mathworks matlab r2019a中文破解版下载 附教程

matlab r2019a是一款十分专业的商业数学软件，由美国知名软件公司MathWorks制作。将其翻译过来为矩阵工厂或矩阵实验室。在算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算等领域有着不错的建树。可应用的行业主要有工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等。而r2019a相较于旧版也带了很多新的突破，包括增强学习、system composer、5G通讯等，增强了学习、Stateflow for MATLAB、一些架构级的建模、仿真和验证等，新增的功能让该软件可应用于更多的领域，比如深度学习、通信系统、自动驾驶等。一款出色的数学软件对各行各业的进步都发挥着巨大作用，该软件便是如此。或许作为普通人的我们来说，能感受到该软件带来的变化并不明显，但对于专业人员来说，就不一样了。此次小编带来的是mathworks matlab r2019a中文破解版，需要的用户来免费使用吧！

安装教程

1、解压数据包后，双击安装程序，弹出下图界面，点击使用文件安装密钥；

2、同意协议许可，请勾选是；

3、选择第一项，并在安装包内找到序列号字符；

4、选择软件安装位置后，点击下一步；

5、选择需要安装的组件，默认勾选即可；

6、自行选择是否勾选创建快捷方式；

7、一切准备就绪，点击安装；

8、正在安装中，时间会稍微长一点，请耐心等待；

9、安装成功，退出即可；

10、将R2019b文件夹复制到软件安装目录下替换；
默认路径为C:\Program Files\Polyspace

11、复制license_standalone.lic到软件安装目录下的licenses文件夹内，如果没有licenses自己手动创建；

12、运行软件即可免费使用了。

软件亮点

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

应用范围

1、深度学习：使用强化学习开发控制器和决策系统，在NVIDIA DGX和云平台上培训深度学习模型，并将深度学习应用于三维数据
2、汽车：设计和模拟AUTOSAR软件，与HERE HD地图接口，并生成能量平衡报告
3、系统工程：使用System Composer设计和分析系统和软件体系结构
4、项目：使用Simulink中的项目来组织，管理和共享您的工作
5、Simulink Onramp：通过交互式教程了解如何创建，编辑和模拟Simulink模型的基础知识
6、软件中的Stateflow图表：以MATLAB对象的形式编程，调试和执行独立状态机

新增功能

1、共享工作
使用软件实时编辑器在可执行记事本中创建组合了代码、输出和格式化文本的软件脚本和函数
新增 实时任务：使用实时编辑器任务浏览各参数、查看结果并自动生成代码
新增 在实时编辑器中运行测试：直接从实时编辑器工具条运行测试
隐藏代码：共享和导出实时脚本时隐藏代码
保存到 Word：将实时脚本和函数另存为 Microsoft Word 文档
动画：支持在绘图中使用动画，显示一段时间内的数据变化
交互式表格：以交互方式筛选表格输出，然后将生成的代码添加到实时脚本中
2、App 构建
App 设计工具让您无需成为专业的软件开发人员，即可创建专业的 App
新增 uicontextmenu 函数：在 App 设计工具和基于 uifigure 的应用程序中添加和配置上下文菜单
新增 uitoolbar 函数：向基于 uifigure 的应用程序添加自定义工具栏
新增 App 测试框架：自动执行其他按键交互，例如右键单击和双击
uihtml 函数：将 HTML、JavaScript 或 CSS 内容添加到应用程序
uitable 和 uistyle 函数：以互动方式对表格进行排序，并为表格 UI 组件中的行、列或单元格创建样式
3、数据导入和分析
从多个数据源访问、组织、清洗和分析数据
新增 实时编辑器任务：使用可自动生成软件代码的任务，对数据进行交互式预处理并操作表格和时间表
分组工作流程：使用 grouptransform、groupcounts以及 groupfilter执行分组操作
数据类型 I/O：使用专用函数读取和写入矩阵、元胞数组和时间表
Parquet 文件支持：读取和写入单个或大量 Parquet 文件集
4、数据可视化
使用新绘图函数和自定义功能对数据进行可视化
新增 boxchart 函数：创建盒须图以可视化分组的数值数据
新增 exportgraphics 和 copygraphcis 函数：保存和复制图形，增强了对发布工作流的支持
新增 tiledlayout 函数：定位、嵌套和更改布局的网格大小
新增 图表容器类：制作图表以显示笛卡尔、极坐标或地理图的平铺
内置坐标轴交互：通过默认情况下启用的平移、缩放、数据提示和三维旋转来浏览数据
5、大数据
无需做出重大改动，拓展对大数据进行的分析
新增 数据存储写出：将数据存储中的大型数据集写出到磁盘，用于数据工程和基于文件的工作流
自定义 Tall 数组：编写自定义算法以在 tall 数组上对块或滑动窗口进行运算
支持 Tall 数组的函数：更多函数支持对 Tall 数组进行运算，包括 innerjoin、outerjoin、xcorr、svd 以及 wordcloud
自定义数据存储：使用自定义数据存储框架，从基于 Hadoop 的数据库中读取
FileDatastore 对象：通过将文件以小块形式导入来读取大型自定义文件
数据存储：组合和变换数据存储
6、语言和编程
使用新的数据类型和语言构造来编写更清晰、更精简的可维护代码
新增 文件编码：增强了对非 ASCII 字符集的支持以及与软件文件的默认 UTF-8 编码的跨平台兼容性
函数输入参数验证：声明函数输入参数，以简化输入错误检查
十六进制和二进制数：使用十六进制和二进制文字指定数字
String 数组支持：在 Simulink 和 Stateflow 中使用 string 数组
枚举：通过枚举提高了集合运算的性能
7、性能
运行代码的速度几乎是四年前的两倍而且不需要对您的代码做出任何更改
新增 探查器：使用火焰图直观地研究和改进代码的执行性能
新增 实时编辑器：提高了循环绘图和动画绘图的性能
大型数组中的赋值：通过下标索引对大型 table、datetime、duration 或 calendarDuration 数组中的元素赋值时，性能得到改善
uitable：当数据类型为数值、逻辑值或字符向量元胞数组时，性能得到提升
对大型矩阵排序：使用 sortrows 更快地对大矩阵行数据进行排序
启动：已提高软件启动速度
整体性能：已提升 Live Editor、App Designer 以及内置函数调用的性能
8、软件开发
软件开发工具可帮助您管理和测试代码、与其他软件系统集成并将应用部署在云中
进程外执行 Python：在进程外执行 Python 函数，以避免出现库冲突
项目：组织工作、自动执行任务和流程以及与团队协作
C++ 接口：从软件调用 C++ 库
适用于 MATLAB 的 Jenkins 插件：运行软件测试并生成 JUnit、TAP 以及 Cobertura 代码覆盖率报告等格式的测试报告
新参考架构：在 Amazon Web Services (AWS) 和 Microsoft Azure 上部署并运行
代码兼容性报告：从当前文件夹浏览器生成兼容性报告
9、控制硬件
控制 Arduino 和 Raspberry Pi 等常见微控制器，通过网络摄像头采集图像，还可以通过无人机获取传感器数据和图像数据
新增 无人机支持：使用软件通过 Ryze Tello 无人机控制并获取传感器数据和图像数据
Parrot 无人机：从软件控制 Parrot 无人机并获取传感器和图像数据
新增 Arduino：使用 MCP2515 CAN 总线拓展板访问 CAN 总线数据
新增 Raspberry Pi 支持：通过软件与 Raspberry Pi 4B 硬件通信，并将软件函数作为独立可执行程序部署在 Raspberry Pi 上
Online 中的 Raspberry Pi：通过Online 与 Raspberry Pi 硬件板通信
低功耗蓝牙：读写 BLE 设备
支持的硬件：支持 Arduino、Raspberry Pi、USB 网络摄像头和 ThingSpeak IoT

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