Desktop

• Live Editor: Strukturierung von Live-Skripten mit zusätzlichen Formatvorlagen für Unterüberschriften
• Live Editor: Navigation in einem Live-Skript mithilfe internen Hyperlinks
• Live Editor: Interaktive Filterung von Tabellenausgaben und Hinzufügen des generierten Codes zum Live-Skript
• Live Editor: Schnellere Erstellung neuer Live-Skripts und schnelleres Öffnen vorhandener Live-Skripts
• Comparison Tool: Zusammenführung von zwei Versionen eines Live-Skripts oder einer Funktion
• Add-On-Manager: Installation und Verwaltung mehrerer Versionen einer benutzerdefinierten Toolbox

Sprache und Programmierung

• string-Arrays: Verwendung von string-Arrays in MATLAB, Simulink und Stateflow
• Aufzählungen: Verbesserte Leistung von Mengenoperationen mit Aufzählungen

Mathematik

• boundaryshape-Funktion: Erstellung eines polyshape-Objekts aus einer 2D-Triangulation
• polyshape-Objekte: Angabe, wann bei der Erstellung eines polyshape-Objekts kollineare Punkte behalten werden sollen
• RandStream-Objekte: Generierung von Zufallszahlen mit Threefry und Philox-Algorithmen
• GraphPlot-Objekt: Anpassung von Knoten- und Kantenbeschriftungen mit Schriftarteigenschaften

Grafiken

• Achseninteraktionen: Durchsuchen von Daten mit Schwenken, Zoomen, Datentipps und standardmäßig aktivierter 3D-Rotation
• Achsen-Symbolleiste: Zugriff auf eine Symbolleiste zum Durchsuchen von Daten für jedes Achsenobjekt und Anpassen dieser Symbolleiste
• Geografische Darstellungen: Erstellung von Linien-, Streu- und Punktdichtediagrammen auf interaktiven Karten und Steuern der Eigenschaften von geografischen Achsen
• stackedplot-Funktion: Darstellung von Table- und Timetable-Variablen für Vergleiche mithilfe einer gemeinsamen x-Achse
• scatterhistogram-Funktion: Visualisierung gruppierter Daten als Streudiagramm mit Randhistogrammen
• sgtitle-Funktion: Erstellung eines Titels für ein Raster von Unterdiagrammen
• xline- und yline-Funktion: Hinzufügung vertikaler oder horizontaler Linien zu einem Diagramm

Datenimport und -export

• Import-Tool: Generierung verbesserten Codes beim Importieren aus Kalkulationstabellen
• Webbasierte Daten: Lesen aus webbasierten Datenquellen wie Amazon Web Services und Azure Blob Storage mithilfe von readtable, detectImportOptions, spreadsheetDatastore, imread und imfinfo
• write-Funktion: Schreiben von Tall-Arrays in einer Reihe unterschiedlicher Formate an Lokal- oder Remote-Speicherorte
• stlread- und stlwrite-Funktion: Lesen und Schreiben in STL-Dateien (Stereolithografie) für Triangulationen
• TabularTextDatastore-Objekt: Import von Daten mit Datums- und Zeitangaben aus anderen Gebietsschemas als Englisch

Datenanalyse

• grouptransform-Funktion: Transformation von Table- oder Timetable-Daten nach Gruppen
• groupsummary-Funktion: Durchführung von Gruppenzusammenfassungs-Berechnungen für Matrizen
• tall-Arrays: Schreiben benutzerdefinierter Algorithmen für die Arbeit mit Tall-Arrays
• tall-Arrays: Arbeit mit Tall-Arrays mit mehr Funktionen, darunter conv2, wordcloud und groupsummary
• rmoutliers-Funktion: Entfernen von Ausreißern in einem Array, einer Table oder einer Timetable
• islocalmin- und islocalmax-Funktion: Angabe einer Reihe von Daten für die Berechnung von Extremstellen
• Table- und Timetable-Metadaten: Speicherung benutzerdefinierter Metadaten für jede Variable
• timetable-Datentyp: Einsparung von Arbeitsspeicher bei der Speicherung von Zeiten in Zeilen zusammen mit regulären Zeitschritten

Erstellung einer App

• App Designer: Hinzufügen und Konfigurieren von Datumsauswahl-Komponenten im App Designer-Zeichenbereich
• uigridlayout-Funktion: Konfiguration von App-Layouts mithilfe eines Gitterlayout-Managers
• Scrollen für Container: Aktivierung von Scrollen für Abbildungs-, Panel-, Registerkarten- und Schaltflächengruppen-Container
• Abbildungsinteraktionen: Erstellung von Apps mit benutzerdefinierten Maus- und Tastaturinteraktionen mithilfe von Abbildungen, die mit der uifigure-Funktion erstellt werden
• Tooltipps: Erstellung benutzerdefinierter Tooltipps für UI-Komponenten in Apps
• Bereitgestellte Web-Apps: Zugriff auf Dateien in bereitgestellten Web-Apps mit den Funktionen uigetfile und uiputfile

Leistung

• Start: Erhöhte Geschwindigkeit des MATLAB-Starts
• Execution Engine: Indizierung in große Arrays mit verbesserter Leistung bei Verwendung des Doppelpunkt-Operators
• Execution Engine: Schnellere Aufrufe integrierter Funktionen
• Live Editor: Schnellere Erstellung neuer Live-Skripts und schnelleres Öffnen vorhandener Live-Skripts
• Aufzählungen: Verbesserung der Leistung von set-Funktionen für Aufzählungen

Hardware-Unterstützung

• MATLAB Online: Kommunikation mit Raspberry Pi-Hardware-Platine von MATLAB Online aus
• iOS- und Android-Sensoren: Erfassung von Sensordaten, während das Gerät nicht über Netzwerkzugriff verfügt
• iOS- und Android-Sensoren: Hochladen von Sensorprotokollen vom Gerät auf MATLAB Drive

Fortgeschrittene Softwareentwicklung

• Python-Schnittstelle: Weitergabe multidimensionaler numerischer oder logischer Arrays zwischen MATLAB und Python
• C++ MEX-API: Asynchrone MATLAB-Aufrufe in einer MEX-Datei mithilfe der C++-API
• Unit Testing Framework: Parallele Ausführung von Tests mit mehr Plugins und intelligenterem Scheduling
• Performance Testing Framework: Genauere Messung der Ausführungszeit von schnellen Codes mit der TestCase.keepMeasuring-Methode

Ausführliche Informationen finden Sie in den Release Notes.

Desktop

• Live Editor: Create live functions with richly formatted documentation, including equations and images
• Live Editor: Debug live functions and scripts
• Live Editor: Add sliders and drop-down lists to control variable values in a live script
• Live Editor: Sort table data interactively
• Live Editor: Create a table of contents and add formatted code examples​
• Live Editor: Select and edit a rectangular area of code
• Add-Ons Explorer: Browse by category to discover convenient, helpful add-ons

Mathematics

• graph and digraph Objects: Work with multigraphs that have multiple edges between two nodes
• GraphPlot Object: Visualize graphs with additional options for 'force', 'force3', and 'circle' layouts
• polyshape Objects: Analyze polygons with turningdist, nearestvertex, and overlaps functions
• polybuffer Function: Create buffer around points or lines

Graphics

• Axes Object: View axes at small size with improved layout, limit selection, and font scaling
• Axes Object: Map data values to colormap using linear or logarithmic scale
• Legend Object: Create legends with multiple columns
• heatmap Function: Zoom and pan data, display data tips, and sort rows and columns interactively
• geobubble Function: Explore with interactive data tips and a scale bar​ ​

Data Import and Export

• readtable Function: Specify the number of rows to read from a text file using import options
• readtable Function: Easily manage prefixes and suffixes from data using import options
• preview Function: Preview first 8 rows of a table in a file without importing the full table
• imageDatastore Function: Work with millions of images with improved memory usage and performance
• VideoReader Function: Read video files faster on all platforms

Data Analysis

• groupsummary Function: Group and discretize data for summary operations on table and timetable variables
• Table and Timetable Variables: Add, delete, and rearrange column-oriented variables with the functions addvars, removevars, movevars, splitvars, mergevars, rows2vars, and inner2outer
• Preallocated Tables and Timetables: Initialize table and timetable variables so that they have specified sizes and data types
• Regular Timetables: Create regularly spaced timetables using a time step or sampling rate
• retime and synchronize Functions: Synchronize timetables to a time step or sampling rate that you specify
• duration Arrays: Create duration arrays from text that represents elapsed times
• normalize Function: Normalize array, table, and timetable data
• tall Arrays: Operate on tall arrays with more functions, including smoothdata, find, and isoutlier

App Building

• App Designer: Create deployed web apps using MATLAB Compiler
• App Designer: Add and configure tree components on the App Designer canvas
• App Testing Framework: Author automated tests for App Designer apps
• Figure Objects: Maximize and minimize figures programmatically
• uitable Function: Specify data as table array
• uidatepicker Function: Add date selection controls to apps
• uiprogressdlg Function: Create modal in-app progress dialog boxes to apps

Performance

• Startup: Increased speed of MATLAB startup time
• Execution Engine: Execute tight loops with scalar math faster
• Execution Engine: Improved performance for common programming patterns

Hardware Support

• Raspberry Pi: Support for Raspberry Pi Zero W board
• MATLAB Online: Acquire live images from USB webcams in MATLAB Online

Advanced Software Development

• Tab Completion: Describe your function syntaxes for custom tab completion and other contextual suggestions
• Unit Testing Framework: Run tests from the MATLAB Editor toolstrip
• App Testing Framework: Author automated tests for App Designer apps
• matlab.net.http Package: Stream data to and from a web service and handle forms and multipart messages
• C++ MEX Interface: Access MATLAB data and objects easier from C++

See the Release Notes for details.

Desktop

• Live Editor: Schreiben von MATLAB-Befehlen mit automatisierten, kontextbezogenen Hinweisen für Argumente, Eigenschaftswerte und alternative Syntaxvarianten​​​​​
• Live Editor: Exportieren von Live-Skripten in das LaTeX-Format​​​​​​​​​
• Live Editor: Anzeigen hochauflösender Diagramme in PDF-Ausgaben​​​
• Live Editor: Horizontale Ausrichtung von Text, Gleichungen und Bildern​​​​​​​​​​​
• Dokumentation: Verwendung des Live Editor in einem Webbrowser, um Beispiele aus der MATLAB-Online-Dokumentation zu öffnen, zu bearbeiten und auszuführen
• MATLAB Drive: Speicherung, Zugriff und Verwaltung Ihrer Dateien von überall
• Add-On-Manager: Anpassung Ihrer MATLAB-Umgebung durch Aktivieren und Deaktivieren von Add-Ons​​​​​​
• Add-On-Manager: Schnelleres Auffinden installierter Add-Ons durch Sortieren und Suchen​​​​​​​​​​
• Toolbox Packaging: Erstellen eines Einstiegshandbuchs für Ihre Toolbox aus einer Live-Skript-Vorlage​​​​​​​​​​​​​
• Toolbox Packaging: Teilen Sie Ihre Toolbox auf File Exchange direkt nach der Paketierung​​​​ mit anderen

Sprache und Programmierung

• Bericht zur Code-Kompatibilität: Erzeugung eines Berichts, der die Aktualisierung von Code auf ein neueres MATLAB-Release erleichtert​​

Mathematics

• decomposition -Objekt: Wiederholte Lösung linearer Systeme mit höherer Leistung
• lsqminnorm-Funktion: Finden der Lösung mit kleinster Norm für ein unterbestimmtes lineares System
• dissect-Funktion: Neuanordnung von Spalten einer dünn besetzten Matrix unter Nutzung von Nested-Dissection ordering
• vecnorm-Funktion: Berechnung vektorweiser Normen von Arrays
• polyshape-Objekt: Erstellen, Analysieren und Visualisieren von 2D-Polygonen

Grafiken

• geobubble-Funktion: Erstellen einer interaktiven Karte mit Kreisen, deren Größe und Farbe von den Datenwerten abhängen
• wordcloud-Funktion: Anzeigen von Wörtern in unterschiedlichen Größen je nach Häufigkeit oder benutzerdefinierten Größendaten
• binscatter-Funktion: Visualisieren der Datendichte mit dynamischer Anpassung der Kategoriegröße
• Unterstützung von Tall-Arrays: Visualisieren von Out-of-Memory-Daten mit plot, scatter und binscatter
• heatmap-Funktion: Sortieren von Zeilen und Spalten und Verwendung benutzerdefinierter Beschriftungen in einer Heatmap
• bar-Funktion: Bestimmung einzelner Balkenfarben

Datenimport und -export

• Benutzerdefinierter Datastore: Erstellung eines benutzerdefinierten Datastores
• datastore-Funktion: Arbeiten mit Daten im Microsoft Azure Blob Storage

Datenanalyse

• ischange-Funktion: Erkennung abrupter Änderungen in Daten
• islocalmin- und islocalmax-Funktionen: Erkennung lokaler Minima und Maxima in Daten
• rescale-Funktion: Skalierung von Daten auf einen angegebenen Bereich
• Tall-Arrays: Verwendung von Tall-Arrays in mehr Funktionen, darunter fillmissing, filter, median, polyfit und synchronize
• timetable-Daten-Container: Angabe darüber, ob jede Variable in einem timetable kontinuierliche oder diskrete Daten enthält; dabei wird die VariableContinuity-Eigenschaft verwendet.

Erstellung einer App

• App Designer: Erstellung von Apps mit zahlreichen unterschiedlichen 2D- und 3D-Diagrammen
• App Designer: Hinzufügen von Menüs aus der Komponentenbibliothek zu einer App
• App Designer: Angeben von Eingabeargumenten bei der Ausführung einer App
• App Designer: Hinzufügen einer Zusammenfassung, einer Beschreibung und eines Screenshots für die Paketierung und Kompilierung von Apps
• uitree- und uitreenode-Funktionen: Erstellung von Bäumen und Baumknoten in Apps
• uiconfirm-Funktion: Erstellung modaler Bestätigungsdialogfelder in Apps
• Toolbox Packaging: Hinzufügen von App Designer-Apps zur App-Galerie nach Installation der Toolbox
• MATLAB Online: Ausführen von App Designer-Apps in MATLAB Online

Performance

• App Designer: Schnelleres Laden von Apps
• Execution Engine: Verbesserte Leistung für Vektormathematik auf CPUs mit AVX2​​​
• Live Editor: Schnellere Ausführung von Live-Skripten mit Schleifen

Hardware-Unterstützung

• Arduino: Drahtlosverbindungen mit Arduino-Platinen via kostengünstigen Bluetooth-Adaptern
• Setup-Benutzeroberfläche für Arduino: Einrichtung einer Verbindung mit Ihrer Arduino-Platine über USB, Bluetooth oder WiFi
• Erkennung beim Verbinden mit Arduino: Erkennung verfügbarer Arduino-Unterstützung und -Beispiele beim Verbinden einer kompatiblen Arduino-Platine

Fortschrittliche Softwareentwicklung

• MATLAB Engine API für C++: Ausführung von MATLAB-Code aus Programmen in C++ mit Unterstützung für objektorientierte Programmierung sowie in asynchroner Weise
• MATLAB Engine API für C++: Übergeben von Daten zwischen Programmen in C++ und MATLAB mit MATLAB-Datenarrays
• Java SE 8: MATLAB-Unterstützung mit verbesserter Sicherheit und Zugriff auf neue Java-Funktionen​​​
• MinGW 5.3: MATLAB-Unterstützung​​​
• Microsoft Visual Studio 2017: MATLAB-Unterstützung für Microsoft Visual Studio 2017 Community, Professional und Enterprise Edition​
• Python Version 3.6: MATLAB-Unterstützung
• MATLAB-Handle-Klassenmethode: Hinzufügen eines Listeners für ein Ereignis, ohne dass der Listener an das Quellobjekt gebunden wird
• Unit Testing Framework: Bereitstellung von Codeabdeckungsberichten im Cobertura-Format zur Verbesserung der kontinuierlichen Integrations-Workflows​​​

Ausführliche Informationen finden Sie in den Release Notes.

Desktop

• Live Editor: interaktive Bearbeitung von Abbildungen einschließlich des Titels, der Beschriftungen, der Legende und anderer Anmerkungen
• Live Editor: Vorschläge für falsch geschriebene Befehle und Variablen
• Live Editor: Kopieren von Live-Script-Ausgaben in andere Anwendungen
• Live Editor: Halten des Mauszeigers über Variablen, um ihren aktuellen Wert anzuzeigen
• Add-On-Explorer: Entdecken und Installieren von File Exchange-Beiträgen, die auf GitHub gehostet werden, mittels Add-On-Explorer
• MATLAB Online: Zugriff auf MATLAB über Ihren Webbrowser

Sprache und Programmierung

• string-Arrays: Erstellung von string-Arrays mit doppelten Anführungszeichen
• missing-Funktion: Zuweisung fehlender Werte in wesentlichen Datentypen wie z.B.: double, datetime, categorical und in string-Arrays
• issortedrows-Funktion: Ermitteln, ob Matrix - und Tabellenzeilen sortiert sind
• sort- und sortrows-Funktionen: Angeben von Optionen für die Sortierung komplexer Zahlen und die Platzierung fehlender Elemente
• issorted-Funktion: Abfragen der Sortierreihenfolge mit den Optionen monoton, streng monoton, streng steigend und streng fallend

Grafiken

• heatmap-Funktion: Visualisierung von Tabellen- oder Matrixdaten als Heatmap
• legend-Funktion: Erstellung von Legenden, die aktualisiert werden, wenn Daten auf den Achsen hinzugefügt oder entfernt werden
• Kategorische Darstellung: Verwendung kategorischer Daten in grafischen Darstellungsfunktionen und Anpassung der Achsen mit kategorischen Linealen
• histogram-Funktion: Darstellung von Histogrammen von datetime- und duration-Daten

Datenimport und -export

• datastore- und tabularTextDatastore-Funktionen: automatische Erkennung und Rückgabe von Datums- und Zeitdaten in Textdateien
• Import-Tool: interaktives Importieren von Strings und kategorischen Arrays
• detectImportOptions-Funktion: Steuerung von Importeigenschaften von Textdateien mit fester Breite
• RESTful-Webservices: Unterstützung der HTTP-Methoden PUT und DELETE in webread, webwrite und websave

Datenanalyse

• tall-Arrays: Arbeit mit tall-Arrays mit mehr Funktionen, darunter ismember, sort, conv und Funktionen für gleitende Statistiken
• isoutlier- und filloutliers-Funktionen: Erkennung und Ersetzung von Ausreißern in einem Array oder einer Tabelle
• smoothdata-Funktion: Glättung verrauschter Daten in einem Array oder einer Tabelle mit Filterung oder lokaler Regression
• summary-Funktion: Berechnung von zusammenfassenden Statistiken und Informationen zu Variablen in Tabellen und Timetables
• movmad- und movprod-Funktionen: Berechnung der gleitenden Median-Absolutabweichung und des gleitenden Produkts eines Arrays
• bounds-Funktion: gleichzeitige Ermittlung des kleinsten und des größten Elements eines Arrays
• fillmissing-Funktion: Ersetzung fehlender Daten in einem Array oder einer Tabelle mit der Option für gleitenden Durchschnitt oder gleitenden Median

Erstellung einer App

• App Designer: interaktives Tutorial zur Erstellung von Apps
• App Designer: Zoomen und Schwenken in Darstellungen
• App Designer: Konfigurieren von Spalten einer Tabelle so, dass sie automatisch die gesamte Tabellenbreite ausfüllen
• App Designer: Verwalten häufig verwendeter Design-Einstellungen im entsprechenden Dialogfeld

Performance

• Execution Engine: bessere Leistung beim Festlegen von MATLAB-Objekteigenschaften
• save-Funktion: Speichern von MAT v7.3-Dateien ohne Komprimierung zur Verbesserung der Leistung auf einigen Speichergeräten
• memoize-Funktion: Caching von Ergebnissen einer Funktion, damit sie beim erneuten Aufruf mit denselben Eingaben nicht erneut ausgeführt werden muss
• Skripte: verbesserte Leistung von Skripten durch geringeren Ausführaufwand
• try, catch-Block: verbesserte Leistung von try-Blöcken durch geringeren Ausführungsaufwand

Hardware-Unterstützung

• Arduino: Lesen von Quadratur-Encodern
• Arduino: Herstellung von Drahtlosverbindungen mit der Arduino MKR1000-Platine über WLAN
• iPhone- und Android-Sensoren: lokale Protokollierung von Sensordaten auf Android- oder iOS-Geräten zur späteren Analyse

Fortschrittliche Softwareentwicklung

• Objekteigenschaften: Validierung von Objekteigenschaftswerten nach Typ, Größe, Form oder anderen Parametern
• Mocking Framework: Isolierung eines Teils eines Systems zum Testen, indem das Verhalten abhängiger Komponenten imitiert wird
• Unit Testing Framework: Erfassung von bei Tests generierten Screenshots und Abbildungen mit TestReportPlugin
• Unit Testing Framework: Steuerung der runtests-Funktion mit Optionen für Debugging, strikten Modus und Ausführlichkeit
• Performance Testing Framework: Anzeigen von Statistiken aus Testmessungen mit der sampleSummary-Methode

Desktop

• Live Editor: Achsen in Ausgabeabbildungen schwenken, zoomen und drehen
• Live Editor: Gleichungen interaktiv mithilfe des Gleichungseditors erstellen und bearbeiten
• Live Editor: Neue Abschnitte erstellen und Text schnell mithilfe von Autoformatierung formatieren
• Befehlsfenster: Aktualisierte Anzeige für Arrays anzeigen, einschließlich Überschriften, die Klasse, Größe und Form angeben
• Produkt-Testversionen: Testversionen für MathWorks-Produkte mit dem Add-On-Explorer herunterladen
• Toolbox Packaging: Live-Skript-Beispiele einbeziehen, info.xml- und helptoc.xml-Vorlagen für benutzerdefinierte Dokumentation erstellen und Java-Klasse-Pfad bei Installation ändern

Sprache und Programmierung

• Funktionen in Skripten: Lokale Funktionen in Skripts für verbesserte Wiederverwendung und Lesbarkeit von Code definieren
• string-Array Textdaten effizient manipulieren, vergleichen und speichern
• timetable-Datencontainer: Tabellendaten mit Zeitstempel mit zeitbasierter Indizierung und Synchronisation verwalten
• timerange-Funktion: Auf alle Daten in einem festgelegten Zeit- und Datumsbereich in einer timetable zugreifen
• vartype-Funktion: Auf alle Variablen eines festgelegten Datentyps in einer Tabelle zugreifen
• table-Datencontainer: Alle Variablen in einer Tabelle mit kompatiblen Typen mithilfe der Variables-Eigenschaft referenzieren
• dir-Funktion: Rekursiv nach Ordnern und Unterordnern suchen

Mathematik

• Implizite Erweiterung: Elementweise Operationen und Funktionen mit automatischer Erweiterung von Dimensionen der Länge 1 auf Arrays anwenden
• graph- und digraph-Objekte: Graphisomorphismus, zweifach verbundene Komponenten, Schnitteckpunkte und Knotenkondensation berechnen
• graph- und digraph-Objekte: Graphen und Netzwerke in 3D visualisieren
• digraph-Objekt: Kantenrichtungen in einem gerichteten Graph mithilfe der flipedge-Funktion umkehren

Grafiken

• Darstellung von Datum und Zeit: datetime- oder duration-Daten in gewöhnlichen Darstellungsfunktionen verwenden und Diagramme mit datetime- und duration-Linealen anpassen
• polarscatter- und polarhistogram-Funktionen: Punkt- und Histogrammdiagramme in Polarkoordinaten erstellen
• fimplicit- und fimplicit3-Funktionen: Implizite Funktionen der Form f(x,y) = 0 und f(x,y,z) = 0 darstellen
• Tick-Formatierungsfunktionen Text, Position, Drehung und Format für Tick-Labels für Achsen anpassen
• errorbar-Funktionen: Vertikale und horizontale Fehlerbalken erstellen und Hutbreite steuern
• plot-Funktion: Standort und Frequenz von Markierungen mit der MarkerIndices

Datenimport und -export

• readtable-Funktion: Datums- und Zeitdaten in Text- und Kalkulationstabellendateien automatisch erkennen und zurückgeben
• detectImportOptions-Funktion: Layout von Text- und Excel-Dateien erkennen und Importoptionen auf readable anpassen
• VideoReader-Objekt: Videobilder schneller aus MP4- und MOV-Dateien auf Windows-Systemen lesen
• imageDatastore-Funktion: Bilderstapel für schnellere Verarbeitung in Anwendungen für maschinelles Lernen und maschinelles Sehen lesen
• TallDatastore-Objekt: Vorverarbeitete und bereinigte Daten, die mithilfe der write-Funktion der MATLAB-tall-Arrays gespeichert wurden, effizient abrufen
• jsondecode, jsonencode-Funktionen: Strukturierte Daten in JSON-formatiertem Text verschlüsseln und entschlüsseln

Datenanalyse

• tall-Arrays: Daten, die zu groß für den Speicher sind, manipulieren und analysieren
• Funktionen für fehlende Daten: Fehlende Daten aus Arrays oder Tabellen mit ismissing, standardizeMissing, fillmissing und rmmissing suchen, auffüllen und entfernen.
• Kumulative Funktionen: NaNs mit 'omitnan' in cumsum, cummin und cummax ignorieren.
• discretize-Funktion: datetime- und duration-Arrays diskretisieren, um Daten mit Zeitstempel in regelmäßige Zeitintervalle zu trennen
• Beschränktes Schwenken und Zoomen: In eine einzelne Dimension für 2D- und 3D-Darstellungen schwenken und zoomen

Erstellung einer App

• App Designer: Gewöhnliche 2D-Darstellungen wie z. B. area, bar, contour, histogram, yyaxis und Funktionsdarstellungen in Apps einschließen
• App Designer: Legenden für 2D-Darstellungen in Apps erstellen
• App Designer: Tabellarische Anzeigen mithilfe vonuitable in Apps integrieren
• App Designer: Callback-Funktionen erstellen, die in mehreren Komponenten verwendet werden können
• App Designer: Bezeichnete Komponenten hinzufügen, positionieren und deren Größe ändern und Komponenten mit von Bezeichnungen abgeleiteten Namen erstellen

Performance

• Grafikdarstellung: Ausgaben mit einer großen Anzahl an Markern schneller und mit von weniger Speicherplatz rendern
• Execution Engine: Enge Schleifen mit skalarer Mathematik schneller ausführen
• Execution Engine: Objekte schneller konstruieren

Hardware-Unterstützung

• iPhone- und Android-Sensoren: Daten von mobilen Sensoren in der MathWorks-Cloud über ein WLAN- oder Mobilfunknetz protokollieren
• Arduino: Auf Schieberegister schreiben
• Raspberry Pi: PWM-Signale generieren und Servomotoren von GPIO-Pins auf Raspberry Pi steuern
• Raspberry Pi: Unterstützung für Raspberry Pi 3 Modell B
• Raspberry Pi: Von Sensoren lesen und auf die LED-Matrix auf einem Raspberry Pi Sense HAT schreiben

Fortschrittliche Softwareentwicklung

• matlab.net.http-Objekt: Auf HTTP-Dienste mit Protokollkontrolle auf niedriger Ebene zugreifen
• MATLAB Engine API für Java: MATLAB-Code aus Java-Programmen ausführen
• matlab.mixin.SetGet: Ungenaue Eigenschaftsnamen standardmäßig in Anrufen zum Einstellen und Abrufen erlauben
• Unit Testing Framework: Microsoft Word- oder Adobe-PDF-Berichte eines Testlaufs generieren
• Unit and Performance Testing Frameworks: Wiederverwendung und Lesbarkeit von Code mithilfe lokaler Funktionen in skriptbasierten Tests verbessern

Ausführliche Details hierzu finden Sie in den Release Notes.

Desktop

• Live Editor: Live Scripts mit eingebetteter Ausgabe erstellen und ausführen; Gleichungen und Bilder zur Verbesserung der interaktiven Erzählstruktur hinzufügen
• Toolboxes: Mit dem matlab.addons.toolbox-Paket benutzerdefinierte MATLAB Toolboxes programmatisch bündeln und installieren
• Tab-Vervollständigung: Parameternamen und Optionen in ausgewählten MATLAB-Funktionsaufrufen vervollständigen
• Schaltfläche „Anhalten“: Über den Editor und Eingabe-Debug-Modus die Ausführung eines Programms anhalten

Sprache und Programmierung

• datetime-Objekt: Einstellen des Standardgebietsschemas und Formats von datetime-Objekten im Bereich „Einstellungen“
• zeros-, ones- und eye-Funktionen: Erstellen von logischen Arrays

Mathematics

• Statistische Funktionen für Moving Windows: Statistiken für Moving Windows mit den Funktionen movmean, movsum, movmedian, movmax, movmin, movvar und movstd berechnen
• datetime- und duration-Arrays: Standardabweichungen mit std berechnen
• datetime- und duration-Arrays: Mit 'omitnan' oder 'omitnat' in den Funktionen mean, median, std und sum NaNs und NaTs ignorieren
• graph -und digraph-Klassen: Graphen und Netze mit Funktionen für die Berechnung von mit Zentralität und den nächstgelegenen Knoten analysieren
• svds-Funktionen: Singulärwerte mit verbesserter Leistung und Konvergenzverhalten für eine große Bandbreite von Matrizen berechnen
• median-Funktion: Mediane mit verbesserter Leistung berechnen
• cummin-, cummax-, cumprod- und cumsum-Funktionen: Berechnung kumulativer Minima, Maxima, Produkte und Summen mit verbesserter Leistung

Grafiken

• polarplot-Funktion: Daten in Polarkoordinaten darstellen und Eigenschaften von Polarachsen modifizieren
• yyaxis-Funktion: Diagramme erstellen mit zwei Y-Achsen und jede Y-Achse einzeln anpassen
• Legendenobjekt: Legendentitel hinzufügen und Callbacks erstellen, um Darstellungen beim Klicken auf Legendenelemente hervorzuheben
• histogram2-Funktion: Datenverknüpfung und Brushing für bivariate Histogramme aktivieren
• Funktionsausgaben: Mathematische Ausdrücke als Parameterlinie, Oberfläche und Kontur visualisieren
• Grafikdarstellung: Ausgaben mit einer großen Anzahl an Markern schneller rendern
• 3D-Schwenken und -Zoomen: Daten mit verbessertem Schwenk- und Zoomverhalten für Achsen in einer 3D-Ansicht untersuchen

Erstellung einer App

• App Designer: MATLAB Apps mit Linien- und Punktdiagrammen erstellen unter Verwendung einer verbesserten Designumgebung und eines erweiterten Komponentensets für die Benutzeroberfläche

Datenimport und -export

• writetable-Funktion: Bedeutend schneller beim Schreiben von Textdateien, vor allem bei großen Dateien
• readtable-Funktion: Schneller aus Excel-Dateien lesen
• writetable-Funktion: In Excel-Dateien auf Mac- und Linux-Plattformen schreiben
• spreadsheetDatastore-Funktion: Aus einer Sammlung von Excel-Dateien Daten importieren und verarbeiten.
• datastore-Funktion: Importieren eines TabularTextDatastore-Objekts mit verbesserter Datenformaterkennung
• ImageDatastore-Objekt: Anhand von Label-Eigenschaften Bild-Labels spezifizieren und mit splitEachLabel-, countEachLabel- und shuffle-Funktionen verarbeiten
• fileDatastore-Funktion: Einen benutzerdefinierten Datastore für eine Sammlung von Dateien erstellen, die zu groß für den Speicher ist
• readtable-Funktion: Textdateien mit automatischer Erkennung von Trennzeichen, Überschriften und Variablennamen lesen
• tabularTextDatastore- und imageDatastore-Funktionen: Objekte zum Importieren von großen Textmengen und Bilddatensammlungen erstellen

Performance

• Leistungstest-Framework Mit Unit Testing Framework MATLAB-Code-Leistung messen
• Grafikdarstellung: Darstellungen mit einer großen Anzahl von Markern schneller rendern
• writetable-Funktion: Bedeutend schneller beim Schreiben von Textdateien, vor allem bei großen Dateien
• readtable-Funktion: Schneller aus Excel-Dateien lesen
• median-Funktion: Mediane mit verbesserter Leistung berechnen
• cummin-, cummax-, cumprod- und cumsum-Funktionen: Berechnung kumulativer Minima, Maxima, Produkte und Summen mit verbesserter Leistung

Hardware-Unterstützung

• Raspberry Pi: Bilder aus USB-Webcams erfassen
• Arduino: Benutzerdefinierte Add-ons erstellen, um mit zusätzlichen Hardware- und Software-Bibliotheken zu verbinden

Fortschrittliche Softwareentwicklung

• Leistungstest-Framework Mit Unit Testing Framework MATLAB-Code-Leistung messen

Ausführliche Details hierzu finden Sie in den Release Notes.

Version 8.5.1 aus Release 2015aSP1 enthält Fehlerbehebungen.

Ausführliche Details hierzu finden Sie in den Release Notes.

Desktop

• Add-On-Explorer: Hinzufügen von Funktionen zu MATLAB, darunter von der Benutzergemeinschaft erstellte Toolboxen und MathWorks-Toolboxen, Apps, Funktionen, Modelle und Hardware-Unterstützung
• Dokumentation: Schnelleres Auffinden von Informationen mit der verbesserter Hilfe-Navigation und Browser-Shortcuts
• Tab-Vervollständigung: Komplette Befehle mit korrigierter Groß-/Kleinschreibung
• Befehlsvorschläge: Korrekturvorschläge für falsch geschriebene Funktionsnamen bei Aufruf des Hilfebefehls

Sprache und Programmierung

• findgroups und splitapply Funktionen: Aufteilen von Daten in Gruppen und Anwenden der Funktionen auf jede Datengruppe
• NaT Funktion: Erstellen eines Arrays von Not-a-time-Werten
• timezones Funktion: Anzeige einer Liste mit Zeitzonennamen
• help Befehl: Variable als Eingang des Hilfe- befehls angeben, statt den Variablenklassennamen zu bestimmen

Fortschrittliche Softwareentwicklung

• MATLAB-Schnittstelle zu Python: Python-Klassendefinitionen mit dem Befehl clear classes löschen; nützlich beim Laden geänderter Python-Klassen
• MATLAB-Schnittstelle zu Python: Übergabe eines Handles an eine Python-Funktion zu anderen Python-Funktionen, die aus MATLAB aufgerufen werden
• MATLAB-Engine für Python: Aufrufen von MATLAB-Funktionen und Objekten aus Python durch Verbindung zu einer laufenden MATLAB-Sitzung
• MEX Compiler-Unterstützung: Kompilieren von MEX-Dateien auf Windows-64-Bit-Systemen mit dem kostenlos verfügbaren MinGW-w64-Compiler ​
• Unit Testing Framework: Verbesserung der kontinuierlichen Integrations-Workflows mit Diagnostik des TAP-Plugins und eines XML​-Plugins im JUnit-Stil
• Unit Testing Framework: Anpassung des Testläufers mit Plugins, die unmittelbar endgültige Ergebnisse berichten und systemweite Qualifikationen durchführen​
• Unit Testing Framework: Wenn verfügbar, parallele Ausführung von Tests mit der Funktion runtests​ mit der Option UseParallel -
• Unit Testing Framework: Erkennen und Verhindern von testbezogenen Warnungen, die durch die neuen Klassen FailOnWarningsPlugin

Mathematics

• graph und digraph ausgegeben wurden: Erstellen, Analysieren und Visualisieren von Diagrammen und Netzwerken
• histcounts2 Funktion: Bivariate Daten lagern
• deg2rad und rad2deg Funktionen: Konvertierung zwischen Radiant und Grad
• datetime Arrays: Interpolation von Datum und Zeit mit interp1 Funktion
• Dauer Arrays: Durchführung von Dauerberechnungen mit interp1, eps, cummax, cummin, cumsum, modund rem Funktionen

Datenimport und -export

• Excel-Tabellen: Wiederholtes Schreiben und Lesen in der gleichen Tabelle mit verbesserter Leistung von xlsread, xlswrite, readtableund writetable Funktionen
• datastore Funktion: Datenimport von Bildersammlungen, die für den Speicher zu groß sind, als ImageDatastore
• datastore Funktion: Datenimport von Textdateien mit Unterstützung für zusätzliche Zeichenkodierungsschemata mit TabularTextDatastore​
• VideoReader Objekt: Schnelleres Lesen von Datenströmen aus Videodateien auf Mac

Grafiken

• Grafikdarstellung: Nutzung von DPI-sensiblen MATLAB-Grafiken für Apple Retina-Bildschirme und hochauflösende Bildschirme unter Windows
• Achsenobjekt: Festlegen der Position jeder Achse in einem Plot zur Kreuzung am Ursprung
• Numerisches Linealobjekt: Anpassung der Linealskalierung, Exponenten und Textstil für die Steuerung der Darstellung einer einzelnen Achse in einem Plot
• histogram2 Funktion: Plotten von bivariaten Histogrammen zur Steuerung der Balken, Normalisierung und des Displays
• MATLAB-Tabellen: Übersichtlichkeit in Balken-, Punkt- und Flächendiagrammen

Erstellung der grafischen Benutzeroberfläche

• Benutzerschnittstellenanzeige: Erstellung von DPI-sensiblen Benutzerschnittstellen für Apple Retina-Bildschirme und hochauflösende Bildschirme unter Windows

Performance

• MATLAB Execution Engine: Schnellere Ausführung von Programmen mit verbesserter Architektur
• table Datentyp: Datenzugriff mit verbesserter Leistung bei Verwendung von Punkt-Klammern
• Kategorische Arrays: Erstellung einer größeren Kategorienanzahl mit verbesserter Speichereffizienz und Leistung

Hardware-Unterstützung

• ​Raspberry Pi 2 Modell B: Erfassung von Sensor- und Bilddaten von Raspberry Pi 2 Boards mitMATLAB-Support-Paket für Raspberry Pi-Hardware
• ​BeagleBone Black: Erfassung von Sensor- und Bilddaten von BeagleBone Black Boards mit MATLAB-Support-Paket für BeagleBone Black-Hardware
• iOS-Sensoren: Erfassung von Sensordaten von Apple iOS-Mobilgeräten mit MATLAB Support-Paket für Apple iOS-Sensoren:

Ausführliche Details hierzu finden Sie in den Release Notes.

Desktop

• Dokumentation: Integration der Dokumentation für benutzerdefinierte Toolboxes in den MATLAB-Hilfebrowser
• maximale Arraygröße: Limitierung der maximalen Arraygröße, um die unbeabsichtigte Erstellung von sehr großen Matrizen zu verhindern
• Tab-Vervollständigung: Vervollständigung von Properties und Methoden von Klassen bei der Bearbeitung von Klassendefinitionsdateien

Sprache und Programmierung

• repelem Funktion: Wiederholung von Kopien von Arrayelementen, um ein größeres Array zu erstellen

Mathematik

• discretize Funktion: Gruppierung von numerischen Daten in Bins oder Kategorien
• Deskriptive Statistik: Nichtberücksichtigung von NaN- Werten in grundlegenden statistischen Funktionen, einschließlich max, min, mean, median, sum, var, stdund cov
• ismembertol und uniquetol Funktionen: Durchführung von Mengenvergleichen unter Berücksichtigung einer Toleranz
• Zufallszahlen: Erzeugung von Zufallszahlen mit dem mit double-Präzision arbeitenden, an SIMD orientierten Fast Mersenne Twister (dSFMT)-Algorithmus

Datenimport und -export

• Datastore: Lesen einer vollständigen Datei mithilfe der 'file'- Option für die ReadSize Eigenschaft
• Datastore: Paralleles Lesen von Daten aus einem datastore mit der partition Funktion unter Zuhilfenahme der Parallel Computing Toolbox
• webwrite Funktion: Senden von Daten an RESTful-Webdienste mit der HTTP-POST-Methode
• webread und websave Funktionen: Abrufen von Daten aus RESTful-Webdiensten mit der HTTP-POST-Methode

Performance

• MapReduce: Ausführen von mapreduce Algorithmen auf allen Computerclustern, die parallele Pools unterstützen unter Benutzung des MATLAB Distributed Computing Servers
• Interpolationsfunktionen: Schnellere Ausführung durch multithread-unterstützte Berechnungen

Hardware-Unterstützung

• IP Kamera Einlesen von Videos direkt aus Internet-Protocol-Kameras
• BeagleBone Black Hardware: Zugriff auf die BeagleBone Black Hardware mit dem MATLAB-Support-Paket für BeagleBone Black Hardware
• Arduino Hardware: Zugriff auf Arduino Leonardo und andere Platinen mit dem MATLAB-Support-Paket für Arduino Hardware

Ausführliche Details hierzu finden Sie in den Release Notes.

Desktop

• Integration der GIT- und Subversion-Versionsverwaltungssysteme über den Current-Folder-Browser, einschließlich Synchronisierung aus im Web gehosteten Repositorys wie z.B. GitHub
• Paketierung von benutzerdefinierten MATLAB-Toolboxes in eine eigenständige installierbare Datei
• Dialogfeld für die Verwaltung von benutzerdefinierten MATLAB-Toolboxen
• Vorzugssteuerung des ersten Arbeitsordners mit der Option, im Ordner aus der vorherigen MATLAB-Session zu starten
• Selbstbestimmtes eLearning direkt aus MATLAB verfügbar

Sprache und Programmierung

• datetime-, duration- und calendarDuration-Arrays für eine rationelle Berechnung, einen effizienten Vergleich und eine formatierte Anzeige von Daten und Uhrzeiten
• Vorschläge zur Korrektur von Syntaxfehlern im Befehlsfenster
• py-Paket für eine Verwendung von Python-Funktionen und -Objekten in MATLAB sowie eine Engine-Schnittstelle zum Aufruf von MATLAB aus Python
• matlab.wsdl.createWSDLClient-Funktion für den Zugriff auf SOAP-basierte Web-Dienste
• Workflow-Verbesserung beim Bearbeiten von classdef-Dateien, einschließlich unmittelbarer Auswirkungen auf vorhandene und neue Workspace-Variablen

Mathematik

• histcounts-Funktion für das Binning numerischer Daten
• triangulation-, nearestNeighbor- und pointLocation-Funktionen für die Identifizierung des nächsten Eckpunkts und das umschließende Dreieck oder den umschließenden Tetraeder für einen bestimmten Punkt
• Option zur Interpolation des 'next' und 'previous' Nachbarn mithilfe der interp1-Funktion und griddedInterpolant-Klasse
• Option zur Rundung auf eine bestimmte Anzahl Nachkommastellen oder signifikanter Stellen mit der round-Funktion
• boundary-Funktion und alphaShape-Klasse zum Erstellen eines entsprechenden Grenzbereichs um eine separate Gruppe von Punkten
• cummin- und cummax-Funktionen für die Berechnung des kumulativen Minimums bzw. Maximums eines Arrays
• Option zur umgekehrten Summierung für die Funktionen cumsum, cummin, cummax und cumprod
• Median- und Modusberechnung von kategorischen Daten

Datenimport und -export

• Schnellerer Datenimport aus Textdateien mit dem Import-Tool und den readtable- und textscan-Funktionen
• Import von Daten als categorical- und datetime-Arrays mithilfe der readtable- und textscan-Funktionen
• Datenimport aus Textdateien und Textdateisammlungen, die nicht in den Speicher passen, mithilfe der datastore-Funktion
• VideoReader-Leistungsverbesserung und die Möglichkeit, das Video ab einem bestimmten Zeitpunkt zu lesen
• tcpclient-Funktion zum Schreiben und Lesen von Daten aus Geräten und Servern im Netzwerkverbund mithilfe von socket-basierten Verbindungen
• webread-Funktion für den Import von Onlinedaten, einschließlich JSON-, CSV- und Bilddaten

Grafiken

• Neue MATLAB-Grafiken mit mehr Klarheit und verbessertem Erscheinungsbild
• Verbesserte Infrastruktur beruhend auf MATLAB-Objekten
• Drehbare Achsen-Tick-Labels
• Automatisches Update der Tick-Labels datetime und duration mithilfe der plot-Funktion
• histogram-Funktion für die Darstellung von Histogrammen
• animatedline-Funktion für die Generierung von Linienanimationen
• Anzeige mehrsprachiger Texte und Symbole

Erstellung der grafischen Benutzeroberfläche

• "uitab"- und "uitabgroup"-Komponenten zum Erstellen von Benutzeroberflächen mit Registerkartenstruktur

Performanz und Big Data

• Analyse von Big Data auf dem Rechner, der mit der mapreduce-Funktion auf Hadoop skaliert werden kann
• Mehr Leistung für das Sortieren von kategorischen Daten mit der sort-Funktion

Ausführliche Details hierzu finden Sie in den Release Notes.

Desktop

• Befehlsverlauf als Popup zum Wiederaufrufen, Anzeigen, Filtern und Suchen von kürzlich genutzten Befehlen im Befehls-Fenster
• Zusammenführungsoption im MATLAB Comparison Tool zur Beseitigung von Unterschieden zwischen Textdateien
• Speichern von Workspace-Variablen und ihrer Werte in einem MATLAB-Skript

Sprache und Programmierung

• Korrekturvorschläge für falsch geschriebene, benutzerdefinierte Funktionen im Befehls-Fenster.
• Optimierte Einrichtung des MEX-Compiler und verbesserte Fehlerbehebung
• Mehrdimensionale Array-Unterstützung für flipud-, fliplr- und rot90-Funktionen
• Option zur Ausführung von circshift in einer benutzerdefinierten Dimension

Mathematik

• Funktionen wie isdiag, isbanded, issymmetric, ishermitian, istril, istriu und bandwidth zum Testen von Matrixstrukturen
• sylvester-Funktion zur Lösung der Sylvester-Gleichung
• Option, damit eig-Funktion linke Eigenvektoren berechnet
• Option, damit die Funktionen rand, randi und randn Arrays aus Zufallszahlen erstellen, die dem Datentyp einer vorhandenen Variablen entsprechen

Datenimport und -export

• Webcam-Unterstützung zur Vorschau und Erfassung von Live-Bildern und -Video
• Rasperry Pi-Hardware-Unterstützung zur Steuerung von Geräten, wie z. B. Motoren und Stellglieder, und zur Erfassung von Daten aus Sensoren und Kameras, direkt aus MATLAB

Performanz

• Leistungsverbesserungen der conv2-Funktion mit drei Eingangswerten
• Leistungsverbesserungen der filter-Funktion für FIR und IIR

Ausführliche Details hierzu finden Sie in den Release Notes.