**
浮點轉換為定點的過程在matlab中稱為量化，使用quantizer和quantize兩個函式完成。
（1）、quantizer用於定義資料的量化屬性
（2）、quantize則按照quantizer定義的量化屬性量化浮點資料。
下面舉乙個例子：
x = [3.5 1.5 6 20.8 -128.25 127.75];
qpath = quantizer('fixed','round','saturate',[10,2]);
fix_x = quantize(qpath,x);
執行後fix_x結果為：
fix_x =
3.5000 1.5000 6.0000 20.7500 -128.0000 127.7500
其中-128.25溢位了，這裡設定溢位後為飽和輸出，所以為-128。
具體關於quantizer和quantize函式的使用說明請參考matlab的help檔案。
假如乙個浮點數為10.765，我們用乙個總位寬為8bit，小數字寬為3bit的有符號數進行表示那麼對應的最接近的二進位制數為01010.110，對應的十進位制數為10.75，量化誤差為0.015。當然小數字寬越寬，對應的小數部分精度就越高。
對於乙個資料總位寬為10bit，小數字為2bit。則量化的範圍為：-128.0 ~ 128.75，量化的最小精度為0.25。
小數部分位數的選取時通過對比定點**與浮點**的結果得出的，一般最大設定為12bit即可，精度可以達到0.000244140625。
Matlab向量化再探
之前的觀點是matlab的向量化的計算效率比for迴圈高。今天考察乙個例子，計算10000個隨機數相加，平台是matlab 2018b。先說結論 進行預定義矩陣尺寸的for迴圈並且減少迴圈中的重複計算的情況下，效率比自帶函式的效率要高。從此看出，提高效率的關鍵在於定義矩陣尺寸，而向量化不能有效的提高...
MATLAB 定點演算法的設計和實現
jianping chen,mathworks 作為演算法研究和實現流程中一步，定點演算法設計起著承前啟後的關鍵作用。現代嵌入式系統，fpga和asic的實現，都需要把研究部門的成果在動手轉換之前，轉化為定點的演算法。定點的結果需要保證演算法的正確性和硬體實現的可行性，如何得到乙個可靠的定點演算法，...
量化 量化研究框架
1.庫存指標體系構建及因子定義 首先，我們對上市的各品種現有庫存指標進行歸類整理，發現庫存指標類別主要可分為社會庫存 交易所庫存及 庫存三大類。其中社會庫存涵蓋的庫存統計面最大，反映真實庫存水平的能力也最強，交易所庫存僅統計存放在交易所的那部分顯性庫存，合理性次之，而 庫存作為交易所庫存中的一部分 ...