在数据分析和信号处理领域，拉普拉斯分布是一种重要的概率分布，它常用于描述具有尖峰和重尾特性的数据。在Matlab中，我们可以通过多种方式来表示这一分布。首先，可以利用内置函数`makedist('Laplace')`创建一个拉普拉斯分布对象，这为后续的概率计算提供了极大的便利。此外，若需要手动构建拉普拉斯分布的概率密度函数（PDF），可使用公式：
\[ f(x|μ,b) = \frac{1}{2b} \exp\left(-\frac{|x-μ|}{b}\right) \]
其中，\( μ \) 是位置参数，\( b > 0 \) 是尺度参数。
绘制拉普拉斯分布图时，结合Matlab的强大绘图功能，例如`plot()`或`surf()`，能直观展示其特性。例如，通过调整参数 \( μ \) 和 \( b \)，我们可以观察到分布如何围绕均值 \( μ \) 形成对称的钟形曲线，并且随着 \( b \) 增大，曲线会变得更平坦。拉普拉斯分布因其简单而优雅的形式，在图像去噪、压缩感知等领域有着广泛应用。✨
Matlab 拉普拉斯分布 数据分析
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