在Matlab中如何建立连续时间系统模型，并使用香农采样定理进行离散化仿真？请结合Simulink详细说明。

在Matlab中建立连续时间系统模型并进行离散化仿真的过程涉及多个步骤，这些步骤可以在《Matlab仿真实验：从控制系统到离散系统仿真》中找到详细的指导。首先，需要确定系统的传递函数，这通常是通过系统的数学描述得到的。假设有一个连续时间系统的传递函数为：

参考资源链接：[Matlab仿真实验：从控制系统到离散系统仿真](https://wenku.csdn.net/doc/808ddrwh53?spm=1055.2569.3001.10343)

$$ G(s) = \frac{num(s)}{den(s)} $$

其中，num(s)和den(s)分别代表分子和分母多项式。在Matlab中，可以通过创建分子和分母向量来定义这个传递函数，例如：

    num = [1]; % 分子系数
    den = [1, 2, 1]; % 分母系数，对应于s^2 + 2s + 1
    G = tf(num, den);

接下来，利用香农采样定理，我们可以确定适当的采样频率来将连续系统转换为离散系统。根据香农定理，为了避免混叠现象，采样频率应至少为信号最高频率成分的两倍。在Matlab中，可以使用`c2d`函数将连续系统模型G(s)转换为离散模型G(z)，其中z变换是基于指定的采样时间Ts：

    Ts = 0.1; % 假设采样时间为0.1秒
    Gz = c2d(G, Ts, 'zoh'); % 使用零阶保持方法进行离散化

在Simulink中，可以使用连续时间系统的传递函数模块构建控制模型，并通过模拟采样器和保持器模块来实现离散化。为了仿真，我们创建一个新的Simulink模型，并添加Step输入模块、传递函数模块、采样器模块、保持器模块和Scope输出模块。将连续时间传递函数G(s)拖拽到Simulink模型中，并根据需要设置其参数。然后，添加一个采样器模块，并将其采样时间设置为Ts，保持器模块也应该相应设置以保持离散化的完整性。

完成模型的搭建后，运行仿真并观察Scope输出，比较连续系统与离散系统的响应。通过改变采样时间Ts，可以进一步研究采样率对系统性能的影响。

此过程不仅涉及理论知识，还要求实验者通过实际操作加深理解。对于希望进一步掌握Matlab在控制系统设计和分析中的应用的用户来说，《Matlab仿真实验：从控制系统到离散系统仿真》是宝贵的资源，它详细介绍了如何利用Matlab工具来解决实际问题。

参考资源链接：[Matlab仿真实验：从控制系统到离散系统仿真](https://wenku.csdn.net/doc/808ddrwh53?spm=1055.2569.3001.10343)