关于如何求PAPR的CCDF以及ecdf函数的使用

CCDF ：互补累计分布函数，可以这么理解，横坐标为X，纵轴表示概率，对应CCDF上的点值表示大于这个X的PAPR的概率。

ecdf函数，是求经验分布函数，它与CCDF正好相反，是小于X的PAPR的概率。在文件SLM.m中，有这样一句代码：[cdf1, PAPR1] = ecdf(PAPR_Orignal);这里面，cdf1保存的是各个PAPR点处，小于PAPR的所有值的概率，所以，最终想要得到CCDF图，需要进行这样一步操作，即semilogy(PAPR1,1-cdf1)，这里，要用1-cdf1这句代码，即可得到CCDF图了。

所以，求PAPR的过程可以总结为：

1，对N个OFDM符号进行分析，分别求出每一个符号的PAPR，值存在一个矢量中，可以记为PAPR_Original;

2，利用代码：[cdf1, PAPR1] = ecdf(PAPR_Orignal);

3，作图：semilogy(PAPR1,1-cdf1)，到这里，就OVER了。

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ecdf函数_关于ecdf函数的使用问题
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