mathworks matlab r2018a中文 64位

　　MATLAB R2018a是一款非常热门的算法开发，数据可视化，数据分析工具，非常适合应用语言计算以及交互式环境开发领域；程序为用户提供了测试与验证功能以及新增了新的MDF文件信息和排序功能，可以快速访问MDF文件元数据并对MDF文件的内容进行排序；提供新的MDF文件导入性能，与以前的版本相比，打开和读取MDF文件的速度明显更快；程序系统还优化了运动学和合规性虚拟测试实验室，可以从电子表格数据生成映射的悬架校准参数；提供向量BLF文件格式支持，可以从MATLAB读取和写入二进制BLF日志文件；支持预建的驾驶情形模拟，程序系统主要使用欧洲NCAP测试驱动算法和其他预构建的场景；新增了OpenDRIVE文件导入支持，优化了负载OpenDRIVE道路进行驾驶场景；程序为用户提供了驾驶方案设计器，交互式定义参与者和驾驶方案以测试控制器和传感器融合算法，更新了预装演习，用于常见的行驶和操纵测试，包括双车道变更和恒定半径测试；需要的用户可以下载体验

新版功能

　　matlab2018a于16日正式发布，其中包含一系列 MATLAB/Simulink 的新功能和新产品，还包括 94 个其他产品的更新和修补程序。

　　matlab2018a版本更新宏包括两个新产品：

　　Vehicle Dynamics Blockset - 集成三维虚拟环境的车辆动态性能建模和仿真工具箱

　　Predictive MaintenanceToolbox - 用于设计和测试状态监控和预测性维护算法

　　MATLAB产品系列更新包括：

　　1、MATLAB

　　实时编辑器中的实时函数、文档编写、调试以及用于嵌入滑块和下拉菜单的交互式控件

　　用于高级软件开发的 App (UI) 测试框架、C++ MEX 接口、自定义 Tab 键自动填充和函数助手

　　2、MATLAB Online

　　用于与 USB 网络摄像机通信的硬件连接

　　3、EconometricsToolbox

　　用于执行时序分析、规格测试、建模和诊断的 Econometric ModelerApp

　　4、Image Processing Toolbox

　　三维图像处理和卷可视化

　　5、Partial Differential Equation Toolbox

　　用来查找自然频率、模态形状和瞬态响应的结构动态分析

　　6、Optimization Toolbox

　　用于更快求解混合整数线性问题的分支方法深度学习

　　7、Neural Network Toolbox

　　用于导入在 TensorFlow-Keras 中设计的深度学习层和网络的支持包

　　用于求解回归问题以及利用 Text Analytics Toolbox 进行文本分类的长短期记忆(LSTM) 网络

　　用来改进网络训练的 Adam、RMSProp 和梯度裁剪算法

　　使用多个 GPU 并计算中间层激活，加快对有向无环图(DAG) 的训练

　　8、Computer Vision System Toolbox

　　用来自动标记各个像素实现语义分割的 Image Labeler App

　　9、GPU Coder

　　用于采用有向无环图 (DAG) 拓扑的网络和预训练网络（如 GoogLeNet、ResNet 和 SegNet）的 CUDA 代码生成

　　用于 Intel 和 ARM 处理器上深度学习网络的 C 代码生成数据分析

　　10、Statistics and Machine Learning Toolbox

　　在 Classification Learner App 中使用散点图的高密度数据可视化

　　用于大数据的核 SVM 回归分析算法、混淆矩阵计算以及非分层分区的交叉验证

　　11、Text Analytics Toolbox

　　多词短语提取和计数、HTML 文本提取以及句子、电子邮件地址和 URL 检测

　　用于大型数据集的随机 LDA 模型训练

　　12、Predictive Maintenance Toolbox

　　一款用于设计和测试状态监控和预测性维护算法的新产品Simulink 产品系列更新包括：

软件特色

　　一、MATLAB

　　matlab2019b中的 MATLAB 亮点包括引入了 Live Editor（实时编辑器）任务，让用户能够交互式地浏览参数、预处理数据，并生成 MATLAB 代码，成为Live Script（实时脚本）的一部分。现在，MATLAB 用户能够专注于任务本身，而不是语法或复杂的代码，还能够自动运行生成的代码，通过可视化快速对参数进行迭代。

　　二、Simulink

　　matlab2019b中的 Simulink 亮点包括新的 Simulink Toolstrip，可帮助用户访问和发现所需的功能。在 Simulink Toolstrip 中，选项卡按照工作流程排列，并按使用频度进行排序，从而节省了导航和搜索时间。

　　三、人工智能和深度学习

　　在matlab2019b中，Deep Learning Toolbox 构建于今年早些时候引入的灵活训练循环和网络之上。新功能让用户能够使用自定义的训练循环、自动微分、共享权重和自定义损失函数来训练高级网络架构。另外，用户现在还可以构建生成对抗网络 (GAN)、Siamese 网络、变分自动编码器和注意力网络。Deep Learning Toolbox 现在还可以导出到组合 CNN 和 LSTM 层的 ONNX 格式的网络以及包括 3D CNN 层的网络。

　　四、汽车

　　matlab2019b还引入了面向汽车行业的重要支持功能，贯穿多个产品，包括：

　　1、Automated Driving Toolbox：3D 仿真支持，包括在 3D 环境中开发、测试和验证驾驶算法的能力；以及一个让用户能够在给定运动学约束的条件下生成驾驶路径的速度变化图的模块。

　　2、Powertrain Blockset：能够生成深度学习 SI 发动机模型，用于算法设计以及性能、燃油经济性和排放分析。还新增了 HEV P0、P1、P3和 P4 参考应用等组装完备的模型，可用于混合动力汽车的 HIL 测试、权衡分析和控制参数优化。

　　3、Sensor Fusion and Tracking Toolbox：能够执行轨道—轨道融合以及构建分散跟踪系统。

　　4、Polyspace Bug Finder：加大对 AUTOSAR C++14 编码准则的支持，检查是否存在误用 lambda 表达式、潜在枚举问题以及其他问题。

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“license_standalone.lic”文件复制到软件安装目录中的 “licenses”文件夹内

       默认路径为"C:\Program Files\MATLAB\R2018a\licenses"；

　　2、然后将“netapi32.dll”文件复制粘贴到安装目录中的win64文件夹内即可，默认路径为"C:\Program Files\MATLAB\R2018a\bin\win64"，并点击替换原文件

　　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

　　RF 工具箱中引入 RF 链路预算分析器，能够帮助工程师设计 RF 前端，专注于 RF 建模和仿真的开始步骤。这有助于团队在系统级技术规范与实现架构设计之间有效地迭代，缩短了调试验证的测试时间。现在，工程师可以快速构建 RF 前端的可执行技术规范，并将RF 设计结果集成到系统级仿真中。这可以帮助实现行为级验证，而通过简化分享，能够支持同事、供应商以及客户之间的协作。

　　天线工具箱有助于对真实天线和天线阵列实现快速建模、设计、分析和可视化，包括电介质基片和自定义几何结构。工程师现在可以在 MATLAB 中使用自动化工具进行初步设计并得到即时分析结果，减少评估针对所需应用场景的适用性所耗费的时间。将天线和阵列设计的结果集成到系统级仿真这一新增功能，帮助工程师在设计初期将天线振子之间的耦合和边缘效应考虑在内。

　　“因为多天线的应用已成为下一代通信基础设施、消费型电子产品和国防应用的关键，所以无法再将 RF 和天线建模与系统设计的其他部分分离开来，”MathWorks 负责信号处理的资深战略师 Ken Karnofsky指出，“如今，致力于 5G 和其他先进无线通信系统的无线研发工程师，可以直接将 MATLAB 和 Simulink 用于 RF 和天线建模，无需学习和维护多个独立的专用工具。”

　　风河与Mathworks领先工具集成，基于模型设计效率倍增

　　基于模型的设计将工程师和科学家的工作从实验室搬到了电脑桌面。在这种设计工作包括从需求分析到设计、实施和测试的整个研发过程，而系统模型是其中的核心。如果一个基于模型的设计项目同时涵盖软件和硬件实施需求，例如固定点和时序行为，研发团队就可以自动生成嵌入式部署代码，为系统验证创建测试基准，从而节省时间，同时避免人工编码错误。

　　风河是MathWorks的长期合作伙伴，现在又进一步将Simics与Simulink集成起来，可以支持PIL(Processor-in-the-Loop，处理器在环)测试功能。Simulink既是一个多域模拟，又是一个基于模型设计的模块图环境，在嵌入式系统模型设计中被广泛应用。它支持模拟、自动代码生成以及对嵌入式系统的连续测试和验证。

　　PIL测试功能负责对Simulink控制器模型使用Embedded Coder 生成的代码进行检测，确保其能够在最终目标系统的实际处理器上正确运行。在PIL测试之前，控制算法通常已经开发完成并在主机上通过验证，算法采用高精度浮点运算，不必考虑实施系统和任何交叉开发工具(例如可能影响目标系统行为的编译器)的影响。集成了Simulink的Simics PIL目前已可供所有Simics客户使用。

　　通过将Simulink与Simics PIL相集成，MathWorks客户可以使用他们的Simulink系统模型，验证和评估Simulink控制算法生成的代码在嵌入式处理器上的应用，而不需实际的硬件支持和调试工具。基于Simics的PIL测试功能使进入目标系统变得更加容易，而且还可以更早进行。同时，因为可以频繁地进行以架构为基础的测试和执行存档，从而降低了在后期集成时出现问题的风险。”

　　实现Simics与Simulink PIL相集成，这是Simics以极高效率解决大规模硬件目标进入、可靠协同和自动化等问题的极好范例。通过Simics模拟，基于模型的开发者可以更轻易地进入嵌入式目标实施测试，利用保存和分享控制器软件模拟来进行协同工作，以及更加自动化地进行早期硬件特性测试。使用Simics进行基于模型设计，软件开发者可以更迅速地完成与项目进度密切相关的模型基础代码。

　　MathWorks信号处理应用资深策略师，今天的发布极大的拓展了我们与Altera的合作，使我们的客户能够迅速方便的采用Altera SoC带来的性能和系统级优势。工程师现在拥有了非常自动化的SoC工作流程，在MATLAB和Simulink中对算法建模，采用系统测试台进行仿真，划分硬件和软件子系统，生成C和HDL代码，通过Altera设计工具和开发套件进行原型开发。”

　　利用高度集成的硬件和软件工作流程，编程人员面向集成在Altera SoC FPGA中的FPGA和ARM处理器进行算法仿真、原型开发、验证和实现。设计流程自动生成FPGA、处理器系统和软件驱动之间的接口。MathWorks在两款代码生成产品中支持Altera SoC ——HDL Coder™和嵌入式Coder®工具。在单一开发环境下，工程师使用HDL编码器产生定制IP内核，配置SoC的可编程逻辑部分，而嵌入式编码器用于生成运行在基于ARM硬核处理器系统上的C/C++代码。

　　在面向Altera SoC的基于模型设计的环境下，设计人员可以继续使用熟悉的设计环境来加速设计过程，但不需要成为经验丰富的硬件工程师。设计人员采用Altera SoC能够加速器件中FPGA部分的算法，而同时在ARM处理器中运行设计的其他部分。R2018a版包括对Altera低成本Cyclone® V SoC的自动支持，支持Cyclone V SoC开发板自动编程。

　　Altera嵌入式软件市场总监Joerg Bertholdt评论说：“我们非常高兴MathWorks能够为我们的SoC提供这一新款设计支持。我们SoC有牢固的基础，基于优异的体系结构、业界标准开发工具和众多的操作系统支持。MathWorks提供的基于模型设计的流程加入到我们的SoC生态系统中，方便了设计人员的使用，使他们受益于这类器件带来的高性能和低功耗。

　　EDA Simulator Link 支持 HDL 验证选项全集使用在 MATLAB 和 Simulink 中创建的算法，而 FIL 的引入则进一步补充了这一全集。基于 FPGA 的验证不仅提供了比 HDL 仿真器高得多的运行时性能，而且增强了算法的实际应用效果。

　　主要的产品功能包括以下能力：

　　使用适用于 Spartan 和 Virtex 类设备的 FPGA 开发板(包括 Virtex-6 ML605 开发板)，验证 MATLAB 代码和 Simulink 模型的 HDL 实现。

　　使用 Mentor Graphics ModelSim、Mentor Graphics Questa 和 Cadence Design Systems Incisive Enterprise Simulator 的协同仿真，验证 MATLAB 代码和 Simulink 模型的 HDL 实现

　　生成适用于 SystemC 虚拟原型环境的 TLM 2.0 组件。

　　图注：

　　EDA Simulator Link 为 Xilinx Virtex6 和 Spartan6 FPGA 开发板提供了 FIL 仿真支持

　　MATLAB 产品系列

　　MATLAB：Raspberry Pi 和网络摄像头硬件支持包

　　Optimization Toolbox：混合整数线性规划 (MILP) 解算器

　　Statistics Toolbox：为每对象具有多个测量值的数据进行重复测量数据建模

　　Image Processing Toolbox：使用 MATLAB Coder 为 25 个函数生成 C 代码，为 5 个函数实现 GPU 加速

　　Econometrics Toolbox：状态-空间模型、缺失数据情况下自校准的卡尔曼滤波器，以及ARIMA/GARCH 模型性能增强

　　Financial Instruments Toolbox：对偶曲线构建，用于计算信用敞口和敞口概况的函数，以及利率上限、利率下限和掉期期权的布莱克模型定价

　　SimBiology：提供用于模型开发的模型估算和桌面增强的统一函数

　　System Identification Toolbox：递归最小二乘估算器和在线模型参数估算模块

　　MATLAB Production Server：实现客户端与服务器之间的安全通讯以及动态请求创建

　　Simulink 产品系列

　　Simulink：用于定义和管理与模型关联的设计数据的数据字典。

　　Simulink：用于多核处理器和 FPGA 的算法分割和定位的单一模型工作流程

　　Simulink：为 LEGO MINDSTORMS EV3、Arduino Due 和 Samsung Galaxy Android 设备提供内置支持

　　Stateflow：提供了上下文相关的 Tab 键自动补全功能来完成状态图

　　Simulink Real-Time：仪表板、高分辨率目标显示器和 FlexRay 协议支持，以及合并了 xPC Target 和 xPC Target Embedded Option 的功能

　　SimMechanics：STEP 文件导入和接口的总约束力计算

　　Simulink Report Generator：用于在 Simulink 视图中丰富显示内容的对象检查器和通知程序。

　　用于在 MATLAB 和 Simulink 中进行设计的系统工具箱 (System Toolbox)

　　Computer Vision System Toolbox：立体视觉和光学字符识别 (OCR) 功能

　　代码生成

　　Embedded Coder：支持将 AUTOSAR 工具的变更合并到 Simulink 模型中

　　Embedded Coder：ARM Cortex-A 使用 Ne10 库优化了代码生成

　　HDL Coder：枚举数据类型支持和时钟频率驱动的自动流水线操作

　　HDL Verifier：通过JTAG对Altera 硬件进行 FPGA 在环仿真

　　自动生成代码好像是专门为不想多动手的工程师准备的工具。其实，自动代码生成最早是做为基于模型的设计方法的一部分提出的。一般情况下，嵌入式系统软件的开发分为需求定义、功能设计、代码编写和测试等几个阶段，测试、找bug和解决bug往往要花费很多的精力，特别是越是隐藏的深的bug越难发现和解决，隐患也很大。所以每次在传统方法下发现和解决bug造成的发布延时都会造成整个修复成本的指数级上升。而采用基于模型的设计，则可以在设计的早期通过仿真等手段保证模型的正确性，例如在仿真环境下，我们的模型能够完全实现我们的意图，然后自动代码生成和验证就是水到渠成的问题了。

　　其次，基于模型的设计在复杂和非常复杂的系统中特别有意义。他们举了几个例子，例如在高档的汽车上，全部代码预估已经达到千万行、甚至两千万行的级别了，这么多代码要是靠手工编写和测试，首先需要几十个几百个人的编程和测试团队不说，光是沟通的效率就很难保证了;基于模型的设计方法则可以有效解决这个问题。目前在汽车行业，这种模式已经成为主流的开发方法了，在航空航天等领域也得到了很广泛的应用，例如著名的F-22战斗机和“好奇号”火星车都使用了基于模型的设计方法。例如讲座中提到，火星车的开发中，使用了380000次仿真，这要是按照传统的测试方法去一遍遍做，估计整个团队都要吐血身亡了。

　　此外，开发一个复杂系统要花费大量的时间，新系统开发时从现有系统中复用现有的代码是省事实力的。基于模型的设计方法因为使用模型参考调用的方法引用子系统，所以代码的移植和复用非常方便。例如例如讲座中提到，F35战斗机有A、B、C三种型号，在开发过程中，可以重复使用的系统设计模型就显著提高了开发效率。

　　接下来讲讲我所理解的基于模型设计的开发过程：

　　1. 系统需求

　　不管用啥开发方法，最终要完成的系统是一样的，所以系统需求并没有什么显著区别。只不过Simulink开发工具可以在建模中将模型与需求文档进行关联，方便快速查看模型功能与需求文档之间是否有偏差。

　　2. 建模

　　就是在Simulink环境中把我们需要的功能用模块搭建起来，例如控制系统、通信系统等，基于图形化的编程还是较为直观和容易的，并且仿真测试很快就能得到结果了。

　　3. 代码生成

　　模型有了，这一步就是超级吸引人的了，直接把模型生成C代码，多方便的功能。当然有一些规范要定义的，包括一些ISO的标准;而且如果我们使用的处理器被Simulink支持的话，在生成代码的时候还可以直接针对代码优化，例如我们的目标对象是TI的一个DSP，则一些数学运算在生成代码时会直接调用BootROM里的数学库，相比于传统的C语言math.h里面的标准数学库，运行速度要强的多;常用的DSP、ARM等基本都是支持的。

　　4. 软件在环测试

　　硬件在环测试HIL大家可能都听说过，不过软件在环测试SIL貌似是个比较新鲜的概念。它的含义就是把生成的c代码调用到仿真环境中，输入是与仿真的那步是一样的，这样就能比较生成的代码和我们的模型是否有结果的差异。当然几乎是不会出现什么状况的。

　　5. 硬件在回路测试

　　这一步很多人都不陌生，就是把生成的代码下载到实际的控制器中，观测返回的结果是不是和我们的仿真模型是一致的。

　　试验了一下，生成代码的效率还不错，可读性也很好，如果觉得编程太累了，可以尝试一下。当然有一些功能在Simulink里面实现还是暂时有困难的，例如实时操作系统的任务调度，目前还很难实现出来，所以可以把功能划分一下，一部分控制系统、通信系统的代码使用这种方法，其它的则还需要手工编写，然后通过接口进行协同工作。

常见问题

　　1.建议的升级步骤是什么？

　　对于非关键应用程序，更新过程相对简单。只需在新文件夹中安装新版本的MATLAB。安装程序不会覆盖已经安装的其他版本。

　　MathWorks建议使用以下过程将关键应用程序升级到较新版本的MATLAB和Simulink：

　　评估：分析升级的总体效果，并确定收益是否超过成本。

　　规划：定义全局范围并规划项目。

　　迁移：将工具，代码和自定义模型迭代地转换为新版本。

　　测试：确保您的代码和模型在新旧版本中均产生相同的结果。

　　发布和支持-发布更新的代码和模板，并通过专门的团队在升级过程中为组织的其他部门提供支持。

　　2.如何选择要升级到的MATLAB和Simulink版本？

　　在决定您和您的组织应升级到哪个版本的MATLAB和Simulink之前，请检查以下资源：

　　新功能发行说明

　　错误报告以查看已知问题

　　验证您的硬件与新版本兼容的系统要求

　　支持的编译器，以检查您的编译器是否与新版本兼容

　　您还应该查阅有关产品平台可用性的资源，选择一个团队来运行MATLAB和Simulink产品，并在适用于您组织情况的情况下采用64位Windows。

　　3.在哪里可以看到每个版本的所有主要新功能的列表，以评估更新？

　　您可以在发行说明中找到与最新版本相关的主要产品新功能列表。

　　要查看特定产品每个版本的所有新功能，请访问该产品的特定发行说明页面（例如，MATLAB发行说明和Simulink发行说明页面）。）。

　　4.当前版本对系统有哪些要求？

　　请参考当前版本与系统和平台相关的要求 。您还可以查看以前版本的系统和平台要求。

　　5.我怎么知道我正在使用哪个版本？

　　打开MATLAB时，版本号始终显示在标题栏中。

　　您还可以使用MATLAB view命令来确定所使用的MATLAB版本以及其他信息，例如许可证号，已安装的产品等。

　　有关语法和示例，请参见文档。

　　6.我将安装Windows10。它与MathWorks兼容吗？

　　是的，Windows 10从版本R2015a开始支持MathWorks。请参阅详细的系统要求。

　　片刻

　　1.什么时候更新？

　　MathWorks建议设置常规刷新率以充分利用刷新。大多数用户可以轻松升级到每个新版本，而具有关键应用程序和模型的用户必须在升级成本和收益之间取得平衡。

　　2.我应该何时开始计划下一个更新？

　　MathWorks建议采用持续更新的理念。一致的更新活动可确保下一次更新比上一次更新容易。为此，请考虑测试初步版本和行业模型，并考虑参加MathWorks研讨会，网络研讨会和会议。有关更多信息，请参见标题为“ 工业模型和代码测试 ”的概述文档。

　　推荐做法和其他注意事项

　　1.管理依赖项（例如第三方工具和内部自定义工具）的最佳实践是什么？

　　我们建议您评估工作流程并记录MathWorks产品所依赖的第三方硬件和软件工具。您还应该确定第三方提供商计划为其提供兼容性的MathWorks版本。这将有助于确定您应该升级到的目标版本。了解这些第三方提供商何时提供与每个新版本的MATLAB和Simulink的兼容性也很重要。如果您计划升级到尚不可用的MATLAB和Simulink版本，这一点尤其重要。

　　2.升级到新版本后，是否可以将更新的文件与以前的版本一起使用？

　　使用Simulink模型时，有必要保存它们，以便使用模型导出选项将其与以前的版本兼容。这使您可以打开先前版本中的更新模型。

　　无需其他步骤即可打开以前版本中的更新的MATLAB文件。但是，请记住，如果您在代码或模型中添加了仅在最新版本中可用的功能，则该代码或模型不能在以前的版本中运行。

　　3.我应该遵循什么步骤来确认一个版本与另一个版本之间代码和模型的数值等效性？

　　在升级过程中，将升级测试的重点放在组织的典型工作流程上（例如，升级，模拟和从模型生成代码）。一旦更新了模型和自定义工具，负责其开发的工程师就需要验证新版本中的模型。在软件在环（SIL）环境中测试模型和生成的代码。验证仿真和代码生成的输出是否与以前的MATLAB和Simulink版本的输出匹配，并在可能的情况下使用自动化。

　　4.我可以重用以前版本中生成的代码来减少验证任务吗？

　　从版本R2016b开始，您可以自动化从先前版本（R2010a及更高版本）生成的C代码与从当前版本生成的模型和代码的仿真和集成。以前版本中的代码无需更改即可集成到新版本中，从而增加了重用性并降低了验证成本。

　　5.在大型组织中应如何实施更新？

　　建议工程师更新其MATLAB代码和Simulink模型，而不是让另一个小组执行迁移。开发了代码和模型的工程师具有执行验证的必要知识。他们还知道他们面临的生产截止日期，并知道哪些零件需要修改以供将来发布。如果出于某种原因工程师无法更新其模型和代码，则将需要测试用例以产生所需水平（建议100％）的测试覆盖率。