MATLAB R2019b中文破解版是款专业的数学软件，MATLAB 是面向工程师和科学家的最简单和最具生产力的环境。无论是分析数据、开发算法还是创建模型， MATLAB 都是针对您的思维方式和工作内容而设计的。例如我们可以使用软件来开发和部署监视和预测性维护软件。 可以分析和可视化大数据集，实施高级的机器学习算法，并在生产云环境中运行这些算法。MATLAB提供了预测性维护的端到端解决方案。 使用MATLAB，您可以从各种来源访问和预处理数据，使用机器学习技术开发预测模型，快速创建仪表板以可视化并与模型结果进行交互以及在生产系统和嵌入式设备中部署预测维护算法。来自设备的传感器数据可以驻留在多个源中，例如文本文件，电子表格，数据库和OPC服务器。 无论您的数据在哪里，都可以使用MATLAB进行访问。但是，并非所有数据都是有用的数据。 您可以使用各种技术通过使用MATLAB进行预处理。时间序列数据同步，以不同速率采样的数据对齐并可能包含缺失值。高级信号处理以消除传感器数据中的噪声。特征选择，提取和变换 ，以确定哪些数据对预测故障最有帮助。使用MATLAB，您可以快速迭代并尝试不同的算法。 MATLAB应用程序使您能够交互式地浏览数据、为模型选择更重要的变量、并行训练常见的预测模型、评估和比较多个模型等等。MATLAB 精通数学，MATLAB 中的线性代数就像教科书中的线性代数一样。对于数据分析、信号和图像处理、控制设计和其他应用也是一样的。MATLAB 的相关内容是专门为工程师和科学家设计的，因为函数名称和特征既熟悉又好记。调整后的界面环境更适合迭代工程和科学工作流程。文档的编写面向工程师和科学家，而不是计算机科学家。本次带来最新破解版下载，有这方面需要的朋友欢迎到本站下载体验！
功能特色
一、将 MATLAB 用于数据科学探查数据，构建机器学习模型，执行预测分析
MATLAB? 让数据科学工作变得轻松，借助其中的工具，您可以访问和预处理数据、构建机器学习和预测模型，并将模型部署到企业 IT 系统。
访问存储在平面文件、数据库、数据历史记录和云存储中的数据，或连接到数据采集硬件和金融数据源等实时源
使用数据类型和预处理功能管理和整理数据，以便通过编程或交互方式准备数据，包括真实值 (ground-truth) 标注应用程序
利用 MATLAB 图形和实时编辑器的记事本式编辑环境撰写数据分析文档
对传感器、文本、图像、视频和其他类型的数据运用领域特定的特征工程技术
使用机器学习和深度学习应用程序探索多种建模方法
借助自动特征选择和超参数调优算法微调机器学习和深度学习模型
将机器学习模型直接部署到生产环境 IT 系统，而无需采用其他语言重新编码
将机器学习模型自动转换为独立的 C/C++ 代码
1、探索性数据分析
节省预处理数据的时间。无论是时序传感器数据、图像还是文本，MATLAB 数据类型都能大大缩短预处理数据所需的时间。借助高级函数，您可以轻松同步不同的时序、用插值替换离群值、过滤含噪信号、将原始文本分割成单词等。借助绘图和实时编辑器，您可以快速可视化数据，理解内在趋势并发现数据质量问题。
2、应用型机器学习
查找最佳机器学习模型。无论您是寻求机器学习入门帮助的初学者，还是希望快速评估各类模型的专家，我们的分类和回归应用程序都能帮助您快速得出结果。您可以使用各种时下热门的分类和回归算法，根据标准指标比较模型，导出较为理想的模型以供进一步分析和集成。如果更喜欢手动编写代码，您也可以使用模型训练函数中内置的超参数优化，从而快速找到调节模型的最佳参数。
3、多平台部署
将机器学习模型部署到各类平台，包括 C/C++ 代码、CUDA? 代码、企业 IT 系统或云。如需提升性能，您可以从 MATLAB 代码生成独立的 C 代码，创建具有高性能推理速度和较小内存占用量的可部署模型。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。
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。
运用仿真和空中传输信号验证算法和系统设计概念
生成自定义波形以验证与最新 5G、LTE 和 WLAN 标准的一致性
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
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
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
自动分析大规模现场测试数据并可视化您的仿真结果
1、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。
2、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。
3、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。
4、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。
5、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。
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，无需成为专家，您就能构建深度学习模型。了解如何使用 MATLAB 帮助您执行深度学习任务。
易于访问最新的模型，包括 GoogLeNet、 VGG-16、 VGG-19、AlexNet、ResNet-50、ResNet-101 和 Inception-v3。
加速 NVIDIA? GPU、云和数据中心资源上的算法，而无需专门编程。
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。
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。
处理来自 Caffe 和 TensorFlow-Keras 的模型。
MATLAB 支持 ONNX?，所以您可以使用 PyTorch 和 MxNet 之类的框架与同事协作。
1、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。
2、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。
3、多平台部署
可随处部署深度学习模型，包括 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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
1、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：
相机标定
估算相机内参、外参和镜头畸变参数。
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。
图像分割
使用梯度、主动轮廓算法和 xyz 分割图像。
2、可视化应用程序
从图像和视频中识别和提取有用信息。
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。
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。
DICOM 浏览器
浏览一组 DICOM 文件，选择并导入到 MATLAB 中。
3、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
4、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。
5、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。
6、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。
7、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。
五、数字信号处理（DSP）
从数据科学到实时嵌入式系统，信号处理对于各种应用都是必不可少的。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：
采集，测量和分析来自许多来源的信号。
设计用于音频，智能传感器，仪器和IoT设备的流算法。
在PC，嵌入式处理器，SoC和FPGA上原型，测试和实现DSP算法。
1、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。您无需信号处理理论的专家就可以获取，测量，转换，滤波和可视化信号。您可以将信号处理工具应用于：
在分析之前对信号进行预处理和过滤。
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中的模式。
可视化并测量信号的时间和频率特性。
2、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。您可以快速设计和仿真音频，视频，仪器，智能传感器，可穿戴设备和其他电子系统的流算法。
DSP System Toolbox?提供了一种工作流程，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，并提供可运行的基于PC的原型。
此流设计工作流提供：
易于实施的DSP算法和广泛的滤波器设计工具
算法和电子组件的系统级集成和仿真
专业品质的流信号示波器，分析仪和测量
低延迟多通道I / O，用于实时音频处理
代码生成，用于加速仿真和实时原型制作
3、嵌入式DSP实现
MATLAB和Simulink产品通过提供用于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系统工具箱中的流算法和测试平台，您可以：
实施之前，请在仿真中验证定点设计。
自动生成C / C ++或HDL代码以进行生产并将其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
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。
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。
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。
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。
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）。
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。
MATLAB 可以对从各种数据源导入的大量实时数据流进行处理 。
1、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。
2、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。
3、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。
4、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。
5、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。
6、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。
七、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：
使用您开发的算法连接并控制机器人。
开发跨硬件的算法并连接到机器人操作系统 (ROS)。
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。
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。
使用预置的硬件支持包，连接到低成本硬件，如 Arduino 和 Raspberry Pi。
通过创建可共享的代码和应用程序，简化设计评审。
可利用遗留代码，并与现有机器人系统集成。
1、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)。运行后，可将设计模型重用为数字映射。
设计硬件平台
采集传感器数据
Robotics Sensor Data
2、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。
Robotics Environment Perception
3、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。
感知环境
制定规划和决策
Robotics Decision Making
4、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。
Robotics Control Systems
5、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。
设计控制系统
6、与其他平台和目标通信
Robotics Communication
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。
八、面向控制系统的 MATLAB 和 Simulink
设计、测试并实现控制系统
控制系统工程师在所有开发阶段都会使用 MATLAB? 和 Simulink? – 从对象建模到设计并调节控制算法和调度逻辑，一直到通过自动生成代码进行部署以及系统的验证、确认和测试。MATLAB 和 Simulink 可提供：
多域框图环境，用于创建对象动态模型、设计控制算法和运行闭环仿真
使用系统辨识或物理建模工具的对象建模
预置函数和交互式工具，用于在时间和频率域中分析超调量、上升时间、相位裕度、增益裕度以及其他性能和稳定性特性
根轨迹图、波特图、LQR、LQG、稳健控制、模型预测控制及其他设计和分析方法
自动调节 PID、增益调度和任意 SISO 和 MIMO 控制系统
调度逻辑的建模、设计和仿真，用于执行调度、模式开关以及故障检测、隔离与恢复 (FDIR)
1、对象动态建模和仿真
使用 MATLAB 和 Simulink 构建准确的对象模型。使用各种支持的建模方法描述对象的复杂动态，并针对对象的每个组件使用最合适的方法，以创建系统级的对象模型。
在不了解模型的详细结构时，使用系统辨识功能通过输入-输出数据评估对象动态。或者，使用物理建模工具创建复杂的多域对象模型，而无需推导出原理方程。使用代表机械、电气、电磁、液压、气动和热组件的模块来绘制组件拓扑和系统的物理连接。
2、设计并调节反馈补偿器
分析和开发闭环补偿器，以及访问关键性能参数，如超调量、上升时间和稳定裕度。配平和线性化非线性 Simulink 模型。还可以建模和分析不确定因素对于模型性能和稳定性的影响。
利用波特图、根轨迹图和其他线性控制设计方法，并在仿真模型中或测试硬件上自动调节 PID 控制器。您可以使用预置工具自动调节分散的多变量控制器，并利用模型预测控制和稳健控制等高级控制策略。使用优化方法计算控制器增益，从而满足上升时间和超调量的约束条件。
3、设计和仿真调度逻辑
Stateflow 能够对控制系统中的调度逻辑进行建模、设计和模拟，以安排控制器的运转、控制系统的操作模式并执行故障检测、隔离与恢复 (FDIR)。
使用图形编辑器以状态机或流程图的形式构建逻辑。还可以将图形表示法和表格表示法（包括状态转换图、流程图、状态转换表和真值表）结合在一起，针对系统对事件、基于时间的条件以及外部输入信号的反应方式进行建模。通过使用状态图动画突出显示模型中的活动状态和转移，来实现系统仿真行为的可视化。
4、将设计部署到嵌入式控制器
控制系统算法经过设计之后，便可以加以优化以便进行实施。您可以使用定点算法指定设计的定点数据类型属性，为实施做好准备。在闭环桌面仿真过程中验证控制算法之后，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。
可以继续测试和验证控制系统。通过在嵌入式控制器上运行控制算法，以及在连接到控制器上的目标计算机上实时运行对象模型，来执行硬件在环 (HIL) 测试。可以使用形式化验证方法进一步验证和测试控制系统。
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