R2022a – Updates für die MATLAB- und Simulink-Produktfamilien - MATLAB & Simulink

R2022a im Überblick

 

Die Neuheiten im Überblick

Profitieren Sie optimal von MATLAB und Simulink, indem Sie die neueste Version herunterladen.

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    R2022a Release Highlights

    Neue Produkte

    Wichtige Updates

    • Econometrics Toolbox: Kointegrationstests durchführen und multivariate Zeitreihenmodelle interaktiv in der Econometric Modeler-App einpassen
    • MATLAB Compiler SDK: Veröffentlichen Sie eine MATLAB-Funktion als Docker-Container-Microservice
    • MATLAB Production Server: Benutzerdefinierte Anfrage-URLs können bereitgestellten MATLAB-Funktionen zugeordnet, statische Inhalte angeboten und benutzerspezifische Anfrage-Kopfzeilen erstellt werden
    • Polyspace Access: Erkennen Sie Codierfehler, überprüfen Sie die Ergebnisse statischer Analysen und überwachen Sie Softwarequalitätsmetriken
    • Requirements Toolbox: Anforderungen lassen sich mit MATLAB-Code und -Tests verknüpfen, formalisieren und validieren
    • Risk Management Toolbox: Sie können die erwarteten Kreditausfälle (ECL - Expected Credit Loss) über die Gesamtlaufzeit für einzelne Vermögenswerte oder ganze Portfolios berechnen
    • Robotics System Toolbox: Bauen Sie quaderförmige Szenarien auf und simulieren Sie Sensormesswerte für Robotikanwendungen
    • Signal Processing Toolbox: KI-Abläufe: Vorverarbeitung, Merkmalsextraktion und Signalkennzeichnung
    • Simulink Check: Sie können benutzerdefinierte Edit-Time-Checks (Überprüfungen zur Bearbeitungszeit) verfassen und Verstöße gegen den Model Advisor begründen
    • Simulink Real-Time: Linux-Plattformunterstützung für Entwicklungscomputer

    Release-Hinweise nach Produkt

    MATLAB-Produktfamilie

    MATLAB

    • 3 neue Apps: Data Cleaner, Hardware Manager, Code Compatibility Analyzer
    • pcode: Neues pcode-Dateiformat mit stärkerer Obfuskation
    • Python: Einfachere Schlüsselwortübertragung mit name=value-Syntax und Editor-Unterstützung für Python-Code
    • Grafik: Erstellen animierter GIF-Dateien, Übertragen von Tabellen direkt in plot-, plot3-, polarplot- und andere Funktionen zur grafischen Darstellung von Zeilen
    • Erstellung einer App: Erstellen benutzerdefinierter UI-Komponenten mit dem App Designer
    • Live Editor: Entwickeln eigener Live Editor Tasks
    • N-D Array-Mathematik: tensorprod, pagemldivide, pagemrdivide und pageinv
    • Parquet-Dateien: Bedingte Filter (Predicate Pushdown) mit rowfilter; Unterstützung für das Lesen und Schreiben von Zeilengruppen und verschachtelten Datenstrukturen

    KI, Data Science und Statistik

    Deep Learning Toolbox

    • Modellkomprimierung (Pruning): Erstellen komprimierter Versionen von Modellen, die weniger Computerressourcen verbrauchen
    • MATLAB Deep Learning Model Hub: Entdecken und verwenden von vortrainierten Deep-Learning-Modellen
    • Bereitstellung importierter Modelle: Codegenerierung für zusätzliche integrierte Keras- und ONNX-Ebenen
    • Batch-Experimente mit Experiment Manager: Ausführen mehrerer Experimente gleichzeitig auf einem Remote-Cluster (erfordert MATLAB Parallel Server)
    • 1D-Faltungsnetzwerke: Erstellen und Trainieren von Netzen mit transponierter 1D-Faltung für Sequenz- und Zeitreihendaten

    Statistics and Machine Learning Toolbox

    • Apps für Machine Learning: Sitzungen speichern und fortsetzen; Merkmale nach Wichtigkeit bewerten und auswählen, Reservieren von Daten zum Testen
    • Inkrementelles Machine Learning: Drift-Erkennung an Streamingdaten durchführen, Trainieren von Kernel und linearen Mehrklassenmodellen
    • Bereitstellung: Generieren von C/C++ Code zur Inferenz mit flachen neuronalen Netzen
    •  Simulink: Simulink-Block für Gaußsche Prozessregression

    Curve Fitting Toolbox

    • Curve Fitter-App: Neues benutzerfreundlicheres Toolstrip-Design, Auswahl von Einpassungs- und Validierungsdaten aus MATLAB-Tabellendatentypen

    Regelungssysteme

    Model Predictive Control Toolbox

    • MISRA C 2012: Implementierung von MISRA C:2012-konformen Reglern mit linearen MPC- und ADAS-Blöcken in Simulink

    System Identification Toolbox

    • Nichtlineare Systemidentifikation: Erstellen von Hammerstein-Wiener-Modellen, die auf Machine-Learning-Algorithmen basierende Regressionsfunktionen nutzen

    Simulink Design Optimization

    • Surrogate Optimization Solver in Response Optimizer- und Parameter Estimator-App: Beschleunigen zeitraubender Optimierungsprobleme

    Reinforcement Learning Toolbox

    • Model-Based Policy Optimization Agent: Verwenden eines Umgebungsmodells, um Probeneffizienz und -untersuchung zu verbessern
    • Multi-Agent Reinforcement Learning: Mehrere Agenten zentral trainieren, um effizienter zu untersuchen und zu lernen

    Predictive Maintenance Toolbox

    • Bereitstellung: Generieren von C/C++ Code für RUL-Ähnlichkeitsmodelle, Metriken rotierender Maschinen und nichtlineare Signalmerkmale
    • Diagnostic Feature Designer: Extraktion stationärer Zeitreihenmerkmale aus Signaldaten

    Mathematik und Optimierung

    Optimization Toolbox

    • Problembasierter Optimize Live Editor Task: Lösen von Optimierungsproblemen und Gleichungssystemen mithilfe einer visuellen Benutzeroberfläche

    Global Optimization Toolbox

    • Problembasierter Optimize Live Editor Task: Lösen globaler und Mehrziel-Optimierungsprobleme mithilfe einer visuellen Benutzeroberfläche

    Symbolic Math Toolbox

    • Symbolische Matrixfunktionen: Parameterabhängige Berechnungen der linearen Algebra in kompakter Matrixnotation

    Partial Differential Equation Toolbox

    • Elektromagnetische Analyse: Lösen von Problemen der zeitharmonischen Wellenstreuung und -übertragung mithilfe einer Finite-Elemente-Methode
    • Thermische Modelle mit reduzierter Ordnung: Näherungslösungen für dynamische Charakteristiken eines thermischen Modells zur schnelleren Ausführung (z. B. für Batterien und CPUs)

    Bereitstellung von Anwendungen

    MATLAB Compiler SDK

    • Microservice-Integration: Erstellen eines Microservice-Docker-Image mithilfe der compiler.package.microserviceDockerImage-Funktion

    MATLAB Production Server

    • Web Request Handlers: Unterstützung für benutzerdefinierte URL-Routen und Anfragenutzlasten

    Codegenerierung

    AUTOSAR Blockset

    • Adaptive AUTOSAR: Verwenden von ara::com-Methoden und ara::com-Ereignissen mit serviceorientierter Kommunikationsunterstützung
    • Classic AUTOSAR: Simulieren von Ausfall- und Wiederherstellungsereignissen für Softwarekomponenten, einschließlich Version 19-11

    DDS Blockset

    • Unterstützung für RTI Connext Micro-Kommunikationsmiddleware

    Fixed-Point Designer

    • Schätzen von Entwurfskosten des Datenspeicherverbrauchs und der Operator-Anzahl in generiertem Code

    MATLAB Coder und GPU Coder

    • Erzeugen von generischem C/C++ Code für zusätzliche Deep-Learning-Ebenen
    • Verbesserte Leistung für Deep-Learning-Netzebenen, einschließlich SIMD
    • Unterstützung für zusätzliche integrierte TensorFlow-Keras- und ONNX-Ebenen
    • Integrieren vortrainierter TensorFlow Lite-Modelle zur Simulation und Codegenerierung

    Simulink Coder

    • Spezifizieren optimierbarer Parameter für geschützte Modelle

    Embedded Coder

    • Verwenden verschiedener Bereitstellungstypen, um die Konfiguration der oberen sowie der referenzierenden Modellschnittstellen zu vereinfachen
    • Verbessern der Einhaltung von MISRA C:2012, MISRA C++:2008 und AUTOSAR C++14
    • Profil der Stack-Auslastung zur Abschätzung des Speicherverbrauchs

    Simulink-Produktfamilie

    Simulink

    • Optimieren von Masking-Workflows mit dem neuen Masken-Editor
    • Integration benutzerdefinierter C++ Klassen in C Funktionsblöcke
    • Steigern der Simulationsleistung mithilfe lokaler Solver in referenzierten Modellen
    • Simulink-Grundlagenkurs

    Simulink Compiler

    • App-Erstellung: Erzeugen einer konfigurierbaren MATLAB-Benutzeroberfläche aus einem Simulink-Modell ohne Programmierung
    • FMU-Export: Bündeln von Dateien und Ordnern sowie geschützten Modelle zu einer eigenständigen FMU

    Simulink Report Generator

    • Zusammenfassen von Simulink-Modellinhalten in einem Tabellenobjekt
    • Benutzerhinweise in Web-Ansichten aufnehmen

    Ereignisbasierte Modellierung

    Stateflow

    • Integration von Stateflow-Haltepunkten in die Haltepunkte-Listenanzeige in Simulink
    • Verbesserte Abläufe bei der Erstellung atomarer Teildiagramme mit Eingangs- und Ausgangsabzweigungen
    • String-Datentypen werden jetzt in den State-Transition- und den Truth-Table-Blöcken unterstützt

    Modellierung physikalischer Systeme

    Simscape Electrical

    • Modellieren der Herstellung von Wasserstoff mit dem neuen Electrolyzer-Block
    • Parametrisieren von Solarpanels durch Auswahl aus mehr als 250 herstellerspezifischen Datensätzen
    • Erweiterte Motorbibliothek und -merkmale, einschließlich geschalteter Reluktanzmaschinen, PMSM und detaillierten Eisenverlusten

    Echtzeit-Simulation und -Tests

    Simulink Real-Time

    • Installation und Nutzung von Simulink Real-Time auf Linux-Entwicklungscomputern
    • Automatisch Erstellung einer App Designer-Instrumentenanzeige aus einer Modell- oder Echtzeitanwendung
    • Verbesserte Testautomatisierung mit externen Tools mit ASAM XIL API-Klassen und Methoden für MAPort-Lesen/Schreiben, SignalFactory, SignalGeneratorFactory und SignalGenerator

    Systemtechnik

    System Composer

    • Client-Server-Schnittstellen: Modellieren verteilter Software-Service-Architekturen
    • Verwendung von Subsystemreferenzen, um den Komponenten wiederverwendbares Simulink- und Simscape-Verhalten hinzuzufügen
    • Vergleich zweier Versionen eines Architekturmodells mithilfe des Comparison Tool

    Verifikation, Validierung und Test

    Requirements Toolbox

    • Verfassen, verknüpfen und validieren von Anforderungen innerhalb von MATLAB
    • Nachverfolgen von Anforderungen für in MATLAB Unit Test erstellte Testfälle
    • Formalisieren von Anforderungen mit logischen Ausdrücken mithilfe des Requirements Table-Blocks
    • Nachverfolgen von Anforderungen, die von Änderungen an Testfällen betroffen sind

    Simulink Check

    • Verfassen benutzerdefinierter, zum Bearbeitungszeitpunkt ausgeführter Überprüfungen
    • Begründen und Verbergen von Überprüfungsverstößen
    • System Composer-Modelle in den Artefaktverlauf des Model Testing Dashboard aufnehmen
    • Refaktorieren ähnlicher Klone an beliebigen Stellen im Modell
    • Debugging von Äquivalenztestfehlern mithilfe des Model Slicer

    Simulink Test

    • Neue logische und zeitliche Beurteilungsfunktionen und -klassen
    • Beobachterunterstützung für Meldungen

    Simulink Design Verifier

    • Analysieren von in Anforderungstabellen verfassten Anforderungen, um Konsistenz und Vollständigkeit zu überprüfen

    Signalverarbeitung

    Signal Processing Toolbox

    • KI-Abläufe: Vorverarbeitung, Extraktion von Merkmalen und Kennzeichnen von Signalen
    • Generieren von C/C++ Code für mehr als 200 Toolboxfunktionen
    • GPU-Unterstützung für Merkmalsextraktion, Spektralanalyse, Spektralmessungen und Transformationen

    DSP Toolbox

    • Spectrum Analyzer mit besserer Reaktionsfähigkeit und Toolstrip-Benutzeroberfläche für Analyse-, Abschätzungs- und Messparameter

    Wavelet Toolbox

    • Visualisieren eines Scalogramms mit der Wavelet Time-Frequency Analyzer-App

    Audio Toolbox

    • Neue Beispiele für KI-, Raumakustik- und Elektroakustik-Modellierung

    Radar

    Radar Toolbox

    • Modellieren von Störflecken und Reflektivität von Boden- und Meeresoberflächen

    Mapping Toolbox

    • Erstellen von benutzerdefinierten Basiskarten zur Offline-Nutzung
    • Erfassen von Bildern einer Basiskarte mit Georeferenzierungsinformationen

    Bildverarbeitung und Computer Vision

    Computer Vision Toolbox

    • Neuer Bilddatentyp für Bildverarbeitung und Computer Vision in Simulink

    Lidar Toolbox

    • LiDAR-Sensormodell: Simulation von LiDAR-Sensoren und Erzeugen von Punktwolkendaten

    Entwicklung für FPGAs, ASICs und SoCs

    HDL Coder

    • Generieren von IP-Core für Xilinx Versal-Chips
    • Referenzentwurfsablauf für Microsemi Libero SoC

    Deep Learning HDL Toolbox

    • Erstellung benutzerdefinierter Netzwerkebenen, Registrierung, Validierung und Bereitstellung

    DSP HDL Toolbox

    • Neues Produkt: Modellierung der Hardwareimplementierungen von DSP-Algorithmen und Generieren von HDL (mithilfe von HDL Coder)

    Vision HDL Toolbox

    • Unterstützen von Multipixel pro Takt für Histogram- und Bilateral Filter-Blöcke

    Wireless HDL Toolbox

    • Referenzanwendung für DVB-S2-Empfänger

    HDL Verifier

    • Vivado-Simulator zur Co-Simulation eines HDL-Entwurfs mit Simulink- oder MATLAB-Prüfständen
    • Einsatz von Hardwarepufferung zur Verbesserung der Simulationsleistung für FPGA-in-the-Loop

    Tests und Messungen

    Industrial Communication Toolbox

    • Neues Produkt: Datenaustausch über OPC UA, Modbus, MQTT und andere Industrieprotokolle
    • Zugriff auf Anlagen- und Fertigungsdaten direkt von OSIsoft PI-Servern

    Data Acquisition Toolbox

    • TDMS-Dateiunterstützung: Daten aus einer individuellen Datei im NI TDMS-Format lesen oder einen Datastore nutzen, um eine Sammlung von TDMS-Dateien zu lesen

    Instrument Control Toolbox

    • UDP Explorer-App: Erstellen eines UDP-Socket und Kommunizieren in Netzwerken mithilfe des UDP-Protokolls
    • Neue Instrumententreiberschnittstelle: Anschluß von Instrumenten mithilfe von IVI- und VXI-Plug&Play-Treibern

    Vehicle Network Toolbox

    • MDF-Dateiunterstützung: MDF-Dateien erstellen und direkt aus MATLAB in MDF-Dateien schreiben

    Image Acquisition Toolbox

    • Image Acquisition Explorer-App: Eine Vorschau der Live-Videodaten von individueller Bilderfassungs-Hardware anzeigen und gerätespezifische Eigenschaften und Erfassungseinstellungen konfigurieren

    Drahtlose Kommunikation

    Communications Toolbox

    • Wireless Communications Onramp: Grundlagen der Simulation eines drahtlosen Kommunikationslinks in MATLAB erlernen

    Bluetooth Toolbox

    • Neues Produkt: Simulieren, Analysieren und testen von Bluetooth-Kommunikationssystemen

    Wireless Testbench

    • Neues Produkt: Erkunden und Testen drahtloser Referenzanwendungen in Echtzeit auf SDR-Hardware

    Autonome Systeme

    Automated Driving Toolbox

    • Co-Simulation von Szenarien in RoadRunner mit in MATLAB und Simulink modellierten Aktoren

    Robotics System Toolbox

    • Roboterszenarien und Sensormodelle: Aufbau von Quader-Szenarien und Simulation von Sensormesswerten für Robotikanwendungen
    • Inverse Kinematics Designer-App: Visualisieren und Optimieren inverser Kinematik-Solver und Erstellen von Konfigurationen

    UAV Toolbox

    • Hardware in the Loop: Hardware-in-the-Loop (HIL)-Simulationen mit Pixhawk Autopilot und dem Simulink-Werkmodell
    • UAV Scenario Designer-App: Interaktives Entwickeln und Visualisieren von UAV-Simulationsszenarien

    RoadRunner Scenario

    • Neues Produkt: Szenarien zur Simulation von autonomem Fahren erstellen und wiedergeben

    Luft- und Raumfahrt

    Aerospace Blockset

    • 3D-Simulation: Unterstützt benutzerdefinierte Netze und Luftfahrzeugbeleuchtung im Simulation 3D Aircraft-Block

    Computational Finance

    Financial Instruments Toolbox

    • Instrumentenpreise: Modellieren von Trinomialbäumen mit finpricer
    • Beteiligungsinstrumente: Berechnen von Raten und Preisen für Rohstoff-, Aktienindex- und Devisen-Terminkontrakte
    • Live Tasks: Options-Preismodell interaktiv kalibrieren

    Econometrics Toolbox

    • Ko-Integrationstests durchführen und multivariate Zeitreihenmodelle interaktiv in der Econometric Modeler-App einpassen
    • Bayes-Zustandsraummodelle: A-posteriori-Verteilungen von Zufallsparametern in multivariaten linearen Zustandsraummodellen analysieren

    Risk Management Toolbox

    • Kreditrisikoanalyse über die Laufzeit: Berechnen eines erwarteten Kreditausfalls über die Laufzeit
    • Beispiel für Fairness beim Kreditscoring: Berechnen von Fairnessmetriken und Erkennen von Bias auf Daten- und Modellebene

    Financial Toolbox

    • Quasi-Monte-Carlo-Simulation
    • Portfoliomanagement: Verwalten eines Risikoparitätsportfolios
    • Beispiel für Backtesting-Framework: Backtest mit Deep-Learning-Strategien

    Code-Verifizierung

    Polyspace Access

    • Neues Web-Dashboard mit verbessertem Benutzererlebnis
    • Polyspace Access-Projekte programmgesteuert verwalten
    • Visual Studio Code-Plug-in mit neuen Ansichten für Konfiguration, Ergebnisse, Baseline und die Begründung von Massenerkenntnissen

    Polyspace Bug Finder und Polyspace Bug Finder Server

    • Verbessern der Analysedauer mithilfe inkrementeller Kompilierung
    • Unterstützt mehr als 1200 C/C++, MISRA C++, CERT-C++, CWE und AUTOSAR C++ Regeln mit 46 neuen Überprüfungen

    Automobilindustrie

    AUTOSAR Blockset

    • Adaptive AUTOSAR: Verwenden von ara::com-Methoden und ara::com-Ereignissen mit serviceorientierter Kommunikationsunterstützung
    • Classic AUTOSAR: Simulieren von Ausfall- und Wiederherstellungsereignissen für Softwarekomponenten, einschließlich Version 19-11

    Model-Based Calibration Toolbox

    • Batteriekalibrierung: Charakterisieren einer Äquivalenzschaltungs-Batterie (Equivalent Circuit Battery)
    • Transiente Kalibrierung: Beschleunigte Optimierung für Simulink-Modelle mit transienten Systemen erster Ordnung

    Powertrain Blockset

    • Virtual Vehicle Composer-App für die Konfiguratioin und Konstruktion vollständiger Fahrzeugmodelle, einschließlich Bauteilgröße, Kraftstoffeffizienz und Fahrzyklus-Tracking
    • Motor Dynamometer-Referenzanwendung: Größenanpassung und Auswertung von Elektromotoren und Reglern

    Vehicle Dynamics Blockset

    • Virtual Vehicle Composer-App für die Konfiguration und Konstruktion vollständiger Fahrzeugmodelle, einschließlich Fahrkomfortanalyse und Unreal Engine-Visualisierung
    • Verwenden von Federungsblöcken, um Charakteristiken für Kinematik- und Compliance-Tests zu implementieren