R2019a at a Glance

 

探索新亮点

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发布亮点

使用增强学习来开发控制器和决策系统,在 NVIDIA DGX 和云平台上训练深度学习模型,并将深度学习应用于三维数据。

设计和仿真 AUTOSAR 软件,与 HERE 高清地图进行交互,并生成能量平衡报告。

使用 System Composer 设计和分析系统与软件架构。

使用 MATLAB 和 Simulink 中的项目来组织、管理和共享您的工作

通过交互式教程来学习如何创建、编辑和仿真 Simulink 模型的基础知识

以图形方式编程、调试和执行作为 MATLAB 对象的独立状态机


资源


Updates by Product

MATLAB®产品家族

MATLAB

  • Projects: 使用 MATLAB 和 Simulink 中的Projects来组织、管理和共享您的工作
  • Parquet 文件支持: 读写 Parquet 文件的单个或大型集合
  • C++ 接口: 从 MATLAB 中调用 C++ 库函数

MATLAB Parallel Server(以前称为 MATLAB Distributed Computing Server)

  • 已更新授权模式:支持按用户无限扩展

Text Analytics Toolbox

  • 编辑距离:使用 Levensthein 距离和其他距离测量方法查找字符串与文档之间的相似度

Predictive Maintenance Toolbox

  • Diagnostic Feature Designer:从测量或仿真的数据中交互式地提取、可视化和排列特征,以便进行机器诊断和预测

Statistics and Machine Learning Toolbox

  • 机器学习应用:在分类学习器中训练朴素贝叶斯模型,并将可视化对象导出为分类学习器和回归学习器中的图形
  • 机器学习算法:使用噪声(DBSCAN)执行基于密度的应用程序空间聚类,使用内核进行多类别分类的超参数优化,以及加速训练梯度提升树(类似于XGBoost)

测试和测量

Data Acquisition Toolbox

  • Analog Output Generator 应用程序:将数据写入DAQ设备上的模拟输出通道

Instrument Control Toolbox

  • Modbus Explorer 应用程序:无需编写代码即可配置Modbus通信并读取和写入寄存器

Image Acquisition Toolbox

  • Velodyne LiDAR 支持:将实时 lidar 点云流式传输到 MATLAB 或写入磁盘

深度学习

Reinforcement Learning Toolbox

  • 一款使用增强学习来设计和训练策略的新产品

Deep Learning Toolbox

  • 三维立体数据:在三维图像数据上训练深度学习网络
  • Deep Network Designer:创建用于计算机视觉、信号和文本应用的网络,并从应用中生成 MATLAB 代码
  • 循环网络:将 LSTM 和卷积层结合起来,进行视频分类和手势识别
  • ONNX 支持:将 ONNX 与 LSTM 网络和 Computer Vision System Toolbox 模型配合使用

Simulink®产品家族

Simulink

  • Schedule Editor:明确安排模型组件的执行
  • Simulink 入门之旅:通过交互式教程来学习如何创建、编辑和仿真 Simulink 模型的基础知识
  • Signal Editor:通过鼠标或触摸以图形方式创建和插入信号
  • External Mode:使用Dashboard模块和 Simulation Data Inspector在 Arduino 和 Raspberry Pi 上交互式运行模型

System Composer

  • 新产品: 用于设计和分析系统和软件架构

Stateflow

  • MATLAB Stateflow 图表:以图形方式编程、调试和执行作为 MATLAB 对象的独立状态机

SoC Blockset

  • 新产品: 用于设计、评估和实现 SoC 硬件和软件架构的

信号处理和通信

Mixed-Signal Blockset

  • 新产品: 用于设计和仿真模拟和混合信号系统

SerDes Toolbox

  • 新产品: 用于设计 SerDes 系统并为高速数字互联 SerDes 生成 IBIS-AMI 模型

5G Toolbox

  • 5G NR 上行链路:波形生成与 PUSCH 链路级参考仿真

Audio Toolbox

  • 特征提取:计算机器学习和深度学习应用的伽马通倒谱系数 (GTCC)、调和性以及十一个光谱描述符
  • JUCE 插件项目生成:从您的 MATLAB 音频插件生成 JUCE C++ 项目(需要 MATLAB Coder)

Antenna Toolbox

  • 已安装天线分析:对安装在电大平台上的天线执行分析

Communications Toolbox

  • Wireless Waveform Generator 应用中的仪器连接:使用 RF 仪器发射空中传输无线波形(需要 Instrument Control Toolbox)

Sensor Fusion and Tracking Toolbox

  • 多目标跟踪器:使用 JPDA 和 PHD 跟踪器跟踪点目标和扩展目标

图像处理和计算机视觉

Image Processing Toolbox

  • 三维图像处理和体数据可视化

Computer Vision Toolbox

  • YOLO v2 对象检测器:训练 “You Only Look Once” (YOLO) v2 深度学习对象检测器
  • 三维语义分割:使用深度学习对三维立体中的像素区域进行分类
  • 点云处理的代码生成:使用 MATLAB Coder 为点云处理功能生成 C 代码
  • Velodyne 点云读取器:从 Puck LITE 和 Puck Hi-Res 设备模型中读取 lidar 数据

汽车

AUTOSAR Blockset

  • 新产品: 用于设计和仿真 AUTOSAR 软件

Automated Driving Toolbox

  • HERE 高清实时地图读取器:读取并可视化专为自动驾驶应用而设计的高清地图数据

Powertrain Blockset

  • 动力总成效率:在组件和系统级别上评估并报告能源和功率损耗

Vehicle Dynamics Blockset

  • 运动学与合规性虚拟测试实验室:利用电子表格数据生成映射的悬架校准参数

验证和确认

Polyspace 产品系列

  • 新服务器产品,用于在服务器类机器上运行 Polyspace 静态分析
  • 基于 Web 浏览器的新产品,用于审查错误发现和代码证明结果

Simulink Requirements

  • 使用需求工具的往返工作流程:从第三方需求工具中导入需求,通过 ReqIF 修改后再导出

Simulink Test

  • 对需求验证的临时评估:将文本需求转换为具有精确语义的可执行评估
  • 观测器模块:在不扰乱模型或接口的情况下捕获信号

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