2.1 MATLAB编码技巧总结-优快云博客

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文章总结了MATLAB中的几个关键编码技巧，包括Eb/No与SNR的转换方法，从.fig文件中提取曲线数据的步骤，如何将for循环改写为parfor实现并行运算以提高速度，以及在遇到调试时不能设置断点问题的解决办法。此外，还介绍了如何利用GPU加速矩阵运算。

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2.1 MATLAB编码技巧总结

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一、Eb/No与SNR转换

M = 64;               
k = log2(M);           
EbNoVec = (4:10)';
rate = 1/2;
snrdB = EbNoVec(n) + 10*log10(k*rate); % 转换过程

二、从MATLAB仿真得到的.fig曲线图中提取数据

1、打开已经仿真得到的.fig图；
2、在命令行运行obj = get(gca,'children');
3、如果图中有一条曲线，直接运行x=get(obj, 'xdata')得到x坐标值，运行y=get(obj, 'ydata')得到y坐标值，
   运行z=get(obj,'zdata')得到z坐标值；
4、如果图中有n条曲线，运行x=get(obj(i), 'xdata')得到x坐标值，运行y=get(obj(i), 'ydata')得到y坐标值，
   运行z=get(obj(i),'zdata')得到z坐标值，其中i为需要得到的第i条线的值,0<i<=n；

三、MATLAB中for循环并行运行程序

for改为parfor即可启动并行运算，加快运行速度。
注意：有些for循环内的应用是不能启动并行运算的，无需修改parfor循环会自动退出并行运算。

四、MATLAB中实时编辑器出现不能打断点的问题

for循环改为parfor并行运算时，会出现调试过程中不能打断点的情况，改为for循环即可。

五、MATLAB怎么调用GPU进行运算

MATLAB中的程序是可以调用GPU进行运算的，对于矩阵运算会加快运行速度。
Igpu = gpuArray(I);  % gpuArray即为CPU转到GPU的过程
I_gpuresult = gather(Igray_gpu); % gather即为GPU转到CPU的过程
只需要一个变量转换到GPU上运行后，后面会自动跟着在GPU上运行，转到CPU同理。