R2017a de un vistazo

Aspectos destacados de esta versión

Visualizaciones MATLAB, una app para regresión y más algoritmos de big data para machine learning

Utilizar modelos preentrenados, importar modelos Caffe y entrenar sirviéndose de varias GPUs e instancias en la nube. 

Nueva toolbox para diseñar, simular y testear ADAS y sistemas de conducción autónoma 

Ejecutar directamente multiples simulaciones paralelas desde el commando parsim

Funciones de MATLAB para simular nuevas tecnologías radio 3GPP 5G  

Migrar a la última versión es más fácil que nunca con la actualizaciones a nivel de proyectos y la integración entre releases


Recursos


Actualizaciones por producto

Familia de productos MATLAB

  • Actualizaciones de figuras interactivas en Live Editor, tales como título, etiquetas, leyenda y otras anotaciones, además de posibilidad de copiar resultados de scripts en vivo en otras aplicaciones.​
  • Funciones de gráficos heatmap para la visualización de datos.
  • ​Más funciones para trabajar en arrays tall, como ismember, sort, conv y funciones estadísticas móviles.​​​​​

MATLAB Online

  • Accede a MATLAB a través de tu navegador web
  • Perfecto para enseñanza, aprendizaje y de acceso cómodo
  • Disponible con la mayoría de las licencias
  • Modelo de regresión lineal bayesiano para analizar la relación entre una respuesta y un conjunto de variables predictivas.
  • Modelo de vector autorregresivo para analizar datos de series temporales multivariantes, incluidos predictores exógenos.
  • Soporte para el despliegue de aplicaciones de MATLAB, incluidos arrays altos, en un cluster de Spark™
  • Algoritmos de aprendizaje profundo para entrenar redes neurales convolucionales (CNN) destinadas a tareas de regresión mediante varias GPUs en PC, en clusters y en la nube.
  • Visualización de aprendizaje profundo para las funciones que un modelo de CNN ha aprendido mediante la optimización de imágenes.
  • Funciones para transferir ponderaciones desde modelos de CNN previamente entrenados (AlexNet, VGG-16 y VGG-19) y modelos de Caffe Model Zoo.
  • App Regression Learner para entrenar modelos de regresión mediante aprendizaje automático supervisado.
  • Algoritmos de arrays tall para máquina de vectores de soporte (SVM), clasificación bayesiana (Naïve Bayes), árboles de decisión bagged y regresión lasso.
  • Aprendizaje profundo para detectar objetos mediante Fast R-CNN y Faster R-CNN.
  • Virtualisierung der Auswirkungen des Timings von Zustandsaktivitäten auf die Slicer-Hervorhebung für Simulationen
  • Nuevo producto para diseñar, simular y probar sistemas de asistencia avanzada a la conducción (ADAS) y de conducción autónoma.

Familia de productos Simulink

  • Comando parsim para ejecutar directamente varias simulaciones en paralelo.
  • Mejora de Simulink Project para actualizar fácilmente todos los archivos de un proyecto a la versión más reciente.
  • Streaming para señales de entrada de gran tamaño procedentes de archivos MAT sin cargar los datos en la memoria.
  • Cableado de buses reducido para agrupar rápidamente las señales en buses y crear automáticamente puertos de elementos de bus con objeto de reducir las líneas de señales entre los subsistemas y dentro de ellos.
  • Creación automática de puertos para añadir puertos de entrada y salida a los bloques al enrutar las señales.
  • Nuevo producto para modelar y simular sistemas de propulsión para automoción.
  • Parámetros en tiempo de ejecución para acelerar las tareas de simulación y modificar los valores de parámetros de componentes sin volver a generar código C.
  • Importación de formas CAD para utilizar montajes CAD basados en la nube en la simulación multicuerpo.

Procesamiento de señales y comunicaciones

  • App Antenna Designer para elegir y analizar de forma interactiva antenas con características específicas.​
  • Modelado y simulación para canales MIMO definidos espacialmente que funcionen en escenarios de propagación de multirruta y dispersión.
  • Funcionalidad Sidelink Receive para simulación a nivel de enlace de comunicaciones directas LTE-A ProSe destinada a aplicaciones de seguridad pública y comunicación vehicular.
  • Soporte para generar formas de onda compatibles con IEEE 802.11ad.

Generación de código

  • Integración de código de versiones distintas para reutilizar código de referencia de modelos generado en versiones anteriores.
  • Soporte de memoria dinámico para la simulación de bloques de función de MATLAB y la generación de código.
  • Generación de código HDL desde operaciones de punto flotante de precisión simple del estándar IEEE.
  • Soporte para sondear y capturar señales de FPGA internas y analizarlas en MATLAB o Simulink.

Verificación y validación

  • Comprobación de código para MISRA C:2012 Amendment 1 y nuevas rutinas de cifrado.
  • Mejoras en la detección de clones para rediseñar patrones de bibliotecas de repetición y clones de subsistemas.
  • Soporte de DOORS® Next Generation para enlazar y rastrear elementos de modelos conforme a los requisitos de DOORS Next Generation.
  • Visualización del efecto de la sincronización de actividades de estado para resaltar de forma más compartimentada las simulaciones.
  • Soporte para operaciones en bucle y cíclicas en MATLAB®, Simulink® y Stateflow®.

Notas de la release por producto

* Indica una actualización importante