S-函数的编写规则

matlab(Simulink)中S-function函数编写规则 <br />from :http://hi.baidu.com/arslong/blog/item/b256cd51b863122c43a75bdc.html<br /> <br /> <br />s函数是system Function的简称,用它来写自己的simulink模块。(够简单吧,^_^,详细的概念介绍大伙看帮助吧)可以用matlab、C、C++、Fortran、Ada等语言来写,这儿我只介绍怎样用matlab语言来写吧(主要是它比较简单)<br />    先讲讲为什么要用s函数,我觉得用s函数 阅读详情

S-函数使Simulink的功能大大扩充,除Mmatlab外,用户还可以用其他语言(C/C++/FORTRAN/Ada)编写实现算法,很强大的同时也对使用者提出了较高的要求。下面是编写S-函数的整个流程:

0 基础知识

(1)Simulink仿真过程

Simulnk仿真分为两步:初始化、仿真循环。仿真是由求解器控制的,求解器主要作用是:计算模块输出、更新模块离散状态、计算连续状态。求解器传递给系统的信息包括:时间、输入和当前状态。系统的作用:计算模块的输出、更新状态、计算状态导数,然后将这些信息传递给求解器。求解器和系统之间的信息传递是通过不同标志来控制的。

、


(2)S-函数控制流

(3)S-函数的几个概念

 

1)  直接馈通

在编写S-函数时,初始化函数中需要对sizes.DirFeedthrough 进行设置,如果输出函数mdlOutputs或者对于变采样时间的mdlGetTimeOfNextVarHit是输入u的函数,则模块具有直接馈通的特性sizes.DirFeedthrough=1;否则为0。

 

2)  采样时间

仿真步长就是整个模型的基础采样时间,各个子系统或模块的采样时间,必须以这个步长为整数倍。

连续信号和离散信号对计算机而言其实都是采样而来的,只是采样时间不同,连续信号采样时间可认为趋于0且基于微分方程,离散信号采样时间比较长基于差分方程。离散信号当前状态由前一个时刻的状态决定,连续信号可以通过微分方程计算得到。如果要将连续信号离散化还要考虑下信号能否恢复的问题,即香农定理。

 

采样时间点的确定:下一个采样时间=(n*采样间隔)+ 偏移量,n表示当前的仿真步,从0开始。

对于连续采样时间,ts可以设置为[0 0],其中偏移量为0;

对于离散采样时间,ts假设为[0.25 0.1],表示在S-函数仿真开始后0.1s开始每隔0.25s运行一次,当然每个采样时刻都会调用mdlOutPuts和mdlUpdate函数;

对于变采样时间,即离散采样时间的两次采样时间间隔是可变的,每次仿真步开始时都需要用mdlGetTimeNextVarHit计算下一个采样时间的时刻值。ts可以设置为[-2 0]。

对于多个任务,每个任务都可以以不同的采样速率执行S-函数,假设任务A在仿真开始每隔0.25s执行一次,任务B在仿真后0.1s每隔1s执行一次,那么ts设置为[0.25 0.1;1.0 0.1],具体到S-函数的执行时间为[0 0.1 0.25 0.5 0.75 1.0 1.1…]。

如果用户想继承被连接模块的采样时间,ts只要设置为[-1 0]。


1 S-函数的编写

1.1 S函数的输入输出参数含义

首先打开M-文件的模版函数:function[sys,x0,str,ts,simStateCompliance] = sfuntmpl(t,x,u,flag)

这个是无参的,如果有参数格式为:function[sys,x0,str,ts,simStateCompliance] = sfuntmpl(t,x,u,flag,p1,p2,...)


1.2 子函数的作用

(1)

function[sys,x0,str,ts,simStateCompliance]=mdlInitializeSizes
sizes = simsizes;
sizes.NumContStates  = 0;  %连续状态个数
sizes.NumDiscStates  = 0;  %离散状态个数
sizes.NumOutputs     = 0;  %输出个数
sizes.NumInputs      = 0;  %输入个数
sizes.DirFeedthrough = 1;  %是否直接馈通
sizes.NumSampleTimes = 1;  %采样时间个数,至少一个
sys = simsizes(sizes);     %将size结构传到sys中
x0  = [];                     %初始状态向量,由传入的参数决定,没有为空
str = [];
ts  = [0 0];                  %设置采样时间,这里是连续采样,偏移量为0
% Specify the blocksimStateCompliance. The allowed values are:
%    'UnknownSimState', < The defaultsetting; warn and assume DefaultSimState
%    'DefaultSimState', < Same sim state as abuilt-in block
%    'HasNoSimState',   < No sim state
%    'DisallowSimState' < Error out whensaving or restoring the model sim state
simStateCompliance = 'UnknownSimState';
 

(2)

functionsys=mdlGetTimeOfNextVarHit(t,x,u)
sampleTime = 1;    %  Example, set the next hit to be one secondlater.
sys = t + sampleTime;

 

(3)

functionsys=mdlOutputs(t,x,u)
sys = [];

 

(4)

function sys=mdlUpdate(t,x,u)
sys = [];

 

(5)


 
  1. functionsys=mdlDerivatives(t,x,u)
  2. sys = [];

 

(6)

functionsys=mdlTerminate(t,x,u)
sys = [];

 

2 实例解析

在编写S-函数之前要确定系统是否有状态变量、是连续还是离散状态以及输入输出个数、是否传入参数、采样时间等因素,针对不同的系统进行初始化、编写不同的子函数。

以matlab自带的限制积分函数程序limintm为例,讲解S-函数的编写。

Simulink系统:

S-函数设置:其中传入的参数2,3,2.5分别表示为积分上限、积分下限和初始积分条件。

输出图形:

S-函数分析:

<span style="font-size:18px;">function [sys,x0,str,ts,simStateCompliance]=limintm(t,x,u,flag,lb,ub,xi)
%传入的三个参数放在后面lb,ub,xi的位置
%LIMINTM Limited integrator implementation.
%   Example MATLAB file S-function implementing a continuous limited integrator
%   where the output is bounded by lower bound (LB) and upper bound (UB)
%   with initial conditions (XI).
%   
%   See sfuntmpl.m for a general S-function template.
%
%   See also SFUNTMPL.

% Copyright 1990-2009 The MathWorks, Inc.
% $Revision: 1.1.6.2 $

switch flag

%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% Initialization %
%%%%%%%%%%%%%%%%%%
case 0
[sys,x0,str,ts,simStateCompliance] = mdlInitializeSizes(lb,ub,xi);

%%%%%%%%%%%%%%%
% Derivatives %
%%%%%%%%%%%%%%%
case 1
sys = mdlDerivatives(t,x,u,lb,ub);

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% Update and Terminate %

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
case {2,9}
sys = []; % do nothing

%%%%%%%%%%
% Output %
%%%%%%%%%%
case 3
sys = mdlOutputs(t,x,u);

otherwise
DAStudio.error(‘Simulink:blocks:unhandledFlag’, num2str(flag));
end

% end limintm

%
%=============================================================================
% mdlInitializeSizes
% Return the sizes, initial conditions, and sample times for the S-function.
%=============================================================================
%
function [sys,x0,str,ts,simStateCompliance] = mdlInitializeSizes(lb,ub,xi)

sizes = simsizes;
sizes.NumContStates = 1;%1个连续状态,即积分状态
sizes.NumDiscStates = 0;
sizes.NumOutputs = 1;
sizes.NumInputs = 1;
sizes.DirFeedthrough = 0;
sizes.NumSampleTimes = 1;

sys = simsizes(sizes);
str = [];
x0 = xi; %积分状态初始条件‘
ts = [0 0]; % sample time: [period, offset]

% speicfy that the simState for this s-function is same as the default
simStateCompliance = ‘DefaultSimState’;

% end mdlInitializeSizes

%
%=============================================================================
% mdlDerivatives
% Compute derivatives for continuous states.
%=============================================================================
%
function sys = mdlDerivatives(t,x,u,lb,ub)

if (x <= lb & u < 0) | (x>= ub & u>0 )
sys = 0;
else
sys = u;
end

% end mdlDerivatives

%
%=============================================================================
% mdlOutputs
% Return the output vector for the S-function
%=============================================================================
%
function sys = mdlOutputs(t,x,u)

sys = x;

% end mdlOutputs
</span>

 

参考:

《基于MATLAB/Simulink系统仿真权威指南》





Simulink仿真入门到精通(十) S函数 Simulink仿真入门到精通(十) S函数10.1. S函数的概述10.2 S函数的类型10.3 S函数的要素10.4 S函数的组成及执行顺序10.5 使用不同的语言编写S函数10.5.1 Level1 M S函数 10.1. S函数的概述 S函数(System function)也称为Simulink中的系统函数,是用来描述模块的Simulink宏函数,支持M,C等多种语言。当Simulink默认提供的模块不能够满足用户的需求时,用户可以通过S函数自己打造一个模块,实现自定义的算法或期待的动作。也就是说 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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主要解决vnc-viewer灰屏,黑屏,鼠标大黑叉等现象,详细见文档。

S-Trees

A Strange Tree (S-tree) over the variable set Xn = {x1, x2, . . . , xn} is a binary tree representing a Boolean function f : {0, 1} n → {0, 1}. Each path of the S-tree begins at the root node and cons...

wu1997___的博客 327

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

R语言中的S3 泛型与方法

在 R 里面,有一些函数看起来“一个名字能干好多事”。比如你用 print() 打印一个向量,结果是直接输出数字;用 print() 打印一个数据框,它会自动排成表格;而打印线性模型(lm),它会显示系数和统计结果。为什么同一个函数会有不一样的行为呢?这就是 泛型函数(generic function) 在发挥作用。泛型函数本身并不干具体的活,它只是一个“分派员”。当你调用它时,它会先看看你给的对象是什么类型(类 class),然后把任务交给专门为这个类写好的方法函数去执行。

longnian01的博客 516

B - S-Trees

题目: A Strange Tree (S-tree) over the variable set Xn = {x1,x2,...,xn} is a binary tree representing a Boolean function f:{0,1}-&gt;{0,1}. Each path of the S-tree begins at the root node and consists ...

titi2018815的博客 288
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cppstdy
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