之前小編為大家提供了matlab 2016a x64的下載，本來以為新版本不再支持32位系統了，不過官方還是很負責任地推出了支持xp、win7等系統的matlab 2016a 32位版，新版本新增了模擬機器人系統、原型機器人算法以及機器人學習和數據統計等多種功能，適用于專業的商業數學運算。

Matlab R2016a新功能：

MATLAB 精通機器人：在 ROS 設備或者 Gazebo，驗證您的設計方案

設計和模擬機器人系統

你當前的機器人設計項目可能需要你原型機器人輪子,武器,和傳感器。它可能需要導航建筑,挑選對象,或執行其他動作。你可能知道基本的運動學、動力學、伺服、步進電機、CAD工具。仿真軟件可以幫助你的想法和概念轉化為一個多功能機器人設計。

原型機器人算法

算 法使機器人能夠執行各種各樣的操作和服務在不同的應用程序和環境。設計和原型設計一個復雜的機器人算法可以是一個具有挑戰性的和非常耗時的任務。 MATLAB和Simulink使您能夠快速原型機器人算法使用行為模擬或低成本的五金配件。例如,您可以設計避碰算法與監督控制在3 d環境中,測試的對象檢測與跟蹤的算法,建立低成本USB攝像頭,或原型與運動控制算法

連接到機器人平臺和外圍設備

連 接、通信和控制機器人的三個關鍵方面。直接與你的機器人平臺和溝通能力的外圍設備使工程師能夠快速測試和驗證算法或進行設計更改。MATLAB提供幾種不 同的選項來連接,溝通,控制機器人和外圍設備。你可以直接從MATLAB與機器人交流運行ROS,機器人配備低成本硬件覆盆子π和Arduino等,或其 他受歡迎的研究機器人平臺。

MATLAB 精通大數據：做自己的數據專家 – 在 Hadoop 平臺上，使用 MATLAB 進行 MapReduce 的編程和運行

工程和IT團隊使用MATLAB構建當今先進的大數據分析系統從預測性維護和遠程信息處理到高級駕駛員輔助系統和傳感器的分析。團隊選擇MATLAB,因為它提供了商業智能系統的基本功能沒有找到或開放源碼語言:

物理世界數據:MATLAB原生支持傳感器,圖像,視頻,遙測、二進制和其他實時格式。使用MATLAB對Hadoop MapReduce功能,探索這個數據,通過ODBC / JDBC數據庫連接接口。

機器學習、神經網絡、統計數據和超越:MATLAB提供了一套完整的統計和機器學習功能,加上先進的非線性優化等方法,系統識別,和成千上萬的預構建的算法對圖像和視頻處理,金融建模、控制系統的設計。

高速處理大型數據集。MATLAB的數值例程規模直接并行處理集群和云。

在線和實時部署:MATLAB集成到企業系統,集群和云,可以針對實時嵌入式硬件。

利用MATLAB和Simulink：進行基于模型的設計

為什么要使用基于模型的設計？

基于模型的設計是把工程師和科學家的工作方式,設計任務從實驗室和現場的桌面。

當需求包括軟件和硬件實現,如定點和時間行為,您可以自動生成代碼為嵌入式部署和創建測試系統驗證長椅,節省時間和避免手動編碼的引入錯誤。

使用基于模型的設計與MATLAB?和仿真軟件?來提高產品質量和開發時間減少50%或更多。

從小事做起

小型工作組使用仿真軟件極大地改善他們的設計和開發效率。基于模型的設計開始簡單地通過視覺控制系統建模和模擬桌面。很容易開始使用仿真軟件的免費試用。

閱讀的好處,基于模型的設計可以提供你的團隊。使用仿真軟件,小型工作組可以:

簡化生產流程。

證明用更少的原型設計。

加快產品開發。

了解團隊采用基于模型的設計,逐步引入工具和流程來幫助他們的項目,實現即時、切實的成果。

閱讀管理基于模型的設計,它提供了一個指導和路線圖經理和工程師要建立基于模型的設計在他們的組織。

利用 MATLAB 語言傳播工程理念：發現工程模型和其他課件

MATLAB課件包含可下載的課程材料基于MATLAB和Simulink的教育者。這些材料幫助您開發和提高課程,促進講座和課堂的例子,并激勵學生學習。

更多課程材料訪問教室資源或視圖基于MATLAB和Simulink超過1500本書。創建自己的MATLAB編程使用科迪課程作業。

MATLAB 精通 5G：覆蓋了從無線算法的全系統仿真、測試和硬件實現

與今天的MATLAB?、無線工程團隊到全系統仿真算法,硬件原型,和實施LTE-A,WLAN,5 g和其他無線通信系統。無線工程師節省時間和消除步驟:

證明算法仿真和軟件定義無線電(SDR)和射頻無線測試儀器

驗證設計與系統模擬,包括數字、射頻、天線元素

消除硬件設計問題之前

自動算法模型直接轉化成高密度脂蛋白或C原型設計和實現

使用MATLAB和Simulink?作為現成的測試模型

重用模型設計迭代和下一代項目

團隊報告總體開發時間節省高達30%和85%的功能驗證,設計re-spins較少,在第一次嘗試和創造優異的FPGA實現。

總結

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