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更新时间:23-09-13
系统:Pc
Matlab R2015b中文版是MathWorks公司推出的一款专业的数值计算和数据可视化软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等。Matlab R2015b具有许多强大的功能和工具,适用于科学、工程和金融等领域的数据分析和模拟。在数据分析过程中,正确的使用Matlab各种工具和函数可以提高数据分析的效率和准确性,同时也可以让我们更好地理解数据之间的关系和规律。有需要的用户欢迎下载使用!
1、数据分析和可视化
MATLAB 提供了用于数据采集、分析和可视化的工具,使您能够深入探查数据,而且与使用电子表格或传统编程语言相比节省了大量时间。此外,还可以通过绘图、报告或发布MATLAB 代码的形式来记录和共享结果。
2、采集数据
利用 MATLAB,可以从文件、其他应用程序、数据库以及外部设备访问数据。您可以从各种常用 文件格式(如 Microsoft Excel、文本或二进制文件、图像、语音和视频文件)以及诸如 netCDF 和 HDF 等科学文件中读取数据。借助文件 I/O 函数,可以处理任意格式的数据文件。
通过将 MATLAB 与附加产品配合使用,可以从诸如计算机串口或声卡等硬件设备获取数据,并且使实时测量的数据接导入 MATLAB,以便用于分析和可视化处理。此外,还可以实现与各种仪器(如示波器、函数发生器以及信号分析仪)之间的通信。
3、分析数据
利用 MATLAB,可以对数据进行管理、筛选以及预处理。您可以执行探索性数据分析,探明趋势,检验假设,并构建描述模型。MATLAB 提供了可用于滤波和平滑、插值、卷积以及快速傅 立叶变换 (FFT) 的各种函数。各种附加产品提供了可用于曲线和曲面拟合、多元统计、频谱分析、 图像分析、系统识别及其他分析任务的多种功能。
4、实现数据的可视化
MATLAB 提供了内置的二维和三维绘图函数,以及立体可视化函数。使用这些函数,可以实现数据可视化,了解数据,并交流结果。对绘图进行自定义时既可以采用交互方式,也可以采用编程方式。
MATLAB 图例库提供了在 MATLAB 中以图形方式显示数据的各种示例。在每一个示例中,均可查 看和下载源代码,以便在 MATLAB 应用程序中使用。
5、存档和共享结果
您可以采用图形或完整报告的方式来共享结果。通过定制 MATLAB 图形,可以符合出版规格,并保存为常见的图形和数据文件格式。
执行 MATLAB 程序时,可以自动生成报告。所生成的报告中含有代码、注释和程序结果,其中包括图形。报告可采用各种格式(如 HTML、PDF、Word 或 LaTeX)发布。
6、编程与算法开发
MATLAB 提供了一种高级语言和开发工具,使您可以迅速地开发并分析算法和应用程序。
7、MATLAB 语言
MATLAB 语言对向量运算和矩阵运算提供内在支持,这些运算是解决工程和科学问题的基础,能够实现快速开发和执行。
使用 MATLAB 语言,编程和开发算法的速度较使用传统语言大幅提高,这是因为无须执行诸如声明变量、指定数据类型以及分配内存等低级管理任务。在很多情况下,支持向量运算和矩阵运算就无需使用 for 循环。因此,一行 MATLAB 代码通常等同于数行 C 代码或 C++ 代码。
MATLAB 提供了传统编程语言的多项功能,其中包括流控制、错误处理以及面向对象编程 (OOP)。您既可以使用基本的数据类型或高级数据结构,也可以定义自定义数据类型。
采用交互方式,一次仅执行一个命令,可以即时生成结果。这种方法可以快速试探多个选项,通过反复迭代,找出最佳的解决方案。通过捕获交互式步骤,生成可以重复使用的脚本和函数,并实现任务的自动化。
MATLAB 附加产品可针对信号处理和通信、图像和视频处理、控制系统以及许多其他领域提供各种内置算法。通过将这些算法与自己的算法结合使用,可以构建复杂的程序和应用程序。
8、开发工具
MATLAB 内置的各种工具可以实现高效的算法开发,包括:
命令行窗口 - 能够以交互的方式输入数据,执行命令和程序,以及显示结果
MATLAB 编辑器 - 提供编辑和调试功能,如设置断点及逐步调试各行代码
代码分析器 - 自动检查代码是否有问题,并提出修改建议,以最大限度地发挥性能以及可维护性
MATLAB 事件探查器 – 衡量 MATLAB 程序的性能,并确定需要修改加以改进的代码范围
其他工具可以对代码和数据文件进行比较,并提供显示文件相关性、注释提示和代码涵盖范围的报告。
9、与其他语言和应用程序集成
MATLAB 应用程序可以与其他语言编写的应用程序集成。在 MATLAB 中,可以直接调用以 C、C++、Java 和 .NET 编写的代码。使用 MATLAB 引擎库,可从 C、C++ 或 Fortran 应用程序调用 MATLAB 代码。
10、性能
MATLAB 采用处理器优化库,可以快速执行矩阵运算和向量运算。对于通用的标量计算,MATLAB 使用其即时 (JIT) 编译技术,提供了可与传统编程语言相媲美的执行速度。
为了充分利用多核和多处理器计算机,MATLAB 提供了众多的多线程线性代数和数值函数。这些函数可在单个 MATLAB 会话中自动执行多个计算线程,从而得以在多核计算机上提高执行速度。
通过附加的并行计算产品,可以充分利用多核台式机和其他的高性能计算资源,如 GPU 和群集。这些产品可提供高级构造,只需稍加改动 MATLAB 代码即可实现应用程序的并行化。
11、应用程序的开发和部署
MATLAB 工具和附加产品提供了一系列开发和部署应用程序的选项。您既可以与其他 MATLAB 用户共享各个算法和应用程序,也可以向其他没有 MATLAB 的用户实施免特许费的部署。
12、设计图形用户界面
使用 GUIDE(图形用户界面开发环境),可以布置、设计和编辑自定义图形用户界面。既可以 含带常用控件,如列表框、下拉菜单和按钮,也可以含带 MATLAB 绘图。此外,还可以使用 MATLAB 函数以编程的方式来创建图形用户界面。
13、部署应用程序
若要将一个应用程序直接分发给其他 MATLAB 用户,可以将其打包为 MATLAB 应用程序,从而 实现单文件分发。应用程序会自动安装在 MATLAB 应用程序库中,以便于访问。
若要与没有 MATLAB 的其他人分享应用程序,可以使用应用程序部署产品。这些附加产品会自动 生成独立应用程序、共享库和软件组件,以便与 C、C++、Java、。NET 和 Excel 环境集成。可执行 文件和组件可以免特许费分发。
MATLAB Production Server? 使您能够在您的生产系统内运行由 MATLAB Compiler? 打包的 MATLAB 程序,以便将数值分析融合到 Web、数据库和企业应用程序中。
14、生成 C 代码
使用 MATLAB Coder,可以从 MATLAB 代码生成独立的 C 代码。MATLAB Coder 支持 MATLAB 语言的子集;设计工程师通常使用该语言来开发作为大型系统组件的算法。该代码既可用于独立执行,与其他软件应用程序集成,也可以作为嵌入式应用程序的一部分。
15、探寻新思路
MATLA 是受全球数百万工程师和科学家青睐的高级语言和交互环境。您可以探寻思路,实现可视化,开展跨学科协作,包括信号和图像处理、通讯、控制系统和计算金融。
将思路付诸实践
您可以在诸如能耗建模之类的项目中使用 MATLAB,构建智能电网,为高超音速飞行器开发控制算法,分析气象数据以实现飓风轨迹和强度的可视化,运行数百万次仿真以确定抗生素的最佳剂量。
1、解压文件,运行“setup.exe”开始安装
2、选择“使用文件安装秘钥”点击下一步
3、允许用户协议,选择“是”点击下一步
4、选择“我已有我的许可证的文件安装秘钥”,输入序列号“09806-07443-53955-64350-21751-41297”
5、选择安装目录,需要占用11GB磁盘空间
6、选择安装的功能,默认即可
7、等待安装完成
8、安装完成后,进入安装包,进入Crack文件夹,将里面的七个对象复制到安装目录下覆盖源文件,安装目录默认为C:\Program Files\MATLAB\MATLAB Production Server\R2015b
9、进入安装目录bin文件夹,运行“matlab.exe”,在弹出的激活界面选择“在不使用Internet的情况下手动激活”
10、载入激活文件“lic_standalone.dat"
11、激活成功,再次运行即可体验新版的matlab 2015b
R2015b版本包括:
MATLAB 重要发布,新的执行引擎
新的 Simulink Scope UI 令查看和纠错信号功能更加完善
83个产品的更新
一、MATLAB 产品系列更新:
MATLAB:新增更快运行 MATLAB 代码的执行引擎;用于创建、分析图形和网络并实现可视化的图形函数和有向图函数;附加浏览器 — 用于增加社区创作的工具箱和 MathWorks 工具箱、应用、功能、模型及硬件支持的单一界面;对 iOS 传感器、Raspberry Pi 2 和 BeagleBone Black 的硬件支持
1、MATLAB Compiler SDK:
可部署的 MATLAB 组件,与采用 Python 编写的应用程序集成
2、Statistics and Machine Learning Toolbox:
用于在分类学习器应用和 65 个函数的 GPU 加速中拟合模型、PCA 特征转换的 SVR(支持矢量回归)和高斯过程 (Kriging)
3、Parallel Computing Toolbox:
Statistics and Machine Learning Toolbox 中函数的 GPU加速,包括概率分布、描述性统计和假设检验,以及4、其他 MATLAB 函数
·Image Processing Toolbox:Gabor及盒滤波,20个函数可使用MATLAB Coder生成C代码,并改进了灰度形态和滤波性能
·Computer Vision System Toolbox:3-D 点云处理,包括几何形状拟合、法向矢量估算和可视化
·Database Toolbox:数据库读取和写入速度更快
·Control System Toolbox:2-DOF PID 控制器调节;Robust Control Toolbox:使用systune 和 Control System Tuner 应用进行稳健调节,可通过不确定的参数自动调节工厂的稳健控制器
二、Simulink产品系列更新:
·Simulink:新增在示波器中通过光标和测量值来查看和调试信号的 UI;用于创建可重用组件和简化大型建模项目的引用项目;在仿真过程中,始终开启模块参数和工作空间变量的微调;多语言模块名称、信号名称和 MATLAB 函数注释可用于 Simulink、Stateflow 和 Simulink Coder
·Stateflow:消息 — 新增可承载数据并且可以排队的对象
·Simscape:为交换线性系统改进了两相流体模块库和仿真速度
·Simulink Design Optimization:借助 Simulink 快速重启,提高了参数估算速度,优化了响应时间
三、信号处理和通信:
·Antenna Toolbox:无限大阵列分析和 E-H 场的可视化
·LTE System Toolbox:小区 Release 12 下行 256 QAM 调制、Release 11 多区零幂 CSI-RS 模式和增强波形生成
四、代码生成:
·MATLAB Coder:元胞数组的 C 代码生成
·Embedded Coder:快速配置模型,以生成高效、可重用代码
·HDL Coder:使用 AXI4 接口为 Xilinx Zynq 和 Altera SoC FPGA 调节运行时硬件参数
·Simulink PLC Coder:可以为 Siemens TIA Portal IDE 生成代码,并在 Siemens TIA Portal 和 STEP 7 IDE 中支持全局变量
五、测试和验证:
·Simulink Design Verifier:C 代码 S 函数分析和模型顾问运行时错误检查
·Simulink Test:通过 Simulink Design Verifier生成的输入创建测试用例,并且使用 DO Qualification Kit 和 IEC Certification Kit 执行工具鉴定
·Polyspace Bug Finder:用于检测代码漏洞和动态显示结果的安全检查
六、高级软件开发
·Python 的 MATLAB 接口:使用 clear classes 命令清除 Python 类定义,在重新加载修订的 Python 类时十分有用
·Python 的 MATLAB 接口:将 Python 函数的句柄传递给从 MATLAB 调用的其他 Python 函数
·Python 的 MATLAB 引擎:通过连接到 MATLAB 的一个正在运行的会话,从 Python 调用 MATLAB 函数和对象
·MEX 编译器支持:使用免费的 MinGW-w64 编译器在 64 位 Windows 上编译 MEX 文件
·单元测试框架:借助 TAP 插件和 JUnit 式 XML 插件的诊断功能,改进连续集成工作流程
·单元测试框架:借助可以立即报告最终结果并执行系统范围鉴定的插件,自定义测试运行程序
·单元测试框架:可用时,使用 runtests 函数(带 UseParallel 选项)并行运行测试
·单元测试框架:使用新的 FailOnWarningsPlugin 检测和阻止由测试发出的警告
七、数学
·graph 和 digraph 类:创建、分析图形和网络,并实现可视化
·histcounts2 函数:二进制二元数据
·deg2rad 和 rad2deg 函数:在弧度与度之间转换
·datetime 数组:使用 interp1 函数内插日期和时间
·duration 数组:使用 interp1、 eps、 cummax、 cummin、 cumsum、 mod和 rem 函数执行持续时间计算
八、数据导入和导出
·Excel 电子表格:利用改进的 xlsread、 xlswrite、 readtable和 writetable 函数的性能,反复读写同一电子表格
·datastore 函数:从因太大而无法作为 ImageDatastore 存入内存的图像集合中导入数据
·datastore 函数:借助对使用 TabularTextDatastore 的其他字符编码方案的支持,从文本文件导入数据
·VideoReader 对象:从 Mac 上的视频文件更快读取数据流
九、图形
·图形显示:利用可感知 DPI 的 MATLAB 图形,实现 Apple Retina 显示和 Windows 上的高分辨率显示
·轴线对象:在绘图中设置每个轴线的位置以便在原点交叉
·数字标尺对象:自定义刻度格式、指数和文本样式,以控制绘图中各轴线的外观
·histogram2 函数:通过控制箱柜、归一化和显示,绘制二元直方图
·MATLAB 图表:在条形图、散点图和面积图中使用透明度
十、GUI 构建
·UI 显示:为 Apple Retina 显示屏和 Windows 上的高分辨率显示屏创建可感知 DPI 的 UI
十一、性能
·MATLAB 执行引擎:使用重新设计的架构,程序运行速度更快
·table 数据类型:使用点括号时,数据访问性能得到提高
·分类数组:创建大量类别,提高了内存效率和性能
十二、硬件支持
·Raspberry Pi 2 B 型:使用适用于 Raspberry Pi 硬件的 MATLAB 支持包 从 Raspberry Pi 2 主板采集传感器和图像数据
·BeagleBone Black:使用适用于 BeagleBone Black 硬件的 MATLAB 支持包 从 BeagleBone Black 主板采集传感器和图像数据
·iOS 传感器:使用适用于 Apple iOS 传感器的 MATLAB 支持包 从 Apple iOS 移动设备采集传感器数据
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