您的位置: 首页 > 软件下载 > 其它软件 > Matlab

MatlabVr2019a官方版

科学仿真计算软件

  • 软件大小:244.42 MB
  • 更新时间:2019/10/23
  • 软件语言:简体中文
  • 软件授权:免费软件
  • 版本类型:官方版
  • 版本号:r2019a
  • 适用系统:WinXP/WIN7/Win8/Win10
  • 软件介绍
  • 本类推荐
  • 精品合集
  • 相关文章
  • 下载地址
  • 相关评论
合集推荐: EDA软件 数据分析

Matlab软件截图

Matlab是目前国内最专业最活跃的科学仿真计算软件,其最大的强项就是拥有强大的矩阵计算以及仿真能力,实时实现理想的集成环境,是目前最理想的科学计算软件。Matlab可用于概念设计、算法开发、建模仿真、工程与科学绘图、控制系统的设计与仿真、通讯系统设计与仿真、财务与金融工程、管理与调度优化计算,数字图像处理技术等多个行业领域。

MATLAB特色

广泛的工具,以探索,设计和解决各种数学问题。
包括专注于线性代数,统计或数值优化和集成的各种功能。
使用大数据量执行数学运算并将所有结果存储在矢量或矩阵中:积分,导数,三角函数等。
可以开发自己的数学函数并从其他程序中调用它们。
大量的数学库和函数目录供您使用。
借助它包含的工具,创建各种自定义图形用户界面。
借助SimuLink库,可以通过块模拟动态系统。
大量扩展主模块功能的工具箱。
多平台,适用于Windows和macOS,以及Linux发行版。
可以修改和调整不同的参数,例如操作结果中显示的小数位数。
用于图像采集,信号分析和统计分布的原生应用程序。
轻松获取2D和3D图形。

Matlab新功能介绍

1.实时编辑器
所创建的脚本不仅可以捕获代码,还可以讲述与人分享的故事。自动化的上下文提示可让您在编程时快速推进,并且将结果与可视化内容和您的代码一起显示。
2.App Designer
App Designer 让您无需成为专业的软件开发人员,即可创建专业的应用程序。拖放可视化组件来安排应用程序布局,并使用集成编辑器快速编写应用程序的行为。您可以使用 MATLAB Compiler 创建独立的桌面或 Web 应用程序以共享您的应用程序。
3.数据分析
您有了数据,不要将所有时间花费在为准备分析数据上。使用 MATLAB 中的新工具和功能来导入、清理、筛选和分组数据,并更快地开始分析。
4.大数据
无需学习大数据编程 — MATLAB 中的 tall 数组可让您使用惯用的代码和语法,即使您的数据集无法装入内存。MATLAB 支持您已在使用的存储系统,包括传统文件系统、SQL 和 NoSQL 数据库以及 Hadoop/HDFS。
5.性能
MATLAB 运行代码的速度几乎是三年前的两倍。而且不需要对您的代码做出任何更改。
6.图形
MATLAB 图形系统使创建和自定义绘图变得简单,且新的默认颜色、字体和样式使您的数据更容易解读。浏览新绘图,包括:
7.团队开发
随着项目规模和复杂程度的增长,MATLAB 提供了支持协作软件开发实践的能力。
8.硬件支持
MATLAB 可以控制诸如 Arduino 和 Raspberry Pi 这样的流行微控制器,采集网络摄像头中的图像,甚至可以收集智能手机内置传感器中的数据。
9.数据分析
利用 MATLAB,不管您正在处理的是商业数据还是工程数据,您都可以自己做数据科学。无论是部署在传统 IT 平台上应用程序还是在嵌入式平台上应用程序,您都可以随时随地运行分析。
10.深度学习
MATLAB 使每个人都能进行深度学习,即使非专业人士也不例外。设计您自己的模型、访问最新模型或导入来自 Caffe 的预训练模型。使用 NVIDIA GPU 训练模型。自动生成嵌入式部署的 CUDA 代码。

MATLAB安装

1.打开软件,这里小编选择“使用文件安装密钥”,点击下一步继续安装

Matlab软件截图

2.勾选是同意此协议,点击下一步

Matlab软件截图

3.输入密钥

Matlab软件截图

4.选择需要安装的产品,如不清楚具体要使用的模块建议全选

Matlab软件截图
5.进入“产品配置说明”界面

Matlab软件截图

6.安装完成

Matlab软件截图

精品合集
EDA软件
EDA软件
什么是eda?eda是电子设计自动化的英文缩写。eda软件可大致可分为芯片设计辅助软件、可编程芯片辅助设计软件、系统设计辅助软件等三类。利用EDA工具,电子设计师可以从概念、算法、协议等开始设计电子系统,大量工作可以通过计算机完成,并可以将 ...
数据分析
数据分析
工作学习中,我们经常会将采集来的数据进行分析,数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在面对庞大而复杂的大数据,选择一个合适的处理工具显得很有必要,但有哪些这样 ...
猜你感兴趣