神奇！C语言还可以这样用来仿真
前面的話
本文介紹如何在matlab的simulink中嵌入C語言進行多輸入多輸出的仿真；這樣暫時脫離硬件平臺的問題，快速驗證算法的可行性，從而提高效率，總體來說，simulink挺香的，不過由于不可抗拒因素，在一些高校強行被ban，非?？上?#xff0c;但是我相信我們最終會擁有比matlab更強大的軟件。
目錄
1 s-function
2 具體設置
2.1 輸入輸出
2.2 構建 S-Function
3 源碼分析
4 相關測試
5 總結
1 s-function
S-function模塊，位于Simulink/User-Defined Functions模塊庫中，它可以很方便的調用matlab腳本，即.m為后綴的文件，也可以調用c文件，進行多輸入多輸出(輸入多個參數(shù)，返回多個參數(shù))，即MIMO的系統(tǒng)；
那么就需要LEVEL-2的s-function，因此這里需要使用S-Function Builder來自定義需要輸入的參數(shù)和輸出的參數(shù)；
S-Function Builder2 具體設置
首先拖拽S-Function Builder到仿真文件中，并雙擊打開，可以看到具體的屬性如下圖所示；
屬性一般初級的使用，這里有四個地方需要注意，已經在上圖中標注出來；
S-Function文件名，最終構建成功會生成相應名稱的C文件；
輸入輸出的設置，根據(jù)需求設置S-Function的入口參數(shù)，和返回參數(shù)，后面會詳細解釋；
完成設置之后需要進行構建，生成C文件；
對相應文件進行修改，最終進行編譯；
如果編譯成功的話，C程序就已經成功嵌入了，下面可以進行simulink仿真了；
后面將結合一個例子進行分析；
2.1 輸入輸出
首先設置文件名，本文設置為sfun_myc；
然后在輸入和輸出選項下有相關端口的屬性選項，具體如下；
Port name：端口名稱，用戶自己填寫；
Dimensions：數(shù)據(jù)的維度，這里有兩種選項，分別是1-D和2-D；如果是1-D則表示輸入向量，2-D則表示輸入為矩陣；
Rows：輸入數(shù)據(jù)的行數(shù)；
Columns：輸入數(shù)據(jù)的列數(shù)；
Complexity：輸入的數(shù)據(jù)是實數(shù)還是復數(shù)，這里有real和complex這兩個選項；
2.1.1 添加相應的輸入信號
如下圖所示；點擊圖標①，在Input ports的選項下，添加了u0，u1，u2和t，這四個輸入信號的添加；
輸入信號2.1.2 添加相應的輸出信號
輸出具體如下圖所示；
輸出信號2.2 構建 S-Function
設置成功之后，具體信息如下圖所示；
文件列表模塊圖標如下圖所示；
從上面兩圖可以看出，已經設置完成，點擊Build生成S-Function對應的C程序，包括；
sfun_myc.c；在這文件中也可以進行對輸出的修改；
sfun_myc_wrapper.c；主要修改這個文件，下面具體再分析；
文件列表如下圖所示；
文件列表3 源碼分析
3.1 sfun_myc.c
sfun_myc.c是軟件自動生成的文件，源碼相對較長，占較大篇幅，暫時不貼，主要分析其中幾個主要的函數(shù)；
在mdlOutputs函數(shù)會每過一個采樣點（sample time）就被調用一次，在這里以及傳入了我們之前定義好的四個參數(shù)，以及需要輸出的三個參數(shù)；并且最終調用sfun_myc_Outputs_wrapper函數(shù)來處理輸入和輸出，具體如下所示；
3.2 sfun_myc_wrapper.c
主要的邏輯是在這個函數(shù)中進行編寫；源碼太長，占較大篇幅，暫時不貼，主要分析其中幾個主要的函數(shù)；
/*?This?sample?sets?the?output?equal?to?the?inputy0[0]?=?u0[0];?For?complex?signals?use:?y0[0].re?=?u0[0].re;?y0[0].im?=?u0[0].im;y1[0].re?=?u1[0].re;y1[0].im?=?u1[0].im; */上面的代碼可以看到，u0為輸入，y0和y1為輸出；
在sfun_myc_Outputs_wrapper函數(shù)中進行修改，就可以得到：
這里用梯形速度曲線進行測試，具體如下；
/**?Output?functions**/ void?sfun_myc_Outputs_wrapper(const?real_T?*u0,const?real_T?*u1,const?real_T?*u2,const?real_T?*t,real_T?*y0,real_T?*y1,real_T?*y2) { /*?%%%-SFUNWIZ_wrapper_Outputs_Changes_BEGIN?---?EDIT?HERE?TO?_END?*/ /*?This?sample?sets?the?output?equal?to?the?inputy0[0]?=?u0[0];?For?complex?signals?use:?y0[0].re?=?u0[0].re;?y0[0].im?=?u0[0].im;y1[0].re?=?u1[0].re;y1[0].im?=?u1[0].im; */ /*?%%%-SFUNWIZ_wrapper_Outputs_Changes_END?---?EDIT?HERE?TO?_BEGIN?*/int?Am?=?u0[0];int?Vm?=?u1[0];int?Pf?=?u2[0];int?T?=?t[0];int?Ta?=?Vm/Am;int?Tm?=?(Pf?-?Am*Ta*Ta)/Vm;int?Tf?=?2*Ta+Tm;printf("%d\r\n",Tf);????//梯形if(Tm>0){if(T?<=?Ta){y0[0]?=?0.5*Am*T*T;y1[0]?=?Am*T;y2[0]?=?Am;}else?if(T<=(Ta+Tm)){y0[0]?=?0.5*Am*Ta*Ta?+?Vm*(T-Ta);y1[0]?=?Vm;y2[0]?=?0;}else?if(T<=(Ta+Tm+Ta)){y0[0]?=?0.5*Am*Ta*Ta?+?Vm*Tm?+?0.5*Am*(T-Ta-Tm)*(T-Ta-Tm);y1[0]?=?Vm-Am*(T-Ta-Tm);y2[0]?=?-Am;}}else{//三角形Ta?=?sqrt(Pf/Am);if(T<Ta){y0[0]?=?0.5*Am*T*T;y1[0]?=?Am*T;y2[0]?=?Am;}else{y0[0]?=?0.5*Am*Ta*Ta?+?0.5*Am*(T-Ta)*(T-Ta);y1[0]?=?Am*Ta?-?Am*(T-Ta);y2[0]?=?-Am;}} }3.2 編譯程序
編輯好相應的函數(shù)就可以開始編譯程序；在matlab終端輸入以下指令；
mex?sfun_myc.c?sfun_myc_wrapper.c0 warning 0 errors
如果出現(xiàn)以下提示：錯誤使用 mex 未找到支持的編譯器或 SDK。您可以安裝免費提供的 MinGW-w64 C/C++ 編譯器；請參閱安裝 MinGW-w64 編譯器。如需更多選項，請參閱http://www.mathworks.com/support/compilers/R2015b/win64.html。===
則需要先根據(jù)提示安裝相應的編譯器。
4 相關測試
仿真的框圖如下所示；
仿真圖寫的是一個梯形速度曲線規(guī)劃仿真算法，????????????，結果符合預期，開心。
輸出結果5 總結
本文總結了在matlab的simulink中調用C語言進行仿真，但是還有很多問題沒有考慮在內，需要讀者進行舉一反三，如果有別的問題也可以進行在文章下方進行評論。
筆者能力和水平有限，文中難免有錯誤和紕漏之處，請大佬們不吝賜教；創(chuàng)作不易，如果本文幫到了您；如果本文幫到了您，請幫忙點個贊 ????????????；
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的神奇！C语言还可以这样用来仿真的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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