MathWorks今天推出了版本2018a (R2018a)，在MATLAB中具有一系列新功能和仿真软金宝app件。R2018a包括两个新产品，用于设计和测试状态监下载188bet金宝搏测和预测维护算法的预测性维护工具箱，以及用于在虚拟3D环境中建模和模拟车辆动力学的车辆动力学模块集。除了MATLAB和Simulink以及新产品中的新功能，这个版本还包括对94个其他产金宝app品的更新和bug修复。下载188bet金宝搏
MATLAB产品系列更新包括:
- MATLAB:
- 用于在实时编辑器中嵌入滑块和下拉菜单的实时函数、文档编写、调试和交互控件
- App (UI)测试框架，c++ MEX接口，自定义标签完成，高级软件开发的功能助手
- MATLAB在线:
- 硬件连接与USB网络摄像头通信
- 计量经济学工具箱:
- 计量模型应用程序执行时间序列分析，规范测试，建模，和诊断
- 图像处理工具箱:
- 三维图像处理和体可视化
- 偏微分方程工具箱:
- 结构动力分析，找出固有频率，模态振型和瞬态响应
- 优化工具箱:
- 快速求解混合整数线性问题的分支方法
深度学习
- 神经网络工具箱:
- 金宝app支持导入在TensorFlow-Keras中设计的深度学习层和网络
- 长短期记忆(LSTM)网络解决回归问题，并使用文本分析工具箱进行文本分类
- Adam, RMSProp和梯度剪辑来改进网络训练
- 使用多个gpu和计算中间层激活的有向无环图(DAG)网络的加速训练
- 计算机视觉系统工具箱:
- 图像标签应用程序，以自动标记的个别像素的语义分割
- GPU编码器:
- CUDA代码生成网络与有向无环图(DAG)拓扑和预先训练的网络，如GoogLeNet, ResNet，和SegNet
- 用于英特尔和ARM处理器上的深度学习网络的C代码生成
数据分析
- 统计和机器学习工具箱:
- 在Classification Learner app中使用散点图实现高密度数据可视化
- 大数据算法的核支持向量机回归，计算混淆矩阵，并创建非分层分区交叉验证
- 文本分析工具箱:
- 多词短语提取和计数，HTML文本提取，和检测句子，电子邮件地址，和url
- 大数据集的随机LDA模型训练
- 预测性维护工具箱:
- 一种用于设计和测试状态监测和预测维护算法的新产品
金宝appSimulink产品系列更新包括:
- 金宝app仿真软件:
- 预测快速插入，将推荐的块连接到模型中的现有块
- 模拟节奏运行模拟墙时钟速度或其他指定的节奏，以改善可视化
- 实时编辑器中的模拟数据检查器，用于直接添加、查看和编辑图
- 金宝app仿真软件3 d动画:
- 碰撞检测:使用点云、光线追踪和原始几何来感知虚拟世界对象的碰撞
- Simscape:
- 湿润空气域和块库，以模拟暖通空调和环境控制系统
- 分区局部求解器，提高实时仿真速度
汽车
- 自动驾驶系统工具箱:
- 驾驶场景设计师应用程序，交互式定义角色和驾驶场景，以测试控制和传感器融合算法
- 模型预测控制工具箱:
- ADAS模块用于设计、仿真和实现自适应巡航控制和车道保持算法
- 车辆网络工具箱:
- 能在Simulink中支持FD协金宝app议，并通过以太网与MA金宝appTLAB或Simulink中的ecu通信吗
- 基于模型的标定工具箱:
- Powertrain Blockset集成，使用测量数据校准和生成Powertrain Blockset映射引擎的表
- 车辆动力学Blockset:
- 一种在虚拟三维环境中建模和仿真车辆动力学的新产品
代码生成
- 嵌入式编码:
- 嵌入式编码器字典，用于定义数据和函数的自定义代码生成配置
- 用于定制Simulink桌面的代码生成工作流的代码透视图金宝app
- MATLAB编码器:
- 行主数组布局，以简化生成的代码与以行主格式存储数组的C环境之间的接口
- 稀疏矩阵支持，在生成的代码中金宝app使用稀疏矩阵实现更有效的计算
- 用于机器学习部署的C代码生成，包括k-最近邻，非树集成模型，以及使用统计学和机器学习工具箱进行距离计算
- 定点设计师:
- 查找表优化，以逼近函数并尽量减少现有查找表RAM的使用
- 高密度脂蛋白编码器:
- 矩阵支持直接从金宝app具有二维矩阵数据类型和操作的算法生成HDL代码
信号处理与通信
- 信号处理工具箱:
- 信号分析仪应用程序处理多个信号和提取感兴趣的区域的信号
- 旋转机械振动信号分析采用转速跟踪和顺序分析
- LTE系统工具箱:
- 窄带物联网支持金宝app建模窄带物联网传输和物理下行共享信道
- 射频Blockset:
- 基于输入/输出器件特性的非线性和记忆效应的功率放大器模型
- 小波工具箱:
- 连续和离散小波变换滤波器组
- 机器人系统工具箱:
- 基于激光雷达的SLAM，用于定位机器人和使用激光雷达传感器的地图环境
验证和确认
- 金宝app仿真软件要求:
- 使用requif进行需求导入，用于从第三方工具(如IBM Rational DOORS Next Generation或Siemens Polarion)导入需求
- 金宝app仿真软件测试:
- 覆盖聚合以组合来自多个测试运行的覆盖结果
- Polyspace代码验证:
- 支持AUTOSA金宝appR静态分析的AUTOSAR软件组件
R2018a在全球范围内立即可用。更多信息请参见R2018a亮点。
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