MathWorks近日宣布，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(jìn)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(jìn)行有效的進(jìn)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。”

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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(rèn)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(jìn)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(jìn)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