正态分布（也称为高斯分布）的概率密度函数（Probability Density Function，PDF）是用来描述随机变量在不同取值上的概率分布情况。正态分布是一种连续概率分布，其概率密度函数通常用符号 \( f(x) \) 表示。 正态分布的概率密度函数公式为： \[ f(x|\mu, \sigma) = \frac{1}{\sigma \sqrt{2\pi}} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}} \] 其中： - \( x \) 表示随机变量的取值， - \( \mu \) 是分布的均值（期望值），表示分布中心的位置， - \( \sigma \) 是分布的标准差，表示分布的分散程度。 正态分布的概率密度函数曲线呈钟形，对称于均值 \( \mu \)。标准正态分布是均值 \( \mu = 0 \)、标准差 \( \sigma = 1 \) 的正态分布。 正态分布的特性包括： 1. **对称性：** 正态分布是关于均值对称的，即 \( f(x|\mu, \sigma) = f(-x|\mu, \sigma) \)。 2. **峰度：

PDFPLOT 使用 nbins 个 bin 显示输入数组 X 中数据的经验概率密度函数 (PDF) 的直方图。 如果输入 X 是矩阵，则 pdfplot(X) 将其解析为向量并显示所有值的 PDF。 对于复数输入 X，pdfplot(X) 显示 abs(X) 的 PDF。 例子： y = randn( 1, 1e5 ); pdfplot(y); pdfplot(y, 100);

概率密度函数 逆伽玛（ 逆伽玛分布）分布概率密度函数（PDF）。 [Inverse Gamma]（ Gamma_distribution）随机变量的（PDF）为 其中alpha是形状参数， beta是比例参数。 安装 $ npm install distributions-invgamma-pdf 要在浏览器中使用，请使用 。 用法 var pdf = require ( 'distributions-invgamma-pdf' ) ; pdf（x [，选项]） 评估[Inverse Gamma]（ Gamma_distribution）分布的（PDF）。 x可以是 ， array ，typed array或matrix 。 var matrix = require ( 'dstructs-matrix' ) , mat , out , x , i ; out

根据pdf或cdf生成随机数:根据用户定义的概率密度函数(pdf)或累积分布 函数(cdf)生成随机数- -mat lab开发 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

概率密度函数 分布概率密度函数（PDF）。 随机变量的（PDF）为 其中v > 0是自由度。 安装 $ npm install distributions-t-pdf 要在浏览器中使用，请使用 。 用法 var pdf = require ( 'distributions-t-pdf' ) ; pdf（x [，选项]） 计算的（PDF）。 x可以是 ， array ，typed array或matrix 。 var matrix = require ( 'dstructs-matrix' ) , mat , out , x , i ; out = pdf ( 1 ) ; // returns ~0.159 out = pdf ( - 1 ) ; // returns ~0.159 x = [ 0 , 0.5 , 1 , 1.5 , 2 , 2.5 ] ; out = p

概率密度函数 分布概率密度函数（PDF）。 随机变量的（PDF）为 其中sigma是比例参数。 安装 $ npm install distributions-rayleigh-pdf 要在浏览器中使用，请使用 。 用法 var pdf = require ( 'distributions-rayleigh-pdf' ) ; pdf（x [，选项]） 评估分布的（PDF）。 x可以是 ， array ，typed array或matrix 。 var matrix = require ( 'dstructs-matrix' ) , mat , out , x , i ; out = pdf ( 1 ) ; // returns ~0.607 out = pdf ( - 1 ) ; // returns 0 x = [ 0 , 0.5 , 1 , 1.5 , 2 , 2.5

概率密度函数 概率密度函数（PDF）。 随机变量的（PDF）为 其中mu是平均值，而sigma > 0是标准偏差。 安装 $ npm install distributions-normal-pdf 要在浏览器中使用，请使用 。 用法 var pdf = require ( 'distributions-normal-pdf' ) ; pdf（x [，选项]） 计算的（PDF）。 x可以是 ， array ，typed array或matrix 。 var matrix = require ( 'dstructs-matrix' ) , mat , out , x , i ; // Standard Normal Distribution (mu=1, sigma=1): out = pdf ( 1 ) ; // returns 0.2419707 out = pdf

概率密度函数 分布概率密度函数（PDF）。 随机变量的（PDF）为 其中alpha是形状参数， beta是速率参数。 安装 $ npm install distributions-gamma-pdf 要在浏览器中使用，请使用 。 用法 var pdf = require ( 'distributions-gamma-pdf' ) ; pdf（x [，选项]） 评估分布的（PDF）。 x可以是 ， array ，typed array或matrix 。 var matrix = require ( 'dstructs-matrix' ) , mat , out , x , i ; out = pdf ( 1 ) ; // returns ~0.3678 out = pdf ( - 1 ) ; // returns 0 x = [ 0 , 0.5 , 1 , 1.5 ,

使用逆变换技术从概率密度函数 (pdf) 生成随机变量。 函数 x=PDF2Rand(xPDF,yPDF,N) 输入xPDF:x 概率密度函数值yPDF:y 概率密度函数值N：随机变量的样本数 输出x：生成的随机变量

通过Matlab实现了FSO链路的负指数分布、K分布、Gamma-Gamma分布模型的概率密度函数，可以对比分析三种分布的概率密度函数，并可以根据画出不同湍流强度条件下的pdf。