MATLAB R2019b for Mac是强大的商业数学软件，将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，是主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。https://sp.macdown.com/201904/MATLABR2018b1.mp4
matlab r2019a mac版功能介绍
1.实时编辑器所创建的脚本不仅可以捕获代码，还可以讲述与人分享的故事。自动化的上下文提示可让您在编程时快速推进，并且将结果与可视化内容和您的代码一起显示。
2.App DesignerApp Designer 让您无需成为专业的软件开发人员，即可创建专业的应用程序。拖放可视化组件来安排应用程序布局，并使用集成编辑器快速编写应用程序的行为。
3.数据分析您有了数据，不要将所有时间花费在为分析准备数据上。使用 MATLAB 中的新工具和功能来导入、清理、筛选和分组数据，并更快地开始分析。
4.大数据无需学习大数据编程 — MATLAB 中的 tall 数组可让您使用惯用的代码和语法，即使您的数据集无法装入内存。MATLAB 支持您已在使用的存储系统，包括传统文件系统、SQL 和 NoSQL 数据库以及 HaDoop/HDFS。
5. 性能MATLAB 运行代码的速度几乎是两年前的两倍。而且不需要对您的代码做出任何更改。
6.图形MATLAB 图形系统使创建和自定义绘图变得简单，且新的默认颜色、字体和样式使您的数据更容易解读。浏览新绘图，包括：- geobubble- wordcloud- heatmap- polarplot
7.团队开发随着项目规模和复杂程度的增长，MATLAB 提供了支持协作软件开发实践的能力。- 面向对象编程- 源代码管理集成- 测试框架- 与 C/C++、Java、.NET 和 Python 集成
8.硬件支持MATLAB 可以控制诸如 Arduino 和 Raspberry Pi 这样的流行微控制器，采集网络摄像头中的图像，甚至可以收集智能手机内置传感器中的数据。浏览受支持的硬件：- Arduino- Raspberry Pi- USB 网络摄像头- iPhone、iPad 和 Android 设备- Thingspeak IoT
9.数据分析利用 MATLAB，不管您正在处理的是商业数据还是工程数据，您都可以自己做数据科学。无论是部署在传统 IT 平台上应用程序还是在嵌入式平台上应用程序，您都可以随时随地运行分析。
10.深度学习MATLAB 使每个人都能进行深度学习，即使非专业人士也不例外。设计您自己的模型、访问最新模型或导入来自 Caffe 的预训练模型。使用 NVIDIA GPU 训练模型。自动生成嵌入式部署的 CUDA 代码。
MATLAB R2019a中文版特色介绍
一.数据分析工程和IT团队正在使用MATLAB构建当今先进的大数据分析系统，从预测性维护和远程信息处理到高级驾驶员辅助系统和传感器分析。团队选择MATLAB是因为它提供了商业智能系统或开源语言所没有的基本功能：
物理世界数据：MATLAB本身支持传感器，图像，视频，遥测，二进制和其他实时格式。使用HaDoop的MATLAB MapReduce功能以及将接口连接到ODBC / JDBC数据库来探索此数据。
机器学习，神经网络，统计学及其他：MATLAB提供全套统计和机器学习功能，以及先进的方法，如非线性优化，系统识别，数千种用于图像和视频处理的预建算法，财务建模，控制系统设计。
高速处理大型数据集。MATLAB的数字例程直接扩展到集群和云上的并行处理。
在线和实时部署：MATLAB集成到企业系统，集群和云中，可以针对实时嵌入式硬件。
二.使用 MATLAB 进行无线通信设计无线工程团队借助 MATLAB® 节省开发时间、在早期消除设计问题以及简化测试和验证过程。
运用仿真和空中传输信号验证算法和系统设计概念- 生成自定义波形以验证与最新 5G、LTE 和 WLAN 标准的一致性- 创建基于数字、射频和天线元件的模型，探究和优化系统行为- 自动生成HDL 或 C 代码进行原型设计，无需手动编码即可实现- 创建可重用黄金参考模型，用于无线设计、原型与实现的迭代验证- 自动分析大规模现场测试数据并可视化您的仿真结果
三.Deep Learning只需要几行 MATLAB® 代码，无需成为专家，您就能构建深度学习模型。了解如何使用 MATLAB 帮助您执行深度学习任务。
MATLAB 更快：运行预测模型比 TensorFlow 最多快 7 倍，比 Caffe2 最多快 4.5 倍。- 易于访问最新的模型，包括 GoogLeNet、VGG-16、VGG-19、AlexNet 和 ResNet-50。- 使用 NVIDIA GPU 进行 GPU 编程：使用多个 GPU、云或集群加快训练速度。- 使用各种函数和工具可视化中间结果，调试深度学习模型。- 使用 App 自动化标注真实值 (ground-truth) 。- 导入及处理来自 Caffe 和 TensorFlow-Keras 的模型。
四.图像处理与计算机视觉算法开发是图像处理和计算机视觉的核心，因为每种情况都是独特的，良好的解决方案需要多次设计迭代。MathWorks提供了一个全面的环境，可以深入了解您的图像和视频数据，开发算法并探索实现权衡。
随着MATLAB ®和Simulink ®产品的图像处理和计算机视觉，您可以：- 从成像硬件获取图像和视频- 使用图形工具可视化和操作图像和视频- 使用参考标准算法库开发新想法- 将设计迁移到嵌入式硬件
五.数字信号处理（DSP）从数据科学到实时嵌入式系统，信号处理对于广泛的应用至关重要。MATLAB ®和Simulink的®产品可以很容易地使用信号处理技术来研究和分析时间序列数据，他们提供了嵌入式系统和流媒体应用的开发的统一流程。
使用MATLAB和Simulink信号处理产品，您可以：- 从许多来源获取，测量和分析信号。- 为音频，智能传感器，仪器仪表和物联网设备设计流式算法。- 在PC，嵌入式处理器，SoC和FPGA上进行原型，测试和实施DSP算法。
六.量化金融和风险管理只需用几行 MATLAB® 代码，即可进行金融计算的建模并对其进行验证，通过并行处理来提高模型运算速度，然后直接将它们运用于日常业务中。顶尖机构使用 MATLAB 来确定利率、进行压力测试、管理数十亿美元的投资组合，并在瞬间完成复杂金融产品的交易。
MATLAB 可进行快速运算：运行风险和投资组合分析模型可比在 R 中快达 120 倍，比在 Excel/VBA 中快达100 倍，比 Python快达 64 倍。- MATLAB 可以自动生成记录供模型复查以及满足监管合规的要求。- 分析师可以使用预置的应用和工具来可视化中间结果并调试模型。- IT 团队可以将用MATLAB开发的模型直接部署到桌面和 Web 应用程序中（如 Excel、Tableau、Java、C++ 和 Python）。- MATLAB 含有从免费和付费来源（包括 Bloomberg、Thomson Reuters、FactSet、FRED 和 Twitter）导入历史和实时市场数据的界面。- MATLAB 可以对从各种数据源导入的大量实时数据流进行处理 。
七.机器人和自治系统机器人研究人员和工程师使用MATLAB和Simulink来设计和调整算法，模拟真实系统，并自动生成代码 - 所有这些都来自一个软件环境。
使用MATLAB和Simulink，您可以：- 使用您开发的算法连接并控制您的机器人。- 开发与硬件无关的算法并连接到机器人操作系统（ROS）。- 连接到一系列传感器和执行器，以便您可以发送控制信号或分析多种类型的数据。- 通过为C / C ++，VHDL / Verilog，结构化文本和CUDA等多种语言的微控制器，FPGA，PLC和GPU等嵌入式目标自动生成代码，消除手动编码。- 使用预先构建的硬件支持包连接到Arduino和Raspberry Pi等低成本硬件。- 通过创建可共享的代码和应用程序简化设计评审。- 使用遗留代码并与现有机器人系统集成。
八.控制系统
用于控制系统设计的MathWorks工具支持开发过程的每个阶段，从工厂建模到部署，再到自动代码生成。它们在世界各地的控制工程师中广泛采用，来自于工具的灵活性，以适应不同类型的控制问题。如果你的控制问题是独一无二的，你可以创建使用自定义工具或算法的MATLAB ®。
