Descubra las novedades
Descargue la última versión y aproveche MATLAB y Simulink al máximo.
Nuevos productos
- Simulink Copilot: Asistente de IA optimizado para Simulink.
- MATLAB Course Designer: Cree cursos, material didáctico, talleres y evaluaciones con MATLAB y Simulink.
- Polyspace as You Code: Identifique infracciones de estándares de codificación y vulnerabilidades de software desde IDE.
- Polyspace Copilot: Asistente de IA optimizado para Polyspace.
- Raspberry Pi Blockset: Diseñe, simule y despliegue aplicaciones para Raspberry Pi.
- Simulink FMU Builder: Cree FMU independientes a partir de modelos de Simulink y código C/C++.
- STM32 Microcontroller Blockset: Diseñe, simule e implemente aplicaciones para microcontroladores STM32 de STMicroelectronics.
- Wireless Network Toolbox: Modele, simule, analice y visualice redes de telecomunicaciones.
Actualizaciones principales
- Econometrics Toolbox: Emplee las funcionalidades mejoradas de la app Econometric Modeler para filtrado, simulación, predicción y visualización; utilice técnicas avanzadas de regresión con datos de panel y modelado bayesiano para análisis extenso.
- Mapping Toolbox: Potencie las capacidades geoespaciales con visualización de edificios en 3D, superposiciones de imágenes y mapas ráster.
- MATLAB Test: Genere pruebas iniciales, de equivalencia y desde el historial de comandos; genere pruebas con MATLAB Copilot; ahorre tiempo ejecutando solo las pruebas relacionadas con el archivo actual.
- Polyspace Bug Finder: Configure y revise proyectos de Polyspace más rápidamente con la nueva app de escritorio compartida con Polyspace Test; amplíe la comprobación de reglas de codificación con comprobadores personalizados y compatibilidad total con MISRA™ C/C++ 2023.
- Polyspace Test: Integre Bug Finder, Code Prover, y Requirements Toolbox con Polyspace Test; utilice la API de Python® para crear y ejecutar pruebas; genere stubs compatibles con AUTOSAR para realizar pruebas de funciones.
- RF PCB Toolbox: Analice PCB complejas, importe bases de datos ODB++, realice análisis electromagnético de elementos finitos y de CC, e integre componentes en RF Blockset para simulación de sistemas inalámbricos.
- RF Toolbox: Utilice la librería Idealized Baseband para modelar componentes de RF, amplificadores, filtros, parámetros S y mezcladores, en MATLAB y simular sistemas de telecomunicaciones y radar de extremo a extremo.
- Signal Processing Toolbox: Diseñe y analice filtros digitales con las nuevas app Filter Designer y Filter Analyzer; etiquete mapas de tiempo-frecuencia con Signal Labeler; extraiga características de manera interactiva con Signal Feature Extractor.
- Simulink Real-Time: Realice pruebas de HIL en hardware Speedgoat ejecutando el nuevo RTOS basado en Linux; aplique instrumentación mejorada, registro de datos dinámicos y API externas optimizadas.
Aspectos destacados de la versión
Navegación de panel
Simulink
Menús contextuales enriquecidos
Acceda a acciones desde un menú contextual simplificado que prioriza las funcionalidades utilizadas con frecuencia.
MATLAB
- Java Runtime: Instale su propia versión de distribuciones de OpenJDK compatibles.
- Integración con Python: Utilice el panel External Languages para ver, crear y gestionar entornos de Python en MATLAB; convierta automáticamente arrays de cadenas de MATLAB en una lista de Python o un array de cadenas de NumPy.
- Uso compartido desde MATLAB Drive: Comparta archivos y apps almacenados en MATLAB Drive directamente desde MATLAB Desktop y App Designer, respectivamente.
- Archivos JSON: Lea y escriba datos JSON como tablas y tablas temporales.
- Live Editor: Cree listas multinivel; ejecute código definido por usuarios haciendo clic en un botón desde un script en vivo.
- Función
raincloudplot: Visualice datos numéricos agrupados utilizando gráficas de nube de lluvia.
Simulink
- Comparación y fusión de diccionarios de datos: Compare instancias de Simulink Data Dictionary (SLDD) para identificar diferencias en datos de diseño, conjuntos de configuración y mucho más; fusione los cambios deseados en un nuevo archivo SLDD objetivo.
- Regeneración de referencias de modelos: Personalice el comportamiento de regeneración predeterminado para nuevos modelos a fin de evitar compilaciones innecesarias.
- Compatibilidad de lenguaje mejorada para el bloque C Function: Simule código C o C++ con el bloque C Function sin limitaciones de lenguaje ni necesidad de envolturas adicionales.
- Curso online sobre componentización: Aprenda los principios fundamentales del modelado basado en componentes en Simulink, con énfasis en la organización, reutilización y protección de componentes de modelos para un diseño de sistemas escalable.
