Version R2019a

 

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Points forts de la version

Élaborez des contrôleurs et des systèmes décisionnels grâce à l’apprentissage par renforcement, entraînez des modèles de Deep Learning sur plateformes NVIDIA DGX et cloud, et appliquez du Deep Learning à des données 3D.

Concevez et simulez des logiciels AUTOSAR, interfacez-vous avec des cartes HD HERE et générez des rapports sur l'équilibre énergétique.

Concevez et évaluez des architectures systèmes et logicielles avec System Composer.

Utilisez des projets dans MATLAB et Simulink pour organiser, gérer et partager votre travail.

Découvrez les fondamentaux de la création, l'édition et la simulation de modèles dans Simulink à l'aide d'un tutoriel interactif.

Programmez, déboguez et exécutez graphiquement des machines à états autonomes en tant qu'objets MATLAB.


Ressources


Mises à jour par produit

Famille de produits MATLAB

MATLAB

  • Projets: utilisez des projets dans MATLAB et Simulink pour organiser, gérer et partager votre travail
  • Support des fichiers Parquet: lecture et écriture d'un seul ou de grandes collections de fichiers Parquet
  • Interface C++: appelez des fonctions d'une bibliothèque C++ depuis MATLAB

MATLAB Parallel Server (anciennement MATLAB Distributed Computing Server)

  • Modèle de licence mis à jour : support d'une mise à l'échelle illimitée par utilisateur

Text Analytics Toolbox

  • Distance d'édition : recherchez des similarités entre des chaînes de caractères et des documents à l'aide de la distance de Levensthein et autres mesures de distance

Predictive Maintenance Toolbox

  • Diagnostic Feature Designer : vous pouvez, de manière interactive, extraire, visualiser et classer des caractéristiques à partir de données mesurées ou simulées à des fins de diagnostics et pronostics machine

Statistics and Machine Learning Toolbox

  • Applications de Machine Learning : entraînez des modèles bayésiens naïfs dans Classification Learner, puis exportez les visualisations vers des figures dans Classification Learner et Regression Learner
  • Algorithmes de Machine Learning : effectuez un clustering spatial basé sur la densité des applications avec bruit (DBSCAN), une optimisation des hyperparamètres à des fins de classification multi-classes avec noyaux, et utilisez des arbres de type « boosting » de gradient d'apprentissage accéléré (similaire à XGBoost)

Test & Measurement

Data Acquisition Toolbox

  • Application Analog Output Generator : écriture de données vers des canaux de sortie analogiques de votre appareil DAQ

Instrument Control Toolbox

  • Application Modbus Explorer : configurez la communication Modbus et bénéficiez d'un accès en lecture/écriture à des registres sans écrire de code

Image Acquisition Toolbox

  • Support de Velodyne LiDAR : connectez un flux live de nuages de points lidar dans MATLAB ou sur un disque

Deep Learning

Reinforcement Learning Toolbox

  • Un nouveau produit pour concevoir et entrainer des stratégies avec Reinforcement Learning Toolbox

Deep Learning Toolbox

  • Données de volume 3D : vous pouvez entraîner des réseaux de Deep Learning sur des données d'images 3D
  • Deep Network Designer : créez des réseaux pour les applications de vision par ordinateur, de signal et de texte, et générez du code MATLAB à partir de l'application
  • Réseaux récurrents : combinez des LSTM et des couches à convolution pour la classification de vidéos et la reconnaissance de gestes
  • Support de ONNX : utilisez ONNX avec des réseaux LSTM et des modèles de Computer Vision Toolbox

Famille de produits Simulink

Simulink

  • Schedule Editor : planifiez explicitement l'exécution des composants de vos modèles
  • Introduction à Simulink (Simulink Onramp) : découvrez les fondamentaux de la création, l'édition et la simulation de modèles dans Simulink à l'aide d'un tutoriel interactif
  • Signal Editor : créez et insérez graphiquement des signaux à l'aide de la souris ou de manière tactile
  • Mode externe : utilisez des blocs Dashboard et Simulation Data Inspector pour exécuter des modèles de manière interactive sur Arduino et Raspberry Pi

System Composer

  • Un nouveau produit pour la conception et l'évaluation des architectures systèmes et logicielles

Stateflow

  • Diagrammes Stateflow dans MATLAB : programmez, déboguez et exécutez graphiquement des machines à états autonomes en tant qu'objets MATLAB

SoC Blockset

  • Un nouveau produit pour la conception, l'évaluation et l'implémentation d'architectures SoC hardware et software

Traitement du signal et communications

Mixed-Signal Blockset

  • Un nouveau produit pour la conception et la simulation de systèmes analogiques à signaux mixtes.

SerDes Toolbox

  • Un nouveau produit pour la conception de systèmes SerDes et la génération de modèles IBIS-AMI pour des systèmes d’interconnexion numérique à grande vitesse

5G Toolbox

  • Liaison montante 5G NR : génération de formes d'onde et simulation de référence PUSCH au niveau liaison

Audio Toolbox

  • Extraction de caractéristiques : calcul des coefficients cepstraux gammatones (GTCC), harmonicité et onze descripteurs spectraux pour des applications de Machine Learning et de Deep Learning
  • Génération de projets - plugin JUCE : générez un projet JUCE C++ à partir de votre plugin audio MATLAB (MATLAB Coder requis)

Antenna Toolbox

  • Analyse d'antennes installées : effectuez une analyse d'antennes installées sur de grandes plateformes électriques

Communications Toolbox

  • Connectivité d'instruments dans l'application Wireless Waveform Generator : transmettez des formes d'onde sans fil over-the-air avec des instruments RF (Instrument Control Toolbox requis)

Sensor Fusion and Tracking Toolbox

  • Trackers multi-objets : suivi de points et d’objets étendus à l'aide de trackers JPDA et PHD

Traitement d'image et computer vision

Image Processing Toolbox

  • Traitement d'images 3D et visualisation de volume

Computer Vision Toolbox

  • Détecteur d’objet YOLO v2 : entraînez un détecteur d'objet Deep Learning YOLO v2 (“You Only Look Once”)
  • Segmentation sémantique 3D : classez les régions de pixels dans des volumes 3D à l'aide du Deep Learning
  • Génération de code pour le traitement de nuages de points : générez du code C pour la fonctionnalité de traitement de nuages de points en utilisant MATLAB Coder
  • Lecteur de nuages de points Velodyne : lisez des données Lidar à partir de modèles Puck LITE et Puck Hi-Res

Automobile

AUTOSAR Blockset

  • Un nouveau produit permettant de concevoir et de simuler des logiciels AUTOSAR

Automated Driving Toolbox

  • Lecteur de cartes HD HERE : lisez et visualisez des données à partir de cartes haute-définition conçues pour les applications de conduite automatisée

Powertrain Blockset

  • Efficacité du groupe motopropulseur : évaluez et consignez les pertes de puissance et d'énergie au niveau du composant et du système

Vehicle Dynamics Blockset

  • Laboratoire d'essais virtuels en cinématique et en conformité : générez des paramètres de calibration de suspension cartographiés à partir de données de tableur

Vérification et validation

Famille de produits Polyspace

  • De nouveaux produits serveur pour exécuter des analyses statiques Polyspace sur des machines de type serveur
  • De nouveaux produits sur navigateur web pour la revue des résultats de la recherche de bugs et la vérification du code

Simulink Requirements

  • Roundtrip workflow avec les outils de gestion des exigences : importez des exigences depuis des outils tiers dédiés, modifiez-les et exportez-les via ReqIF

Simulink Test

  • Évaluations temporelles pour la vérification des exigences : traduisez les exigences textuelles en évaluations exécutables en respectant une sémantique précise
  • Blocs Observer : capturez des signaux sans perturber le modèle ou l'interface

Mises à jour par produits

* Indique une mise à jour majeure