MATLAB R2019a Linux版v9.6.0 中文版

MATLAB R2019a這個MATLAB商業數學軟件相信不用小編多做贅述,MATLAB R2019a Linux版送給您,這是一個能夠運行在linux係統上的版本,MATLAB R2019a Linux版將數值分析、矩陣計算、科學數據可視化以及非線性動態係統的建模和仿真等諸多強大功能集成在一個易於使用的視窗環境中!

MATLAB R2019a Linux版功能:

MATLAB Online：

用於與 USB 網絡攝像機通信的硬件連接

Econometrics Toolbox：

用於執行時序分析、規格測試、建模和診斷的 Econometric Modeler App

Image Processing Toolbox：

三維圖像處理和卷可視化

Partial Differential Equation Toolbox：

用來查找自然頻率、模態形狀和瞬態響應的結構動態分析

Optimization Toolbox：

用於更快求解混合整數線性問題的分支方法

深度學習

Neural Network Toolbox：

用於導入在 TensorFlow-Keras 中設計的深度學習層和網絡的支持包

用於求解回歸問題以及利用 Text Analytics Toolbox 進行文本分類的長短期記憶 (LSTM) 網絡

用來改進網絡訓練的 Adam、RMSProp 和梯度裁剪算法

使用多個 GPU 並計算中間層激活，加快對有向無環圖 (DAG) 的訓練

Computer Vision System Toolbox：

用來自動標記各個像素實現語義分割的 Image Labeler App

GPU Coder:

用於采用有向無環圖 (DAG) 拓撲的網絡和預訓練網絡（如 GoogLeNet、ResNet 和 SegNet）的 CUDA 代碼生成

用於 Intel 和 ARM 處理器上深度學習網絡的 C 代碼生成

數據分析

Statistics and Machine Learning Toolbox：

在 Classification Learner App 中使用散點圖的高密度數據可視化

用於大數據的核 SVM 回歸分析算法、混淆矩陣計算以及非分層分區的交叉驗證

Text Analytics Toolbox：

多詞短語提取和計數、HTML 文本提取以及句子、電子郵件地址和 URL 檢測

用於大型數據集的隨機 LDA 模型訓練

Predictive Maintenance Toolbox：

一款用於設計和測試狀態監控和預測性維護算法的新產品

Simulink 產品係列更新包括：

Simulink：

根據當前模塊端口預測可能要插入的新模塊供選擇，並迅速添加到模型中

Simulation Pacing可指定仿真速度，將仿真時間指定為與實際時間或其他時間一致，從而獲得仿真運行時間與指定時間對應的體驗

LiveEditor中可使用SimulationDataInspector進行繪圖的添加、查看和編輯

Simulink 3D Animation：

使用點雲、射線追蹤和原始幾何形狀，檢測虛擬世界對象衝突

Simscape：

濕空氣域和模塊庫，用來對HVAC和環境控製係統進行建模

分區本地求解器，提高實時仿真速度

汽車

Automated Driving System Toolbox：

新增Driving Scenario Designer APP用於交互式定義執行器和駕駛場景來測試控製和傳感器融合算法

Model Predictive Control Toolbox：

新增ADAS相關模塊，用於設計、仿真和實現自適應巡航控製算法和車道保持算法

Vehicle Network Toolbox：

新增基於 CAN FD 協議的Simulink通信模塊，MATLAB 或/Simulink 與 ECU 通信的 XCP協議新增UDP以及TCP

Model-Based Calibration Toolbox：

實現與Powertrain Blockset 工具箱集成，可基於測量數據直接標定和生成Powertrain Blockset查表型發動機模塊的表格參數

Vehicle Dynamics Blockset：

新增工具箱，實現車輛動態性能建模仿真並集成3D虛擬環境

代碼生成

Embedded Coder：

用於定義數據和函數的自定義代碼生成配置的 Embedded Coder 字典

CodePerspective，可對用於代碼生成流程的 Simulink 桌麵進行自定義

MATLAB Coder：

矩陣的行主序排布以簡化所生成代碼與C環境中存儲的行主序矩陣間的訪問接口

稀疏矩陣支持，在生成的代碼中使用稀疏矩陣實現更高效的計算

用於機器學習部署的 C 代碼生成，包括 k-最近鄰、非樹整體模型以及使用 Statistics and Machine Learning Toolbox 進行距離計算

Fixed-Point Designer：

用於近似函數和最小化現有查找表 RAM 使用率的查找表優化

HDL Coder：

矩陣運算支持，能夠直接從使用二維矩陣數據類型和運算的算法中生成 HDL 代碼

信號處理和通信

Signal Processing Toolbox：

Signal Analyzer App，可處理多個信號並從信號中提取感興趣區域

使用 RPM 追蹤和階次分析對旋轉機械中的振動信號進行分析

LTE System Toolbox：

NB-IoT 支持，對窄帶物聯網傳輸和物理下行鏈路共享信道的建模

RF Blockset：

根據輸入/輸出設備特性捕捉非線性和記憶效應的功率放大器模型

Wavelet Toolbox：

連續和離散小波變換濾波器組

Robotics System Toolbox：

基於激光雷達的 SLAM，可使用激光雷達傳感器對機器人和地圖環境進行定位

驗證和確認

Simulink Requirements：

利用 ReqIF 的導入需求，可從 IBM Rational DOORS Next Generation 或 Siemens Polarion 之類的第三方工具中導入需求

Simulink Test：

覆蓋率組合功能，可以用來組合多次測試運行（文件的）的覆蓋率結果

Polyspace Code Prover：

用於 AUTOSAR 軟件組件靜態分析的 AUTOSAR 支持

軟件特別說明
提取碼: 4kp2
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