MATLAB R2019a破解版下载|矩阵实验室MathWorks MATLAB R2019a 9.6.0.1335978 Update 8破解版免费下载-闪电软件园

　　　　　　　　 MathWorks MATLAB R2019a破解版是一款专业的一体化数学、图形和编程解决方案，您可以跨学科进行具象创意，包括信号和图像处理、通讯、控制系统和计算金融。这款软件非常的大，功能非常的齐全，使用的朋友也是超级的多。因为它不管是在数据分析、开发算法还是

MathWorks MATLAB R2019a破解版是一款专业的一体化数学、图形和编程解决方案，您可以跨学科进行具象创意，包括信号和图像处理、通讯、控制系统和计算金融。这款软件非常的大，功能非常的齐全，使用的朋友也是超级的多。因为它不管是在数据分析、开发算法还是在创建模型等方面都有无与伦比的优势，完全针对用户的思维方式和工作内容进行开发设计，贴合使用人群的需求。借助于软件，支持进行大数据、机器学习和生产分析，支持对数据的探索，它可以让你的日常科学工作变得轻松而有条理，拥有合适的工具来访问和预处理数据、构建机器学习和预测模型并将模型部署到企业 IT 系统。将你的无限创意快速转化成实际的产品，MATLAB在像处理和计算机视觉、金融和风险管理等各方面也是非常的出众。如今2019版已经到来，它的新功能也是非常的多，如MATLAB实时编辑器可在单一交互式环境中直观地探索和分析问题，并将您的代码转换成格式化的可执行文档来讲述您的案例。利用 MATLAB 创建桌面 App 和 Web App。使用重新设计的 MATLAB®执行引擎，可以更快速地运行您的程序。改进后的架构对一条执行路径上的所有 MATLAB 代码执行即时编译。该引擎改进了语言质量并为将来的增强功能提供了一个平台等等，具体的更多的功能大家可以来本站下载并自行体验，总而言之，这是一款适合全世界工程师和科学家都在使用 MATLAB® 分析和设计改变着我们的世界的系统和产品。所有的工具和功能都经过严格的测试，并且能够相互配合工作，产生更大的能量，本次小编带来最新破解版，含许可证文件和安装破解激活教程，有需要的朋友不要错过了！

安装破解教程

1、在本站下载并解压，得到R2019a_Windows.iso安装镜像和

2、加载R2019a_Windows.iso镜像，然后双击setup.exe运行安装，如图所示，这里我们勾选第二项使用文件安装密钥选项，点击下一步

3、许可证协议，勾选是，然后点击下一步

4、如图所示，勾选我已有我的许可证的文件安装密钥选项，并输入09806-07443-53955-64350-21751-41297，点击下一步

5、选择软件安装路径，软件比较大，大家还是不要安装在C盘了吧，可以直接将C改为其它磁盘即可，点击下一步

6、选择要安装的产品，不要安装的产品勾选掉即可

7、如图所示，勾选需要创建的快捷方式，建议是将两项都勾选上，点击下一步

8、确认你的安装信息是否有误，如果要更改的话现在还来得及

9、软件太大了，安装需要耐心等待很久，二三十分钟还是有的。不过中间不会出现其它需要操作的提示，可以安心去做别的事情

10、最后安装完成，我们退出向导，不要运行软件

11、然后打开破解文件夹，将License_standalone.lic文件复制到软件安装目录中的Licenses文件夹里（默认"C:\Program Files\MATLAB\R2019a\licenses"）大家根据实际情况吧

12、然后回到破解文件夹中，将bin文件夹中的netapi32.dll文件复制到安装目录中对应的win64文件夹，默认在：C:\Program Files\MATLAB\R2019a\bin\win64，替换目标中的文件

13、破解完成，现在可以运行软件啦

软件功能

一、探索性数据分析

节省预处理数据的时间。从时序传感器数据到图像和文本等，MATLAB 数据类型大大缩短预处理数据所需的时间。利用高级函数可以轻松同步不同的时序、用插值替换异常值、过滤杂波信号、将原始文本分割成单词等。借助绘图和实时编辑器快速可视化您的数据，了解趋势并发现数据质量问题。

1、数据的预处理

数据的清理、平滑处理和分组

数据集可能需要预处理技术，以确保准确、高效或有意义的分析。数据清理指查找、删除和替换错误或缺失数据的方法。检测局部极值和突变有助于识别显著的数据趋势。平滑处理和去除线性趋势是从数据中消除噪声和线性趋势的过程，而缩放则会改变数据的边界。分组和划分 bin 的方法是确定数据变量之间关系的方式。

2、二维图和三维图

绘制连续、离散、曲面以及三维体数据图

使用绘图以可视化形式呈现数据。例如，您可以比较多组数据、跟踪数据随时间所发生的更改或显示数据分布。使用图形函数或交互使用 MATLAB® 桌面顶部的绘图选项卡，以编程方式创建绘图。

3、使用实时编辑器加快探索编程速度

随代码一起查看代码输出。

将您的程序划分为多个节以分别计算各个代码块。

包括可视化内容。

用不同的参数值进行试验。

汇总和共享您的发现。

二、应用型机器学习

查找最佳机器学习模型。无论您是寻找某种机器学习入门帮助的初学者，还是想要快速评估众多不同类型模型的专家，分类和回归应用都能快速得出结果。从各种最流行的分类和回归算法中选择，根据标准指标比较模型，导出有希望的模型以供进一步分析和集成。如果编写代码更符合您的风格，您可以使用模型训练函数中内置的超参数优化，以便快速找到调节模型的最佳参数。

1、统计和机器学习工具箱应用程序

借助Statistics和Machine Learning Toolbox应用程序，您可以通过交互式界面执行常见的统计和机器学习任务，而无需编写任何代码。分类学习者，回归学习者和分布拟合应用程序包含在工具箱中，您可以使用分布和训练模型进行分类和回归。您可以在MATLAB工具条的应用程序选项卡中找到它们以及其他已安装产品的应用程序。此外，您可以在MATLAB文件交换中找到许多由MATLAB用户社区使用App Designer创作的应用程序。

2、降维和特征提取

PCA，因子分析，特征选择，特征提取等

转换特征方法可以通过将数据转换为新特征来减少数据的维度。当无法转换变量时（例如，当数据中存在类别变量时），使用最好特征选择方法。

3、模型的构建和评估

特征选择，超参数优化，交叉验证，预测性能评估，分类准确性比较检验

在构建高质量预测分类模型时，选择正确的特征（或预测变量）并调整超参数（未估计的模型参数）非常重要。

要调整超参数，请选择超参数值并使用这些值对模型进行交叉验证。例如，要调整SVM模型，可以选择一组框约束和核尺度，然后使用每对值对模型进行交叉验证。统计和Machine Learning Toolbox™中的某些分类函数可以通过贝叶斯优化，网格搜索或随机搜索自动调整超参数。用于实现贝叶斯优化的主函数bayesopt是足够灵活的，还可以用在其他许多应用中使用。请参阅贝叶斯优化工作流程。

特征选择和超参数调整可能会产生多个模型。您可以比较模型之间的k折分类错误率，受试者工作特征（ROC）曲线或混淆矩阵。还可以进行统计检验，以检测一个分类模型是否明显优于另一个。

三、多平台部署

随时随地部署机器学习模型，包括 C/C++ 代码、CUDA® 代码、企业 IT 系统或云。如果注重性能，可以从您的 MATLAB 代码生成独立的 C 代码，创建具有预测速度快、内存占用小的高性能可部署模型。您还可以导出机器学习模型，以便在 Simulink® 中使用，或将模型部署到 MATLAB Production Server™，以便与 Web、数据库和企业应用集成。

1、为统计和机器学习Toolbox™函数生成C / C ++代码和MEX函数

MATLAB ®编码器™柯林斯从请立即获取iTunes代码生成的统计和机器学习工具箱函数中生成可读且可移植的ç代码和C ++代码。例如，您可以利用代码生成，将经过训练的支持向量机（SVM）分类模型部署到不能运行MATLAB的硬件设备上，在这些硬件设备上对新观测值进行分类。

您可以通过多种方式为统计和机器学习工具箱函数生成C / C ++代码。

机器学习模型的对象函数（predict，random，knnsearch或rangesearch）的代码生成-使用saveCompactModel，loadCompactModel和codegen。使用saveCompactModel保存经过训练的模型定义一个入口函数，它使用。loadCompactModel加载保存的模型并调用对象函数然后使用。codegen为入口函数生成代码。

SVM模型的predict和update函数的代码生成 - 使用learnerCoderConfigurer创建编码器配置器，然后使用generateCode生成代码。您可以在生成的C / C ++代码中更新模型参数，而无需重新生成代码。

其他支持代码生成的函数 - 使用codegen。定义一个入口函数，它调用支持代码生成的函数。然后使用codegen为入口函数生成C / C ++代码。

2、MATLAB 与您的 IT 系统协同工作

MATLAB® 代码可直接用于生产并安全地部署，与企业 IT 系统、数据源和运营技术集成。IT 部门可以跟工程团队合作：

在 Windows® 和 Linux® 上运行可靠、安全、可扩展的生产应用程序，可在本地或在 AWS® 和 Microsoft® Azure® 等公共云上部署。

使用行业标准安全机制对数据进行身份验证、授权访问和加密。

直接集成到现有系统和数据，包括 Tableau®、TIBCO® Spotfire® 和 Power BI 等现代分析系统。

匹配现有DevOps流程和工具，使工程师能够自行将其模型、算法和应用程序部署到生产系统，而无需重新编码。

利用预置的行业特定 MATLAB 和 Simulink 工具箱，让用户能够快速开始工作。

3、为NVIDIA GPU生成CUDA代码

GPU编码器™生成优化的CUDA ®从MATLAB代码®深学习，嵌入式视觉和自治系统的代码。生成的代码调用优化的NVIDIA CUDA库，包括cuDNN，cuSolver和cuBLAS。它可以集成到您的项目源代码，静态库或动态库，并且可用于原型在GPU上，如NVIDIA的Tesla ®和的NVIDIA Tegra ®。您可以在MATLAB中使用生成的CUDA来加速MATLAB代码的计算密集型部分。GPU Coder允许您将遗留的CUDA代码合并到MATLAB算法和生成的代码中。

与嵌入式编码器®一起使用时，GPU编码器允许您通过软件在环（SIL）测试验证生成的代码的数字行为。

四、创建算法和 IP

全球的无线研究人员和工程师都依赖 MATLAB 来研究和证明新的技术概念以及创建知识产权。MATLAB 工具箱中的应用程序和可自定义代码可以帮您快速探究设计备选方案、测试实时数据以及分析仿真结果和测量结果。

您可以使用所创建的 MATLAB 算法来构建符合标准的系统、模型射频和天线组件，并硬件原型设计和实现自动化。

五、基于标准的系统设计

MATLAB 工具箱为 3GPP 和 802.11 物理层 (PHY) 标准提供了文档齐全的全面支持，因此，您无需维护专有仿真器或依赖黑盒测试环境。

使用工具箱和应用程序来生成和分析信号、测量链路级性能并创建黄金参考模型，以验证是否符合标准。自定义工具箱函数以加快实现并探究最新的 5G、LTE 和 WLAN 技术。

六、算法、射频和天线设计

基带、射频和天线工程师可以借助多域仿真来设计新一代无线技术，例如大规模 MIMO 阵列、混合波束成形架构以及自适应射频收发器与射频前端。

混合高级和高保真模型，可实际模拟组件交互、快速评估设计折中并分析设计选择的性能影响。通过多域仿真测试，您将能更快地发现错误、花更少的时间于硬件实验调试并更快地响应新需求。

七、硬件原型设计和实现

系统架构师和硬件工程师可在每个任务中使用和共享相同的 Simulink 模型。这些硬件精确模型可自动生成可读、可综合的 HDL 代码用于FPGA、SoC和ASIC实现。系统架构师可以使用常用的 FPGA 和软件定义无线电套件构建原型，硬件工程师则可以将这些模型重新用于生产部署。

HDL 优化的 LTE IP 模块和经验证的参考应用程序可帮您提高 LTE 系统的性能并缩短开发时间。

八、测试和验证

MATLAB 和 Simulink 可在硬件实现之前自动执行测试，以验证你的设计功能。

将经验证的模型作为测试平台来验证硬件原型和生产实现。您可以使用一系列 SDR 硬件和射频仪器来测试设计；自动生成用于 ASIC 验证的 SystemVerilog 模型；并有效分析来自仿真、实验室测试和现场试验的大型数据集。

九、互操作性

不再有框架基于 MATLAB 还是Python的选择题。使用 ONNX 导入和导出功能，MATLAB 支持与开源深度学习框架的互操作性。使用 MATLAB 工具的最大意义在于——访问 Python 中没有的功能与预置函数及应用程序

十、预处理应用程序

快速开始网络训练。使用特定领域应用程序快速预处理音频、视频和图像数据集。使用 Deep Network Designer 应用程序创建复杂的网络架构，或修改预训练网络以进行迁移学习，在训练之前可视化、检查并修复问题。

十一、多平台部署

可随处部署深度学习模型：CUDA、C 代码、企业系统或云。若在意性能，您可以利用Intel® (MKL-DNN)、NVIDIA（TensorRT、cuDNN）和 ARM® (ARM Compute Library) 优化库生成代码，创建具有高性能推理速度的可部署模型。

十二、图像应用程序和可视化

使用 MATLAB 应用程序交互式地探索您的数据并自动生成 MATLAB 代码，这意味着您不必从零开始写代码。探索以下精选应用：

1、相机标定

估算相机内参、外参和镜头畸变参数。

2、图像和视频标注

在一组图像中标注真实值，查看视频和图像序列。

3、图像分割

使用梯度、主动轮廓算法和 xyz 分割图像。

十三、可视化应用程序

从图像和视频中识别和提取有用信息。

1、立体可视化

使用 Volume Viewer 应用程序，以立体或以平面切片的形式查看3D立体数据。

2、视频查看器

选择您想要播放的电影或图像序列，跳到序列中的特定帧，或更改显示器的帧速率。

3、DICOM 浏览器

浏览一组 DICOM 文件，选择并导入到 MATLAB 中。

十四、图像处理和计算机视觉应用程序

直接在 MATLAB 中执行各种图像处理和计算机视觉任务，包括：

3D图像处理工作流程

对象检测、跟踪和识别

图像分割和配准

点云处理

立体视觉

十五、与开源集成

直接与开源集成。您可以重复使用其他编程语言编写的遗留代码，创建 MATLAB 支持的响应式网站，或使用直接从 MATLAB 生成的无差错嵌入式 C 代码进行硬件编程。

十六、直接相机访问以及图像和视频导入

通过硬件支持包连接到相机。您可以从帧捕捉器、GigE Vision® 相机、DCAM 相机和更多设备中获取实时图像和视频。

MATLAB 支持标准数据和图像格式，您可以通过预置函数和应用程序访问您的数据。使用 ImageDatastore 导入和管理无法加载到内存的大数据集。

十七、性能

使用多核 CPU 或 NVIDIA GPU 并行处理工作流程，而无需重新编写算法。

在云端或您的浏览器中运行 MATLAB。利用 Parallel Computing Toolbox™，您可以使用多核处理器、GPU 和计算机集群来解决计算和数据密集型问题。

十八、部署

借助 MATLAB，您可以使用 C/C++ 和 HDL 代码；在 PC 硬件、FPGA 和 ASIC 上运行图像处理算法；开发成像系统。

MATLAB 的GPU Coder™生成优化的 CUDA® 代码，用于深度学习、嵌入式视觉和自主系统。您可以在 MATLAB 中使用生成的 CUDA 代码，加速 MATLAB 代码中计算量密集型部分。

十九、每个人的信号分析

MATLAB和信号处理产品可帮助您分析来自各种数据源的信号。您可以在不是信号处理理论专家的情况下获取，测量，转换，过滤和可视化信号。您可以将信号处理工具应用于：

在分析之前预处理和过滤信号。

探索和提取数据分析和机器学习应用程序的功能。

分析趋势并发现信号模式。

可视化和测量信号的时间和频率特性。

二十、流式DSP设计

MathWorks提供设计应用程序，DSP算法库和I / O接口，用于在MATLAB和Simulink中实时处理流信号。您可以快速设计和模拟音频，视频，仪器，智能传感器，可穿戴设备和其他电子系统的流式算法。

DSP System Toolbox™支持工作流程，可帮助您在一个环境中设计和验证流应用程序。您可以快速优化设计，及早发现错误，并提供基于PC的工作原型。

此流式设计工作流程提供：

实现就绪的DSP算法和广泛的滤波器设计工具

系统级集成和算法和电子组件的模拟

专业品质的流信号示波器，分析仪和测量

用于实时音频处理的低延迟多通道I / O.

用于加速仿真和实时原型设计的代码生成

二十一、嵌入式DSP实现

MATLAB和Simulink产品通过提供定点设计和代码生成的完整工作流程，简化了嵌入式DSP软件和硬件的开发。使用DSP系统工具箱中的流式算法和测试平台，您可以：

在实施之前验证模拟中的定点设计。

自动生成C / C ++或HDL代码，用于生产和集成到您的应用程序中。

结合生成优化的ARM C代码实现就绪算法®处理器和HDL代码为FPGA和ASIC

二十二、投资管理

为投资经理开发并持续完善控制工具，提供当日风险报告、评估和交易等功能。

使用预置的工具，通过均值-方差、平均绝对离差 (MAD)、条件风险值 (CVaR) 和 Black-Litterman 模型执行投资组合优化。

运用风险调整后的 alpha值、跟踪误差、最大跌幅和夏普比率（Sharpe ratio）来衡量投资业绩。

二十三、风险管理

在整个风险模型生命周期内自动化、加强并提供可执行的报告。仅需三个月即可完成模型验证、模型审核、模型实施和合规审批的流程。

针对美联储银行压力测试（ CCAR）、多德-弗兰克法案压力测试（DFAST）、巴塞尔协议3（Basel III）和欧盟偿付能力II（Solvency II）这些监管要求来构建风险管理体系或压力测试架构。

使用模型和函数来量化风险暴露（如市场风险、信用风险和运营风险等），使用 VaR 和预期缺口回测进行模型的验证，用机器学习算法和文本分析作为传统方法的补充

二十四、算法交易

使用传统方法（例如技术指标或计量经济模型）或更前沿的机器学习算法来制定交易策略。

使用 MATLAB 代码实时执行交易策略。

二十五、金融预测和建模

运动MATLAB的应用程序，只需移动鼠标并点击，，即可导入时间序列的数据完成计量经济模型的拟合（例如 ARMA、ARIMA、GARCH、EGARCH、GJR）或机器学习算法。

MATLAB提供了DSGE 模型界面来预测关键经济变量的。

根据 Nelson-Siegel 或 Svensson 模型估算的参数进行利率建模和预测。

二十六、衍生品定价

使用 MATLAB 中的 Monte Carlo 模拟计算变异期权（exotic option）的价格和敏感度指标变量，远远快于其在 Visual Basic、R 和 Python 中的运算速度。

选择多种方法（例如闭合方程、二叉树、三叉树和随机波动模型）来对期权进行定价，包括欧式期权、美式期权、亚式期权、障碍期权、利率封顶期权、利率保底期权、互换期权和多基础资产衍生品。

并行运行计算密集型应用程序或者将它们部署到 GPU。

与 Numerix 进行交互。

二十七、保险和精算学

分析大数据集，创建定制的精算模型，并使用并行化轻松加快模拟运算速度。

以 MATLAB 为平台，针对 Solvency II 构建自定义风险模型。

对多种保险产品（如变额年金、最低收益保证期权、定期保险和养老保险）进行定价。

二十八、自主机器人的路径规划和导航使用 MATLAB 和 Simulink 简化机器人路径规划和导航的复杂任务。此演示介绍如何仿真自主机器人，只使用三个组件：路径、汽车模型和路径跟踪算法。

二十九、设计硬件平台

设计和分析三维刚体机械机构（如汽车平台和机械臂）和执行机构（如机电或流体系统）。通过直接向 Simulink 中导入 URDF 文件或利用 SolidWorks 和 Onshape 等 CAD 软件，您可以直接使用现有 CAD 文件。添加摩擦等约束条件，使用电气、液压或气动以及其他组件进行多域系统建模 (2:15) (2:15)。

三十、采集传感器数据

可通过 ROS 连接到传感器。摄像机、LiDAR 和 IMU 等特定传感器有 ROS 消息，可转换为 MATLAB 数据类型进行分析和可视化。

您可以自动化常见传感器处理工作流程，比如导入和批处理大型数据集、传感器校准、降噪、几何变换、分割和配准。

三十一、感知环境

利用内置的 MATLAB 应用程序，可交互地执行对象检测和追踪、运动评估、三维点云处理和传感器融合。使用卷积神经网络 (CNN)，运用深度学习进行图像分类、回归分析和特征学习。

将您的算法自动转换为 C/C++、定点、HDL 或 CUDA 代码。

三十二、制定规划和决策

使用 LiDAR 传感器数据，通过 Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 创建环境地图。

通过设计算法进行路径和运动规划，在受约束的环境中导航。使用路径规划器，计算任何给定地图中的无障碍路径。

设计算法，让机器人在面对不确定情况时能做出决策，在协作环境中执行安全操作。实现状态机，定义决策所需的条件和行动。

三十三、设计控制系统

您可以使用算法和应用程序，系统性地分析、设计和可视化复杂系统在时域和频域中的行为。

使用交互式方法（如波特回路整形和根轨迹方法）来自动调节补偿器参数。您可以调节增益调度控制器并指定多个调节目标，如参考跟踪、干扰抑制和稳定裕度。

代码生成和需求可追溯性有助于验证您的系统，确认符合要求。

三十四、与其他平台和目标通信

使用多种协议（包括 CAN、EtherCAT 和 802.11）与嵌入式目标通信。使用数字化、RF 和其他无线技术，连接到支持 TCP/IP、UDP、I2C、SPI、MODBUS 和蓝牙串行协议的硬件。

三十五、模型和模拟植物动力学

使用MATLAB和Simulink建立精确的工厂模型。使用各种支持的建模方法描述工厂的复杂动态，并为工厂中的每个组件使用最合适的方法来创建系统级工厂模型。

当您不知道模型的详细结构时，使用系统识别从输入 - 输出数据估算工厂动态。或者，创建复杂的多域工厂模型，而无需使用物理建模工具导出基础第一原理方程。使用代表机械，电气，磁力，液压，气动和热量组件的块来映射组件的拓扑结构和系统的物理连接。

三十六、设计和调谐反馈补偿器

分析和开发闭环补偿器，并评估关键性能参数，如过冲，上升时间和稳定裕度。修剪和线性化非线性Simulink模型。您还可以建模和分析不确定性对模型性能和稳定性的影响。

利用Bode图，根轨迹和其他线性控制设计技术，并在仿真模型或测试硬件上自动调整PID控制器。预建工具可让您自动调整分散的多变量控制器，并利用先进的控制策略，如模型预测控制和鲁棒控制。使用优化方法计算控制器增益，以满足上升时间和过冲约束。

三十七、设计和模拟监控逻辑

使用Stateflow对控制系统中的监控逻辑进行建模，设计和仿真，控制系统可以调度控制器的运行，控制系统的运行模式，以及执行故障检测，隔离和恢复（FDIR）。

使用图形编辑器将逻辑构建为状态机或流程图。您还可以组合图形和表格表示，包括状态转换图，流程图，状态转换表和真值表，以模拟系统对事件，基于时间的条件和外部输入信号的反应。通过使用状态图动画突出显示模型中的活动状态和转换，在模拟过程中可视化系统行为。

三十八、将设计部署到嵌入式控制器

设计完控制系统算法后，可以对其进行优化以实现。您可以指定设计的定点数据类型属性，以便使用定点算法进行实现。在闭环桌面模拟中验证控制算法后，通过自动生成C，结构化文本或HDL代码将它们部署到生产微控制器，PLC和FPGA 。

您可以连续测试和验证您的控制系统。通过在嵌入式控制器上运行控制算法并在连接到控制器的目标计算机上实时运行工厂模型，进行硬件在环（HIL）测试。您可以使用形式验证方法进一步验证和测试您的控制系统。

软件优势

一、数百万工程师和科学家信赖 MATLAB

MATLAB 将适合迭代分析和设计过程的桌面环境与直接表达矩阵和数组运算的编程语言相结合。

1、专业开发

MATLAB 工具箱经过专业开发、严格测试并拥有完善的帮助文档。

2、包含交互式应用程序

MATLAB 应用程序让您看到不同的算法如何处理您的数据。在您获得所需结果之前反复迭代，然后自动生成 MATLAB 程序，以便对您的工作进行重现或自动处理。

3、以及扩展能力

只需更改少量代码就能扩展您的分析在群集、GPU 和云上运行。无需重写代码或学习大数据编程和内存溢出技术。

二、让您的创意从研究迈向生产

1、部署到企业应用程序

MATLAB 代码可直接用于生产，因此您可以直接部署到云和企业系统，并与数据源和业务系统集成。

2、在嵌入式设备上运行

自动将 MATLAB 算法转换为 C/C++ 和 HDL 代码，从而在嵌入式设备上运行。

3、与基于模型的设计集成

MATLAB 与 Simulink 配合以支持基于模型的设计，用于多域仿真、自动生成代码，以及嵌入式系统的测试和验证。

软件特色

一、MATLAB 用于数据科学

浏览数据、构建机器学习模型、进行预测分析

1、访问存储在平面文件、数据库、数据历史和云存储中的数据，或连接到数据采集硬件和金融数据源等实时源

2、使用数据类型和预处理功能管理和整理数据，做好编程和交互式数据准备，包括用于真实值 (ground-truth) 标注的应用

3、利用 MATLAB 图形和实时编辑器笔记本电脑环境进行文档数据分析

4、对传感器、文本、图像、视频和其他类型的数据运用特定领域特征工程技术

5、使用机器学习和深度学习应用探索各种建模方法

6、借助自动特征选择和超参数调优算法优化机器学习和深度学习模型

7、将机器学习模型部署到生产环境 IT 系统，而无需重新编码到其他语言

8、将机器学习模型自动转换到独立的 C/C++ 代码

二、MATLAB 之于无线通信

无线设计始于MATLAB

无线工程团队借助 MATLAB® 节省开发时间、在早期消除设计问题以及简化测试和验证过程。

1、运用仿真和空中传输信号验证算法和系统设计概念

2、生成自定义波形以验证与最新 5G、LTE 和 WLAN 标准的一致性

3、创建基于数字、射频和天线元件的模型，探究和优化系统行为

4、自动生成HDL 或 C 代码进行原型设计，无需手动编码即可实现

5、创建可重用黄金参考模型，用于无线设计、原型与实现的迭代验证

6、自动分析大规模现场测试数据并可视化您的仿真结果

三、MATLAB 实现深度学习

设计、构建和可视化卷积神经网络

只需要几行 MATLAB® 代码就能构建深度学习模型，并不一定要成为专家。了解如何使用 MATLAB 帮助您执行深度学习任务。

1、易于访问最新模型，包括 GoogLeNet、VGG-16、VGG-19、AlexNet、ResNet-50、ResNet-101 和 Inception-v3。

2、加速NVIDIA® GPU、云和数据中心资源上的算法，而无需专门编程。

3、使用 MATLAB 应用程序和可视化工具，创建、修改和分析复杂的深度神经网络架构。

4、使用应用程序自动进行图像、视频和音频数据的真实值 (ground-truth) 标注。

5、处理来自 Caffe 和 TensorFlow-Keras 的模型。

6、MATLAB 支持 ONNX™，所以您可以使用 PyTorch 和 MxNet 之类的框架与同事协作。

四、MATLAB 图像处理和计算机视觉

使用 MATLAB® 和 Simulink® 可帮您深入了解图像和视频数据，开发算法，并探寻具体实施时的权衡取舍。

1、使用一套全方位的图像处理、计算机视觉和深度学习的参照标准算法来设计视觉解决方案。

2、通过可互操作的 API 和集成工具与使用 OpenCV、Python 和 C/C++的团队协作。

3、使用工作流程应用程序自动执行常规任务并加快算法探索。

4、加速NVIDIA GPU、云和数据中心资源上的算法，而无需专业的编程或 IT 知识。

5、将算法部署到嵌入式设备，包括 NVIDIA GPU、Intel 处理器、 FPGA 以及基于 ARM 的嵌入式处理器。

五、数字信号处理（DSP）

从数据科学到实时嵌入式系统，信号处理对于广泛的应用至关重要。MATLAB ®和Simulink的®产品可以很容易地使用信号处理技术来研究和分析时间序列数据，他们提供了嵌入式系统和流媒体应用的开发的统一流程。

使用MATLAB和Simulink信号处理产品，您可以：

1、从许多来源获取，测量和分析信号。

2、为音频，智能传感器，仪器和物联网设备设计流式算法。

3、在PC，嵌入式处理器，SoC和FPGA上进行原型，测试和实施DSP算法。

六、MATLAB 助力量化金融和风险管理

使用 MATLAB 可以导入数据、开发算法、调试代码、扩展处理能力等。

只需用几行 MATLAB® 代码，即可进行金融计算的建模并对其进行验证，通过并行处理来提高模型运算速度，然后直接将它们运用于日常业务中。

顶尖机构使用 MATLAB 来确定利率、进行压力测试、管理数十亿美元的投资组合，并在瞬间完成复杂金融产品的交易。

1、MATLAB 可进行快速运算：运行风险和投资组合分析模型可比在 R 中快达 120 倍，比在 Excel/VBA 中快达100 倍，比 Python快达 64 倍。

2、MATLAB 可以自动生成记录供模型复查以及满足监管合规的要求。

3、分析师可以使用预置的应用和工具来可视化中间结果并调试模型。

4、IT 团队可以将用MATLAB开发的模型直接部署到桌面和 Web 应用程序中（如 Excel、Tableau、Java、C++ 和 Python）。

5、MATLAB 含有从免费和付费来源（包括 Bloomberg、Thomson Reuters、FactSet、FRED 和 Twitter）导入历史和实时市场数据的界面。

6、MATLAB 可以对从各种数据源导入的大量实时数据流进行处理。

七、机器人和自主系统

MATLAB 和 Simulink 在机器人领域的应用

将您的机器人构想和概念转变为自主系统，在现实环境里顺畅工作。

机器人研究人员和工程师使用 MATLAB 和 Simulink，在同个软件环境下即可全部实现：设计和调优算法，对真实系统进行建模，并自动生成代码。

使用 MATLAB 和 Simulink，您能够：

1、使用您开发的算法连接并控制机器人。

2、开发跨硬件的算法并连接到机器人操作系统 (ROS)。

3、连接到各种传感器和作动器，以便您发送控制信号或分析多种类型的数据。

4、可采用多种语言，如 C/C++、VHDL/Verilog、结构化文本和 CUDA，为微控制器、FPGA、PLC 和 GPU 等嵌入式目标自动生成代码，从而摆脱手动编码。

5、使用预置的硬件支持包，连接到低成本硬件，如 Arduino 和 Raspberry Pi。

6、通过创建可共享的代码和应用程序，简化设计评审。

7、可利用遗留代码，并与现有机器人系统集成。

八、控制系统

用于控制系统的MATLAB和Simulink

设计，测试和实施控制系统

控制系统工程师使用MATLAB ® 和Simulink ® 在发展的各个阶段-从植物造型设计和调整控制算法和监督的逻辑，一路与自动代码生成和系统验证，验证和测试部署。MATLAB和Simulink提供：

1、一个多域框图环境，用于建模工厂动态，设计控制算法和运行闭环仿真

2、使用系统识别或物理建模工具进行工厂建模

3、预构建功能和交互式工具，用于分析时域和频域中的过冲，上升时间，相位裕度，增益裕度以及其他性能和稳定性特征

4、根轨迹，Bode图，LQR，LQG，鲁棒控制，模型预测控制以及其他设计和分析技术

5、自动调整PID，增益调度和任意SISO和MIMO控制系统

6、用于执行调度，模式切换和故障检测，隔离和恢复（FDIR）的监控逻辑的建模，设计和仿真

新功能介绍

一、实时编辑器

所创建的脚本不仅可以捕获代码，还可以讲述与人分享的故事。自动化的上下文提示可让您在编程时快速推进，并且将结果与可视化内容和您的代码一起显示。

1、将您的代码转换为交互式文档

利用格式、图像和超链接来增强代码和输出，从而将您的实时脚本变成案例。使用互动式编辑器插入方程式，或者使用 LaTeX 创建方程式。添加互动式控件，在脚本中设置值。然后可以直接与同事分享您的实时脚本，以便他们可以复制或扩展您的工作，或者创建用于发布的静态 PDF、HTML 和 LaTeX 文档。

2、加速探索性编程

在单一环境中工作并消除上下文切换；结果和可视化内容就显示在生成它们的代码旁边。将脚本划分为可管理的区段，然后独立运行每个区段。MATLAB 通过有关参数、文件名等内容的上下文提示来帮助您编码。您可以使用交互式工具来探索图形，以及添加格式和注释。

3、创建实时函数

创建和调试实时函数和脚本。添加格式化的文档到函数中。

4、使用实时脚本进行教学

创建结合了说明文本、数学方程式、代码和结果的引人入胜的讲义。逐步教授主题，每次一个小节，同时修改代码来展示概念。开发示例以用于说明工程师如何使用数学来解决实际和复杂的问题。使用 MATLAB 代码创建实时脚本，以构建让学生自行探索和学习的作业。

二、App Designer

App Designer 让您无需成为专业的软件开发人员，即可创建专业的应用程序。拖放可视化组件来安排应用程序布局，并使用集成编辑器快速编写应用程序的行为。您可以使用 MATLAB Compiler 创建独立的桌面或 Web 应用程序以共享您的应用程序。

1、App 组件

除标准组件（按钮、复选框和下拉列表）外，App 设计工具还提供了标尺、指示灯、旋钮和开关等控件，可让您复制仪表板的外观和操作。在您的 App 中使用 2D 和 3D 图以及表格来显示结果。还可以使用容器组件（如选项卡和面板）组织用户界面。

2、构建 App

App 设计工具集成了构建 App 的两个主要功能 - 布置可视化组件和设定 App 行为。只需将可视化组件拖放到设计画布中，然后使用对齐提示获得准确布局。App 设计工具自动生成面向对象的代码，用于指定 App 的布局和设计。然后，您可以使用 MATLAB 编辑器来定义 App 的行为。

您可以使用GUIDE to App Designer Migration Tool将您现有的 GUIDE apps 迁移带 App Designer 中。

3、分享 Web App 和桌面 App

与其他人分享 App – 即使他们没有 MATLAB。将 App 安装到 MATLAB 桌面，或者使用 MATLAB Compiler 创建独立的桌面 App 或 Web App。

三、数据分析

您有了数据，不要将所有时间花费在为准备分析数据上。使用 MATLAB 中的新工具和功能来导入、清理、筛选和分组数据，并更快地开始分析。

1、得到数据？

在MATLAB中使用它变得更容易。

在最近版本中引入的功能使得在数据工作MATLAB ®更容易。新功能可帮助您访问，预处理和分析数据，无论其格式或大小如何。

2、管理和预处理数据

准备数据进行分析通常是最耗时的任务。了解用于存储，管理和预处理各种数据类型的新功能。

3、大数据

无论您是在桌面上，还是使用Spark或Hadoop，新功能都可以帮助您处理那些太大而无法容纳在内存中的文件，因此您无需学习大数据编程。

4、数据格式

使用对以下格式的附加支持，直接使用MATLAB读取和写入更多数据：

四、大数据

无需学习大数据编程 — MATLAB 中的 tall 数组可让您使用惯用的代码和语法，即使您的数据集无法装入内存。MATLAB 支持您已在使用的存储系统，包括传统文件系统、SQL 和 NoSQL 数据库以及 Hadoop/HDFS。

1、访问数据

使用 MATLAB 数据存储可以访问一般无法存入单个计算机内存的数据。数据存储支持各种数据类型和存储系统。

2、浏览、处理和分析数据

使用 MATLAB 中成百上千个数据操作、数学与统计函数，浏览、整理、处理以及洞悉大数据。

Tall Arrays可应用统计、机器学习与可视化工具于无法存入内存的数据。对于可存入计算机集群聚合内存的数据，Distributed Arrays则可运用数学和矩阵运算。Tall Arrays和Distributed Arrays均可使用您熟稔的那些函数。

3、开发预测模型

运用 MATLAB 中的高级数学与机器学习算法，执行基于大数据的无监督及监督学习。

4、MATLAB 使工程和科学团队更高效

MATLAB 帮您的团队专注于工作，而非集成一个新系统或学习如何进行大数据编程。

专门构建的算法和工具使您的团队专注于工作，而非大数据编程

MATLAB 可适用于您现有的系统和流程

提供免版税的分析快速操作化

5、MATLAB 适用您的 IT 基础架构

借助 MATLAB访问和分析大数据，使用您现有的 IT 系统及流程即可，包括：

带有本地磁盘和文件共享的台式电脑

SQL 和 NoSQL 数据库

Hadoop、HDFS 和 Spark

您还可以在交互式、流媒体和批处理应用中免版税地部署分析 (2:28)。

MATLAB 和 Simulink 产品广泛应用于汽车、航空航天、制造业和医疗等关键任务中，并提供充分支持。95% 的支持电话在3 分钟内即可得到我们支持工程师团队的应答。

五、性能

MATLAB 运行代码的速度几乎是三年前的两倍。而且不需要对您的代码做出任何更改。

1、函数调用

函数调用开销大大降低，因此，在将代码加入很多小函数时，再也不会感受到性能受损。

2、面向对象的功能

很多面向对象的操作执行速度更快。面向对象的编程可以改进代码可读性、可重用性和可维护性。因为该引擎改进了架构，所以，大量使用面向对象的编程的 MATLAB 代码执行速度更快。

3、元素级数学运算

很多元素级数学运算的执行得到了优化。这类运算是对如下所示的数组所执行的逐元素算术运算：

>> b = ((a+1).*a)./(5-a)；

4、用户应用程序性能改进

测试了 76 个性能敏感的用户应用程序。这些测试包含了使用 MATLAB 产品的代码。所有测试表明，平均性能提升达到 40%。尽管并非所有应用程序在经过重新设计后的运行速度更快，但大多数应用程序在 R2015b 中的运行速度比在 R2015a 中快了至少 10%。

5、即时编译所有 MATLAB 代码

重新设计的 MATLAB 执行引擎对所有 MATLAB 代码使用即时 (JIT) 编译，以前的执行引擎仅在某些情况下使用 JIT 编译。JIT 编译生成本地级代码，已经针对正在执行的 MATLAB 代码和特定硬件平台进行了优化。

在多次执行 MATLAB 代码并可重新使用编译的代码时，JIT 编译的性能优势是最大的。这种情况常见于 for 循环，或者在 MATLAB 会话中多次运行应用程序时，而应用程序至少有一部分 MATLAB 文件在后续运行期间保持不变。

6、您的代码运行速度有多快？

下载并安装 R2015b，使用重新设计的 MATLAB 执行引擎测试您的代码。只要开始运行您的代码，便会发挥 MATLAB 执行引擎的优势。有关改进代码性能的提示，请参阅改进性能的技巧。如果想了解评估代码性能的更多信息，请参阅测量程序性能。

六、图形

MATLAB 图形系统使创建和自定义绘图变得简单，且新的默认颜色、字体和样式使您的数据更容易解读。浏览新绘图，包括：

geobubble

wordcloud

heatmap

polarplot

七、团队开发

随着项目规模和复杂程度的增长，MATLAB 提供了支持协作软件开发实践的能力。

八、硬件支持

MATLAB 可以控制诸如 Arduino 和 Raspberry Pi 这样的流行微控制器，采集网络摄像头中的图像，甚至可以收集智能手机内置传感器中的数据。浏览受支持的硬件：

Arduino

Raspberry Pi

USB 网络摄像头

iPhone、iPad 和 Android 设备

ThingSpeak IoT

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