MATLAB R2018a是矩阵实验室 MathWorks 2018最新带来得版本，MATLAB R2018a是中 MATLAB 和 Simulink 都带来了不少心功能。R2018a 包括两个新产品：用于设计和测试状态监控和预测性维护算法的 Predictive Maintenance Toolbox，集成了三维虚拟环境的车辆动态性能建模和仿真工具箱Vehicle Dynamics Blockset。除了新增得功能，还带来了94项之前功能得修复完善！小编这里带得是MATLAB R2018a完整离线安装包，内含授权文件和激活码，具体教程可以参考本文！
2018.5.26更新MathWorks MATLAB R2018a.2升级包
2018.6.29更新MathWorks MATLAB R2018a.3升级包
2018.7.27更新MathWorks MATLAB R2018a Update 4
2018.8.24更新MathWorks MATLAB R2018a Update 5
2018.5.26更新MathWorks MATLAB R2018a.2升级包
2018.6.29更新MathWorks MATLAB R2018a.3升级包
2018.7.27更新MathWorks MATLAB R2018a Update 4
2018.8.24更新MathWorks MATLAB R2018a Update 5
功能介绍
深度学习
使用网络分析器绘制和分析您的网络，生成与TensorRT集成的CUDA代码，并将深度学习网络部署到英特尔和ARM处理器。
只需几行MATLAB®代码，您就可以构建深度学习模型，而无需成为专家。探索MATLAB如何帮助您执行深度学习任务。
MATLAB速度快：运行部署的模型比TensorFlow快7倍，比Caffe2快4.5倍。
轻松访问最新型号，包括GoogLeNet，VGG-16，VGG-19，AlexNet，ResNet-50，ResNet-101和Inception-v3。
使用NVIDIA GPU进行GPU编程：使用多个GPU，云或群集加速培训。
使用函数和工具可视化中间结果并调试深度学习模型。
使用应用程序自动化地面实况标签。
使用来自Caffe和TensorFlow-Keras的模型。
数据分析
大数据平滑和离群值检测使用高数组，分组计算和C代码生成，用于其他机器学习分类器。
探索最新的MATLAB®函数和功能，用于开发机器学习模型，处理大数据以及将分析运用到生产系统中。
在虚拟3D环境中模拟和模拟车辆动力学
Vehicle Dynamics Blockset™提供完全组装的参考应用模型，可模拟3D环境中的驾驶操纵。您可以使用预建的场景对车辆周围的道路，交通标志，树木，建筑物和其他物体进行可视化。您可以使用自己的数据或使用自己的模型替换子系统来自定义参考模型。该模块包含一个用于建模推进，转向，悬架，车身，制动器和轮胎的组件库。
Vehicle Dynamics Blockset提供了一个可在整个开发过程中使用的标准模型架构。它支持乘坐和操纵分析，底盘控制开发，软件集成测试和硬件在环测试。通过将车辆动力学模型与3D环境集成，您可以测试ADAS和自动驾驶感知，规划和控制软件。这些模型可让您使用标准驾驶演习（如双车道更换）或自定义场景来测试您的车辆。
设计和测试状态监测和预测性维护算法
Predictive Maintenance Toolbox™提供了用于标记数据，设计条件指标以及估算机器的剩余使用寿命（RUL）的工具。您可以分析和标记从本地文件，云存储和分布式文件系统导入的机器数据。您还可以标注Simulink®模型生成的模拟故障数据。
基于频谱分析和时间序列分析等技术的信号处理和动态建模方法使您能够预处理数据并提取可用于监测机器状态的功能。为了估算机器的故障时间，您可以使用生存期，相似性和于趋势的模型来预测RUL。
该工具箱包括可用于开发自定义预测性维护和状态监测算法的电机，变速箱，电池和其他机器的参考示例。
使用网络分析器绘制和分析您的网络，生成与TensorRT集成的CUDA代码，并将深度学习网络部署到英特尔和ARM处理器。
只需几行MATLAB®代码，您就可以构建深度学习模型，而无需成为专家。探索MATLAB如何帮助您执行深度学习任务。
MATLAB速度快：运行部署的模型比TensorFlow快7倍，比Caffe2快4.5倍。
轻松访问最新型号，包括GoogLeNet，VGG-16，VGG-19，AlexNet，ResNet-50，ResNet-101和Inception-v3。
使用NVIDIA GPU进行GPU编程：使用多个GPU，云或群集加速培训。
使用函数和工具可视化中间结果并调试深度学习模型。
使用应用程序自动化地面实况标签。
使用来自Caffe和TensorFlow-Keras的模型。
数据分析
大数据平滑和离群值检测使用高数组，分组计算和C代码生成，用于其他机器学习分类器。
探索最新的MATLAB®函数和功能，用于开发机器学习模型，处理大数据以及将分析运用到生产系统中。
在虚拟3D环境中模拟和模拟车辆动力学
Vehicle Dynamics Blockset™提供完全组装的参考应用模型，可模拟3D环境中的驾驶操纵。您可以使用预建的场景对车辆周围的道路，交通标志，树木，建筑物和其他物体进行可视化。您可以使用自己的数据或使用自己的模型替换子系统来自定义参考模型。该模块包含一个用于建模推进，转向，悬架，车身，制动器和轮胎的组件库。
Vehicle Dynamics Blockset提供了一个可在整个开发过程中使用的标准模型架构。它支持乘坐和操纵分析，底盘控制开发，软件集成测试和硬件在环测试。通过将车辆动力学模型与3D环境集成，您可以测试ADAS和自动驾驶感知，规划和控制软件。这些模型可让您使用标准驾驶演习（如双车道更换）或自定义场景来测试您的车辆。
设计和测试状态监测和预测性维护算法
Predictive Maintenance Toolbox™提供了用于标记数据，设计条件指标以及估算机器的剩余使用寿命（RUL）的工具。您可以分析和标记从本地文件，云存储和分布式文件系统导入的机器数据。您还可以标注Simulink®模型生成的模拟故障数据。
基于频谱分析和时间序列分析等技术的信号处理和动态建模方法使您能够预处理数据并提取可用于监测机器状态的功能。为了估算机器的故障时间，您可以使用生存期，相似性和于趋势的模型来预测RUL。
该工具箱包括可用于开发自定义预测性维护和状态监测算法的电机，变速箱，电池和其他机器的参考示例。
MATLAB R2018a专业版安装激活教程
1.本站已经将资源打包上传到百度网盘，内含破解补丁文件 由于文件变焦大，简体大家用百度网盘高速下载软件
这里推荐几款百度高速下载工具：http://www.sd124.com/article/2018/0118/218423.html
另外压缩包内还有bT下载连接，这里推荐种子客户端 uTorrent PRO：http://www.sd124.com/xiazai/2011/0324/3817.html
另外安装新版之前，一定要卸载之前的安装版本，建议用CCleane实现完美卸载，无残留。
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另外压缩包内还有bT下载连接，这里推荐种子客户端 uTorrent PRO：http://www.sd124.com/xiazai/2011/0324/3817.html
另外安装新版之前，一定要卸载之前的安装版本，建议用CCleane实现完美卸载，无残留。
2.下载完成后，我们解压压缩包，开始安装，win10加载或者直接解压R2018a_win64.iso文件，windows7系统这里推荐大家使用软碟通虚拟光驱加载，【点击这里下载】双击里面的setup.exe进行安装
3.选择文件安装密匙安装，点下一步继续
4.接受协议，选择是，然后点下一步
5.输入密匙09806-07443-53955-64350-21751-41297，点下一步继续
6.选择安装目录，点下一步继续，文章安装后有二十几g，请安装再足够的空间里！
7.选择好要安装的产品，点下一步
8.创建快捷方式，点下一步
9.确认安装信息，点安装
10.安装开始，需要耐心的等待
11.等待了半个小时，点下一步
总算安装完成
12.先不要运行软件，我们将MATLAB R2018a Win64 Crack文件夹内的license_standalone.lic文件复制到安装目录license目录里面，默认在"C:\Program Files\MATLAB\R2018a\licenses"
13.继续将MATLAB R2018a Win64 Crack内R2018a文件夹复制到安装目录下，并选择netapi32.dll文件替换覆盖
14.运行软件，进入欢迎界面，进入主界面，所有功能都可以免费操作了
MATLAB 新功能介绍：
MATLAB：
实时编辑器中的实时函数、文档编写、调试以及用于嵌入滑块和下拉菜单的交互式控件
用于高级软件开发的 App (UI) 测试框架、C++ MEX 接口、自定义 Tab 键自动填充和函数助手
MATLAB Online：
用于与 USB 网络摄像机通信的硬件连接
Econometrics Toolbox：
用于执行时序分析、规格测试、建模和诊断的 Econometric Modeler App
Image Processing Toolbox：
三维图像处理和卷可视化
Partial Differential Equation Toolbox：
用来查找自然频率、模态形状和瞬态响应的结构动态分析
Optimization Toolbox：
用于更快求解混合整数线性问题的分支方法
用于高级软件开发的 App (UI) 测试框架、C++ MEX 接口、自定义 Tab 键自动填充和函数助手
MATLAB Online：
用于与 USB 网络摄像机通信的硬件连接
Econometrics Toolbox：
用于执行时序分析、规格测试、建模和诊断的 Econometric Modeler App
Image Processing Toolbox：
三维图像处理和卷可视化
Partial Differential Equation Toolbox：
用来查找自然频率、模态形状和瞬态响应的结构动态分析
Optimization Toolbox：
用于更快求解混合整数线性问题的分支方法
深度学习
Neural Network Toolbox：
用于导入在 TensorFlow-Keras 中设计的深度学习层和网络的支持包
用于求解回归问题以及利用 Text Analytics Toolbox 进行文本分类的长短期记忆 (LSTM) 网络
用来改进网络训练的 Adam、RMSProp 和梯度裁剪算法
使用多个 GPU 并计算中间层激活，加快对有向无环图 (DAG) 的训练
Computer Vision System Toolbox：
用来自动标记各个像素实现语义分割的 Image Labeler App
GPU Coder:
用于采用有向无环图 (DAG) 拓扑的网络和预训练网络（如 GoogLeNet、ResNet 和 SegNet）的 CUDA 代码生成
用于 Intel 和 ARM 处理器上深度学习网络的 C 代码生成
用于导入在 TensorFlow-Keras 中设计的深度学习层和网络的支持包
用于求解回归问题以及利用 Text Analytics Toolbox 进行文本分类的长短期记忆 (LSTM) 网络
用来改进网络训练的 Adam、RMSProp 和梯度裁剪算法
使用多个 GPU 并计算中间层激活，加快对有向无环图 (DAG) 的训练
Computer Vision System Toolbox：
用来自动标记各个像素实现语义分割的 Image Labeler App
GPU Coder:
用于采用有向无环图 (DAG) 拓扑的网络和预训练网络（如 GoogLeNet、ResNet 和 SegNet）的 CUDA 代码生成
用于 Intel 和 ARM 处理器上深度学习网络的 C 代码生成
数据分析
Statistics and Machine Learning Toolbox：
在 Classification Learner App 中使用散点图的高密度数据可视化
用于大数据的核 SVM 回归分析算法、混淆矩阵计算以及非分层分区的交叉验证
Text Analytics Toolbox：
多词短语提取和计数、HTML 文本提取以及句子、电子邮件地址和 URL 检测
用于大型数据集的随机 LDA 模型训练
Predictive Maintenance Toolbox：
一款用于设计和测试状态监控和预测性维护算法的新产品
Statistics and Machine Learning Toolbox：
在 Classification Learner App 中使用散点图的高密度数据可视化
用于大数据的核 SVM 回归分析算法、混淆矩阵计算以及非分层分区的交叉验证
Text Analytics Toolbox：
多词短语提取和计数、HTML 文本提取以及句子、电子邮件地址和 URL 检测
用于大型数据集的随机 LDA 模型训练
Predictive Maintenance Toolbox：
一款用于设计和测试状态监控和预测性维护算法的新产品
Simulink 产品系列更新包括：
Simulink：
Simulink：
根据当前模块端口预测可能要插入的新模块供选择，并迅速添加到模型中
Simulation Pacing可指定仿真速度，将仿真时间指定为与实际时间或其他时间一致，从而获得仿真运行时间与指定时间对应的体验
LiveEditor中可使用SimulationDataInspector进行绘图的添加、查看和编辑
Simulink 3D Animation：
使用点云、射线追踪和原始几何形状，检测虚拟世界对象冲突
Simscape：
湿空气域和模块库，用来对HVAC和环境控制系统进行建模
分区本地求解器，提高实时仿真速度
Simulation Pacing可指定仿真速度，将仿真时间指定为与实际时间或其他时间一致，从而获得仿真运行时间与指定时间对应的体验
LiveEditor中可使用SimulationDataInspector进行绘图的添加、查看和编辑
Simulink 3D Animation：
使用点云、射线追踪和原始几何形状，检测虚拟世界对象冲突
Simscape：
湿空气域和模块库，用来对HVAC和环境控制系统进行建模
分区本地求解器，提高实时仿真速度
汽车
Automated Driving System Toolbox：
新增Driving Scenario Designer APP用于交互式定义执行器和驾驶场景来测试控制和传感器融合算法
Model Predictive Control Toolbox：
新增ADAS相关模块，用于设计、仿真和实现自适应巡航控制算法和车道保持算法
Vehicle Network Toolbox：
新增基于 CAN FD 协议的Simulink通信模块，MATLAB 或/Simulink 与 ECU 通信的 XCP协议新增UDP以及TCP
Model-Based Calibration Toolbox：
实现与Powertrain Blockset 工具箱集成，可基于测量数据直接标定和生成Powertrain Blockset查表型发动机模块的表格参数
Vehicle Dynamics Blockset：
新增工具箱，实现车辆动态性能建模仿真并集成3D虚拟环境
Automated Driving System Toolbox：
新增Driving Scenario Designer APP用于交互式定义执行器和驾驶场景来测试控制和传感器融合算法
Model Predictive Control Toolbox：
新增ADAS相关模块，用于设计、仿真和实现自适应巡航控制算法和车道保持算法
Vehicle Network Toolbox：
新增基于 CAN FD 协议的Simulink通信模块，MATLAB 或/Simulink 与 ECU 通信的 XCP协议新增UDP以及TCP
Model-Based Calibration Toolbox：
实现与Powertrain Blockset 工具箱集成，可基于测量数据直接标定和生成Powertrain Blockset查表型发动机模块的表格参数
Vehicle Dynamics Blockset：
新增工具箱，实现车辆动态性能建模仿真并集成3D虚拟环境
代码生成
Embedded Coder：
用于定义数据和函数的自定义代码生成配置的 Embedded Coder 字典
CodePerspective，可对用于代码生成流程的 Simulink 桌面进行自定义
MATLAB Coder：
矩阵的行主序排布以简化所生成代码与C环境中存储的行主序矩阵间的访问接口
稀疏矩阵支持，在生成的代码中使用稀疏矩阵实现更高效的计算
用于机器学习部署的 C 代码生成，包括 k-最近邻、非树整体模型以及使用 Statistics and Machine Learning Toolbox 进行距离计算
Fixed-Point Designer：
用于近似函数和最小化现有查找表 RAM 使用率的查找表优化
HDL Coder：
矩阵运算支持，能够直接从使用二维矩阵数据类型和运算的算法中生成 HDL 代码
Embedded Coder：
用于定义数据和函数的自定义代码生成配置的 Embedded Coder 字典
CodePerspective，可对用于代码生成流程的 Simulink 桌面进行自定义
MATLAB Coder：
矩阵的行主序排布以简化所生成代码与C环境中存储的行主序矩阵间的访问接口
稀疏矩阵支持，在生成的代码中使用稀疏矩阵实现更高效的计算
用于机器学习部署的 C 代码生成，包括 k-最近邻、非树整体模型以及使用 Statistics and Machine Learning Toolbox 进行距离计算
Fixed-Point Designer：
用于近似函数和最小化现有查找表 RAM 使用率的查找表优化
HDL Coder：
矩阵运算支持，能够直接从使用二维矩阵数据类型和运算的算法中生成 HDL 代码
信号处理和通信
Signal Processing Toolbox：
Signal Analyzer App，可处理多个信号并从信号中提取感兴趣区域
使用 RPM 追踪和阶次分析对旋转机械中的振动信号进行分析
LTE System Toolbox：
NB-IoT 支持，对窄带物联网传输和物理下行链路共享信道的建模
RF Blockset：
根据输入/输出设备特性捕捉非线性和记忆效应的功率放大器模型
Wavelet Toolbox：
连续和离散小波变换滤波器组
Robotics System Toolbox：
基于激光雷达的 SLAM，可使用激光雷达传感器对机器人和地图环境进行定位
Signal Processing Toolbox：
Signal Analyzer App，可处理多个信号并从信号中提取感兴趣区域
使用 RPM 追踪和阶次分析对旋转机械中的振动信号进行分析
LTE System Toolbox：
NB-IoT 支持，对窄带物联网传输和物理下行链路共享信道的建模
RF Blockset：
根据输入/输出设备特性捕捉非线性和记忆效应的功率放大器模型
Wavelet Toolbox：
连续和离散小波变换滤波器组
Robotics System Toolbox：
基于激光雷达的 SLAM，可使用激光雷达传感器对机器人和地图环境进行定位
验证和确认
Simulink Requirements：
利用 ReqIF 的导入需求，可从 IBM Rational DOORS Next Generation 或 Siemens Polarion 之类的第三方工具中导入需求 Simulink Test：
覆盖率组合功能，可以用来组合多次测试运行（文件的）的覆盖率结果
Polyspace Code Prover：
用于 AUTOSAR 软件组件静态分析的 AUTOSAR 支持
Simulink Requirements：
利用 ReqIF 的导入需求，可从 IBM Rational DOORS Next Generation 或 Siemens Polarion 之类的第三方工具中导入需求 Simulink Test：
覆盖率组合功能，可以用来组合多次测试运行（文件的）的覆盖率结果
Polyspace Code Prover：
用于 AUTOSAR 软件组件静态分析的 AUTOSAR 支持
本文地址：http://www.sd124.com/article/2018/0317/220725.html
《MATLAB2018a原创教程 MATLAB R2018a中文 win64下载安装和授权激活教程》由闪电下载吧整理并发布，欢迎转载！