matlab2018a破解版是一款专业强大好用的商业数学软件，该软件每年都会推出两个版本，之前小编为大家提供过matlab2018b的下载，这次为大家带来的是a。matlab2018a提供了一个更加友好的桌面环境，集成的工具支持数据和程序的同步探索，让用户可以在更短的时间内评估更多想法，这个版本还新增了不少新的功能，包括时间表数据容器、新的工具箱Risk Management Toolbox等，可以广泛地应用于各类设计、分析等领域，这个版本仅适用于64位操作系统。

matlab2018a安装教程

1：同时选中进行解压

2：解压完后打开“setup.exe”进入安装步骤

3：选择“使用文件安装密钥”

4：接受条款，下一步

5：复制密钥 09806-07443-53955-64350-21751-41297

6：默认路径或自己配置安装路径

7：默认，下一步

8：安装，等待安装完，时间可能比较久

9：出现产品配置说明，我们下一步

10：完成安装，不要打开软件

11：查看解压出来的安装包，里面有个path 文件夹

2：打开后，找到文件“netapi32.dll”，将其复制到 将其复制到软件安装目录(不要在安装包里疯狂操作) \MATLAB\R2017a\bin\win64目录下覆盖源文件

13：打开后，找到文件“license_standalone.lic”，将其复制到软件安装目录 \MATLAB\R2018a\licenses\

14：然后就可以运行软件了

软件功能

一、数百万工程师和科学家信赖 MATLAB

MATLAB 将适合迭代分析和设计过程的桌面环境与直接表达矩阵和数组运算的编程语言相结合。

1、专业开发

MATLAB 工具箱经过专业开发、严格测试并拥有完善的帮助文档。

2、包含交互式应用程序

MATLAB 应用程序让您看到不同的算法如何处理您的数据。在您获得所需结果之前反复迭代，然后自动生成 MATLAB 程序，以便对您的工作进行重现或自动处理。

3、以及扩展能力

只需更改少量代码就能扩展您的分析在群集、GPU 和云上运行。无需重写代码或学习大数据编程和内存溢出技术。

二、让您的创意从研究迈向生产

1、部署到企业应用程序

MATLAB 代码可直接用于生产，因此您可以直接部署到云和企业系统，并与数据源和业务系统集成。

2、在嵌入式设备上运行

自动将 MATLAB 算法转换为 C/C++ 和 HDL 代码，从而在嵌入式设备上运行。

3、与基于模型的设计集成

MATLAB 与 Simulink 配合以支持基于模型的设计，用于多域仿真、自动生成代码，以及嵌入式系统的测试和验证。

三、将 MATLAB 用于：

1、数据分析

探索如何使用 MATLAB 进行大数据、机器学习和生产分析。

2、无线通信

探索 MATLAB 如何帮助您开发算法和执行全面的无线系统仿真。

3、深度学习、计算机视觉、信号处理、量化金融与风险管理、机器人、控制系统等领域。

matlab2018a新功能

matlab2018a于16日正式发布，其中包含一系列 MATLAB/Simulink 的新功能和新产品，还包括 94 个其他产品的更新和修补程序。

matlab2018a版本更新宏包括两个新产品：

Vehicle Dynamics Blockset - 集成三维虚拟环境的车辆动态性能建模和仿真工具箱

Predictive MaintenanceToolbox - 用于设计和测试状态监控和预测性维护算法

MATLAB产品系列更新包括：

1、MATLAB

- 实时编辑器中的实时函数、文档编写、调试以及用于嵌入滑块和下拉菜单的交互式控件

- 用于高级软件开发的 App (UI) 测试框架、C++ MEX 接口、自定义 Tab 键自动填充和函数助手

2、MATLAB Online

- 用于与 USB 网络摄像机通信的硬件连接

3、EconometricsToolbox

- 用于执行时序分析、规格测试、建模和诊断的 Econometric ModelerApp

4、Image Processing Toolbox

- 三维图像处理和卷可视化

5、Partial Differential Equation Toolbox

- 用来查找自然频率、模态形状和瞬态响应的结构动态分析

6、Optimization Toolbox

- 用于更快求解混合整数线性问题的分支方法深度学习

7、Neural Network Toolbox

- 用于导入在 TensorFlow-Keras 中设计的深度学习层和网络的支持包

- 用于求解回归问题以及利用 Text Analytics Toolbox 进行文本分类的长短期记忆(LSTM) 网络

- 用来改进网络训练的 Adam、RMSProp 和梯度裁剪算法

- 使用多个 GPU 并计算中间层激活，加快对有向无环图(DAG) 的训练

8、Computer Vision System Toolbox

- 用来自动标记各个像素实现语义分割的 Image Labeler App

9、GPU Coder

- 用于采用有向无环图 (DAG) 拓扑的网络和预训练网络(如 GoogLeNet、ResNet 和 SegNet)的 CUDA 代码生成

- 用于 Intel 和 ARM 处理器上深度学习网络的 C 代码生成数据分析

10、Statistics and Machine Learning Toolbox

- 在 Classification Learner App 中使用散点图的高密度数据可视化

- 用于大数据的核 SVM 回归分析算法、混淆矩阵计算以及非分层分区的交叉验证

11、Text Analytics Toolbox

- 多词短语提取和计数、HTML 文本提取以及句子、电子邮件地址和 URL 检测

- 用于大型数据集的随机 LDA 模型训练

12、Predictive Maintenance Toolbox

- 一款用于设计和测试状态监控和预测性维护算法的新产品Simulink 产品系列更新包括：

13、Simulink

- 根据当前模块端口预测可能要插入的新模块供选择，并迅速添加到模型中

- Simulation Pacing 可指定仿真速度，将仿真时间指定为与实际时间或其他时间一致，从而获得仿真运行时间与指定时间对应的体验

- Live Editor 中可使用 Simulation Data Inspector 进行绘图的添加、查看和编辑

14、Simulink 3D Animation

- 使用点云、射线追踪和原始几何形状，检测虚拟世界对象冲突

15、Simscape

- 湿空气域和模块库，用来对 HVAC 和环境控制系统进行建模

- 分区本地求解器，提高实时仿真速度汽车

16、Automated Driving System Toolbox

- 新增 Driving Scenario Designer APP用于交互式定义执行器和驾驶场景来测试控制和传感器融合算法

17、Model Predictive Control Toolbox

- 新增 ADAS 相关模块，用于设计、仿真和实现自适应巡航控制算法和车道保持算法

18、Vehicle Network Toolbox

新增基于 CAN FD 协议的Simulink通信模块，MATLAB 或/Simulink 与 ECU 通信的 XCP 协议新增 UDP 以及 TCP

19、Model-Based Calibration Toolbox

- 实现与 Powertrain Blockset 工具箱集成，可基于测量数据直接标定和生成Powertrain Blockset 查表型发动机模块的表格参数

- Vehicle Dynamics Blockset

- 新增工具箱，实现车辆动态性能建模仿真并集成 3D 虚拟环境代码生成

20、Embedded Coder

- 用于定义数据和函数的自定义代码生成配置的 Embedded Coder 字典

- Code Perspective，可对用于代码生成流程的 Simulink 桌面进行自定义o MATLAB Coder

- 矩阵的行主序排布以简化所生成代码与 C 环境中存储的行主序矩阵间的访问接口

- 稀疏矩阵支持，在生成的代码中使用稀疏矩阵实现更高效的计算

- 用于机器学习部署的 C 代码生成，包括 k-最近邻、非树整体模型以及使用Statistics and MachineLearning Toolbox 进行距离计算

21、Fixed-Point Designer

- 用于近似函数和最小化现有查找表 RAM 使用率的查找表优化

22、HDL Coder

- 矩阵运算支持，能够直接从使用二维矩阵数据类型和运算的算法中生成 HDL 代码信号处理和通信

23、Signal Processing Toolbox

- Signal Analyzer App，可处理多个信号并从信号中提取感兴趣区域

- 使用 RPM 追踪和阶次分析对旋转机械中的振动信号进行分析

24、LTE System Toolbox

- NB-IoT 支持，对窄带物联网传输和物理下行链路共享信道的建模

25、 RF Blockset

- 根据输入/输出设备特性捕捉非线性和记忆效应的功率放大器模型

26、Wavelet Toolbox

- 连续和离散小波变换滤波器组

27、Robotics System Toolbox

- 基于激光雷达的 SLAM，可使用激光雷达传感器对机器人和地图环境进行定位验证和确认

28、Simulink Requirements

利用 ReqIF 的导入需求，可从IBM Rational DOORS Next Generation 或 Siemens Polarion 之类的第三方工具中导入需求

29、Simulink Test

- 覆盖率组合功能，可以用来组合多次测试运行(文件的)的覆盖率结果

30、Polyspace Code Prover

- 用于 AUTOSAR 软件组件静态分析的AUTOSAR 支持

软件特色

1、数学、图形、编程。

针对工程和科学问题，优化了MATLAB平台。基于矩阵的MATLAB语言是世界上表达计算数学最自然的方法。内置的图形使得可视化和从数据中获得见解变得很容易。一个巨大的预构建工具箱库可以让您立即开始使用对您的领域至关重要的算法。桌面环境吸引实验、探索和发现。这些MATLAB工具和功能都经过了严格的测试和设计。

2、规模、积分、部署。

MATLAB帮助你把你的想法超越桌面。您可以在更大的数据集上运行分析，并扩展到集群和云。MATLAB代码可以与其他语言集成，使您能够在web、企业和生产系统中部署算法和应用程序。

3、关键特性

科学和工程计算的高级语言。

桌面环境为迭代开发、设计和解决问题而调整。

用于可视化数据和创建自定义图的工具的图形。

用于曲线拟合、数据分类、信号分析和其他领域特定任务的应用。

为广泛的工程和科学应用的附加工具箱。

使用自定义用户界面构建应用程序的工具。

与C/ c++、Java、。net、Python、SQL、Hadoop和Microsoft的接口。

与终端用户共享MATLAB程序的免版主部署选项。

4、为什么MATLAB ?

对于工程师和科学家来说，MATLAB是最简单和最有效的软件。无论您是在分析数据、开发算法还是创建模型，MATLAB都提供了一个邀请探索和发现的环境。它结合了高级语言和桌面环境，用于迭代工程和科学工作流程。

5、MATLAB讲数学

基于矩阵的MATLAB语言是世界上表达计算数学最自然的方法。MATLAB支持数字和符号计算。MATLAB中的线性代数就像教科书中的线性代数;符号计算就像你在纸上写的方程。这使得在您的想法后面捕获数学变得简单，这意味着您的代码更容易编写，更易于阅读和理解，并且易于维护。

你可以相信你的计算结果。MATLAB在数字分析研究界有着很强的根基，它以完美的数字而闻名。一个由350名工程师组成的mathwork团队每天在MATLAB代码库中运行数百万个测试，从而不断地验证质量。

MATLAB进行了大量的工作，以确保您的代码能够快速运行。数学运算分布在计算机的多个核心，库调用被大量优化，所有代码都是即时编译的。您可以并行地运行您的算法，将for循环转换成并行for循环，或者将标准数组更改为GPU或分布式数组。在无限可伸缩的公共或私有云中运行并行算法，不需要修改代码。

MATLAB语言还提供了传统编程语言的特性，包括流控制、错误处理、面向对象编程、单元测试和源代码控制集成。

6、MATLAB是为工程师和科学家设计的。

MATLAB提供了一个用于迭代工程和科学工作流程的桌面环境。集成工具支持对数据和程序的同步探索，让您在更短的时间内评估更多的想法。

您可以交互式地预览、选择和预处理您想导入的数据。

大量的内置数学函数支持您的工程和科学分析。

2D和3D绘图功能使您能够可视化和理解您的数据和通信结果。

MATLAB应用程序允许您在不需要程序的情况下执行常见的工程任务。设想不同的算法如何处理您的数据，并迭代直到得到您想要的结果。

集成的编辑和调试工具让您快速地探索多个选项，优化您的分析，并迭代到一个最优解决方案。

你可以把你的作品当作可分享的、互动的叙述。

工程师和科学家编写的全面、专业的文档总是让你保持高效。可靠、实时的技术支持人员快速回答您的问题。你可以利用超过100000个社区成员的知识和经验,MathWorks工程师在MATLAB中央,一个开放的换取MATLAB和Simulink®用户。

MATLAB和附加的工具箱是相互集成的，并设计用于一起工作。他们提供专业的开发，严格测试，现场硬化，和完整的文档功能，专门为科学和工程应用。

7、MATLAB集成工作流

重大的工程和科学挑战需要广泛的协调，才能把想法付诸实施。沿途的每一次切换都会增加错误和延迟。

MATLAB实现了从研究到生产的整个过程。您可以:

构建和打包定制的MATLAB应用程序和工具箱，与其他MATLAB用户共享。

创建独立的可执行文件，与没有MATLAB的其他人共享。

与C/ c++、Java、。net和Python集成。直接从MATLAB调用这些语言，或者将MATLAB算法和应用程序打包到web、企业和生产系统中。

将MATLAB算法转换为C、HDL和PLC代码在嵌入式设备上运行。

将MATLAB代码部署到生产Hadoop系统上。

MATLAB也是基于模型的设计的关键部分，用于多域仿真、物理和离散事件仿真、验证和代码生成。