matlab r2020b是一款应用于数学建模的编程软件，一款多范式数值计算环境和专有编程语言，是全球最强大、最实用超强商业数学软件，主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。
matlab r2020b安装教程
1、打开iso文件，运行安装程序，点击【高级选项】--》【我有文件安装密钥】；
2、点击接受许可条款；
3、输入安装密钥：09806-07443-53955-64350-21751-41297
4、点击浏览；
5、导入Crack文件夹中的license.lic文件；
6、点击下一步；
7、选择安装文件夹，点击下一步；
8、选择需要安装的产品；
9、勾选创建快捷方式；
10、点击开始安装；
11、等待软件安装；
12、安装完成！
13、将Crack文件夹中的dll文件复制到安装目录下的lmgrimpl文件夹中，替换原文件；
14、将license.lic文件复制到licenses文件夹中！
matlab r2020b新功能
新产品
RF PCB Toolbox - 对印刷电路板进行电磁分析
Signal Integrity Toolbox - 对高速串行和并行链路进行仿真和分析
重要更新
Lidar Toolbox - 使用激光雷达查看器，以交互方式可视化、分析和预处理激光雷达点云
Simulink Code Inspector - 使用 Code Inspector 上下文选项卡，检查兼容性、检查代码并直接在模型中查看结果
Simulink Control Design - 设计模型参考自适应控制器
Symbolic Math Toolbox - 在 MATLAB 实时编辑器中分享下一步操作建议，引导用户完成符号工作流
Wavelet Toolbox - 使用小波分析处理和提取信号和图像的特征，以用于 AI 工作流
matlab r2020b亮点
AI和深度学习
全新的Deep Learning HDL Toolbox为算法开发人员和硬件设计人员分享了在FPGA和SoC上创建原型和实现深度学习网络的功能和工具，包括预置的比特流，用于支持在Xilinx和Intel FPGA与SoC器件上运行各种深度学习网络；特性分析和评估工具，通过对设计、性能和资源利用率进行权衡，从而帮助自定义深度学习网络等。使用Deep Learning HDL Toolbox，工程师能够自定义深度学习网络的硬件实现，并利用HDL Coder和Simulink生成可移植、可合成的Verilog和VHDL代码，并部署在任何FPGA上。
从R2020b开始，Deep Learning Toolbox借助图像分类和网络预测模块支持 Simulink对深度学习模型进行仿真和生成代码。对Experiment Manager App的升级，支持并行训练多个深度学习网络以及运用贝叶斯优化方法进行超参数调优。Deep Network Designer App现在能够训练网络，以实现图像分类、语义分割、多输入、内存溢出、图像到图像回归等工作流程。
自主系统
R2020b推出两款自主系统新产品以及一个重大更新。Lidar Toolbox是一款全新产品，分享用于设计、分析和测试激光雷达处理系统的算法、函数和App。UAV Toolbox是另一款新产品，分享用于设计、仿真、测试和部署无人机应用的工具和参考应用。对于Sensor Fusion and Tracking Toolbox的更新包括使用基于网格的随机有限集(RFS)跟踪器跟踪对象，以及使用地心坐标系的路点创建轨迹的能力。
汽车
对于汽车行业，RoadRunner产品系列中的全新RoadRunner Scene Builder产品，可利用高精度地图自动创建道路网络。对AUTOSAR Blockset的更新，可使根据AUTOSAR标准4.4版本导入和导出ARXML文件并生成符合AUTOSAR标准的C代码。它还分享适用于自适应模型的Linux可执行文件，帮助创建作为独立应用程序运行的自适应AUTOSAR可执行文件。Vehicle Dynamics Blockset现在能够使用三轴实现6DOF拖车和车辆，并能仿真Simulink 3D模块，从而可在Unreal Engine 3D环境中将牵引车和拖车可视化。
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