MATLAB R2024b 保姆级安装教程（附安装包）

一、MATLAB R2024b 下载
在开始安装前，请确保已下载 MATLAB R2024a 安装包，同时，确认计算机满足软件的最低系统要求，以保证安装和运行的流畅性。

MATLAB下载链接https://pan.quark.cn/s/b7d6da6a1477
二、 MATLAB R2024b 核心亮点

1. 编程更智能：代码编辑器自动补全、查错，提升写代码效率。

2. 画图更好看：新增交互式3D图表、动态可视化功能，结果展示更直观。

3. 功能更强大：支持和Python等语言联动，新增深度学习、自动驾驶等工具箱。

4. 应用更广：科研算模型、工程做仿真、数据分析都能用，跨平台兼容Windows/macOS/Linux。

三、MATLAB R2024b 安装教程
1.完成MATLAB安装包下载，打开setup文件夹。

2.运行安装程序：找到 “setup.exe” 安装程序文件，右键点击，选择 “以管理员身份运行”。

3.安装方式：在界面右上角点击 “高级选项”，选择 “我有文件安装密钥”。

4.安装协议：安装协议页面选择 “是”，然后点击 “下一步”。

5.输入安装密钥：将以下安装密钥 39676-02743-14813-63132-22122-21739-42724-01237-08353-51560-41813-30272-46436-42021-53831-05395-21684-43572-58789-40638-42099-40160-19797-60670-44428-39867 复制粘贴到软件窗口的输入框内，输入完成后点击 “下一步”。

6.导入许可证文件：点击 “浏览” 按钮，在安装包的 “Crack” 目录下找到【license】文件，选中后点击 “打开”，将MATLAB R2024b许可证文件导入。

7.选择安装路径：在安装路径选择界面，根据需要设置MATLAB R2024b安装路径，直接点击 “下一步”。

8.选择安装产品：勾选需要安装的 MATLAB 产品模块，点击 “下一步”。

9.快捷方式：勾选 “添加桌面快捷方式”，取消勾选 “向 MathWorks 发送...”点击 “下一步”。

10.开始安装：确认MATLAB R2024b所有设置无误后，点击 “开始安装”。

11.等待安装：安装过程中会显示进度条和安装信息。

12.完成安装：安装完成后，点击 “关闭” 按钮，退出安装程序。

四、MATLAB R2024b 使用设置
1.使用设置：打开解压后的安装包，进入【Crack】文件夹；复制【win64】文件夹。

2.右键打开 MATLAB R2024b 桌面图标，选择 “打开文件所在的位置”。

3.鼠标右击桌面"MATLAB R2024b"图标,选择"打开文件所在的位置"。

4.空白处鼠标右键点击选择“粘贴”。

5.点击“替换目标中的文件”。

五、MATLAB R2024b 运行效果

启动软件：双击桌面上的 MATLAB R2024b 软件图标，启动软件，开始使用。

通过以上步骤，您就可以成功安装 MATLAB R2024b 软件。

MATLAB R2024b的功能解析与应用价值：

功能解析

数值计算：拥有强大的数值计算能力，提供大量数学函数库，涵盖线性代数、微积分、统计学、数值分析等领域，可进行矩阵运算、方程求解、数值积分、优化算法等复杂任务。在R2024b中，数值计算性能有所提升，能更快地完成数值解析和求解。

数据可视化：可轻松创建各种高质量的二维和三维图形，如折线图、散点图、柱状图、曲面图等，并能对图形进行定制。R2024b优化了数据可视化功能，绘图引擎支持更丰富的样式和交互操作，还新增了雷达图、箱型图等多种图表类型。

编程语言：MATLAB具有简洁直观、易于学习掌握的编程语言，支持脚本编程和函数编程。R2024b对编程语言进行了扩展，增加了多返回值函数、异步编程等新特性，同时编译器性能得到提升，代码执行速度更快。

算法开发与仿真：通过Simulink模块，可进行系统建模和仿真，对动态系统进行可视化分析和设计。R2024b中，Simulink得到优化，仿真速度和稳定性有所提高，新增了多速率仿真、代码生成等功能，物理建模能力也得到增强，新增多物理场耦合仿真功能。

工具箱扩展：MathWorks公司及第三方开发者为其提供了丰富的工具箱，针对不同应用领域，如通信系统、图像处理、控制系统、金融分析等。例如，5G Toolbox支持探索6G波形生成和5G波形的信号质量评估；DSP HDL Toolbox新增了交互式DSP HDL IP设计器。

应用价值
工程领域：在电子工程中，可用于信号处理、电路设计与仿真、通信系统建模等；机械工程中，能进行机械系统动力学分析、优化设计、控制系统开发等；土木工程中，可进行结构分析、有限元计算、施工过程模拟等。

科学研究：在物理学、化学、生物学等自然科学领域，可用于数据处理、实验结果分析、模型建立与验证等。如在生物信息学中，可处理基因序列数据、分析蛋白质结构等。

机器学习与人工智能：是机器学习和深度学习算法开发与测试的常用工具。众多机器学习工具箱为用户提供了便捷的算法实现途径，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等人工智能领域。

金融分析：可用于风险评估、投资组合优化、期权定价、市场趋势预测等。通过金融工具箱，用户能进行金融数据处理和分析，建立金融模型，为投资决策提供支持。