如果原始采样是《阴阳师》里的式神，那么kernel（核函数）就相当于御魂。
假设现在有一系列离散变量X = [4, 5, 5, 6, 12, 14, 15, 15, 16, 17],可见5和15的概率密度应该要高一些，但具体有多高呢？有没有三四层楼那么高，有没有华莱士高？如果要估计的是没有出现过的3呢？这就要自己判断了。
核函数就是给空间的每个离散点都套上一个连续分布。最简单的核函数是Parzen窗，类似一个方波：
这时候单个离散点就可以变成区间，空间或者高维空间下的超立方，实质上是进行了升维。
设h=4，则3的概率密度为：
(只有4对应的核函数为1，其他皆为0)
kernel是非负实值对称可积函数，表示为K，且一本满足：
这样才能保证cdf仍为1。
实际上应用最多的是高斯核函数(Gaussian Kernel)，也就是标准正态分布。所谓核密度估计就是把所有离散点的核函数加起来，得到整体的概率密度分布。核密度估计在很多机器学习算法中都有应用，比如K近邻、K平均等。
在支持向量机里，也有“核”的概念，同样也是给数据升维，最常用的还是高斯核函数，也叫径向基函数(Radial Basis Funtion)。
seaborn.kdeplot内置了多种kerne，总有一款适合你。
1、首先在电脑中打开MATLAB软件，输入simulink启动仿真，如下图所示。
2、然后输入zero添加采样器，如下图所示。
3、然后输入sin添加正弦波，如下图所示。
4、接着输入scope添加示波器，如下图所示。
5、然后连接模块，双击各个模块，设置参数。
6、最后运行模块，正弦波成为方波，如下图所示就完成了。
画正弦曲线就可以了。正弦曲线或正弦波（Sinusoid/Sine wave）是一种来自数学三角函数中的正弦比例的曲线。也是模拟信号的代表，与代表数字信号的方波相对。正弦曲线可表示为y=Asin(ωx+φ)+k，定义为函数y=Asin(ωx+φ)+k在直角坐标系上的图象，其中sin为正弦符号，x是直角坐标系x轴上的数值，y是在同一直角坐标系上函数对应的y值，k、ω和φ是常数（k、ω、φ∈R且ω≠0）。正弦曲线可表示为y=Asin(ωx+φ)+k，定义为函数y=Asin(ωx+φ)+k在直角坐标系上的图象，其中sin为正弦符号，x是直角坐标系x轴上的数值，y是在同一直角坐标系上函数对应的y值，k、ω和φ是常数（k、ω、φ∈R且ω≠0）A——振幅，当物体作轨迹符合正弦曲线的直线往复运动时，其值为行程的1/2。(ωx+φ)——相位，反映变量y所处的状态。φ——初相，x=0时的相位；反映在坐标系上则为图像的左右移动。k——偏距，反映在坐标系上则为图像的上移或下移。ω——角速度， 控制正弦周期(单位弧度内震动的次数)。（1）正弦函数是一条波浪线，当x∈R时定与x轴相交但不一定过(0,0)。（2）在波形移动的时候需要注意的是：振幅A变大，波形在y轴上最大与最小值的差值变大；振幅A变小，则相反；角速度ω变大，则波形在X轴上收缩（波形变紧密）；角速度ω变小，则波形在X轴上延展（波形变稀疏）。（3）另外一点就是如果给出的是y=Asin(ωx+φ)，则想移动波形向左或者向右，那么应该是先化为这个形式的式子y=Asin[ω（x+φ/ω）]，如果想向右移动m弧度，就变为y=Asin[ω（x+φ/ω-m）]，反之，向左移动的话变为y=Asin[ω（x+φ/ω+m）]，记住在给自变量加或者是减m才达到移动波形的目的。希望我能帮助你解疑释惑。
