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MathWorks發(fā)布包含MATLAB和Simulink產(chǎn)品系列的Release2016b

2016-09-19
關(guān)鍵詞: MathWorks Simulink Matlab 寬頻信號

  對一系列功能進行了擴展并簡化了在 MATLAB 中處理大數(shù)據(jù)的方式

  中國北京 – 2016 年 9 月 19日 – MathWorks今日宣布,于今日推出了Release 2016b(R2016b),其中增加了新的功能以簡化MATLAB中的大數(shù)據(jù)處理過程。如今,工程師和科學家可更輕松地在MATLAB中進行大數(shù)據(jù)處理而不必考慮內(nèi)存的限制。R2016b 中還包括了Simulink的其他新功能、一個新的工具箱Risk Management Toolbox以及其它 83 款產(chǎn)品的更新和問題修復。

  工程師和科學家可利用 MATLAB 的常用功能和語法,通過tall數(shù)組輕松處理超出內(nèi)存限制的數(shù)據(jù),而無需學習大數(shù)據(jù)編程。并且有上百個數(shù)學、統(tǒng)計和機器學習算法實現(xiàn)了對tall數(shù)組的支持。采用tall數(shù)組實現(xiàn)的大數(shù)據(jù)處理代碼可以在 Hadoop 集群上運行或者被直接集成到其它 Spark 應用程序當中。

  R2016b 還增加一個時間表數(shù)據(jù)容器,用于索引和同步帶時間戳的表格數(shù)據(jù);增加了字符串數(shù)組,用于進行有效的進行文本數(shù)據(jù)的操作、比較和存儲;以及增加其它用于數(shù)據(jù)預處理的新功能。

  MathWorks 的 MATLAB 市場營銷總監(jiān) David Rich 表示:“很多公司擁有海量數(shù)據(jù),卻很難對其加以利用以創(chuàng)建有效的預測模型,及獲得更深入的數(shù)據(jù)洞察。我們通過推出 R2016b,降低了領(lǐng)域?qū)<也僮鲾?shù)據(jù)的門檻,使其能夠更輕松地處理更多的數(shù)據(jù)。同時使得系統(tǒng)的設(shè)計、性能和可靠性得以提升。”

  MATLAB 產(chǎn)品系列更新包括:

  ·MATLAB:

  o引入tall數(shù)組用于操作超過內(nèi)存限制的過大數(shù)據(jù)

  o引入時間表數(shù)據(jù)容器用于索引和同步帶時間戳的表格數(shù)據(jù)

  o增加在腳本中定義本地函數(shù)的功能以提高代碼的重用性和可讀性

  o通過使用MATLAB的Java API可以在Java程序中調(diào)用MATLAB代碼

  ·MATLAB Mobile:通過在 MathWorks 云端的 iPhone 和 Android 傳感器記錄數(shù)據(jù)

  ·Database Toolbox:提供用于檢索 Neo4j 數(shù)據(jù)的圖形化數(shù)據(jù)庫界面

  ·MATLAB Compiler:支持將 MATLAB 應用程序(包括tall數(shù)組)部署到 Spark 集群上

  ·Parallel Computing Toolbox:能夠在您的臺式機、裝有 MATLAB Distributed Computing Server 的服務(wù)器、以及 Spark 集群上利用tall數(shù)組進行大數(shù)據(jù)并行處理

  ·Statistics and Machine Learning Toolbox:提供不受內(nèi)存限制的大數(shù)據(jù)分析算法,包括降維、描述性統(tǒng)計、k-均值聚類、線性遞歸、邏輯遞歸和判別分析

  ·Statistics and Machine Learning Toolbox:提供可以自動調(diào)整機器學習算法參數(shù)的 Bayesian 優(yōu)化算法以及可以選擇機器學習模型特征的近鄰成分分析(NCA)

  ·Statistics and Machine Learning Toolbox:支持使用 MATLAB Coder 自動生成實現(xiàn)SVM 和邏輯回歸模型的C/C+代碼

  ·Image Processing Toolbox:支持使用三維超像素的立體圖像數(shù)據(jù)進行簡單線性迭代聚類(SLIC)和三維中值濾波

  ·Computer Vision System Toolbox:使用基于區(qū)域的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學習算法(R-CNN)進行對象檢測

  ·Risk Management Toolbox:一個新的工具箱用于開發(fā)風險模型和執(zhí)行風險模擬

  ·ThingSpeak:能夠從聯(lián)網(wǎng)的傳感器采集數(shù)據(jù),并使用由 Statistics and Machine Learning Toolbox、Signal Processing Toolbox、Curve Fitting Toolbox 和 Mapping Toolbox 提供的函數(shù)在云端進行 MATLAB 分析

  Simulink 產(chǎn)品系列更新包括:

  ·Simulink:

  o使用 JIT 編譯器提升在加速器模式下運行的仿真的性能

  o能夠初始化、重置并終止子系統(tǒng),進行動態(tài)啟動和關(guān)閉行為建模

  o狀態(tài)讀取器和寫入器模塊可以從模型中的任何位置完全控制重置狀態(tài)行為

  o對 Raspberry Pi 3 和 Google Nexus 的硬件支持

  ·Simulink和Stateflow:簡化參數(shù)和數(shù)據(jù)編輯的屬性檢查器、模型數(shù)據(jù)編輯器和符號管理器

  ·Simscape:新增了一個模塊庫,用于模擬理想氣體、半理想氣體以及實際氣體系統(tǒng)

  信號處理和通信更新包括:

  ·Signal Processing Toolbox:可用于執(zhí)行多時序的時域和頻域分析的信號分析儀應用程序

  ·Phased Array System Toolbox:針對空氣傳播和多路徑傳播對窄頻和寬頻信號的影響提供建模支持

  ·WLAN System Toolbox:IEEE 802.11ah 支持和多用戶 MIMO 接收機功能

  ·Audio System Toolbox:音頻插件托管功能,可在 MATLAB 中直接運行和測試 VST 插件

  代碼生成更新包括:

  ·Embedded Coder:

  o交叉發(fā)布代碼集成功能使得可以重用由較早版本生成的代碼

  o能夠生成可用于任何軟件環(huán)境的可插入式代碼,包括動態(tài)啟動和關(guān)閉行為

  o支持仿真 AUTOSAR 基礎(chǔ)軟件,包括 Diagnostic Event Manager(DEM)和 NVRAM Manager(NvM)

  ·HDL Coder:根據(jù)設(shè)定的目標時鐘頻率,以寄存器插入方式自適應流水化,以及可用于顯示和分析轉(zhuǎn)換和狀態(tài)的邏輯分析儀(搭配使用 DSP System Toolbox)

  驗證和確認更新包括:

  ·Simulink Verification and Validation:Edit-time checking功能,可幫助在設(shè)計時發(fā)現(xiàn)并修復標準合規(guī)性問題

  ·Simulink Test:用于進行測試評估的自定義標準的定義功能

  ·HDL Verifier:FPGA 數(shù)據(jù)采集功能,用于探測要在 MATLAB 或 Simulink 中進行分析的內(nèi)部 FPGA 信號

  ·Polyspace Bug Finder:支持 CERT C 編碼規(guī)范,以用于網(wǎng)絡(luò)安全漏洞檢測

  R2016b 現(xiàn)已在全球上市。有關(guān)詳細信息,請參閱R2016b 亮點。

  有關(guān) R2016b 中新增功能的話題,請關(guān)注 MATLAB 新浪微博、MATLAB 微信公眾平臺。


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