MathWorks는오늘MATLAB및仿真软件金宝app의다양한새로운기능을선보이는릴리스 2018a(R2018a)를 발표했습니다. R2018a에는 두 가지 신제품이 포함되었으며 하나는 설계 및 테스트 조건 모니터링, 예측 유지 관리 알고리즘을 지원하는 Predictive Maintenance Toolbox이고, 다른 하나는 가상 3차원 환경에서 차량 역학의 모델링 및 시뮬레이션을 지원하는 Vehicle Dynamics Blockset입니다. MATLAB 및 Simulink의 새로운 기능과 신제품 외에도, 이 릴리스에는 94개의 기타 제품에 대한 업데이트 및 버그 수정이 포함됩니다.
MATLAB 제품군 업데이트:
- MATLAB:
- Live Editor 내에 슬라이더 및 드롭다운 메뉴를 내장할 수 있도록 지원하는 라이브 함수, 문서 작성, 디버깅, 대화형 컨트롤
- 고급 소프트웨어 개발을 위한 앱(UI) 테스트 프레임워크, C++ MEX 인터페이스, 사용자 지정 탭 완성, 고급 소프트웨어 개발을 위한 보조 도구 지원
- MATLAB 온라인:
- USB 웹캠과의 통신을 지원하는 하드웨어 연결
- Econometrics Toolbox:
- Econometric Modeler 앱 - 시계열 분석, 지정 테스트, 모델링 및 진단
- 图像处理工具箱:
- 3-D 이미지 프로세싱 및 볼륨 가시화
- Partial Differential Equation Toolbox:
- 구조해석 - 고유 진동수, 모드 모양, 과도 응답 찾기
- Optimization Toolbox:
- 분기 메서드 - 혼합 정수 선형 문제를 더욱 신속하게 해결
딥러닝
- Neural Network Toolbox:
- 지원 패키지 - TensorFlow-Keras에 설계된 딥러닝 레이어 및 네트워크 가져오기
- LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크 - 회귀 문제를 해결하고, Text Analytics Toolbox로 텍스트 분류
- Adam, RMSProp, 증감 클리핑으로 네트워크 학습 향상
- 학습 가속화 - 다중 GPU를 사용하고 중간 레이어 활성화를 계산하는 DAG(Directed Acyclic Graph) 네트워크
- Computer Vision System Toolbox:
- Image Labeler 앱 - 시맨틱 분할을 위한 개별 픽셀의 레이블링 자동화
- GPUCoder:
- CUDA 코드 생성 - DAG(Directed Acyclic Graph) 토폴로지가 있는 네트워크 및 사전 학습 네트워크(예: GoogLeNet, ResNet, SegNet)
- C 코드 생성 - Intel 및 ARM 프로세서상의 딥러닝 네트워크
데이터 분석
- Statistics and Machine Learning Toolbox:
- Classification Learner 앱의 산점도 플롯으로 고집적도 데이터 시각화
- 빅데이터 알고리즘 - 커널 SVM 회귀, 오차 행렬 계산, 교차 검증을 위한 비계층적 파티션 생성
- Text Analytics Toolbox:
- Multiword 구 추출 및 계산, HTML 텍스트 추출, 문장, 이메일 주소, URL 감지
- 대용량 데이터셋을 위한 확률적 LDA 모델 학습
- Predictive Maintenance Toolbox:
- 설계 및 테스트 조건 모니터링, 예측 유지 관리 알고리즘을 지원하는 신제품
Simulink 제품군 업데이트:
- Simulink:
- 예측형 빠른 삽입 - 모델의 기존 블록에 권장 블록 연결
- Simulation Pacing - 실제 시계 속도 또는 기타 지정된 속도로 시뮬레이션을 실행하여 시각화 향상
- Live Editor의 Simulation Data Inspector - 플롯을 직접 추가, 보기, 편집
- Simulink 3D Animation:
- 충돌 감지 - 포인트 클라우드, 광선 추적, 원시 지오메트리를 사용하여 가상 세계 객체의 충돌 감지
- Simscape:
- 습윤 공기 영역 및 블록 라이브러리 - HVAC 및 환경 제어 시스템 모델링
- 로컬 솔버 분할 - 실시간 시뮬레이션 속도 증가
자동차
- Automated Driving System Toolbox:
- Driving Scenario Designer 앱 - 작업자 및 주행 시나리오를 대화형 방식으로 정의하여 제어 및 센서 융합 알고리즘 테스트 수행
- Model Predictive Control Toolbox:
- ADAS 블록 - 적응형 정속 주행 장치 및 차선 유지 알고리즘을 설계, 시뮬레이션, 구현
- Vehicle Network Toolbox:
- Simulink에서 CAN FD 프로토콜의 지원, Ethernet을 통한 XCP로 ECU와 MATLAB 또는 Simulink의 통신 지원
- Model-Based Calibration Toolbox:
- Powertrain Blockset 통합 - 측정된 데이터를 사용하여 Powertrain Blockset의 매핑 엔진틀에 대한 테이블의 보정 및 생성
- Vehicle Dynamics Blockset:
- 가상 3차원 환경에서 차량 역학의 모델링 및 시뮬레이션을 지원하는 신제품
코드 생성
- Embedded Coder:
- Embedded Coder 사전 - 데이터 및 함수를 위한 사용자 지정 코드 생성 구성 정의
- Code Perspective - 코드 생성 워크플로를 위한 Simulink 데스크탑 사용자 지정
- MATLAB Coder:
- 행 우선 배열 레이아웃 - 생성된 코드를 C 환경과 연결하여 배열을 행 우선 형식으로 저장하는 작업 간소화
- 희소 행렬 지원 - 생성된 코드에서 희소 행렬을 사용하여 더욱 효율적인 계산 수행
- C 코드 생성 - 머신 러닝 배포(예: k-Nearest Neighbor, 비트리 앙상블 모델, Statistics and Machine Learning Toolbox를 사용한 거리 계산) 지원
- Fixed-Point Designer:
- LookUp Table 최적화 - 함수의 근사치를 계산하고 기존 LookUp Table RAM 사용을 최소화
- HDL Coder:
- 행렬 지원 - 2차원 행렬 데이터 유형 및 연산으로 알고리즘에서 직접 HDL 코드 생성 가능
신호 처리 및 통신
- Signal Processing Toolbox:
- Signal Analyzer 앱 - 다중 신호를 처리하고 신호에서 관심 영역을 추출할 수 있도록 지원
- 진동 신호 분석 - PRM 추적 및 순서 분석을 사용하여 회전하는 기계 분석
- LTE System Toolbox:
- NB-IoT 지원 - 협대역 사물 인터넷 전송 및 물리적 다운링크 공유 채널 모델링
- RF Blockset:
- 전력 증폭기 모델 - 입력/출력 장치의 특징을 기준으로 비선형성 및 메모리에 대한 영향 캡처
- Wavelet Toolbox:
- 지속적인 이산 웨이블릿(Wavelet) 변환 필터 뱅크
- Robotics System Toolbox:
- Lidar 기반 SLAM – Lidar 센서를 사용한 로봇 및 맵 환경 로컬화 지원
확인 및 검증
- Requirements Toolbox
- ReqIF로 요구 사항 가져오기 - 타사 툴(예: IBM Rational DOORS Next Generation 또는 Siemens Polarion)의 요구 사항 가져오기
- 金宝app仿真软件测试:
- 커버리지 집계 - 여러 테스트 실행의 커버리지 결과 통합
- Polyspace Code Prover:
- AUTOSAR 지원 - AUTOSAR 소프트웨어 구성 요소의 정적 분석 지원
R2018a는 전 세계에서 즉시 사용 가능합니다. 자세한 내용은 R2018a 주요 특징을 참조하실 수 있습니다.
