최신 기능 살펴보기
최신 릴리스를 다운로드하면 MATLAB 및 Simulink를 더욱 효과적으로 사용하실 수 있습니다.
R2021b 릴리스 하이라이트
신제품
- RF PCB Toolbox - 인쇄 회로 기판의 전자기 분석 수행
- Signal Integrity Toolbox - 고속 직렬 링크와 병렬 링크의 시뮬레이션 및 분석
주요 업데이트
- Lidar Toolbox - Lidar Viewer 앱으로 라이다 포인트 클라우드를 대화형 방식으로 시각화, 분석 및 전처리
- Simulink Code Inspector - Code Inspector의 상황별 탭을 사용하여 모델에서 바로 호환성 여부 확인, 코드 검사 및 결과 확인
- Simulink Control Design - 모델 참조 적응형 제어기 설계
- Symbolic Math Toolbox - MATLAB 라이브 편집기에서 다음 단계 제안을 통해 기호 워크플로에 대한 안내 제공
- Wavelet Toolbox - 웨이블릿 분석으로 신호와 영상의 특징을 처리 및 추출하여 AI 워크플로에 활용
제품별 릴리스 정보
MATLAB 제품군
- 편집기 : 향상된 코드 제안, 코드 완성, 디버거 및 코드 리팩터링과 블록 편집 관련 새로운 기능 탐색
- Python 인터페이스: MATLAB에서 Python 명령 및 스크립트 실행
- BackgroundPool: 백그라운드 스레드 에서 MATLAB 함수 실행
- 라이브 편집기 작업: 대화형 방식으로 데이터 그룹에 대한 요약, 변환, 필터링(그룹별 연산) 및 데이터 정규화
trenddecomp함수: 데이터 내 추세 발견- HDF5: SWMR(Single-Writer/Multiple-Reader), VDS(Virtual Dataset), Metadata Cache Fine-Tuning 등 HDF5 버전 1.10 지원
- 하드웨어: 새로운 앱에서 직렬 연결(직렬 탐색기) 및 TCP/IP(TCP/IP 탐색기)를 통해 기기와 통신
ode78 및 ode89함수: 상미분 방정식을 풀기 위해 고차 룽게-쿠타 솔버 사용- 프로젝트: MATLAB Online의 프로젝트를 통한 작업 체계화, 관리 및 공유
- Lidar Viewer 앱: Lidar Viewer 앱으로 라이다 포인트 클라우드를 대화형 방식으로 시각화, 분석 및 전처리
- 항공 라이다 처리: 항공 라이다 데이터에 딥러닝 및 SLAM 알고리즘 적용
- 머신러닝 및 딥러닝 특징 추출: AI 모델에 대해 대화형 앱과 웨이블릿 기법을 사용하여 신호 및 영상의 분석, 전처리, 특징 추출 수행
- 가속화 및 배포: 멀티코어 프로세서 및 GPU를 사용한 웨이블릿 알고리즘 가속화, 데스크탑 프로토타이핑과 임베디드 기기로의 배포를 위한 코드 생성
Simulink 제품군
- 다중 시뮬레이션 패널: Simulink 편집기에서 다양한 시나리오에 대한 다중 시뮬레이션 실행
- 사용자 지정 탭: 사용자 지정 Simulink 툴스트립 탭 생성
- 미니맵: 블록 다이어그램의 일부를 볼 때 맥락 파악
- 진입 및 진출 연결점: 계층 경계에 진입 및 진출 연결 생성
- Simscape를 사용한 물리적 인터페이스: 구성요소에 물리적 인터페이스, 포트, 연결 생성
- 소프트웨어 아키텍처: 기존의 구성요소로 소프트웨어 아키텍처 생성
- 테스트 하네스 지원: System Composer 구성요소에 대한 테스트 하네스 생성
- 런타임 파라미터 조정: 배포된 시뮬레이션을 실행하는 동안 파라미터 조정
AI, 데이터 과학 및 통계
Statistics and Machine Learning Toolbox
- 얕은 신경망: Simulink에서 네이티브 블록으로 사용하여 하이퍼파라미터 조정 자동화
- 머신러닝: 라이브 작업에서 k-평균 군집화 탐색 및 격리 포레스트를 사용하여 이상 감지
- 배포: 분류 학습기 및 회귀 학습기 앱에서 MATLAB Production Server로 모델 내보내기
- 1차원 컨벌루션 신경망: 시퀀스 데이터와 시계열 데이터에 대한 신경망 생성 및 훈련
- 심층 신경망 디자이너: 훈련된 신경망을 Simulink로 내보내기
- 신경 ODE:
dlode45를 사용해 딥러닝으로 비경직성 상미분 방정식의 해 계산
제어 시스템
- Model Reference Adaptive Control 블록: 모델 참조 적응형 제어기 설계 및 시뮬레이션
Reinforcement Learning Toolbox
- 보상 생성: 제어기 사양에서 자동으로 보상 함수 생성
Model Predictive Control Toolbox
- 비선형 MPC: Embotech FORCESPRO 솔버로 다단 비선형 MPC 제어기 구현
- 비선형 ARX 모델: 머신러닝 알고리즘을 기반으로 회귀 함수를 사용하는 모델 생성
Predictive Maintenance Toolbox
- 진단 특징 디자이너: 회전 기계의 결함 특성 주파수 대역에 대한 레이블 미지정 특징의 순위 지정 및 스펙트럼 특징 생성
RF 및 혼합 신호
- 신제품: 인쇄 회로 기판의 전자기 분석 수행
- 신제품: 고속 직렬 링크와 병렬 링크의 시뮬레이션 및 분석
수학 및 최적화
- 다음 단계 제안: MATLAB 라이브 편집기에서 다음 단계 제안을 통해 기호 워크플로에 대한 안내 제공
- 문제 기반 워크플로: 문제 기반 최적화 워크플로를 사용하여 미분불능 최적화 문제 또는 전역 최적화 문제 풀기
