Información sobre el programa
Año de emisión: 2021
Desarrollador: MathWorks, Inc.
Plataforma/SO: Windows 10, Windows 8.1, Windows 7 Service Pack 1, Windows Server 2016, Windows Server 2012 R2, Windows Server 2012
Idioma de la interfaz: Inglés
Tratamiento: Incluido
Tamaño: 5.67 GB
Año de emisión: 2021
Desarrollador: MathWorks, Inc.
Plataforma/SO: Windows 10, Windows 8.1, Windows 7 Service Pack 1, Windows Server 2016, Windows Server 2012 R2, Windows Server 2012
Idioma de la interfaz: Inglés
Tratamiento: Incluido
Tamaño: 5.67 GB
MATLAB (abreviatura de "Laboratorio Matrix") es un
paquete de programas aplicados para resolver problemas de cálculos
técnicos y el lenguaje de programación del mismo nombre utilizado en
este paquete. Al descargar MATLAB, creado por MathWorks, puede realizar
fácilmente cálculos matriciales, visualizar funciones matemáticas y
datos experimentales, implementar algoritmos computacionales, diseñar
una interfaz gráfica de usuario para resolver problemas específicos y
también interactuar con otros lenguajes de programación y programas a
través de interfaces especiales. .
MATLABEs un lenguaje de cálculo técnico de alto nivel, un entorno de desarrollo de algoritmos interactivos y una herramienta moderna de análisis de datos. Más de un millón de ingenieros y científicos de todo el mundo utilizan MATLAB como lenguaje informático técnico. MATLAB, en comparación con los lenguajes de programación tradicionales (C / C ++, Java, Pascal, FORTRAN), permite reducir el tiempo para resolver problemas típicos en un orden de magnitud y simplifica enormemente el desarrollo de nuevos algoritmos. MATLAB es la columna vertebral de toda la familia de productos MathWorks y es la principal herramienta para resolver una amplia gama de problemas científicos y aplicados, en áreas tales como: modelado de objetos y desarrollo de sistemas de control, diseño de sistemas de comunicación, procesamiento de señales e imágenes, medición de señales y pruebas, modelado financiero, biología computacional, etc.El kernel de MATLAB facilita al máximo el trabajo con matrices de tipos de datos reales, complejos y analíticos y con estructuras de datos y tablas de búsqueda. MATLAB contiene funciones integradas para álgebra lineal (LAPACK, BLAS), transformada rápida de Fourier (FFTW), funciones para trabajar con polinomios, funciones de estadística básica y solución numérica de ecuaciones diferenciales; Bibliotecas matemáticas extendidas para Intel MKL. Todas las funciones integradas del kernel de MATLAB están diseñadas y optimizadas por expertos para funcionar más rápido o de la misma manera que su equivalente C / C ++.funciones de estadística básica y solución numérica de ecuaciones diferenciales; Bibliotecas matemáticas extendidas para Intel MKL. Todas las funciones integradas del kernel de MATLAB están diseñadas y optimizadas por expertos para funcionar más rápido o de la misma manera que su equivalente C / C ++.funciones de estadística básica y solución numérica de ecuaciones diferenciales; Bibliotecas matemáticas extendidas para Intel MKL. Todas las funciones integradas del kernel de MATLAB están diseñadas y optimizadas por expertos para funcionar más rápido o de la misma manera que su equivalente C / C ++.
MATLAB es ampliamente utilizado en áreas como:
• procesamiento y comunicación de señales,
• procesamiento de imágenes y videos,
• sistemas de control,
• automatización de pruebas y mediciones,
• Ingeniería financiera,
• biología computacional, etc.
Cálculo numérico
• MATLAB proporciona muchos métodos para analizar datos, desarrollar algoritmos y crear modelos. MATLAB incluye funciones matemáticas para operaciones científicas y de ingeniería. Las funciones matemáticas integradas utilizan bibliotecas optimizadas para el procesador diseñadas para acelerar los cálculos vectoriales y matriciales.
• Están disponibles las siguientes operaciones:
- Interpolación y Regresión
- Diferenciación e integración
- Sistemas de ecuaciones lineales
- Análisis de Fourier
- Valores propios y valores singulares de matrices
- Ecuaciones diferenciales ordinarias
- Matrices dispersas
• Las extensiones de MATLAB brindan funcionalidad especializada en áreas como estadísticas, optimización, procesamiento de señales, aprendizaje automático.
Análisis y visualización de datos
• MATLAB proporciona herramientas para adquirir, analizar y visualizar datos que le permiten investigar un problema más rápido de lo que es posible con hojas de cálculo o lenguajes de programación tradicionales.
• También puede documentar los resultados como gráficos, informes o publicar código MATLAB.
• Acceso a los datos
- MATLAB le permite acceder a datos de archivos, otras aplicaciones, bases de datos, dispositivos externos. Puede leer datos de archivos de formatos populares como Microsoft Excel, archivos de texto o binarios, imágenes, archivos de audio y video, formatos científicos (netCDF y HDF). Las funciones de E/S le permiten trabajar con archivos de datos de cualquier formato.
- Con las extensiones de MATLAB, puede recibir datos de una variedad de dispositivos, como un puerto serie de computadora o una tarjeta de sonido, así como datos de transmisión en tiempo real desde dispositivos de medición directamente a MATLAB para su análisis y visualización. Además, puede controlar instrumentos como osciloscopios, analizadores de señales y generadores de formas de onda.
• Análisis de los datos
- MATLAB le permite administrar, filtrar y preprocesar datos. Puede explorar datos para encontrar tendencias, probar hipótesis y crear modelos descriptivos. Las funciones de filtrado, suavizado, convolución y transformada rápida de Fourier (FFT) se incluyen en MATLAB. Los productos de extensión incluyen ajuste de curvas y superficies, estadísticas multivariadas, análisis espectral, análisis de imágenes, identificación de sistemas y otras herramientas de análisis.
• Visualización de datos
MATLAB proporciona un conjunto de funciones de trazado 2D y 3D integradas, así como funciones de representación volumétrica. Puede utilizar estas funciones para la visualización y como medio de presentación de la información procesada. Los gráficos se pueden crear tanto interactiva como programáticamente.
- La galería de gráficos de MATLAB proporciona ejemplos de muchas formas de representar datos gráficamente. Para cada ejemplo, puede ver y descargar el código fuente para utilizarlo en sus aplicaciones de MATLAB.
Programación y desarrollo de algoritmos. lenguajeMATLAB
• MATLAB tiene soporte nativo para operaciones vectoriales y matriciales, lo cual es necesario para resolver problemas científicos y de ingeniería, y está diseñado para un desarrollo y lanzamiento rápidos.
• Con MATLAB, puede escribir programas y algoritmos más rápido que los lenguajes de programación tradicionales, porque no hay necesidad de operaciones organizativas de tan bajo nivel como la declaración de variables, la determinación de tipos y la asignación de memoria. En muchos casos, cambiar a operaciones vectoriales y matriciales elimina la necesidad de bucles. Como resultado, una línea de código MATLAB a menudo puede reemplazar varias líneas de código C/C++.
• MATLAB tiene las propiedades de los lenguajes de programación tradicionales, incluido el control de flujo de datos, el manejo de errores y la programación orientada a objetos (OOP). Puede utilizar tipos de datos básicos, estructuras de datos complejas o definir tipos personalizados.
• Puede obtener resultados inmediatamente ejecutando comandos de forma interactiva uno a la vez. Este enfoque le permite explorar rápidamente diferentes opciones para obtener la mejor solución. Al combinar estos comandos interactivos en un script o función, puede automatizar su ejecución.
• Las extensiones de MATLAB tienen algoritmos incorporados para procesamiento de señales y comunicaciones, procesamiento de datos de imágenes y videos, sistemas de control y muchas otras áreas. Al combinar estos algoritmos con los suyos, puede implementar programas y aplicaciones complejos.
Características clave:
• Lenguaje de programación de alto nivel independiente de la plataforma centrado en cálculos matriciales y desarrollo de algoritmos
• Entorno interactivo para el desarrollo de código, gestión de archivos y datos
• Funciones de álgebra lineal, estadística, análisis de Fourier, resolución de ecuaciones diferenciales, etc.
• Ricas herramientas de visualización, gráficos en 2D y 3D.
• Herramientas de desarrollo de interfaz de usuario integradas para crear aplicaciones MATLAB completas
• Herramientas para integración con C/C++, herencia de código, tecnologías ActiveX
Novedades de la versión 9.11 R2021b:
MATLAB
• Editor: explore nuevas capacidades para la refactorización de código y la edición de bloques, así como sugerencias de código mejoradas, finalización de código y depurador.
• Interfaz de Python: ejecute comandos y scripts de Python desde MATLAB
• BackgroundPool: ejecute funciones de MATLAB en un subproceso de fondo
• Tareas de editor en vivo: resuma, transforme y filtre grupos de datos de forma interactiva (cálculo por grupo) y centre y escale datos (normalice datos)
• HDF5: Compatibilidad con HDF5 versión 1.10, incluidos Single-Writer/Multiple-Reader (SWMR), Virtual Dataset (VDS) y Metadata Cache Fine-Tuning
• Hardware: use nuevas aplicaciones para comunicarse con dispositivos a través de serie (explorador de serie) y TCP / IP (explorador de TCP / IP)
• Proyectos: organice, gestione y comparta su trabajo mediante proyectos en MATLAB Online
• Funciones ode78 y ode89: use solucionadores de Runge-Kutta de alto orden para ecuaciones diferenciales ordinarias
• función trenddecomp: encuentre tendencias en los datos
Simulink
• Panel de simulaciones múltiples: ejecute múltiples simulaciones para diferentes escenarios desde Simulink Editor
• Pestañas personalizadas: cree pestañas personalizadas de tiras de herramientas de Simulink
• Minimapa: determina el contexto al ver parte de un diagrama de bloques
Nuevos componentes
• RF PCB Toolbox: realice análisis electromagnéticos de placas de circuito impreso
• Signal Integrity Toolbox: simule y analice enlaces seriales y paralelos de alta velocidad
Cambios principales
Caja de herramientas Wavelet
• Aprendizaje automático y extracción de funciones de aprendizaje profundo: realice análisis de señales e imágenes, preprocesamiento y extracción de funciones con técnicas de wavelet y aplicaciones interactivas para modelos de IA
• Aceleración e implementación: acelere los algoritmos wavelet utilizando procesadores multinúcleo y GPU; generar código para la creación de prototipos de escritorio y la implementación integrada
Caja de herramientas matemática simbólica
• Sugerencias de próximos pasos: obtenga orientación para flujos de trabajo simbólicos con sugerencias de próximos pasos en MATLAB Live Editor
Caja de herramientas de optimización global
• Flujo de trabajo basado en problemas: resuelva problemas de optimización global o no fluidos mediante el flujo de trabajo de optimización basado en problemas
Caja de herramientas de aprendizaje profundo
• Redes convolucionales 1D: cree y entrene redes para secuencias y datos de series temporales
• Deep Network Designer: exporte redes entrenadas a Simulink
• EDO neuronales: calcule la solución de aprendizaje profundo de ecuaciones diferenciales ordinarias no rígidas utilizando dlode45
Caja de herramientas LIDAR
• Aplicación Lidar Viewer: visualice, analice y preprocese nubes de puntos LIDAR de forma interactiva mediante la aplicación Lidar Viewer
• Procesamiento LiDAR aéreo: aplique aprendizaje profundo y algoritmos SLAM en datos LIDAR aéreos
flujo de estado
• Cruces de entrada y salida: cree conexiones de entrada y salida a través de los límites de la jerarquía
Compositor del sistema
• Interfaces físicas con Simscape: cree interfaces físicas, puertos y conexiones en componentes
• Arquitecturas de software: cree arquitecturas de software a partir de componentes existentes
• Compatibilidad con arneses de prueba: cree arneses de prueba para los componentes de System Composer
Compilador Simulink
• Ajuste de parámetros en tiempo de ejecución: ajuste los parámetros mientras se ejecuta una simulación implementada
Caja de herramientas de estadísticas y aprendizaje automático
• Redes neuronales superficiales: uso en Simulink como bloques nativos; automatizar el ajuste de hiperparámetros
• Aprendizaje automático: explore la agrupación en clústeres de k-means en una tarea en vivo y use el bosque de aislamiento para la detección de anomalías
• Implementación: exporte modelos desde la aplicación Classification and Regression Learner al servidor de producción de MATLAB
Diseño de control de Simulink
• Bloque de control adaptativo de referencia de modelo: diseñe y simule controladores adaptativos de referencia de modelo
Caja de herramientas de aprendizaje por refuerzo
• Generación de recompensas: genere automáticamente funciones de recompensa a partir de las especificaciones del controlador
Caja de herramientas de control predictivo de modelos
• MPC no lineal: implemente controladores MPC no lineales de varias etapas con el solucionador Embotech FORCESPRO
Caja de herramientas de identificación del sistema
• Modelos ARX no lineales: cree modelos que utilicen funciones de regresión basadas en algoritmos de aprendizaje automático
Caja de herramientas de mantenimiento predictivo
• Diseñador de características de diagnóstico: clasifique características sin etiquetar y genere características espectrales para bandas de frecuencia de fallas características en maquinaria rotativa
Requisitos del sistema MATLAB R2021b:
SO: Windows 11 / Windows 10 (versión 1803 o superior) / Windows 7 Service Pack 1 / Windows Server 2016 / Windows Server 2019
CPU: Mínimo: Cualquier procesador Intel o AMD x64 / Recomendado Cualquier procesador Intel o AMD x64 con cuatro núcleos lógicos y AVX2
soporte del conjunto de instrucciones
isk: Mínimo: 2 GB de espacio en disco duro solo para MATLAB, 4-6 GB para una instalación típica / Recomendado: se recomienda una SSD Una instalación completa de todos los productos de MathWorks puede ocupar hasta 32
GB de espacio en disco
RAM: Mínimo : 4 GB / Recomendado: 8 GB
GPU:
-No se requiere tarjeta gráfica específica.
-Se recomienda una tarjeta gráfica acelerada por hardware compatible con OpenGL 3.3 con memoria GPU de 1 GB.
-La aceleración de GPU con Parallel Computing Toolbox requiere una GPU CUDA
-Para Polyspace, se recomiendan 4 GB por núcleo
MATLABEs un lenguaje de cálculo técnico de alto nivel, un entorno de desarrollo de algoritmos interactivos y una herramienta moderna de análisis de datos. Más de un millón de ingenieros y científicos de todo el mundo utilizan MATLAB como lenguaje informático técnico. MATLAB, en comparación con los lenguajes de programación tradicionales (C / C ++, Java, Pascal, FORTRAN), permite reducir el tiempo para resolver problemas típicos en un orden de magnitud y simplifica enormemente el desarrollo de nuevos algoritmos. MATLAB es la columna vertebral de toda la familia de productos MathWorks y es la principal herramienta para resolver una amplia gama de problemas científicos y aplicados, en áreas tales como: modelado de objetos y desarrollo de sistemas de control, diseño de sistemas de comunicación, procesamiento de señales e imágenes, medición de señales y pruebas, modelado financiero, biología computacional, etc.El kernel de MATLAB facilita al máximo el trabajo con matrices de tipos de datos reales, complejos y analíticos y con estructuras de datos y tablas de búsqueda. MATLAB contiene funciones integradas para álgebra lineal (LAPACK, BLAS), transformada rápida de Fourier (FFTW), funciones para trabajar con polinomios, funciones de estadística básica y solución numérica de ecuaciones diferenciales; Bibliotecas matemáticas extendidas para Intel MKL. Todas las funciones integradas del kernel de MATLAB están diseñadas y optimizadas por expertos para funcionar más rápido o de la misma manera que su equivalente C / C ++.funciones de estadística básica y solución numérica de ecuaciones diferenciales; Bibliotecas matemáticas extendidas para Intel MKL. Todas las funciones integradas del kernel de MATLAB están diseñadas y optimizadas por expertos para funcionar más rápido o de la misma manera que su equivalente C / C ++.funciones de estadística básica y solución numérica de ecuaciones diferenciales; Bibliotecas matemáticas extendidas para Intel MKL. Todas las funciones integradas del kernel de MATLAB están diseñadas y optimizadas por expertos para funcionar más rápido o de la misma manera que su equivalente C / C ++.
MATLAB es ampliamente utilizado en áreas como:
• procesamiento y comunicación de señales,
• procesamiento de imágenes y videos,
• sistemas de control,
• automatización de pruebas y mediciones,
• Ingeniería financiera,
• biología computacional, etc.
Cálculo numérico
• MATLAB proporciona muchos métodos para analizar datos, desarrollar algoritmos y crear modelos. MATLAB incluye funciones matemáticas para operaciones científicas y de ingeniería. Las funciones matemáticas integradas utilizan bibliotecas optimizadas para el procesador diseñadas para acelerar los cálculos vectoriales y matriciales.
• Están disponibles las siguientes operaciones:
- Interpolación y Regresión
- Diferenciación e integración
- Sistemas de ecuaciones lineales
- Análisis de Fourier
- Valores propios y valores singulares de matrices
- Ecuaciones diferenciales ordinarias
- Matrices dispersas
• Las extensiones de MATLAB brindan funcionalidad especializada en áreas como estadísticas, optimización, procesamiento de señales, aprendizaje automático.
Análisis y visualización de datos
• MATLAB proporciona herramientas para adquirir, analizar y visualizar datos que le permiten investigar un problema más rápido de lo que es posible con hojas de cálculo o lenguajes de programación tradicionales.
• También puede documentar los resultados como gráficos, informes o publicar código MATLAB.
• Acceso a los datos
- MATLAB le permite acceder a datos de archivos, otras aplicaciones, bases de datos, dispositivos externos. Puede leer datos de archivos de formatos populares como Microsoft Excel, archivos de texto o binarios, imágenes, archivos de audio y video, formatos científicos (netCDF y HDF). Las funciones de E/S le permiten trabajar con archivos de datos de cualquier formato.
- Con las extensiones de MATLAB, puede recibir datos de una variedad de dispositivos, como un puerto serie de computadora o una tarjeta de sonido, así como datos de transmisión en tiempo real desde dispositivos de medición directamente a MATLAB para su análisis y visualización. Además, puede controlar instrumentos como osciloscopios, analizadores de señales y generadores de formas de onda.
• Análisis de los datos
- MATLAB le permite administrar, filtrar y preprocesar datos. Puede explorar datos para encontrar tendencias, probar hipótesis y crear modelos descriptivos. Las funciones de filtrado, suavizado, convolución y transformada rápida de Fourier (FFT) se incluyen en MATLAB. Los productos de extensión incluyen ajuste de curvas y superficies, estadísticas multivariadas, análisis espectral, análisis de imágenes, identificación de sistemas y otras herramientas de análisis.
• Visualización de datos
MATLAB proporciona un conjunto de funciones de trazado 2D y 3D integradas, así como funciones de representación volumétrica. Puede utilizar estas funciones para la visualización y como medio de presentación de la información procesada. Los gráficos se pueden crear tanto interactiva como programáticamente.
- La galería de gráficos de MATLAB proporciona ejemplos de muchas formas de representar datos gráficamente. Para cada ejemplo, puede ver y descargar el código fuente para utilizarlo en sus aplicaciones de MATLAB.
Programación y desarrollo de algoritmos. lenguajeMATLAB
• MATLAB tiene soporte nativo para operaciones vectoriales y matriciales, lo cual es necesario para resolver problemas científicos y de ingeniería, y está diseñado para un desarrollo y lanzamiento rápidos.
• Con MATLAB, puede escribir programas y algoritmos más rápido que los lenguajes de programación tradicionales, porque no hay necesidad de operaciones organizativas de tan bajo nivel como la declaración de variables, la determinación de tipos y la asignación de memoria. En muchos casos, cambiar a operaciones vectoriales y matriciales elimina la necesidad de bucles. Como resultado, una línea de código MATLAB a menudo puede reemplazar varias líneas de código C/C++.
• MATLAB tiene las propiedades de los lenguajes de programación tradicionales, incluido el control de flujo de datos, el manejo de errores y la programación orientada a objetos (OOP). Puede utilizar tipos de datos básicos, estructuras de datos complejas o definir tipos personalizados.
• Puede obtener resultados inmediatamente ejecutando comandos de forma interactiva uno a la vez. Este enfoque le permite explorar rápidamente diferentes opciones para obtener la mejor solución. Al combinar estos comandos interactivos en un script o función, puede automatizar su ejecución.
• Las extensiones de MATLAB tienen algoritmos incorporados para procesamiento de señales y comunicaciones, procesamiento de datos de imágenes y videos, sistemas de control y muchas otras áreas. Al combinar estos algoritmos con los suyos, puede implementar programas y aplicaciones complejos.
Características clave:
• Lenguaje de programación de alto nivel independiente de la plataforma centrado en cálculos matriciales y desarrollo de algoritmos
• Entorno interactivo para el desarrollo de código, gestión de archivos y datos
• Funciones de álgebra lineal, estadística, análisis de Fourier, resolución de ecuaciones diferenciales, etc.
• Ricas herramientas de visualización, gráficos en 2D y 3D.
• Herramientas de desarrollo de interfaz de usuario integradas para crear aplicaciones MATLAB completas
• Herramientas para integración con C/C++, herencia de código, tecnologías ActiveX
Novedades de la versión 9.11 R2021b:
MATLAB
• Editor: explore nuevas capacidades para la refactorización de código y la edición de bloques, así como sugerencias de código mejoradas, finalización de código y depurador.
• Interfaz de Python: ejecute comandos y scripts de Python desde MATLAB
• BackgroundPool: ejecute funciones de MATLAB en un subproceso de fondo
• Tareas de editor en vivo: resuma, transforme y filtre grupos de datos de forma interactiva (cálculo por grupo) y centre y escale datos (normalice datos)
• HDF5: Compatibilidad con HDF5 versión 1.10, incluidos Single-Writer/Multiple-Reader (SWMR), Virtual Dataset (VDS) y Metadata Cache Fine-Tuning
• Hardware: use nuevas aplicaciones para comunicarse con dispositivos a través de serie (explorador de serie) y TCP / IP (explorador de TCP / IP)
• Proyectos: organice, gestione y comparta su trabajo mediante proyectos en MATLAB Online
• Funciones ode78 y ode89: use solucionadores de Runge-Kutta de alto orden para ecuaciones diferenciales ordinarias
• función trenddecomp: encuentre tendencias en los datos
Simulink
• Panel de simulaciones múltiples: ejecute múltiples simulaciones para diferentes escenarios desde Simulink Editor
• Pestañas personalizadas: cree pestañas personalizadas de tiras de herramientas de Simulink
• Minimapa: determina el contexto al ver parte de un diagrama de bloques
Nuevos componentes
• RF PCB Toolbox: realice análisis electromagnéticos de placas de circuito impreso
• Signal Integrity Toolbox: simule y analice enlaces seriales y paralelos de alta velocidad
Cambios principales
Caja de herramientas Wavelet
• Aprendizaje automático y extracción de funciones de aprendizaje profundo: realice análisis de señales e imágenes, preprocesamiento y extracción de funciones con técnicas de wavelet y aplicaciones interactivas para modelos de IA
• Aceleración e implementación: acelere los algoritmos wavelet utilizando procesadores multinúcleo y GPU; generar código para la creación de prototipos de escritorio y la implementación integrada
Caja de herramientas matemática simbólica
• Sugerencias de próximos pasos: obtenga orientación para flujos de trabajo simbólicos con sugerencias de próximos pasos en MATLAB Live Editor
Caja de herramientas de optimización global
• Flujo de trabajo basado en problemas: resuelva problemas de optimización global o no fluidos mediante el flujo de trabajo de optimización basado en problemas
Caja de herramientas de aprendizaje profundo
• Redes convolucionales 1D: cree y entrene redes para secuencias y datos de series temporales
• Deep Network Designer: exporte redes entrenadas a Simulink
• EDO neuronales: calcule la solución de aprendizaje profundo de ecuaciones diferenciales ordinarias no rígidas utilizando dlode45
Caja de herramientas LIDAR
• Aplicación Lidar Viewer: visualice, analice y preprocese nubes de puntos LIDAR de forma interactiva mediante la aplicación Lidar Viewer
• Procesamiento LiDAR aéreo: aplique aprendizaje profundo y algoritmos SLAM en datos LIDAR aéreos
flujo de estado
• Cruces de entrada y salida: cree conexiones de entrada y salida a través de los límites de la jerarquía
Compositor del sistema
• Interfaces físicas con Simscape: cree interfaces físicas, puertos y conexiones en componentes
• Arquitecturas de software: cree arquitecturas de software a partir de componentes existentes
• Compatibilidad con arneses de prueba: cree arneses de prueba para los componentes de System Composer
Compilador Simulink
• Ajuste de parámetros en tiempo de ejecución: ajuste los parámetros mientras se ejecuta una simulación implementada
Caja de herramientas de estadísticas y aprendizaje automático
• Redes neuronales superficiales: uso en Simulink como bloques nativos; automatizar el ajuste de hiperparámetros
• Aprendizaje automático: explore la agrupación en clústeres de k-means en una tarea en vivo y use el bosque de aislamiento para la detección de anomalías
• Implementación: exporte modelos desde la aplicación Classification and Regression Learner al servidor de producción de MATLAB
Diseño de control de Simulink
• Bloque de control adaptativo de referencia de modelo: diseñe y simule controladores adaptativos de referencia de modelo
Caja de herramientas de aprendizaje por refuerzo
• Generación de recompensas: genere automáticamente funciones de recompensa a partir de las especificaciones del controlador
Caja de herramientas de control predictivo de modelos
• MPC no lineal: implemente controladores MPC no lineales de varias etapas con el solucionador Embotech FORCESPRO
Caja de herramientas de identificación del sistema
• Modelos ARX no lineales: cree modelos que utilicen funciones de regresión basadas en algoritmos de aprendizaje automático
Caja de herramientas de mantenimiento predictivo
• Diseñador de características de diagnóstico: clasifique características sin etiquetar y genere características espectrales para bandas de frecuencia de fallas características en maquinaria rotativa
Requisitos del sistema MATLAB R2021b:
SO: Windows 11 / Windows 10 (versión 1803 o superior) / Windows 7 Service Pack 1 / Windows Server 2016 / Windows Server 2019
CPU: Mínimo: Cualquier procesador Intel o AMD x64 / Recomendado Cualquier procesador Intel o AMD x64 con cuatro núcleos lógicos y AVX2
soporte del conjunto de instrucciones
isk: Mínimo: 2 GB de espacio en disco duro solo para MATLAB, 4-6 GB para una instalación típica / Recomendado: se recomienda una SSD Una instalación completa de todos los productos de MathWorks puede ocupar hasta 32
GB de espacio en disco
RAM: Mínimo : 4 GB / Recomendado: 8 GB
GPU:
-No se requiere tarjeta gráfica específica.
-Se recomienda una tarjeta gráfica acelerada por hardware compatible con OpenGL 3.3 con memoria GPU de 1 GB.
-La aceleración de GPU con Parallel Computing Toolbox requiere una GPU CUDA
-Para Polyspace, se recomiendan 4 GB por núcleo
Mdiaload | Katfile | Nitroflare | Rapidgator
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