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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 包括兩個新產品：用于設計和測試狀態監控和預測性維護算法的 Predictive Maintenance Toolbox，集成了三維虛擬環境的車輛動態性能建模和仿真工具箱 Vehicle Dynamics Blockset。除了 MATLAB 和 Simulink 中的新功能和新產品以外，此發行版還包括 94 個其他產品的更新和修補程序。 MATLAB 產品系列更新包括： • MATLAB： o 實時編輯器中的實時函數、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 用于高級軟件開發的 App (UI) 測試框架、C++ MEX 接口、自定義 Tab 鍵自動填充和函數助手 • MATLAB Online： o 用于與 USB 網絡攝像機通信的硬件連接 • Econometrics Toolbox： o 用于執行時序分析、規格測試、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、模態形狀和瞬態響應的結構動態分析 • Optimization Toolbox： o 用于更快求解混合整數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) 網絡 o 用來改進網絡訓練的 Adam、RMSProp 和梯度裁剪算法 o 使用多個 GPU 并計算中間層激活，加快對有向無環圖 (DAG) 的訓練 • Computer Vision System Toolbox： o 用來自動標記各個像素實現語義分割的 Image Labeler App • GPU Coder: o 用于采用有向無環圖 (DAG) 拓撲的網絡和預訓練網絡（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絡的 C 代碼生成 數據分析 • Statistics and Machine Learning Toolbox： o 在 Classification Learner App 中使用散點圖的高密度數據可視化 o 用于大數據的核 SVM 回歸分析算法、混淆矩陣計算以及非分層分區的交叉驗證 • Text Analytics Toolbox： o 多詞短語提取和計數、HTML 文本提取以及句子、電子郵件地址和 URL 檢測 o 用于大型數據集的隨機 LDA 模型訓練 • Predictive Maintenance Toolbox： o 一款用于設計和測試狀態監控和預測性維護算法的新產品 Simulink 產品系列更新包括： • Simulink： o 根據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和環境控制系統進行建模 o 分區本地求解器，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 協議的Simulink通信模塊，MATLAB 或/Simulink 與 ECU 通信的 XCP協議新增UDP以及TCP • Model-Based Calibration Toolbox： o 實現與Powertrain Blockset 工具箱集成，可基于測量數據直接標定和生成Powertrain Blockset查表型發動機模塊的表格參數 • Vehicle Dynamics Blockset： o 新增工具箱，實現車輛動態性能建模仿真并集成3D虛擬環境 代碼生成 • Embedded Coder： o 用于定義數據和函數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 用于近似函數和最小化現有查找表 RAM 使用率的查找表優化 • HDL Coder： o 矩陣運算支持，能夠直接從使用二維矩陣數據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，對窄帶物聯網傳輸和物理下行鏈路共享信道的建模 • RF Blockset： o 根據輸入/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 軟件組件靜態分析的 AUTOSAR 支持 R2018a 現已在全球上市。更多信息，請參閱R2018a 亮點。 |
