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MatlabR2016a破解安装教程

1、下载软件，得到iso格式的matlab2016a文件和Matlab2016acrack破解文件；爱游戏

2、解压ios文件得到“R2016a_win64”文件夹并运行“setup.exe”开始安装，选择“不使用internet安装”下一步；

3、选择“是”接受许可协议；

4、选择我已有我的许可证的文件安装密钥并输入“09806-07443-53955-64350-21751-41297”，点击下一步；

5、安装路径，一般情况下不要安装在C盘，该软件占用空间比较大，至少11G，选择一个非系统盘进行安装，第七软件小编更改为D:ProgramFiles(x86)并下一步；

6、安装的产品，

不需要全部选择（不想要太多功能可以去掉不需要的即可）并下一步；

7、快捷方式，全选并下一步；

8、确定安装；

9、正在安装，安装时间根据机器配置不同而不同，我的电脑I7+固态硬盘，大概10多分钟就装好了；

10、安装完成，弹出产品配置说明并下一步；

11、安装完成；

12、安装完成后打开软件目录D:ProgramFiles(x86)inwin64点击“activate_matlab.exe”进行激活，选择“在不选择Internet情况下手动激活”。

13、点击下一步，浏览找到解压后的“crack”文件夹下的“license_standalone.lic”文件。点击下一步，完成激活。

如图：成功完成激活

14、将“crack”文件夹下面MATLABProductionServer里面的win64文件夹里三个破解动态库文件复制替换到MATLAB2016a安装目录下面的“D:ProgramFiles(x86)inwin64”文件覆盖即可完成破解。

15、打开软件，你已经拥有一个无限制完全免费的matlab2016a中文破解版本。

Matlab作为全球最强大、最实用的数学软件之一，它拥有其他软件无法比拟的优势、庞大的用户群、超多/实用的教程，每一代版本的更新都会有破解版涌现出来，这也是MatlabR2016a为什么这么受欢迎的原因！小编这里同样为大家带来最新的破解版本，32、64位版本都有，欢迎下载！

MatlabR2016a最新功能

MATLAB精通机器人：在ROS设备或者Gazebo，验证您的设计方案

设计和模拟机器人系统

你当前的机器人设计项目可能需要你原型机器人轮子,武器,和传感器。它可能需要导航建筑,挑选对象,或执行其他动作。你可能知道基本的运动学、动力学、伺服、步进电机、CAD工具。仿真软件可以帮助你的想法和概念转化为一个多功能机器人设计。

原型机器人算法

算法使机器人能够执行各种各样的操作和服务在不同的应用程序和环境。设计和原型设计一个复杂的机器人算法可以是一个具有挑战性的和非常耗时的任务。MATLAB和Simulink使您能够快速原型机器人算法使用行为模拟或低成本的五金配件。例如,您可以设计避碰算法与监督控制在3d环境中,测试的对象检测与跟踪的算法,建立低成本USB摄像头,或原型与运动控制算法

连接到机器人平台和外围设备

连接、通信和控制机器人的三个关键方面。直接与你的机器人平台和沟通能力的外围设备使工程师能够快速测试和验证算法或进行设计更改。MATLAB提供几种不同的选项来连接,沟通,控制机器人和外围设备。你可以直接从MATLAB与机器人交流运行ROS,机器人配备低成本硬件覆盆子π和Arduino等,或其他受欢迎的研究机器人平台。

MATLAB精通大数据：做自己的数据专家–在Hadoop平台上，使用MATLAB进行MapReduce的编程和运行

工程和IT团队使用MATLAB构建当今先进的大数据分析系统从预测性维护和远程信息处理到高级驾驶员辅助系统和传感器的分析。团队选择MATLAB,因为它提供了商业智能系统的基本功能没有找到或开放源码语言:

物理世界数据:MATLAB原生支持传感器,图像,视频,遥测、二进制和其他实时格式。使用MATLAB对HadoopMapReduce功能,探索这个数据,通过ODBC/JDBC数据库连接接口。

机器学习、神经网络、统计数据和超越:MATLAB提供了一套完整的统计和机器学习功能,加上先进的非线性优化等方法,系统识别,和成千上万的预构建的算法对图像和视频处理,金融建模、控制系统的设计。

高速处理大型数据集。MATLAB的数值例程规模直接并行处理集群和云。

在线和实时部署:MATLAB集成到企业系统,集群和云,可以针对实时嵌入式硬件。

利用MATLAB和Simulink：进行基于模型的设计

为什么要使用基于模型的设计？

基于模型的设计是把工程师和科学家的工作方式,设计任务从实验室和现场的桌面。

当需求包括软件和硬件实现,如定点和时间行为,您可以自动生成代码为嵌入式部署和创建测试系统验证长椅,节省时间和避免手动编码的引入错误。

使用基于模型的设计与MATLAB®和仿真软件®来提高产品质量和开发时间减少50%或更多。

从小事做起

小型工作组使用仿真软件极大地改善他们的设计和开发效率。基于模型的设计开始简单地通过视觉控制系统建模和模拟桌面。很容易开始使用仿真软件的免费试用。

阅读的好处,基于模型的设计可以提供你的团队。使用仿真软件,小型工作组可以:

简化生产流程。

证明用更少的原型设计。

加快产品开发。

了解团队采用基于模型的设计,逐步引入工具和流程来帮助他们的项目,实现即时、切实的成果。

阅读管理基于模型的设计,它提供了一个指导和路线图经理和工程师要建立基于模型的设计在他们的组织。

利用MATLAB语言传播工程理念：发现工程模型和其他课件

MATLAB课件包含可下载的课程材料基于MATLAB和Simulink的教育者。这些材料帮助您开发和提高课程,促进讲座和课堂的例子,并激励学生学习。

更多课程材料访问教室资源或视图基于MATLAB和Simulink超过1500本书。创建自己的MATLAB编程使用科迪课程作业。

MATLAB精通5G：覆盖了从无线算法的全系统仿真、测试和硬件实现

与今天的MATLAB®、无线工程团队到全系统仿真算法,硬件原型,和实施LTE-A,WLAN,5g和其他无线通信系统。无线工程师节省时间和消除步骤:

证明算法仿真和软件定义无线电(SDR)和射频无线测试仪器

验证设计与系统模拟,包括数字、射频、天线元素

消除硬件设计问题之前

自动算法模型直接转化成高密度脂蛋白或C原型设计和实现

使用MATLAB和Simulink®作为现成的测试模型

重用模型设计迭代和下一代项目

团队报告总体开发时间节省高达30%和85%的功能验证,设计re-spins较少,在第一次尝试和创造优异的FPGA实现。

matlab和mathematica对比

Matlab线性代数和数值计算方面优势显著，

向量化运算往往比同类软件更快，

拥有超多工具箱，仿真，图像处理，信号处理，金融，统计，优化......

程序语言比较易学，编辑和调试环境不错

方便构建GUI

不是原生支持符号计算（符号计算远不止是推导公式），新版的mupad内核还不错，但是和Mathematica、Maple比有明显差距，不论是深度、广度和速度递归特别慢，比Mathematica和Maple以及常见的脚本语言都慢在一些数学领域相对薄弱，如数论，图论，离散数学等

高精度和大数计算比较慢(如精确计算100万的阶乘或π的前500万位)

工具箱之间的协作能力不是很好

界面不太好看(新版R2016a的Ribbon界面不错)

缺省画图不美观，锯齿，系统函数命名不够规范

Mathematica符号计算非常强大，可解的方程类型最广泛

非常强大和灵活的语言，完成相同的工作，和同类语言相比代码量往往最少

语言高度统一，支持相当多的编程范式，过程式、函数式、元编程，逻辑编程、基于规则...

循环比较慢，可以用Compile加速，或使用Map、Table、Nest等代替循环

许多内置函数具备AAS机制(AutomaticAlgorithmSelection)

擅长高精度和大数计算，

图形方面的函数很丰富，默认画图比Matlab和Maple更好看界面美观，输入公式很方便

帮助文档很友好

价格较高，比matlab更贵(Matlab的价格取决于你要哪些工具箱)

向量化的操作比Matlab稍慢，有时比Matlab更耗内存

代码调试不是很方便，但可以用WolframWorkbench（基于Eclipse的IDE）改善

程序语言学习曲线陡峭，排除熟悉Scheme、Haskell等函数式语言或者作为高级计算器使用的人

（Mathematica的语法和常见的过程式程序语言有较大不同，虽然也可以作为过程式语言来用，但代码的和速度和优雅程度就大打折扣了）