MATLAB R2019a Linux版v9.6.0 中文版

MATLAB R2019a这个MATLAB商业数学软件相信不用小编多做赘述,MATLAB R2019a Linux版送给您,这是一个能够运行在linux系统上的版本,MATLAB R2019a Linux版将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中!

MATLAB R2019a Linux版功能:

MATLAB Online：

用于与 USB 网络摄像机通信的硬件连接

Econometrics Toolbox：

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

Image Processing Toolbox：

三维图像处理和卷可视化

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

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

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

Computer Vision System Toolbox：

用来自动标记各个像素实现语义分割的 Image Labeler App

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

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

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

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：

Simulink：

根据当前模块端口预测可能要插入的新模块供选择，并迅速添加到模型中

Simulation Pacing可指定仿真速度，将仿真时间指定为与实际时间或其他时间一致，从而获得仿真运行时间与指定时间对应的体验

LiveEditor中可使用SimulationDataInspector进行绘图的添加、查看和编辑

Simulink 3D Animation：

使用点云、射线追踪和原始几何形状，检测虚拟世界对象冲突

Simscape：

湿空气域和模块库，用来对HVAC和环境控制系统进行建模

分区本地求解器，提高实时仿真速度

汽车

Automated Driving System Toolbox：

新增Driving Scenario Designer APP用于交互式定义执行器和驾驶场景来测试控制和传感器融合算法

Model Predictive Control Toolbox：

新增ADAS相关模块，用于设计、仿真和实现自适应巡航控制算法和车道保持算法

Vehicle Network Toolbox：

新增基于 CAN FD 协议的Simulink通信模块，MATLAB 或/Simulink 与 ECU 通信的 XCP协议新增UDP以及TCP

Model-Based Calibration Toolbox：

实现与Powertrain Blockset 工具箱集成，可基于测量数据直接标定和生成Powertrain Blockset查表型发动机模块的表格参数

Vehicle Dynamics Blockset：

新增工具箱，实现车辆动态性能建模仿真并集成3D虚拟环境

代码生成

Embedded Coder：

用于定义数据和函数的自定义代码生成配置的 Embedded Coder 字典

CodePerspective，可对用于代码生成流程的 Simulink 桌面进行自定义

MATLAB Coder：

矩阵的行主序排布以简化所生成代码与C环境中存储的行主序矩阵间的访问接口

稀疏矩阵支持，在生成的代码中使用稀疏矩阵实现更高效的计算

用于机器学习部署的 C 代码生成，包括 k-最近邻、非树整体模型以及使用 Statistics and Machine Learning Toolbox 进行距离计算

Fixed-Point Designer：

用于近似函数和最小化现有查找表 RAM 使用率的查找表优化

HDL Coder：

矩阵运算支持，能够直接从使用二维矩阵数据类型和运算的算法中生成 HDL 代码

信号处理和通信

Signal Processing Toolbox：

Signal Analyzer App，可处理多个信号并从信号中提取感兴趣区域

使用 RPM 追踪和阶次分析对旋转机械中的振动信号进行分析

LTE System Toolbox：

NB-IoT 支持，对窄带物联网传输和物理下行链路共享信道的建模

RF Blockset：

根据输入/输出设备特性捕捉非线性和记忆效应的功率放大器模型

Wavelet Toolbox：

连续和离散小波变换滤波器组

Robotics System Toolbox：

基于激光雷达的 SLAM，可使用激光雷达传感器对机器人和地图环境进行定位

验证和确认

Simulink Requirements：

利用 ReqIF 的导入需求，可从 IBM Rational DOORS Next Generation 或 Siemens Polarion 之类的第三方工具中导入需求

Simulink Test：

覆盖率组合功能，可以用来组合多次测试运行（文件的）的覆盖率结果

Polyspace Code Prover：

用于 AUTOSAR 软件组件静态分析的 AUTOSAR 支持

软件特别说明
提取码: 4kp2
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