MATLAB

새로운 MATLAB

App 빌드, 스크립트 작성 및 팀 기반 소프트웨어 개발을 위한 새로운 도구 및 데이터 분석, 머신 러닝, 딥러닝을 위한 더 많은 기능이 추가되었습니다.

성능은 어떠한 버전보다 월등히 빠릅니다. 새롭게 추가된 기능을 살펴보십시오.

Live Editor

코드를 캡처할 뿐만 아니라 다른 사람들과 공유할 수 있는 스토리 텔링 기반 스크립트를 생성합니다. 프로그램 문맥에 맞는 자동화된 힌트는 실행 결과와 시각화를 코드와 함께 표시하면서 프로그래밍할 때 빠르게 움직입니다.

App Designer

App Designer를 사용하면 전문 소프트웨어 개발자가 아니어도 전문가용 앱을 만들 수 있습니다. 시각적 구성 요소를 드래그 앤 드롭하여 앱의 디자인을 배치하고 통합 편집기를 사용하여 앱의 동작을 빠르게 프로그래밍할 수 있습니다.

데이터 분석

이미 데이터가 있다면 분석 준비에 시간을 낭비하지 마십시오. 데이터 가져오기, 정리, 필터링 및 그룹화를 위해 MATLAB에서 새로운 도구 및 기능을 사용하고 보다 신속히 분석을 시작하십시오.

빅데이터

빅 데이터 프로그래밍을 배울 필요가 없습니다. MATLAB의 배열을 사용하면 데이터 세트가 메모리에 들어 가지 않더라도 이미 익숙한 코드와 구문을 사용할 수 있습니다. 또한 MATLAB은 기존 파일 시스템, SQL 및 NoSQL 데이터베이스, Hadoop/HDFS를 비롯하여 이미 사용중인 스토리지 시스템에서 작동합니다.

성능

MATLAB은 별다른 코드 수정 없이 2년 전보다 거의 두 배 빠른 속도로 코드를 실행합니다.

그래픽

MATLAB 그래픽 시스템을 사용하면 플롯을 쉽게 만들고 사용자 전용 플롯을 작성하실 수 있으며 새로운 기본 색상, 글꼴 및 스타일을 사용해서 데이터를 보다 쉽게 해석할 수 있습니다. R2017b에 새롭게 추가된 플롯 기능을 살펴보세요:

팀 기반 개발

프로젝트의 크기와 복잡성이 커짐에 따라 MATLAB은 협업 소프트웨어 개발을 위한 함수를 제공합니다.

데이터 애널리틱

MATLAB을 사용하여 작업중인 비즈니스 또는 엔지니어링 데이터에 대해 데이터 전문가 수준의 작업을 수행하실 수 있습니다. 데이터 분석 결과는 기존 IT 또는 임베디드 플랫폼에서 모두 실행 가능합니다.

딥러닝

MATLAB은 전문가가 아니더라도 모든 사용자가 쉽게 사용할 수 있는 딥러닝을 구현합니다. 자신만의 모델을 디자인하고 최신 모델에 액세스하거나 Caffe에서 사전 모델을 가져올 수 있습니다. NVIDIA GPU를 사용하여 데이터를 학습 하실수 있습니다. 또한 임베디드 배포용 CUDA 코드를 자동 생성합니다.

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New Features by Release

데스크탑

  • 라이브 에디터: 인수, 속성 값 및 대체 구문에 대한 자동화된 상황별 힌트가 있는 MATLAB 명령 작성​​​​​
  • 라이브 에디터: 라이브 스크립트를 LaTeX 형식으로 내보내기​​​​​​​​​
  • 라이브 에디터: PDF 출력에 고해상도 플롯 표시​​​
  • 라이브 에디터: 텍스트,방정식,및 영상​​​​​​​​​​​ 가로 줄맞춤
  • 설명서: 웹 브라우저에서 라이브 에디터를 사용하여 MATLAB 온라인 설명서 예제를 열고 편집하고 실행
  • MATLAB 드라이브: 파일을 어디서나 저장, 액세스 및 관리
  • 애드온 매니저: 추가 기능을 활성화 및 비활성화하여 MATLAB 환경을 사용자 정의​​​​​​
  • 애드온 매니저: 정렬 및 검색을 사용하여 설치된 부가 기능을 더 빠르게 찾습니다​​​​​​​​​​
  • 툴박스 패키징: Live Script 템플릿에서 도구 상자의 시작 안내서 생성​​​​​​​​​​​​​
  • 툴박스 패키징: 패키지 할 때 File Exchange에서 도구 상자를 직접 공유​​​​

언어 및 프로그래밍

  • 코드 호환성 보고서: 최신 MATLAB 릴리즈로 코드를 업데이트하는데 도움이 되는 보고서 생성​​

수학

  • decomposition 개체: 향상된 성능으로 선형 시스템을 반복적으로 해결
  • lsqminnorm 함수: 불충분한 선형 시스템의 최소 표준 솔루션 찾기
  • dissect 함수: nested dissection ordering를 사용하여 스파스 매트릭스 열 순서 변경
  • vecnorm함수: 배열의 vector-wise노름 계산
  • polyshape 개체: 2D 폴리곤 생성, 분석, 시각화

그래픽

  • geobubble 함수: 특정 지도에 데이터 값에 따라 크기와 색상을 이용한 사용자 전용 버블로 출력
  • wordcloud 함수: 빈도 또는 맞춤 크기 데이터를 기반으로 다양한 크기의 단어 표시
  • binscatter 함수: 동적 빈 크기 조정으로 데이터 밀도 시각화
  • Tall 배열 지원: plot, scatter, 및 binscatter를 사용하여 빅데이터의 빠른 그래프 작성
  • heatmap 함수: 히트맵에서 행 및 열 정렬 및 맞춤 라벨 사용
  • bar 함수: 개별 막대 색상 제어

데이터 가져오기 및 내보내기

  • Datastore 사용자 정의: 사용자 정의 datastore 빌드
  • datastore 함수: Windows Azure Blob Storage에 저장된 데이터로 작업

데이터 분석

  • ischange 함수: 데이터의 갑작스러운 타입 변경 감지
  • islocalminislocalmax 함수: 데이터에서 로컬 최소값과 최대값 감지
  • rescale 함수: 데이터를 지정된 범위로 확장
  • tall형 배열: fillmissing, filter, median, polyfit, 및 synchronize와 같은 tall형 배열에서 지원 함수가 추가
  • timetable형데이터 컨테이너: timetable에서 각 변수의 VariableContinuity 속성을 사용하여 연속 데이터 또는 개별 데이터가 포함되는지 여부를 지정

앱 빌드

  • App Designer: 다양한 2D 및 3D 플롯으로 앱 생성
  • App Designer: 구성 요소 라이브러리에서 앱에 메뉴 추가
  • App Designer: 앱 실행시 입력 인수 지정
  • App Designer: 앱 패키징 및 컴파일을 위한 요약, 설명 및 스크린샷 추가
  • uitreeuitreenode 함수: 앱에서 트리 및 트리노드 생성
  • uiconfirm 함수: App Designer내의 다이얼로그 확인 박스 추가
  • 툴박스 패키징: 도구 상자 설치시 Apps Gallery에 App Designer 앱 추가
  • MATLAB 온라인: MATLAB 온라인에서 App Designer 앱 실행

성능

  • App Designer: 앱 빠르게 불러오기
  • 실행 엔진: AVX2가 있는 CPU에서 벡터화된 수학 연산 성능 향상
  • 라이브 에디터: 루프가 있는 라이브 스크립트 실행 속도 향상

하드웨어 지원

  • Arduino: 저가형Bluetooth 어댑터를 사용하여 Arduino 보드에 무선으로 연결
  • Arduino 설정 UI: USB, Bluetooth, 또는 WiFi를 통해서 Arduino 보드에 연결 설정
  • Arduino 플러그인 감지: 호환되는 Arduino 보드를 연결할 때 사용 가능한 Arduino 지원 및 예제를 확인

고급 소프트웨어 개발

  • C++용 MATLAB 엔진 API: 객체 지향 프로그래밍 지원 및 비동기 실행으로 C ++ 프로그램에서 MATLAB 코드 실행
  • C++용 MATLAB 엔진 API: MATLAB 데이터 배열을 사용하여 C ++ 프로그램과 MATLAB간에 데이터 전달
  • Java SE 8: 향상된 보안과 새로운 Java 기능에 대한 액세스를 제공하는 MATLAB 지원​​​
  • MinGW 5.3: MATLAB 지원​​​
  • Microsoft Visual Studio 2017: Microsoft Visual Studio 2017 Community, Professional, 및 Enterprise 에디션에 대해서 MATLAB 지원​
  • Python 버전 3.6: MATLAB 지원
  • MATLAB 핸들 클래스 방법: 리스너를 소스 객체에 바인딩하지 않고 이벤트에 대한 리스너 추가
  • 유닛 테스팅 프레임워크: 향상된 연속 통합 워크 플로를 위한 Cobertura 형식의 코드 적용 범위 보고서 제공합니다​​​

자세한 내용은Release Notes를 확인하십시오.

데스크탑

  • 라이브 에디터: 출력 그림의 축을 이동, 확대/축소 및 회전
  • 라이브 에디터: 방정식 에디터를 사용하여 대화형으로 방정식 만들기 및 편집
  • 라이브 에디터: 새로운 섹션을 만들고 자동 형식화를 사용하여 신속하게 텍스트 형식화
  • 명령 창: 클래스, 크기 및 모양을 나타내는 헤더를 포함하여 배열의 업데이트된 디스플레이 보기
  • 제품 평가판 소프트웨어: 애드온 탐색기를 사용하여 MathWorks 제품의 평가판 소프트웨어 다운로드
  • 툴박스 패키징: 라이브 스크립트 예제 포함, 사용자 지정 문서의 info.xmlhelptoc.xml 템플릿 생성 및 설치 시 Java 클래스 경로 수정

언어 및 프로그래밍

  • 스크립트의 함수: 코드 재사용 및 가독성을 향상하기 위해 스크립트에 로컬 함수 정의
  • string 배열: 텍스트 데이터를 효율적으로 조작, 비교 및 저장
  • timetable 데이터 컨테이너: 시간 기반 인덱싱 및 동기화를 통해 타임스탬프가 지정된 테이블 형식 데이터 관리
  • timerange 함수: timetable에 지정된 날짜와 시간 범위에 있는 모든 데이터에 액세스
  • vartype 함수: 테이블에 지정된 데이터 유형의 모든 변수에 액세스
  • table 데이터 컨테이너: Variables 속성을 사용하여 테이블에 있는 호환 가능한 유형의 모든 변수 참조
  • dir 함수: 폴더와 서브폴더를 반복적으로 검색

수학

  • 음함수적 확장: 길이가 1인 차원의 자동 확장을 통해 배열에 요소별 연산 및 함수 적용
  • graphdigraph 객체: 그래프 동형, 이중 결합 구성 요소, 절단 꼭짓점 및 노드 응집 계산
  • graphdigraph, 객체: 그래프 및 네트워크를 3차원으로 시각화
  • digraph 객체: flipedge 함수를 사용하여 방향 그래프의 모서리 방향을 반대로 전환

그래픽

  • 날짜 및 시간 플로팅: 일반적인` 플로팅 함수의 날짜 시간형(datetime) 또는 기간 데이터를 사용하고 날짜 시간형 및 기간 자로 플롯을 사용자 지정함
  • polarscatterpolarhistogram 함수: 극좌표에서 산점도 및 히스토그램 플롯 만들기
  • fimplicitfimplicit3 함수: f(x,y) = 0 및 f(x,y,z) = 0 형식의 음함수 플로팅
  • 눈금 형식화 함수: 축 눈금 레이블의 텍스트, 위치, 회전 및 형식 사용자 지정
  • errorbar 함수: 세로 및 가로 오차 막대를 만들고 hat 너비 제어
  • plot 함수: MarkerIndices 속성으로 마커의 위치 및 빈도 제어

데이터 가져오기 및 내보내기

  • readtable 함수: 텍스트 및 스프레드시트 파일에서 날짜 및 시간 데이터를 자동으로 검색 및 리턴
  • detectImportOptions 함수: 텍스트 및 Excel 파일의 레이아웃을 검색하고 readtable로 가져오기 옵션을 사용자 지정
  • VideoReader 객체: Windows 시스템의 MP4 및 MOV 파일에서 비디오 프레임을 더 신속하게 읽기
  • imageDatastore 함수: 머신 러닝 및 Computer Vision 응용 프로그램에서 더 빨리 처리하기 위해 이미지 일괄처리로 읽기
  • TallDatastore 객체: MATLAB Tall 배열의 write 함수를 사용하여 저장된 사전 처리되고 정리된 데이터를 효율적으로 검색함
  • jsondecode, jsonencode 함수: JSON 형식 텍스트의 구조체 데이터 인코딩 및 디코딩

데이터 분석

  • Tall 배열: 너무 커서 메모리에 들어가지 않는 데이터 조작 및 분석
  • 누락된 데이터 함수: ismissing, standardizeMissing, fillmissingrmmissing으로 배열이나 테이블에서 누락된 데이터를 찾고 채우고 제거함
  • 누적 함수: cumsum,cummin, cummax의 ‘omitnan’을 사용하여 NaN 무시
  • discretize 함수: 개별 타임스탬프 데이터를 정기 시간 간격으로 나누기 위해 datetimeduration 배열 구분
  • 제약조건이 적용된 이동 및 확대/축소: 2차원 및 3차원 플롯의 단일 차원에서 이동 또는 확대/축소

앱 빌드

  • App Designer: 앱에 일반적인 2차원 플롯 포함(예: area, bar, contour, histogram, yyaxis 및 함수 플롯)
  • App Designer: 앱에 2차원 플롯의 범례 만들기
  • App Designer: 앱에서 uitable을 사용하여 테이블 형식 디스플레이 임베드
  • App Designer: 여러 구성 요소 간에 공유할 수 있는 콜백 함수 만들기
  • App Designer: 레이블이 지정된 구성 요소를 추가, 위치 지정 및 크기 조정하고 레이블에서 파생된 이름으로 구성 요소 만들기

성능

  • 그래픽 디스플레이: 다수의 마커가 있는 플롯을 더 작은 메모리를 사용하여 더 빨리 렌더링
  • 실행 엔진: 스칼라 수학으로 타이트 루프(Tight Loop)를 더 빨리 실행
  • 실행 엔진: 객체를 더 빨리 생성

하드웨어 지원

  • iPhone 및 Android 센서: Wi-Fi 또는 셀룰러 네트워크를 통해 MathWorks Cloud의 모바일 센서에서 데이터 로깅
  • Arduino: 시프트 레지스터에 쓰기
  • Raspberry Pi: PWM 신호를 생성하고 Raspberry Pi의 GPIO 핀에서 서보 모터를 제어함
  • Raspberry Pi: Raspberry Pi 3 Nodel B 지원
  • Raspberry Pi: Raspberry Pi Sense HAT의 센서에서 읽고 LED 행렬에 쓰기

고급 소프트웨어 개발

  • matlab.net.http 객체: 로우 레벨 프로토콜 제어를 통해 HTTP 서비스에 액세스
  • Java용 MATLAB 엔진 API: Java 프로그램에서 MATLAB 코드 실행
  • matlab.mixin.SetGet: 설정 및 가져오기 호출에서 정확하지 않은 속성 이름 사용을 기본적으로 허용
  • 유닛 테스팅 프레임워크: 테스트 실행 보고서를 Microsoft Word 또는 Adobe PDF로 생성
  • 유닛 및 성능 테스팅 프레임워크: 스크립트 기반 테스트에서 로컬 함수를 사용하여 코드 재사용 및 가독성 향상

자세한 내용은 Release Notes를 참조하십시오.

데스크탑

  • 라이브 에디터: 출력 그림의 축을 이동, 확대/축소 및 회전
  • 라이브 에디터: 방정식 에디터를 사용하여 대화형으로 방정식 만들기 및 편집
  • 라이브 에디터: 새로운 섹션을 만들고 자동 형식화를 사용하여 신속하게 텍스트 형식화
  • 명령 창: 클래스, 크기 및 모양을 나타내는 헤더를 포함하여 배열의 업데이트된 디스플레이 보기
  • 제품 평가판 소프트웨어: 애드온 탐색기를 사용하여 MathWorks 제품의 평가판 소프트웨어 다운로드
  • 툴박스 패키징: 라이브 스크립트 예제 포함, 사용자 지정 문서의 info.xmlhelptoc.xml 템플릿 생성 및 설치 시 Java 클래스 경로 수정

언어 및 프로그래밍

  • 스크립트의 함수: 코드 재사용 및 가독성을 향상하기 위해 스크립트에 로컬 함수 정의
  • string 배열: 텍스트 데이터를 효율적으로 조작, 비교 및 저장
  • timetable 데이터 컨테이너: 시간 기반 인덱싱 및 동기화를 통해 타임스탬프가 지정된 테이블 형식 데이터 관리
  • timerange 함수: timetable에 지정된 날짜와 시간 범위에 있는 모든 데이터에 액세스
  • vartype 함수: 테이블에 지정된 데이터 유형의 모든 변수에 액세스
  • table 데이터 컨테이너: Variables 속성을 사용하여 테이블에 있는 호환 가능한 유형의 모든 변수 참조
  • dir 함수: 폴더와 서브폴더를 반복적으로 검색

수학

  • 음함수적 확장: 길이가 1인 차원의 자동 확장을 통해 배열에 요소별 연산 및 함수 적용
  • graphdigraph 객체: 그래프 동형, 이중 결합 구성 요소, 절단 꼭짓점 및 노드 응집 계산
  • graphdigraph, 객체: 그래프 및 네트워크를 3차원으로 시각화
  • digraph 객체: flipedge 함수를 사용하여 방향 그래프의 모서리 방향을 반대로 전환

그래픽

  • 날짜 및 시간 플로팅: 일반적인` 플로팅 함수의 날짜 시간형(datetime) 또는 기간 데이터를 사용하고 날짜 시간형 및 기간 자로 플롯을 사용자 지정함
  • polarscatterpolarhistogram 함수: 극좌표에서 산점도 및 히스토그램 플롯 만들기
  • fimplicitfimplicit3 함수: f(x,y) = 0 및 f(x,y,z) = 0 형식의 음함수 플로팅
  • 눈금 형식화 함수: 축 눈금 레이블의 텍스트, 위치, 회전 및 형식 사용자 지정
  • errorbar 함수: 세로 및 가로 오차 막대를 만들고 hat 너비 제어
  • plot 함수: MarkerIndices 속성으로 마커의 위치 및 빈도 제어

데이터 가져오기 및 내보내기

  • readtable 함수: 텍스트 및 스프레드시트 파일에서 날짜 및 시간 데이터를 자동으로 검색 및 리턴
  • detectImportOptions 함수: 텍스트 및 Excel 파일의 레이아웃을 검색하고 readtable로 가져오기 옵션을 사용자 지정
  • VideoReader 객체: Windows 시스템의 MP4 및 MOV 파일에서 비디오 프레임을 더 신속하게 읽기
  • imageDatastore 함수: 머신 러닝 및 Computer Vision 응용 프로그램에서 더 빨리 처리하기 위해 이미지 일괄처리로 읽기
  • TallDatastore 객체: MATLAB Tall 배열의 write 함수를 사용하여 저장된 사전 처리되고 정리된 데이터를 효율적으로 검색함
  • jsondecode, jsonencode 함수: JSON 형식 텍스트의 구조체 데이터 인코딩 및 디코딩

데이터 분석

  • Tall 배열: 너무 커서 메모리에 들어가지 않는 데이터 조작 및 분석
  • 누락된 데이터 함수: ismissing, standardizeMissing, fillmissingrmmissing으로 배열이나 테이블에서 누락된 데이터를 찾고 채우고 제거함
  • 누적 함수: cumsum,cummin, cummax의 ‘omitnan’을 사용하여 NaN 무시
  • discretize 함수: 개별 타임스탬프 데이터를 정기 시간 간격으로 나누기 위해 datetimeduration 배열 구분
  • 제약조건이 적용된 이동 및 확대/축소: 2차원 및 3차원 플롯의 단일 차원에서 이동 또는 확대/축소

앱 빌드

  • App Designer: 앱에 일반적인 2차원 플롯 포함(예: area, bar, contour, histogram, yyaxis 및 함수 플롯)
  • App Designer: 앱에 2차원 플롯의 범례 만들기
  • App Designer: 앱에서 uitable을 사용하여 테이블 형식 디스플레이 임베드
  • App Designer: 여러 구성 요소 간에 공유할 수 있는 콜백 함수 만들기
  • App Designer: 레이블이 지정된 구성 요소를 추가, 위치 지정 및 크기 조정하고 레이블에서 파생된 이름으로 구성 요소 만들기

성능

  • 그래픽 디스플레이: 다수의 마커가 있는 플롯을 더 작은 메모리를 사용하여 더 빨리 렌더링
  • 실행 엔진: 스칼라 수학으로 타이트 루프(Tight Loop)를 더 빨리 실행
  • 실행 엔진: 객체를 더 빨리 생성

하드웨어 지원

  • iPhone 및 Android 센서: Wi-Fi 또는 셀룰러 네트워크를 통해 MathWorks Cloud의 모바일 센서에서 데이터 로깅
  • Arduino: 시프트 레지스터에 쓰기
  • Raspberry Pi: PWM 신호를 생성하고 Raspberry Pi의 GPIO 핀에서 서보 모터를 제어함
  • Raspberry Pi: Raspberry Pi 3 Nodel B 지원
  • Raspberry Pi: Raspberry Pi Sense HAT의 센서에서 읽고 LED 행렬에 쓰기

고급 소프트웨어 개발

  • matlab.net.http 객체: 로우 레벨 프로토콜 제어를 통해 HTTP 서비스에 액세스
  • Java용 MATLAB 엔진 API: Java 프로그램에서 MATLAB 코드 실행
  • matlab.mixin.SetGet: 설정 및 가져오기 호출에서 정확하지 않은 속성 이름 사용을 기본적으로 허용
  • 유닛 테스팅 프레임워크: 테스트 실행 보고서를 Microsoft Word 또는 Adobe PDF로 생성
  • 유닛 및 성능 테스팅 프레임워크: 스크립트 기반 테스트에서 로컬 함수를 사용하여 코드 재사용 및 가독성 향상

자세한 내용은 Release Notes를 참조하십시오.

데스크탑

  • 라이브 에디터: 내장형 출력값이 포함된 라이브 스크립트를 생성하고 실행하며 인터랙티브 내러티브를 향상하기 위해 방정식 및 이미지를 추가합니다.
  • 툴박스: matlab.addons.toolbox 패키지를 통해 사용자 지정 MATLAB 툴박스를 프로그래밍적으로 패키지화 및 설치합니다.
  • 탭 완성: 일부 MATLAB 함수 호출에 매개 변수 이름 및 옵션을 입력합니다.
  • 일시 중지 버튼: 에디터에서 프로그램 실행을 일시 중지하고 디버그 모드로 들어갑니다.

언어 및 프로그래밍

  • 날짜/시간 객체: 기본 설정 패널을 통해 날짜/시간 객체의 디폴트 로케일 및 형식을 설정합니다.
  • zeros, oneseye 함수: 논리형 배열 생성

수학

  • 이동 통계 함수: movmean, movsum, movmedian, movmax, movmin, movvar, movstd 함수를 사용하여 이동 함수를 계산합니다.
  • 날짜/시간기간형(duration) 배열: std로 표준편차를 계산합니다.
  • 날짜/시간기간형(duration) 배열: mean, median, std, sum 함수에서 'omitnan' 또는 'omitnat'를 사용하여 NaNs 및 NaTs를 무시합니다.
  • 그래프유방향그래프(Digraph) 클래스: 구심성 및 최근접 노드 기능을 사용하여 그래프 및 네트워크를 분석합니다.
  • svds 함수: 다양한 행렬을 통한 향상된 성능과 수렴 동작을 이용해 특이 값을 계산합니다.
  • median 함수: 개선된 성능으로 중앙값을 계산합니다.
  • cummin, cummax, cumprod, cumsum 함수: 개선된 성능으로 누적, 최소값, 최대값, 곱, 합을 계산합니다.

그래픽

  • polarplot 함수: 극좌표에 데이터를 플로팅하고 극축의 속성을 수정합니다.
  • yyaxis 함수: 2개의 y축으로차트를 생성하고 각 y축으로사용자 지정합니다.
  • 범례 객체: 범례 제목을 추가하고 범례 항목을 클릭하면 플롯을 강조하는 콜백을 생성합니다.
  • histogram2 함수: 이변량 히스토그램을 위해 데이터 연결 및 브러싱을 활성화합니다.
  • 함수 플롯: 수학 표현식을 매개 변수 선, 곡면, 등고선 플롯으로 시각화합니다.
  • 그래픽 디스플레이: 플롯을 더욱 빠르게 대량의 마커로 렌더링합니다.
  • 3차원 팬 및 확대/축소 3차원 보기에서 축의 개선된 팬 및 확대/축소 동작으로 데이터를 탐색합니다.

앱 구성

  • App Designer: 향상된 디자인 환경 및 확장된 UI 컴포넌트 세트를 사용하여 선과 산점도 플롯으로 MATLAB 앱을 설계합니다.

데이터 가져오기 및 내보내기

  • writetable 함수: 텍스트 파일 작성 속도가 상당히 빨라지며 특히 대용량 파일일수록 빨라집니다.
  • readtable 함수: 더욱 빠른 성능으로 Excel 파일에서 읽을 수 있습니다.
  • writetable 함수: Mac 및 Linux 플랫폼에서 Excel 파일을 작성합니다.
  • spreadsheetDatastore 함수: Excel 파일 모음에서 데이터를 가져오고 처리합니다.
  • datastore 함수: 개선된 파일 형식 검색 기능으로 TabularTextDatastore 객체를 가져옵니다.
  • ImageDatastore 객체: splitEachLabel, countEachLabel, shuffle 함수로 Labels 속성 및 프로세스를 사용하여 이미지 레이블을 지정합니다.
  • fileDatastore 함수: 메모리에 넣기에는 너무 큰 파일 모음을 위해 사용자 지정 datastore를 생성합니다.
  • readtable 함수: 구분 기호, 헤더 라인, 변수 이름을 자동으로 인식하여 텍스트 파일을 읽습니다.
  • tabularTextDatastoreimageDatastore 함수: 대용량의 텍스트 및 이미지 데이터 모음을 가져오기 위해 객체를 생성합니다.

성능

  • 성능 테스팅 프레임워크: 유닛 테스팅 프레임워크를 사용하여 MATLAB 코드 성능을 측정합니다.
  • 그래픽 디스플레이: 플롯을 더욱 빠르게 대량의 마커로 렌더링합니다.
  • writetable 함수: 텍스트 파일 작성 속도가 상당히 빨라지며 특히 대용량 파일일수록 빨라집니다.
  • readtable 함수: 더욱 빠른 성능으로 Excel 파일에서 읽을 수 있습니다.
  • median 함수: 개선된 성능으로 중앙값을 계산합니다.
  • cummin, cummax, cumprod, cumsum 함수: 개선된 성능으로 누적, 최소값, 최대값, 곱, 합을 계산합니다.

하드웨어 지원

  • Raspberry Pi: USB 웹캠에서 이미지를 확보합니다.
  • Arduino: 추가적인 하드웨어 및 소프트웨어 라이브러리를 이용해 인터페이스에 대한 사용자 정의 애드온을 설계합니다.

고급 소프트웨어 개발

  • 성능 테스팅 프레임워크: 유닛 테스팅 프레임워크를 사용하여 MATLAB 코드 성능을 측정합니다.

자세한 내용은 Release Notes를 참조하십시오.

Release 2015aSP1의 일부인 Version 8.5.1 에는 버그 수정이 포함되어 있습니다.

자세한 내용은 Release Notes를 참조하십시오.

데스크탑

  • 애드온 탐색기: 커뮤니티에서 작성된 기능과 MathWorks 툴박스, 앱, 함수, 모델, 하드웨어 지원을 포함하여 MATLAB에 기능 추가
  • 설명서: 새로 디자인된 도움말 탐색 및 브라우저 스타일 키보드 바로 가기를 통해 더 빨리 정보 찾기
  • 탭 완성: 대소문자 수정으로 명령 완성
  • 명령 제안 도움말 명령을 호출할 때 잘못 입력한 함수나 변수에 대한 자동 수정을 제공

언어 및 프로그래밍

  • findgroupssplitapply 함수: 데이터를 그룹으로 나누고 각 데이터 그룹에 함수를 적용
  • NaT 함수: Not-a-Time 값 배열 생성
  • timezones 함수: 시간대 이름 목록 표시
  • 도움말 명령: 변수 클래스 이름을 지정하지 않고 변수를 도움말 명령에 대한 입력으로 지정

고급 소프트웨어 개발

  • Python에 대한 MATLAB 인터페이스: Python 클래스 정의를 clear classes 명령으로 삭제, 수정된 Python 클래스를 다시 로드할 때 유용
  • Python에 대한 MATLAB 인터페이스: Python 함수에 대한 핸들을 MATLAB에서 호출된 다른 Python 함수로 전달
  • Python을 위한 MATLAB 엔진: 실행 중인 MATLAB 세션에 연결하여 Python에서 MATLAB 함수 및 객체를 호출
  • MEX 컴파일러 지원: 64비트 Windows에서 무료 제공되는 MinGW-w64 컴파일러로 MEX 파일 컴파일​
  • 유닛 테스팅 프레임워크: TAP 플러그인과 JUnit-style XML​ 플러그인을 통한 진단으로 지속적인 통합 워크플로 개선
  • 유닛 테스팅 프레임워크: 마무리된 결과를 즉시 보고하고 시스템 전반적인 검정을 수행하는 플러그인으로 테스트 러너를 사용자 지정​
  • 유닛 테스팅 프레임워크: 병렬로 테스트 실행( runtests​ 함수와 UseParallel 옵션 사용)
  • 유닛 테스팅 프레임워크: 새로운 FailOnWarningsPlugin

수학

  • 그래프유방향그래프(Digraph) 클래스를 사용하는 테스트로 경고 문제를 감지 및 예방 그래프 및 네트워크 생성, 분석 및 시각화
  • histcounts2 함수: Bin 이변량 데이터
  • deg2radrad2deg 함수: 라디안 및 도(degree) 변환
  • 날짜/시간 배열: 날짜 및 시간 보간( interp1 함수 사용)
  • 기간 배열: 기간에 대한 계산 수행( interp1, eps, cummax, cummin, cumsum, modrem 함수 사용)

데이터 가져오기 및 내보내기

  • Excel 스프레드시트: 동일한 스프레드시트로 반복적인 읽기 및 쓰기( xlsread, xlswrite, readtablewritetable 함수 성능 개선)
  • datastore 함수: 이미지 컬렉션에서 너무 커서 메모리에 맞지 않는 데이터 가져오기( ImageDatastore
  • datastore) 함수: 추가 문자 인코딩 구성표 지원으로 텍스트 파일에서 데이터 가져오기( TabularTextDatastore​
  • VideoReader 사용) 객체: Mac의 동영상 파일에서 더 빠르게 데이터 스트림 읽기

그래픽

  • 그래픽 디스플레이: Apple Retina 디스플레이 및 고해상도 Windows 디스플레이를 위한 DPI 인식 MATLAB 그래픽 활용
  • 축 객체: 플롯에서 각 축의 위치가 원점에서 교차하도록 설정
  • 숫자 눈금 객체: 눈금 형식, 지수 및 텍스트 스타일을 사용자 지정하여 플롯의 개별 축 모양을 제어
  • histogram2 함수: Bin, 정규화 및 디스플레이 제어로 이변량 히스토그램 플로팅
  • MATLAB 차트: 막대, 산점도 및 영역 차트에서 투명도 사용

GUI 작성

  • UI 디스플레이: Apple Retina 디스플레이 및 고해상도 Windows 디스플레이를 위한 DPI 인식 UI 작성

성능

  • MATLAB 실행 엔진: 새로 설계된 아키텍처로 더 빠른 프로그램 실행
  • 테이블형(table) 데이터 유형: 점-괄호를 사용할 때 향상된 성능으로 데이터 액세스
  • 범주형(Categorical) 배열: 향상된 메모리 효율 및 성능으로 더 많은 범주 생성

하드웨어 지원

  • ​Raspberry Pi 2 모델 B: Raspberry Pi 2 보드에서 센서 및 이미지 데이터 획득( Raspberry Pi 하드웨어용 MATLAB 지원 패키지 사용)
  • ​BeagleBone Black: BeagleBone Black 보드에서 센서 및 이미지 데이터 획득( BeagleBone Black 하드웨어용 MATLAB 지원 패키지 사용)
  • iOS 센서: Apple iOS 모바일 장치에서 센서 데이터 획득( Apple iOS 센서용 MATLAB 지원 패키지 사용)

자세한 내용은 Release Notes를 참조하십시오.

데스크탑

  • 설명서: 사용자 지정 툴박스 설명서와 MATLAB 도움말 브라우저 통합
  • 배열 크기 제한: 의도하지 않은 대규모 행렬이 생성되지 않도록 최대 배열 크기 제한
  • 탭 완성: 클래스 정의 파일 편집과 동시에 클래스 속성 및 메서드 완성

언어 및 프로그래밍

  • repelem 함수: 배열 요소 복사본을 복제하여 대규모 배열 생성

수학

  • discretize 함수: Bin 또는 카테고리로 숫자형 데이터를 그룹으로 묶음
  • 기술 통계: 기본 통계 계산에서 NaN 값 생략(예: 최대값, 최소값, 평균, 중앙값, 합계, 분산, 표준편차공분산)
  • ismembertoluniquetol 함수: 허용오차를 사용하여 세트 비교 수행
  • 난수: DSFMT(double-precision, SIMD-oriented Fast Mersenne Twister) 알고리즘을 사용하여 난수 생성

데이터 가져오기 및 내보내기

  • Datastore: 'file' 옵션에 ReadSize 속성이 있는 하나의 완전한 파일 읽기
  • Datastore: Parallel Computing Toolbox를 사용하여 partition 함수와 Datastore에서 병렬로 데이터 읽기
  • webwrite 함수: HTTP POST 메서드를 사용하여 RESTful 웹 서비스로 데이터 전송
  • webreadwebsave 함수: HTTP POST 메서드를 사용하여 RESTful 웹 서비스에서 데이터 요청

하드웨어 지원

  • MapReduce: MATLAB Distributed Computing Server를 사용하여 병렬 풀을 지원하는 모든 컴퓨터 클러스터에서 mapreduce 알고리즘 실행
  • 보간 함수: 멀티스레드를 활용하여 신속한 계산 수행

하드웨어 지원

  • IP 카메라: 인터넷 프로토콜 카메라에서 비디오 직접 획득
  • BeagleBone Black 하드웨어: BeagleBone Black 하드웨어용 MATLAB 지원 패키지 가 있는 BeagleBone Black 하드웨어에 액세스
  • Arduino 하드웨어: Arduino 하드웨어용 MATLAB 지원 패키지 가 있는 Arduino Leonardo 및 기타 보드에 액세스

자세한 내용은 Release Notes를 참조하십시오.

데스크탑

  • GitHub 등의 웹 호스팅 리포지토리로부터 동기화를 포함하여 현재 폴더 브라우저를 통한 Git 및 Subversion 소스 컨트롤 시스템 통합
  • 사용자 정의 MATLAB 툴박스를 설치 가능한 단일 파일로 패키징
  • 사용자 정의 MATLAB 툴박스 관리를 위한 대화 상자
  • 이전 MATLAB 세션의 폴더에서 시작할 수 있는 옵션을 포함한 초기 작업 폴더 제어를 위한 기본 설정
  • MATLAB 내에서 제공되는 맞춤형 이러닝(eLearning)

언어 및 프로그래밍

  • 효율적인 계산, 비교 및 시간과 날짜의 서식 표시를 위한 datetime, durationcalendarDuration 배열
  • 명령 창의 구문 오류에 대한 자동 수정
  • MATLAB에서 Python 함수 및 객체 사용을 위한 py 패키지, Python에서 MATLAB을 호출하기 위한 엔진 인터페이스
  • SOAP 기반 웹 서비스 액세스를 위한 matlab.wsdl.createWSDLClient 함수
  • 기존 및 신규 작업 공간 변수에 대한 즉각적인 영향을 포함한 classdef 파일을 수정할 때의 워크플로 개선 사항

수학

  • 수치 데이터 범주화를 위한 histcounts 함수
  • 가장 가까운 꼭짓점을 찾고 지정된 점에 대한 삼각형 또는 사면체를 묶기 위한 triangulation 함수 nearestNeighborpointLocation
  • interp1 함수 및 griddedInterpolant 클래스에서의 'next''previous' 근방에 대한 보간을 위한 옵션
  • round 함수를 사용하여 숫자를 지정된 자릿수 또는 유효 자릿수로 반올림하는 옵션
  • 이산 포인트 집합 주변에 적합한 경계를 만들기 위한 boundary 함수 및 alphaShape 클래스
  • 배열의 최소 누적및 최대 누적 계산을 위한 cummincummax 함수
  • cumsum, cummin, cummaxcumprod 함수를 위한 역 누적 옵션
  • 범주형 데이터의 중앙값 및 모드 계산

데이터 가져오기 및 내보내기

  • 가져오기 툴과 readtabletextscan 함수를 사용하여 텍스트 파일에서 데이터 가져오기가속
  • readtabletextscan 함수를 사용하여 데이터를 categoricaldatetime 배열로 가져오기
  • datastore를 통해 메모리에 초과하는 텍스트 파일과 텍스트 파일 모음으로부터 데이터 가져오기
  • VideoReader 성능 개선 및 비디오에서 지정된 시간에 읽기를 시작할 수 있는 기능
  • 소켓 기반 연결을 사용하여 네트워크 연결 장치와 서버로부터 데이터를 읽고 쓰는 tcpclient 함수
  • JSON, CSV 및 이미지 데이터를 포함한 온라인 데이터를 가져오기 위한 webread 함수

그래픽

  • 선명도와 미관이 개선된 MATLAB 그래픽의 새로운 형태
  • 개선된 MATLAB 객체 기반 구조
  • 회전 가능한 tick 레이블
  • plot 함수에서의datetimeduration tick 레이블 자동 업데이트
  • 히스토그램 플로팅을 위한 histogram 함수
  • 라인 애니메이션 제작을 위한 animatedline 함수
  • 다국어 텍스트 및 심볼 표시

GUI 작성

  • 탭 방식 패널에서의 사용자 인터페이스 생성을 위한 uitab 및 uitabgroup 구성 요소

성능 및 빅데이터

  • mapreduce를 통해 Hadoop으로 확장 가능한 데스크탑에서의 빅데이터 분석
  • sort를 통한 범주형 데이터 정렬 성능 향상

자세한 내용은 Release Notes를 참조하십시오.

데스크탑

  • 명령 창에서 최근에 사용한 명령을 재호출, 조회, 필터링 및 검색할 수 있는 명령 내역 팝업 창 기능
  • 텍스트 파일 간 차이를 해결하기 위한 MATLAB Comparison Tool의 병합 옵션
  • 작업 공간 변수와 값을 MATLAB 스크립트에 저장

언어 및 프로그래밍

  • 명령 창에서 잘못 입력한 함수나 사용자 정의 함수를 자동 수정
  • 간소화된 MEX 컴파일러 설정과 향상된 문제 해결
  • flipud, fliplrrot90 함수에 다차원 배열 지원
  • 지정된 차원에서의 연산을 위한 circshift 옵션

수학

  • 행렬 구조 테스트를 위한 isdiag, isbanded, issymmetric, ishermitian, istril, istriubandwidth 함수
  • Sylvester 방정식 풀이를 위한 sylvester 함수
  • 왼쪽 고유벡터 연산용 eig 함수 옵션 추가
  • 기존 변수의 데이터 타입과 일치하는 난수 배열 생성을 위한 rand, randirandn 함수 옵션 추가

데이터 가져오기 및 내보내기

  • 라이브 이미지 및 비디오 미리보기와 캡처를 위한 웹캠 지원
  • Raspberry Pi 하드웨어 지원으로 MATLAB에서 직접 모터 및 작동기와 같은 장치를 제어하고 센서 및 카메라의 실시간 데이터를 캡처

성능

  • 3개 입력값을 갖는 conv2 함수 성능 개선
  • FIR 및 IIR의 filter 함수 성능 개선

자세한 내용은 Release Notes를 참조하십시오.