在Matlab 2016b中它全新引入tall数组，该数组可用于操作超过内存限制的大数据，原有的索引和同步过程中不带时间戳的表格数据的问题在新版引入的时间表数据容器得到有效的解决，同时新增了能够在脚本中定义本地函数的功能以提高，改进代码的重用性和可读性。在Simulink中，现在用户能够初始化、重置并终止子系统，以此进行动态启动和关闭行为建模，此外，新增的状态读取器和写入器模块，现可以从模型中的任何位置完全控制重置状态行为。
安装教程
1、鼠标右键全选“R2016b_win64_dvd1”-“R2016b_win64_dvd2”两个压缩包，并点击“解压文件”
2、勾选“使用文件安装密匙/不需要Internet连接”并点击下一步
3、选择是否接受许可协议，这里选择是，若选择否将无法继续下一步的安装
4、输入“09806-07443-53955-64350-21751-41297”安装密匙并点击下一步
5、选择安装目录，默认路径为C:\Program Files\MATLAB\R2016b,可点击浏览更换路径或直接默认，当然如果用户在修改默认的路径之后又想恢复之前默认的路径可点击“还原默认文件夹”进行路径还原
6、安装的产品功能的选择，建议普通用户直接默认选择，若专业人士可自定义选择需要安装的功能
PS:若默认安装则Matlab 2016b安装完成并不会出现桌面快捷方式，想要桌面快捷方式的用户只要不要去勾选第一项功能即可
7、确认安装后，等待安装完成即可。
程序功能
PS:程序由Matlab和Simulink两大模块组成，每个模块都有诸多子模块，现功能如下:一、MATLAB
1.MATLAB:语言的单元测试框架
2.Trading Toolbox:一款用于访问价格并将订单发送到交易系统的新产品
3.Image Processing Toolbox:使用有效轮廓进行图像分割、对10个函数实现C代码生成，对11个函数使用GPU加速
4.Image Acquisition Toolbox:提供了用于采集图像、深度图和框架数据的Kinect® for Windows®传感器支持
5.Statistics Toolbox:用于二进制分类的支持向量机(SVM)、用于缺失数据的PCA算法和Anderson-Darling拟合优度检验
6.Data Acquisition Toolbox:为Digilent Analog Discovery Design Kit提供了支持包
7.Vehicle Network Toolbox:为访问CAN总线上的ECU提供XCP
二、Simulink
1.Simulink:Simulation Performance Advisor，链接库模块的封装，以及通过逻辑表达式控制有效变量
2.Simulink:除LEGO® MINDSTORMS® NXT、Arduino®、Pandaboard和Beagleboard外，还为Raspberry Pi和Gumstix® Overo硬件提供了内置支持
3.SimRF™: 针对快速仿真和模型加载时间的电路包络求解器
4.SimMechanics™: 发布了用于从 CAD 和其他系统导入模型的 XML 架构
5.Simulink Design Verifier™: 数组超出边界检查
三、MATLAB和Simulink的系统工具箱
1.Communications System Toolbo Sphere解码器和Constellation框图系统对象
2.Computer Vision System Toolbox:相机标定，立体视觉，Viola-Jones 对象检测培训，FREAK特征提取和其他新函数
3.DSP System Toolbox: 频谱分析仪和逻辑分析示波器，以及时域示波器的触发
4.Phased Array System Toolbox:极化支持、数组锥化以及针对传感器数组分析、波形分析和雷达方程计算的应用程序代码生成和实现
5.Simulink Coder: 减少了从Stateflow®调用的 Simulink 函数的数据副本
6.Fixed-Point Designer: 一款结合了Fixed-Point Toolbox™ 和Simulink Fixed Point™ 功能的新产品
7.HDL Verifier:从MATLAB生成HDL测试工作台
新功能
一、MATLAB1.MATLAB
●引入tall数组用于操作超过内存限制的过大数据
●引入时间表数据容器用于索引和同步带时间戳的表格数据
●增加能够在脚本中定义本地函数的功能以提高，改进代码的重用性和可读性
●通过使用MATLAB的Java API可以在Java程序中调用MATLAB代码
2.MATLAB Mobile
●通过在 MathWorks 云端的 iPhone 和 Android 传感器记录数据
3.Database Toolbox
●提供用于检索 Neo4j 数据的图形化数据库界面
4.MATLAB Compiler
●支持将 MATLAB 应用程序（包括tall数组）部署到 Spark 集群上
5.Parallel Computing Toolbox
●能够在您的台式机、装有 MATLAB Distributed Computing Server 的服务器、以及 Spark 集群上利用tall数组进行大数据并行处理
6.Statistics and Machine Learning Toolbox
●提供不受内存限制的大数据分析算法，包括降维、描述性统计、k-均值聚类、线性递归、逻辑递归和判别分析
●提供可以自动调整机器学习算法参数的 Bayesian 优化算法以及可以选择机器学习模型特征的近邻成分分析 (NCA)
●支持使用 MATLAB Coder 自动生成实现SVM 和逻辑回归模型的C/C+代码
7.Image Processing Toolbox
●支持使用三维超像素的立体图像数据进行简单线性迭代聚类 (SLIC) 和三维中值滤波
8.Computer Vision System Toolbox
●使用深度学习的区域卷积神经网络 (R-CNN) 进行对象检测
9.Risk Management Toolbox
●一个新的工具箱用于开发风险模型和执行风险模拟
二、Simulink
1.Simulink
●能够初始化、重置并终止子系统，进行动态启动和关闭行为建模
●状态读取器和写入器模块可以从模型中的任何位置完全控制重置状态行为
●对Raspberry Pi 3和Google Nexus的硬件支持
2.Simulink和Stateflow
●简化参数和数据编辑的属性检查器、模型数据编辑器和符号管理器
3.Simscape
●新增了一个模块库，用于模拟理想气体、半理想气体以及实际气体系统
三、信号处理和通信
1.Phased Array System Toolbox
●针对空气传播和多路径传播对窄频和宽频信号的影响提供建模支持
2.WLAN System Toolbox
●IEEE 802.11ah 支持和多用户MIMO接收机功能
3.Audio System Toolbox
●音频插件托管功能，可在 MATLAB 中直接运行和测试VST插件
四、代码生成更新
1.Embedded Coder
●交叉发布代码集成功能使得可以重用由较早版本生成的代码
●能够生成可用于任何软件环境的可插入式代码，包括动态启动和关闭行为
●支持仿真 AUTOSAR 基础软件，包括 Diagnostic Event Manager (DEM) 和 NVRAM Manager (NvM)
2.HDL Coder
●根据设定的目标时钟频率, 以寄存器插入方式自适应流水化,以及可用于显示和分析转换和状态的逻辑分析仪（搭配使用 DSP System Toolbox）
2.ThingSpeak
能够从联网的传感器采集数据，并使用由 Statistics and Machine Learning Toolbox、Curve Fitting Toolbox 和 Mapping Toolbox 提供的函数在云端进行 MATLAB 分析
五、验证和确认
1.Simulink Verification and Validation
●Edit-time checking功能，可帮助在设计时发现并修复标准合规性问题
2.Simulink Test
●用于进行测试评估的自定义标准的定义功能
3.HDL Verifier
●FPGA 数据采集功能，用于探测要在MATLAB或Simulink中进行分析的内部FPGA信号
4.Polyspace Bug Finder
●支持 CERT C编码规范，以用于网络安全漏洞检测
功能特色
1、用于数值计算、可视化和应用程序开发的高级语言2、可实现迭代式探查、设计及问题求解的交互式环境
3、用于线性代数、统计、傅立叶分析、筛选、优化、数值积分以及常微分方程求解的数学函数
4、用于数据可视化的内置图形以及用于创建自定义绘图的工具
5、用于改进代码质量和可维护性并最大限度地发挥性能的开发工具
6、用于构建自定义图形界面应用程序的工具
7、可实现基于MATLAB的算法与外部应用程序和语言（如 C、Java、.NET 以及 Microsoft Excel）集成的函数
8、高效的数值计算及符号计算功能，能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来
9、具有完备的图形处理功能，实现计算结果和编程的可视化
10、友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言，使学者易于学习和掌握
11、功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等) ，为用户提供了大量方便实用的处理工具
实现Matlab 和M文件关联
新安装MATLAB2016b之后，发现MATLAB没有和m文件关联,每次打开m文件后都会重新打开一次MATLAB主程序解决方法:
1、打开安装包中的“解决M文件关联文件”文件夹，将解压文件中的associateFiles.m添加到当前工作路径
2、命令行中输入associateFiles
3、回车，生成MatlabFileAssocFix.reg文件
4、运行这个reg文件
5、重启MATLAB，现在用户即可每次打开m文件后都无需再去重新打开一次Matlab 2016b
使用教程
1、Ctrl+C 中断正在执行的操作如果程序不小心进入死循环，或者计算时间太长，可以在命令窗口中使用Ctrl+c来中断。MATLAB这时可能正疲于应付，响应会有些滞后
2、figure命令新建一个绘图窗口
figure可以打开一个空的绘图窗口，接下的绘图命令可以将图画在它里面，而不会覆盖以前的绘图窗口。当有多个figure窗口时，在命令窗口中执行如Plot等命令将覆盖当前figure窗口中的对象。所谓的当前figure窗口，也就是最后一次查看的窗口(可以用命令gcf得到)。figure(N)，将编号为N的窗口置为当前figure，出现在所有窗口的最前面，如果该窗口不存在，则新建一个编号为N的空白figure
3、注释掉一段程序：%{、%}
经典方法是用 if 0，但缺点是不够直观，注释掉的内容仍然保持代码的颜色。现在可以用 %和{ 的组合。输入%{后，后面的代码都会变绿，在注释结束的地方再加上 %} 。
也可以选中要注释内容，在右键菜单中选择Comment (Uncomment去掉注释标记)，或使用快捷键Ctrl+R。
将光标放在需要注释的行中，按Ctrl+R，将该行变为注释。取消注释也是一样的，快捷键为Ctrl+T。
4、clc清屏
清除命令窗口中的所有输入和输出信息，不影响命令的历史记录
5、clear和clear all
clear 变量名:可以清除workspace中的无用的变量，尤其是一些特别大的矩阵，不用时及时清理，可以减少内存占用
clear all:清除所有的变量，使workspace一无所有，当重新开始一次算法验证时，最好执行一次，让workspace中的变量一目了然
6、上下光标键↑↓
在命令窗口中，上下光标键可以将历史记录中的命令复制到输入位置，便于快速重新执行。如果输入命令的前几个字母如 [row, col] =，再使用光标键，则只会选择以这些字母开始的命令
Matlab 2016b常用快捷键
一、注释1.Ctrl+r 添加注释，并且对多行有效，注释号在行头
2.Ctrl+t 取消注释，并且对多行有效
二、自动调整
Ctrl+i 自动调整缩进格式，比如有if……end，for……end语句但是没有缩进的话程序不太好看，可以使用此键，对多行有效的
三、切换窗口
1.Ctrl+Tab 可以在Command Window，Current Directory和Command history之间切换当前空间
2.Ctrl+PageUp/PageDown 在Editor窗体中切换
四、命令有关
1.上下箭头寻找此前和后输入的命令，每次一条；或者是输入少量字母，那么显示出来最后一条以该字母为开头的命令
2.Esc：删除当前行的全部内容
五、程序运行
1.F12 设置取消断点
2.F5 运行，F9 单步执行
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