matlab r2019b中文版是一款全球领先的商业数学分析软件，也是分析数据、开发算法、创建数学模型的首选软件，借助其语言、工具和内置数学函数，用户可以探求多种方法，比电子表格或传统编程语言（如 C/C++ 或 Java）更快地求取结果，可以广泛应用于信号处理和通信、图像和视频处理、控制系统、测试和测量、计算金融学及计算生物学等众多应用领域。
与上一版本相比，matlab r2019b功能进行了大更新，涵盖了一系列的MATLAB和Simulink新功能，包括对人工智能、深度学习和汽车行业的支持。另外，matlabr2019b还引入了支持机器人技术的新产品、基于事件建模的新培训资源，以及对MATLAB和Simulink产品系列的更新和Bug修复。比如matlab2019b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。
而在人工智能和深度学习方面，matlab2019b加入了Deep Learning Toolbox功能，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，更多的特色可参考下文。
matlab2019b安装教程：
注意：安装matlab2019b之前请先卸载之前安装的旧版本
1、下载解压，得到matlab r2019b中文原程序和crack破解文件；
2、用虚拟光驱加载R2019b_Windows.iso镜像文件，用winrar解压也可能，win10系统直接右键以windows资源管理器打开，再双击setup.exe安装软件，选择“使用文件密钥安装”，输入序列号【09806-07443-53955-64350-21751-41297】
3、按默认目录安装，再选择需要安装的组件，完成软件的安装；
4、成功安装后，先不要启动软件；
5、这里将破解文件中解压出来的R2019b文件夹复制到软件安装目录下替换；
默认路径为【C:\Program Files\Polyspace】
6、最后复制许可证文件“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；
7、再次打开软件，成功激活，以上说是matlab r2019b中文版的详细安装教程，希望对用户有帮助。
主要特性
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
matlab2019b亮点介绍
一、MATLAB
matlab2019b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。
二、Simulink
matlab2019b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。
三、人工智能和深度学习
在matlab2019b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。
四、汽车
matlab2019b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：
1、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。
2、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。
3、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。
4、Polyspace Bug Finder：加大对 AUTOSAR C++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。
五、机器人
除了 Robotics System Toolbox 中的新功能以外，matlab2019b还引入两个新产品：
1、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。
2、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。
六、Stateflow 入门之旅
matlab2019b中提供了《Stateflow 入门之旅》交互式教程，可帮助用户学习如何创建、编辑和仿真Stateflow 模型的基础知识。与现有的 MATLAB、Simulink 和深度学习入门之旅一样，这个自定进度的学习课程包括视频教程和实际操作练习，并且提供自动评估和反馈。
软件功能
一、共享作品
使用 MATLAB 实时编辑器创建MATLAB 脚本和函数，将代码、输出和格式化文本集成到一个可执行记事本文档中。
1、新特性? 实时任务: 使用实时编辑器任务探索各个选项，并对结果和生成的代码进行预览 (R2019b)
2、隐藏代码: 在共享和导出实时脚本时隐藏代码 (R2019a)
3、保存到 Word: 将实时脚本和函数另存为 Microsoft Word 文档 (R2019a)
4、动画: 支持动画显示绘图，以呈现数据随时间发生的变化 (R2019a)
5、互式表: 以交互方式筛选表输出，然后将生成的代码添加到实时脚本 (R2018b)
二、App 构建
App 设计工具让您轻松创建专业应用程序，而无需事先掌握专业软件开发知识。
1、新特性 uihtml 函数: 将 HTML、JavaScript 或 CSS 内容添加到应用程序 (R2019b)
2、uitable 和 uistyle 函数: 交互式排序表中内容，并为表 UI 组件的行、列或单元格创建样式 (R2019a)
3、App 设计工具自动调整布局: 创建两栏式或三栏式应用，使之根据设备尺寸自动调整内容大小和布局 (R2019a)
4、App 设计工具网格布局: 在 App 设计工具画布上添加并配置网格布局管理器 (R2019a)
5、图窗交互: 基于使用?uifigure?函数创建的图窗，创建具有自定义鼠标和键盘交互的应用程序 (R2018b)
三、数据导入和分析
访问、组织、清理和分析来自多个数据源的数据。
1、新特性 实时编辑器任务: 使用任务对数据进行交互式预处理并自动生成 MATLAB 代码 (R2019b)
2、新特性 新特性?分组工作流: 使用 grouptransform (R2018b), groupcounts (R2019a), 以及 groupfilter (R2019b) 执行基于组的操作
3、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? (R2019a)
4、Parquet 文件支持: 读取和写入单个或大量 Parquet?文件 (R2019a)
四、数据可视化
使用新的绘图函数和自定义功能对数据进行可视化。
1、新特性 Chart Container 类: 开发具有内置 MATLAB 图形行为的自定义图表 (R2019b)
2、新特性 tiledlayout 和 nexttile 函数: 在单个图窗中显示多个绘图，并改进间距、标签与注释管理以及布局调整行为 (R2019b)
3、新特性 从坐标区工具栏导出:对坐标区内容进行紧凑型裁剪，并以图像格式保存或复制 (R2019b)
4、新特性 新特性?编程式数据提示:以编程方式创建数据提示，还可在其他图表中自定义数据提示 (R2019b)
5、内置坐标区交互: 通过平移、缩放、数据提示和三维旋转（默认均启用）来探索数据 (R2019a)
五、大数据
只需小小变化，即可轻松拓展大数据分析。
1、自定义 tall 数组: 编写自定义算法以通过块或滑动窗口对 tall 数组进行运算（R2018b、R2019a）
2、新特性 支持 tall 数组的函数: 在更多函数中支持 tall 数组，包括 innerjoin, outerjoin, xcorr, svd, 以及wordcloud (R2018b, R2019a, R2019b)
3、自定义数据存储: 使用自定义数据存储框架，从基于 Hadoop 的数据库中读取数据 (R2019a)
4、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 (R2019a)
5、数据存储: 组合和变换数据存储 (R2019a)
六、语言和编程
使用新的数据类型和语言构造来编写运行更快、更为简明且更易维护的代码。
1、新特性 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 (R2019b)
2、新特性 十六进制和二进制数: 使用十六进制和二进制字面值指定数字 (R2019b)
3、字符串数组支持: 在 Simulink 和 Stateflow 中使用字符串数组 (R2018b)
4、枚举: 通过枚举提高集合运算的性能 (R2018b)
七、性能
MATLAB 运行代码的速度几乎是四年前的两倍。无需对已有代码进行任何更改，即可实现提速。
1、新特性 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 (R2019b)
2、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 (R2019a)
3、对大型矩阵排序: 使用 sortrows 更快地对大型矩阵的行排序 (R2019a)
4、启动: 更快启动 MATLAB (R2018b)
5、整体性能: 已提升实时编辑器、App 设计工具以及内置函数调用的性能 (R2018b)
八、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到云。
1、新特性 进程外执行 Python: 在进程外执行 Python 函数，以避免出现库冲突 (R2019b)
2、工程: 组织工作、自动执行任务和流程，并与团队协作 (R2019a)
3、C++ 接口: 从 MATLAB 调用 C++ 库函数 (R2019a)
4、适用于 MATLAB 的 Jenkins 插件: 运行 MATLAB 测试并生成多种形式的测试报告，包括 JUnit、TAP 以及 Cobertura 代码覆盖率报告等
5、新参考架构: 在 Amazon Web Services (AWS) 和 Microsoft Azure 上部署并运行 MATLAB (R2018b)
6、代码兼容性报告: 从当前文件夹浏览器生成兼容性报告 (R2018a)
九、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，还可以从智能手机的内置传感器收集数据。
1、新特性 ?低功耗蓝牙: 读写 BLE 设备 (R2019b)
2、Parrot 无人机: 通过 MATLAB 控制 Parrot 无人机并获取传感器和图像数据 (R2019a)
3、移动设备摄像头: 在 MATLAB Mobile 中通过移动设备摄像头获取图像 (R2019a)
4、通过 MATLAB Online 使用 Raspberry Pi: 通过 MATLAB Online 与 Raspberry Pi 硬件板通信 (R2018b)
5、在 Raspberry Pi 上运行代码: 将 MATLAB 函数作为独立可执行程序部署在 Raspberry Pi 上 (R2018b)
6、支持的硬件: 支持 Arduino; Raspberry Pi; USB 网络摄像头; 以及 ThingSpeak IoT
