实现对唯一可译性的Sardings-Patterson检验的MATLAB代码，并给出执行此代码时所需输入的指令，以任意一个数组为例

在MATLAB中，Sardings-Patterson检验是一种用于确定数据是否满足正态分布的统计测试。然而，该检验通常应用于连续随机变量，而不是直接用于数组。如果你有一个数组想检查其正态性，更常见的是使用Kolmogorov-Smirnov (KS) 检验或是Shapiro-Wilk检验。

对于简单的KS检验，你可以使用`kstest`函数。假设你有一个名为`data_array`的数组，这个过程可以像下面这样：

% 假设 data_array 是你要检查的数组
data = [your_data]; % 替换为你的实际数据

% 使用 KS 检验
[h, p] = kstest(data, 'normal');

% h 是一个决策变量，如果大于某个阈值（例如0.05），则拒绝原假设（即认为数据不服从正态分布）
% p 是p值，小概率事件的概率

% 执行检验
fprintf('Kolmogorov-Smirnov Test:\n');
if h > 0.05
    fprintf('数据可能不服从正态分布。\n');
else
    fprintf('数据很可能服从正态分布。\n');
end

% 如果需要图形展示结果
[pval, ~, cdf] = kstest(data, 'normal', 'data');
figure;
plot(cdf);
xlabel('Sorted Data Values');
ylabel('Cumulative Distribution Function');
title(['KS Test: P-value = ', num2str(pval)]);

注意：`kstest`默认比较的是理论累积分布函数（CDF）与样本累积分布函数。上述代码中，我们没有提供具体的置信水平，所以`h`值通常是基于常见的0.05显著性水平。