MATLAB各个产品概述----哪些产品需要安装?哪些产品不需要安装?阅完了然

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MATLAB产品概述

文章目录

MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于数据分析、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,控制系统等领域。【百度百科】

MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合,意为矩阵工厂(矩阵实验室),软件主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案,并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言(如C、Fortran)的编辑模式。【百度百科】

MATLAB配备了很多工具箱,安装MATLAB时,可以选择自己需要的产品进行个性化安装。当然,直接安装所有产品是最稳妥的选择,唯一一点不好的地方就是完整安装需要30G+存储空间。

下面将对各个产品的功能进行概述。


1 MATLAB

科学计算语言


全世界数以百万计的工程师和科学家都在使用 MATLAB® 分析和设计改变着我们的世界的系统和产品。基于矩阵的 MATLAB 语言是世界上表示计算数学最自然的方式。可以使用内置图形轻松可视化数据和深入了解数据。欢迎您使用桌面环境进行试验、探索和发现。这些 MATLAB 工具和功能全部进行了严格测试,可彼此配合工作。

MATLAB 可帮助您不仅仅将自己的创意停留在桌面。您可以对大型数据集运行分析,并扩展到集群和云。MATLAB 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。

2 Simulink

仿真和基于模型的设计。


Simulink是一个模块图环境,用于多域仿真以及基于模型的设计。它支持系统级设计、仿真、自动代码生成以及嵌入式系统的连续测试和验证。Simulink 提供图形编辑器、可自定义的模块库以及求解器,能够进行动态系统建模和仿真。Simulink 与 MATLAB® 相集成,这样您不仅能够在 Simulink 中将 MATLAB 算法融入模型,还能将仿真结果导出至 MATLAB 做进一步分析。

3 5G Toolbox(5G工具箱)

模拟、分析和测试5G通信系统。


5G Toolbox™ 为5G新型无线电(NR)通信系统的建模、仿真和验证提供符合标准的功能和参考示例。工具箱支持链路级模拟、黄金参考验证、一致性测试和测试波形生成。

使用该工具箱,您可以配置、模拟、测量和分析端到端5G NR通信链路。您可以修改或自定义工具箱函数,并将其用作实现5G系统和设备的参考模型。

工具箱提供了功能和参考示例,帮助您描述上行链路和下行链路基带规范,并模拟射频设计和干扰源对系统性能的影响。您可以使用无线波形发生器应用程序以编程方式或交互方式生成波形并定制测试台。通过这些波形,您可以验证您的设计、原型和实现是否符合3GPP 5G NR规范。

4 Aerospace Blockset(航空区块集)

对航天飞行器动力学进行建模、仿真和分析


Aerospace Blockset™ 提供Simulink®参考示例和模块,用于建模、模拟和分析高保真飞机和航天器平台。它包括飞行器动力学、飞行环境的验证模型,以及飞行员行为、执行器动力学和推进的模块。内置的航空航天数学运算、坐标系和空间变换让您可以表示飞机和航天器的运动和方向。要检查模拟结果,可以将二维和三维可视化块连接到模型。

Aerospace Blockset为构建可重复使用的车辆平台模型提供了标准模型架构。这些平台模型可以支持飞行和任务分析;概念研究;详细的任务设计;制导、导航和控制(GNC)算法开发;软件集成测试;以及自主飞行、雷达和通信应用的硬件在环(HIL)测试。

5 Aerospace Toolbox(航空航天工具箱)

使用参考标准和模型分析和可视化航天器运动


Aerospace Toolbox™ 提供基于标准的工具和功能,用于分析航空航天飞行器的运动、任务和环境。它包括航空航天数学运算、坐标系和空间变换,以及用于解释飞行数据的经验证的环境模型。工具箱还包括2D和3D可视化工具以及用于观察车辆运动的标准驾驶舱仪器。

对于飞行器,可以将数据概要(Datcom)文件直接导入MATLAB®以表示飞行器空气动力学。空气动力学可以与参考参数相结合,定义飞机配置和动力学,用于控制设计和飞行品质分析。

Aerospace Toolbox允许您设计和分析由卫星和地面站组成的场景。您可以从轨道元素或双线元素集传播卫星轨迹,载入卫星和星座星历表,执行任务分析任务(如视线访问),并将场景视为地面轨道或地球仪。

6 Antenna Toolbox(天线工具箱)

设计、分析和可视化天线单元和天线阵列


Antenna Toolbox™ 为天线元件和阵列的设计、分析和可视化提供功能和应用程序。可以使用具有参数化几何图形、任意平面结构或STL文件描述的自定义三维结构的预定义元素设计独立天线并构建天线阵列。

Antenna Toolbox使用电磁解算器,包括矩量法(MoM),计算阻抗、电流分布、效率以及近场和远场辐射方向图。要改进天线设计,可以使用手动方法或工具箱中提供的优化方法。天线几何结构和分析结果可以在2D和3D中可视化。该工具箱允许您将天线阵列模式集成到无线系统中,以模拟波束形成和波束控制算法。阻抗分析结果可用于设计与射频前端集成的匹配网络。您可以在大型平台(如车辆或飞机)上安装天线,并分析结构对天线性能的影响。可以导入STL和Gerber文件以分析预先存在的结构,也可以导出它们以共享或制作设计。site viewer使您能够使用各种传播模型(包括光线跟踪)在3D地形图上可视化天线覆盖范围。

7 Audio Toolbox(音频工具箱)

设计和分析语音、声学和音频处理系统


Audio Toolbox™ 提供用于音频处理、语音分析和声学测量的工具。它包括处理音频信号(如均衡和时间拉伸)的算法,估计声音信号指标(如响度和清晰度)的算法,以及提取音频特征(如MFCC和音调)的算法。它还提供先进的机器学习模型,包括i-vectors,以及预训练的深度学习网络,包括VGGish和CREPE。工具箱应用程序支持实时算法测试、脉冲响应测量和信号标记。工具箱为ASIO提供流接口™, CoreAudio和其他声卡;MIDI设备;以及生成和托管VST和音频单元插件的工具。

使用Audio Toolbox,您可以导入、标记和增强音频数据集,以及提取特征以训练机器学习和深度学习模型。提供的预训练模型可以应用于音频记录,以便进行高级语义分析。

您可以实时制作音频处理算法的原型,或者通过将低延迟音频流到声卡或从声卡中流出来运行自定义的声学测量。您可以将算法转换为音频插件,在数字音频工作站等外部主机应用程序中运行,从而验证算法。插件托管允许您将外部音频插件用作常规MATLAB®对象。

8 Automated Driving Toolbox(自动驾驶工具箱)

设计、模拟和测试ADAS和自动驾驶系统


Automated Driving Toolbox™ 提供用于设计、模拟和测试ADAS和自动驾驶系统的算法和工具。您可以设计和测试视觉和激光雷达感知系统,以及传感器融合、路径规划和车辆控制器。可视化工具包括鸟瞰图和传感器覆盖范围、探测和跟踪范围,以及视频、激光雷达和地图的显示。工具箱允许您导入和使用高清实时地图数据和ASAM OpenDRIVE®道路网络。

使用地面真相标签应用程序,您可以自动标记地面真相,以训练和评估感知算法。对于感知、传感器融合、路径规划和控制逻辑的硬件在环(HIL)测试和桌面模拟,您可以生成和模拟驾驶场景。可以在真实感3D环境中模拟相机、雷达和激光雷达传感器输出,并在2.5D模拟环境中模拟传感器对物体和车道边界的检测。

Automated Driving Toolbox为常见ADA和自动驾驶功能提供参考应用示例,包括前向碰撞警告、自动紧急制动、自适应巡航控制、车道保持辅助和泊车代客泊车。该工具箱支持快速原型和半实物仿真测试的C/C++代码生成,支持传感器融合、跟踪、路径规划和车辆控制器算法。

9 AUTOSAR Blockset(AUTOSAR区块集)

AUTOSAR软件的设计与仿真


AUTOSAR Blockset 提供应用程序和区块,用于使用Simulink®模型开发AUTOSAR经典和自适应软件。您可以使用AUTOSAR Component Designer应用程序设计Simulink模型并将其映射到软件组件。或者,区块集允许您通过从AUTOSAR XML(ARXML)文件导入软件组件和组成描述,为AUTOSAR生成新的Simulink模型。

AUTOSAR Blockset为AUTOSAR库例程和基本软件(BSW)服务(包括NVRAM和诊断)提供块和构造。通过模拟BSW服务和应用软件模型,您可以在不离开Simulink的情况下验证AUTOSAR ECU软件。

AUTOSAR Blockset允许您在Simulink中创建AUTOSAR体系结构模型(需要System Composer)™). 在AUTOSAR体系结构模型中,您可以编写软件组合、组件和接口。可以添加模拟行为,包括基本软件服务组件。或者,您可以通过ARXML文件往返(导入和导出)软件描述。

AUTOSAR Blockset支持C和C++生产代码生成(使用嵌入式编码器®)。它符合ISO 26262标准(带有IEC认证套件)的使用要求。

10 Bioinformatics Toolbox(生物信息学工具箱)

阅读、分析和可视化基因组和蛋白质组数据


Bioinformatics Toolbox™ 为下一代测序(NGS)、微阵列分析、质谱和基因本体提供算法和应用程序。使用工具箱功能,您可以从标准文件格式(如SAM、FASTA、CEL和CDF)以及在线数据库(如NCBI基因表达综合数据库和GenBank®)读取基因组和蛋白质组数据。您可以使用序列浏览器、空间热图和聚类图来探索和可视化这些数据。工具箱还提供了用于检测峰值、缺失数据插补值和选择特征的统计技术。

您可以组合工具箱功能来支持常见的生物信息学工作流。你可以使用芯片序列数据来识别转录因子;分析RNA序列数据以识别差异表达基因;识别微阵列数据中的拷贝数变异和SNP;并利用质谱数据对蛋白质图谱进行分类。

11 Bluetooth Toolbox(蓝牙工具箱)

模拟、分析和测试蓝牙通信系统


MathWorks Bluetooth®工具箱提供基于标准的工具,用于设计、模拟和验证蓝牙通信系统。它支持测试波形生成、黄金参考验证和蓝牙网络建模。

使用 Bluetooth Toolbox,您可以配置、模拟和分析端到端蓝牙通信链路。您可以创建并重用测试台,以验证您的设计、原型和实现是否符合蓝牙标准,包括蓝牙低能(LE)和蓝牙经典。通过对蓝牙协议栈的多层进行建模,还可以评估共存、干扰、定位和LE音频场景。

12 Communications Toolbox(通讯工具箱)

设计和模拟通信系统的物理层


Communications Toolbox™ 为通信系统的分析、设计、端到端仿真和验证提供算法和应用程序。工具箱算法,包括信道编码、调制、MIMO和OFDM,使您能够构建和模拟基于标准或定制设计的无线通信系统的物理层模型。

Communications Toolbox 提供了波形发生器应用程序、星座图和眼图、误码率以及其他分析工具和范围,用于验证您的设计。这些工具使您能够生成和分析信号,可视化信道特征,并获得性能指标,如误差向量幅度(EVM)。工具箱包括SISO和MIMO统计和空间信道模型。频道配置文件选项包括瑞利、Rician和WINNER II型号。它还包括射频损伤,包括射频非线性和载波偏移以及补偿算法,包括载波和符号定时同步器。这些算法使您能够真实地建模链路级别规范,并补偿信道降级的影响。

使用带有射频仪器或硬件支持包的通信工具箱,您可以将发射机和接收机模型连接到无线电设备,并通过空中测试验证您的设计。

13 Computer Vision Toolbox(计算机视觉工具箱)

设计和测试计算机视觉、3D视觉和视频处理系统


Computer Vision Toolbox™ 提供用于设计和测试计算机视觉、3D视觉和视频处理系统的算法、功能和应用程序。可以执行对象检测和跟踪,以及特征检测、提取和匹配。您可以为单摄像机、立体摄像机和鱼眼摄像机自动化校准工作流。对于3D视觉,工具箱支持视觉和点云SLAM、立体视觉、运动结构和点云处理。计算机视觉应用程序自动化地面真相标记和摄像机校准工作流程。

您可以使用深度学习和机器学习算法(如YOLO v2、SSD和ACF)来训练自定义对象检测器。对于语义和实例分割,可以使用深度学习算法,如U-Net和Mask R-CNN。工具箱提供了对象检测和分割算法,用于分析太大而无法放入内存的图像。通过预训练模型,可以检测人脸、行人和其他常见对象。

您可以通过在多核处理器和GPU上运行算法来加速算法。工具箱算法支持C/C++代码生成,以便与现有代码、桌面原型和嵌入式视觉系统部署集成。

14 Control System Toolbox(控制系统工具箱)

设计和分析控制系统


Control System Toolbox™ 提供用于系统分析、设计和调整线性控制系统的算法和应用程序。可以将系统指定为传递函数、状态空间、零极点增益或频率响应模型。应用程序和功能,比如阶跃响应图和波特图,可以让你在时域和频域中分析和可视化系统行为。

可以使用交互技术(如Bode loop shaping和根轨迹法)调整补偿器参数。工具箱自动调谐SISO和MIMO补偿器,包括PID控制器。补偿器可以包括跨越多个反馈回路的多个可调谐块。您可以调整增益计划控制器,并指定多个调整目标,例如参考跟踪、干扰抑制和稳定裕度。您可以通过验证上升时间、超调量、稳定时间、增益和相位裕度以及其他要求来验证您的设计。

15 Curve Fitting Toolbox(曲线拟合工具箱)

使用回归、插值和平滑将曲线和曲面拟合到数据


Curve Fitting Toolbox™ 提供用于将曲线和曲面拟合到数据的应用程序和功能。工具箱允许您执行探索性数据分析、预处理和后处理数据、比较候选模型和删除异常值。您可以使用提供的线性和非线性模型库进行回归分析,或指定自己的自定义方程。该库提供优化的解算器参数和启动条件,以提高拟合质量。工具箱还支持非参数建模技术,例如样条曲线、插值和平滑。

创建拟合后,可以应用多种后处理方法进行绘图、插值和外推;估计置信区间;计算积分和导数。

16 Data Acquisition Toolbox(数据获取工具箱)

连接到数据采集卡、设备和模块


Data Acquisition Toolbox™ 提供用于配置数据采集硬件、将数据读入MATLAB®和Simulink®以及将数据写入DAQ模拟和数字输出通道的应用程序和功能。工具箱支持多种DAQ硬件,包括美国国家仪器公司的USB、PCI、PCI Express®、PXI®和PXI Express设备™ 和其他供应商。

工具箱应用程序允许您以交互方式设置数据采集接口,并将其配置到您的硬件。然后,您可以生成等效的MATLAB代码来自动化数据采集。工具箱功能使您能够灵活地控制DAQ设备的模拟输入、模拟输出、计数器/计时器和数字I/O子系统。您可以访问特定于设备的功能,并同步从多个设备获取的数据。

您可以在获取数据时对其进行分析,也可以将其保存以供后期处理。您还可以根据分析结果自动化测试并对测试设置进行迭代更新。

17 Database Toolbox(数据库工具箱)

与关系数据库和非关系数据库交换数据


Database Toolbox™ 提供用于与关系数据库和非关系数据库交换数据的函数和应用程序。它通过在数据库和MATLAB®数据类型之间自动转换来实现这种交换。

Database Toolbox支持任何符合ODBC或JDBC的关系数据库。它还为Apache提供NoSQL支持™ Cassandra®、MongoDB®和Neo4j®。mysql®和PostgreSQL提供了本机接口。

使用Database Explorer应用程序,您可以在不编写代码的情况下探索关系数据,然后生成MATLAB代码以自动化或操作数据库工作流。对于大型数据工作流,您可以拆分SQL查询并并行化数据访问(使用并行计算工具箱)™ MATLAB并行服务器™).

18 Datafeed Toolbox(数据输入工具箱)

从数据服务提供商处访问财务数据


Datafeed Toolbox™ 提供对金融数据、新闻和社交媒体数据以及交易系统的访问。您可以从MATLAB®建立连接,以检索历史、日内或实时数据流,然后执行分析、开发模型和金融交易策略,并创建反映金融和市场行为的可视化。

您可以使用MATLAB中的流式和基于事件的数据来构建自动交易策略,通过行业标准或专有交易执行平台对市场事件做出反应。工具箱包括用于分析交易成本、访问交易和报价定价数据、定义订单类型和执行订单的功能。

支持的数据提供商包括Bloomberg®、FRED®、Haver Analytics®、Quandl®、Twitter®和Refinitiv™. 受支持的交易执行平台包括彭博EMSX、Trading Technologies®X_TRADER®、Wind Data Feed Services(WDS)和CQG®。

19 DDS Blockset(DDS区块集)

设计和模拟DDS应用


DDS Blockset提供应用程序和区块,用于建模和模拟发布或订阅数据分发服务(DDS)中间件的软件应用程序。区块集包括一个DDS字典,可用于在Simulink®中管理、创建和编辑DDS定义。您可以将DDS规范作为XML文件导入,以创建一个框架Simulink模型,作为开发DDS应用程序算法的起点。

DDS Blockset提供用于向DDS发布和订阅样本的区块,包括相应的服务质量(QoS)。它与RTI Connext DDS和eProsima Fast DDS堆栈完全集成。

DDS Blockset从Simulink模型(使用嵌入式编码器®)生成C++代码和XML文件。

20 Deep Learning HDL Toolbox(深度学习HDL工具箱)

在FPGA和SOC上原型化并部署深度学习网络


Deep Learning HDL Toolbox™ 提供在FPGA和SOC上原型化和实施深度学习网络的功能和工具。它提供预构建的比特流,用于在受支持的Xilinx®和Intel®FPGA及SoC设备上运行各种深度学习网络。通过分析和评估工具,您可以通过探索设计、性能和资源利用的权衡来定制深度学习网络。

Deep Learning HDL Toolbox使您能够自定义深度学习网络的硬件实现,并生成可移植、可合成的Verilog®和VHDL®代码,以便部署在任何FPGA上(使用HDL编码器™ 和Simulink®)。

21 Deep Learning Toolbox(深度学习工具箱)

设计、训练和分析深度学习网络


Deep Learning Toolbox™ 提供了一个用于通过算法、预训练模型和 App 来设计和实现深度神经网络的框架。您可以使用卷积神经网络(ConvNet、CNN)和长短期记忆 (LSTM) 网络对图像、时间序列和文本数据执行分类和回归。您可以使用自动微分、自定义训练循环和共享权重来构建网络架构,如生成对抗网络 (GAN) 和孪生网络。使用深度网络设计器,您能够以图形方式设计、分析和训练网络。试验管理器可帮助您管理多个深度学习试验,跟踪训练参数,分析结果,并比较不同试验的代码。您可以可视化层激活,并以图形方式监控训练进度。

您可以通过 ONNX™ 格式与 TensorFlow™ 和 PyTorch 交换模型,并从 TensorFlow-Keras 和 Caffe 导入模型。该工具箱支持使用 DarkNet-53、ResNet-50、NASNet、SqueezeNet 和许多其他预训练模型进行迁移学习。

您可以在单 GPU 或多 GPU 工作站(安装了 Parallel Computing Toolbox™)上加快训练速度,或扩展到集群和云,包括 NVIDIA®  GPU Cloud 和 Amazon EC2® GPU 实例(安装了 MATLAB® Parallel Server™)。

22 DSP HDL Toolbox(DSP HDL工具箱)

为FPGA、ASIC和SOC设计数字信号处理应用程序


DSP HDL Toolbox™ 为开发无线、雷达、音频和传感器处理等信号处理应用程序提供预先验证、硬件就绪的Simulink®模块和子系统。它包括用于连接MATLAB®和Simulink的模板以及参考示例。

使用工具箱,您可以为DSP算法建模、探索和模拟硬件架构选项。IP块支持串行和并行处理的实现,因此您可以探索资源使用率、功率和每秒千兆采样(GSPS)吞吐量性能之间的设计空间。

工具箱算法让您可以用VHDL®和Verilog®生成可读的、可合成的代码(使用HDL编码器)™). 您还可以从使用这些算法的设计(使用HDL Verifier)生成SystemVerilog DPI验证组件™).

23 DSP System Toolbox(DSP 系统工具箱)

设计和模拟流信号处理系统


DSP System Toolbox™ 提供用于在MATLAB®和Simulink®中设计、模拟和分析信号处理系统的算法、应用程序和范围。您可以为通信、雷达、音频、医疗设备、物联网和其他应用程序的实时DSP系统建模。

使用DSP系统工具箱,您可以设计和分析FIR、IIR、多速率、多级和自适应滤波器。您可以将来自变量、数据文件和网络设备的信号流传输到系统开发和验证中。时间范围、频谱分析仪和逻辑分析仪允许您动态地可视化和测量流信号。对于桌面原型设计和嵌入式处理器部署,包括ARM®Cortex®体系结构,工具箱支持C/C++代码生成。它还支持位精度定点建模和从滤波器、FFT、IFFT和其他算法生成HDL代码。

算法可用作MATLAB函数、系统对象和Simulink块。

24 Econometrics Toolbox(计量经济学工具箱)

使用统计时间序列方法对金融和经济系统进行建模和分析


Econometrics Toolbox™ 提供用于分析和建模时间序列数据的功能和交互式工作流。它为模型选择提供了广泛的可视化和诊断,包括自相关和异方差、单位根和平稳性、协整、因果关系和结构变化的测试。您可以使用各种建模框架来估计、模拟和预测经济系统,这些框架既可以使用Econometric Modeler应用程序以交互方式使用,也可以使用工具箱中提供的函数以编程方式使用。这些框架包括回归、ARIMA、状态空间、GARCH、多元VAR和VEC以及切换模型。工具箱还提供了贝叶斯工具,用于开发从新数据中学习的时变模型。

25 Embedded Coder(嵌入式编码器)

生成针对嵌入式系统优化的 C 和 C++ 代码


Embedded Coder® 为大规模生产中使用的嵌入式处理器生成可读、紧凑且快速的 C 和 C++ 代码。它对 MATLAB® Coder™ 和 Simulink® Coder 进行了高级优化,以精确控制生成的函数、文件和数据。这些优化可以提高代码效率,简化与现有代码、数据类型和标定参数的集成。您可以结合使用第三方开发工具编译可执行文件,以在您的嵌入式系统或快速原型构建板上实现即交即用式部署。

Embedded Coder 对 AUTOSAR、MISRA C® 和 ASAP2 软件标准提供内置支持。它还提供可追溯性报告和代码文档,以及支持 DO178、IEC 61508 和 ISO 26262 软件开发的自动化软件验证。Embedded Coder 代码是可移植的,并且可以在任何处理器上编译和执行。此外,它还为特定硬件提供具有高级优化和设备驱动程序的支持包。

26 Filter Design HDL Coder(滤波器设计HDL编码器)

为定点滤波器(fixed-point filters)生成HDL代码


Filter Design HDL Coder™ 生成可合成、可移植的VHDL®和Verilog®代码,用于在FPGA或ASIC上实现使用MATLAB®设计的定点滤波器。它自动创建VHDL和Verilog测试台,用于模拟、测试和验证生成的代码。

27 Financial Instruments Toolbox(金融工具工具箱)

设计、定价和对冲复杂金融工具


Financial Instruments Toolbox™ 提供定价、建模、对冲和分析现金流、固定收益证券和衍生工具(包括权益、利率、信贷和能源工具)的功能。对于利率工具,您可以计算各种工具类型的价格、收益率、利差和敏感性值,包括可转换债券、抵押贷款支持证券、国库券、债券、掉期、上限、下限和浮动利率票据。对于衍生工具,您可以使用二项式树、三项式树、移位SABR、Heston、蒙特卡罗模拟和其他模型计算价格、隐含波动率和价格。您还可以连接Numerix®CrossAsset Integration Layer,对固定收益证券、场外衍生品、结构性产品和可变年金产品进行估值和风险管理。

28 Financial Toolbox(金融工具箱)

分析金融数据并开发金融模型


Financial Toolbox™ 提供了可用于对金融数据进行数学建模和统计分析的函数。您可以在考虑到换手率、交易成本、半连续约束以及最小或最大资产数量的情况下对投资组合进行分析、回测和优化。该工具箱可用于评估风险、对信用评分卡建模、分析收益率曲线、对固定收益工具和欧式期权定价,以及衡量投资业绩。

您可以使用随机微分方程 (SDE) 工具来对各种随机过程进行建模和模拟。您可以使用时间序列分析函数在包含缺失数据的情况下执行变换或回归,并在不同交易日历和计日规则之间进行转换。

29 Fixed-Point Designer(定点设计器)

定点和浮点算法的建模和优化


Fixed-Point Designer™ 提供用于在嵌入式硬件上优化和实现定点和浮点算法的数据类型和工具。其中包括定点和浮点数据类型以及特定于目标的数值设置。使用 Fixed-Point Designer,您可以执行定点位真的目标感知仿真。然后,在硬件上实现设计之前,您可以测试和调试量化效应,如溢出和精度损失。

Fixed-Point Designer 提供 App 和工具,用于分析双精度算法并将它们转换为精度降低的浮点或定点。优化工具使您能够选择满足数值精度要求和目标硬件约束的数据类型。为了高效实现,您可以用硬件最优模式(如压缩查找表)来代替计算成本高昂的设计构造。

C 和 HDL 生产代码可以直接从您的定点和浮点优化模型中生成。

30 Fuzzy Logic Toolbox(模糊逻辑工具箱)

模糊逻辑系统的设计与仿真


Fuzzy Logic Toolbox™ 提供MATLAB®函数、应用程序和Simulink®模块,用于分析、设计和模拟基于模糊逻辑的系统。该产品指导您完成模糊推理系统的设计步骤。提供了许多常用方法的函数,包括模糊聚类和自适应神经模糊学习。

工具箱允许您使用简单的逻辑规则对复杂的系统行为建模,然后在模糊推理系统中实现这些规则。您可以将其用作独立的模糊推理机。或者,您可以在Simulink中使用模糊推理块,并在整个动态系统的综合模型中模拟模糊系统。

31 Global Optimization Toolbox(全局优化工具箱)

解决多个最大值、多个最小值和非光滑优化问题


Global Optimization Toolbox提供了一些函数,可以搜索包含多个最大值或最小值的问题的全局解决方案。工具箱求解器包括代理、模式搜索、遗传算法、粒子群、模拟退火、多阶段和全局搜索。在目标函数或约束函数连续、不连续、随机、不含导数或包含模拟或黑箱函数的优化问题中,可以使用这些解算器。对于具有多个目标的问题,可以使用遗传算法或模式搜索解算器识别帕累托前沿。

可以通过调整选项来提高解算器的效率,对于适用的解算器,还可以自定义创建、更新和搜索功能。您可以将自定义数据类型与遗传算法和模拟退火解算器结合使用,来表示标准数据类型不容易表达的问题。使用“混合函数”选项,可以通过在第一个解算器之后应用第二个解算器来改进解决方案。

32 GPU Coder(GPU编码器)

为NVIDIA GPU生成CUDA代码


GPU Coder™ 从MATLAB®代码和Simulink®模型生成优化的CUDA®代码。生成的代码包括CUDA内核,用于深度学习、嵌入式视觉和信号处理算法的可并行部分。为了获得高性能,生成的代码调用优化的NVIDIA®CUDA库,包括TensorRT、cuDNN、Cuft、cuSolver和cuBLAS。这些代码可以作为源代码、静态库或动态库集成到您的项目中,并且可以为嵌入NVIDIA Jetson®、NVIDIA DRIVE®和其他平台的台式机、服务器和GPU进行编译。您可以在MATLAB中使用生成的CUDA来加速深度学习网络和算法的其他计算密集型部分。GPU编码器允许你将手写的CUDA代码整合到你的算法和生成的代码中。

当与Embedded Coder®一起使用时,GPU编码器允许您通过软件在环(SIL)和处理器在环(PIL)测试验证生成代码的数值行为。

33 HDL Coder(HDL编码器)

为FPGA和ASIC设计生成VHDL和Verilog代码


HDL Coder™ 从MATLAB®函数、Simulink®模型和Stateflow®图表生成可移植、可合成的VHDL®和Verilog®代码。生成的HDL代码可用于FPGA编程或ASIC原型设计。

HDL Coder提供了一个工作流顾问,可以自动化Xilinx®、Microsemi®和Intel®FPGA的编程。您可以控制HDL体系结构和实现,突出显示关键路径,并生成硬件资源利用率估计。HDL Coder提供Simulink模型与生成的Verilog和VHDL代码之间的可追溯性,从而为遵守DO-254和其他标准的高完整性应用程序提供代码验证。

可通过IEC认证套件(适用于ISO 26262和IEC 61508)获得对行业标准的支持。

34 HDL Verifier(HDL验证器)

使用HDL模拟器和FPGA板测试并验证Verilog和VHDL


HDL Verifier™ 用于测试和验证FPGA、ASIC和SOC的Verilog®和VHDL®设计。您可以使用与HDL模拟器的联合仿真,根据在MATLAB®或Simulink®中运行的测试台验证RTL。这些测试台可以与FPGA和SoC开发板一起使用,以验证硬件中的HDL实现。

HDL Verifier提供用于调试和测试Xilinx®和Intel®主板上的FPGA实现的工具。您可以使用MATLAB编写和读取内存映射寄存器,以便在硬件上测试设计。你可以在设计中插入探针,设置触发条件,将内部信号上传到MATLAB中进行可视化和分析。

HDL Verifier生成用于RTL测试台的验证模型,包括通用验证方法(UVM)测试台。这些模型在支持SystemVerilog直接编程接口(DPI)的模拟器中本机运行。

35 Image Acquisition Toolbox(图像获取工具箱)

从行业标准硬件获取图像和视频


Image Acquisition Toolbox™ 提供将摄像头连接到MATLAB®和Simulink®的功能和模块。它包括一个MATLAB应用程序,可以让你以交互方式检测和配置硬件属性。然后,您可以生成等效的MATLAB代码,以便在未来的会话中自动获取。工具箱支持采集模式,如循环处理、硬件触发、后台采集和跨多个设备同步采集。

Image Acquisition Toolbox 支持所有主要标准和硬件供应商,包括USB3 Vision、GigE Vision®和GenICam™ GenTL。您可以连接机器视觉摄像头和帧抓取器,以及高端科学和工业设备。

36 Image Processing Toolbox(图像处理工具箱)

执行图像处理、可视化和分析


Image Processing Toolbox™ 为图像处理、分析、可视化和算法开发提供了一套全面的参考标准算法和工作流 App。您可以使用深度学习和传统图像处理技术执行图像分割、图像增强、去噪、几何变换和图像配准。工具箱支持处理二维、三维和任意大的图像。

Image Processing Toolbox App 可让您自动完成常见的图像处理工作流。您可以交互方式分割图像数据、比较图像配准技术,以及对大型数据集进行批量处理。利用可视化函数和 App,您可以探查图像、三维体和视频;调整对比度;创建直方图;以及对感兴趣的区域 (ROI) 执行操作。

您可以通过在多核处理器和 GPU 上运行算法来提高算法的执行速度。许多工具箱函数支持桌面原型和嵌入式视觉系统部署的 C/C++ 代码生成。

37 Industrial Communication Toolbox(工业通讯工具箱)

通过OPC UA、Modbus、MQTT和其他工业协议交换数据


Industrial Communication Toolbox™ 直接从MATLAB®和Simulink®访问实时和历史工业工厂数据。您可以从分布式控制系统、监控和数据采集系统以及可编程逻辑控制器等设备读取、写入和记录OPC统一体系结构(UA)数据。您还可以直接从OSIsoft®PI服务器访问工厂和制造数据,并将这些数据用于过程监控、过程改进和预测性维护应用。

您可以使用符合OPC UA、OPC数据访问(DA)和OPC经典历史数据访问(HDA)标准的实时服务器和数据历史记录中的数据。通过OPC UA进行通信时,您可以使用各种安全模式、加密算法和用户身份验证方法安全地连接到OPC UA服务器。

工具箱包括Simulink模块,可用于在线监控建模和执行硬件在环控制器测试。在MATLAB和Simulink中,您可以通过建立与工厂的安全OPC UA连接来验证算法,并为IIoT应用程序建立连接的数字双模型。工具箱还支持通过Modbus和MQTT协议与边缘设备和云服务器进行通信。

38 Instrument Control Toolbox(仪表控制工具箱)

控制测试和测量仪器,并与计算机外围设备进行通信


Instrument Control Toolbox™ 可以将MATLAB®直接连接到示波器、函数生成器、信号分析仪、电源和分析仪器等仪器。工具箱通过IVI和VXIplug&play等仪器驱动程序,或通过GPIB、VISA、TCP/IP和UDP等常用通信协议上基于文本的SCPI命令,连接到您的仪器。您还可以从测试设备中控制和获取数据,而无需编写代码。

有了Instrument Control Toolbox,您可以在MATLAB中生成数据发送到仪器,或将数据读入MATLAB进行分析和可视化。您可以自动化测试、验证硬件设计,并基于LXI、PXI和AXIe标准构建测试系统。

工具箱提供了对TCP/IP、UDP、I2C、SPI和Bluetooth®串行协议的内置支持,用于从MATLAB与其他计算机和印刷电路板(PCB)进行远程通信。

39 Lidar Toolbox(激光雷达工具箱)

设计、分析和测试激光雷达处理系统


Lidar Toolbox™ 提供用于设计、分析和测试激光雷达处理系统的算法、功能和应用程序。您可以执行对象检测和跟踪、语义分割、形状拟合、激光雷达注册和障碍物检测。工具箱提供了用于激光雷达相机交叉校准的工作流和应用程序。

该工具箱允许您从Velodyne®激光雷达传输数据,并读取Velodyne和IBEO激光雷达传感器记录的数据。Lidar Viewer应用程序可实现Lidar点云的交互式可视化和分析。您可以使用机器学习和深度学习算法(如PointPillars、SqueezeSegV2和PointNet++)来训练检测、语义分割和分类模型。Lidar Labeler应用程序支持手动和半自动标记Lidar点云,用于培训深度学习和机器学习模型。

Lidar工具箱为感知和导航工作流提供了Lidar处理参考示例。大多数工具箱算法支持C/C++代码生成,以便与现有代码、桌面原型和部署集成。

40 LTE Toolbox(LTE工具箱)

模拟、分析和测试LTE和LTE Advanced无线通信系统的物理层


LTE Toolbox™ 为LTE、LTE Advanced和LTE Advanced Pro通信系统的设计、模拟和验证提供符合标准的功能和应用程序。该工具箱加速LTE算法和物理层(PHY)开发,支持黄金参考验证和一致性测试,并支持测试波形生成。

使用工具箱,您可以配置、模拟、测量和分析端到端通信链路。您还可以创建并重用一致性测试台,以验证您的设计、原型和实现是否符合LTE标准。

使用带有射频仪器或硬件支持包的LTE工具箱,您可以将发射机和接收机模型连接到无线电设备,并通过空中传输和接收验证您的设计。

41 Mapping Toolbox(测图工具箱)

分析和可视化地理信息


Mapping Toolbox™ 提供用于转换地理数据和创建地图显示的算法和功能。您可以在地理环境中可视化数据,通过60多个地图投影构建地图显示,并将各种来源的数据转换为一致的地理坐标系。

Mapping Toolbox 支持管理地理数据的完整工作流。可以从各种文件格式和web地图服务器导入矢量和光栅数据。工具箱允许您使用修剪、插值、重采样、坐标变换和其他技术处理和自定义数据。数据可以与来自多个源的底图图层组合在一个地图显示中。可以以shapefile、GeoTIFF和KML等文件格式导出数据。

42 MATLAB Coder

从 MATLAB 代码生成 C 和 C++ 代码


MATLAB® Coder™ 可从 MATLAB 代码生成适用于各种硬件平台(从桌面计算机系统到嵌入式硬件)的 C 和 C++ 代码。它支持大多数 MATLAB 语言和广泛的工具箱。您可以将生成的代码作为源代码、静态库或动态库集成到您的工程中。生成的代码是可读且可移植的。您可以将它与现有 C 和 C++ 代码及库的关键部分结合使用。您还可以将生成的代码打包为 MEX 函数以在 MATLAB 中使用。

与 Embedded Coder® 结合使用时,MATLAB Coder 可提供代码自定义、特定于目标的优化、代码可追溯性以及软件在环 (SIL) 和处理器在环 (PIL) 验证。

要将 MATLAB 程序部署为独立应用程序,请使用 MATLAB Compiler™。要生成与其他编程语言集成的软件组件,请使用 MATLAB Compiler SDK™。

43 MATLAB Compiler(MATLAB编译器)

从MATLAB程序构建独立的可执行文件和web应用程序


MATLAB Compiler™ 使您能够将MATLAB程序作为独立应用程序和web应用程序共享。使用MATLAB编译器,您还可以将MATLAB程序打包并部署为MapReduce和Spark™ 大数据应用程序和Microsoft®Excel®外接程序。最终用户可以使用MATLAB Runtime免费运行应用程序。

要提供对MATLAB web应用程序的基于浏览器的访问,可以使用MATLAB编译器附带的MATLAB web App Server开发版本托管它们。MATLAB程序可以打包成软件组件,以便与其他编程语言(使用MATLAB编译器SDK)集成™). MATLAB生产服务器支持企业系统的大规模部署™.

44 MATLAB Compiler SDK(MATLAB编译器SDK)

从MATLAB程序构建软件组件


MATLAB®Compiler SDK™ 扩展了MATLAB编译器的功能™ 要构建C/C++共享库,请使用Microsoft®。NET程序集、Java®类、Python®包和基于Docker®容器的MATLAB程序微服务。这些组件可以与自定义应用程序集成,然后部署到桌面、web和企业系统。

MATLAB Compiler SDK包括MATLAB生产服务器的开发版本™ 用于在将应用程序代码和Excel®加载项部署到web应用程序和企业系统之前进行测试和调试。

使用MATLAB Compiler SDK中的软件组件创建的应用程序可以与不需要MATLAB的用户免费共享。这些应用程序使用MATLAB运行时,这是一组共享库,可以执行已编译的MATLAB应用程序或组件。

45 MATLAB Report Generator(MATLAB®报告生成器)

从MATLAB应用程序设计并自动生成报告


MATLAB®Report Generator™ 提供将报告功能集成到MATLAB应用程序中的函数和API。您可以开发以PDF、Microsoft®Word、Microsoft PowerPoint®和html生成报告的程序。MATLAB Report Generator使您能够从MATLAB代码中动态捕获结果和数字,并将这些结果记录在单个报告中,以便与组织中的其他人共享。您可以使用预先构建的、可自定义的Word和HTML模板,或基于组织的模板和标准的设计报告。

46 Mixed-Signal Blockset(混合信号块集)

设计、分析和模拟模拟和混合信号系统

Mixed-Signal Blockset™ 提供用于设计和验证混合信号集成电路(IC)的组件和损伤模型、分析工具和测试台。

您可以在不同的抽象级别对PLL、数据转换器和其他系统进行建模。这些模型可以与复杂的DSP算法和控制逻辑一起用于模拟混合信号组件。您可以自定义模型,以包括噪声、非线性、抖动和量化效果等损伤。使用可变步长Simulink®解算器进行快速系统级模拟,可以调试实现并识别设计缺陷,而无需在晶体管级模拟IC。

使用混合信号分析仪应用程序,您可以分析、识别混合信号数据的趋势,并将其可视化。Cadence Virtuoso ADE MATLAB集成选项允许您将电路级仿真结果的数据库导入MATLAB®。或者,您可以导入SPICE网表,并使用从IC设计中提取的寄生元素

以上是关于MATLAB各个产品概述----哪些产品需要安装?哪些产品不需要安装?阅完了然的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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