R2018b at a Glance

 

探索新亮点

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发布亮点

使用 Deep Network Designer 应用程序编辑网络,使用网络分析器实现可视化,自动进行视频标注,将模型导出到 ONNX,并部署到 NVIDIA、Intel 和 ARM 处理器。

通过点击创建新的模块端口,直接在图标上编辑模块参数。

仿真、分析和测试 5G 通信系统的物理层。

运行 Euro NCAP 测试,驶过虚拟城市场景,执行虚拟发动机标定。

设计和仿真多传感器追踪和导航系统。

在 MATLAB、Simulink 和 Stateflow 中使用 string 数组。


其它资源


Updates by Product

MATLAB®产品家族

MATLAB

  • 实时编辑器:更多标题样式、内部超链接、文件合并以及交互式表过滤
  • 应用程序生成:可滚动容器、自定义图形交互、工具提示框、网格布局管理器以及在部署的 Web 应用程序中上传本地文件
  • Web 应用程序:使用 MATLAB Compiler 将 App Designer MATLAB 程序共享为 Web 应用程序
  • String 数组:在 MATLAB、Simulink 和 Stateflow 中使用 string 数组
  • Python 接口:在 MATLAB 和 Python 之间传递多维数字或逻辑数组

MATLAB Online

  • 通过 MATLAB Online 与 Raspberry Pi 硬件板通信

Database Toolbox

  • Apache Cassandra 数据库的接口:探查 Cassandra 数据库的键空间和表,将数据导入为 MATLAB 类型
  • 自定义导入选项:确定和自定义关系型数据库数据的导入策略,避免对已导入数据的后处理步骤

Global Optimization Toolbox

  • surrogateopt 求解器:使用较少的目标函数评估,求解耗时的边界约束优化问题
  • paretosearch 多目标求解器:为有边界、线性或平滑非线性约束的问题快速而准确地找到 Pareto 最优解集

MATLAB Compiler

  • Web 应用程序:在浏览器和基于服务器部署的 Web 应用程序之间上传和下载文件

MATLAB Production Server

  • 高速持久存储:高速缓存和在调用间存储数据
  • Azure Active Directory 支持:对个别部署的存档指定访问控制

Model Predictive Control Toolbox

  • 非线性 MPC:使用非线性预测模型、约束和成本函数对模型预测控制器进行设计和仿真

Statistics and Machine Learning Toolbox

  • 大数据算法:拟合多分类模型并执行超参数优化
  • 代码生成:更新已部署的 SVM 模型,无需重新生成代码(需要 MATLAB Coder)

Text Analytics Toolbox

  • 日语支持:对日语文本执行文本分析,包括断词、停用词、词形还原和词性标注​
  • 解析 HTML:使用 HTML 结构和 CSS 类,从网页的特定部分提取 HTML

深度学习

Deep Learning Toolbox(以前的 Neural Network Toolbox)

  • Deep Network Designer 应用程序:编辑和构建深度网络​​​
  • ONNX 支持:使用 ONNX 模型格式导入和导出模型,实现与其他深度学习框架的互操作性
  • 网络分析器:在训练之前,可视化、分析和查找网络架构中的问题​​​​

GPU Coder

  • 深度学习优化:通过自动调优、层融合和缓冲区最小化,提高性能和内存利用率
  • 深度学习可重定向性:通过使用 codegen 函数,将使用深度学习网络的应用程序部署到 Intel MKL-DNN、ARM Compute Library 和 NVIDIA TensorRT 上

Audio System Toolbox

  • Audio Labeler 应用程序:对音频数据集交互式地定义和可视化真实标签

Computer Vision System Toolbox

  • Video Labeler 应用程序:交互式、半自动地标注视频、图像序列或自定义数据源中的真实数据

Simulink®产品家族

Simulink

  • 预测性快速插入:将建议模块连接到模型中的现有模块,按使用频率排序
  • 自动创建端口:通过点击或拖动模块外形创建端口
  • 模块参数自动填写:在键入时从建议的变量或函数名称中选择,可提高模块参数编辑的速度和准确性
  • 字符串:对嵌入式系统设计的 Simulink 和 Stateflow 中字符串的原生支持​
  • 批量仿真:通过使用 batchsim,将仿真的执行加载到后台运行
  • C Caller 模块:直接从模型中调用外部 C 函数

Stateflow

  • 仿真调试器:利用简化的断点管理、逐个状态地步进以及数据和时间的可视化,检查逻辑图

Aerospace Blockset

  • 飞行控制分析工具:分析航天航空飞行器的动态响应和飞行质量

Simscape 产品系列

Simscape

  • 超临界流体系统:使用两相流体域和模块库对高于临界点的流体建模

Simscape Electrical

  • SPICE 转换助手:将 SPICE 模型转换为 Simscape 组件
  • 对象模型的硬件加速:使用 HDL Coder,把实时测试的线性切换模型生成 HDL 代码

Simscape Multibody

  • File Solid 模块:通过直接引用 CATIA 文件定义部件
  • General Flexible Beam 模块:利用对称横截面对柔性梁建模​

汽车

Automated Driving System Toolbox

  • 预置驾驶场景:使用 Euro NCAP 和其他预置场景测试驾驶算法​

Powertrain Blockset

  • 虚拟标定:使用 Model-Based Calibration Toolbox 校准火花点燃和压缩点燃发动机模型模块

Vehicle Dynamics Blockset

  • 虚幻引擎 4 接口:使用支持包来定制和安装更多三维场景​

代码生成

Simulink Coder

  • 行主序的数组布局:通过指定查找表的数组布局和其他模块作为行主序,简化与 C/C++ 函数、工具和库的集成

Embedded Coder

  • 代码透视中的代码视图:在代码透视中直接查看生成的代码

Fixed-Point Designer

  • 查找表和数据类型优化:用直接查找表自动替换子系统,使用并行仿真自动选择最优数据类型

HDL Coder

  • Verilog 导入:导入可合成的 Verilog 代码并生成 Simulink 模型

信号处理和通讯

Sensor Fusion and Tracking Toolbox

  • 一款用于设计和仿真多传感器追踪和导航系统的新产品

5G Toolbox

  • 一款用于对 5G 通信系统的物理层进行仿真、分析和测试的新产品

LTE Toolbox

  • NB-IoT 参考示例:对窄带物联网 (NB-IoT) 传输和物理上行链路共享信道进行建模
  • LTE-M 下行链路参考示例:对 Release 13 (Cat-M1) 和 Release 14 (Cat-M2) LTE-M 下行链路物理信道和信号进行建模

Communications Toolbox

  • Wireless Waveform Generator 应用程序:创建、削弱、可视化和导出调制的波形

Robotics System Toolbox

  • UAV 算法:为固定翼和多旋翼 UAV 创建 UAV 引导模型和三维路径跟踪

WLAN Toolbox

  • IEEE 802.11ax 支持:生成 IEEE 802.11ax (Draft 2.0) 高效 (HE) 波形,对端到端链路进行仿真

DSP System Toolbox

  • 数据流:使用多线程对模型进行加速,为 Simulink 中的多速率信号处理自动推导出帧大小

验证和确认

Simulink Coverage

  • 模型覆盖率可视化:通过 Simulink 编辑器内的模型突出显示和弹出式窗口,获得覆盖率结果的增强透视

Simulink Design Verifier

  • 导出函数模型支持:通过自动创建可调用模型函数的调度程序,分析和生成模型的测试
  • 自定义代码和 C/C++ 支持:生成代码,检测设计错误,从形式上验证包含 C/C++ 代码的模型

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