Für MATLAB und Simulink MathWorks veröffentlicht Release 2021b

Von Martin Hensel |

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Mit dem Release 2021b führt MathWorks hunderte neue und aktualisierte Funktionen wie beispielsweise Code-Refactoring und Blockbearbeitung sowie zwei neue Toolboxen ein. Das Update ist für MATLAB und Simulink verfügbar.

Durchführung elektromagnetischer Analysen von Leiterplatten mit der RF PCB Toolbox.
Durchführung elektromagnetischer Analysen von Leiterplatten mit der RF PCB Toolbox.
(Bild: MathWorks)

Das ab sofort verfügbare Release 2021b für die beiden Produktfamilien enthält zudem die Möglichkeit, Python-Befehle und -Skripte in MATLAB auszuführen. In Simulink können Anwender nun Mehrfach-Simulationen für verschiedene Szenarien im Simulink-Editor ausführen und eigene Registerkarten im Toolstrip erzeugen.

Toolboxen eingeführt

Neu an Bord ist die RF PCB Toolbox: Sie ermöglicht Entwurf, Analyse und Visualisierung von Hochgeschwindigkeits- und HF-Multilayer-Leiterplatten (PCBs). HF-Ingenieure können Komponenten mit parametrisierter oder beliebiger Geometrie entwerfen. Dies schließt auch verteilte passive Strukturen wie zum Beispiel Leiterbahnen, Biegungen und Durchkontaktierungen mit ein. Kopplung, Dispersion und parasitäre Effekte lassen sich mit der Momentenmethode in der Frequenzdomäne und anderen Techniken modellieren. ODB++ und die Datenbanken Cadence Allegro, Mentor Expedition, Altium und Zuken werden unterstützt.

Eine weitere Neuheit ist die Signal Integrity Toolbox. Sie bietet Funktionen und Anwendungen für den Entwurf serieller und paralleler Hochgeschwindigkeits-Links. Anwender können Experimente erstellen, die mehrere Parameter abdecken, Design-Metriken extrahieren sowie Wellenformen und Ergebnisse visualisieren. Standardkonforme IBIS-AMI-Modelle für statistische und zeitdomänenbasierte Simulationen werden unterstützt. Auf diese Weise lassen sich Egalisierung und Taktrückgewinnung analysieren.

Neben den Neuzugängen enthält das Release 2021b Update für die Symbolic Math Toolbox, die Lidar Toolbox und Simulink Control Design. Gleiches gilt für Produkte aus den Bereichen Deep Learning, Reinforcement Learning, Predictive Maintenance, Statistik und Machine Learning.

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