R2022a im Überblick

 

Die Neuheiten im Überblick

Profitieren Sie optimal von MATLAB und Simulink, indem Sie die neueste Version herunterladen.

R2022a Release-Highlights

Neue Produkte

Wichtige Updates

  • Econometrics Toolbox: Kointegrationstests durchführen und multivariate Zeitreihenmodelle interaktiv in der Econometric Modeler-App einpassen
  • MATLAB Compiler SDK: Veröffentlichen Sie eine MATLAB-Funktion als Docker-Container-Microservice
  • MATLAB Production Server: Benutzerdefinierte Anfrage-URLs können bereitgestellten MATLAB-Funktionen zugeordnet, statische Inhalte angeboten und benutzerspezifische Anfrage-Kopfzeilen erstellt werden
  • Polyspace Access: Erkennen Sie Codierfehler, überprüfen Sie die Ergebnisse statischer Analysen und überwachen Sie Softwarequalitätsmetriken
  • Requirements Toolbox: Anforderungen lassen sich mit MATLAB-Code und -Tests verknüpfen, formalisieren und validieren
  • Risk Management Toolbox: Sie können die erwarteten Kreditausfälle (ECL - Expected Credit Loss) über die Gesamtlaufzeit für einzelne Vermögenswerte oder ganze Portfolios berechnen
  • Robotics System Toolbox: Bauen Sie quaderförmige Szenarien auf und simulieren Sie Sensormesswerte für Robotikanwendungen
  • Signal Processing Toolbox: KI-Abläufe: Vorverarbeitung, Merkmalsextraktion und Signalkennzeichnung
  • Simulink Check: Sie können benutzerdefinierte Edit-Time-Checks (Überprüfungen zur Bearbeitungszeit) verfassen und Verstöße gegen den Model Advisor begründen
  • Simulink Real-Time: Linux-Plattformunterstützung für Entwicklungscomputer

Release-Hinweise nach Produkt

MATLAB-Produktfamilie

MATLAB

  • 3 neue Apps: Data Cleaner, Hardware Manager, Code Compatibility Analyzer
  • pcode: Neues pcode-Dateiformat mit stärkerer Obfuskation
  • Python: Einfachere Schlüsselwortübertragung mit name=value-Syntax und Editor-Unterstützung für Python-Code
  • Grafik: Erstellen animierter GIF-Dateien, Übertragen von Tabellen direkt in plot-, plot3-, polarplot- und andere Funktionen zur grafischen Darstellung von Zeilen
  • Erstellung einer App: Erstellen benutzerdefinierter UI-Komponenten mit dem App Designer
  • Live Editor: Entwickeln eigener Live Editor Tasks
  • N-D Array-Mathematik: tensorprod, pagemldivide, pagemrdivide und pageinv
  • Parquet-Dateien: Bedingte Filter (Predicate Pushdown) mit rowfilter; Unterstützung für das Lesen und Schreiben von Zeilengruppen und verschachtelten Datenstrukturen

KI, Data Science und Statistik

Deep Learning Toolbox

  • Modellkomprimierung (Pruning): Erstellen komprimierter Versionen von Modellen, die weniger Computerressourcen verbrauchen
  • MATLAB Deep Learning Model Hub: Entdecken und verwenden von vortrainierten Deep-Learning-Modellen
  • Bereitstellung importierter Modelle: Codegenerierung für zusätzliche integrierte Keras- und ONNX-Ebenen
  • Batch-Experimente mit Experiment Manager: Ausführen mehrerer Experimente gleichzeitig auf einem Remote-Cluster (erfordert MATLAB Parallel Server)
  • 1D-Faltungsnetzwerke: Erstellen und Trainieren von Netzen mit transponierter 1D-Faltung für Sequenz- und Zeitreihendaten

Statistics and Machine Learning Toolbox

  • Apps für Machine Learning: Sitzungen speichern und fortsetzen; Merkmale nach Wichtigkeit bewerten und auswählen, Reservieren von Daten zum Testen
  • Inkrementelles Machine Learning: Drift-Erkennung an Streamingdaten durchführen, Trainieren von Kernel und linearen Mehrklassenmodellen
  • Bereitstellung: Generieren von C/C++ Code zur Inferenz mit flachen neuronalen Netzen
  •  Simulink: Simulink-Block für Gaußsche Prozessregression

Curve Fitting Toolbox

  • Curve Fitter-App: Neues benutzerfreundlicheres Toolstrip-Design, Auswahl von Einpassungs- und Validierungsdaten aus MATLAB-Tabellendatentypen

Regelungssysteme

Model Predictive Control Toolbox

  • MISRA C 2012: Implementierung von MISRA C:2012-konformen Reglern mit linearen MPC- und ADAS-Blöcken in Simulink

System Identification Toolbox

  • Nichtlineare Systemidentifikation: Erstellen von Hammerstein-Wiener-Modellen, die auf Machine-Learning-Algorithmen basierende Regressionsfunktionen nutzen

Simulink Design Optimization

  • Surrogate Optimization Solver in Response Optimizer- und Parameter Estimator-App: Beschleunigen zeitraubender Optimierungsprobleme

Reinforcement Learning Toolbox

  • Model-Based Policy Optimization Agent: Verwenden eines Umgebungsmodells, um Probeneffizienz und -untersuchung zu verbessern
  • Multi-Agent Reinforcement Learning: Mehrere Agenten zentral trainieren, um effizienter zu untersuchen und zu lernen

Predictive Maintenance Toolbox

  • Bereitstellung: Generieren von C/C++ Code für RUL-Ähnlichkeitsmodelle, Metriken rotierender Maschinen und nichtlineare Signalmerkmale
  • Diagnostic Feature Designer: Extraktion stationärer Zeitreihenmerkmale aus Signaldaten

Mathematik und Optimierung

Optimization Toolbox

  • Problembasierter Optimize Live Editor Task: Lösen von Optimierungsproblemen und Gleichungssystemen mithilfe einer visuellen Benutzeroberfläche

Global Optimization Toolbox

  • Problembasierter Optimize Live Editor Task: Lösen globaler und Mehrziel-Optimierungsprobleme mithilfe einer visuellen Benutzeroberfläche

Symbolic Math Toolbox

  • Symbolische Matrixfunktionen: Parameterabhängige Berechnungen der linearen Algebra in kompakter Matrixnotation

Partial Differential Equation Toolbox

  • Elektromagnetische Analyse: Lösen von Problemen der zeitharmonischen Wellenstreuung und -übertragung mithilfe einer Finite-Elemente-Methode
  • Thermische Modelle mit reduzierter Ordnung: Näherungslösungen für dynamische Charakteristiken eines thermischen Modells zur schnelleren Ausführung (z. B. für Batterien und CPUs)

Bereitstellung von Anwendungen

MATLAB Compiler SDK

  • Microservice-Integration: Erstellen eines Microservice-Docker-Image mithilfe der compiler.package.microserviceDockerImage-Funktion

MATLAB Production Server

  • Web Request Handlers: Unterstützung für benutzerdefinierte URL-Routen und Anfragenutzlasten

Codegenerierung

AUTOSAR Blockset

  • Adaptive AUTOSAR: Verwenden von ara::com-Methoden und ara::com-Ereignissen mit serviceorientierter Kommunikationsunterstützung
  • Classic AUTOSAR: Simulieren von Ausfall- und Wiederherstellungsereignissen für Softwarekomponenten, einschließlich Version 19-11

DDS Blockset

  • Unterstützung für RTI Connext Micro-Kommunikationsmiddleware

Fixed-Point Designer

  • Schätzen von Entwurfskosten des Datenspeicherverbrauchs und der Operator-Anzahl in generiertem Code

MATLAB Coder und GPU Coder

  • Erzeugen von generischem C/C++ Code für zusätzliche Deep-Learning-Ebenen
  • Verbesserte Leistung für Deep-Learning-Netzebenen, einschließlich SIMD
  • Unterstützung für zusätzliche integrierte TensorFlow-Keras- und ONNX-Ebenen
  • Integrieren vortrainierter TensorFlow Lite-Modelle zur Simulation und Codegenerierung

Simulink Coder

  • Spezifizieren optimierbarer Parameter für geschützte Modelle

Embedded Coder

  • Verwenden verschiedener Bereitstellungstypen, um die Konfiguration der oberen sowie der referenzierenden Modellschnittstellen zu vereinfachen
  • Verbessern der Einhaltung von MISRA C:2012, MISRA C++:2008 und AUTOSAR C++14
  • Profil der Stack-Auslastung zur Abschätzung des Speicherverbrauchs

Simulink-Produktfamilie

Simulink

  • Optimieren von Masking-Workflows mit dem neuen Masken-Editor
  • Integration benutzerdefinierter C++ Klassen in C Funktionsblöcke
  • Steigern der Simulationsleistung mithilfe lokaler Solver in referenzierten Modellen
  • Simulink-Grundlagenkurs

Simulink Compiler

  • App-Erstellung: Erzeugen einer konfigurierbaren MATLAB-Benutzeroberfläche aus einem Simulink-Modell ohne Programmierung
  • FMU-Export: Bündeln von Dateien und Ordnern sowie geschützten Modelle zu einer eigenständigen FMU

Simulink Report Generator

  • Zusammenfassen von Simulink-Modellinhalten in einem Tabellenobjekt
  • Benutzerhinweise in Web-Ansichten aufnehmen

Ereignisbasierte Modellierung

Stateflow

  • Integration von Stateflow-Haltepunkten in die Haltepunkte-Listenanzeige in Simulink
  • Verbesserte Abläufe bei der Erstellung atomarer Teildiagramme mit Eingangs- und Ausgangsabzweigungen
  • String-Datentypen werden jetzt in den State-Transition- und den Truth-Table-Blöcken unterstützt

Modellierung physikalischer Systeme

Simscape Electrical

  • Modellieren der Herstellung von Wasserstoff mit dem neuen Electrolyzer-Block
  • Parametrisieren von Solarpanels durch Auswahl aus mehr als 250 herstellerspezifischen Datensätzen
  • Erweiterte Motorbibliothek und -merkmale, einschließlich geschalteter Reluktanzmaschinen, PMSM und detaillierten Eisenverlusten

Echtzeit-Simulation und -Tests

Simulink Real-Time

  • Installation und Nutzung von Simulink Real-Time auf Linux-Entwicklungscomputern
  • Automatisch Erstellung einer App Designer-Instrumentenanzeige aus einer Modell- oder Echtzeitanwendung
  • Verbesserte Testautomatisierung mit externen Tools mit ASAM XIL API-Klassen und Methoden für MAPort-Lesen/Schreiben, SignalFactory, SignalGeneratorFactory und SignalGenerator

Systemtechnik

System Composer

  • Client-Server-Schnittstellen: Modellieren verteilter Software-Service-Architekturen
  • Verwendung von Subsystemreferenzen, um den Komponenten wiederverwendbares Simulink- und Simscape-Verhalten hinzuzufügen
  • Vergleich zweier Versionen eines Architekturmodells mithilfe des Comparison Tool

Verifikation, Validierung und Test

Requirements Toolbox

  • Verfassen, verknüpfen und validieren von Anforderungen innerhalb von MATLAB
  • Nachverfolgen von Anforderungen für in MATLAB Unit Test erstellte Testfälle
  • Formalisieren von Anforderungen mit logischen Ausdrücken mithilfe des Requirements Table-Blocks
  • Nachverfolgen von Anforderungen, die von Änderungen an Testfällen betroffen sind

Simulink Check

  • Verfassen benutzerdefinierter, zum Bearbeitungszeitpunkt ausgeführter Überprüfungen
  • Begründen und Verbergen von Überprüfungsverstößen
  • System Composer-Modelle in den Artefaktverlauf des Model Testing Dashboard aufnehmen
  • Refaktorieren ähnlicher Klone an beliebigen Stellen im Modell
  • Debugging von Äquivalenztestfehlern mithilfe des Model Slicer

Simulink Test

  • Neue logische und zeitliche Beurteilungsfunktionen und -klassen
  • Beobachterunterstützung für Meldungen

Simulink Design Verifier

  • Analysieren von in Anforderungstabellen verfassten Anforderungen, um Konsistenz und Vollständigkeit zu überprüfen

Signalverarbeitung

Signal Processing Toolbox

  • KI-Abläufe: Vorverarbeitung, Extraktion von Merkmalen und Kennzeichnen von Signalen
  • Generieren von C/C++ Code für mehr als 200 Toolboxfunktionen
  • GPU-Unterstützung für Merkmalsextraktion, Spektralanalyse, Spektralmessungen und Transformationen

DSP Toolbox

  • Spectrum Analyzer mit besserer Reaktionsfähigkeit und Toolstrip-Benutzeroberfläche für Analyse-, Abschätzungs- und Messparameter

Wavelet Toolbox

  • Visualisieren eines Scalogramms mit der Wavelet Time-Frequency Analyzer-App

Audio Toolbox

  • Neue Beispiele für KI-, Raumakustik- und Elektroakustik-Modellierung

Radar

Radar Toolbox

  • Modellieren von Störflecken und Reflektivität von Boden- und Meeresoberflächen

Mapping Toolbox

  • Erstellen von benutzerdefinierten Basiskarten zur Offline-Nutzung
  • Erfassen von Bildern einer Basiskarte mit Georeferenzierungsinformationen

Bildverarbeitung und Computer Vision

Computer Vision Toolbox

  • Neuer Bilddatentyp für Bildverarbeitung und Computer Vision in Simulink

Lidar Toolbox

  • LiDAR-Sensormodell: Simulation von LiDAR-Sensoren und Erzeugen von Punktwolkendaten

Entwicklung für FPGAs, ASICs und SoCs

HDL Coder

  • Generieren von IP-Core für Xilinx Versal-Chips
  • Referenzentwurfsablauf für Microsemi Libero SoC

Deep Learning HDL Toolbox

  • Erstellung benutzerdefinierter Netzwerkebenen, Registrierung, Validierung und Bereitstellung

DSP HDL Toolbox

  • Neues Produkt: Modellierung der Hardwareimplementierungen von DSP-Algorithmen und Generieren von HDL (mithilfe von HDL Coder)

Vision HDL Toolbox

  • Unterstützen von Multipixel pro Takt für Histogram- und Bilateral Filter-Blöcke

Wireless HDL Toolbox

  • Referenzanwendung für DVB-S2-Empfänger

HDL Verifier

  • Vivado-Simulator zur Co-Simulation eines HDL-Entwurfs mit Simulink- oder MATLAB-Prüfständen
  • Einsatz von Hardwarepufferung zur Verbesserung der Simulationsleistung für FPGA-in-the-Loop

Tests und Messungen

Industrial Communication Toolbox

  • Neues Produkt: Datenaustausch über OPC UA, Modbus, MQTT und andere Industrieprotokolle
  • Zugriff auf Anlagen- und Fertigungsdaten direkt von OSIsoft PI-Servern

Data Acquisition Toolbox

  • TDMS-Dateiunterstützung: Daten aus einer individuellen Datei im NI TDMS-Format lesen oder einen Datastore nutzen, um eine Sammlung von TDMS-Dateien zu lesen

Instrument Control Toolbox

  • UDP Explorer-App: Erstellen eines UDP-Socket und Kommunizieren in Netzwerken mithilfe des UDP-Protokolls
  • Neue Instrumententreiberschnittstelle: Anschluß von Instrumenten mithilfe von IVI- und VXI-Plug&Play-Treibern

Vehicle Network Toolbox

  • MDF-Dateiunterstützung: MDF-Dateien erstellen und direkt aus MATLAB in MDF-Dateien schreiben

Image Acquisition Toolbox

  • Image Acquisition Explorer-App: Eine Vorschau der Live-Videodaten von individueller Bilderfassungs-Hardware anzeigen und gerätespezifische Eigenschaften und Erfassungseinstellungen konfigurieren

Drahtlose Kommunikation

Communications Toolbox

  • Wireless Communications Onramp: Grundlagen der Simulation eines drahtlosen Kommunikationslinks in MATLAB erlernen

Bluetooth Toolbox

  • Neues Produkt: Simulieren, Analysieren und testen von Bluetooth-Kommunikationssystemen

Wireless Testbench

  • Neues Produkt: Erkunden und Testen drahtloser Referenzanwendungen in Echtzeit auf SDR-Hardware

Autonome Systeme

Automated Driving Toolbox

  • Co-Simulation von Szenarien in RoadRunner mit in MATLAB und Simulink modellierten Aktoren

Robotics System Toolbox

  • Roboterszenarien und Sensormodelle: Aufbau von Quader-Szenarien und Simulation von Sensormesswerten für Robotikanwendungen
  • Inverse Kinematics Designer-App: Visualisieren und Optimieren inverser Kinematik-Solver und Erstellen von Konfigurationen

UAV Toolbox

  • Hardware in the Loop: Hardware-in-the-Loop (HIL)-Simulationen mit Pixhawk Autopilot und dem Simulink-Werkmodell
  • UAV Scenario Designer-App: Interaktives Entwickeln und Visualisieren von UAV-Simulationsszenarien

RoadRunner Scenario

  • Neues Produkt: Szenarien zur Simulation von autonomem Fahren erstellen und wiedergeben

Luft- und Raumfahrt

Aerospace Blockset

  • 3D-Simulation: Unterstützt benutzerdefinierte Netze und Luftfahrzeugbeleuchtung im Simulation 3D Aircraft-Block

Computational Finance

Financial Instruments Toolbox

  • Instrumentenpreise: Modellieren von Trinomialbäumen mit finpricer
  • Beteiligungsinstrumente: Berechnen von Raten und Preisen für Rohstoff-, Aktienindex- und Devisen-Terminkontrakte
  • Live Tasks: Options-Preismodell interaktiv kalibrieren

Econometrics Toolbox

  • Ko-Integrationstests durchführen und multivariate Zeitreihenmodelle interaktiv in der Econometric Modeler-App einpassen
  • Bayes-Zustandsraummodelle: A-posteriori-Verteilungen von Zufallsparametern in multivariaten linearen Zustandsraummodellen analysieren

Risk Management Toolbox

  • Kreditrisikoanalyse über die Laufzeit: Berechnen eines erwarteten Kreditausfalls über die Laufzeit
  • Beispiel für Fairness beim Kreditscoring: Berechnen von Fairnessmetriken und Erkennen von Bias auf Daten- und Modellebene

Financial Toolbox

  • Quasi-Monte-Carlo-Simulation
  • Portfoliomanagement: Verwalten eines Risikoparitätsportfolios
  • Beispiel für Backtesting-Framework: Backtest mit Deep-Learning-Strategien

Code-Verifizierung

Polyspace Access

  • Neues Web-Dashboard mit verbessertem Benutzererlebnis
  • Polyspace Access-Projekte programmgesteuert verwalten
  • Visual Studio Code-Plug-in mit neuen Ansichten für Konfiguration, Ergebnisse, Baseline und die Begründung von Massenerkenntnissen

Polyspace Bug Finder und Polyspace Bug Finder Server

  • Verbessern der Analysedauer mithilfe inkrementeller Kompilierung
  • Unterstützt mehr als 1200 C/C++, MISRA C++, CERT-C++, CWE und AUTOSAR C++ Regeln mit 46 neuen Überprüfungen

Automobilindustrie

AUTOSAR Blockset

  • Adaptive AUTOSAR: Verwenden von ara::com-Methoden und ara::com-Ereignissen mit serviceorientierter Kommunikationsunterstützung
  • Classic AUTOSAR: Simulieren von Ausfall- und Wiederherstellungsereignissen für Softwarekomponenten, einschließlich Version 19-11

Model-Based Calibration Toolbox

  • Batteriekalibrierung: Charakterisieren einer Äquivalenzschaltungs-Batterie (Equivalent Circuit Battery)
  • Transiente Kalibrierung: Beschleunigte Optimierung für Simulink-Modelle mit transienten Systemen erster Ordnung

Powertrain Blockset

  • Virtual Vehicle Composer-App für die Konfiguratioin und Konstruktion vollständiger Fahrzeugmodelle, einschließlich Bauteilgröße, Kraftstoffeffizienz und Fahrzyklus-Tracking
  • Motor Dynamometer-Referenzanwendung: Größenanpassung und Auswertung von Elektromotoren und Reglern

Vehicle Dynamics Blockset

  • Virtual Vehicle Composer-App für die Konfiguration und Konstruktion vollständiger Fahrzeugmodelle, einschließlich Fahrkomfortanalyse und Unreal Engine-Visualisierung
  • Verwenden von Federungsblöcken, um Charakteristiken für Kinematik- und Compliance-Tests zu implementieren