MATLAB R2019b中文破解版是由mathworks公司推出的一款专业商业数学软件，这个是MATLAB R2019a的升级版本，兼容windows 64位操作系统，软件允许矩阵操作，函数和数据绘图，并且提供了C，C ++，C＃，Java，Fortran和Python等编程接口，可以方便不同的工程人员进行运行。使用MATLAB R2019b可以执行各种复杂的数学计算，新版本还增强了深度学习功能，有需要的用户欢迎下载。

MATLAB R2019b安装教程

1、使用虚拟光驱加载R2019b_Windows.iso然后进入到MATLAB R2019b的安装向导界面，选择第二项使用文件安装密钥

2、下一步出现协议，选择是

3、密钥输入09806-07443-53955-64350-21751-41297

4、继续下一步选择软件安装目录，默认为“C:\Program Files\Polyspace\R2019b”，点击浏览可以更改

5、继续下一步选择要安装的组件，默认已经全选了，不需要的可以将勾取消

6、选择是否创建MATLAB R2019b的桌面快捷方式

7、确认一下安装是否正确，然后点击安装

8、稍等一会儿就会完成MATLAB R2019b的安装了

9、完成后解压破解补丁，复制R2019b文件夹到安装目录中替换文件

默认路径为C:\Program Files\Polyspace

10、复制license_standalone.lic到软件安装目录下的licenses文件夹内，如果没有licenses可以手动创建~

11、然后运行软件就可以了

软件特色

1、数据分析

MATLAB视觉，用于回归的应用程序，以及更多的用于机器学习的大数据算法

2、深度学习

使用预训练的CNN 模型，导入 Caffe 模型，使用多个 GPU 和云实例进行训练

3、自动驾驶

用来设计、仿真和测试ADAS以及自动驾驶系统的新工具箱

4、并行仿真

使用parsim命令直接运行多个并行仿真任务

5、5G 库

对 3GPP 5G无线电新技术进行仿真的 MATLAB 函数

6、升级

升级到最新版本，轻松实现全项目升级及跨版本整合

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MATLAB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

8、高效的数值计算及符号计算功能，能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来

9、具有完备的图形处理功能，实现计算结果和编程的可视化

10、友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言，使学者易于学习和掌握

11、功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等) ，为用户提供了大量方便实用的处理工具

MATLAB R2019b新功能

MATLAB

R2019b 中的MATLAB 亮点包括引入了Live Editor(实时编辑器)任务，让用户能够交互式地浏览参数、预处理数据，并生成MATLAB 代码，成为Live Script(实时脚本)的一部分。现在，MATLAB 用户能够专注于任务本身，而不是语法或复杂的代码，还能够自动运行生成的代码，通过可视化快速对参数进行迭代。

Simulink

R2019b 中的Simulink 亮点包括新的Simulink Toolstrip，可帮助用户访问和发现所需的功能。在Simulink Toolstrip 中，选项卡按照工作流程排列，并按使用频度进行排序，从而节省了导航和搜索时间。

人工智能和深度学习

在R2019b 中，Deep Learning Toolbox 构建于今年早些时候引入的灵活训练循环和网络之上。新功能让用户能够使用自定义的训练循环、自动微分、共享权重和自定义损失函数来训练高级网络架构。另外，用户现在还可以构建生成对抗网络(GAN)、Siamese 网络、变分自动编码器和注意力网络。Deep Learning Toolbox 现在还可以导出到组合CNN 和LSTM 层的ONNX 格式的网络以及包括3D CNN 层的网络。

汽车

R2019b 还引入了面向汽车行业的重要支持功能，贯穿多个产品，包括：

Automated Driving Toolbox：3D 仿真支持，包括在3D 环境中开发、测试和验证驾驶算法的能力;以及一个让用户能够在给定运动学约束的条件下生成驾驶路径的速度变化图的模块。

Powertrain Blockset：能够生成深度学习SI 发动机模型，用于算法设计以及性能、燃油经济性和排放分析。还新增了HEV P0、P1、P3 和P4 参考应用等组装完备的模型，可用于混合动力汽车的HIL 测试、权衡分析和控制参数优化。

Sensor Fusion and Tracking Toolbox：能够执行轨道-轨道融合以及构建分散跟踪系统。

Polyspace Bug Finder：加大对AUTOSARC++14 编码准则的支持，检查是否存在误用lambda 表达式、潜在枚举问题以及其他问题。

机器人

除了Robotics System Toolbox 中的新功能以外，R2019b 还引入两个新产品：

Navigation Toolbox(新增)：可用于设计、仿真和部署用于规划和导航的算法。它包括一些算法和工具，用于设计和仿真可在物理或虚拟环境中进行映射、定位、规划和移动的系统。

ROS Toolbox(新增)：可用于设计、仿真和部署基于ROS 的应用。该工具箱在MATLAB 和Simulink 与机器人操作系统(ROS 和ROS2)之间提供了一个接口，让用户能够搭建一个节点网络，对ROS 网络进行建模和仿真，为ROS 节点生成嵌入式系统软件。