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MathWorks MATLAB R2021a Update 3 win/mac/liunx中文激活版 图文教程

  • 软件大小:未知
  • 更新日期:2021-06-11
  • 官方网站:https://www.mathworks.com/
  • 软件等级:★★★☆☆
  • 运行环境:Winxp/Win7/Win8/Win10
MathWorks MATLAB R2021a Update 3 win/mac/liunx中文激活版 图文教程
MathWorks MATLAB R2021a 中文破解版是专业的数学软件,具有最专业的功能,最领先的技术,最友好的分析和设计过程环境,理想的算法,为用户处理数据、获得结果、扩展能力提供强大的支持!您可以借助本软件进行数据的分析、建模、可视化等操作,通过图形来将数据实质化,呈现研究成果,更具说服力,更加直观的展现一切!顺序额方面,包括线性代数、微积分、傅里叶变换和其他数学数学函数为分析数据、开发算法和创建模型提供了一系列数值计算方法。核心函数使用经过处理器优化的库,可以快速进行向量和矩阵计算。图形方面涵盖二维和三维绘图、图像、动画等!而且图形函数包括二维和三维绘图函数,用于以可视化形式呈现数据和通信的结果。以交互方式或编程方式自定义绘图。如果说有需要重复执行各种命令的话,可以保存下来,MATLAB®程序的最简单类型是脚本,其中包含一组命令,这些命令与您在命令行中键入的命令完全相同。要获得更高的编程灵活性,可以创建接受输入并返回输出的函数。当您拥有专门的数据结构体或需要许多函数与特殊类型的数据进行交互时,请使用面向对象的编程方法创建类。此外,还支持使用 App 设计工具以交互方式开发 App,或使用 MATLAB® 函数以编程方式开发 App。软件开发工具,可用于调试和测试、组织大型工程、源代码管理集成、工具箱打包等等,性能超级的给力,最新中文破解版下载,含安装密钥、破解补丁文件以及许可证,亲测可完美激活程序!

MathWorks MATLAB R2021a v9.10.0.1602886 Linux

安装激活教程

1、在本站下载并解压,如图所示

2、装载Matlab910R2021a_Win64.iso镜像文件,双击setup.exe运行安装,如果看到登录名/密码/登录形式(安装程序可以访问Internet),点击高级选项中选择设置模式“我有文件安装密钥” ,如果没有互联网,则将自动选择所需的设置模式,而您无需设置设置模式
3、许可证协议,勾选是

4、如图所示,输入09806-07443-53955-64350-21751-41297
5、当要求您“选择许可证文件”时,点击浏览选择crack下的license.lic许可证文件

6、选择软件安装路径,软件非常的大
7、选择要安装的组件内容,全部安装会非常的大,根据实际情况决定,可在“选择选项”中勾选“向桌面添加快捷方式”,安装时间比较久,组件安装进度可能显示不正确(例如,始终显示0%)...请稍等。
8、将文件“ libmwlmgrimpl.dll”复制安装目录下的\bin\win64\matlab_startup_plugins\lmgrimpl中,点击替换目标中的文件,默认路径C:\Program Files\Polyspace\R2021a\bin\win64\matlab_startup_plugins\lmgrimpl
9、将“ license.lic”文件复制到安装木下的licenses文件夹中。默认路径C:\Program Files\Polyspace\R2021a\licenses。另外,您也可以启动Matlab。在这种情况下,将出现询问您选择许可证的窗口,首先选择“在没有Internet的情况下手动激活”,然后在“输入许可证文件的完整路径,包括文件名”字段中选择“ license.lic”文件
10、如果未创建桌面快捷方式(或创建了不必要的快捷方式“ Polyspace R2021a”)的话,则创建新的快捷方式(或更改“ Polyspace R2021a”),默认路径C:\Program Files\Polyspace\R2021a\bin\win64\ MATLAB.exe”

软件功能

一、使用MATLAB进行数据分析
浏览、建模和可视化数据
工程师和科学家使用MATLAB®组织、清理及分析气候学、预测性维护、医学研究和金融等各个领域的复杂数据集。MATLAB提供了:
专为工程和科学数据设计的数据类型和预处理功能
交互式且高度可定制的数据可视化
可用于统计分析、机器学习和信号处理的数千种预置函数
详尽而专业的文档
通过简单代码更改和硬件实现性能加速
扩展到大数据分析,无需做出重大代码改动
将分析过程封装成可自由分发的软件组件或嵌入式源代码,无需重新手写代码
将分析结果自动生成可共享报告
1、组织和探查数据
使用为表格、时间序列、分类数组和文本数据设计的数据类型组织数据。使用MATLAB语言编写基于多个不同领域的数千种算法的程序。交互式地自定义可视化方法,然后自动生成MATLAB代码,以使用新数据复现可视化结果。
2、使用更少的代码分析数据
您可以使用MATLAB应用程序交互式地执行迭代任务,例如训练机器学习模型或者标注数据。这些应用程序可以生成所需的MATLAB代码,以编程方式重现您所完成的交互式工作。
可使用一系列预置函数来识别并清理传感器漂移、信号异常值、缺失数据和噪音。通过联接表格并同步时序数据将多个单独的数据集合并到一起。通过实时编辑器任务,您可以在实时编辑器中交互式地解决这些问题,并生成代码。通过详尽而专业的文档学习如何使用新的MATLAB函数。
3、只需少量改动即可扩展您的分析
使用parfor循环和多处理器硬件加速并行分析,几乎无需改动代码。创建gpuarrays,利用GPU加速合适的算法。使用tall数组处理超出内存的数据集,在整个数据分析工作流程中将数百个函数重载,从而对超出内存的数据执行运算。
4、共享您的结果
将您的分析过程封装成可免费共享的软件组件,例如可执行文件、C/C++库、.NET程序集、Java®库和Python®软件包。自动将您的MATLAB代码转换为C和C++代码,以部署到嵌入式目标系统。使用MATLAB实时编辑器记录您的工作,然后将结果导出为PDF、Microsoft®Word、Latex和HTML格式的报告。
二、MATLAB图形
可视化并探查数据
绘制和共享数据,可选择现成的图形,也可利用可自定义的函数和交互。
1、利用内置库创建可视化
使用内置绘图可视化数据,洞察深度信息,并识别背后的模式和趋势。浏览集成的文档,探索各种函数语法和可用的图选项。基于所选数据,在推荐的相关绘图中作出选择。该功能可帮助您找到数据的最优可视化。
2、探查和注释可视化
尽管有编程方式可用,但您也可以直接对MATLAB可视化进行探查和注释,免去自行编写大量代码的繁琐工作。通过平移、缩放或旋转图形,可以直观地探查和理解您的数据。交互式运用标题、轴标签和数据提示添加注释,以传达和突出必要的信息。然后自动生成相应的MATLAB代码来重现您的工作,而且只需点击按钮,即可一键将其添加到您的脚本中。
3、创建自定义图形和交互
使用自定义的默认值扩展图形系统,并与同事分享,以便在团队中采用统一标准。找不到合适的图类型?创建新的自定义可视化,并可以像使用内置MATLAB图一样使用它们。您还可以添加自定义交互。
4、导出和共享可视化
直接导出出版级质量的图形,用于论文、海报和演示。可使用图自带的选项来交互式保存绘图,也可以使用专门的函数以编程方式保存绘图。将可视化保存为图像或矢量图形文件,包括PDF、EPS和PNG。
三、用于算法开发的MATLAB和Simulink
桌面和嵌入式应用程序的设计算法
MATLAB®可以开发算法要比传统的语言,如C,C++或Fortran更快。您可以验证概念,探索设计替代方案并以最适合您的应用程序的形式分发算法。MATLAB提供了将思想转化为算法所需的工具,其中包括:
数以千计的核心数学,工程和科学功能
特定领域的特定算法,例如信号和图像处理,控制设计,计算财务和计算生物学
用于编辑,调试和优化算法的开发工具
这些功能与全球用户社区创建的MATLAB程序相结合,使您可以探索原本会花费大量时间考虑的方法。
您可以将完成的算法转换为用于桌面和Web部署的独立应用程序和软件组件。或者,您可以将算法合并到系统仿真或嵌入式系统中。
1、探索和完善您的想法
在MATLAB环境让您探索多种思路和方法。高级语言自动管理底层编程细节,例如内存管理和变量类型,使您可以专注于算法要执行的操作。
MATLAB鼓励迭代过程,因为它使您能够:
编辑,调试和测试不同的设计,而无需编译或链接
自定义已经以MATLAB语言实现的丰富的经过验证的算法和功能
浏览并调用以前的命令以重复和修改您的方法
一旦算法在功能上正确之后,就可以对其进行优化以提高性能和可维护性。内置工具可识别潜在问题并建议修改。为确保该算法在定点处理器上可正常运行,您可以应用定点数据类型和算法。
2、测试和验证您的算法
算法的真正测试是它在实际条件下的性能。通过直接连接到数据库,硬件和工具,您可以在财务,地图,图像或其他数据上测试算法。
3、部署,共享和分发算法
一旦对算法进行了完全优化和测试,MATLAB将提供多种与他人共享算法的方法,包括用于记录和发布代码及结果的一系列选项。算法可以直接分发给其他MATLAB用户。您还可以将算法部署为独立的应用程序,可以与其他语言和应用程序集成的软件模块或独立的C代码。
4、设计嵌入式算法
借助用于嵌入式算法开发的MathWorks产品,您可以在单个环境中从概念代码转换为可嵌入代码。你可以:
根据设计要求优化您的MATLAB算法
在更大的系统模型中模拟您的算法
生成真实的测试序列以验证软件和硬件
生成C代码和HDL代码以在硬件上实现
5、开发和完善您的算法
借助MathWorks产品,您可以快速开发算法,然后根据需要在目标处理器上实施优化该算法。例如,您可以:
将设计转换为定点或基于整数的表示形式,以适应字长受限的处理器。
合并数据管理方案,例如缓冲,流传输和流水线,以表示实时数据处理要求
探索设计替代方案,以满足较小的内存需求和硬件的计算空间
6、生成原型或实现代码
使用MATLAB Coder,可以将您在MATLAB中实现的算法和数据结构自动转换为C,以在嵌入式处理器上实现。您还可以编写C代码测试工具,以在处理器上构造和下载数据结构。
7、将算法整合到更大的系统中
如果您的算法是大型系统的组成部分,则可以将其合并到系统级模型中。然后,您可以模拟模型以验证算法,并确保您的设计满足整体系统要求。
四、应用设计师
在MATLAB中创建桌面和Web应用
App Designer可让您创建专业的应用程序,而不必成为专业的软件开发人员。拖放可视组件以布置图形用户界面(GUI)的设计,并使用集成的编辑器快速对其行为进行编程。
使用MATLAB Drive™或通过MATLAB Compiler™和Simulink Compiler™创建独立的桌面或Web应用程序来共享您的应用程序。
1、建立您的应用程式
App Designer集成了应用程序构建的两个主要任务-布置图形用户界面(GUI)的可视组件和对应用程序行为进行编程。建议在MATLAB中构建应用程序的环境。
如果您已经在GUIDE*中构建了现有应用程序,则可以使用GUIDE到适用于MATLAB的App Designer迁移工具将现有GUIDE应用程序迁移到App Designer。
2、设计用户界面
将可视组件拖放到设计画布上,并使用对齐提示来获得精确的布局。App Designer会自动生成用于指定应用程序的布局和设计的面向对象的代码。
3、定义应用行为
使用MATLAB编辑器的集成版本来定义应用程序的行为。App Designer可以使用代码分析器自动检查编码问题。您可以在编写代码时查看有关代码的警告和错误消息,并根据这些消息修改应用程序。您也可以建立一个使用Stateflow的应用程序行为®图。
4、组件库
使用标准组件(例如按钮,复选框,树和下拉列表)构建应用。App Designer还提供了仪表,灯,旋钮和开关等控件,可让您复制仪表盘的外观和动作。您还可以使用容器组件(例如选项卡,面板和网格布局)来组织用户界面。
5、组件互动
添加组件回调和自定义鼠标和键盘交互,这些交互将在用户与您的应用进行交互时执行。在您的应用程序中使用2D和3D图形以及表格,以允许用户以交互方式浏览数据。
6、与其他MATLAB用户共享应用
将任何MATLAB应用程序打包到一个文件中,可以使用MATLAB Desktop和MATLAB Online与其他用户轻松共享该文件。打包应用程序时,MATLAB将创建一个应用程序安装文件(.mlappinstall)。通过安装文件,您和其他人可以安装应用程序并通过从应用程序库中单击来访问它。
然后,您可以通过MATLAB Online和MATLAB Drive与其他MATLAB用户共享您的应用程序,通过扩展编辑文件的权限,允许他们在您的应用程序设计上运行和协作。
7、创建独立的桌面和Web应用程序
使用MATLAB编译器和Simulink编译器创建独立的应用程序,以与其他用户免费共享它们。您还可以将应用程序打包为交互式Web应用程序,并使用MATLAB Web App Server共享它们。最终用户可以直接从其浏览器运行Web应用程序,而无需安装任何其他软件。
8、最新功能
差异合并应用程序设计器应用程序
使用比较工具来查找和合并应用之间的差异。
自定义应用程序图标:
为UI图形窗口和工具栏推和切换工具指定自定义图标。
元件堆叠顺序:
在应用程序布局中的其他UI组件的前面和后面移动UI组件。
工具栏:
在App Designer和uifigure基于应用程序中添加自定义和配置工具栏组件
图形支持:
使用ginput和gtext分别在App Designer和uifigure基于应用程序中标识坐标并显示文本。
自定义UI组件:
开发自己的UI组件类,以在App Designer和uifigure基于应用程序中使用。
五、将MATLAB与其他编程语言一起使用
随着MATLAB®,您可以重复使用的是其他编程语言的遗留代码,创建MATLAB动力响应的网站,或直接从MATLAB使用产生无差错的嵌入式C代码程序的硬件。使用不同编程语言的团队可以一起工作,花更多的时间开发产品,而花更少的时间用另一种语言进行重新编码。
1、从另一种语言调用MATLAB
使用MATLAB Engine API,您可以在另一个编程环境中使用MATLAB。这些API允许从您的编程语言中执行MATLAB命令,而无需启动MATLAB的桌面会话。MATLAB引擎API可用于:
C/C++
Fortran
爪哇
Python
COM组件和应用程序,包括语言编写的许多程序,如Visual C#®.NET和Visual Basic®.NET
2、从MATLAB调用用另一种语言编写的库
如果您具有使用其他编程语言编写的函数和对象,则可以从MATLAB中调用它们。
3、将MATLAB代码转换为C/C++
您可以使用MATLAB Coder™将MATLAB算法转换为C/C++代码。生成的C代码可读且可移植,并支持大多数MATLAB语言和广泛的工具箱。有关更多详细信息,请浏览MATLAB Coder,或观看网络研讨会MATLAB to C/C++Made Easy(47:38)。
您可以使用嵌入式编码®延长MATLAB编码器的功能,并使用Simulink的编码器™从Simulink中生成代码。
使用MATLAB Coder和MATLAB Compiler SDK进行C/C++集成之间的选择取决于您的工作流程和要求,包括是否需要可移植的独立代码。查看指南以帮助您选择最佳解决方案。
4、将MATLAB程序打包为软件组件
MATLAB程序可以打包为特定于语言的软件组件,因此您可以将它们与流行的编程语言集成在一起。这些组件可以与自定义应用程序集成,并部署到台式机,Web和企业系统中。
如果您的最终用户没有MATLAB,则此选项很有用。这些软件组件是使用MATLAB Compiler SDK创建的,可以免费分发。
可以从MATLAB代码生成以下语言组件:
微软®.NET程序集
Python包
的Java®类
C共享库
C++共享库
5、使用多种集成方法
尽管以上各节描述了将MATLAB与其他编程语言集成的不同可能性,但是许多用户结合了不止一种方法来创建满足其需求的混合解决方案。尽管我们为您提供了多种选项来完成复杂的工作流程,但MathWorks咨询服务还可以进一步帮助您进行集成项目。
六、使用MATLAB和Simulink进行并行计算
使用多核台式机、GPU、集群和云来进行大规模计算和并行仿真
使用多核处理器、GPU和计算集群求解计算密集型问题和数据密集型问题。您可以:
利用所有计算资源
使用高级构造将MATLAB®应用并行化
直接在MATLAB中使用NVIDIA®GPU
并行运行多个Simulink®仿真
在桌面构建原型,再扩展到集群和云端
1、使用CPU和GPU进行桌面并行计算
通过Parallel Computing Toolbox™,您可以控制本地多核处理器和GPU,从而加快工作进度。利用高级构造,无需进行CUDA®或MPI编程即可将MATLAB应用并行化,而且能够并行运行多个Simulink仿真。多款MATLAB和Simulink产品支持您设置标记或首选项,从而充分利用计算资源。借助Parallel Computing Toolbox,您可以在本地运行的工作进程(MATLAB计算引擎)上执行应用,从而充分利用多核台式机的处理能力。在桌面构建应用原型并进行仿真,然后使用MATLAB Parallel Server™扩展到集群和云端,无需重新编码。
2、将MATLAB和Simulink扩展到集群和云端
利用MATLAB Parallel Server,可以将MATLAB程序和Simulink仿真扩展到集群和云端。您可以使用Parallel Computing Toolbox在桌面开发程序、构建原型并进行仿真,然后直接在集群和云端运行,无需重新编码。MATLAB Parallel Server可在集群上调度运行您的程序和仿真,可使用MATLAB Parallel Server提供的MATLAB优化调程序,也可使用您自有的调度程序。
七、使用MATLAB进行桌面和Web部署
使用应用程序部署共享您的MATLAB程序
MathWorks的应用程序部署的产品增加MATLAB的好处®通过允许您共享没有访问MATLAB谁你MATLAB做的工作的人对您的组织。您可以与内部同事和决策者,或外部合作者和客户共享。
您的基于MATLAB程序可以部署为独立的应用程序,加载项为Microsoft®的Excel®,以及软件组件可以集成到Web和企业应用程序。您可以部署任何涵盖一系列行业和应用程序的MATLAB程序,例如数据科学,半导体/电子,制造系统,图像处理,航空航天/国防和金融服务。
所有应用程序和组件均经过加密,以保护您的知识产权,并且可以免费共享使用费。
与手动重新编码算法相比,部署MATLAB应用程序和组件可提供以下优势:
领域专家可以保持对思想,算法和应用程序的所有权。
软件开发人员可以灵活地将通用算法与不同的编程语言和平台集成在一起。
通过避免耗时和易于出错的编码,以及在应用程序的整个生命周期中轻松采用算法改进,组织可以提高效率。
1、平台灵活性
应用程序和组件可以部署到各种平台上,从而为您提供了确定组织最佳解决方案的灵活性。
独立的桌面应用程序可以完全在MATLAB中开发,以提供带有自定义用户界面的完整解决方案,所有解决方案均在最终用户的计算机上本地运行。
MATLAB程序可以打包为Microsoft Excel加载项,并且可以轻松地集成到电子表格中,从而提供与MATLAB中开发的算法,图形和用户界面的无缝集成。
要与最广泛的受众共享MATLAB程序,您可以将MATLAB算法与基于服务器的Web和企业系统集成,以提供最大的可扩展性,可定制性以及与组织的IT基础架构的集成。
2、产品简介
您可以选择满足您需求的应用程序部署解决方案。
MATLAB Compiler™使您无需集成编程即可共享MATLAB程序。您可以创建独立的应用程序,用于Microsoft Excel的加载项以及可以在Hadoop群集上针对大数据应用程序运行的组件。
MATLAB Compiler SDK™为希望将基于MATLAB的组件集成到用其他语言编写的应用程序中的软件开发人员提供了实现和平台灵活性。您可以将这些组件与用C/C++、.NET,Java和Python编写的应用程序集成。对于服务器应用程序,您可以创建自己的应用程序服务器或部署到MATLAB Production Server™。
MATLAB Production Server为安全和可扩展的Web和企业应用程序提供了最有效的开发路径。
3、将分析集成到系统中
共享独立的MATLAB应用程序,或者将MATLAB分析作为Web,数据库,桌面和企业应用程序的一部分运行,而无需创建自定义基础结构。将MATLAB分析打包为可部署的组件,与各种开发环境兼容,例如Java,Microsoft.NET,Excel,Python和C/C++。对于低延迟和可扩展的生产应用程序,您可以管理作为集中服务运行的MATLAB分析,该服务可以从各种应用程序中调用。

使用帮助

创建二维线图
创建一个简单的线图并标记坐标区。通过更改线条颜色、线型和添加标记来自定义线图的外观。
1、创建线图
使用 plot 函数创建二维线图。例如,绘制从 0 到 2π 之间的正弦函数值。
x = linspace(0,2*pi,100);
y = sin(x);
plot(x,y)
标记坐标区并添加标题。
xlabel('x')
ylabel('sin(x)')
title('Plot of the Sine Function')

2、绘制多个线条
默认情况下,MATLAB 会在执行每个绘图命令之前清空图窗。使用 figure 命令打开一个新的图窗窗口。可以使用 hold on 命令绘制多个线条。在使用 hold off 或关闭窗口之前,当前图窗窗口中会显示所有绘图。
figure
x = linspace(0,2*pi,100);
y = sin(x);
plot(x,y)
 
hold on 
y2 = cos(x);
plot(x,y2)
hold off

3、更改线条外观
通过在调用 plot 函数时包含可选的线条设定,可以更改线条颜色、线型或添加标记。例如:
':' 绘制点线。
'g:' 绘制绿色点线。
'g:*' 绘制带有星号标记的绿色点线。
'*' 绘制不带线条的星号标记。
符号可以按任意顺序显示。不需要同时指定所有三个特征(线条颜色、线型和标记)。有关不同样式选项的详细信息,请参阅 plot 函数页。
例如,绘制一条点线。添加第二个图,该图使用带有圆形标记的红色虚线。
x = linspace(0,2*pi,50);
y = sin(x);
plot(x,y,':')
 
hold on 
y2 = cos(x);
plot(x,y2,'--ro')
hold off

通过忽略线条设定中的线型选项,仅绘制数据点。
x = linspace(0,2*pi,25);
y = sin(x);
plot(x,y,'o')

4、更改线条对象的属性
通过更改用来创建绘图的 Line 对象的属性,还可以自定义绘图的外观。
创建一个线图。将创建的 Line 对象赋给变量 ln。显示画面上显示常用属性,例如 Color、LineStyle 和 LineWidth。
x = linspace(0,2*pi,25);
y = sin(x);
ln = plot(x,y)
ln = 
  Line with properties:
 
              Color: [0 0.4470 0.7410]
          LineStyle: '-'
          LineWidth: 0.5000
             Marker: 'none'
         MarkerSize: 6
    MarkerFaceColor: 'none'
              XData: [1x25 double]
              YData: [1x25 double]
              ZData: [1x0 double]
 
  Show all properties
要访问各个属性,请使用圆点表示法。例如,将线宽更改为 2 磅并将线条颜色设置为 RGB 三元组颜色值,在本例中为 [0 0.5 0.5]。添加蓝色圆形标记。
 
ln.LineWidth = 2;
ln.Color = [0 0.5 0.5];
ln.Marker = 'o';
ln.MarkerEdgeColor = 'b';

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