Die Neuheiten im Überblick
MATLAB und Simulink optimal nutzen durch Herunterladen der aktuellsten Version.
Release Highlights
Neue Produkte
- DDS Blockset – Entwurf und Simulation von DDS-Anwendungen
- Radar Toolbox – Entwurf, Simulation und Test von Multifunktions-Radarsystemen
- Satellite Communication Toolbox – Simulation, Analyse und Test von Satellitenkommunikationssystemen und -verbindungen
Wichtige Updates
- Aerospace Blockset – Planung von Missionen auf höchstem Niveau für Raumfahrzeuge und kleine Satelliten mithilfe der neuen Orbit Propagator-, CubeSat Vehicle- und Attitude Profile-Blöcke
- Aerospace Toolbox – Definition von Konfigurationen und Dynamiken für Luftfahrzeuge zur Stabilitäts- und Regelungsanalyse sowie Entwurf und Analyse von Szenarien für Satelliten und Bodenstationen
- Antenna Toolbox – Schätzung von Effizienz und Verlusten von Metallantennen mit endlicher Leitfähigkeit und Dicke mithilfe eines Werkstoffkataloges, z. B. Kupfer, Zinn und Gold
- Audio Toolbox – KI-gestützte einzeilige Signalanalytik für Audio, Sprache und Akustik mit zugrundeliegenden vortrainierten Deep Networks und Machine Learning-Modellen
- Computer Vision Toolbox – Unterstützung für Kennzeichnung und Deep Learning mit Bildern beliebiger Größe
- Datafeed Toolbox – Verbindung zu Bloomberg mithilfe von C++ Schnittstellen und der Funktionen von Trading Toolbox in Datafeed Toolbox
- Mixed-Signal Blockset – Mixed-Signal Analyzer App für den Import, die Visualisierung und Nachverarbeitung von Simulationsergebnissen aus Cadence und Wellenformen von gemischten Signalen
- Navigation Toolbox – Implementieren von Multisensor- und Landmarken-SLAM; Simulation von GNSS-Sensoren mit höherer Genauigkeit
- Polyspace Bug Finder Access – Polyspace-Analysen as You Code: Durchführen statischer Codeanalysen und Ansicht der Ergebnisse in Visual Studio, Visual Studio Code und Eclipse
- Reinforcement Learning Toolbox – interaktives Erstellen, Trainieren und Simulieren von Reinforcement Learning-Agenten mit der Reinforcement Learning Designer App
- System Composer – Erfassung von Verhaltensweisen in Sequenzdiagrammen, Zustandsdiagrammen und Simulink-Modellen; Entwurf, Simulation und Bereitstellung von Softwarearchitekturen
- Vehicle Network Toolbox – Decodieren und Visualisieren von CAN-FD- und CAN-Bus-Datenverkehr mithilfe der CAN FD Explorer App und der CAN Explorer App
Release-Hinweise nach Produkt
MATLAB® Produktfamilie
- Steuerelemente im Live Editor: Verknüpfen von Variablen mit Dropdown-Elementen und Werten von Schiebereglern zur Erstellung dynamischer Steuerelemente in Live Scripts
- Live Editor Task „Diagramm erstellen“: Interaktive Erstellung von Diagrammen und Codegenerierung
- Syntax „Name=Value“: Verwendung der Syntax „Name=Value“ zur Übergabe von Name-Wert-Argumenten an Funktionen
- Class Diagram Viewer: Erstellung grafischer Klassendiagramme zur Betrachtung von Klassenhierarchien und -details
- Richtlinienbasierter Zugriff: Festlegen einer Strategie zur Zugriffskontrolle auf einzelne Ordner oder Web-Apps
Partial Differential Equation Toolbox
- Elektromagnetische Analyse: Problemlösungen in der 2D-Elektrostatik und Magnetostatik
- Symbolische Matrixvariablen: Durchführung linearer algebraischer Berechnungen auf symbolischen Matrixvariablen mit Darstellung in kompakter Form
KI, Data Science und Statistik
- Experiment Manager: Minimieren des Codieraufwands mithilfe vorkonfigurierter Vorlagen und Training mit benutzerdefinierten Trainingsschleifen
- Importfunktion für TensorFlow: Import sequenzieller und funktionaler API-Modelle in MATLAB
Reinforcement Learning Toolbox
- Reinforcement Learning Designer: Entwurf, Training und Simulation von Agenten mithilfe eines visuellen interaktiven Workflows
Statistics and Machine Learning Toolbox
- Apps für Machine Learning: Bewertung von Modellen anhand von ausreichenden Testdaten und Einfügen vollständig verbundener neuronaler Netze in Classification Learner und Regression Learner
- Interpretierbarkeit: Interpretieren komplexer Modelle mithilfe von Shapley-Werten zum Einholen modellanalytischer Erklärungen
- Prognoseblöcke in Simulink: Simulieren und Generieren von C/C++ Code für Entscheidungsbäume und Ensembles von Entscheidungsbäumen
- BERT Transformer-Modelle: Verwenden von BERT-Modellen für Aufgaben wie Textklassifizierung, Zusammenfassung und Stimmungsanalyse
Automobilindustrie
- Teilen von Fahrszenarien mithilfe des ASAM OpenSCENARIO 1.0-Formats (Video, kombinieren mit IEC-ADAS-Beispiel, AUTOSAR)
- Erstellen von Fahrszenarien aus Straßendaten des Dienstes Zenrin Japan Map API 3.0 (Itsumo NAVI API 3.0)
- Verwenden von Simulink-Bus-Ports zur Modellierung von nachrichtenbasierter AUTOSAR-Kommunikation, exportfunktionsbasierten Runnable-Entitäten, Variantenbedingungen und nichtvirtuellen Bussen
- Import und Export von ARXML-Dateien mit Einschränkungen der Ausführungsreihenfolge für Runnable-Entitäten von Softwarekomponenten auf Architekturebene (VFB)
- Beispiel: ADAS gemäß ISO 26262 Erfahren Sie, wie Sie mit Simulink eine ADAS-Anwendung gemäß ISO 26262:2018 entwerfen, implementieren und überprüfen können
- Super-Elevation Tool zur Bearbeitung von Überhöhungswinkeln entlang von Straßen
- Import von Schildern, Pfeilern und Schranken aus HERE HD Live-Karten
- Import von benutzerdefinierten Netzen und Steuerung der Fahrzeugbeleuchtung in Fahrzeugverbesserungen in Unreal Engine
- Steuerung des Wetters und des Sonnenstands in Unreal Engine-Szenen
- CAN- und CAN FD Explorer-Apps: Decodieren von CAN- und CAN FD-Nachrichten und Visualisieren des CAN- und CAN FD-Bus-Datenverkehrs, ohne MATLAB Code zu schreiben
Bildverarbeitung und Computer Vision
- Verarbeitung von 2D-, 3D- und ND-Bildern, die für den Arbeitsspeicher zu umfangreich sind
- Codegenerierung: Bessere Ausführungsgeschwindigkeit für Code aus mehreren Funktionen
- Image Processing Onramp: Kennenlernen der Grundlagen der praktischen Bildverarbeitung in MATLAB
- Unterstützung für Kennzeichnung und Deep Learning mit Bildern beliebiger Größe
- Verwenden der LiDAR Camera Calibrator App zur Kalibrierung von LiDAR- und Kamerasensoren zur Schätzung starrer Transformationen
Simulink® Produktfamilie
- Simulink Code Importer: Import von C Code als wiederverwendbare Simulink-Bibliotheken
- Beschleunigung von Simulationen: Beschleunigung von Simulationen mithilfe von SIMD-Befehlen und Multithreading-Co-Simulation
- Buselement-Ports: Erstellen und Abrufen von Komponentenschnittstellen mit Buselement-Ports mithilfe aller Arten von namensbasierten zusammengesetzten Signalen, einschließlich nichtvirtueller Busse und Gruppen von Bussen
- Ereignisprotokollierung und -animation: Inspizieren und Animieren von Ereignissen im Modell unter Einbeziehung von Teilsystem-Blöcken zum Funktionsaufruf, Simulink-Nachrichten und Simulink-Funktionen mithilfe von Ereignisanimation und der Sequenz-Viewer-Tools
- Erfassungsblock: Erfassung von Simulationsdaten für den Workspace und für Dateien aus dem gleichen Block
- Architekturmodelle: Beschreiben des Verhaltens von Komponenten in System Composer mithilfe von Zustandsdiagrammen mit Stateflow zur Darstellung von Betriebsmodi
- Stateflow-Editor: Schnellere Erstellung sauberer, verständlicher Modelle mit Quick Insert, Hilfestellungen für die Zeit für Größenanpassungen sowie Stämmen für Übergangslabels
- Sequenzdiagramme: Beschreiben des Systemverhaltens als Sequenz von Interaktionen zwischen Komponenten
- FMU-Export von Quellcode: Export von FMUs mit C Quellcode für die plattformübergreifende Kompilierung
satelliteScenario-Objekt: Entwurf und Analyse von Szenarien, bestehend aus Satelliten und Bodenstationen mit 2D- und 3D-Globusvisualisierung, mit Orbitausbreitung, Bodenkursmodellierung und Blickachsen-Zugriffsanalyse
- Referenzmodelle für Raumfahrzeuge: Modellierung, Simulation und Visualisierung der Bewegung und Dynamik von kleinen Satelliten und Raumfahrzeugen in Simulink mit vorkonfigurierten Modell- und Projektvorlagen (früher ein Bestandteil des CubeSat-Simulationsbibliothek-Add-ons)
Codegenerierung
- Ein neues Produkt für den Entwurf und die Simulation von DDS-Anwendungen
- C++ Code-Zuordnungen: Konfigurieren von C++ Klassenschnittstellen mithilfe von Code-Zuordnungen in interaktiven und programmatischen Workflows
- Verbesserungen an MISRA C++:2008: Generieren von Code mit reduzierter Nichteinhaltung für MISRA C++:2008- und AUTOSAR C++14-Regeln
- Generierung von Bildverarbeitungscode: Schnellere Ausführung von verschiedenen Funktionen der Image Processing Toolbox
- Generieren von C/C++ Code für Deep Learning-Netze ohne Abhängigkeit von Drittbibliotheken (Video – mit ROS kombinieren)
Robotik und autonome Systeme
- SLAM-Verbesserung mithilfe von Multisensor- und Landmarkenpunkten für Posengraphen und GNSS-Simulation mit höherer Genauigkeit
- Simulation von GNSS-Konstellationen (Global Navigation Satellite System) und Schätzung von Empfängerpositionen
- Generieren von C++ ROS-Knoten mithilfe von MATLAB Coder
- Hinzufügen von DTED-Geländedaten oder -Netzen zu simulierten UAV-Szenarien
- Steuerung des Wetters und des Sonnenstands in Unreal Engine-Szenen
HF und Mixed Signal
- Angabe der Leitfähigkeit von Metallen mithilfe von MetalCatalog oder benutzerdefinierten Eigenschaften und Analyse der Strahlungseffizienz
- Mixed-Signal Analyzer App: Analyse und Visualisierung von Simulationsdaten, Trends und Wellenformen von gemischten Signalen
- HF-System Object zur Simulation von Modellen von RF Blockset-Schaltungshüllenkurven in MATLAB
Simscape
- Simscape Onramp: Erlernen der Grundlagen zum Erstellen, Bearbeiten und Simulieren von Simscape-Modellen in einem interaktiven Tutorial (PMM: Steve Miller)
- Energiespeicher-Modellierung: Simulation elektrothermischer Batterie- und Brennstoffzellensysteme bei unterschiedlichen Maßen an Modelltreue
Testen und Verifizierung
- Requirements-Editor: Neue Benutzeroberfläche und Toolstrip mit Simulink-Anforderungen
- Graph zur Rückverfolgbarkeit von Artefakten: Ansicht der Beziehungen zwischen anforderungsbasierten Testartefakten zum Nachvollziehen der Rückverfolgbarkeit mit Simulink Check
- C/C++ Code für Unit Testing: Importieren und Testen von externem C/C++ Code mit Simulink Test
- Unit Testing für atomare Teilsysteme: Verwenden eines einzelnen Test-Harness zur Verifizierung der Äquivalenz von normalen und Software-in-the-Loop (SIL)-Simulationen für atomare Teilsysteme mit Simulink Test
- Nachverfolgbarkeit der Code-Abdeckung: Nachverfolgung der Ergebnisse der Code-Abdeckung zu den zugehörigen Tests für in Software-in-the-Loop- oder Processor-in-the-Loop-Modi simulierte Modelle mit Simulink Coverage
- Observer-Unterstützung: Verwenden von Observer-Modellen für den drahtlosen Zugriff auf Signale zur Definition von Analysezielen mit Simulink Design Verifier
Polyspace Code-Verifizierungsprodukte
- Polyspace as You Code: Durchführen statischer Codeanalysen und Ansicht der Ergebnisse in Visual Studio, Visual Studio Code und Eclipse
- MISRA C:2012: Unterstützung für MISRA C:2012 Technical Corrigendum 1 und Änderung 2
- C++-Support: Verifizieren von Projekten mit einer Mischung aus C und C++ Quelldateien
Signalverarbeitung
- CREPE- und OpenL3-Deep-Networks für Tonhöhenschätzung und Audio-Einbettungen
- i-Vektoren für die Darstellung niedrigdimensionaler Signale in Machine Learning-Anwendungen
- Analyse und Konfiguration der Multicore-Ausführung für Simulink-Modelle mithilfe von Datenflussbereichen
- Ein neues Produkt für den Entwurf, die Simulation und Tests von Multifunktions-Radarsystemen
Sensor Fusion and Tracking Toolbox
- Systematischer Aufbau von Tracking-Architekturen und Simulation von Tracking-Systemen
- Onramp für Signalverarbeitung: Ein interaktives Tutorial mit Signalverarbeitungsmethoden, einschließlich der Vorverarbeitung von Signalen, Filtern und Spektralanalysen
- Signal Labeler-App: Kennzeichnen von Signalen mit reellen und komplexen Werten und Verwenden des Dashboards zur Analyse des Kennzeichnungsfortschritts und Verteilung von Kennzeichnungen in Ihrem gekennzeichneten Signalsatz
- Wavelet-Zeitstreuung: Beschleunigung und Bereitstellung der automatischen Merkmalsextraktion von Zeit × Kanal × Stapel-Daten
Drahtlose Kommunikation
- Generieren von benutzerdefinierten 5G NR-Uplink (UL)- und -Downlink (DL)-Wellenformen mithilfe von Funktionen der Wireless Waveform Generator App
- Rechnerisch effiziente Ray-Tracing-Analyse für Kanalmodelle mithilfe der SBR-Methode (Shooting-and-Bouncing Rays)
- Deep Learning-Beispiel für einen drahtlosen Autoencoder mit einem unbeaufsichtigten gemeinsamen Codier- und Modulationsschema
- Zugriff auf die Funktionen von LTE Toolbox auf MATLAB Online
Satellite Communications Toolbox
- Ein neues Produkt für die Simulation, Analyse und Tests von Satellitenkommunikationssystemen und -verbindungen
- Generieren einer Einzelplatz-Wellenform gemäß IEEE 802.11be und Messung der Genauigkeit, Spektralmaske und Spektralebenheit eines Senders
- Positionieren und Lokalisieren von IEEE 802.11az mithilfe von Deep Learning
