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

这段代码的作用是求解瑞利分布的概率密度函数，并将其用直方图表示出来。

具体地，代码首先定义了变量 `num`，表示直方图的条数。然后，代码使用 `hist` 函数计算了 `ydata` 的幅值分布情况，得到了一个长度为 `num` 的向量 `NN`，表示在每个幅值区间内出现的次数。接着，代码使用以下公式计算了用直方图估计的概率密度函数 `xpdf1`：

xpdf1 = num * NN / ((sum(NN)) * (maxdat - mindat));

其中，`maxdat` 和 `mindat` 分别表示 `ydata` 的最大幅值和最小幅值，`xaxisl` 表示幅值区间。这个公式的基本思想是，在每个幅值区间内出现的次数除以总出现次数和幅值区间长度的乘积，就可以得到该幅值区间的概率密度函数。

最后，代码使用 `th_val` 计算了概率密度函数的理论值，其中 `th_val` 是根据瑞利分布的概率密度函数公式计算得到的。两个概率密度函数分别通过直方图和理论计算得到，可以用来比较瑞利分布的模拟效果是否准确。