sigmac = [0.5, 1, 1.5];for i = 1:length(sigmac)% 生成标准差为sigmac(i)的杂波信号 yyi=sigmac.*yyi; %使瑞利分布杂波具有指定的标准差 yyq=sigmac.*yyq; %使瑞利分布虚部杂波 ydata=yyi+j*yyq; %瑞利分布杂波形成 num=100; %求概率密度函数的参数 maxdat=max(abs(ydata)); mindat=min(abs(ydata)); NN=hist(abs(ydata),num); %hist直方图 xpdf1=num*NN/((sum(NN))*(maxdat-mindat)); %用直方图估计的概率密度函数 xaxisl=mindat:(maxdat-mindat)/num:maxdat-(maxdat-mindat)/num; %xaxisl 表示幅值区间 th_val=(xaxisl./sigmac.^2).*exp(-xaxisl.^2./(2*sigmac.^2)); %概率密度函数理论值 end figure; hold on; for i = 1:length(sigmac) plot(xaxisl,xpdf1); %做出仿真结果的概率密度函数曲线 end hold on;plot(xaxisl,th_val,'r:'); %做出理论概率密度函数曲线:在这行代码中，'r:'表示用红色虚线来画出理论概率密度函数曲线。'r'代表红色，':'代表虚线。可以根据需要更改颜色和线型，比如'b-'表示用蓝色实线，'g--'表示用绿色虚线等等。 title('杂波幅度分布'); xlabel('幅度');ylabel('概率密度');

这段代码的作用是生成具有不同标准差的瑞利分布杂波，并绘制它们的概率密度函数曲线。

代码的具体解释如下：

1. 首先，定义 sigmac 变量为一个包含三个元素的向量，分别表示三种不同的标准差。

sigmac = [0.5, 1, 1.5];

2. 使用 for 循环遍历 sigmac 向量中的每个元素，生成标准差为 sigmac(i) 的瑞利分布杂波。

for i = 1:length(sigmac)
    yyi=sigmac.*yyi;        %使瑞利分布杂波具有指定的标准差
    yyq=sigmac.*yyq;        %使瑞利分布虚部杂波
    ydata=yyi+j*yyq;       %瑞利分布杂波形成
end

3. 根据生成的杂波信号，使用 hist 函数生成直方图，并计算出概率密度函数的参数。

num=100;                   %求概率密度函数的参数
maxdat=max(abs(ydata)); mindat=min(abs(ydata));
NN=hist(abs(ydata),num);   %hist直方图
xpdf1=num*NN/((sum(NN))*(maxdat-mindat));        %用直方图估计的概率密度函数
xaxisl=mindat:(maxdat-mindat)/num:maxdat-(maxdat-mindat)/num;  %xaxisl 表示幅值区间

4. 计算理论概率密度函数曲线的值，用 th_val 变量表示。

th_val=(xaxisl./sigmac.^2).*exp(-xaxisl.^2./(2*sigmac.^2));   %概率密度函数理论值

5. 绘制出仿真结果的概率密度函数曲线和理论概率密度函数曲线。

figure; 
hold on; 
for i = 1:length(sigmac)     
    plot(xaxisl,xpdf1);               %做出仿真结果的概率密度函数曲线
end 
hold on;
plot(xaxisl,th_val,'r:'); %做出理论概率密度函数曲线
title('杂波幅度分布');
xlabel('幅度');
ylabel('概率密度');

在最后的绘图中，使用 hold on 命令保持图形，并在 for 循环中绘制出仿真结果的概率密度函数曲线。然后，使用 'r:' 参数绘制出理论概率密度函数曲线。最后，添加标题和轴标签，使图形更加清晰明了。