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Matlab R2017a for linux 64位 中/英文免费特别版(附破解文件+激活步骤)

Matlab R2017a for linux 64位 中/英文免费特别版(附破解文件+激活步骤)

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简介

MATLAB R2017a linux是一款非常好用且功能强大的由MathWorks公司推出的商业数学软件,新版本的MATLAB2017a带来了全新的功能,包括更新了实时编辑器的交互式图形、增强了硬件支持等,可以让各类数学或者科研人员进行轻松地进行计算和分析等操作,更多的新功能大家可以在安装后体验,此为64位版本,可以广泛地应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域,需要此款工具的朋友们欢迎前来下载使用。

matlab r2017a linux版安装激活教程:

Matlab R2017a的安装文件,我是在六维空间中下载的资源,大概有10个G,可以说比之前的版本都要大。安装文件由三个部分组成,分别为两个ISO镜像和一个用于破解的压缩包,如下图所示。

安装文件准备完毕后,首先解压用于破解的rar压缩文件。在Linux底下解压rar文件需要首先安装相应的解压缩工具。

sudo apt-get install unrar  

工具安装后,键入

sudo rar x *.rar  

即可进行解压(用x参数可以保持压缩文件内的目录结构,若有e参数,虽然可以解压,但会损失目录结构,所有的文件都会被直接解压到当前目录下)。

破解包解压完毕后,就可以开始具体安装了。在Windows环境下,用虚拟光驱便可把上述的iso文件进行挂载后访问,在Ubuntu下,相应的操作更为简单。

挂载镜像文件

和Windows环境下类似,我们首先需要挂载*dvd1.iso文件,在*dvd1.iso安装结束后会提示用户更换光盘,此时再挂载*dvd12.iso即可。具体过程如下。

挂载*dvd1.iso

mkdir /home/<user name>/Matlab  

sudo mount -t auto -o loop *dvd1.iso所在的绝对路径 /home/<user name>/Matlab  

mkdir语句创建了一个临时文件夹,用于挂载*dvd1.iso以及稍后用到的*dvd2.iso安装镜像。该临时文件夹可以根据需要自由创建,因为安装完成后就没有了,

可以用rmdir命令删除掉。<user name>看当时的具体用户名称,做相应替换即可。特此说明,安装过程中我用的全部都是绝对路径,故该教程中的相关命令也全部采用绝对路径的表述方式。mount语句进行了*dvd1.iso的挂载,该命令结束后,就会弹出相应的文件框。

安装开始

sudo /home/<user name>/Matlab/install  

注意,运行该命令的时候,终端不能处在/home/<user name>/Matlab目录底下,否则安装过程会被终止。

安装初始,会要求用户提供license number,选择离线验证,复制破解包解压后出现的readme.txt文件中的第一个安装密钥(09806-07443-53955-64350-21751-41297)即可:

挂载*dvd2.iso

在安装过程进行到75%时(不同的机器和Matlab版本可能会略有不同),安装界面会弹出提示,要求插入*dvd2.iso,此时,我们重新打开一个终端,一定要重新打开一个终端!键入如下命令(同*dvd1.iso的挂载命令类似):

sudo mount -t auto -o loop *dvd2.iso所在的绝对路径 /home/<user name>/Matlab  

挂载完毕后,回到Matlab的安装界面,点击继续即可,直到安装完毕即可。

结束安装

待安装完毕后,关闭安装界面,将用于挂载的文件夹取消挂载。

sudo umount /home/<user name>/Matlab  

在实际操作过程中,上述命令运行了两次才得以删除该目录,想了一下,可能因为挂载了两次镜像吧。

成功解挂后,便可以删除这个文件夹了。

sudo rm -r /home/<user name>/Matlab  

破解过程

安装完成退出后,先不要急着打开Matlab,在完成如下的激活操作后,再打开。

sudo mkdir /usr/local/MATLAB/R2017a/bin/licenses/  

sudo cp license_standalone.lic所在的目录 /usr/local/MATLAB/R2017a/bin/licenses/  

sudo cp libmwservices.so所在的目录 /usr/local/MATLAB/R2017a/bin/glnxa64/  

/usr/local/MATLAB/为Matlab默认的安装目录,用户可以在安装过程中指定安装的地点。破解包解压后,可得license_standalone.lic和libmwservices.so(libmwservices.so在R2017a目录内),如下图所示。

启动matlab

sudo /usr/local/MATLAB/R2017a/bin/matlab  

第一次启动,我所下载的镜像仍会需要用户提供秘药文件,也就是上一步所说的license_standalone.lic文件,选择该文件进行激活即可。以后再打开Matlab就可以正常使用了。

如果觉得每次启动都要输这么一串命令很麻烦,用户可以更改~/.bashrc文件,添加永久别名,具体做法此处不再赘述。

我设置的永久别名的名称为Matlab2017a,所以每次只要输前几个字母,再按Tab键自动补齐就可以了。

MATLAB2017a新功能
桌面
实时编辑器:以交互方式编辑图形,包括标题、标签、图例和其他注释
实时编辑器:在命令和变量键入错误时获取建议提示
实时编辑器:将实时脚本输出复制到其它应用程序
实时编辑器:悬停在变量上方以查看该变量的当前值
附加浏览器:在附加浏览器中找到并安装 GitHub 上托管的文件交换区
MATLAB 在线:通过 Web 浏览器访问 MATLAB
语言和编程
string 数组:使用双引号创建 string 数组
missing 函数:对核心数据类型中缺失的值进行赋值,包括 double、datetime、categorical 和 string 数组
issortedrows 函数:确定矩阵和表是否已排序
sort 和sortrows 函数:指定用于对复数进行排序和放入缺失元素的选项
issorted 函数:使用单调、严格单调、严格上升和严格下降选项查询排序顺序
图形
heatmap 函数:以热图方式实现表或矩阵数据的可视化
legend 函数:创建在坐标轴上添加或删除数据时自动更新的图例
分类绘图:在常用绘图函数中使用分类数据,并使用分类标尺定制坐标轴
histogram 函数:绘制日期数据和持续时间数据的直方图
数据导入和导出
​datastore 和 tabularTextDatastore 函数:自动检测并返回文本文件中的日期和时间数据​
导入工具:以交互方式导入字符串和分类数组
detectImportOptions 函数:控制固定宽度文本文件的导入属性
RESTful Web 服务:在 webread、webwrite 和 websave 中支持 PUT 和 DELETE HTTP 方法​​​
数据分析
tall 数组:使用多个函数对 tall 数组进行操作,包括 ismember、sort、conv 和移动统计函数
isoutlier 和 filloutliers 函数:检测和替换数组或表中的异常值
smoothdata 函数:使用滤波或本地回归对数组或表中的噪声数据进行平滑处理
summary 函数:计算表和时间表中的汇总统计信息和变量信息
movmad 和 ovprod 函数:计算数组的移动中位绝对偏差和移动乘积
bounds 函数:同时确定数组的最小和最大元素
fillmissing 函数:使用移动平均或移动中位选项替换数组或表中的缺失数据
生成应用程序
App Designer:学习使用交互式教程生成应用程序
App Designer:缩放和平移绘图
App Designer:配置表列以自动填满表的整个宽度
App Designer:使用“首选项”对话框管理常用的设计时设置
性能
执行引擎:改进 MATLAB 对象属性设置的性能
save 函数:使用未压缩格式保存 MAT v7.3 文件,以改进在某些存储设备上的性能
memoize 函数:缓存函数的结果,以免该函数在使用相同的输入参数被调用时重新运行
脚本:通过降低脚本开销提高脚本性能
try, catch
try
硬件支持
Arduino:从 Quadrature Encoder 读取
Arduino:通过 WiFi 无线连接到 Arduino MKR1000 开发板
iPhone 和 Android 传感器:在 Android 或 iOS 设备上本地记录传感器数据,以备日后进行分析​​​​​
高级软件开发
对象属性:基于类型、大小、形状或其他参数验证对象属性值​​
模拟框架:通过模拟相依组件的行为对部分系统隔离以进行测试
单元测试框架:使用 TestReportPlugin 捕获测试期间生成的屏幕快照和图形​
单元测试框架:使用调试、严格和冗长选项控制 runtests 函数​
性能测试框架:使用 sampleSummary 方法查看测试结果中的统计信息​​

软件功能
1、编程环境
MatLab R2017a破解版由一系列工具组成。这些工具方便用户使用MATLAB的函数和文件,其中许多工具采用的是图形用户界面。包括MATLAB桌面和命令窗口、历史命令窗口、编辑器和调试器、路径搜索和用于用户浏览帮助、工作空间、文件的浏览器。随着MATLAB的商业化以及软件本身的不断升级,MATLAB的用户界面也越来越精致,更加接近Windows的标准界面,人机交互性更强,操作更简单。而且新版本的MATLAB提供了完整的联机查询、帮助系统,极大的方便了用户的使用。简单的编程环境提供了比较完备的调试系统,程序不必经过编译就可以直接运行,而且能够及时地报告出现的错误及进行出错原因分析。
2、简单易用
MatLab R2017a破解版是一个高级的矩阵/阵列语言,它包含控制语句、函数、数据结构、输入和输出和面向对象编程特点。用户可以在命令窗口中将输入语句与执行命令同步,也可以先编写好一个较大的复杂的应用程序(M文件)后再一起运行。新版本的MATLAB语言是基于最为流行的C++语言基础上的,因此语法特征与C++语言极为相似,而且更加简单,更加符合科技人员对数学表达式的书写格式。使之更利于非计算机专业的科技人员使用。而且这种语言可移植性好、可拓展性极强,这也是MATLAB能够深入到科学研究及工程计算各个领域的重要原因。
3、强处理能力
MATLAB是一个包含大量计算算法的集合。其拥有600多个工程中要用到的数学运算函数,可以方便的实现用户所需的各种计算功能。函数中所使用的算法都是科研和工程计算中的最新研究成果,而且经过了各种优化和容错处理。在通常情况下,可以用它来代替底层编程语言,如C和C++ 。在计算要求相同的情况下,使用MATLAB的编程工作量会大大减少。MATLAB的这些函数集包括从最简单最基本的函数到诸如矩阵,特征向量、快速傅立叶变换的复杂函数。函数所能解决的问题其大致包括矩阵运算和线性方程组的求解、微分方程及偏微分方程的组的求解、符号运算、傅立叶变换和数据的统计分析、工程中的优化问题、稀疏矩阵运算、复数的各种运算、三角函数和其他初等数学运算、多维数组操作以及建模动态仿真等。
4、图形处理
MatLab 自产生之日起就具有方便的数据可视化功能,以将向量和矩阵用图形表现出来,并且可以对图形进行标注和打印。高层次的作图包括二维和三维的可视化、图象处理、动画和表达式作图。可用于科学计算和工程绘图。新版本的MATLAB对整个图形处理功能作了很大的改进和完善,使它不仅在一般数据可视化软件都具有的功能(例如二维曲线和三维曲面的绘制和处理等)方面更加完善,而且对于一些其他软件所没有的功能(例如图形的光照处理、色度处理以及四维数据的表现等),MATLAB同样表现了出色的处理能力。同时对一些特殊的可视化要求,例如图形对话等,MATLAB也有相应的功能函数,保证了用户不同层次的要求。另外新版本的MATLAB还着重在图形用户界面(GUI)的制作上作了很大的改善,对这方面有特殊要求的用户也可以得到满足。
MatLab 对许多专门的领域都开发了功能强大的模块集和工具箱。一般来说,它们都是由特定领域的专家开发的,用户可以直接使用工具箱学习、应用和评估不同的方法而不需要自己编写代码。领域,诸如数据采集、数据库接口、概率统计、样条拟合、优化算法、偏微分方程求解、神经网络、小波分析、信号处理、图像处理、系统辨识、控制系统设计、LMI控制、鲁棒控制、模型预测、模糊逻辑、金融分析、地图工具、非线性控制设计、实时快速原型及半物理仿真、嵌入式系统开发、定点仿真、DSP与通讯、电力系统仿真等,都在工具箱(Toolbox)家族中有了自己的一席之地。
5、程序接口
新版本的MATLAB可以利用MATLAB编译器和C/C++数学库和图形库,将自己的MATLAB程序自动转换为独立于MATLAB运行的C和C++代码。允许用户编写可以和MATLAB进行交互的C或C++语言程序。另外,MATLAB网页服务程序还容许在Web应用中使用自己的MATLAB数学和图形程序。MATLAB的一个重要特色就是具有一套程序扩展系统和一组称之为工具箱的特殊应用子程序。工具箱是MATLAB函数的子程序库,每一个工具箱都是为某一类学科专业和应用而定制的,主要包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波分析和系统仿真等方面的应用。
6、应用软件开发
在开发环境中,使用户更方便地控制多个文件和图形窗口;在编程方面支持了函数嵌套,有条件中断等;在图形化方面,有了更强大的图形标注和处理功能,包括对性对起连接注释等;在输入输出方面,可以直接向Excel和HDF5进行连接。

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