MathWorks 发布 MATLAB 和 Simulink 版本 2018a

MathWorks 于今日推出了 Release 2018a (R2018a)，其中包含一系列的 MATLAB 和 Simulink 新功能。 R2018a 包括两个新产品：用于设计和测试状态监控和预测性维护算法的 Predictive Maintenance Toolbox，集成了三维虚拟环境的车辆动态性能建模和仿真工具箱 Vehicle Dynamics Blockset。除了 MATLAB 和 Simulink 中的新功能和新产品以外，此发行版还包括 94 个其他产品的更新和修补程序。

MATLAB 产品系列更新包括：

•  MATLAB：
  • 实时编辑器中的实时函数、文档编写、调试以及用于嵌入滑块和下拉菜单的交互式控件
  • 用于高级软件开发的 App (UI) 测试框架、C++ MEX 接口、自定义 Tab 键自动填充和函数助手
• MATLAB Online：
  • 用于与 USB 网络摄像机通信的硬件连接
• Econometrics Toolbox：
  • 用于执行时序分析、规格测试、建模和诊断的 Econometric Modeler App
• Image Processing Toolbox：
  • 三维图像处理和卷可视化
• Partial Differential Equation Toolbox：
  • 用来查找自然频率、模态形状和瞬态响应的结构动态分析
• Optimization Toolbox：
  • 用于更快求解混合整数线性问题的分支方法

深度学习

• Neural Network Toolbox：
  • 用于导入在 TensorFlow-Keras 中设计的深度学习层和网络的支持包
  • 用于求解回归问题以及利用 Text Analytics Toolbox 进行文本分类的长短期记忆 (LSTM) 网络
  • 用来改进网络训练的 Adam、RMSProp 和梯度裁剪算法
  • 使用多个 GPU 并计算中间层激活，加快对有向无环图 (DAG) 的训练
• Computer Vision System Toolbox：
  • 用来自动标记各个像素实现语义分割的 Image Labeler App
• GPU Coder:
  • 用于采用有向无环图 (DAG) 拓扑的网络和预训练网络（如 GoogLeNet、ResNet 和 SegNet）的 CUDA 代码生成
  • 用于 Intel 和 ARM 处理器上深度学习网络的 C 代码生成

数据分析

• Statistics and Machine Learning Toolbox：
  • 在 Classification Learner App 中使用散点图的高密度数据可视化
  • 用于大数据的核 SVM 回归分析算法、混淆矩阵计算以及非分层分区的交叉验证
• Text Analytics Toolbox：
  • 多词短语提取和计数、HTML 文本提取以及句子、电子邮件地址和 URL 检测
  • 用于大型数据集的随机 LDA 模型训练
• Predictive Maintenance Toolbox：
  • 一款用于设计和测试状态监控和预测性维护算法的新产品

Simulink 产品系列更新包括：

• Simulink：
  • 根据当前模块端口预测可能要插入的新模块供选择，并迅速添加到模型中
  • Simulation Pacing可指定仿真速度，将仿真时间指定为与实际时间或其他时间一致，从而获得仿真运行时间与指定时间对应的体验
  • Live Editor中可使用Simulation Data Inspector进行绘图的添加、查看和编辑
• Simulink 3D Animation：
  • 使用点云、射线追踪和原始几何形状，检测虚拟世界对象冲突
• Simscape：
  • 湿空气域和模块库，用来对HVAC和环境控制系统进行建模
  • 分区本地求解器，提高实时仿真速度

汽车

• Automated Driving System Toolbox：
  • 新增Driving  Scenario Designer APP用于交互式定义执行器和驾驶场景来测试控制和传感器融合算法
• Model Predictive Control Toolbox：
  • 新增ADAS相关模块，用于设计、仿真和实现自适应巡航控制算法和车道保持算法
• Vehicle Network Toolbox：
  • 新增基于 CAN FD 协议的Simulink通信模块，MATLAB 或/Simulink 与 ECU 通信的 XCP协议新增UDP以及TCP
• Model-Based Calibration Toolbox：
  • 实现与Powertrain Blockset 工具箱集成，可基于测量数据直接标定和生成Powertrain Blockset查表型发动机模块的表格参数
• Vehicle Dynamics Blockset：
  • 新增工具箱，实现车辆动态性能建模仿真并集成3D虚拟环境

代码生成

• Embedded Coder：
  • 用于定义数据和函数的自定义代码生成配置的 Embedded Coder 字典
  • Code  Perspective，可对用于代码生成流程的 Simulink 桌面进行自定义
• MATLAB Coder：
  • 矩阵的行主序排布以简化所生成代码与C环境中存储的行主序矩阵间的访问接口
  • 稀疏矩阵支持，在生成的代码中使用稀疏矩阵实现更高效的计算
  • 用于机器学习部署的 C 代码生成，包括 k-最近邻、非树整体模型以及使用 Statistics and Machine Learning Toolbox 进行距离计算
• Fixed-Point Designer：
  • 用于近似函数和最小化现有查找表 RAM 使用率的查找表优化
•  HDL Coder：
  • 矩阵运算支持，能够直接从使用二维矩阵数据类型和运算的算法中生成 HDL 代码

信号处理和通信

• Signal Processing Toolbox：
  • Signal Analyzer App，可处理多个信号并从信号中提取感兴趣区域
  • 使用 RPM 追踪和阶次分析对旋转机械中的振动信号进行分析
• LTE System Toolbox：
  • NB-IoT 支持，对窄带物联网传输和物理下行链路共享信道的建模
• RF Blockset：
  • 根据输入/输出设备特性捕捉非线性和记忆效应的功率放大器模型
• Wavelet Toolbox：
  • 连续和离散小波变换滤波器组
• Robotics System Toolbox：
  • 基于激光雷达的 SLAM，可使用激光雷达传感器对机器人和地图环境进行定位

验证和确认

• Requirements Toolbox：
  • 利用 ReqIF 的导入需求，可从 IBM Rational DOORS Next Generation 或 Siemens Polarion 之类的第三方工具中导入需求
• Simulink Test：
  • 覆盖率组合功能，可以用来组合多次测试运行（文件的）的覆盖率结果
• Polyspace Code Prover：
  • 用于 AUTOSAR 软件组件静态分析的 AUTOSAR 支持

R2018a 现已在全球上市。更多信息，请参阅 R2018a 亮点。