MATLAB概率密度分布与累积函数可视化分析系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，支持用户输入数据并自动绘制概率密度分布图，提供多种核密度估计方法优化拟合效果，集成数值积分生成累积分布函数，支持多分布对比可视化。

详 情 说 明

基于MATLAB的概率密度分布与分布函数可视化分析系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的概率密度分布与分布函数可视化分析系统，主要用于对一维数值数据进行概率密度估计和累积分布函数计算。系统采用核密度估计（Kernel Density Estimation, KDE）技术，能够自动拟合数据的概率分布，并通过数值积分方法生成累积分布函数。该系统特别适合统计分析、数据科学研究和工程应用中的分布特征可视化分析。

功能特性

• 多格式数据支持：支持.txt、.csv、.mat等多种格式的一维数值数据输入
• 灵活的参数配置：提供多种核函数类型选择（高斯核、Epanechnikov核等）和带宽优化选项
• 智能分布拟合：自动计算最优带宽参数，确保概率密度估计的准确性
• 双Y轴可视化：在同一坐标系中对比显示概率密度曲线和累积分布曲线
• 交互式图形分析：支持鼠标交互，可实时查看任意点的概率密度值和累积概率值
• 丰富的输出选项：生成高分辨率图像文件，输出数值分析结果

使用方法

1. 数据输入：

- 直接输入数值数组，或选择数据文件（.txt、.csv、.mat格式） - 系统自动识别数据格式并进行预处理

1. 参数设置：

- 选择核函数类型（默认高斯核） - 设置带宽参数（推荐使用自动优化） - 指定积分区间（默认为全数据范围）

1. 执行分析：

- 点击运行按钮开始计算 - 系统自动生成概率密度分布图和累积分布函数图

1. 结果查看与导出：

- 在图形界面交互查看详细数值 - 导出高分辨率图像（.fig、.png格式） - 查看数值分析结果表格

系统要求

• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐配置：4GB以上内存，支持OpenGL的显卡

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括用户界面初始化、数据输入处理、核密度估计计算、数值积分执行、图形可视化生成以及交互功能实现。该文件协调各个功能模块的工作流程，确保从数据输入到结果输出的完整分析过程顺畅执行，同时负责图形用户界面的响应与更新。