模拟下式的混合高斯混合PDF假定sigma2sigma1 。假定混合高斯分布平均功率 sigma为１＝００１使用matlab仿真不同sigma2、sigma1数值下样本统计分析超过 3 的概率

由于缺少具体的式子，本回答只能提供一般的思路。

首先，混合高斯分布的概率密度函数可以表示为若干个高斯分布的线性组合，即：

$$f(x)=\sum_{i=1}^n w_i \frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma_i^2}}e^{-\frac{(x-\mu_i)^2}{2\sigma_i^2}}$$

其中，$w_i$表示第$i$个高斯分布的权重，$\mu_i$表示均值，$\sigma_i$表示标准差。

混合高斯混合PDF指的是，将两个混合高斯分布的概率密度函数相乘，得到一个新的概率密度函数，即：

$$f(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi(\sigma_1^2+\sigma_2^2)}}\left[w_1 e^{-\frac{(x-\mu_1)^2}{2\sigma_1^2}}+w_2 e^{-\frac{(x-\mu_2)^2}{2\sigma_2^2}}\right]$$

其中，两个混合高斯分布的均值分别为$\mu_1$和$\mu_2$，标准差分别为$\sigma_1$和$\sigma_2$，权重分别为$w_1$和$w_2$，满足$w_1+w_2=1$。

为了计算样本统计分析超过3的概率，我们需要生成一组样本，并计算样本均值和样本标准差。具体步骤如下：

1. 生成一组样本，可以使用matlab中的randn函数，生成符合正态分布的随机数。

2. 根据混合高斯分布的概率密度函数，计算每个样本点的概率密度值。

3. 计算样本均值和样本标准差。

4. 判断样本标准差是否大于3，如果是，则将计数器加1。

5. 重复步骤1-4，直到生成足够多的样本。

6. 计算样本统计分析超过3的概率，即计数器除以样本总数。

在具体实现中，我们可以设置不同的$\sigma_1$和$\sigma_2$，并使用不同的权重$w_1$和$w_2$，来生成不同的混合高斯混合PDF。然后，根据上述步骤，计算样本统计分析超过3的概率，并进行比较分析