在MATLAB调用Simulink模型时，如果您在MATLAB工作区域中看到了a、b、c、d等无效变量，并且它们的值分别为1、2、3、4，这可能是因为Simulink模型中存在不正确的导出设置。
当您在Simulink模型中导出数据时，Simulink会自动生成对应的MATLAB变量以供MATLAB环境使用。默认情况下，Simulink会自动导出模型中的信号和参数。这些导出的变量的名称通常以模型中的信号和参数名称作为前缀。
要解决此问题，您可以按照以下步骤进行操作：
打开Simulink模型。
在模型编辑器中，选择"File"（文件）
230821
生成代码可变参数接口：
https://blog.csdn.net/qq_36608205/article/details/128473911
https://ww2.mathworks.cn/help/simulink/ug/working-with-data-objects.html#buvhemb-3
https://ww2.mathworks.cn/help/simulink/ug/determine-where-to-store-data-for-simulink-models.html
https://ww2.mathworks.cn/help/simulink/slref/simulink.parameter.html
https://ww2.mathworks.cn/help/rtw/ug/use-parameter-objects-for-code-generation_zh_CN.html
比着下面这个实例练习一下
https://zhuanlan.zhihu.com/p/56892003
你如果用的simulink.corder生成的代码可以在simulink的model workspace内定义bus作为结构体的封装，在使用时在model explor内将对应模型的输入输出数据类型设置为结构体，同时设置export global，之后，在simulink输入输出端口同样设置数据类型为刚才设置的bus类型，即可。
关于包含头文件
https://ww2.mathworks.cn/help/simulink/slref/coder.cinclude_zh_CN.html
https://ww2.mathworks.cn/help/simulink/ug/integrate-ccode-ccaller_zh_CN.html
https://ww2.mathworks.cn/help/rtw/ug/use-parameter-objects-for-code-generation_zh_CN.html
https://blog.csdn.net/weixin_41695564/article/details/80751543?spm=1001.2101.3001.6661.1&utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-1-80751543-blog-127982031.235%5Ev38%5Epc_relevant_default_base&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-1-80751543-blog-127982031.235%5Ev38%5Epc_relevant_default_base&utm_relevant_index=1
使用Simulink从零构建一个控制系统模型【上】
https://www.zhihu.com/tardis/bd/art/633917431?source_id=1001
https://www.zhangshilong.cn/work/102027.html
https://ww2.mathworks.cn/help/releases/R2020a/simulink/ug/export-function-models.html
https://ww2.mathworks.cn/help/releases/R2020a/simulink/ug/create-export-function-model.html
对求解器进行设置，我们把求解器类型设置为定步长求解器，求解器设置为离散求解器，因为我们的计算机控制系统是一个离散的控制系统，并且我们的控制算法一般是通过定时中断和定时调度去完成的。我们把这个算法设置为10ms调度一次，接下来再去做一个代码生成设置，主要是把系统目标文件设置为grt.tlc，这个呢就是使用代码生成工具时使用simulink coder，
这两个文件都是系统目标文件，使用grt.tlc作为系统目标文件，生成的代码可以用作快速原型，而ert.tlc生成的代码可以用于嵌入式系统。
ert.tlc生成的是更高效的代码。
另外，grt中的g表示general
ert中的e表示embedded
grt一般用来做sil测试，主要考察生成软件的架构以及功能的正确性
ert则是针对嵌入式进行了优化的“嵌入式C语言”，可以这么理解，grt用来验证代码正确性，ert则是针对嵌入式器件对代码进行了相应的优化处理
我遇到下面这些问题的原因是生成代码配置错了。
经过很多探索，后来使用嵌入式c模块就好了。
Temp\cc1lzoWz.o:test_230fptr.rtP[.refptr.rtP]+0x0): undefined reference to `rtP'在生成的模型文件中添加
P rtP; // 230822 手动添加 undefined reference tortP’`
test_230829.c:(.bss+0x18): multiple definition of `rtY'; C:\Users\weiyo\AppData\Local\Temp\ccOePlmT.o:main.c:(.bss+0x18): first defined here重复定义问题，本身include的c文件已经定义了，所以在main.c文件中就不用再定义了。
对于引用了其他c文件的程序编译
gcc main.c simc/test_230829.c -o output如果只编译主文件会提示一些变量或者就够找不到。
Temp\ccEfu3Tl.o:main.c:(.rdata$.refptr.rtU[.refptr.rtU]+0x0): undefined reference to `rtU'常量模块引用参数时不支持bus类型
把优化部分的默认参数行为从内联改成可调就可以了。
想让simulink生成c后参数可以修改，应该注意什么
如果您希望在 Simulink 生成的 C 代码中能够修改参数，您需要注意以下几点：
使用可调节参数：在 Simulink 模型中，将需要修改的参数定义为可调节参数。可调节参数是一种在运行时可以修改的参数，可以使用 MATLAB Workspace、MATLAB 命令行或外部接口进行修改。在模型中使用可调节参数，而不是硬编码的常量，可以在生成的 C 代码中实现参数的修改。
参数标记为 tunable：在 MATLAB Function 块或其他相关模块中，将需要修改的参数标记为 tunable。这样做可以告诉代码生成器将参数作为可调节参数进行处理，并生成相应的接口和访问方法。
适当的存储类别和访问权限：确保为参数选择适当的存储类别和访问权限。存储类别和访问权限可以在模型的代码生成选项中进行设置。存储类别确定了参数在生成的 C 代码中的存储位置，而访问权限定义了参数在代码中的可见性和可访问性。
生成代码前的配置：在生成 C 代码之前，确保在模型的代码生成选项中进行适当的配置。您可以选择生成可修改参数的接口函数，以便在运行时修改参数。
运行时修改参数的机制：在生成的 C 代码中，您需要提供一种机制来实际修改参数。这可以通过与外部接口进行通信、使用命令行界面或通过其他方式实现。您可以根据应用场景选择适当的方法。
需要注意的是，确保在运行时修改参数时，对于实时系统或嵌入式平台，要谨慎评估性能和稳定性的影响。确保任何对参数的修改都不会导致系统不稳定或出现意外行为。
同时，请参考 Simulink 文档和代码生成选项中的相关说明，以获得更详细的指导和最佳实践。
请问如何在Simulink中将参数定义为可调节参数？
在 Simulink 中，您可以将参数定义为可调节参数，以便在生成的 C 代码中能够修改这些参数。以下是一种常见的方法：
通过将参数的 "Tunable" 属性设置为 "on"，Simulink 将识别该参数为可调节参数，并生成相应的接口和访问方法。这样，在生成的 C 代码中，您可以通过修改这些参数的值来实现动态的参数调整。
请注意，参数的可调节性仅在生成的 C 代码中有效。在模拟或仿真过程中，参数仍然按照初始值进行计算。
此外，请确保在模型的代码生成选项中启用了参数接口生成选项，以便生成适当的接口函数。您可以在 "Configuration Parameters"（配置参数）对话框的 "Code Generation"（代码生成）选项中进行设置。
sim函数的变量
[t,x,y]=sim(f1,tspan,options,ut)
其中f1为SIMULINK的模型名，tspan为仿真时间控制变量；参数options为模型控制
参数；ut为外部输入向量。https://ww2.mathworks.cn/help/simulink/ug/load-data-to-root-level-input-ports-1_zh_CN.html#bsuwoc1
模型的默认输入表达式为 [t,u]，默认输入格式为 Array。如果在 MATLAB 工作区中定义 t 和 u，只需选择配置参数
我的经验是，打开Solver Profiler , 从新跑一下模型，只跑很短的一段时间，Solver Profiler 会告诉你那一部分用时间最长，专注更新这一小部分，其他的不用管。
1.模型中有使用 MATLAB Function 模块。此时，每个步长在计算时都要调用 MATLAB 去解释执行。这大大降低了仿真速度，解决方法是尽可能改用 Fcn 模块。
2.模型中有以 MATLAB 文件编写的 S 函数。解决方法是将 MATLAB 文件编译为 MEX 文件。此外，如果可能，尽量使用 Simulink 内置的模块代替 S 函数。
3.过小的步长或采样时间。在仿真过程中，保持小步长对捕获重要事件非常重要，但同时，步长过小会产生不必要的输出点，并减慢仿真速度。
4.maximum step size设置太小。请尝试将该属性设置为auto。
5.您可能对精度要求过高。默认的relative tolerance是 0.1%，能满足一般需求。
6.时间跨度（总仿真时间）可能太长。建议缩短。
7.模型中有使用 Memory 模块。该模块会导致变量阶解算器在每个时间步长计算时，被重置回一阶。
8.模型中有使用 Extras 库，例如图形、自动调整、频谱分析。
9.模型中有使用 scope 模块，尽管其影响很可能非常小。
10.代数环，请参考之前发布的更为详细的说明。
11.请不要将白噪声模块接到积分器。对于连续系统，请使用带限制白噪声块。
12.模型的刚度很大，但您使用的是非刚性解算器。请尝试使用ode15s。
13.过零检测（zero crossing），可能导致模型在某些仿真时刻“卡住”。您可以禁用该检测。更为具体的说明，请在帮助文档中搜索zero crossing。
14.在 model configuration 中勾选 inline parameters，此时可以将所有参数内置，从而提高速度。
15.使用Simulink自带的加速功能。
16.如果模型非常复杂（涉及大量模型引用和子系统），并且涉及大量数据记录，则仿真速度也会受到影响。
可以尝试以下的方法：
把solver改成fixed time step，用ode4，stepsize先试试1e-3。然后把simscape的solver改成local solver，time step也先设成1e-3，选择backward Euler。用accelerator mode 跑。
s-function
https://zhuanlan.zhihu.com/p/23301801
怎能提升simulink的运行速度
ChatGPT
以下是提升Simulink运行速度的一些方法：
精简模型：删除不必要的模块和信号，简化模型结构，减少计算量。
合理设置模拟参数：通过调整模拟参数，如步长和仿真时间，可以减少计算时间。
使用代码生成：将模型转换为代码，可以加速模型运行。
使用多核处理器：如果计算机有多个核心，可以在Simulink中配置并行计算，以利用多核处理器的能力。
关闭不必要的功能：关闭不必要的功能，如绘图和数据记录等，可以提高运行速度。
使用加速器：Simulink提供了一些加速器，如硬件加速器和软件加速器，可以提高模型运行速度。
使用代码优化工具：使用代码优化工具可以优化生成的代码，减少计算量，从而提高运行速度。
https://blog.csdn.net/weixin_44182878/article/details/88710960
加速simulink模型的可能方案：
禁止报出小的量化错误
禁止数据输出
编译后使用
采样时间优化
研究滤波模型的输入输出
研究sim函数
在 Windows® 系统上，memory 函数可用于检查内存详细信息。要了解复制数组如何影响 Windows 系统的内存使用量，请在当前文件夹的一个文件中创建函数 memUsed。该函数调用 memory，以 MB 为单位返回您的 MATLAB 进程使用的内存量。
function y = memUsed
usr = memory;
y = usr.MemUsedMATLAB/1e6;
调用 `memUsed` 以显示当前内存使用量。
format shortG
memUsed
ans =
3966.1
创建一个 2000×2000 数值数组，并观察内存使用量的变化。该数组使用大约 32 MB 的内存。
A = magic(2000);
memUsed
ans =
3998.1
避免创建不必要的临时性数据副本，以显著减少所需的内存量。
避免创建大型临时变量，并在不再需要这些临时变量时清除它们。例如，以下代码创建由零组成的、存储为临时变量 A 的数组，然后将 A 转换为单精度：
A = zeros(1e6,1);
As = single(A);使用一个命令来执行两个操作可更高效地使用内存：
A = zeros(1e6,1,'single');使用 repmat 函数、数组预分配和 for 循环是处理非双精度数据而不需要内存中的临时存储的其他方法。
处理大型数据集时，注意 MATLAB 会创建输入变量的临时副本（如果被调用函数修改其值）。这会暂时使存储数组所需的内存翻倍，从而导致 MATLAB 在没有足够内存时生成错误。
在此情形下使用较少的内存的一种方法是使用嵌套函数。嵌套函数共享所有外部函数的工作区，为嵌套函数提供对其通常范围之外的数据的访问权。在如下示例中，嵌套函数 setrowval 可直接访问外部函数 myfun 的工作区，从而无需在函数调用中传递变量副本。当 setrowval 修改 A 的值时，它在调用函数的工作区中修改它。无需使用额外内存为所调用函数存储一个单独数组，且无需返回 A 的修改后的值：
function myfun
A = magic(500);
setrowval(400,0)
disp('The new value of A(399:401,1:10) is')
A(399:401,1:10)
function setrowval(row,value)
A(row,:) = value;
end
end增加可用内存量的一种简单方法是清除您不再使用的大型数组。
如果您的程序生成非常大量的数据，请考虑定期将数据写入磁盘。在保存该部分数据后，使用 clear 函数从内存中删除变量并继续生成数据。
当您重复或以交互方式处理非常大的数据集时，请首先清除旧变量以为新变量腾出空间。否则，MATLAB 需要等大小的临时存储才能覆盖此变量。例如，
a = rand(1e5);
b = rand(1e5);
Out of memory.
More information
clear a
a = rand(1e5); % New array
~~~<!--autointro-->strcmp函数有两个参数,最基本的,可以是两个字符串。如果两个字符串完全相同,返回逻辑1,否则返回逻辑0。
strcmp的两个参数也可以一个是字符串,另一个是元胞数组(多个字符串)。返回一个逻辑值数组,其中每项是元胞数组中的每个字符串与单独字符串的比较结果。
strcmp函数的两个参数也可以是相同尺寸的元胞数组,返回值是对应字符串的比较结果。
ismember可以分别比较字符串的各个字符。
将外部输入数据加载到模型 ‘test_230828’ 中的根级输入端口 test_230828/x 时出错。
原因:
错误使用 mian_230824
数据类型无效。该模型配置为从工作区加载其根级端口。这些外部输入具有数据类型 ‘double’。此数据类型与为此根级端口设置的数据类型 ‘int8’ 不一致。
建议的操作:
• 将输入数据的数据类型更改为类型 ‘int8’
• 关闭外部输入加载。 – 修复
调整输入端口的属性为double或者把输入数据类型设置为int8就可以了。
上两周整理笔记发现一些哲理性句子，想到了17年看的一部小说，想再看一遍，但苦于满屏的广告，太浪费时间了。于是花了几天时间写了一个爬虫把文章爬下来，看着舒服多了。下面是代码，请合理文明使用，不要用于非法用途。import jsonimport requests, randomfrom requests.exceptions import RequestExceptionimport reimport timeimport randomuser_agent = [ “Mozilla/5.0 (Win