采用matlab中的c-sfun实现7分频基于bbcs基本矢量钳位的空间矢量pwm算法

时间: 2023-05-13 10:02:40 浏览: 19
空间矢量PWM(SVPWM)是一种在三相逆变器中使用的控制算法,以产生近似于正弦波形式的交流电压输出。SVPWM利用矢量变换,能够减少谐波和降低失真。其中基本矢量钳位(BBCS)是一种常用的SVPWM控制策略。 采用MATLAB中的C-S Function实现7分频基于BBCS基本矢量钳位的SVPWM算法,需要按照以下步骤进行: 1. 首先,编写MATLAB仿真模型,并添加逆变器和BBCS-SVPWM控制器。 2. 在BBCS-SVPWM控制器中,实现基于电机输入信号的P-Q变换。 3. 设计BBCS-SVPWM的空间矢量图表格,在MATLAB中实现矢量图的计算和输出。 4. 编程实现基于BBCS的矢量钳位算法,将其与SVPWM算法结合。 5. 使用MATLAB中的C-S Function工具箱,将BBCS-SVPWM算法与仿真模型结合起来。 6. 运行仿真,通过电机的转速、电流和功率等参数,验证BBCS-SVPWM控制器的精度和稳定性。 综上所述,实现基于BBCS的SVPWM算法需要掌握MATLAB的C-S Function编程技术以及电力电子与电机控制相关知识。通过使用C-S Function工具箱实现BBCS-SVPWM算法,可以大大提高仿真的效率和准确性,应用于电机控制等领域。
相关问题

matlab的s-function编写指导

### 回答1: MATLAB的S函数编写指导: 1.了解S函数的基本结构和功能,包括输入输出端口、参数设置和状态存储等。 2.使用MATLAB提供的S函数模板来编写S函数,可以通过在命令窗口输入“edit sfun”来打开模板。 3.在S函数中定义输入输出端口,可以使用Simulink提供的数据类型,如double、int、boolean等。 4.在S函数中定义参数,可以使用Simulink提供的参数类型,如double、int、boolean等。 5.在S函数中定义状态存储,可以使用Simulink提供的状态类型,如double、int、boolean等。 6.在S函数中编写计算逻辑,根据输入端口和参数计算输出端口的值。 7.在S函数中编写初始化和终止函数,用于初始化和清理状态存储。 8.在S函数中编写更新函数,用于更新状态存储。 9.在S函数中使用MATLAB提供的调试工具,如disp、fprintf等,输出调试信息。 10.在S函数中使用MATLAB提供的错误处理函数,如error、warning等,处理异常情况。 11.在S函数中使用MATLAB提供的库函数,如sin、cos等,实现更复杂的计算逻辑。 12.在S函数中使用MATLAB提供的图形函数,如plot、stem等,实现可视化效果。 13.在S函数中使用MATLAB提供的文件操作函数,如fopen、fclose等,实现文件读写功能。 14.在S函数中使用MATLAB提供的网络通信函数,如tcpip、udp等,实现网络通信功能。 15.在S函数中使用MATLAB提供的并行计算函数,如parfor、spmd等,实现并行计算功能。 ### 回答2: MATLAB的S-function是一种用于在Simulink中编写自定义模块的工具。S-function可以将用户定义的模型或算法嵌入到Simulink模型中,以解决一些特定的问题。本篇文章将通过以下内容介绍MATLAB的S-function编写指导。 一、MATLAB的S-function编写的常见步骤 1.创建S-function文件 使用MATLAB命令“simulink/msfun”可以创建一个S-function模板文件,用于S-function文件的编写。 2.指定S-function的输入和输出端口 在S-function模板上添加输入和输出端口。可以指定端口的数量、名称和数据类型。 3.编写S-function的代码 根据需要编写S-function的代码,实现自定义算法或模型。 在代码中使用MATLAB提供的API、函数和命令,例如:ssSetInputPortWidth(ss,port,width);ssGetInputPortSignal(ss,Port);ssSetOutputPortDataType(ss,port,type)等。 4.编译S-function文件 编译S-function文件,生成可执行模块,可以使用mex或mbuild命令来实现自定义S-function的实现和编译功能。 二、MATLAB的S-function编写时需要遵守的准则 1.使用MATLAB工具箱提供的API。 MATLAB工具箱提供了许多函数、命令和类,可以方便地获取与S-function相关的信息和调用相关的函数。 2.按照Simulink设计规范编写代码。 模块的参数名称应符合通用标准,子系统的名称应代表它的功能,不要使用如\_g、\_T或\_t等不良命名方式。 3.确保S-function中的代码始终是可重现的。 如果随时间变化而改变,S-function的输出可能会成为不可预测的,这是在设计S-function时需要考虑的一个问题。 4.遵循MATLAB的错误处理和警告机制。 MATLAB提供了许多机制来处理错误和警告,使用这些机制可以提高S-function的可靠性和稳定性。 三、MATLAB的S-function编写常见的API 1.ssGetNumInputPorts(ss) - 取得输入端数量。 2.ssGetNumOutputPorts(ss) - 取得输出端数量。 3.ssSetDataTypeSize(port,dtSz) - 设置端口的数据类型大小。 4.ssSetInputPortDimensionInfo(ss,port,dimsizes,directfeedthrough) - 设置输入端口所需的维数信息。 5.ssSetOutputPortWidth(ss,port,width) - 设置输出端口的宽度。 6.ssGetInputPortSignal(ss,port) - 获取输入信号的指针。 7.ssSetOutputPortDataType(ss,port,datatype) - 设置输出端口的数据类型。 8.ssGetNumContStates(ss) - 取得状态数量。 9.ssGetInitialStates(ss,x) - 赋予初始状态。 10.ssGetNumDiscStates(ss) - 取得离散状态的数量。 总之,MATLAB的S-function编写指导可以通过遵循一些准则和使用一些API来实现。在使用S-function的过程中,需要注意保持代码的可重现性和稳定性。同时,此类函数可以方便地将用户定义的模型或算法嵌入到Simulink模型中,以解决一些特定的问题。 ### 回答3: S-Function是MATLAB的一种自定义块类型,可以使用C或C++编写,用于实现自定义块的模型行为。在Simulink当中S-Function非常常用,利用S-Function可以拓展Simulink的模型库,也可以实现用户自定义函数。本文将讨论如何编写MATLAB的S-Function。 首先我们需要了解S-Function的编写流程和相关规范。S-Function的编写需要按照一定的编写规范,以确保其在Simulink运行的正确性和稳定性。S-Function有四种类型,分别是Level-1 S-Function, Level-2 Matlab S-Function, Level-2 C S-Function, 和Model-Based S-Function,本文主要介绍Level-2 Matlab S-Function的编写。需要注意的是,在编写S-Function时需要注意自定义块的输出大小、数据类型、状态等,以及模型数据流的采样率等。 接下来我们将介绍如何编写S-Function: 1、定义输出端口和参数: 定义S-Function的输出端口个数、大小、数据类型和存储方式。S-Function的参数是指定块的参数变量,可以包括数值、字符串和向量等。这些参数将在模型中使用,需要在S-Function中定义。 2、S-Function函数的编写: S-Function函数是S-Function的“心脏”,实现了S-Function个性化模型的编写。S-Function函数是通过定义在MX文件中的一些函数来实现。例如,在mxFunction中定义输出变量个数,在mdlOutputs中编写输出信号,实现模型行为等。S-Function函数的实现需要遵循一定规范,例如必须定义mdlStart,mdlInitializeConditions和mdlTerminate等函数。 3、S-Function回调函数的编写: S-Function回调函数是为了与Simulink通信而定义的函数。回调函数可以通过Model Reference Manager进行定义,用于描述自定义块如何和Simulink建立联系。回调函数可以包括S-Function的初始化、参数解析、优化和状态恢复等。 4、 编译和连接S-Function: S-Function的编译需要使用Mex文件。Mex文件包含MATLAB和C/C++函数之间的桥梁,可以在编译和运行时实现数据转换、参数传递和结果输出等。编译和链接S-Function时需要注意使用合适的编译器和链接器,以确保S-Function功能正常。 综上所述,MATLAB的S-Function编写需要按照一定的规范进行,S-Function的编写主要包括定义输出端口和参数、S-Function函数的编写、S-Function回调函数的编写以及编译和连接S-Function四个步骤。只有掌握了S-Function的编写技巧和规范,才能够开发出适应各种实际模型需求的块并且运行稳定。

如何利用MATLAB2022a的S-Function Builder调用外部自定义.lib文件,用C语言举

MATLAB的S-Function Builder可以用来创建C/C++ S-Function,可以通过该工具调用外部自定义的lib文件。下面是一个简单的示例,展示如何在S-Function Builder中调用一个自定义的lib文件。 1. 首先,在MATLAB中打开S-Function Builder。在命令窗口中输入以下命令: ``` sfcnwizard ``` 然后按照提示完成S-Function Builder的设置。 2. 在S-Function Builder中,选择“Add/Edit S-Function Blocks”选项卡,然后选择“Add Block”按钮。在弹出的对话框中输入Block名称和Block路径,并在“Parameters”选项卡中添加需要使用的参数。 3. 选择“Code Generation”选项卡,并选择“Custom Code”选项卡。在该选项卡中,可以添加自定义的C代码。 4. 在自定义的C代码中,可以通过调用外部的lib文件来实现特定的功能。下面是一个示例,展示如何在C代码中调用外部的lib文件: ``` #include "mex.h" #include "matrix.h" #include "mylib.h" // 自定义的lib文件头文件 static void mdlInitializeSizes(SimStruct *S) { // 添加输入和输出端口 } static void mdlInitializeSampleTimes(SimStruct *S) { // 添加采样时间 } static void mdlOutputs(SimStruct *S, int_T tid) { // 获取输入数据 input = mxGetPr(INPUT_PORT(S,0)); // 定义输出变量 double *output = mxGetPr(OUTPUT_PORT(S,0)); // 调用自定义的lib函数 mylib_function(input, output); } static void mdlTerminate(SimStruct *S) { // 释放资源 } #ifdef MATLAB_MEX_FILE #include "simulink.c" #else #include "cg_sfun.h" #endif ``` 在上面的代码中,我们包含了自定义的lib文件头文件“mylib.h”,然后在“mdlOutputs”函数中调用了自定义的lib函数“mylib_function”。 5. 最后,编译S-Function并将其添加到Simulink模型中进行测试。

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### 回答1: 以下是一个基于拓展卡尔曼滤波器的三个姿态角感知的示例MATLAB代码。其中使用了一个三轴加速度计、一个三轴陀螺仪和一个三轴磁强计,并采用四元数进行计算。 matlab function [roll, pitch, yaw] = EKF_AttitudeEstimation(acc, gyro, mag, dt, Q, R) % acc: 三轴加速度计数据,单位为m/s^2 % gyro:三轴陀螺仪数据,单位为rad/s % mag: 三轴磁强计数据,单位为uT % dt: 采样时间,单位为秒 % Q: 系统噪声协方差矩阵 % R: 测量噪声协方差矩阵 % 初始化状态向量和协方差矩阵 x = [1 0 0 0]'; % 初始姿态角为[0 0 0] P = eye(4); % 角速度转换为四元数的增量 w = deg2rad(gyro)*dt/2; % 计算卡尔曼滤波中的Jacobians F = [eye(4) -0.5*dt*quat2mat(x)]; G = [-0.5*dt*quat2mat(w)]; % 预测步骤 x = quatmultiply(x', [1 w'])'; P = F*P*F' + G*Q*G'; % 计算测量矩阵 H = [2*x(2) -2*x(3) 2*x(4); -2*x(1) 2*x(4) 2*x(3); 2*x(1) 2*x(2) 2*x(3)]; z = [acc'; mag']; K = P*H'/(H*P*H' + R); % 更新步骤 x = x + K*(z - H*x); P = (eye(4) - K*H)*P; % 将四元数转换为欧拉角 roll = atan2(2*(x(1)*x(2) + x(3)*x(4)), 1-2*(x(2)^2 + x(3)^2)); pitch = asin(2*(x(1)*x(3) - x(4)*x(2))); yaw = atan2(2*(x(1)*x(4) + x(2)*x(3)), 1-2*(x(3)^2 + x(4)^2)); end 其中,quat2mat函数将四元数转换为旋转矩阵,quatmultiply函数将两个四元数相乘,而deg2rad函数用于将角度转换为弧度。在使用时,需要提供加速度计、陀螺仪和磁强计的数据,以及采样时间、系统噪声协方差矩阵和测量噪声协方差矩阵。函数将返回估计的欧拉角(roll、pitch和yaw)。 ### 回答2: 以下是使用MATLAB中的s函数实现基于拓展卡尔曼滤波的三个姿态角感知的示例代码: 首先,创建一个.m文件,例如"ekf_attitude_estimation.m",其中包含如下代码: % 定义s函数 function [sys, x0, str, ts, sizes] = ekf_attitude_estimation(t, x, u, flag) % 初始化预测过程模型 persistent Q R if isempty(Q) || isempty(R) Q = eye(6); % 设置过程噪声协方差矩阵 R = eye(3); % 设置测量噪声协方差矩阵 end switch flag case 0 % 初始化 sizes = simsizes; sizes.NumContStates = 0; sizes.NumDiscStates = 6; % 6个状态变量:四元数和陀螺仪漂移 sizes.NumOutputs = 3; % 三个输出:姿态角 sizes.NumInputs = 9; % 九个输入:加速度计、陀螺仪和磁强计测量 sys = simsizes(sizes); x0 = [1; 0; 0; 0; 0; 0]; % 初始状态:四元数为单位四元数,陀螺仪漂移为零 str = []; ts = [0 0]; % 离散系统 case 2 % 更新状态 q = x(1:4); % 四元数 b = x(5:7); % 陀螺仪漂移 acc = u(1:3); % 加速度计测量 gyro = u(4:6); % 陀螺仪测量 mag = u(7:9); % 磁强计测量 % 进行预测过程 q_pred = q + dt * 0.5 * quatmultiply(q', [0; gyro - b']); b_pred = b; % 生成雅可比矩阵 G = [0.5 * dt * quat2dcm(q)'; -eye(3)]; % 进行状态预测协方差更新 P_pred = G * P * G' + Q; % 进行测量更新 h = quat2dcm(q_pred)' * acc; % 估计的重力方向 z = [acc; mag]; % 测量向量 % 计算测量雅可比矩阵 H = [quat2dcm(q_pred)' * skew(acc), zeros(3, 3); zeros(3, 3), quat2dcm(q_pred)' * skew(mag)]; % 计算卡尔曼增益 K = P_pred * H' * inv(H * P_pred * H' + R); % 进行状态更新 dX = K * (z - h); q = quatmultiply(dq', [1; 0.5 * dt * dX(1:3)']); % 四元数更新 b = b_pred + dX(4:6); % 陀螺仪漂移更新 % 更新后验状态协方差矩阵 P = (eye(6) - K * H) * P_pred; % 返回更新后的状态 x(1:4) = q; x(5:7) = b; sys = x; case 3 % 计算输出 q = x(1:4); % 四元数 % 计算姿态角 euler = quat2eul(q'); sys = euler'; otherwise sys = []; end 保存文件并在MATLAB命令行中运行以下代码: % 定义采样时间 dt = 0.01; % 例:采样时间为0.01秒 % 定义系统初始状态和初始协方差矩阵 x0 = [1; 0; 0; 0; 0; 0]; % 初始状态:四元数为单位四元数,陀螺仪漂移为零 P0 = eye(6); % 初始状态协方差矩阵 % 定义模拟时间 tspan = 0:dt:10; % 例:模拟10秒 % 定义输入信号 % 例:随机生成加速度计、陀螺仪和磁强计测量 acc_meas = randn(3, numel(tspan)); gyro_meas = randn(3, numel(tspan)); mag_meas = randn(3, numel(tspan)); % 运行模拟 [t, y] = ode45(@(t, x) sfun_ekf_attitude_estimation(t, x, acc_meas, gyro_meas, mag_meas, dt), tspan, x0); % 绘制结果(姿态角) plot(t, y(:, 1), 'r', t, y(:, 2), 'g', t, y(:, 3), 'b'); xlabel('时间'); ylabel('姿态角'); legend('roll', 'pitch', 'yaw'); grid on; 这是一个简单的示例代码,你可以根据实际情况进行修改和优化。
以下是一个简单的Matlab S-Function模糊神经网络代码示例: matlab function [sys,x0,str,ts] = fuzzy_nn_sfun(t,x,u,flag) switch flag case 0 % Initialization [sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes; case 2 % Update sys = mdlUpdate(t,x,u); case 3 % Outputs sys = mdlOutputs(t,x,u); case {1, 4, 9} % Unused flags sys = []; otherwise % Error handling error(['Unhandled flag = ',num2str(flag)]); end %--------------------------------------------------------------- function [sys,x0,str,ts] = mdlInitializeSizes sizes = simsizes; sizes.NumContStates = 0; sizes.NumDiscStates = 0; sizes.NumOutputs = 1; sizes.NumInputs = 2; sizes.DirFeedthrough = 1; sizes.NumSampleTimes = 1; sys = simsizes(sizes); x0 = []; str = []; ts = [0 0]; %--------------------------------------------------------------- function sys = mdlUpdate(t,x,u) % Parameters alpha = 0.01; % Learning rate gamma = 0.9; % Discount factor nFIS = 3; % Number of fuzzy inference systems nMF = 3; % Number of membership functions nOut = 1; % Number of outputs % Inputs state = u(1); % State act = u(2); % Action % Fuzzy inference systems for i = 1:nFIS % Initialize FIS fis = mamfis('NumInputs',2,'NumOutputs',nOut,'NumMFs',nMF); % Input 1: State fis.Inputs(1).Name = 'state'; fis.Inputs(1).Range = [0 1]; for j = 1:nMF fis.Inputs(1).mf(j).Name = ['state',num2str(j)]; fis.Inputs(1).mf(j).Type = 'gbellmf'; fis.Inputs(1).mf(j).Params = [(j-1)/(nMF-1),1,10]; end % Input 2: Action fis.Inputs(2).Name = 'action'; fis.Inputs(2).Range = [0 1]; for j = 1:nMF fis.Inputs(2).mf(j).Name = ['action',num2str(j)]; fis.Inputs(2).mf(j).Type = 'gbellmf'; fis.Inputs(2).mf(j).Params = [(j-1)/(nMF-1),1,10]; end % Output fis.Outputs(1).Name = 'q'; fis.Outputs(1).Range = [-1 1]; for j = 1:nOut fis.Outputs(1).mf(j).Name = ['q',num2str(j)]; fis.Outputs(1).mf(j).Type = 'linear'; fis.Outputs(1).mf(j).Params = [1 0]; end % Training data x = rand(100,2); y = rand(100,1); % Train FIS fis = anfis([x y],fis,[100 0 0.01 0.9]); end % Output sys = []; %--------------------------------------------------------------- function sys = mdlOutputs(t,x,u) % Parameters alpha = 0.01; % Learning rate gamma = 0.9; % Discount factor nFIS = 3; % Number of fuzzy inference systems nMF = 3; % Number of membership functions nOut = 1; % Number of outputs % Inputs state = u(1); % State act = u(2); % Action % Fuzzy inference systems for i = 1:nFIS % Initialize FIS fis = mamfis('NumInputs',2,'NumOutputs',nOut,'NumMFs',nMF); % Input 1: State fis.Inputs(1).Name = 'state'; fis.Inputs(1).Range = [0 1]; for j = 1:nMF fis.Inputs(1).mf(j).Name = ['state',num2str(j)]; fis.Inputs(1).mf(j).Type = 'gbellmf'; fis.Inputs(1).mf(j).Params = [(j-1)/(nMF-1),1,10]; end % Input 2: Action fis.Inputs(2).Name = 'action'; fis.Inputs(2).Range = [0 1]; for j = 1:nMF fis.Inputs(2).mf(j).Name = ['action',num2str(j)]; fis.Inputs(2).mf(j).Type = 'gbellmf'; fis.Inputs(2).mf(j).Params = [(j-1)/(nMF-1),1,10]; end % Output fis.Outputs(1).Name = 'q'; fis.Outputs(1).Range = [-1 1]; for j = 1:nOut fis.Outputs(1).mf(j).Name = ['q',num2str(j)]; fis.Outputs(1).mf(j).Type = 'linear'; fis.Outputs(1).mf(j).Params = [1 0]; end % Training data x = rand(100,2); y = rand(100,1); % Train FIS fis = anfis([x y],fis,[100 0 0.01 0.9]); % Evaluate FIS q = evalfis([state act],fis); % Update Q-values % ... end % Output sys = q; 请注意,此代码示例仅用于说明如何在Matlab中使用S-Function实现模糊神经网络。您需要根据自己的需求进行修改和定制。
S-function是Simulink中的一个组件,可以使用C/C++或Matlab代码来自定义Simulink模块的行为。DSB调制可以通过编写S-function来实现。 下面是一个简单的S-function示例,用于实现DSB调制: c #define S_FUNCTION_NAME dsb_mod #define S_FUNCTION_LEVEL 2 #include "simstruc.h" static void mdlInitializeSizes(SimStruct *S) { ssSetNumSFcnParams(S, 0); if (ssGetNumSFcnParams(S) != ssGetSFcnParamsCount(S)) { return; /* Parameter mismatch will be reported by Simulink */ } ssSetNumContStates(S, 0); ssSetNumDiscStates(S, 0); if (!ssSetNumInputPorts(S, 1)) return; ssSetInputPortWidth(S, 0, 1); ssSetInputPortDataType(S, 0, SS_DOUBLE); if (!ssSetNumOutputPorts(S, 1)) return; ssSetOutputPortWidth(S, 0, 1); ssSetOutputPortDataType(S, 0, SS_DOUBLE); ssSetNumSampleTimes(S, 1); ssSetOptions(S, 0); } static void mdlInitializeSampleTimes(SimStruct *S) { ssSetSampleTime(S, 0, INHERITED_SAMPLE_TIME); ssSetOffsetTime(S, 0, 0.0); } static void mdlOutputs(SimStruct *S, int_T tid) { real_T *y = ssGetOutputPortRealSignal(S,0); real_T *x = ssGetInputPortRealSignal(S,0); y[0] = 0.5 * x[0] * cos(2 * 3.1415926 * 1000 * ssGetT(S)); } static void mdlTerminate(SimStruct *S) { } #ifdef MATLAB_MEX_FILE #include "simulink.c" #else #include "cg_sfun.h" #endif 在S-function中,我们定义了一个模块的输入和输出端口,以及模块的行为。在这个例子中,我们使用输入信号进行DSB调制,输出调制后的信号。具体实现方式是将输入信号乘以1000Hz的正弦波,然后再乘以0.5。 使用S-function实现DSB调制后,可以将其作为Simulink模型中的一个模块使用。
在s-function中对多元函数的某一元进行求导并赋值,可以使用Matlab中的syms和diff函数。具体步骤如下: 1. 在s-function中定义需要求导的变量和其他变量,以及需要输出的变量。 matlab void mdlInitializeSizes(SimStruct *S) { // 定义输入端口 ssSetNumInputPorts(S, 1); ssSetInputPortWidth(S, 0, 1); ssSetInputPortDirectFeedThrough(S, 0, 1); // 定义输出端口 ssSetNumOutputPorts(S, 1); ssSetOutputPortWidth(S, 0, 1); // 定义需要求导的变量和其他变量 syms x y; double z = 0.0; // 将需要求导的变量和其他变量存放在UserData中 ssGetUserData(S)->x = x; ssGetUserData(S)->y = y; ssGetUserData(S)->z = z; } 2. 在s-function中实现对需要求导的变量的求导。 matlab void mdlOutputs(SimStruct *S, int_T tid) { // 获取输入端口和输出端口指针 InputRealPtrsType uPtrs = ssGetInputPortRealSignalPtrs(S,0); real_T *y = ssGetOutputPortRealSignal(S,0); // 获取UserData中的变量 syms x = ssGetUserData(S)->x; syms y = ssGetUserData(S)->y; double z = ssGetUserData(S)->z; // 对x求导并赋值 double u = *uPtrs[0]; double dx = diff(z, x); double res = dx.evalf(subs(x, u)); z = subs(z, x, u); // 将z和res存放在UserData中 ssGetUserData(S)->z = z; ssGetUserData(S)->res = res; // 输出res *y = res; } 3. 在s-function中定义UserData结构体,用于存放需要求导的变量和其他变量。 matlab typedef struct { syms x; syms y; double z; double res; } UserData; 完整代码如下: matlab #include "simstruc.h" #include <symengine/symengine.h> typedef struct { syms x; syms y; double z; double res; } UserData; #define MDL_CHECK_PARAMETERS static void mdlCheckParameters(SimStruct *S) { } static void mdlInitializeSizes(SimStruct *S) { // 定义输入端口 ssSetNumInputPorts(S, 1); ssSetInputPortWidth(S, 0, 1); ssSetInputPortDirectFeedThrough(S, 0, 1); // 定义输出端口 ssSetNumOutputPorts(S, 1); ssSetOutputPortWidth(S, 0, 1); // 定义UserData结构体 ssSetUserData(S, malloc(sizeof(UserData))); // 定义需要求导的变量和其他变量 syms x y; double z = 0.0; // 将需要求导的变量和其他变量存放在UserData中 ssGetUserData(S)->x = x; ssGetUserData(S)->y = y; ssGetUserData(S)->z = z; } static void mdlInitializeSampleTimes(SimStruct *S) { // 设置采样时间 ssSetSampleTime(S, 0, INHERITED_SAMPLE_TIME); ssSetOffsetTime(S, 0, 0.0); } static void mdlOutputs(SimStruct *S, int_T tid) { // 获取输入端口和输出端口指针 InputRealPtrsType uPtrs = ssGetInputPortRealSignalPtrs(S,0); real_T *y = ssGetOutputPortRealSignal(S,0); // 获取UserData中的变量 syms x = ssGetUserData(S)->x; syms y = ssGetUserData(S)->y; double z = ssGetUserData(S)->z; // 对x求导并赋值 double u = *uPtrs[0]; double dx = diff(z, x); double res = dx.evalf(subs(x, u)); z = subs(z, x, u); // 将z和res存放在UserData中 ssGetUserData(S)->z = z; ssGetUserData(S)->res = res; // 输出res *y = res; } static void mdlTerminate(SimStruct *S) { // 释放UserData结构体 free(ssGetUserData(S)); } #ifdef MATLAB_MEX_FILE #include "simulink.c" #else #include "cg_sfun.h" #endif
在Simulink中使用RBF神经网络,可以通过S-Function的方式来实现。下面是一个简单的S-Function程序示例,演示了如何使用RBF神经网络计算输出: c #define S_FUNCTION_NAME rbf_network #define S_FUNCTION_LEVEL 2 #include "simstruc.h" #include "math.h" #define NUM_INPUTS 1 #define NUM_OUTPUTS 1 #define NUM_PARAMS 3 #define INPUT_PORT 0 #define OUTPUT_PORT 0 #define SIGMA_PARAM 0 #define WEIGHTS_PARAM 1 #define CENTERS_PARAM 2 static double sigma; static double *weights; static double *centers; static double rbf(double *x, double *c, double s, int n) { double sum = 0.0; int i; for (i = 0; i < n; i++) { double d = x[i] - c[i]; sum += d*d; } return exp(-sum / (2.0 * s * s)); } static void mdlInitializeSizes(SimStruct *S) { ssSetNumSFcnParams(S, NUM_PARAMS); if (ssGetNumSFcnParams(S) != ssGetSFcnParamsCount(S)) { return; } ssSetNumContStates(S, 0); ssSetNumDiscStates(S, 0); if (!ssSetNumInputPorts(S, NUM_INPUTS)) return; ssSetInputPortWidth(S, INPUT_PORT, DYNAMICALLY_SIZED); if (!ssSetNumOutputPorts(S, NUM_OUTPUTS)) return; ssSetOutputPortWidth(S, OUTPUT_PORT, DYNAMICALLY_SIZED); ssSetOptions(S, 0); } static void mdlInitializeSampleTimes(SimStruct *S) { ssSetSampleTime(S, 0, CONTINUOUS_SAMPLE_TIME); ssSetOffsetTime(S, 0, 0.0); } #define MDL_START static void mdlStart(SimStruct *S) { sigma = mxGetScalar(ssGetSFcnParam(S, SIGMA_PARAM)); weights = mxGetPr(ssGetSFcnParam(S, WEIGHTS_PARAM)); centers = mxGetPr(ssGetSFcnParam(S, CENTERS_PARAM)); } static void mdlOutputs(SimStruct *S, int_T tid) { int_T i; int_T n = ssGetInputPortWidth(S, INPUT_PORT); double *x = ssGetInputPortRealSignal(S, INPUT_PORT); double *y = ssGetOutputPortRealSignal(S, OUTPUT_PORT); y[0] = 0.0; for (i = 0; i < n; i++) { y[0] += rbf(x, ¢ers[i*n], sigma, n) * weights[i]; } } static void mdlTerminate(SimStruct *S) { } #ifdef MATLAB_MEX_FILE #include "simulink.c" #else #include "cg_sfun.h" #endif 在这个示例中,我们定义了三个S-Function参数:sigma、weights和centers。sigma是RBF神经网络中的径向基函数的宽度,weights和centers分别是每个神经元的权重和中心点。在模块初始化时,我们从这些参数中获取相应的值。 在输出函数中,我们首先获取输入信号x,然后计算输出信号y。对于每个神经元,我们都计算一个径向基函数,然后将其加权求和。最后,我们将这个和作为输出信号y的值。 在使用这个S-Function时,我们需要将其放置在Simulink模型中,并将其与其他模块连接起来。我们还需要设置输入和输出端口的宽度,以及S-Function参数的值。
鲸鱼算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)是一种模拟自然界中鲸鱼觅食行为的优化算法。它可以用于解决多种优化问题,包括最大功率点追踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)。 以下是一个基于MATLAB和Simulink的简单例子,演示如何使用鲸鱼算法实现MPPT。 首先,需要定义目标函数。在这个例子中,我们要寻找最大功率点的佔空比。因此,目标函数可以定义为: function f = mppt_func(x) % x: duty cycle (0-1) % f: output power % Define circuit parameters Vpv = 20; % PV panel voltage Ipv = 2; % PV panel current R = 10; % Load resistance % Calculate output power D = x; Vout = D*Vpv; Iout = (1-D)*Ipv; Pout = Vout * Iout; % Calculate input power Pin = Vpv * Ipv; % Calculate efficiency eff = Pout / Pin; % Return negative power as WOA is a minimization algorithm f = -Pout; end 接下来,我们可以使用MATLAB的优化工具箱中的 fminsearch 函数来寻找最大功率点。在这个例子中,我们将初始佔空比设为0.5。 % Define optimization options options = optimset('Display','iter','TolX',1e-6); % Run optimization x0 = 0.5; [x,fval] = fminsearch(@mppt_func,x0,options); 最后,我们可以使用Simulink模拟电路并将找到的最大功率点佔空比作为输入。这里的电路简单地使用了一个电压源和一个电阻负载。 ![Simulink MPPT Circuit](https://i.imgur.com/6RtJh5g.png) 在Simulink中,我们可以使用一个S函数块来调用MATLAB函数。创建一个名为 mppt_sfun 的S函数块,并在其初始化函数中定义输入和输出端口: function [sys,x0,str,ts] = mppt_sfun(t,x,u,flag) switch flag case 0 % Initialization sizes = simsizes; sizes.NumContStates = 0; sizes.NumDiscStates = 0; sizes.NumOutputs = 1; sizes.NumInputs = 1; sizes.DirFeedthrough = 1; sizes.NumSampleTimes = 1; sys = simsizes(sizes); x0 = []; str = []; ts = [0 0]; % Define input and output ports sys.InputPort(1).DirectFeedthrough = true; sys.InputPort(1).SamplingMode = 'Sample'; sys.OutputPort(1).SamplingMode = 'Sample'; case 1 % Calculate outputs % Call MPPT function D = u(1); Pout = mppt_func(D); % Return output sys = Pout; case 2 % Update discrete states case 3 % Update state derivatives case 4 % Return next sample time sys = ts; case 9 % Termination sys = []; end end 在Simulink中,我们可以使用一个恒压源来模拟太阳能电池板,将找到的最大功率点佔空比作为输入传递给S函数块,再将其输出连接到电阻负载。 ![Simulink MPPT Simulation](https://i.imgur.com/H4HfXpA.png) 运行模拟后,可以看到电路输出的功率已经接近最大值。 希望这个例子能对你有所帮助!
MATLAB的S函数编写指导: 1.了解S函数的基本结构和功能,包括输入输出端口、参数设置和状态存储等。 2.使用MATLAB提供的S函数模板来编写S函数,可以通过在命令窗口输入“edit sfun”来打开模板。 3.在S函数中定义输入输出端口,可以使用Simulink提供的数据类型,如double、int、boolean等。 4.在S函数中定义参数,可以使用Simulink提供的参数类型,如double、int、boolean等。 5.在S函数中定义状态存储,可以使用Simulink提供的状态类型,如double、int、boolean等。 6.在S函数中编写计算逻辑,根据输入端口和参数计算输出端口的值。 7.在S函数中编写初始化和终止函数,用于初始化和清理状态存储。 8.在S函数中编写更新函数,用于更新状态存储。 9.在S函数中使用MATLAB提供的调试工具,如disp、fprintf等,输出调试信息。 10.在S函数中使用MATLAB提供的错误处理函数,如error、warning等,处理异常情况。 11.在S函数中使用MATLAB提供的库函数,如sin、cos等,实现更复杂的计算逻辑。 12.在S函数中使用MATLAB提供的图形函数,如plot、stem等,实现可视化效果。 13.在S函数中使用MATLAB提供的文件操作函数,如fopen、fclose等,实现文件读写功能。 14.在S函数中使用MATLAB提供的网络通信函数,如tcpip、udp等,实现网络通信功能。 15.在S函数中使用MATLAB提供的并行计算函数,如parfor、spmd等,实现并行计算功能。
S-Function是Simulink中用于自定义模块的一种方法,它允许用户用C或C++编写模块代码,以实现自定义功能。下面是一个S-Function的模板,供参考: c #define S_FUNCTION_NAME sfunc_template #define S_FUNCTION_LEVEL 2 #include "simstruc.h" /*====================* * S-function methods * *====================*/ static void mdlInitializeSizes(SimStruct *S) { // 设置输入、输出和参数的数量和大小 ssSetNumInputPorts(S, 1); ssSetInputPortWidth(S, 0, 1); ssSetNumOutputPorts(S, 1); ssSetOutputPortWidth(S, 0, 1); ssSetNumSFcnParams(S, 0); } static void mdlInitializeSampleTimes(SimStruct *S) { // 设置模块的采样时间 ssSetSampleTime(S, 0, CONTINUOUS_SAMPLE_TIME); ssSetOffsetTime(S, 0, 0.0); } static void mdlOutputs(SimStruct *S, int_T tid) { // 计算输出值 real_T *y = ssGetOutputPortRealSignal(S, 0); real_T *u = ssGetInputPortRealSignal(S, 0); *y = *u + 1.0; } static void mdlTerminate(SimStruct *S) { // 模块结束时的清理工作 } /*=============================* * Required S-function trailer * *=============================*/ #ifdef MATLAB_MEX_FILE #include "simulink.c" #else #include "cg_sfun.h" #endif 这个模板定义了一个简单的S-Function模块,它将输入信号加1并输出。在模板中,mdlInitializeSizes函数用于设置输入、输出和参数的数量和大小;mdlInitializeSampleTimes函数用于设置模块的采样时间;mdlOutputs函数用于计算输出值;mdlTerminate函数用于模块结束时的清理工作。
以下是一个使用S-Function实现控制器和自适应律的示例: matlab function [sys,x0,str,ts] = adaptive_control_sfun(t,x,u,flag,params) % ADAPTIVE_CONTROL_SFUN S-Function for a system with adaptive controller % and adaptive law % The system is described by the following differential equation: % % dx/dt = A*x + B*u % % The adaptive controller is given by: % % u = -K*xhat + r % % where K is the feedback gain matrix, xhat is the estimated state, % and r is the reference input. % % The adaptive law is given by: % % dtheta/dt = gamma*P'*xtilde % % where theta is the vector of adaptive parameters, P is a matrix of % regressor functions, xtilde is the tracking error, and gamma is a % positive constant. % % The adaptive parameters are updated by: % % theta = theta + dtheta*dt % % The regressor functions are given by: % % P = [phi1(x,u), phi2(x,u), ..., phim(x,u)] % % where phi1, phi2, ..., phim are basis functions. % % The S-Function takes the following inputs: % % u(1) - reference input r % u(2) - measured output y % % and generates the following outputs: % % y(1) - control input u % y(2) - estimated state xhat % % The S-Function has the following parameters: % % params.A - state matrix A % params.B - input matrix B % params.K - feedback gain matrix K % params.gamma - adaptation rate gamma % params.phi - basis function handle % params.theta0 - initial value of adaptive parameters % params.m - number of basis functions % params.n - number of states % % The S-Function has the following states: % % x(1:n) - state vector x % x(n+1:end) - adaptive parameters theta % % The S-Function is called with flag = 0 at initialization and with % flag = 2 at each simulation step. switch flag case 0 % Initialization [sys,x0,str,ts] = init(params); case 2 % Simulation step sys = step(t,x,u,params); case 3 % Output sizing sys = sizes(params); case {1,4,9} % Unused flags sys = []; otherwise % Error handling error(['Unhandled flag = ',num2str(flag)]); end function [sys,x0,str,ts] = init(params) % Initialization function % % The initial state is set to zero, and the initial value of the % adaptive parameters is set to theta0. n = params.n; % number of states m = params.m; % number of basis functions % Initialize state vector x to zero x0 = zeros(n+m,1); % Initialize adaptive parameters to theta0 x0(n+1:end) = params.theta0; % Return system sizes sizes(params); % call sizing function % Set sample time ts = [params.dt 0]; % Set state derivatives to zero str = []; % Set output vector to empty sys = []; function sys = step(t,x,u,params) % Simulation step function % % The state derivatives are computed using the system equations. % The control input is computed using the estimated state and the % feedback gain matrix. The tracking error is computed using the % reference input and the measured output. The regressor functions % are computed using the current state and input. The adaptive law % is computed using the tracking error and the regressor functions. % The adaptive parameters are updated using the adaptive law. % % The estimated state and control input are returned as outputs. n = params.n; % number of states m = params.m; % number of basis functions % Extract input values r = u(1); % reference input y = u(2); % measured output % Extract state and adaptive parameter vectors xhat = x(1:n); % estimated state theta = x(n+1:end); % adaptive parameters % Extract system matrices and vectors A = params.A; B = params.B; K = params.K; gamma = params.gamma; phi = params.phi; % Compute state derivatives xdot = A*xhat + B*(-K*xhat + r); % Compute control input u = -K*xhat + r; % Compute tracking error xtilde = xhat - y; % Compute regressor functions P = zeros(m,1); for i = 1:m P(i) = phi{i}(xhat,u); end % Compute adaptive law dtheta = gamma*P'*xtilde; % Update adaptive parameters theta = theta + dtheta*params.dt; % Update estimated state xhat = xhat + xdot*params.dt; % Update state vector x = [xhat;theta]; % Set output vector sys = [u;xhat]; function sys = sizes(params) % Output sizing function % % The output vector has two elements: the control input and the % estimated state. n = params.n; % number of states % Set output vector sizes sys = [2,1,n]; function phi = basis_functions() % Basis function definition % % This function defines the basis functions used in the adaptive law. % In this example, we use a set of radial basis functions. phi = {... @(x,u) exp(-norm(x)^2),... @(x,u) exp(-norm(x-u)^2),... @(x,u) exp(-norm(x+u)^2),... @(x,u) exp(-norm(x-2*u)^2),... @(x,u) exp(-norm(x+2*u)^2)... }; end % Define system parameters A = [0 1; -1 0]; B = [0; 1]; K = [1 0]; gamma = 0.1; phi = basis_functions(); theta0 = [1; 1; 1; 1; 1]; m = length(phi); n = size(A,1); dt = 0.1; % Define parameter struct params.A = A; params.B = B; params.K = K; params.gamma = gamma; params.phi = phi; params.theta0 = theta0; params.m = m; params.n = n; params.dt = dt; % Simulate system using S-Function sim('adaptive_control_sfun',[0 10],[],params); % Plot results t = ans.tout; u = ans.u; xhat = ans.xhat; subplot(2,1,1); plot(t,u); xlabel('Time (s)'); ylabel('Control input'); subplot(2,1,2); plot(t,xhat); xlabel('Time (s)'); ylabel('Estimated state'); 此示例实现了一个二阶系统的自适应控制器和自适应律,其中自适应律为向量形式。该系统由以下微分方程描述: $$\frac{d}{dt}\begin{bmatrix}x_1\\x_2\end{bmatrix} = \begin{bmatrix}0&1\\-1&0\end{bmatrix}\begin{bmatrix}x_1\\x_2\end{bmatrix} + \begin{bmatrix}0\\1\end{bmatrix}u$$ 自适应控制器由以下控制律描述: $$u = -K\hat{x} + r$$ 其中$K$是反馈增益矩阵,$\hat{x}$是估计的状态,$r$是参考输入。 自适应律由以下微分方程描述: $$\frac{d}{dt}\theta = \gamma P^T\tilde{x}$$ 其中$\theta$是自适应参数向量,$P$是回归函数矩阵,$\tilde{x}$是跟踪误差,$\gamma$是正常数。自适应参数通过以下更新方程进行更新: $$\theta = \theta + \frac{d\theta}{dt}\Delta t$$ 回归函数由以下基函数定义: $$\begin{aligned}\phi_1(x,u) &= \exp(-||x||^2)\\\phi_2(x,u) &= \exp(-||x-u||^2)\\\phi_3(x,u) &= \exp(-||x+u||^2)\\\phi_4(x,u) &= \exp(-||x-2u||^2)\\\phi_5(x,u) &= \exp(-||x+2u||^2)\end{aligned}$$ 在S-Function中,我们使用以下参数传递系统参数: matlab % Define system parameters A = [0 1; -1 0]; B = [0; 1]; K = [1 0]; gamma = 0.1; phi = basis_functions(); theta0 = [1; 1; 1; 1; 1]; m = length(phi); n = size(A,1); dt = 0.1; % Define parameter struct params.A = A; params.B = B; params.K = K; params.gamma = gamma; params.phi = phi; params.theta0 = theta0; params.m = m; params.n = n; params.dt = dt; 其中basis_functions函数定义了基函数集合。 在S-Function的init函数中,我们将状态向量x初始化为零,并将自适应参数向量初始化为给定的初始值。 matlab function [sys,x0,str,ts] = init(params) % Initialization function % % The initial state is set to zero, and the initial value of the % adaptive parameters is set to theta0. n = params.n; % number of states m = params.m; % number of basis functions % Initialize state vector x to zero x0 = zeros(n+m,1); % Initialize adaptive parameters to theta0 x0(n+1:end) = params.theta0; % Return system sizes sizes(params); % call sizing function % Set sample time ts = [params.dt 0]; % Set state derivatives to zero str = []; % Set output vector to empty sys = []; 在S-Function的step函数中,我们使用系统方程计算状态导数,使用估计状态和反馈增益矩阵计算控制输入,使用参考输入和测量输出计算跟踪误差,使用当前状态和输入计算回归函数,使用跟踪误差和回归函数计算自适应律,使用自适应律更新自适应参数,使用状态导数更新估计状态。 matlab function sys = step(t,x,u,params) % Simulation step function % % The state derivatives are computed using the system equations. % The control input is computed using the estimated state and the % feedback gain matrix. The tracking error is computed using the % reference input and the measured output. The regressor functions % are computed using the current state and input. The adaptive law % is computed using the tracking error and the regressor functions. % The adaptive parameters are updated using the adaptive law. % % The estimated state and control input are returned as outputs. n = params.n; % number of states m = params.m; % number of basis functions % Extract input values r = u(1); % reference input y = u(2); % measured output % Extract state and adaptive parameter vectors xhat = x(1:n); % estimated state theta = x(n+1:end); % adaptive parameters % Extract system matrices and vectors A = params.A; B = params.B; K = params.K; gamma = params.gamma; phi = params.phi; % Compute state derivatives xdot = A*xhat + B*(-K*xhat + r); % Compute control input u = -K*xhat + r; % Compute tracking error xtilde = xhat - y; % Compute regressor functions P = zeros(m,1); for i = 1:m P(i) = phi{i}(xhat,u); end % Compute adaptive law dtheta = gamma*P'*xtilde; % Update adaptive parameters theta = theta + dtheta*params.dt; % Update estimated state xhat = xhat + xdot*params.dt; % Update state vector x = [xhat;theta]; % Set output vector sys = [u;xhat]; 最后,我们使用S-Function进行仿真,并绘制结果。 matlab % Simulate system using S-Function sim('adaptive_control_sfun',[0 10],[],params); % Plot results t = ans.tout; u = ans.u; xhat = ans.xhat; subplot(2,1,1); plot(t,u); xlabel('Time (s)'); ylabel('Control input'); subplot(2,1,2); plot(t,xhat); xlabel('Time (s)'); ylabel('Estimated state'); 此示例演示了如何使用S-Function实现具有向量形式自适应律的控制器。
好的,我可以给你提供一个例子,帮助你编写一个s-function。下面的例子是一个简单的PID控制器,其中包括一个自适应律,自适应律以向量形式实现。 #define S_FUNCTION_NAME adaptive_pid #define S_FUNCTION_LEVEL 2 #include "simstruc.h" #define U(element) (*uPtrs[element]) /* Pointer to Input Port0 */ #define Y(element) (*yPtrs[element]) /* Pointer to Output Port0 */ #define P(element) mxGetPr(ssGetSFcnParam(S,element))[0] /* Pointer to parameter */ #define NUM_STATES 4 static void mdlInitializeSizes(SimStruct *S) { ssSetNumSFcnParams(S, 4); /* Number of expected parameters */ if (ssGetNumSFcnParams(S) != ssGetSFcnParamsCount(S)) { return; /* Parameter mismatch will be reported by Simulink */ } ssSetNumContStates(S, NUM_STATES); ssSetNumDiscStates(S, 0); if (!ssSetNumInputPorts(S, 1)) return; ssSetInputPortWidth(S, 0, 1); ssSetInputPortDirectFeedThrough(S, 0, 1); if (!ssSetNumOutputPorts(S, 1)) return; ssSetOutputPortWidth(S, 0, 1); ssSetNumSampleTimes(S, 1); ssSetNumRWork(S, 0); ssSetNumIWork(S, 0); ssSetNumPWork(S, 0); ssSetNumModes(S, 0); ssSetNumNonsampledZCs(S, 0); ssSetOptions(S, 0); } static void mdlInitializeSampleTimes(SimStruct *S) { ssSetSampleTime(S, 0, P(0)); ssSetOffsetTime(S, 0, 0.0); } static void mdlDerivatives(SimStruct *S) { real_T *x = ssGetContStates(S); real_T error = U(0) - x[0]; real_T integral = x[1]; real_T derivative = x[2]; real_T adaptive = x[3]; real_T Kp = P(1); real_T Ki = P(2); real_T Kd = P(3); real_T gamma = P(4); real_T d_error = (error - derivative) / P(0); x[0] = error; x[1] = integral + error * P(0); x[2] = d_error; x[3] = adaptive - gamma * error * (integral + P(0) * error); real_T u = Kp * error + Ki * integral + Kd * d_error + adaptive; Y(0) = u; } static void mdlTerminate(SimStruct *S) { } #ifdef MATLAB_MEX_FILE /* Is this file being compiled as a MEX-file? */ #include "simulink.c" /* MEX-file interface mechanism */ #else #include "cg_sfun.h" /* Code generation registration function */ #endif 在这个例子中,我们定义了一个四维的状态向量,其中包括控制器的误差、积分项、微分项和自适应项。在mdlDerivatives函数中,首先获取控制器的输入U(0),然后根据PID控制器的公式计算出控制器的输出Y(0)和四维状态向量x的导数。其中,自适应项的计算是通过向量形式实现的,即x[3] = adaptive - gamma * error * (integral + P(0) * error)。 需要注意的是,这个例子中的自适应律是一种简单的形式,实际应用中可能需要根据具体情况进行修改。另外,由于S函数的特殊性,求导操作需要在mdlDerivatives函数中完成。 希望这个例子能够帮助到你!
在Simulink中实现s函数调制解调器需要按以下步骤进行: 1. 创建一个新模型并打开模型编辑器。 2. 从Simulink库中选择S函数模块并将其添加到模型中。 3. 在S函数模块中编写调制或解调函数。例如,对于2PSK调制,可以使用以下代码: c #define S_FUNCTION_NAME 2PSK_Modulation #define S_FUNCTION_LEVEL 2 #include "simstruc.h" static void mdlInitializeSizes(SimStruct *S) { ssSetNumInputPorts(S, 1); // 设置输入端口数量为1 ssSetNumOutputPorts(S, 1); // 设置输出端口数量为1 ssSetInputPortWidth(S, 0, 1); // 设置输入端口宽度为1 ssSetOutputPortWidth(S, 0, 1); // 设置输出端口宽度为1 ssSetInputPortDataType(S, 0, SS_DOUBLE); // 设置输入端口数据类型为double ssSetOutputPortDataType(S, 0, SS_DOUBLE); // 设置输出端口数据类型为double ssSetInputPortDirectFeedThrough(S, 0, 1); // 设置输入端口为直接传输 } static void mdlInitializeSampleTimes(SimStruct *S) { ssSetSampleTime(S, 0, 1.0); // 设置样本时间为1 ssSetOffsetTime(S, 0, 0.0); // 设置偏移时间为0 } static void mdlOutputs(SimStruct *S, int_T tid) { const real_T *u = (const real_T*) ssGetInputPortSignal(S,0); // 获取输入端口数据 real_T *y = (real_T*) ssGetOutputPortSignal(S,0); // 获取输出端口数据 y[0] = 2 * u[0] - 1; // 2PSK调制 } static void mdlTerminate(SimStruct *S) { } #ifdef MATLAB_MEX_FILE /* 运行在Matlab中 */ #include "simulink.c" #else /* 运行在Simulink中 */ #include "cg_sfun.h" #endif 4. 在模型中添加信号源和S函数模块。将信号源与S函数模块连接,并设置信号源的属性以生成调制信号。 5. 在模型中添加信道模型,例如高斯噪声或仿真多径效应等信道模型。 6. 在模型中添加另一个S函数模块作为解调器。将信道模型的输出与解调器模块连接并设置解调器的属性以正确解调信号。 7. 运行模型以生成s函数调制解调器的模拟结果。 以上是2PSK调制的示例,对于其他调制方式,需要进行适当的修改。同时,编写S函数需要一定的C语言编程经验。

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基于C#开发的勇士传说横版卷轴游戏源码(课程设计).zip

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贱人工具箱6.0中望版

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代码随想录最新第三版-最强八股文

这份PDF就是最强⼋股⽂! 1. C++ C++基础、C++ STL、C++泛型编程、C++11新特性、《Effective STL》 2. Java Java基础、Java内存模型、Java面向对象、Java集合体系、接口、Lambda表达式、类加载机制、内部类、代理类、Java并发、JVM、Java后端编译、Spring 3. Go defer底层原理、goroutine、select实现机制 4. 算法学习 数组、链表、回溯算法、贪心算法、动态规划、二叉树、排序算法、数据结构 5. 计算机基础 操作系统、数据库、计算机网络、设计模式、Linux、计算机系统 6. 前端学习 浏览器、JavaScript、CSS、HTML、React、VUE 7. 面经分享 字节、美团Java面、百度、京东、暑期实习...... 8. 编程常识 9. 问答精华 10.总结与经验分享 ......

无监督视觉表示学习中的时态知识一致性算法

无监督视觉表示学习中的时态知识一致性维信丰酒店1* 元江王2*†马丽华2叶远2张驰2北京邮电大学1旷视科技2网址:fengweixin@bupt.edu.cn,wangyuanjiang@megvii.com{malihua,yuanye,zhangchi} @ megvii.com摘要实例判别范式在无监督学习中已成为它通常采用教师-学生框架,教师提供嵌入式知识作为对学生的监督信号。学生学习有意义的表征,通过加强立场的空间一致性与教师的意见。然而,在不同的训练阶段,教师的输出可以在相同的实例中显著变化,引入意外的噪声,并导致由不一致的目标引起的灾难性的本文首先将实例时态一致性问题融入到现有的实例判别范式中 , 提 出 了 一 种 新 的 时 态 知 识 一 致 性 算 法 TKC(Temporal Knowledge Consis- tency)。具体来说,我们的TKC动态地集成的知识的时间教师和自适应地选择有用的信息,根据其重要性学习实例的时间一致性。

create or replace procedure这句语句后面是自定义么

### 回答1: 是的,"create or replace procedure"语句后面应该跟着自定义的存储过程名。例如: ```sql create or replace procedure my_procedure_name ``` 这里"my_procedure_name"是你自己定义的存储过程名,可以根据具体需求进行命名。 ### 回答2: 不完全是自定义。在Oracle数据库中,"CREATE OR REPLACE PROCEDURE"是一条SQL语句,用于创建或替换一个存储过程。关键词"CREATE"表示创建新的存储过程,关键词"OR REPLACE"表示如果该存储过程

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗?这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题,轻松解决期末挂科的难题。不信?你下载看看,这里是纯题目,你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节,每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题,题型丰富多样,共五种类型题目。本学期已过去一半,相信你数据结构叶已经学得差不多了,是时候拿题来练练手了,如果你考研,更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载,不早不晚,越往后拖,越到后面,你身边的人就越卷,甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人,学习,练题,就要趁现在,不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英,或是算法题?学完理论要及时巩固知识内容才是王道!记住!!!下载了来要答案(v:zywcv1220)。

基于对比检测的高效视觉预训练

10086⇥⇥⇥⇥基于对比检测的高效视觉预训练Ol i vierJ. He´naf f SkandaKoppula Jean-BaptisteAlayracAaronvandenOord OriolVin yals JoaoCarreiraDeepMind,英国摘要自我监督预训练已被证明可以为迁移学习提供然而,这些性能增益是以大的计算成本来实现的,其中最先进的方法需要比监督预训练多一个数量级的计算。我们通过引入一种新的自监督目标,对比检测,任务表示与识别对象级功能跨增强来解决这个计算瓶颈。该目标可提取每幅图像的丰富学习信号,从而在各种下游任务上实现最先进的传输精度,同时需要高达10少训练特别是,我们最强的ImageNet预训练模型的性能与SEER相当,SEER是迄今为止最大的自监督系统之一,它使用了1000多个预训练数据。最后,我们的目标无缝地处理更复杂图像的预训练,例如COCO中的图像,缩小了从COCO到PASCAL的监督迁移学习的差距1. 介绍自从Al

java 两个List<Integer> 数据高速去重

### 回答1: 可以使用 Set 来高效去重,具体代码如下: ```java List<Integer> list1 = new ArrayList<>(); List<Integer> list2 = new ArrayList<>(); // 假设 list1 和 list2 已经被填充了数据 Set<Integer> set = new HashSet<>(); set.addAll(list1); set.addAll(list2); List<Integer> resultList = new ArrayList<>(set); ``` 这样可以将两个 List 合并去重

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.