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MATLAB R2022A V9.12.0 中文破解版(MATLAB R2022A V9.12.0 中文破解版功能简介)-速看

来源: 环球知识网 时间: 2022-10-24 22:08:28

大家好,关于MATLAB R2022A V9.12.0 中文破解版,MATLAB R2022A V9.12.0 中文破解版功能简介这个很多人还不知道,小勒来为大家解答以上的问题,现在让我们一起来看看吧!


(资料图片仅供参考)

MATLAB R2021a是一款功能强大的商业数学软件,适用于图像处理、信号处理、控制设计、计算金融、机器人技术等场合,满足用户的各种计算数学、探索和实验数据需求。软件已经成功破解,内置了详细的破解教程,帮助用户轻松注册,免费使用软件的全部功能。

【软件新功能】

1、共享工作使用实时编辑器在可执行记事本中创建组合了代码、输出和格式化文本的 MATLAB 脚本和函数

新增 实时任务:使用实时编辑器任务浏览各参数、查看结果并自动生成代码

新增 在实时编辑器中运行测试:直接从实时编辑器工具条运行测试

隐藏代码:共享和导出实时脚本时隐藏代码

保存到 Word:将实时脚本和函数另存为 Microsoft Word 文档

动画:支持在绘图中使用动画,显示一段时间内的数据变化

交互式表格:以交互方式筛选表格输出,然后将生成的代码添加到实时脚本中

2、App 构建

App 设计工具让您无需成为专业的软件开发人员,即可创建专业的 App

新增 uicontextmenu 函数:在 App 设计工具和基于 uifigure 的应用程序中添加和配置上下文菜单

新增 uitoolbar 函数:向基于 uifigure 的应用程序添加自定义工具栏

新增 App 测试框架:自动执行其他按键交互,例如右键单击和双击

uihtml 函数:将 HTML、JavaScript 或 CSS 内容添加到应用程序

uitable 和 uistyle 函数:以互动方式对表格进行排序,并为表格 UI 组件中的行、列或单元格创建样式

3、数据导入和分析

从多个数据源访问、组织、清洗和分析数据

新增 实时编辑器任务:使用可自动生成代码的任务,对数据进行交互式预处理并操作表格和时间表

分组工作流程:使用 grouptransform、groupcounts以及 groupfilter执行分组操作

数据类型 I/O:使用专用函数读取和写入矩阵、元胞数组和时间表

Parquet 文件支持:读取和写入单个或大量 Parquet 文件集

4、数据可视化

使用新绘图函数和自定义功能对数据进行可视化

新增 boxchart 函数:创建盒须图以可视化分组的数值数据

新增 exportgraphics 和 copygraphcis 函数:保存和复制图形,增强了对发布工作流的支持

新增 tiledlayout 函数:定位、嵌套和更改布局的网格大小

新增 图表容器类:制作图表以显示笛卡尔、极坐标或地理图的平铺

内置坐标轴交互:通过默认情况下启用的平移、缩放、数据提示和三维旋转来浏览数据

5、大数据

无需做出重大改动,拓展对大数据进行的分析

新增 数据存储写出:将数据存储中的大型数据集写出到磁盘,用于数据工程和基于文件的工作流

自定义 Tall 数组:编写自定义算法以在 tall 数组上对块或滑动窗口进行运算

支持 Tall 数组的函数:更多函数支持对 Tall 数组进行运算,包括 innerjoin、outerjoin、xcorr、svd 以及 wordcloud

自定义数据存储:使用自定义数据存储框架,从基于 Hadoop 的数据库中读取

FileDatastore 对象:通过将文件以小块形式导入来读取大型自定义文件

数据存储:组合和变换数据存储

6、语言和编程

使用新的数据类型和语言构造来编写更清晰、更精简的可维护代码

新增 文件编码:增强了对非 ASCII 字符集的支持以及与该软件文件的默认 UTF-8 编码的跨平台兼容性

函数输入参数验证:声明函数输入参数,以简化输入错误检查

十六进制和二进制数:使用十六进制和二进制文字指定数字

String 数组支持:在 Simulink 和 Stateflow 中使用 string 数组

枚举:通过枚举提高了集合运算的性能

7、性能

运行代码的速度几乎是四年前的两倍。而且不需要对您的代码做出任何更改

新增 探查器:使用火焰图直观地研究和改进代码的执行性能

新增 实时编辑器:提高了循环绘图和动画绘图的性能

大型数组中的赋值:通过下标索引对大型 table、datetime、duration 或 calendarDuration 数组中的元素赋值时,性能得到改善

uitable:当数据类型为数值、逻辑值或字符向量元胞数组时,性能得到提升

对大型矩阵排序:使用 sortrows 更快地对大矩阵行数据进行排序

启动:已提高启动速度

整体性能:已提升 Live Editor、App Designer 以及内置函数调用的性能

8、软件开发

软件开发工具可帮助您管理和测试代码、与其他软件系统集成并将应用部署在云中

进程外执行 Python:在进程外执行 Python 函数,以避免出现库冲突

项目:组织工作、自动执行任务和流程以及与团队协作

C++ 接口:从该程序调用 C++ 库

适用于该程序的 Jenkins 插件:运行该程序测试并生成 JUnit、TAP 以及 Cobertura 代码覆盖率报告等格式的测试报告

新参考架构:在 Amazon Web Services (AWS) 和 Microsoft Azure 上部署并运行

代码兼容性报告:从当前文件夹浏览器生成兼容性报告

9、控制硬件

控制 Arduino 和 Raspberry Pi 等常见微控制器,通过网络摄像头采集图像,还可以通过无人机获取传感器数据和图像数据

新增 无人机支持:使用该程序通过 Ryze Tello 无人机控制并获取传感器数据和图像数据

Parrot 无人机:从软件控制 Parrot 无人机并获取传感器和图像数据

新增 Arduino:使用 MCP2515 CAN 总线拓展板访问 CAN 总线数据

新增 Raspberry Pi 支持:通过该程序与 Raspberry Pi 4B 硬件通信,并将函数作为独立可执行程序部署在 Raspberry Pi 上MATLAB Online 中的 Raspberry Pi:通过 MATLAB Online 与 Raspberry Pi 硬件板通信

低功耗蓝牙:读写 BLE 设备

支持的硬件:支持 Arduino、Raspberry Pi、USB 网络摄像头和 ThingSpeak IoT

【软件特色】

1、桌面基础知识,在命令行上输入语句并查看结果。

2、矩阵和数组,主要处理数组和矩阵,既可以整个处理,也可以部分处理。矩阵是指通常用来进行线性代数运算的二维数组。

3、数组索引,变量通常是可包含很多数字的数组。如果要访问数组的选定元素,请使用索引。

4、工作区变量,工作区包含在软件中创建或从数据文件或其他程序导入其中的变量。

5、文本和字符,为文本创建字符串数组,或为数据创建字符数组。

6、调用函数,提供了大量执行计算任务的函数。要调用函数,请将其输入参数括在圆括号中。

7、二维图和三维图,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。

【软件亮点】

1、用于数值计算、可视化和应用程序开发的高级语言。

2、可实现迭代式探查、设计及问题求解的交互式环境。

3、用于线性代数、统计、傅立叶分析、筛选、优化、数值积分以及常微分方程求解的数学函数。

4、用于数据可视化的内置图形以及用于创建自定义绘图的工具。

5、用于改进代码质量和可维护性并最大限度地发挥性能的开发工具。

6、用于构建自定义图形界面应用程序的工具。

7、可实现基于软件的算法与外部应用程序和语言,如 C、Java、.NET 以及Microsoft Excel集成的函数。

【破解说明】

1、下载软件压缩包文件,得到MathWorks MATLAB R2021a镜像文件和破解补丁;

2、使用WinRAR解压镜像文件,win10直接加载,点击“setup.exe”开始安装;

3、点击右上角高级选项,选择“我有文件安装密钥”;

4、同意安装条款,选择下一步;

5、需要使用FIK的用户可以输入文件安装秘钥“09806-07443-53955-64350-21751-41297”,点击下一步。

ps.如果需要使用MATLAB服务器用户可以输入文件安装秘钥“40236-45817-26714-51426-39281”,点击下一步

6、当要求您“选择许可证文件”时,选择license.lic进行激活;

7、根据需求选择安装路径;

8、请取消选择组件 “ Matlab Parallel Server”,然后选择所需的组件安装,按照提示安装完成;

9、复制破解文件3个lic到软件安装目录覆盖原文件(如没有license文件夹新建一个);

默认路径:C:\Program Files\Polyspace\R2021a\license\

10、复制破解文件libmwlmgrimpl.dll到软件安装目录覆盖原文件;

默认路径:C:\Program Files\Polyspace\R2021a\bin\win64\matlab_startup_plugins\lmgrimpl

11、至此,MathWorks MATLAB R2021a中文破解版成功破解,打开软件即可免费使用。

本文到此分享完毕,希望对大家有所帮助。

标签: 数据存储 应用程序 软件开发