神奇！C语言还可以这样用来仿真

前面的话

本文介绍如何在matlab的simulink中嵌入C语言进行多输入多输出的仿真；这样暂时脱离硬件平台的问题，快速验证算法的可行性，从而提高效率，总体来说，simulink挺香的，不过由于不可抗拒因素，在一些高校强行被ban，非常可惜，但是我相信我们最终会拥有比matlab更强大的软件。

目录

• 1 s-function

• 2 具体设置

• • 2.1 输入输出

  • 2.2 构建 S-Function

• 3 源码分析

• 4 相关测试

• 5 总结

1 s-function

S-function模块，位于Simulink/User-Defined Functions模块库中，它可以很方便的调用matlab脚本，即.m为后缀的文件，也可以调用c文件，进行多输入多输出(输入多个参数，返回多个参数)，即MIMO的系统；

那么就需要LEVEL-2的s-function，因此这里需要使用S-Function Builder来自定义需要输入的参数和输出的参数；

S-Function Builder 2 具体设置

首先拖拽S-Function Builder到仿真文件中，并双击打开，可以看到具体的属性如下图所示；

属性

一般初级的使用，这里有四个地方需要注意，已经在上图中标注出来；

1. S-Function文件名，最终构建成功会生成相应名称的C文件；

2. 输入输出的设置，根据需求设置S-Function的入口参数，和返回参数，后面会详细解释；

3. 完成设置之后需要进行构建，生成C文件；

4. 对相应文件进行修改，最终进行编译；

5. 如果编译成功的话，C程序就已经成功嵌入了，下面可以进行simulink仿真了；

后面将结合一个例子进行分析；

2.1 输入输出

首先设置文件名，本文设置为sfun_myc；

然后在输入和输出选项下有相关端口的属性选项，具体如下；

• Port name：端口名称，用户自己填写；

• Dimensions：数据的维度，这里有两种选项，分别是1-D和2-D；如果是1-D则表示输入向量，2-D则表示输入为矩阵；

• Rows：输入数据的行数；

• Columns：输入数据的列数；

• Complexity：输入的数据是实数还是复数，这里有real和complex这两个选项；

2.1.1 添加相应的输入信号

如下图所示；点击图标①，在Input ports的选项下，添加了u0，u1，u2和t，这四个输入信号的添加；

输入信号 2.1.2 添加相应的输出信号

输出具体如下图所示；

输出信号 2.2 构建 S-Function

设置成功之后，具体信息如下图所示；

文件列表

模块图标如下图所示；

从上面两图可以看出，已经设置完成，点击Build生成S-Function对应的C程序，包括；

• sfun_myc.c；在这文件中也可以进行对输出的修改；

• sfun_myc_wrapper.c；主要修改这个文件，下面具体再分析；

文件列表如下图所示；

文件列表 3 源码分析 3.1 sfun_myc.c

sfun_myc.c是软件自动生成的文件，源码相对较长，占较大篇幅，暂时不贴，主要分析其中几个主要的函数；在mdlOutputs函数会每过一个采样点（sample time）就被调用一次，在这里以及传入了我们之前定义好的四个参数，以及需要输出的三个参数；并且最终调用sfun_myc_Outputs_wrapper函数来处理输入和输出，具体如下所示；

static void mdlOutputs(SimStruct *S, int_T tid)
{
    const real_T   *u0  = (const real_T*) ssGetInputPortSignal(S,0);
    const real_T   *u1  = (const real_T*) ssGetInputPortSignal(S,1);
    const real_T   *u2  = (const real_T*) ssGetInputPortSignal(S,2);
    const real_T   *t  = (const real_T*) ssGetInputPortSignal(S,3);
    real_T        *y0  = (real_T *)ssGetOutputPortRealSignal(S,0);
    real_T        *y1  = (real_T *)ssGetOutputPortRealSignal(S,1);
    real_T        *y2  = (real_T *)ssGetOutputPortRealSignal(S,2);
    
    sfun_myc_Outputs_wrapper(u0, u1, u2, t, y0, y1, y2);
}

3.2 sfun_myc_wrapper.c

主要的逻辑是在这个函数中进行编写；源码太长，占较大篇幅，暂时不贴，主要分析其中几个主要的函数；

/* This sample sets the output equal to the input
      y0[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;
*/

上面的代码可以看到，u0为输入，y0和y1为输出；

在sfun_myc_Outputs_wrapper函数中进行修改，就可以得到：

这里用梯形速度曲线进行测试，具体如下；

/*
 * 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 input
      y0[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