matlab r2019b中文64位

　　matlab2019b是一款非常强大且功能实用的分析数据、开发算法、创建数学模型软件，被广大用户应用于不同的设计领域中此版本是最新版，它已经经过了两次更新，其功能以及特性都得到了强有力的优化；现在可以使用自动区分，共享权重和自定义训练循环来构建高级深度学习架构，例如GAN和暹罗网络；程序更新了数据准备和标签，优化了Video Labeler模块，可以在视频或图像序列中标记真实数据，增强了音频标签器：交互式定义和可视化音频数据集的地面标签；新增了Signal Labeler：以交互方式可视化和标记信号，添加了Pixel标签数据存储区：存储2D和3D语义分割数据的像素信息，提供新的音频数据存储区：管理大量录音，还有图像数据存储：支持3D数据；此版本还优化了网络架构，可以新建高级网络架构，例如GAN，连体网络，注意力网络和变体自动编码器；更新了深度网络设计器：以图形方式设计和分析深度网络并生成MATLAB代码，自定义图层支持：定义具有多个输入和输出的新图层，并指定损失函数以进行分类和回归，结合LSTM和卷积层进行视频分类和手势识别；需要的用户可以下载体验

新版功能

　　一、共享作品

　　使用 MATLAB 实时编辑器创建MATLAB 脚本和函数，将代码、输出和格式化文本集成到一个可执行记事本文档中。

　　1、新特性? 实时任务: 使用实时编辑器任务探索各个选项，并对结果和生成的代码进行预览 (R2019b)

　　2、隐藏代码: 在共享和导出实时脚本时隐藏代码 (R2019a)

　　3、保存到 Word: 将实时脚本和函数另存为 Microsoft Word 文档 (R2019a)

　　4、动画: 支持动画显示绘图，以呈现数据随时间发生的变化 (R2019a)

　　5、互式表: 以交互方式筛选表输出，然后将生成的代码添加到实时脚本 (R2018b)

　　二、App 构建

　　App 设计工具让您轻松创建专业应用程序，而无需事先掌握专业软件开发知识。

　　1、新特性 uihtml 函数: 将 HTML、JavaScript 或 CSS 内容添加到应用程序 (R2019b)

　　2、uitable 和 uistyle 函数: 交互式排序表中内容，并为表 UI 组件的行、列或单元格创建样式 (R2019a)

　　3、App 设计工具自动调整布局: 创建两栏式或三栏式应用，使之根据设备尺寸自动调整内容大小和布局 (R2019a)

　　4、App 设计工具网格布局: 在 App 设计工具画布上添加并配置网格布局管理器 (R2019a)

　　5、图窗交互: 基于使用?uifigure?函数创建的图窗，创建具有自定义鼠标和键盘交互的应用程序 (R2018b)

软件特色

　　1、用于数值计算、可视化和应用程序开发的高级语言

　　2、可实现迭代式探查、设计及问题求解的交互式环境

　　3、用于线性代数、统计、傅立叶分析、筛选、优化、数值积分以及常微分方程求解的数学函数

　　4、用于数据可视化的内置图形以及用于创建自定义绘图的工具

　　5、用于改进代码质量和可维护性并最大限度地发挥性能的开发工具

　　6、用于构建自定义图形界面应用程序的工具

　　7、可实现基于MATLAB的算法与外部应用程序和语言（如 C、Java、.NET 以及Microsoft Excel）集成的函数

安装步骤

　　安装方法选择“使用文件密钥安装”，输入序列号：09806-07443-53955-64350-21751-41297

　　1、用户可以点击本网站提供的下载路径下载得到对应的程序安装包

　　2、只需要使用解压功能将压缩包打开，双击主程序即可进行安装，弹出程序安装界面

　　3、同意上述协议条款，然后继续安装应用程序，点击同意按钮即可

　　4、安装方法选择“使用文件密钥安装”，输入序列号：09806-07443-53955-64350-21751-41297

　　5、可以根据自己的需要点击浏览按钮将应用程序的安装路径进行更改

　　6、弹出以下界面，用户可以直接使用鼠标点击下一步按钮，可以根据您的需要不同的组件进行安装

　　7、桌面快捷键的创建可以根据用户的需要进行创建，也可以不创建

　　8、现在准备安装主程序，点击安装按钮开始安装

　　9、弹出应用程序安装进度条加载界面，只需要等待加载完成即可

　　10、根据提示点击安装，弹出程序安装完成界面，点击完成按钮即可

　　11、弹出几个应用程序安装提示，根据提示点击确认按钮即可，整个过程非常简单

方法

　　1、程序安装完后，打开安装包，将文件中解压出来的R2019b文件夹复制到软件安装目录下替换；

　　默认路径为【C:\Program Files\Polyspace】

　　2、最后复制许可证文件“license_standalone.lic”到软件安装目录下的licenses文件夹内，如果没有licenses可以手动创建；

　　3、再次打开应用程序即可将应用程序完成，整个过程非常单

使用说明

　　R2019b引入 Reinforcement Learning Toolbox，进一步增强了支持 AI 的 MATLAB 工作流。这一新工具箱促成了新型机器学习功能，通过与环境的相互作用反复试错来训练“代理人”，以解决控制和决策问题。它重申了公司对致力于 AI 的承诺，建立在去年秋季推出的 R2018b 版本的 Deep Learning Toolbox 的基础上，该工具箱通过支持 NVIDIA GPU Cloud、Amazon Web Services 和 Microsoft Azure 得到增强，并且通过支持 ONNX 交换格式实现了互操作性。R2019a 版本对 AI 的支持还包括 Computer Vision Toolbox、Data Acquisition Toolbox 和 Image Acquisition Toolbox 的重大改进。

　　信号处理

　　R2019b 的亮点在于包含一些用于支持无线和电子器件开发的新型信号处理和通信产品，包括：

　　· Mixed-Signal Blockset – Simulink 附加产品，借助专用的分析和可视化工具进行快速模型构建、快速仿真，并针对混合信号系统设计模型提供深入洞察。

　　· SerDes Toolbox – Simulink 附加产品，提供 SerDes Designer 应用程序，对有线通信发射机和接收机进行快速设计、分析和建模。

　　· SoC Blockset – Simulink 附加产品，能够实现 FPGA、ASIC 和 SoC 架构的仿真和探索、算法和硬件平台的联合仿真以及性能监控和瓶颈检测。

　　静态分析

　　R2019b还针对公司的 Polyspace 静态分析产品系列做出明显的改进。这还包括支持企业范围使用这些产品的新产品，从而便于设计和开发安全和关键业务软件：

　　· Polyspace Bug Finder Access 和 Polyspace Code Prover Access 是新推出的 Polyspace 产品，能够支持多达数百个成员进行团队协作。这些新产品提供 Web 浏览器界面，以便查看 Polyspace 静态编码分析结果和存储在中央存储库中的质量指标。

　　· Polyspace Bug Finder Server 和 Polyspace Code Prover Server 是新推出的 Polyspace 产品，支持静态分析引擎在配有编译自动化工具的服务器级机器上运行。这些新产品将 Polyspace 集成到软件开发过程当中并实现自动化，自动分配缺陷、发送通知并将结果上传给 Polyspace Access 产品。

　　图注：MathWorks的增强学习工具箱使用DDPG Agent训练一个双足机器人行走Reinforcement Learning Toolbox Training a biped robot to walk using DDPG Agent © MathWorks

　　航空航天设计需要满足严格的设计和监管要求，以确保符合 MIL-F-8785C、DO-178 B 和 DO-178 C 等标准，工程团队通常会借助 Simulink 和 DO Qualification Kit 来实现这一目标。工程师之前使用内部或第三方工具执行飞行可视化和分析，现在可以直接在 Simulink 环境中进行飞行仿真、可视化和分析。得益于在设计工作流程早期使用基于模型的设计和 Simulink，团队可以更轻松地维护模型和代码。另外，工程师还可以与其他团队以及供应商分享模型，确保满足所有要求。

　　MathWorks 设计自动化市场总监 Paul Barnard 表示：“建模、仿真、分析和可视化功能对高度管制的航空航天行业至关重要。因此，Simulink 成为了这些工程师的首选设计环境。现在，由于这些团队能够执行迭代，因此可在数周内完成原型设计，而无需花费数月时间，从而进一步缩短了设计所需的时间。这样一来，工程师便可在预定期限内完成开发工作，同时还可保证高精度，并满足相关标准的要求。”

　　Aerospace Blockset 能帮助工程师快速对航空航天飞行器动力学进行建模、仿真和分析。飞行控制分析工具是此版本中的新增功能，能对航空航天飞行器的动态响应执行高级分析。该工具包含模板和函数，前者可以帮助用户快速入门，后者则可用于计算和分析在 Simulink 中搭建的飞机模型的飞行品质。

　　Aerospace Toolbox 包含工具和函数，能帮助通过参考标准和模型来分析和可视化航天航空飞行器的运动。飞行仪表是 此版本中的新增功能，可以通过标准座舱仪表显示测量结果。

　　从事自主系统感知阶段开发的工程师需要融合来自各传感器的输入，来估算这些系统周围的物体位置。现在，科研人员、开发者和兴趣爱好者可以使用该工具箱内的定位与跟踪算法以及参考示例，作为实施机载、陆基、舰载、水下监视、导航和自主系统的组件设计的起点。该工具箱提供一种灵活的可复用的环境，让开发人员实现共享。并且具备模拟传感器检测、执行定位、测试传感器融合架构和评估跟踪结果的功能。

　　借助 Sensor Fusion and Tracking Toolbox，工程师可以探索多种设计并执行‘假设分析’，而无需编写自定义的库。而且还能在软件中仿真融合架构，在团队和组织间实现共享。”

　　Sensor Fusion and Tracking Toolbox 包括：

　　· 提供设计、仿真和分析多传感器数据融合系统的算法和工具，用于位置、方向和态势感知的系统分析

　　· 各种参考示例，为实施机载、陆基、舰载、水下监视、导航和自主系统设计提供起点

　　· 多目标跟踪器、传感器融合滤波器、运动和传感器模型以及数据关联算法，用于通过真实数据和合成数据来评估融合架构

　　· 场景和轨迹生成工具

　　· 生成主动和被动传感器的合成数据，包括 RF、声学、EO/IR 和 GPS/IMU 传感器

　　· 使用标准 Benchmark、指标度量和动画绘图来评估系统精度和性能

　　· 各种部署选项，生成 C 代码用于仿真加速或桌面原型。

　　构建 AI 解决方案的研发人员需要访问云和 HPC 资源，最大限度地缩短训练时间。利用来自 NGC 的 GPU 来加速 MATLAB 容器，用户能够大大加快深度学习网络训练速度，并借助 MATLAB 应用程序和工具来创建、修改、可视化和分析深度学习网络。

　　“NGC 提供对针对 NVIDIA GPU 加速系统和云服务而全面集成并优化的软件的简单访问。” NVIDIA 负责加速计算的主管 Paresh Kharya 说，“新的 MATLAB 容器安装简单，在所有支持的 NGC 平台上提供突破性的性能，帮助开发人员专注于创建创新的 AI 解决方案。”

　　“加快深度学习速度是顺利完成 AI 项目的关键，但迁移到云或 HPC 资源的过程可能十分复杂和费时。”MathWorks 的 MATLAB 营销总监 David Rich 说，“预配置的容器消除了软件安装和集成时间，在新的计算环境中改进对 MATLAB 的访问。现在，NGC 用户社区可以访问 MATLAB 及其集成的深度学习工作流程，涵盖从研究到建立原型，再到生产的过程。”

　　MATLAB 提供了一个完整的工作流程来快速训练、验证和部署深度学习模型。工程师可以使用 GPU 资源，而无需额外编程操作，因此可以专注于应用本身而不是性能调优。NVIDIA TensorRT 与 GPU Coder 的全新集成使得可以在 MATLAB 中开发深度学习模型，然后以高吞吐量低延迟的方式部署在 NVIDIA GPU 上运行。内部基准测试显示，MATLAB 生成的CUDA代码与 TensorRT 结合，在部署 Alexnet模型进行深度学习推理时，性能比 TensorFlow 高 5 倍;在部署 VGG-16 模型进行深度学习推理时，性能比 TensorFlow 高 1.25 倍。*

　　“不断发展的图像、语音、传感器和物联网 (IoT) 技术促使团队以更好的性能和效率研究人工智能解决方案。此外，深度学习模型变得越来越复杂。所有这些都给工程师们带来了巨大的压力，” MathWorks 总监 David Rich 说。“现在，团队可以使用 MATLAB 训练深度学习模型，NVIDIA GPU 可以将实时推理部署到从云端到数据中心到嵌入式边界设备等各种环境中。”

　　5G标准将引入先进技术，以推动移动宽带、机器对机器通信和车联网等应用的快速创新。5G库有助于无线系统工程师在标准定稿之前探索和应用5G新技术。通过采用该库中可靠的5G MATLAB算法和38.901信道模型，工程师可以快速评估新的波形和编码方案的性能特性，并开发接收算法。

　　“在MATLAB中运行仿真的能力使我们能够更好地融入5G工作组，因为我们的很多合作公司也在使用MATLAB进行系统仿真和数据分析”，Convida Wireless链路级仿真负责人Lakshmi Iyer说道。“为与另外一名成员就标准贡献展开有效的讨论，我们需要将我们的假设和结果进行比较，而且大部分的讨论都以仿真为基础。使用5G库进行MATLAB仿真有助于推动这种对话。”

　　MathWorks高级策略师Ken Karnofsky表示：“开发5G新标准产品的无线工程师面临着巨大的变化以及高度的复杂性。5G库借助可靠、可定制、高度文档化的软件降低了5G新技术的学习曲线，因此工程师们可以创建和验证符合5G规范和性能目标的设计。”

　　新5G库是LTE系统工具箱可免费下载的的扩展组件，可以提供：

　　Ÿ 信道模型，包括3GPP TR 38.901中规定的抽头延迟线(TDL)和簇延迟线(CDL)信道模型;

　　Ÿ 新的无线电波形，用以提高频谱效率，包括滤波OFDM(F-OFDM)、窗式OFDM(W-OFDM)和循环前缀OFDM(CP-OFDM);

　　Ÿ 新的编码方案，如传输数据的LDPC码和控制信息的 Polar码，用于纠错和提高数据速率;

　　Ÿ 链路级仿真参考设计，可测量链路吞吐量。

　　5G库为5G技术开发补充了一系列MATLAB和Simulink功能，其中包括：

　　Ÿ 模拟大规模MIMO天线阵列和设计混合波束成形架构;

　　Ÿ 对射频系统架构、功率放大器和数字补偿进行建模，以实现毫米波频率下的更高数据速率;

　　Ÿ 自动化FPGA实现，用于快速开发5G硬件测试平台。

　　5G库现已在全球范围内提供。