R2016b im Überblick



Neue Releases

Mit den Produkt-Releases erhalten Sie zweimal im Jahr Zugang zu neuen Funktionen sowie zu neuen Produkten. Erfahren Sie mehr über die Vorteile eines Upgrades von MATLAB®- und Simulink®-Produkten

Highlights der Release

Die Arbeit mit diesen ist jetzt noch einfacher.

Trainieren Sie Modelle schneller, verwenden Sie Big Data und generieren Sie C/C++-Code aus Modellen.

Just-in-time-Builds für verbesserte Leistung beim Ausführen von Simulationen im Accelerator-Modus.


Ressourcen


Updates nach Produkt

MATLAB Product Family

  • Tall Arrays zum Manipulieren von Daten, die zu groß für den Speicher sind
  • timetable-Datencontainer zum Indizieren und Synchronisieren von Tabellendaten mit Zeitstempel
  • Lokale Funktionen in Skripts für verbesserte Wiederverwendung und Lesbarkeit von Code definieren
  • MATLAB®-Code aus Java®-Programmen mit der MATLAB Engine API für Java ausführen
  • Datenprotokollierung von iPhone- und Android™-Sensoren in der MathWorks®-Cloud
  • Graphdatenbankschnittstelle zum Abrufen von Neo4j®-Daten
  • Unterstützung für die Bereitstellung von MATLAB-Anwendungen, einschließlich Tall Arrays, auf einem Spark™-Cluster
  • Möglichkeit zur parallelen Verarbeitung von Big Data mit Tall Arrays auf Ihrem Desktop und auf Servern und Spark-Clustern mit MATLAB Distributed Computing Server™
  • Big Data-Algorithmen für die Verarbeitung von Out-of-Memory-Daten einschließlich Dimensionsreduzierung, deskriptiver Statistik, k-Means-Clustering, linearer Regression, logistischer Regression und Diskriminantenanalyse
  • Bayes’sche Optimierung für die automatische Abstimmung von Algorithmusparametern für maschinelles Lernen und Nachbarschaftskomponentenanalyse (NCA, Neighborhood Component Analysis) für die Auswahl von Modellfunktionen des maschinellen Lernens
  • Automatische C-/C++-Code Generierung für SVM und logistische Regressionsmodelle mit MATLAB Coder™
  • Unterstützung für volumetrische Bilddaten mithilfe von 3D-Superpixeln für einfaches lineares iteratives Clustering (SLIC, Simple Linear Iterative Clustering) und 3D-Filtern von Medianen
  • Objekterkennung mithilfe von regionsbasierten neuronalen Deep Learning-Faltungsnetzwerken (R-CNNs)
  • Ein neues Produkt für das Entwickeln von Risikomodellen und das Durchführen von Risikosimulationen
  • Daten von mit dem Internet verbundenen Sensoren erfassen und MATLAB-Analysen in der Cloud mithilfe von Funktionen aus Statistics and Machine Learning Toolbox™, Signal Processing Toolbox™, Curve Fitting Toolbox™ und Mapping Toolbox™ ausführen

Simulink Product Family

  • Verbesserte Leistung mithilfe des JIT-Compilers für Simulationen, die im Accelerator-Modus ausgeführt werden
  • Initialisieren, Zurücksetzen und Terminieren von Subsystemen zum Modellieren von dynamischem Verhalten bei Inbetriebnahme und Stilllegung
  • Angeben von Leser- und Schreiberblöcken für vollständige Kontrolle über Zurücksetzungszustandsverhalten von überall im Modell aus
  • Hardware-Unterstützung von Raspberry Pi™ 3 und Google® Nexus™
  • Property Inspector, Model Data Editor und Symbol Manager für optimiertes Bearbeiten von Parametern und Daten
  • Erweiterte Blockbibliotheken für das Modellieren von perfekten, halbperfekten und echten Gassystemen

Signal Processing and Communications

  • Signal Analyzer-App zum Durchführen von Zeit- und Frequenzbereichsanalyse von mehreren Zeitreihen
  • Modellier-Support für atmosphärische und Mehrwegweitergabeeffekte auf Schmalband- und Breitbandsignalen
  • IEEE® 802.11ah™-Unterstützung und Mehrbenutzer-MIMO-Empfängerfähigkeit
  • Audio-Plugin-Hosting zum Ausführen und Testen von VST-Plugins direkt in MATLAB

Code Generation

  • Releaseunabhängige Codeintegration, zur Wiederverwendung aus mit früheren Releases generiertem Code
  • Generierung von leicht integrierbarem Code, unabhängig von der Softwareumgebung, einschließlich dynamischem startup- und shutdown-Verhalten
  • Simulationsunterstützung von AUTOSAR-Basissoftware einschließlich Diagnostic Event Manager (DEM) und NVRAM Manager (NvM)
  • Adaptives Pipelining mit Angabe der Zieltaktfrequenz zum automatischen Einfügen von Pipelinestufen und ein Logic Analyzer für die Visualisierung und Analyse von Zustandsübergängen und Zuständen (mit DSP System Toolbox™)

Verification and Validation

  • Überprüfung während der Bearbeitung für die Erkennung und Behebung von Problemen mit der Kompatibilität mit Standards zur Entwicklungszeit
  • Automatic test generation for C code S-functions
  • Unterstützung des CERT C-Coding-Standard zur Erkennung von Sicherheitsrisiken in Embedded Software.

Release Notes by Product

* Indicates major update