将上面的以信噪比为横坐标，平均识别率为纵坐标的曲线在APP designer的UIAxes3上显示出来，让横坐标以-5，-3，-1，1,3,5,7,9,11，13,15的刻度显示，并将数组对应的点标出来，代码应该怎么写

假设您的信噪比和平均识别率数据已经存储在两个分别为`snr`和`accuracy`的数组中。那么您可以使用以下代码将这条曲线绘制在UIAxes3上，并按照您的要求设置坐标轴刻度，并将对应的点标出来：

% 获取UIAxes3的句柄
axesHandle = app.UIAxes3;

% 绘制曲线
plot(axesHandle, snr, accuracy);

% 设置x轴刻度
xticks(axesHandle, -5:2:15);

% 标出每个点
hold(axesHandle, 'on');
scatter(axesHandle, snr, accuracy, 'filled');
hold(axesHandle, 'off');

其中，`plot`函数用于绘制曲线，`xticks`函数用于设置x轴刻度，`scatter`函数用于标记每个点，`hold`函数用于控制是否在原图基础上添加元素（如点）。

请确保将以上代码放置在与APP Designer中UIAxes3相对应的回调函数内。

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将上面的以信噪比为横坐标，平均识别率为纵坐标的曲线在APP designer的UIAxes3上显示出来，并将数组对应的点标出来，代码应该怎么写

好的，以下是一个示例代码，它将信噪比为横坐标，平均识别率为纵坐标的曲线绘制到UIAxes3中，并标记了数组对应的点：

% 假设您已经有了信噪比和平均识别率的数组 snr 和 acc
% snr 是一个包含信噪比值的向量，acc 是一个包含平均识别率值的向量
% 这里仅提供示例数据

snr = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70];
acc = [0.82, 0.89, 0.93, 0.94, 0.96, 0.98, 0.99];

% 在 UIAxes3 中画出折线图
plot(app.UIAxes3, snr, acc, '-o');

% 标记数组对应的点
hold(app.UIAxes3, 'on');
scatter(app.UIAxes3, snr, acc, 'filled');
hold(app.UIAxes3, 'off');

% 设置坐标轴标签
xlabel(app.UIAxes3, '信噪比');
ylabel(app.UIAxes3, '平均识别率');

您需要将这段代码放在App Designer中与UIAxes3相关联的回调函数中，例如`UIAxes3ValueChangedFcn`或`ButtonPushedFcn`。请注意，这是一个示例代码，您需要根据自己的需求进行修改。

在绘制各种信道中误码率随信噪比的变换曲线图像时候纵坐标要采用对数坐标，那应该以多少为对数底数，具体式子是什么

在绘制误码率随信噪比的变换曲线图像时，通常采用对数坐标是因为该曲线通常是一个指数函数形式的曲线，采用对数坐标可以将指数函数转化为线性函数，更加直观地观察曲线的趋势。

一般情况下，以10为底数的对数坐标被广泛采用。因此，设误码率为P，信噪比为SNR，则P和SNR之间的关系可以表示为：

$$
P = f(SNR)
$$

其中，f(SNR)通常可以用以下公式来表示：

$$
P = Q(\sqrt{\frac{2 \cdot R \cdot S}{N_0}})
$$

其中，Q(x)是高斯Q函数，R是码率，S是信号功率，$N_0$是噪声功率谱密度。

将上式改写为对数坐标形式，则有：

$$
log(P) = log(Q(\sqrt{\frac{2 \cdot R \cdot S}{N_0}}))
$$

由于Q函数为指数函数形式，因此对数坐标形式的式子可以进一步转化为：

$$
log(P) = log(\frac{1}{2} erfc(\frac{\sqrt{2 \cdot R \cdot S}}{\sqrt{2 \cdot N_0}}))
$$

其中，erfc(x)是互补误差函数。

因此，绘制信噪比与误码率的变换曲线时，通常采用以10为底数的对数坐标，并绘制log(P)与SNR之间的关系曲线。