MathWorks MATLAB R2018a中文破解版下载 附安装教程

今日带来MATLAB R2018a。这是一款数学专业领域相关性极强的商业软件。所以该软件应用的领域也十分广泛，包括数据分析、无线通信、深度学习、图像处理与计算机视觉、信号处理、量化金融与风险管理、机器人，控制系统等。一直以来该软件和其它两款出色的软件Mathematica、Maple并成为数学界三大巨头软件。和这两款相比，该软件的数值计算能力更加出色。行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等。该软件拥有的更多专业性功能，小编可能无法做出详细的介绍，毕竟咱也用不到。不过根据该软件在业界的口碑，可以见到这是一款足够出色的软件。小编这次带来的虽然是MathWorks MATLAB R2018a中文破解版，版本较老旧。但毕竟也是免费的版本，值得用户下载。因为该软件的安装过程相对比较复杂，所以小编将在后续内容中整理较为详细的安装教程。如果你也需要这样一款专业性较强的软件，就赶紧来下载吧！

安装教程

1、解压数据包后找到“setup.exe”,开始安装原版软件；

2、同意协议许可后，点击下一步；

3、将“readme.txt”文本内的密钥输入到下图所示框内；

4、选择软件的安装路径；

5、选择需要的产品；

6、将软件快捷启动程序添加到开始菜单和桌面快捷方式；

7、点击安装；

8、安装过程可能会花较长时间，由你选择安装的程序数量决定；

9、先不要启动程序，将破解补丁“netapi32.dll”复制到相对应的文件夹中默认路径为：C:\Program Files\MATLAB\R2018b\bin\win64；
 

10、启动程序，然后选择手动激活，继续将MATLAB R2018b Win64 Crack文件夹内的license_standalone.lic文件复制到安装目录license目录里面，默认在"C:\Program Files\MATLAB\R2018b\licenses"；

11、完成以上操作即可免费使用该软件。

软件功能

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。
3、数据分析
您有了数据，不要将所有时间花费在为分析准备数据上。使用该软件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 — 该软件中的 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
该软件运行代码的速度几乎是两年前的两倍。而且不需要对您的代码做出任何更改。
6、图形
该软件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：
geobubble
wordcloud
heatmap
polarplot
7、团队开发
随着项目规模和复杂程度的增长，该软件提供了支持协作软件开发实践的能力。
面向对象编程
源代码管理集成
测试框架
与 C/C++、Java、.NET 和 Python 集成
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。浏览受支持的硬件：
Arduino
Raspberry Pi
USB 网络摄像头
iPhone、iPad 和 Android 设备
ThingSpeak IoT

新功能

2018a版本更新宏包括两个新产品：
Vehicle Dynamics Blockset - 集成三维虚拟环境的车辆动态性能建模和仿真工具箱
Predictive MaintenanceToolbox - 用于设计和测试状态监控和预测性维护算法
产品系列更新包括：
1、MATLAB
- 实时编辑器中的实时函数、文档编写、调试以及用于嵌入滑块和下拉菜单的交互式控件
- 用于高级软件开发的 App (UI) 测试框架、C++ MEX 接口、自定义 Tab 键自动填充和函数助手
2、MATLAB Online
- 用于与 USB 网络摄像机通信的硬件连接
3、EconometricsToolbox
- 用于执行时序分析、规格测试、建模和诊断的 Econometric ModelerApp
4、Image Processing Toolbox
- 三维图像处理和卷可视化
5、Partial Differential Equation Toolbox
- 用来查找自然频率、模态形状和瞬态响应的结构动态分析
6、Optimization Toolbox
- 用于更快求解混合整数线性问题的分支方法深度学习
7、Neural Network Toolbox
- 用于导入在 TensorFlow-Keras 中设计的深度学习层和网络的支持包
- 用于求解回归问题以及利用 Text Analytics Toolbox 进行文本分类的长短期记忆(LSTM) 网络
- 用来改进网络训练的 Adam、RMSProp 和梯度裁剪算法
- 使用多个 GPU 并计算中间层激活，加快对有向无环图(DAG) 的训练
8、Computer Vision System Toolbox
- 用来自动标记各个像素实现语义分割的 Image Labeler App
9、GPU Coder
- 用于采用有向无环图 (DAG) 拓扑的网络和预训练网络（如 GoogLeNet、ResNet 和 SegNet）的 CUDA 代码生成
- 用于 Intel 和 ARM 处理器上深度学习网络的 C 代码生成数据分析
10、Statistics and Machine Learning Toolbox
- 在 Classification Learner App 中使用散点图的高密度数据可视化
- 用于大数据的核 SVM 回归分析算法、混淆矩阵计算以及非分层分区的交叉验证
11、Text Analytics Toolbox
- 多词短语提取和计数、HTML 文本提取以及句子、电子邮件地址和 URL 检测
- 用于大型数据集的随机 LDA 模型训练
12、Predictive Maintenance Toolbox
- 一款用于设计和测试状态监控和预测性维护算法的新产品Simulink 产品系列更新包括：
13、Simulink
- 根据当前模块端口预测可能要插入的新模块供选择，并迅速添加到模型中
- Simulation Pacing 可指定仿真速度，将仿真时间指定为与实际时间或其他时间一致，从而获得仿真运行时间与指定时间对应的体验
- Live Editor 中可使用 Simulation Data Inspector 进行绘图的添加、查看和编辑
14、Simulink 3D Animation
- 使用点云、射线追踪和原始几何形状，检测虚拟世界对象冲突
15、Simscape
- 湿空气域和模块库，用来对 HVAC 和环境控制系统进行建模
- 分区本地求解器，提高实时仿真速度汽车
16、Automated Driving System Toolbox
- 新增 Driving Scenario Designer APP用于交互式定义执行器和驾驶场景来测试控制和传感器融合算法
17、Model Predictive Control Toolbox
- 新增 ADAS 相关模块，用于设计、仿真和实现自适应巡航控制算法和车道保持算法
18、Vehicle Network Toolbox
新增基于 CAN FD 协议的Simulink通信模块，MATLAB 或/Simulink 与 ECU 通信的 XCP 协议新增 UDP 以及 TCP
19、Model-Based Calibration Toolbox
- 实现与 Powertrain Blockset 工具箱集成，可基于测量数据直接标定和生成Powertrain Blockset 查表型发动机模块的表格参数
- Vehicle Dynamics Blockset
- 新增工具箱，实现车辆动态性能建模仿真并集成 3D 虚拟环境代码生成
20、Embedded Coder
- 用于定义数据和函数的自定义代码生成配置的 Embedded Coder 字典
- Code Perspective，可对用于代码生成流程的 Simulink 桌面进行自定义o MATLAB Coder
- 矩阵的行主序排布以简化所生成代码与 C 环境中存储的行主序矩阵间的访问接口
- 稀疏矩阵支持，在生成的代码中使用稀疏矩阵实现更高效的计算
- 用于机器学习部署的 C 代码生成，包括 k-最近邻、非树整体模型以及使用Statistics and MachineLearning Toolbox 进行距离计算
21、Fixed-Point Designer
- 用于近似函数和最小化现有查找表 RAM 使用率的查找表优化
22、HDL Coder
- 矩阵运算支持，能够直接从使用二维矩阵数据类型和运算的算法中生成 HDL 代码信号处理和通信
23、Signal Processing Toolbox
- Signal Analyzer App，可处理多个信号并从信号中提取感兴趣区域
- 使用 RPM 追踪和阶次分析对旋转机械中的振动信号进行分析
24、LTE System Toolbox
- NB-IoT 支持，对窄带物联网传输和物理下行链路共享信道的建模
25、 RF Blockset
- 根据输入/输出设备特性捕捉非线性和记忆效应的功率放大器模型
26、Wavelet Toolbox
- 连续和离散小波变换滤波器组
27、Robotics System Toolbox
- 基于激光雷达的 SLAM，可使用激光雷达传感器对机器人和地图环境进行定位验证和确认
28、Simulink Requirements
利用 ReqIF 的导入需求，可从IBM Rational DOORS Next Generation 或 Siemens Polarion 之类的第三方工具中导入需求
29、Simulink Test
- 覆盖率组合功能，可以用来组合多次测试运行（文件的）的覆盖率结果
30、Polyspace Code Prover
- 用于 AUTOSAR 软件组件静态分析的AUTOSAR 支持

软件特色

1、数学、图形、编程。
针对工程和科学问题，优化了该软件平台。基于矩阵的该软件语言是世界上表达计算数学最自然的方法。内置的图形使得可视化和从数据中获得见解变得很容易。一个巨大的预构建工具箱库可以让您立即开始使用对您的领域至关重要的算法。桌面环境吸引实验、探索和发现。这些该软件工具和功能都经过了严格的测试和设计。
2、规模、积分、部署。
该软件帮助你把你的想法超越桌面。您可以在更大的数据集上运行分析，并扩展到集群和云。该软件代码可以与其他语言集成，使您能够在web、企业和生产系统中部署算法和应用程序。
3、关键特性
科学和工程计算的高级语言。
桌面环境为迭代开发、设计和解决问题而调整。
用于可视化数据和创建自定义图的工具的图形。
用于曲线拟合、数据分类、信号分析和其他领域特定任务的应用。
为广泛的工程和科学应用的附加工具箱。
使用自定义用户界面构建应用程序的工具。
与C/ c++、Java、。net、Python、SQL、Hadoop和Microsoft的接口。
与终端用户共享该软件程序的免版主部署选项。
4、为什么该软件 ?
对于工程师和科学家来说，该软件是最简单和最有效的软件。无论您是在分析数据、开发算法还是创建模型，该软件都提供了一个邀请探索和发现的环境。它结合了高级语言和桌面环境，用于迭代工程和科学工作流程。
5、该软件讲数学
基于矩阵的该软件语言是世界上表达计算数学最自然的方法。该软件支持数字和符号计算。该软件中的线性代数就像教科书中的线性代数;符号计算就像你在纸上写的方程。这使得在您的想法后面捕获数学变得简单，这意味着您的代码更容易编写，更易于阅读和理解，并且易于维护。
你可以相信你的计算结果。该软件在数字分析研究界有着很强的根基，它以完美的数字而闻名。一个由350名工程师组成的mathwork团队每天在该软件代码库中运行数百万个测试，从而不断地验证质量。
该软件进行了大量的工作，以确保您的代码能够快速运行。数学运算分布在计算机的多个核心，库调用被大量优化，所有代码都是即时编译的。您可以并行地运行您的算法，将for循环转换成并行for循环，或者将标准数组更改为GPU或分布式数组。在无限可伸缩的公共或私有云中运行并行算法，不需要修改代码。
该软件语言还提供了传统编程语言的特性，包括流控制、错误处理、面向对象编程、单元测试和源代码控制集成。
6、该软件是为工程师和科学家设计的。
该软件提供了一个用于迭代工程和科学工作流程的桌面环境。集成工具支持对数据和程序的同步探索，让您在更短的时间内评估更多的想法。
您可以交互式地预览、选择和预处理您想导入的数据。
大量的内置数学函数支持您的工程和科学分析。
2D和3D绘图功能使您能够可视化和理解您的数据和通信结果。
该软件应用程序允许您在不需要程序的情况下执行常见的工程任务。设想不同的算法如何处理您的数据，并迭代直到得到您想要的结果。
集成的编辑和调试工具让您快速地探索多个选项，优化您的分析，并迭代到一个最优解决方案。
你可以把你的作品当作可分享的、互动的叙述。
工程师和科学家编写的全面、专业的文档总是让你保持高效。可靠、实时的技术支持人员快速回答您的问题。你可以利用超过100000个社区成员的知识和经验,MathWorks工程师在该软件中央,一个开放的换取该软件和Simulink®用户。
该软件和附加的工具箱是相互集成的，并设计用于一起工作。他们提供专业的开发，严格测试，现场硬化，和完整的文档功能，专门为科学和工程应用。
7、该软件集成工作流
重大的工程和科学挑战需要广泛的协调，才能把想法付诸实施。沿途的每一次切换都会增加错误和延迟。
该软件实现了从研究到生产的整个过程。您可以:
构建和打包定制的该软件应用程序和工具箱，与其他该软件用户共享。
创建独立的可执行文件，与没有该软件的其他人共享。
与C/ c++、Java、。net和Python集成。直接从该软件调用这些语言，或者将该软件算法和应用程序打包到web、企业和生产系统中。
将该软件算法转换为C、HDL和PLC代码在嵌入式设备上运行。
将该软件代码部署到生产Hadoop系统上。
该软件也是基于模型的设计的关键部分，用于多域仿真、物理和离散事件仿真、验证和代码生成。

特别说明
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