【软件升级】MATLAB 2022b 和 Simulink 2022b 现已发布！

2022年9月20日，MATLAB 和 Simulink 新版本发布——R2022b。

MATLAB 和 Simulink R2022b新增了2个全新的工具箱模块和几项增强功能，可简化并自动化基于模型的设计，帮助工程师和研究人员为其组织实现产品创新和突破。

新工具箱模块

1.Simscape Battery：设计和仿真电池与储能系统。

电池管理系统的市场规模预计将在 2026 年达到134 亿美元。《彭博新能源财经》表示，这一增长主要归功于电动汽车(EV) 市场的发展。该组织的新报告显示，到 2040 年，乘用车销量的 58% 将来自电动汽车。Simscape Battery 是 R2022b 版本中引入的重大创新之一，它为设计这类电池系统的企业提供了设计工具和参数化模型。

工程师和研究人员可使用 Simscape Battery 创建数字孪生，运行电池组架构的虚拟测试，设计电池管理系统，以及评估正常条件和故障条件下的电池系统行为。该工具还可以自动创建与所需电池组拓扑匹配的仿真模型并且包含冷却板连接以便评估电气响应和热响应。

MathWorks 电气系统建模**产品经理 Graham Dudgeon 表示:“我们很高兴能在电池管理系统创新达到历史新高的时期推出 Simscape Battery。此产品包括许多简化和自动化基于模型的设计的设计工具，包括电池组模型构建器，一个让工程师能够以交互方式评估不同电池组架构的工具。"

2.  Medical Imaging Toolbox：可视化、配准、分割和标注二维及三维医学图像，提供端到端的医学图像分析工作流。

Medical Imaging Toolbox 工具箱为医学成像应用提供了设计、测试和部署使用深度学习网络的诊断和影像组学算法的工具。医学研究人员、科学家、工程师和设备设计人员可以使用 Medical lmaging Toolbox 进行多三维体三维可视化、多模态配准、分割和自动真值标注，以基于医学图像训练深度学习网络。

“医学工程师和研究人员将较大受益于 3D 标注APP和用于完整医学图像分析工作流程(包括 1/0、预处理、训练和分析)算法的强大功能。”MathWorks 技术产品营销经理 Bruce Tannenbaum 说，“我们很高兴能够支持深度学习全工作流程，自动在图像中找到感兴趣的对象，以分割组织和检测疾病。”

AUTOSAR Blockset - 使用 ara::com 方法开发自适应应用程序并部署在嵌入式 Linux 上；在架构模型中创建数据类型和接口

Fuzzy Logic Toolbox - 使用新后的模糊逻辑设计器以交互方式设计、分析和仿真模糊推理系统 (FIS)，包括二型系统

HDL Coder - 从 MATLAB 生成 SystemC 代码；使用帧到采样转换进行模型和代码优化

HDL Verifier - 使用 Xilinx Vivado 仿真器进行协同仿真；使用命令行界面实现测试平台自动化

Model Predictive Control Toolbox - 将神经网络用作预测模型；设计符合 ISO 26262 和 MISRA C 标准的控制器

System Identification Toolbox - 使用机器学习和深度学习方法进行非线性系统辨识，包括使用神经 ODE 的非线性状态空间模型

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