MathWorks 在 MATLAB 和 Simulink 中推出新功能
2014b 版本包含全新的 MATLAB 图形和大数据功能,并且能够在 Simulink 中更快速地运行连续仿真。
中国北京 – 2014 年10月9日 – MathWorks今日宣布推出2014b版本。该新版本在MATLAB中新增了一系列功能,包括图形和大数据,以及在Simulink中新增加速建模和运行连续仿真的选项。
MATLAB 产品系列
新增的 MATLAB 功能提供了全新的图形系统,增加了对大数据的支持、打包和共享代码的功能以及源控制集成。新增功能包括:
全新 MATLAB 图形系统
新增可以在桌面上处理大数据的功能,可与 Hadoop 结合使用
Git 和 Subversion 源控制集成以及从 GitHub 上的文件交换区访问项目
MATLAB 工具箱打包为单个、可安装文件,便于共享和下载自定义工具箱
具有时区和显示选项的日期和时间数据类型
Arduino 和 Android硬件支持,实现与电机和执行机构的交互及访问传感器数据
MATLAB Production Server:客户端库,可用于 C/C++ 和 Python 环境
Statistics Toolbox:二进制分类器(如 SVM)以及广义混合线性(GLME) 模型的多类机器学习框架
Datafeed Toolbox:Bloomberg B-PIPE 和 Thomson Reuters Eikon 的连接支持
Image Processing Toolbox:图像分割应用程序、区域分析应用程序以及可使用 MATLAB Coder进行19 个函数的C 代码生成
MATLAB Report Generator:填空式 Word 和 HTML 表单,增强自定义报告功能
Simulink 产品系列
Simulink 中的新增功能可以更加快速地运行连续仿真、加速建模:
加速建模的智能编辑提示以及批注和界面的编辑器视图
快速仿真重新启动,可快速运行连续仿真
Simulink 函数可从 Simulink 和 Stateflow 中的任意位置创建和调用可重用函数
仿真数据检查器中的实时流和数据光标
Simscape:表示物理连接的域特定直线样式
Stateflow:用于加速调试过程的条件断点、观察数据以及快速动画模式
Simulink Report Generator:填空式 Word 和 HTML 表单,增强自定义报告功能
信号处理和通信
Computer Vision System Toolbox:立体相机校正应用程序、3D 点云查看器和 用于大量图像的imageset 类
DSP System Toolbox:使用 Embedded Coder 和多级采样速率转换器,基于 NE10 生成 ARM Cortex-A 代码
Communications System Toolbox:RTL-SDR 无线接收器连接、基于 Zynq 的无线连接和目标定位、I/Q 不平衡补偿器以及新眼图
Phased Array System Toolbox:Simulink 中相控阵列系统设计的模块库
LTE System Toolbox:LTE Release 11 支持,包括下行控制信道 (E-PDCCH) 和解调参考信号 (DMRS) 生成
SimRF:仿真加速的频域模式
代码生成
Embedded Coder:AUTOSAR 目标更新,包括 4/1 ARXML、具备 Simulink 函数的客户端/服务器以及多实例组件和 IFL/IFX 库
HDL Coder:Xilinx Vivado 集成和 IP 核,可以为 Altera SoC 生成 AXI 接口
HDL Verifier:Xilinx Vivado 支持 FPGA 在环仿真
Verification and Validation
Simulink Verification and Validation:关系边界值的模型覆盖率
Simulink Design Verifier:关系边界值测试生成和引导组件分析的测试生成顾问
Polyspace Bug Finder 和 Polyspace Code Prover:MISRA C:2012 合规性检查
R2014b 现已上市。
MathWorks MATLAB Simulink 相关文章:
- MathWorks 发布2013b版MATLAB和Simulink产品系列(10-10)
- MathWorks 推出 MATLAB 的重要新版本(09-12)
- MathWorks 针对ARM Cortex 全系列优化了自动生成代(09-12)
- MathWorks 扩大对C2000 Piccolo微处理器的支持(09-12)
- 基于DSP和MATLAB的语音数据采集和处理系统(05-13)
- 简化“算法到C代码”是软件业的一项挑战(07-04)