simulink中RBF神经网络用s-function的方法怎么写程序

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：

#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, &centers[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。