Breve riepilogo su R2017a

Novità della release

Visualizzazioni MATLAB, un’applicazione per la regressione e più algoritmi di big data per l’apprendimento automatico

Usa modelli CNN pre formati, importa modelli Caffe, ed esercitati con diverse GPU ed esempi cloud

Nuovo toolbox per progettare, simulare, e testare sistemi ADAS e di guida autonoma

Esegui direttamente più simulazioni parallele dal comando parsim

Funzioni MATLAB per la simulazione di nuove tecnologie radiofoniche 3GPP 5G 

Passare all’ ultima release è diventato più facile con gli aggiornamenti a livello di progetto e di integrazione cross-release


Risorse


Update in base al prodotto

Famiglia di prodotti MATLAB

  • Aggiornamenti interattivi delle figure all'interno del Live Editor, tra le quali il titolo, le etichette degli assi, la legenda e altre annotazioni, oltre alla possibilità di copiare gli output dei live script in altre applicazioni​
  • Funzioni grafica heatmap per la visualizzazione di dati
  • ​Funzioni aggiuntive per operare su tall array, tra cui ismember, sort, conv e funzioni statistiche mobili​​​​​

MATLAB Online

  • Accedi a MATLAB tramite il browser web
  • Ideale per l'insegnamento, l'apprendimento, e di facile accesso
  • Disponibile con la maggior parte delle licenze
  • Modello di regressione lineare bayesiana per l’analisi delle relazioni tra una variabile di risposta e le variabili esplicative (predittori)
  • Modello vettoriale autoregressivo per l’analisi di serie storiche multivariate che contengono predittori esogeni
  • Dashboard di gestione del server via web per la configurazione e il controllo da parte dell’IT
  • Algoritmi di deep learning per l’addestramento di reti neurali convoluzionali (CNN) per operazioni di regressione utilizzando GPU multiple su PC, cluster e sul cloud
  • Visualizzazione delle feature apprese dal modello CNN
  • Funzioni per i pesi da modelli CNN precedentemente addestrati (AlexNet, VGG-16 e VGG-19) e modelli da Caffe Model Zoo
  • Regression Learner App per l’addestramento di modelli di regressione tramite algoritmi di machine learning supervisionati
  • Algoritmi per utilizzare i modelli di Support Vector Machine e Naïve Bayes, gli alberi decisionali con bagging e lasso regression per tall array.
  • Deep learning per la rilevazione di oggetti mediante Fast R-CNN e Faster R-CNN
  • Un nuovo prodotto per la progettazione, la simulazione e il test di sistemi ADAS e di guida autonoma

Famiglia di prodotti Simulink

  • Comando parsim per eseguire direttamente più simulazioni parallele.
  • Aggiornamento di Simulink Project per aggiornare con facilità tutti i file di un progetto all’ultima release
  • Streaming di segnali di grandi dimensioni in ingresso dai file MAT, senza dover caricare i dati in memoria
  • Cablaggio innovativo dei bus, per raggruppare rapidamente segnali e creare automaticamente porte di elementi bus atte a ridurre le linee di segnale tra e all’interno di sottosistemi.
  • Creazione automatica delle porte di ingresso e di uscita durante il tracciamento delle linee di connessione.
  • Un nuovo prodotto per la modellazione e la simulazione di modelli di propulsori automobilistici
  • Parametri di runtime per l’accelerazione delle operazioni di simulazione e la modifica dei parametri dei componenti senza rigenerazione del codice C
  • Import da CAD Onshape per l’utilizzo di geometrie CAD cloud-based nella simulazione di sistemi multibody.

Elaborazione dei segnali e telecomunicazioni

  • Antenna Designer app per scegliere e analizzare interattivamente antenne con caratteristiche desiderate​
  • Modellazione e simulazione di canali MIMO definiti spazialmente che operano in scenari di propagazione a cammini multipli e scattering
  • Funzionalità Sidelink Receive per la simulazione a livello di link di comunicazioni dirette LTE-A ProSe per le applicazioni di sicurezza pubblica e comunicazione veicolare
  • Supporto per la generazione di forme d’onda conformi a IEEE 802.11ad

Generazione di codice

  • Integrazione del codice cross-release per il riutilizzo del codice del modello generato dalle versioni precedenti
  • Supporto per la memoria dinamica per la simulazione del blocco MATLAB Function e la generazione di codice
  • Generazione di Codice HDL a partire da operazioni a virgola mobile in precisione singola IEEE standard
  • Generazione di Codice HDL a partire da operazioni a virgola mobile in precisione singola IEEE standard

Verifica e convalida

  • Verifica del codice per MISRA C:2012 Emendamento 1 e le nuove routine di crittografia
  • Migliorie alla rilevazione di sottositemi duplicati per il refactoring di pattern ripetitivi delle librerie e di cloni di sottosistemi
  • Supporto per DOORS® Next Generation per il collegamento e la tracciatura degli elementi di un modello ai requisiti.
  • Visualizzazione dell’effetto della temporizzazione dell’attività di stato durante la simulazione.
  • Supporto per le operazioni cicliche in MATLAB®, Simulink® e Stateflow®

Note sulla Release per Prodotto

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