MATLAB下的Parzen函数Parzen窗法概率密度函数估计

MATLAB下的Parzen函数Parzen窗法概率密度函数估计在基于熵的⾳频相似度度量中，⽤到Parzen窗法对所提取的MFCC参数进⾏概率密度函数估计，
其MATLAB实现如下：
function p=Parzen(xi,x,h1,f)
%xi为样本，x为概率密度函数的⾃变量的取值，
%h1为样本数为1时的窗宽，f为窗函数句柄
%返回x对应的概率密度函数值
if isempty(f)
%若没有指定窗的类型，就使⽤正态窗函数
f=@(u)(1/sqrt(2*pi))*exp(-0.5*u.^2);
end;
N=size(xi,2);
hn=h1/sqrt(N);
[X Xi]=meshgrid(x,xi);
p=sum(f((X-Xi)/hn)/hn)/N;
由于不知道如何在m语⾔中设置函数参数的默认值或设置可变参数，所以即使你使⽤默认的正态窗，也需要传⼊f参数，传⼊为‘[]’。

举例说明这个函数的⽤法：
>>xi=rand(1,1024);
>>x=linspace(-1,2,1024);
>>p=Parzen(xi,x,1,[]);
>>plot(x,p);
得到如下图形：
上⾯演⽰的是均匀分布，现在再试试正态分布：
>>xi=randn(1,1024);
>>x=linspace(-2,2,1024);
>>p=Parzen(xi,x,1,[]);
>>plot(x,p);
得到如下图形：
最好不要设置太⼤的N。