由 haleyhit 于 2018 年 8 月 15 日编码邮箱：halleyhit@sjtu.edu.cn 或halleyhit@163.com 句法y = randdf(S,D,F) S - 维度的大小，整数值。 示例：S=10 创建一个 10×1 数组示例：S=[10,2] 创建一个 10×2 矩阵 D - 密度函数，数字矩阵Pdf 或 cdf 由矩阵描述，其大小为 N×2。 pdf 或 cdf 的采样点形成第二行。 pdf 或 cdf 的函数值形成第一行。 F - 标志，'pdf' 或 'cdf' 例子： x=[-1:0.01:1];%采样点y=2*(x-0.1)+4*(x0.3);% pdf的函数值情节（x，y，'黑色'） r=randdf([10000],[y;x],'pdf'); % 生成随机数坚持，稍等h=直方图（r）； h.归一

在通信系统中，多径传播的包络一维分布为瑞利分布；当有强路径（或有直达信号）时，包络的一维分布是莱斯分布。在理论推导过程中，都需要用雅各比行列式，实现联合概率密度函数坐标系的转换。典型案例是由同相分量和正交分量的联合概率密度函数求一维包络和相位的联合概率密度函数，本文具体讲解雅各比行列式在概率密度函数坐标系转换中的应用，给出详细的证明过程。

GLDM 计算给定图像的灰度差异方法概率密度函数。 该技术通常用于提取数字乳房 X 光照片的统计纹理特征。 有关灰度差异法的详细信息，请参阅以下论文JK Kim 和 HW Park，“用于检测数字化乳房 X 光照片中微钙化的统计纹理特征”，IEEE Trans。 医学。 图像。 18, 231-238 (1999)。 Matlab 编程新手可以查看“SampleUsage.m”文件，了解脚本“GLDM.m”的使用方法。 已经熟悉Matlab编程的可以直接使用脚本“GLDM.m”。

功率谱密度函数 为了更加清楚的说明循环谱密度的特性，取信号模型 其中， a(t)为零均值的平稳随机信号，满足条件

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给出密度函数的非参数估计公式，并产生1、16、256和16384个服从一维标准正态分布的样本， 1． 分别就窗宽为 ， ，窗函数为高斯函数的情形估计所给样本的密度函数并划出图形。 2． 分别就 时用 近邻方法估计所给样本的密度函数并划出图形。

一份文件是介绍用R语言中如何利用核函数估计密度函数及其各阶导数的方法，是比较新的文献，2015年的，里面介绍了7种窗宽的确定方法以及R程序

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