Matlab2016a 官方版

Matlab2016a主要特性

Matlab2016a是用于科学和工程计算的高级语言

桌面环境变得适合于迭代式的探查、设计及问题求解

用于数据可视化的图像系统以及用于创建自定义绘图的工具

用于曲线拟合、数据分类、信号分析和许多其他领域特定任务的应用程序

用于各种工程和科学应用的附加工具箱

用于构建自定义用户界面的应用程序的工具

C/C++、Java、.NET、python、SQL、Hadoop和Microsoft Excel的接口

与最终用户共享 MATLAB 程序的免费部署选项

Matlab2016a新版功能

一、MATLAB实时编辑器

MATLAB实时编辑器提供一种全新方式来创建、编辑和运行 MATLAB 代码。查看结果以及得到结果的代码。添加方程式、图像、超链接以及格式化文本以增强描述效果。作为互动式文档与他人分享。

·加速探索性编程：在适合探索性编程、数据分析和算法开发的单一交互式环境中专注于您的工作。消除上下文切换和窗口管理以缩短深入研究的时间。

·创建交互式描述：将代码、输出和格式化文本相结合，以创建可描述您工作的交互式描述。以可以被其他人轻松复制、验证和扩展的方式共享您的工作。

·使用交互式文档教授：创建结合了说明文本、数学方程式、代码和结果的讲义。逐步教授讲义主题，一次一个小节。创建带有 MATLAB 代码的在线脚本，学生可用来了解复杂材料。

二、MATLAB App设计工具

App设计工具是一个用于构建 MATLAB 应用程序的环境。它简化了布置用户界面可视组件的过程。它包括一整套标准用户界面组件，以及一组用于创建控制面板和人机交互界面的仪表、旋钮、开关和指示灯。

App设计工具集成了构建应用程序的两个主要任务 - 布置可视化组件和设定应用程序行为。您可以在画布中的可视化设计与集成版本的 MATLAB 编辑器中的代码开发之间快速移动。利用嵌入的编辑器，只需一次点击即可添加新属性、回调和其他函数。

App设计工具生成面向对象的代码。使用这种格式可以方便地在应用程序的各部分之间共享数据。精简的代码结构使理解和维护变得更加容易。应用程序存储为单个文件，其中包含布局和代码。您可以使用该单个文件共享应用程序，也可以使用支持代码和数据将它们打包并安装到应用程序库中。

三、MATLAB执行引擎

使用重新设计的 MATLAB执行引擎，可以更快速地运行您的程序。

1、具体的性能改进包括：

函数调用

函数调用开销大大降低，因此，在将代码加入很多小函数时，再也不会感受到性能受损。

面向对象的功能

很多面向对象的操作执行速度更快。面向对象的编程可以改进代码可读性、可重用性和可维护性。因为该引擎改进了架构，所以，大量使用面向对象的编程的 MATLAB 代码执行速度更快。

元素级数学运算

很多元素级数学运算的执行得到了优化。这类运算是对如下所示的数组所执行的逐元素算术运算：

>> b = ((a+1).*a)./(5-a);

2、用户应用程序性能改进

测试了 76 个性能敏感的用户应用程序。这些测试包含了使用 MATLAB 产品的代码。所有测试表明，平均性能提升达到 40%。尽管并非所有应用程序在经过重新设计后的运行速度更快，但大多数应用程序在 R2016a中的运行速度比在 R2015a 中快了至少 10%。

四、数据导入和导出

writetable 函数：速度明显更快地写入到文本文件，尤其适用于大文件

readtable 函数：更快地读取 Excel 文件

writetable 函数：写入至 Mac 和 Linux 平台上的 Excel 文件

spreadsheetDatastore 函数：从一组 Excel 文件中导入和处理数据

datastore 函数：使用改善的文件格式检测功能导入 TabularTextDatastore 对象

ImageDatastore 对象：使用 Labels 属性指定图像标签并使用 splitEachLabel、countEachLabel 和 shuffle 函数进行处理

fileDatastore 函数：为过大而不适合内存的文件集创建自定义数据存储

readtable 函数：读取文本文件，可自动检测分隔符、标题行和变量名

tabularTextDatastore 和 imageDatastore 函数：创建对象以导入大文本和图像数据集合

五、性能

性能测试框架：使用单元测试框架测量 MATLAB 代码性能

图形显示：使用大量标记更快地生成图

writetable 函数：速度明显更快地写入到文本文件，尤其适用于大文件

readtable 函数：更快地读取 Excel 文件

median 函数：计算中值，具有改进的性能

cummin、cummax、cumprod 和 cumsum 函数：计算累计最小值、最大值、乘积和总和，具有改进的性能

六、硬件支持

Raspberry Pi：通过 USB 网络摄像头采集图像

Arduino：构建自定义附加程序，以与更多的硬件和软件库连接

七、高级软件开发

性能测试框架：使用单元测试框架测量 MATLAB 代码性能