對一系列功能進行了擴展并簡化了在 MATLAB 中處理大數(shù)據(jù)的方式

　　中國北京 – 2016 年 9 月 19日 – MathWorks今日宣布，于今日推出了Release 2016b（R2016b），其中增加了新的功能以簡化MATLAB中的大數(shù)據(jù)處理過程。如今，工程師和科學(xué)家可更輕松地在MATLAB中進行大數(shù)據(jù)處理而不必考慮內(nèi)存的限制。R2016b 中還包括了Simulink的其他新功能、一個新的工具箱Risk Management Toolbox以及其它 83 款產(chǎn)品的更新和問題修復(fù)。

　　工程師和科學(xué)家可利用 MATLAB 的常用功能和語法，通過tall數(shù)組輕松處理超出內(nèi)存限制的數(shù)據(jù)，而無需學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)編程。并且有上百個數(shù)學(xué)、統(tǒng)計和機器學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)了對tall數(shù)組的支持。采用tall數(shù)組實現(xiàn)的大數(shù)據(jù)處理代碼可以在 Hadoop 集群上運行或者被直接集成到其它 Spark 應(yīng)用程序當(dāng)中。

　　R2016b 還增加一個時間表數(shù)據(jù)容器，用于索引和同步帶時間戳的表格數(shù)據(jù)；增加了字符串?dāng)?shù)組，用于進行有效的進行文本數(shù)據(jù)的操作、比較和存儲；以及增加其它用于數(shù)據(jù)預(yù)處理的新功能。

　　MathWorks 的 MATLAB 市場營銷總監(jiān) David Rich 表示：“很多公司擁有海量數(shù)據(jù)，卻很難對其加以利用以創(chuàng)建有效的預(yù)測模型，及獲得更深入的數(shù)據(jù)洞察。我們通過推出 R2016b，降低了領(lǐng)域?qū)＜也僮鲾?shù)據(jù)的門檻，使其能夠更輕松地處理更多的數(shù)據(jù)。同時使得系統(tǒng)的設(shè)計、性能和可靠性得以提升?！?/p>

　　MATLAB 產(chǎn)品系列更新包括：

　　·MATLAB：

　　o引入tall數(shù)組用于操作超過內(nèi)存限制的過大數(shù)據(jù)

　　o引入時間表數(shù)據(jù)容器用于索引和同步帶時間戳的表格數(shù)據(jù)

　　o增加在腳本中定義本地函數(shù)的功能以提高代碼的重用性和可讀性

　　o通過使用MATLAB的Java API可以在Java程序中調(diào)用MATLAB代碼

　　·MATLAB Mobile：通過在 MathWorks 云端的 iPhone 和 Android 傳感器記錄數(shù)據(jù)

　　·Database Toolbox：提供用于檢索 Neo4j 數(shù)據(jù)的圖形化數(shù)據(jù)庫界面

　　·MATLAB Compiler：支持將 MATLAB 應(yīng)用程序（包括tall數(shù)組）部署到 Spark 集群上

　　·Parallel Computing Toolbox：能夠在您的臺式機、裝有 MATLAB Distributed Computing Server 的服務(wù)器、以及 Spark 集群上利用tall數(shù)組進行大數(shù)據(jù)并行處理

　　·Statistics and Machine Learning Toolbox：提供不受內(nèi)存限制的大數(shù)據(jù)分析算法，包括降維、描述性統(tǒng)計、k-均值聚類、線性遞歸、邏輯遞歸和判別分析

　　·Statistics and Machine Learning Toolbox：提供可以自動調(diào)整機器學(xué)習(xí)算法參數(shù)的 Bayesian 優(yōu)化算法以及可以選擇機器學(xué)習(xí)模型特征的近鄰成分分析（NCA）

　　·Statistics and Machine Learning Toolbox：支持使用 MATLAB Coder 自動生成實現(xiàn)SVM 和邏輯回歸模型的C/C+代碼

　　·Image Processing Toolbox：支持使用三維超像素的立體圖像數(shù)據(jù)進行簡單線性迭代聚類（SLIC）和三維中值濾波

　　·Computer Vision System Toolbox：使用基于區(qū)域的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)算法（R-CNN）進行對象檢測

　　·Risk Management Toolbox：一個新的工具箱用于開發(fā)風(fēng)險模型和執(zhí)行風(fēng)險模擬

　　·ThingSpeak：能夠從聯(lián)網(wǎng)的傳感器采集數(shù)據(jù)，并使用由 Statistics and Machine Learning Toolbox、Signal Processing Toolbox、Curve Fitting Toolbox 和 Mapping Toolbox 提供的函數(shù)在云端進行 MATLAB 分析

　　Simulink 產(chǎn)品系列更新包括：

　　·Simulink：

　　o使用 JIT 編譯器提升在加速器模式下運行的仿真的性能

　　o能夠初始化、重置并終止子系統(tǒng)，進行動態(tài)啟動和關(guān)閉行為建模

　　o狀態(tài)讀取器和寫入器模塊可以從模型中的任何位置完全控制重置狀態(tài)行為

　　o對 Raspberry Pi 3 和 Google Nexus 的硬件支持

　　·Simulink和Stateflow：簡化參數(shù)和數(shù)據(jù)編輯的屬性檢查器、模型數(shù)據(jù)編輯器和符號管理器

　　·Simscape：新增了一個模塊庫，用于模擬理想氣體、半理想氣體以及實際氣體系統(tǒng)

　　信號處理和通信更新包括：

　　·Signal Processing Toolbox：可用于執(zhí)行多時序的時域和頻域分析的信號分析儀應(yīng)用程序

　　·Phased Array System Toolbox：針對空氣傳播和多路徑傳播對窄頻和寬頻信號的影響提供建模支持

　　·WLAN System Toolbox：IEEE 802.11ah 支持和多用戶 MIMO 接收機功能

　　·Audio System Toolbox：音頻插件托管功能，可在 MATLAB 中直接運行和測試 VST 插件

　　代碼生成更新包括：

　　·Embedded Coder：

　　o交叉發(fā)布代碼集成功能使得可以重用由較早版本生成的代碼

　　o能夠生成可用于任何軟件環(huán)境的可插入式代碼，包括動態(tài)啟動和關(guān)閉行為

　　o支持仿真 AUTOSAR 基礎(chǔ)軟件，包括 Diagnostic Event Manager（DEM）和 NVRAM Manager（NvM）

　　·HDL Coder：根據(jù)設(shè)定的目標(biāo)時鐘頻率，以寄存器插入方式自適應(yīng)流水化，以及可用于顯示和分析轉(zhuǎn)換和狀態(tài)的邏輯分析儀（搭配使用 DSP System Toolbox）

　　驗證和確認更新包括：

　　·Simulink Verification and Validation：Edit-time checking功能，可幫助在設(shè)計時發(fā)現(xiàn)并修復(fù)標(biāo)準(zhǔn)合規(guī)性問題

　　·Simulink Test：用于進行測試評估的自定義標(biāo)準(zhǔn)的定義功能

　　·HDL Verifier：FPGA 數(shù)據(jù)采集功能，用于探測要在 MATLAB 或 Simulink 中進行分析的內(nèi)部 FPGA 信號

　　·Polyspace Bug Finder：支持 CERT C 編碼規(guī)范，以用于網(wǎng)絡(luò)安全漏洞檢測

　　R2016b 現(xiàn)已在全球上市。有關(guān)詳細信息，請參閱R2016b 亮點。

　　有關(guān) R2016b 中新增功能的話題，請關(guān)注 MATLAB 新浪微博、MATLAB 微信公眾平臺。