matlab2017a中文免費版是一款針對電子機械行業使用的編程軟件，在我國重型機械工業中經常需要使用到程序編寫，使用matlab2017a可以讓您更加便捷的完成程序的編寫，歡迎有需要的用戶來IT貓撲下載。
破解說明
安裝完成后，打開破解文件夾“patch”，將將破解補丁復制到安裝目錄覆蓋源文件
將：“libmwlmgrimpl.dll”復制到\MATLAB\R2017a\bin\win64\matlab_startup_plugins\lmgrimpl\目錄下覆蓋源文件
將：“license_R2017a.lic”復制到\MATLAB\R2017a\licenses\目錄下
Matlab 2017a設置中文
1、打開Matlab 2017a，選擇“preferences”—“general”—“desktop language”—“Chinese”，重啟
2、重啟之后，工具欄的語言肯定還會是英文，但沒關系，打開M文件編輯器都是可以顯示中文的，完全不妨礙使用
MATLAB2017a版本介紹：
一、版本亮點包括：
1、數據分析：
MATLAB視覺，用于回歸的應用程序，以及更多的用于機器學習的大數據算法
2、深度學習：
使用預訓練的CNN 模型，導入 Caffe 模型，使用多個 GPU 和云實例進行訓練
3、自動駕駛：
用來設計、仿真和測試ADAS以及自動駕駛系統的新工具箱
4、并行仿真：
使用parsim命令直接運行多個并行仿真任務
5、5G 庫：
對 3GPP 5G無線電新技術進行仿真的 MATLAB 函數
6、升級：
升級到最新版本，輕松實現全項目升級及跨版本整合
二、具體產品更新：
MATLAB產品系列更新包括：
1、MATLAB
·實時編輯器中的交互式圖形更新，包括標題、標簽、圖例和其他注釋，以及將實時腳本輸出復制到其他應用程序的功能
·Heatmap 繪圖函數，用于實現數據的可視化
·可用于 tall 數組的其他函數，包括 ismember、sort、conv 和滑動統計函數
2、MATLAB Online
·通過 Web 瀏覽器訪問 MATLAB
·教學及便捷訪問的理想選擇
·大多數許可證均可使用
3、Econometrics Toolbox
·貝葉斯線性回歸模型，用于分析響應變量和一組預測變量之間的關系
·向量自回歸模型，用于分析多變量時序數據，包括外生預測器
4、MATLAB Production Server
·基于 Web 的服務器管理儀表盤，用于 IT 配置和控制
5、Neural Network Toolbox
·深度學習算法用于訓練卷積神經網絡 (convolutional neural network, CNN) ，可以在 PC、集群以及云上利用多個 GPU 執行回歸任務
·利用圖像優化將通過CNN深度學習模型得到的特征可視化
·從預先訓練好的 CNN 模型（AlexNet、VGG-16 和 VGG-19）和 Caffe Model Zoo 中的模型傳遞權重的功能
6、Statistics and Machine Learning Toolbox
·回歸學習應用程序，用于使用有監督機器學習來訓練回歸模型
·tall 數組算法，用于支持向量機 (support vector machine, SVM) 和樸素貝葉斯分類、袋裝決策樹以及套索回歸
7、Computer Vision System Toolbox
·使用Fast R-CNN 和 Faster R-CNN 深度學習算法進行目標檢測
8、Automated Driving System Toolbox
·一款用于開發風險模型和進行風險模擬的新產品
三、Simulink產品系列更新包括：
1、Simulink
·parsim 命令，用于直接運行多個并行仿真
·Simulink 項目升級，可將項目中的所有文件輕松更新為最新版本
·無需將數據加載到內存，即可對 MAT 文件中的大輸入信號進行流式傳輸
·縮減總線布線，可快速將信號合成為總線，并自動創建總線元素端口，以便在子系統之間以及內部使用較少的信號線
·自動創建端口，用于在布控信號時將輸入端口和輸出端口添加到模塊
2、Powertrain Blockset
·一款用于對汽車動力總成系統進行建模和仿真的新產品
3、Simscape Multibody
·運行時參數可用于加速仿真任務和修改組件參數值而無需重新生成 C 代碼
·Onshape CAD 導入用于多體仿真中基于云的 CAD裝配
四、信號處理和通信更新包括：
1、Antenna Toolbox
天線設計器應用程序，可根據所需特**互式選擇和分析天線
2、Communications System Toolbox
對在多路徑和散射傳播場景中運行的空間定義 MIMO 信道進行建模和仿真
3、LTE System Toolbox
Sidelink 接收功能，實現 LTE-A ProSe 直接通信的鏈路級仿真，用于公共安全和車載通信應用
4、WLAN System Toolbox
支持生成符合 IEEE 802.11ad 標準的波形
五、代碼生成更新包括：
1、Embedded Coder
跨版本代碼集成可用于較早版本的模型引用生成代碼的重用
2、Simulink Coder
為 MATLAB 函數模塊仿真和代碼生成提供動態內存支持
3、HDL Coder
從符合 IEEE 標準的單精度浮點操作生成 HDL 代碼
4、HDL Verifier
支持探測和獲取內部 FPGA 信號用于在MATLAB 或 Simulink 中進行分析
六、驗證和確認更新包括：
1、Polyspace Bug Finder
對 MISRA C:2012 Amendment 1和新的加密程序執行代碼檢查
2、Simulink Verification and Validation
·對克隆檢測進行改進，用于重構重復的庫型式和子系統克隆
·為DOORS Next Generation 提供支持，用于在 DOORS Next Generation 中鏈接和追溯模型元素至需求
3、Simulink Design Verifier
通過仿真過程的切片器高亮顯示，實現狀態活動時刻的可視化效果
4、Simulink Code Inspector
支持MATLAB、Simulink和Stateflow中的循環和周期操作
matlab2017a新增功能
Parallel Computing Toolbox：能夠在您的臺式機、裝有 MATLAB Distributed Computing Server 的服務器、以及 Spark 集群上利用tall數組進行大數據并行處理
Statistics and Machine Learning Toolbox：提供不受內存限制的大數據分析算法，包括降維、描述性統計、k-均值聚類、線性遞歸、邏輯遞歸和判別分析
Statistics and Machine Learning Toolbox：提供可以自動調整機器學習算法參數的 Bayesian 優化算法以及可以選擇機器學習模型特征的近鄰成分分析(NCA)
引入tall數組用于操作超過內存限制的過大數據
引入時間表數據容器用于索引和同步帶時間戳的表格數據
增加在腳本中定義本地函數的功能以提高代碼的重用性和可讀性
通過使用MATLAB的Java API可以在Java程序中調用MATLAB代碼
MATLAB Mobile：通過在 MathWorks 云端的 iPhone 和 Android 傳感器記錄數據
Database Toolbox：提供用于檢索 Neo4j 數據的圖形化數據庫界面
MATLAB Compiler：支持將 MATLAB 應用程序(包括tall數組)部署到 Spark 集群上
Statistics and Machine Learning Toolbox：支持使用 MATLAB Coder 自動生成實現SVM 和邏輯回歸模型的C/C+代碼
Image Processing Toolbox：支持使用三維超像素的立體圖像數據進行簡單線性迭代聚類(SLIC)和三維中值濾波
Computer Vision System Toolbox：使用基于區域的卷積神經網絡深度學習算法(R-CNN)進行對象檢測
