R2017a en bref

Principales nouveautés

Des visualisations MATLAB, une application pour la régression, et plus d'algorithmes Big Data pour le Machine Learning

Utiliser des modèles CNN préentraînés, importer des modèles Caffe et les  entrainer à l'aide de plusieurs GPU et instances dans le Cloud.

Nouvelle toolbox pour la conception, la simulation et le test pour les systèmes ADAS et de conduite autonome

Exécuter directement plusieurs simulations parallèles à partir de la commande parsim

Fonctions MATLAB pour simuler les nouvelles technologies radio 3GPP 5G

Passer à la dernière version est devenu plus facile avec les mises à niveau du projet complet et l'intégration inter-versions.


Ressources


Mises à jour par produit

Famille de Produits MATLAB

  • Mises à jour des figures interactives dans le Live Editor, y compris le titre, les étiquettes, la légende et autres annotations, et possibilité de copier les résultats des scripts live vers d’autres applications
  • Fonctions de diagramme heatmap pour la visualisation de données
  • ​Fonctions supplémentaires pour manipuler les tableaux tall, y compris ismember, sort, conv et les fonctions de calcul de statistiques glissantes​​​​​

MATLAB Online

  • Accédez à MATLAB via votre navigateur Web
  • Idéal pour l'enseignement, l'apprentissage, avec un accès plus facile
  • Disponible avec la plupart des licences
  • Modèle de régression linéaire bayésienne pour analyser les relations entre une réponse et un ensemble de variables prédictives
  • Modèle vectoriel autorégressif pour analyser les données de séries chronologiques multivariées, y compris les prédicteurs exogènes
  • Interface de gestion de serveur de type Web pour la configuration et le contrôle informatique
  • Algorithmes de deep learning destinés à l’entraînement de réseaux de neurones à convolution (CNN) pour les tâches de régression au moyen de plusieurs GPU sur des PC, des clusters et dans le Cloud
  • Visualisation deep learning pour les caractéristiques apprises par un modèle de CNN à l’aide d’optimisation d’image
  • Fonctions pour le transfert de pondérations à partir de modèles de CNN préentraînés (AlexNet, VGG-16 et VGG-19) et de modèles issus de Caffe Model Zoo
  • Application Regression Learner pour l’entraînement de modèles de régression par apprentissage automatique supervisé
  • Algorithmes de tableaux tall pour les machines à vecteurs de support (SVM) et la classification bayésienne naïve, les arbres de décisions de bagging et la régression Lasso
  • Deep learning pour la détection d’objets à l’aide de Fast R-CNN et de Faster R-CNN
  • Un nouveau produit pour développer des modèles de risques et réaliser des simulations de risques

Famille de Produits Simulink

  • Commande parsim pour l’exécution de plusieurs simulations en parallèle
  • Evolution de Simulink Project pour faciliter la mise à jour de tous les fichiers d’un projet vers la version la plus récente
  • Diffusion en streaming de signaux d’entrée de grande taille à partir de fichiers MAT sans charger les données en mémoire
  • Amélioration du câblage des bus pour regrouper rapidement les signaux sous forme de bus et créer automatiquement des ports d’élément bus afin de réduire le nombre de lignes de signaux entre et au sein des sous-systèmes
  • Création automatique de ports dans les blocs pour l’ajout de ports d’entrée et de sortie lors du routage des signaux
  • Un nouveau produit pour la modélisation et la simulation des systèmes de transmission automobile
  • Paramètres modifiables en cours d’exécution permettant d’accélérer les tâches de simulation et de modifier les valeurs des paramètres des composants sans générer un nouveau code C
  • Importation de modèles CAO Onshape pour l’utilisation d’assemblages basés sur le Cloud dans le cadre de la simulation multi-corps

Traitement du signal et communications

  • Application Antenna Designer pour sélectionner et analyser de façon interactive les antennes possédant les caractéristiques souhaitées​
  • Modélisation et simulation pour les canaux MIMO définis dans l’espace fonctionnant dans des scénarios de type propagation par diffusion et propagation par trajets multiples
  • Fonctionnalité de réception sidelink pour la simulation au niveau liaison des communications directes LTE-A ProSe dans le cadre d’applications de sécurité publique et de communication automobile
  • Support de la génération de formes d’ondes conformes à la norme IEEE 802.11ad

Génération de code

  • Intégration du code inter-versions pour la réutilisation du code de référence de modèle généré dans des versions précédentes
  • Support de la mémoire dynamique pour la simulation du bloc MATLAB Function et la génération de code
  • Génération de code HDL à partir des opérations virgule flottante simple précision conformes à la norme IEEE
  • Support de la détection et de la capture des signaux internes au FPGA à analyser dans MATLAB ou Simulink

Vérification et validation

  • Vérification du code pour MISRA C:2012 Amendement 1 et les nouvelles routines de cryptographie
  • Améliorations apportées à la détection de clones pour la refactorisation des modèles de bibliothèques répétés et des clones de sous-systèmes
  • Support de DOORS® Next Generation pour le lien et le suivi entre les éléments du modèles et les exigences dans DOORS Next Generation
  • Visualisation de l’effet de la synchronisation de l’activité d’état sur le découpage pour les simulations
  • Support des opérations de boucle et cycliques dans MATLAB®, Simulink® et Stateflow®

Mises à jour par produits

* Indique une mise à jour majeure