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在写《用Matlab演示Parzen窗法》的时候，我还不知道怎样在m中设计可变参数函数。
后来阅读一些m自带函数源码时发现了它的秘密，只要将最后一个参数设置为varargin，就可以实现。
例如，写了一个函数：function test(varargin)
那么在这个函数里，varargin就是一个cell数组，它包含了用户输入的参数。下面是一个例子：
function test(varargin)disp(['nargin is ' num2str(nargin)]);for v=1:numel(varargin) disp(['varargin{' num2str(v) '} class is ' class(varargin{v})]);end
完全就是使用cell数组的方法来处理用户输入的个数不定的参数，如果我们这样调用这个函数：
>> test()
会得到结果：
nargin is 0
表示用户输入参数个数为0个，就是没有输入参数。
如果这样调用：
>> test(1,'a',uint8(32),'123456');
会得到结果：
nargin is 4varargin{1} class is doublevarargin{2} class is charvarargin{3} class is uint8varargin{4} class is char
表示用户输入了4个参数，第一个是double类型，第二个是char类型，第三个是uint8类型，第四个也是char类型。
也就是说，只要把函数的参数列表的最后一个参数写成varargin，就可以在函数内部以访问cell数组的方式来获取可变参数的信息。
有了这个varargin，我们就可以改写原来那个Parzen函数了。原来的Parzen函数的最后一个参数是函数句柄，用来传入窗函数，但是也可不指定窗函数，那么Parzen会自动使用正态窗，但是那时不知道使用varargin，于是在使用默认的正态窗时，最后一个参数依然得指定，输入一个[]。这样也凑合，能用，但毕竟不优雅。
这几天忙于做最简单的雷达信号仿真（不知道为什么在最繁忙的时候事情总是最多），需要使用Parzen窗法估计接收信号的概率密度函数，以使用贝叶斯来确定门限。趁此机会把Parzen函数改写了，如下：
function p=Parzen(xi,x,h1,varargin)%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，%最后一个参数为窗函数句柄，%不指定则使用正态窗%返回x对应的概率密度函数值n=numel(varargin);if 0==n %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);elseif 1==n if isa(varargin{1},'function_handle') f=varargin{1}; else disp('The last param must be function handle'); p=[]; return; endelse disp('too many param'); p=[]; return;end;N=size(xi,2);hn=h1/sqrt(N);[X Xi]=meshgrid(x,xi);p=sum(f((X-Xi)/hn)/hn)/N;
