R2018b auf einen Blick

 

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Release Highlights

Entwickeln Sie Steuerungen und Entscheidungssysteme mit Reinforcement Learning, trainieren Sie Deep-Learning-Modelle auf NVIDIA DGX- und Cloud-Plattformen, und wenden Sie Deep Learning auf 3D-Daten an.

Entwerfen und simulieren Sie AUTOSAR-Software, nutzen Sie Schnittstellen zu HD-Karten von HERE und erzeugen Sie Energiebilanzberichte.

Entwerfen und analysieren Sie System- und Softwarearchitekturen mit System Composer.

Verwenden Sie Projekte in MATLAB und Simulink, um Ihre Arbeit zu organisieren, zu verwalten und an andere Personen weiterzugeben.

Erlernen Sie in einem interaktiven Tutorial die Grundlagen zum Erstellen, Bearbeiten und Simulieren von Simulink-Modellen.

Programmieren und debuggen Sie eigenständige Zustandsautomaten als MATLAB-Objekte und führen Sie sie aus. Hierfür stehen grafische Benutzeroberflächen zur Verfügung.


Weitere Ressourcen


Updates nach Produkt

MATLAB® Produktfamilie

MATLAB

  • Projekte: Verwenden Sie Projekte in MATLAB und Simulink, um Ihre Arbeit zu organisieren, zu verwalten und an andere Personen weiterzugeben.
  • Unterstützung für Parquet-Dateien: Lesen und schreiben Sie einzelne Parquet-Dateien oder große Mengen solcher Dateien.
  • C++-Schnittstelle: Rufen Sie C++-Bibliotheksfunktionen von MATLAB aus auf.

MATLAB Parallel Server (früher MATLAB Distributed Computing Server)

  • Aktualisiertes Lizenzmodell: Unterstützung für uneingeschränkte Skalierung pro Benutzer

Text Analytics Toolbox

  • Edit-Distanz: Finden Sie Ähnlichkeiten zwischen Strings und Dokumenten mithilfe der Levensthein-Distanz und anderer Distanzmessungen.

Predictive Maintenance Toolbox

  • Diagnostic Feature Designer: Extrahieren und visualisieren Sie interaktiv Merkmale aus gemessenen oder simulierten Daten und weisen Sie ihnen Ränge zu, um Diagnosen und Prognosen für Maschinen zu erhalten.

Statistics and Machine Learning Toolbox

  • Machine-Learning-Apps: Trainieren Sie naive Bayes-Modelle in Classification Learner und exportieren Sie Visualisierungen in Abbildungen in Classification Learner und Regression Learner.
  • Machine-Learning-Algorithmen: Führen Sie ein dichtebasiertes räumliches Clustering von Anwendungen mit Rauschen (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, DBSCAN), Hyperparameter-Optimierungen für Multiclass-Klassifikationen mit Kernels sowie schnellere Trainings von Gradient Boosted Trees (ähnlich XGBoost) durch.

Test & Measurement

Data Acquisition Toolbox

  • Analog Output Generator-App: Schreiben Sie Daten in analoge Ausgangskanäle auf Ihrem DAQ-Gerät.

Instrument Control Toolbox

  • Modbus Explorer-App: Konfigurieren Sie die Modbus-Kommunikation, und lesen und schreiben Sie in Registern, ohne Code zu schreiben.

Image Acquisition Toolbox

  • Unterstützung für Velodyne LiDAR: Streamen Sie Live-LiDAR-Punktwolken in MATLAB oder auf Datenträger.

Deep Learning

Reinforcement Learning Toolbox

  • Ein neues Produkt für Entwurf und Training von Richtlinien mithilfe von Reinforcement Learning

Deep Learning Toolbox

  • 3D-Volumendaten: Trainieren Sie Deep-Learning-Netze anhand von 3D-Bilddaten.
  • Deep Network Designer: Erstellen Sie Netze für Computer-Vision-, Signal- und Textanwendungen und generieren Sie MATLAB-Code aus der App.
  • Rekurrente Netze: Kombinieren Sie LSTM- und Faltungsebenen zur Videoklassifikation und Gestenerkennung.
  • ONNX-Unterstützung: Verwenden Sie ONNX mit LSTM-Netzen und Modellen der Computer Vision System Toolbox

Simulink® Produktfamilie

Simulink

  • Schedule Editor: Planen Sie die Ausführung Ihrer Modellkomponenten explizit.
  • Simulink Onramp: Erlernen Sie in einem interaktiven Tutorial die Grundlagen zum Erstellen, Bearbeiten und Simulieren von Simulink-Modellen.
  • Signal Editor: Erstellen Sie Signale per Maus oder Touch und fügen Sie sie ein. Hierfür stehen grafische Benutzeroberflächen zur Verfügung.
  • Externer Modus: Verwenden Sie Dashboard-Blöcke und Simulation Data Inspector, um Modelle interaktiv auf Arduino und Raspberry Pi auszuführen.

System Composer

  • Ein neues Produkt für Entwurf und Analyse von System- und Softwarearchitekturen

Stateflow

  • Stateflow-Diagramme in MATLAB: Programmieren und debuggen Sie eigenständige Zustandsautomaten als MATLAB-Objekte und führen Sie sie aus. Hierfür stehen grafische Benutzeroberflächen zur Verfügung.

SoC Blockset

  • Ein neues Produkt für Entwurf, Bewertung und Implementierung von SoC-Hardware- und -Softwarearchitekturen

Signalverarbeitung und Kommunikation

Mixed-Signal Blockset

  • Ein neues Produkt für Entwurf und Simulation von Analog- und Mischsignalsystemen

SerDes Toolbox

  • Ein neues Produkt für den Entwurf von SerDes-Systemen und die Erzeugung von IBIS-AMI-Modellen für digitale Hochgeschwindigkeits-Interconnects

5G Toolbox

  • 5G-NR-Uplink: Wellenformgenerierung und Simulation von PUSCH-Referenzen auf Verbindungsebene

Audio Toolbox

  • Merkmalextraktion: Berechnen Sie Gammatone-Cepstral-Koeffizienten (GTCC), Harmonik und elf spektrale Deskriptoren für Machine-Learning- und Deep-Learning-Anwendungen.
  • Projekterzeugung aus JUCE-Plugins: Erzeugen Sie ein JUCE C++-Projekt aus Ihrem MATLAB-Audio-Plugin (erfordert MATLAB Coder).

Antenna Toolbox

  • Analyse installierter Antennen: Führen Sie eine Analyse installierter Antennen auf elektrisch großen Plattformen durch.

Communications Toolbox

  • Instrumentenkonnektivität in der Wireless Waveform Generator-App: Führen Sie eine Over-the-Air-Übertragung von Funk-Wellenformen mit HF-Instrumenten durch (erfordert die Instrument Control Toolbox).

Sensor Fusion and Tracking Toolbox

  • Tracker für mehrere Objekte: Verfolgen Sie Einzelobjekte und erweiterte Objekte mit JPDA- und PHD-Trackern.

Bildverarbeitung und Computer Vision

Image Processing Toolbox

  • 3-D-Bildverarbeitung und Volumenvisualisierung

Computer Vision Toolbox

  • YOLO v2-Objektdetektor: Trainieren Sie einen Deep-Learning-Objektdetektor von „You Only Look Once“ (YOLO) v2.
  • Semantische 3D-Segmentierung: Klassifizieren Sie Pixelregionen in 3D-Volumen mithilfe von Deep Learning.
  • Codegenerierung für die Verarbeitung von Punktwolken: Generieren Sie C-Code für Punktwolken-Verarbeitungsfunktionen mit MATLAB Coder.
  • Velodyne Point Cloud Reader: Lesen Sie LiDAR-Daten von Puck LITE- und Puck Hi-Res-Gerätemodellen.

Automobilindustrie

AUTOSAR Blockset

  • Ein neues Produkt für Entwurf und Simulation von AUTOSAR-Software

Automated Driving Toolbox

  • HERE HD Live Map Reader: Lesen und visualisieren Sie Daten aus hochauflösenden Karten, die für Anwendungen im automatisierten Fahren bestimmt sind.

Powertrain Blockset

  • Effizienz von Antriebssystemen: Bewerten und berichten Sie Energie- und Leistungsverluste auf Komponenten- und Systemebene.

Vehicle Dynamics Blockset

  • Kinematics and Compliance Virtual Test Laboratory: Erzeugen Sie zugeordnete Kalibrierungsparameter für Aufhängungen aus Daten in Kalkulationstabellen.

Verifikation und Validierung

Polyspace-Produktfamilie

  • Neue Serverprodukte für die Ausführung statischer Polyspace-Analysen auf Servercomputern
  • Neue Webbrowser-basierte Produkte zur Überprüfung von Fehlererkennungs- und Codebeweisergebnissen

Simulink Requirements

  • Roundtrip-Workflow mit Anforderungstools: Importieren Sie Anforderungen aus Anforderungstools von Drittanbietern, ändern Sie sie und exportieren Sie sie über ReqIF zurück.

Simulink Test

  • Zeitliche Bewertungen für die Anforderungsverifikation: Übersetzen Sie Anforderungen in Textform in ausführbare Bewertungen mit präziser Semantik.
  • Beobachterblöcke: Erfassen Sie Signale, ohne das Modell oder die Schnittstelle zu stören.

Release Notes nach Produkt

* weist auf umfangreiches Update hin