MATLAB R2016a là một môi trường điện toán số, thiết kế và mô phỏng đồ họa mạnh mẽ nhất thế giới cho các hệ thống động và nhúng. Phần mềm được thiết kế để giúp các nhà khoa học và kỹ sư thiết kế và phân tích tất cả các loại hệ thống và sản phẩm.

MATLAB là một công cụ đa năng, nó có thể được sử dụng trong tất cả các loại phân tích, trực quan hóa và tính toán số trong nhiều hệ thống, như công nghệ xe, máy tính tài chính, robot, truyền thông, kỹ thuật, hệ thống an ninh, ô tô, hàng không vũ trụ, và nhiều hơn nữa. Phần mềm cho phép bạn thao tác ma trận, tạo hàm, tạo giao diện người dùng, thực hiện thuật toán và tương tác với các chương trình được viết bằng các ngôn ngữ khác, bao gồm C ++, Java, Python, v.v.

Có gì mới trong MATLAB 2016a?

• Chuyển động mới và điều chỉnh bó
• Môi trường thiết kế ứng dụng mới
• Hệ thống xử lý âm thanh mới
• Tạo trình biên dịch mã mới
• Giảm phương trình và mô phỏng mới
• Bộ thành phần UI mở rộng mới
• Các tính năng chia sẻ tương tác mới
• Kịch bản và đồ họa trực tiếp mới
• Nhận dạng ký tự quang học mới
• Sơ đồ mới, và trực quan hóa phương trình
• Kiểm tra và phân tích thời gian thực mới
• Hỗ trợ mới cho nổi dài gấp đôi
• Phân tích chi phí giao dịch mới
• Mô hình điện môi mới, và nhiều hơn nữa.
• Sửa lỗi và cải tiến khác

Cấu hình tối thiểu để cài đặt MATLAB 2016

• Windows 7/8/10 hoặc Server 2008/2012 (chỉ hỗ trợ 64 bit, không hỗ trợ 32 bit)
• Bộ xử lý đa lõi 3 GHz
• RAM: 2 GB trở lên
• Dung lượng đĩa: 6 GB
• OpenGL 3.3
• VRAM chuyên dụng: 1 GB

Link Tải MATLAB R2016a Full Bản Chuẩn

• Bản cài đặt: DOWNLOAD
• File thuốc: DOWNLOAD

(Pass giải nén: 4online.net và khosinhvien.net)

Hướng Dẫn Cài Đặt Và Nhập Key MATLAB 2016

- Bước 1: Chạy file cài đặt bình thường sau đó chọn "Use a File Installation Key"

- Bước 2: Nhập key:

09806-07443-53955-64350-21751-41297

\>> Để cài Matlab Production Server nhập key này:

40236-45817-26714-51426-39281

- Bước 3: Chọn file license_standalone.lic để kích hoạt phần mềm, hoặc copy file license_standalone.lic bỏ vào thư mục "licenses" và chạy matlab without active.

- Bước 4: Sau khi cài đặt xong, copy các file tương ứng trong thư mục thuốc chép đè lên các file ở thư mục đã cài đặt của MATLAB 2016.

Sách dạy MATLAB nên đọc

Để nắm được những kiến thức căn bản nhất về Phương pháp tính cũng như cách sử dụng phần mềm MATLAB trong học tập và làm việc, mình xin giới thiệu tới các bạn cuốn "Giáo trình Phương pháp tính và Matlab" của NXB Đại học Bách Khoa Hà Nội.

Chia sẻ ưu đãi khóa học lập trình MATLAB

Nếu các bạn mới làm quen với MATLAB thì hãy tham khảo khóa học lập trình Matlab của giảng viên Tạ Đức Hải, người đã có 7 năm kinh nghiệm làm việc với phần mềm này. Thầy cũng đã đào tạo hàng trăm học viên online và có tiếng tăm lớn đối với sinh viên trong ngành.

Update ngày 24/04/2014: Bản OpenCV chính thức mới nhất version 2.4.9 đã được tung ra. Có thể download bản dành cho Windows ở đây. Các điểm mới và các lỗi được sửa có thể xem ở đây.

Update ngày 31/12/2013: Bản OpenCV chính thức mới nhất version 2.4.8 đã được tung ra. Có thể download bản dành cho Windows ở đây. Các điểm mới và các lỗi được sửa có thể xem ở đây.

Update ngày 12/11/2013: Bản OpenCV chính thức mới nhất version 2.4.7 đã được tung ra. Có thể download bản dành cho Windows ở đây.

Update ngày 06/11/2013: Bản OpenCV 3.00 (version number đã được thay đổi từ 2.9.0 thành 3.00 được một thời gian) đã được cập nhật. Một số module mới được thêm vào như: androidcamera, matlab, optim, shape, viz … ngoài ra, các module GPU trước đây hầu hết bị đổi thành CUDAxxx (như cuda, cudaarithm, cudafilters …). Nếu không muốn dùng module nào, có thể sửa file CMakeLists.txt để VS không build module đó trong quá trình dịch (ví dụ như Python, Matlab …). Cũng có thể tăng tốc quá trình dịch nhanh lên đáng kể (trong trường hợp có dùng các module CUDA) bằng cách chỉ dịch các code cho CUDA version từ 2.0 trở lên (bỏ các version 1.1, 1.2 và 1.3).

Update ngày 13-08-2013: Bản OpenCV 2.9.0 (các nhà phát triển OpenCV đã quyết định đổi version từ 2.4.9 thành 2.9.0) đã được cập nhật. Các thay đổi chính gồm có: các phần liên quan tới GPU (thêm module cudev), thêm thư viện opencv_bioinspired290 (các hàm liên quan tới retinal filter), và các sửa lỗi khác. Quá trình biên dịch cũng không có gì đáng chú ý so với bản 2.4.9.

Update ngày 09-06-2013: Ngày 07/06/2013 bản OpenCV 2.4.9 với phần GPU đã được chia nhỏ thành các libraries bé hơn đã được update. Bản này build mất khoảng 5h trên cấu hình Laptop 2 Core 2.4 Ghz, Windows 7 SP1 32 bit. Và kết quả thật là hoàng tráng: một thư mục khoảng gần 5 Gb. Không có lỗi nào trong quá trình biên dịch với Visual Studio 2010 SP1 32 bit và CUDA 5.0, tuy nhiên người dùng vẫn phải tương tác trong quá trình dịch (đồng ý update cấu hình của các Project) và tự build project INSTALL để có thư mục include.

Update ngày 21-05-2013: Tự build OpenCV 2.4.9 (bản chính thức hiện tại là 2.4.5) với Visual Studio 2010, CUDA 5.0 từ source code (rất không khuyến khích cho những ai mới bắt đầu với OpenCV hoặc chưa đủ công lực-để chờ đợi và sửa các lỗi phát sinh, tất nhiên nếu không có thư viện CUDA cài trên máy thì thời gian compile cũng không có gì đáng nói). Sau một thời gian tìm hiểu CUDA, một điều ngạc nhiên là tại sao trước đây mình lại thờ ơ với nó thế, trong khi hiệu năng mà nó mang lại cho lĩnh vực xử lý và phân tích hình ảnh (Image processing and Analysis) quả là rất lớn. Nhân tiện build lại OpenCV 2.4.9 nên viết một vài chia sẻ lên đây cho những ai quan tâm. Điều đầu tiên cần biết là hoàn toàn có thể lập trình CUDA mà không cần có một máy tính có card đồ họa CUDA của Nvidia, nhưng muốn chạy chương trình thì cần. Điều thứ hai là bên cạnh CUDA còn có thư viện AMP của AMD cũng là một thư viện lập trình GPU (Graphics Processing Unit) hoặc OpenCL (một nền tảng nhắm đến việc sử dụng song song cả CPU và GPU) nhưng theo kinh nghiệm bản thân tôi (đã thử AMP và OpenCL) thì AMP khá là rối rắm (trong khi CUDA đơn giản hơn) và cái gì viết bằng OpenCL thì cũng chạy được trên CUDA. Vì hai nguyên nhân trên, CUDA là lựa chọn lý tưởng hơn cả.

Đầu tiên muốn build OpenCV from source, bạn download OpenCV từ link trên, sau đó giải nén vào một thư mục, chẳng hạn như D:\OpenCV chẳng hạn. Tiếp đến bạn download cmake về, cài đặt bình thường (lưu ý lựa chọn add đường dẫn của Cmake vào biến môi trường của hệ thống). Tiếp đến chạy command.com, chuyển tới thư mục D:\OpenCV, gõ lệnh mkdir build, tiếp đến cd build và gõ lệnh cmake -D:CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE D:\OpenCV. Chờ một lát để cmake detect các tool của hệ thống và sinh ra file solution cho Visual Studio, lưu ý là cmake sẽ tự tìm bộ cài Visual, Python, CUDA trên máy của bạn nên những thứ này cần được cài đặt và cấu hình trước (cũng không có gì phức tạp), nếu không thì các phần thư viện dành cho Python, CUDA sẽ không được build. Với Python, hiện nay OpenCV chỉ hỗ trợ bản 2.7 trở xuống. Tiếp đến các file sẽ được sinh ra trong thư mục build. Bạn thoát khỏi command.com và vào thư mục build, mở file OpenCV.sln và build với Visual Studio 2010, lưu ý là phần compile của CUDA sẽ rất lâu (xem lý do ở đây). Có một lỗi unknown identifier ASSERT trong file steoreocsbp.cpp của GPU, sửa bằng cách thêm lệnh

include vào đầu file này. Nếu không có lỗi gì khác, bạn sẽ có các file của thư viện OpenCV 2.4.9 trong thư mục D:\OpenCV\build\bin\Release để lập trình. Lưu ý là file opencv_gpu249.dll có kích thước khá lớn (>324 Mb).