Le novità

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La versione 9.4, che fa parte della release 2017a, include i seguenti miglioramenti:

  • Miglioramenti a Spectrum Analyzer: Analisi di segnali nel dominio della frequenza utilizzando unità aggiuntive, visualizzazione duale e output di conformità alla maschera
  • Interfaccia unificata per dsp.LogicAnalyzer: Visualizzazione, misurazione e analisi di transizioni di segnali in MATLAB utilizzando la stessa interfaccia del Logic Analyzer di Simulink​
  • Channelizer and Channel Synthesizer: Analisi e sintetizzazione di sottobande strette di un segnale a banda larga utilizzando un filter bank FFT polifase in Simulink
  • Buffering asincrono: Scambio di segnali con diverse frequenze e dimensioni degli array con il System Object dsp.AsyncBuffer
  • Ottimizzazioni HDL per filtri: Modellazione e generazione di implementazioni hardware ottimizzate per filtri FIR e filter bank polifase (richiede HDL Coder per la generazione di codice)

Per ulteriori informazioni, vedere le Note di rilascio.

La versione 9.3, che fa parte della release 2016b, include i seguenti miglioramenti:

  • Logic Analyzer: visualizzazione, misurazione e analisi delle transizioni e degli stati nel corso del tempo per i segnali Simulink
  • Spectral Mask: confronto dello spettro di segnale con una maschera spettrale utilizzando Spectrum Analyzer
  • Channelizer and Channel Synthesizer : analisi e sintetizzazione di sottobande strette di un segnale a banda larga utilizzando un filter bank FFT polifase
  • Statistiche mobili: misurazione delle statistiche descrittive sui segnali in streaming in MATLAB e Simulink
  • Gigasample per Second (GSPS) Signal Processing: aumento della capacità del codice HDL generato dai blocchi Discrete FIR Filter e Integer Delay utilizzando il frame input

Per ulteriori informazioni, vedere le Note di rilascio.

La versione 9.2, che fa parte della release 2016a, include i seguenti miglioramenti:

  • DSP Unfolding per Mac: Genera file MEX multithreaded da funzioni MATLAB su Mac OS X
  • Filtri FIR e biquad più veloci: Esegue simulazioni più veloci per i modelli di sistema che includono filtri FIR e biquad
  • Convertitore Fixed-point di Farrow: Progetta e simula filtri di conversione di Farrow utilizzando tipi di dati a virgola fissa
  • Elaborazione dei segnali Gigasample al secondo (GSPS): Aumenta la produttività di algoritmi IFFT e FFT ottimizzati per HDL utilizzando frame in input
  • Ottimizzazioni HDL per filtro biquad: Riduce il percorso o l’area critica durante la generazione di HDL da un sottosistema che include un blocco filtro biquad

Per ulteriori informazioni, vedere le Note di rilascio.

La versione 9.1, che fa parte della release 2015b, include i seguenti miglioramenti:

  • Unfolding DSP: generare un file MEX multi-thread da una funzione MATLAB
  • Ottimizzazioni HDL per filtro FIR discreto: implementare i filtri FIR in hardware a frequenze più alte o utilizzando minori risorse
  • Blocco Array plot: visualizzare array e dati vettoriali
  • Filtri multi-rate aggiuntivi: progettare filtri di conversione della frequenza Halfband, di compensazione CIC e FIR ottimizzati per HDL
  • Blocchi Conversion Filter: convertire la frequenza dei segnali in modelli Simulink

Per ulteriori informazioni, vedere le Note di rilascio.

La versione 9.0, che fa parte della release 2015a, include i seguenti miglioramenti:

  • App di classificazione per l’addestramento di modelli e la classificazione dei dati tramite apprendimento automatico con supervisione
  • Test statistici per il confronto di precisioni di due modelli di classificazione con l’uso delle funzioni compareHoldout, testcholdoute testckfold .
  • Velocizzazione di kmedoids, fitcknne di altre funzioni quando si usano per i calcoli le distanze coseno, correlazione o di Spearman
  • Miglioramento delle prestazioni per alberi decisionali e curve di performance​​
  • Opzione addizionale per il controllo della profondità dell’albero decisionale con l’uso dell’argomento 'MaxNumSplits' nelle funzioni fitctree, fitrtreee templateTree .
  • Generazione di codice per le funzioni kmeans e pca (facendo uso di MATLAB Coder)
  • Potenza e dimensione del campione per il test t-a due campioni utilizzando la funzione sampsizepwr .

Per ulteriori informazioni, vedere le Note di rilascio.