リリースハイライト
最新リリースをダウンロードして、MATLAB と Simulink の価値をご実感ください。
R2021b リリースハイライト
新製品
- RF PCB Toolbox - プリント基板の電磁界解析の実行
- Signal Integrity Toolbox - 高速シリアルおよびパラレルリンクのシミュレーションおよび解析
主なアップデート
- Lidar Toolbox - Lidar Viewer アプリを使用して、Lidar 点群データの可視化、解析、前処理を対話的に実施
- Simulink Code Inspector - Code Inspector のコンテキストタブを使用して、互換性のチェック、コードの検査、および結果の表示をモデル内で直接実行
- Simulink Control Design - モデル規範形適応コントローラーの設計
- Symbolic Math Toolbox - MATLAB ライブエディターで次の手順を提案するシンボリック ワークフローのガイダンスを表示
- Wavelet Toolbox - ウェーブレット解析を使用して、AI ワークフロー向けの信号や画像の特徴を処理および抽出
製品別のリリース詳細
MATLAB 製品ファミリ
- エディタ: コード リファクタリングやブロック編集の新機能と、コードの候補表示と補完、デバッガーの改善
- Python インターフェイス: MATLAB で Python のコマンドおよびスクリプトを実行
- BackgroundPool: バックグラウンド スレッドで MATLAB 関数を実行
- ライブエディター タスク: データのグループ (グループごとに計算) を対話的に要約、変換、フィルタリングし、データのセンタリングおよびスケーリングを実行 (データの正規化)
trenddecomp関数: データ内の傾向の検出- HDF5: シングルライター/マルチリーダー (SWMR)、仮想データセット (VDS)、メタデータキャッシュの微調整などの HDF5 バージョン 1.10 のサポート
- ハードウェア: シリアル (シリアル エクスプローラー) や TCP/IP (TCP/IP エクスプローラー) を介してデバイスと通信を行う新しいアプリ
- 関数
ode78 および ode89: 常微分方程式向けに高次ルンゲクッタソルバーを使用 - プロジェクト: MATLAB Online でプロジェクトを使用して作業を整理、管理、および共有
- Lidar Viewer アプリ: Lidar Viewer アプリを使用した、Lidar 点群の対話的な可視化、解析、および前処理
- 航空機 Lidar 処理: ディープラーニングおよび SLAM アルゴリズムを航空機 Lidar データに適用
- 機械学習とディープラーニングの特徴抽出: ウェーブレット技術および対話型アプリを使用した、AIモデルのための、信号および画像の解析、前処理、特徴抽出の実行
- 高速化と配布: マルチコアプロセッサおよび GPU を使用したウェーブレット アルゴリズムの高速化、デスクトップ プロトタイピングおよび組み込み配布用コードの生成
Simulink 製品ファミリ
- [複数のシミュレーション] パネル: Simulink エディターで異なるシナリオ向けの複数のシミュレーションを実行
- カスタムタブ: カスタムの Simulink ツールストリップタブを作成
- ミニマップ: ブロック線図内の表示エリアを確認
- エントリーおよびイグジット ジャンクション: 階層の境界を越えたエントリーおよびイグジット遷移の作成
- Simscape との物理インターフェイス: コンポーネントに物理的なインタフェイス、ポート、および接続を作成
- ソフトウェア アーキテクチャ: 既存のコンポーネントからソフトウェア アーキテクチャを作成
- テスト ハーネス サポート: System Composer コンポーネント向けテストハーネスの作成
- 実行時パラメーター調整: 展開されたシミュレーションの実行中にパラメーターを調整
AI、データサイエンス、統計
Statistics and Machine Learning Toolbox
- 浅いニューラル ネットワーク: Simulink でネイティブブロックとして使用し、ハイパーパラメーターの調整を自動化
- 機械学習: ライブタスクでの k-means クラスタリングの探索および分離フォレストを使用した異常検出
- 展開: 分類学習器および回帰学習器アプリから MATLAB Production Server へのモデルのエクスポート
- 1D 畳み込みネットワーク: シーケンスデータおよび時系列データのネットワークの作成および学習
- ディープ ネットワーク デザイナー: 学習済みネットワークを Simulink にエクスポート
- ニューラル ODE:
dlode45を使用したノンスティッフ常微分方程式のディープラーニングによる解の計算
制御システム
- Model Reference Adaptive Controller ブロック: モデル規範形適応コントローラーの設計およびシミュレーション
Reinforcement Learning Toolbox
- 報酬の生成: コントローラーの仕様から報酬関数を自動生成
Model Predictive Control Toolbox
- 非線形 MPC: Embotech FORCESPRO ソルバーを使用したマルチステージ非線形 MPC コントローラーの実装
- 非線形 ARX モデル: 機械学習アルゴリズムに基づく回帰関数を使用したモデルの作成
Predictive Maintenance Toolbox
- 診断特徴デザイナー: 回転機のラベル付けされていない特徴をランク付けし、固有な故障周波数帯域のスペクトル特徴を生成
RF およびミックスドシグナル
- 新製品: プリント基板の電磁界解析の実行
- 新製品: 高速シリアルおよびパラレルリンクのシミュレーションおよび解析
数学および最適化
- 次の手順の提案: MATLAB ライブエディターで次の手順を提案するシンボリック ワークフローのガイダンスを表示
- 問題ベースのワークフロー: 問題ベースの最適化ワークフローを使用して、非平滑またはグローバルな最適化問題を解決
