MathWorks 于今日推出了 Release 2018a (R2018a),其中包含一系列的 MATLAB 和 Simulink 新功能。 R2018a 包括兩個新產(chǎn)品:用于設計和測試狀態(tài)監(jiān)控和預測性維護算法的 Predictive Maintenance Toolbox,集成了三維虛擬環(huán)境的車輛動態(tài)性能建模和仿真工具箱 Vehicle Dynamics Blockset。除了 MATLAB 和 Simulink 中的新功能和新產(chǎn)品以外,此發(fā)行版還包括 94 個其他產(chǎn)品的更新和修補程序。 MATLAB 產(chǎn)品系列更新包括: • MATLAB: o 實時編輯器中的實時函數(shù)、文檔編寫、調試以及用于嵌入滑塊和下拉菜單的交互式控件 o 用于高級軟件開發(fā)的 App (UI) 測試框架、C++ MEX 接口、自定義 Tab 鍵自動填充和函數(shù)助手 • MATLAB Online: o 用于與 USB 網(wǎng)絡攝像機通信的硬件連接 • Econometrics Toolbox: o 用于執(zhí)行時序分析、規(guī)格測試、建模和診斷的 Econometric Modeler App • Image Processing Toolbox: o 三維圖像處理和卷可視化 • Partial Differential Equation Toolbox: o 用來查找自然頻率、模態(tài)形狀和瞬態(tài)響應的結構動態(tài)分析 • Optimization Toolbox: o 用于更快求解混合整數(shù)線性問題的分支方法 深度學習 • Neural Network Toolbox: o 用于導入在 TensorFlow-Keras 中設計的深度學習層和網(wǎng)絡的支持包 o 用于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(wǎng)絡 o 用來改進網(wǎng)絡訓練的 Adam、RMSProp 和梯度裁剪算法 o 使用多個 GPU 并計算中間層激活,加快對有向無環(huán)圖 (DAG) 的訓練 • Computer Vision System Toolbox: o 用來自動標記各個像素實現(xiàn)語義分割的 Image Labeler App • GPU Coder: o 用于采用有向無環(huán)圖 (DAG) 拓撲的網(wǎng)絡和預訓練網(wǎng)絡(如 GoogLeNet、ResNet 和 SegNet)的 CUDA 代碼生成 o 用于 Intel 和 ARM 處理器上深度學習網(wǎng)絡的 C 代碼生成 數(shù)據(jù)分析 • Statistics and Machine Learning Toolbox: o 在 Classification Learner App 中使用散點圖的高密度數(shù)據(jù)可視化 o 用于大數(shù)據(jù)的核 SVM 回歸分析算法、混淆矩陣計算以及非分層分區(qū)的交叉驗證 • Text Analytics Toolbox: o 多詞短語提取和計數(shù)、HTML 文本提取以及句子、電子郵件地址和 URL 檢測 o 用于大型數(shù)據(jù)集的隨機 LDA 模型訓練 • Predictive Maintenance Toolbox: o 一款用于設計和測試狀態(tài)監(jiān)控和預測性維護算法的新產(chǎn)品 Simulink 產(chǎn)品系列更新包括: • Simulink: o 根據(jù)當前模塊端口預測可能要插入的新模塊供選擇,并迅速添加到模型中 o 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 o Live Editor中可使用Simulation Data Inspector進行繪圖的添加、查看和編輯 • Simulink 3D Animation: o 使用點云、射線追蹤和原始幾何形狀,檢測虛擬世界對象沖突 • Simscape: o 濕空氣域和模塊庫,用來對HVAC和環(huán)境控制系統(tǒng)進行建模 o 分區(qū)本地求解器,提高實時仿真速度 汽車 • Automated Driving System Toolbox: o 新增Driving Scenario Designer APP用于交互式定義執(zhí)行器和駕駛場景來測試控制和傳感器融合算法 • Model Predictive Control Toolbox: o 新增ADAS相關模塊,用于設計、仿真和實現(xiàn)自適應巡航控制算法和車道保持算法 • Vehicle Network Toolbox: o 新增基于 CAN FD 協(xié)議的Simulink通信模塊,MATLAB 或/Simulink 與 ECU 通信的 XCP協(xié)議新增UDP以及TCP • Model-Based Calibration Toolbox: o 實現(xiàn)與Powertrain Blockset 工具箱集成,可基于測量數(shù)據(jù)直接標定和生成Powertrain Blockset查表型發(fā)動機模塊的表格參數(shù) • Vehicle Dynamics Blockset: o 新增工具箱,實現(xiàn)車輛動態(tài)性能建模仿真并集成3D虛擬環(huán)境 代碼生成 • Embedded Coder: o 用于定義數(shù)據(jù)和函數(shù)的自定義代碼生成配置的 Embedded Coder 字典 o Code Perspective,可對用于代碼生成流程的 Simulink 桌面進行自定義 • MATLAB Coder: o 矩陣的行主序排布以簡化所生成代碼與C環(huán)境中存儲的行主序矩陣間的訪問接口 o 稀疏矩陣支持,在生成的代碼中使用稀疏矩陣實現(xiàn)更高效的計算 o 用于機器學習部署的 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: o 用于近似函數(shù)和最小化現(xiàn)有查找表 RAM 使用率的查找表優(yōu)化 • HDL Coder: o 矩陣運算支持,能夠直接從使用二維矩陣數(shù)據(jù)類型和運算的算法中生成 HDL 代碼 信號處理和通信 • Signal Processing Toolbox: o Signal Analyzer App,可處理多個信號并從信號中提取感興趣區(qū)域 o 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: o NB-IoT 支持,對窄帶物聯(lián)網(wǎng)傳輸和物理下行鏈路共享信道的建模 • RF Blockset: o 根據(jù)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: o 連續(xù)和離散小波變換濾波器組 • Robotics System Toolbox: o 基于激光雷達的 SLAM,可使用激光雷達傳感器對機器人和地圖環(huán)境進行定位 驗證和確認 • Simulink Requirements: o 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: o 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: o 用于 AUTOSAR 軟件組件靜態(tài)分析的 AUTOSAR 支持 R2018a 現(xiàn)已在全球上市。更多信息,請參閱R2018a 亮點。 |