要使用软件计算AIC（Akaike Information Criterion），你可以遵循以下步骤：

选择合适的统计软件

MATLAB：可以使用MATLAB中的Distribution Fitting Tool来拟合不同的分布模型，并从中获取对数似然函数值。然后，使用公式 $\text{AIC} = -2\ln （\text{log-likelihood}） + 2k$ 来计算AIC，其中 $k$ 是模型参数的个数。

R：R语言中可以使用`AIC（）`函数来计算AIC值，通常与`fitdist（）`函数一起使用，后者用于拟合不同的分布模型。

Python：在Python中，可以使用`scipy.stats`库中的`AIC`函数或者`statsmodels`库来计算AIC值。

拟合分布模型

根据你的数据选择合适的分布模型（如正态分布、Rice分布、Nakagami分布等）。

使用选定的统计软件中的函数来拟合模型，并获取对数似然函数值和模型参数的个数。

计算AIC值

根据获取的对数似然函数值和模型参数的个数，使用公式 $\text{AIC} = -2\ln （\text{log-likelihood}） + 2k$ 来计算每个模型的AIC值。

比较AIC值

比较不同模型的AIC值，选择AIC值最小的模型作为最佳拟合模型。AIC值越小，表示模型拟合数据的效果越好。

示例（使用MATLAB）

假设你有一组数据 `X data=[1 2 2 3 1 3 4 4 6 ...]`，并且你想使用Rice分布来拟合这组数据。

1. 在MATLAB中，使用`fitdist`函数拟合Rice分布：

```matlab

x = [1 2 2 3 1 3 4 4 6 ...]；

dist = fitdist（x, 'Rice'）；

```

2. 获取拟合结果中的对数似然函数值和参数个数：

```matlab

logLikelihood = dist.logLikelihood；

k = numel（dist.params）；

```

3. 计算AIC值：

```matlab

AIC = -2 * log（logLikelihood） + 2 * k；

```

通过以上步骤，你可以使用不同的统计软件来计算AIC值，并选择最佳拟合模型。