可以用内置的graphic包来画，就是plot()和curve()
也可以用ggplot2来画，后者更灵活。
graphic
# 先生成一组随机数x <- rnorm(2000)
# 画频率直方图, 分30个bin
hist(x, freq = F, breaks = 30)
# 再画概率分布曲线
lines(density(x, bw=.5), col="red", lwd=2)
2. ggplot2
# 准备工作, 把x设成一个数据集library(ggplot2)
data <- data.frame(x = x)
# 生成底层和直方图，概率线的图层
p <- ggplot(data, aes(x = x, y = ..density..))
p <- p + geom_histogram(fill = "navy")
p <- p + geom_density(colour = "green")
p
画出来风格不太一样，看你口味了
作为一种语言进行统计分析，R有一个随机数生成各种统计分布功能的综合性图书馆。R语言可以针对不同的分布，生成该分布下的随机数。其中有许多常用的个分布可以直接调用。
在R中各种概率函数都有统一的形式，即一套统一的前缀+分布函数名：
d 表示密度函数（density）。
p 表示分布函数（生成相应分布的累积概率密度函数）。
q 表示分位数函数，能够返回特定分布的分位数（quantile）。
r 表示随机函数，生成特定分布的随机数（random）。
扩展资料：
注意事项：
1、使用了错误大小写：help()是正确的，其他都是错误的。
2、不要忘记使用必要的引号：install.packages(“gclus”)。
3、在函数调用时，不要忘记使用括号：help()。
4、在Windous上，路径名中使用的是\。
5、R拥有许多用于存储数据的对象类型，包括标量、向量、矩阵、数组、数据框和列表。数据框是用来存储数据集的主要数据结构。
参考资料来源：百度百科-R语言
参考资料来源：百度百科-标准正态分布
参考资料来源：百度百科-散点图
VMD工作原理步骤步骤
VMD是通过迭代搜寻变分模型优解， 来确定我们所知的模态uk(t)及其对应的中心频率ωk和带宽。
每个模态都是具有中心频率的有限带宽（就是在频域中有在一定的宽度）。所有模态之和为源信号。
而对求最优解采用二次惩罚和拉格朗日乘数将上诉约束问题转换为非约束问题，并用交替方向乘子法求解这个非约束问题， 通过迭代更新最终得到信号分解的所有模态。分解的所有模态中有包含主要信号的模态和包含噪声的模态。将包含主要信号的模态进行重构，从而达到去噪的效果。
代码步骤思路（uk和ωk更新算法）
1、初始化uk、ωk、λ和n=0，k=0
2、n=n+1（迭代次数）
3、k=k+1，根据VMD算法公式更新uk、ωk
4、又根据相关的算法更新拉格朗日乘数λ
5、知直到满足一定条件，停止迭代，不然转到2步骤
以上只是求每一个模态的单步骤
总步骤：
1、初始化uk、ωk、λ和n=0，
2、n=n+1（迭代次数）
3、根据VMD算法公式更新uk、ωk
4、又根据相关的算法更新拉格朗日乘数λ
5、知直到满足一定条件根据（相似系数来判断），停止迭代，不然转到2步骤
6、k=k+1，将源信号减去分解出来的模态，并作为下次一循环的源信号，转到步骤1123456789101112131415
如何判断相关模态
判断
用信号与模态的相似程度来判断信号与噪声 。推荐一篇论文，他对VMD进行了一些优化。例如：在VMD中一般采用局部重构，即将与原信号相似的模态就认为是信号，与原信号相差大的模态认为噪声，然而噪声模态中其实还含有一些信号，用一定方法提取信号，可增加信噪比和可信度。同理（我自己的看法），采用定的滤波器处理信号模态来去除其中的噪声会不会提高信噪比。这是一个方向。
推荐论文：基于VMD的激光雷达回波信号去噪方法研究
应用
缺点及解决方法
1、最大的局限性是边界效应和突发的信号。这与基于L2平滑阶段的使用密切相关，该阶段过度惩罚了域边界和内部的跳跃。
2、长期模态的光谱带会随着时间的推移而急剧变化，并且会在全局范围内重叠。在这里，直接的解决方案是将信号分解成较短的块，在这些块上信号足够稳定。
3、要求预先定义模态数K。这是我们与许多成功的聚类和分段算法（例如k-means）共享的缺点。
