MATLAB 2020b破解版
星级

4.8

MATLAB 2020b破解版

更新时间:2021-11-27 当前版本:V1.0 大小:20.8GB
软件类别:行业软件 软件平台:winall
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应用介绍

matlab r2020b 破解版,是由美国公司MathWorks设计的一款专业强大商业数学计算分析软件,也是MATLAB系列软件b版本。全新的版本带来了许多升级和更新,例如使用新的气泡图和分簇散点图,并使用新的标题、标签和轴范围选项对图进行自定义。带来了全新的64位RTOS、资源管理器、图形化仪表,以及信号记录。引入了支持机器人技术的新产品、基于事件建模的新培训资源,以及对MATLAB和Simulink产品系列的更新和Bug修复。包含了5G工具箱,模拟,分析和测试5G通信系统的物理层。新的传感器融合和跟踪工具箱,设计和模拟多传感器跟踪和导航系统。亲测可用,由需求的用户请下载支持!


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功能介绍

1、桌面基础知识

在命令行上输入语句并查看结果。

2、矩阵和数组

MATLAB 2020b 主要处理数组和矩阵,既可以整个处理,也可以部分处理。矩阵是指通常用来进行线性代数运算的二维数组。

3、数组索引

MATLAB 中的变量通常是可包含很多数字的数组。如果要访问数组的选定元素,请使用索引。

4、工作区变量

工作区包含在 MATLAB 2020b 中创建或从数据文件或其他程序导入其中的变量。

5、文本和字符

为文本创建字符串数组,或为数据创建字符数组。

6、调用函数

MATLAB 2020b 提供了大量执行计算任务的函数。要调用函数,请将其输入参数括在圆括号中。

7、二维图和三维图

图形函数包括二维和三维绘图函数,用于以可视化形式呈现数据和通信的结果。


软件特色

1、Deep Learning HDL Toolbox

面向 FPGA 和 SoC 进行深度学习网络原型开发和部署

2、Lidar Toolbox

设计、分析和测试激光雷达处理系统

3、RoadRunner Scene Builder

自动从高清地图生成三维道路模型

4、UAV Toolbox

设计、仿真和部署 UAV 应用


主要特性

1、用于数值计算、可视化和应用程序开发的高级语言

2、可实现迭代式探查、设计及问题求解的交互式环境

3、用于线性代数、统计、傅立叶分析、筛选、优化、数值积分以及常微分方程求解的数学函数

4、用于数据可视化的内置图形以及用于创建自定义绘图的工具

5、用于改进代码质量和可维护性并最大限度地发挥性能的开发工具

6、用于构建自定义图形界面应用程序的工具

7、可实现基于MATLAB的算法与外部应用程序和语言(如 C、Java、.NET 以及Microsoft  Excel)集成的函数


新功能

MATLAB 图形 – 使用新的气泡图和分簇散点图,并使用新的标题、标签和轴范围选项对图进行自定义

MATLAB App 构建 – 对使用 App 设计工具创建的 App 进行比较与合并,并将自定义图窗图标和自定义组件添加到您的 MATLAB App

GPU Coder – 面向 NVIDIA GPU 仿真和部署 Simulink 模型

Mapping Toolbox – 使用底图构建三维地图显示,并在坐标参考系之间转换地理数据

Model Predictive Control Toolbox – 使用 Embotech 开发的 FORCES PRO 求解器仿真 MPC 控制器并生成代码

Optimization Toolbox – 使用实时编辑器任务求解优化问题;对非线性表达式应用自动微分

RF Blockset – 对收发机天线建模,包括频变阻抗和远场辐射方向图

RF Toolbox – 使用 RF Budget Analyzer 中的非线性谐波平衡分析来设计射频收发机

Sensor Fusion and Tracking Toolbox – 在自主和监控应用中设计、仿真和测试多传感器跟踪和定位系统

SerDes Toolbox –  在 SerDes 系统的时域仿真和统计分析中对抖动和串扰建模

SimBiology – 使用 SimBiology Model Builder 在单个整合视图中交互式构建模型

Simscape – 建模和仿真多域物理系统

Simulink Check – 使用测试控制板,评估基于需求的测试活动的完整性是否符合 ISO 26262 或 DO-178C 标准

Simulink Online - 在 Web 浏览器中使用 Simulink

Simulink Real-Time – 探索全新的 64 位 RTOS、资源管理器、图形化仪表,以及信号记录

Statistics and Machine Learning Toolbox – 使用 AutoML 进行分类和回归,实现 LIME 可解释性,并使用原生 Simulink 模块进行 SVM 预测

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