Fs = 1000; t = 0:1/Fs:1; fQRS = 1; fST = 0.5; fT = 0.25; QRS = sin(2*pi*fQRS*t); ST = cos(2*pi*fST*t); T = sin(2*pi*fT*t); ECG = QRS + ST + T + 0.1*randn(size(t)); 对该代码生成的信号的概率密度函数、数字特征（均值、方差、均方根）生成的图像进行说明

这段代码生成的信号是一个包含QRS波群、ST段和T波的合成ECG信号，并在信号中添加了高斯噪声。

首先，信号的概率密度函数是关于均值对称的，因为它由三个正弦波组成，它们的均值均为零，加上高斯噪声也不会改变这个特性。由于高斯噪声是随机的，因此概率密度函数也是高斯分布。可以使用hist函数绘制信号的概率密度函数图像：

hist(ECG, 50);
title('Probability Density Function');
xlabel('Amplitude');
ylabel('Counts');

其次，信号的数字特征是均值、方差和均方根。我们可以使用mean、var和rms函数计算这些数字特征，并使用plot函数绘制其随时间变化的图像：

% 计算数字特征
meanECG = mean(ECG);
varECG = var(ECG);
rmsECG = rms(ECG);

% 绘制数字特征随时间变化的图像
figure;
subplot(3, 1, 1);
plot(t, ECG);
title('ECG Signal');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');

subplot(3, 1, 2);
plot(t, meanECG*ones(size(t)), 'r');
title('Mean');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');

subplot(3, 1, 3);
plot(t, varECG*ones(size(t)), 'g');
hold on;
plot(t, rmsECG*ones(size(t)), 'b');
title('Variance & RMS');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Amplitude');
legend('Variance', 'RMS');

从图中可以看出，均值随时间保持为零，方差和均方根随时间变化，但整体波动程度不大。