R2022b - Aggiornamenti alle famiglie di prodotti MATLAB e Simulink - MATLAB & Simulink

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    Nuovi prodotti

    Navigazione nel pannello

    Medical Imaging Toolbox

    Visualizzazione, registrazione, segmentazione ed etichettatura di immagini mediche in 2D e 3D

    Navigazione nel pannello

    Simscape Battery

    Progettazione e simulazione di sistemi di accumulo dell’energia e di batterie

    Aggiornamenti principali

    • AUTOSAR Blockset – Sviluppo di applicazioni adattive con i metodi ara::com e distribuzione su Linux embedded; authoring di tipi di dati e di interfacce in modelli di architetture
    • Fuzzy Logic Toolbox – Progettazione, analisi e simulazione interattive di sistemi di inferenza fuzzy (FIS), compresi i sistemi di tipo 2, utilizzando l'applicazione aggiornata Fuzzy Logic Designer
    • HDL Coder – Generazione di codice SystemC da MATLAB e utilizzo della conversione da frame a campione per l’ottimizzazione del modello e del codice
    • HDL Verifier – Esecuzione della cosimulazione con il simulatore Xilinx Vivado e uso dell’interfaccia a riga di comando per l’automazione dei test bench
    • Model Predictive Control Toolbox – Utilizzo di reti neurali come modelli di previsione; progettazione di controller conformi agi standard ISO 26262 e MISRA C
    • System Identification Toolbox – Utilizzo di tecniche di Machine Learning e Deep Learning per l’identificazione di sistemi non lineari, compresi modelli non lineari nello spazio degli stati con ODE neurali

    Novità della release

    Navigazione nel pannello
    MATLAB code to create a dictionary object and access a value within the object using a key.

    MATLAB

    Oggetto dictionary

    Mappatura univoca di chiavi e valori per una ricerca rapida

    Navigazione nel pannello
    Dock the Simulink Library Browser for faster model authoring.

    Simulink

    Library Browser

    Possibilità di collegare Library Browser all’interno di un modellol

    Navigazione nel pannello
    Convert deep learning models between MATLAB, TensorFlow, and PyTorch. 

    DEEP LEARNING TOOLBOX

    Importazione/esportazione di modelli

    Importazione diretta di modelli PyTorch; esportazione dei modelli su TensorFlow

    MATLAB

    • API .NET Engine: possibilità di richiamare MATLAB da applicazioni .NET
    • Strumento di compilazione: creazione ed esecuzione di attività di compilazione software
    • Prestazioni dell’app: avvio più rapido e interazione grafica più reattiva

    Curve Fitting Toolbox

    Simulink: esportazione dei risultati da Curve Fitter in un blocco di tabella di lookup Simulink

    Instrument Control Toolbox

    Ricetrasmettitore di segnali vettoriali NI: configurazione di generatori e acquisizione di dati IQ per workflow di testing wireless over-the-air e di convalida dei progetti

    Statistics and Machine Learning Toolbox

    • Attività in Live Editor: riduzione della dimensionalità mediante criteri di riduzione
    • Simulink: blocco per effettuare previsioni con un classificatore KNN

    Signal Processing Toolboxx

    Pre-elaborazione: filtraggio e modifica di segnali in modalità interattiva nell’app Signal Analyzer

    Simulink

    • Pacchetto di supporto per Simulink: gestione delle variazioni di progettazione con il pacchetto di supporto Variant Manager for Simulink
    • Architettura orientata ai servizi: possibilità di progettare, pianificare, simulare e implementare interfacce client-server asincrone

    Computer Vision Toolbox

    Automazione di attività mediante tecniche di rilevamento e classificazione delle anomalie

    Embedded Coder

    • Embedded Coder Support Package for Linux Applications: distribuzione e prototipazione di applicazioni SOA (architettura orientata ai servizi) su Linux
    • Dizionario Coder: distribuzione di modelli sotto forma di componenti comprensivi del supporto completo per l’interfaccia di servizio

    IEC Certification Kit

    ISO 26262: qualificazione di MATLAB, Simulink e Stateflow quali strumenti ISO 26262 TCL1

    MATLAB Coder

    TensorFlow Lite: generazione di codice C++ per modelli preaddestrati e distribuzione dei modelli su piattaforme Windows e Linux

    Risorse della release