本文介绍了如何在这里matlab的simulink嵌入C语言进行多输入多输出模拟；matlab版本位2015b；
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1 s-function
S-function模块，位于Simulink/User-Defined Functions在模块库中，它可以很容易地调用matlab脚本，即.mc文件也可以用于后缀文件，但这是LEVEL-1的s-function，也就是说，单输入和单输出只能进行，对于LEVEL-单输入单输出参考《matlab 调用C程序simulink本文不再重复模拟，相关信息如下所示；
但有时需要多输入多输出，即MIMO然后需要系统LEVEL-2的s-function，所以这里需要使用S-Function Builder需要输入和输出的参数来自定义；
2 具体设置
首先拖拽S-Function Builder在模拟文件中，双击打开，具体属性如下图所示；
一般初级使用，这里有四个地方需要注意，已在上图中标注；
S-Function文件名，最终构建成功会生成相应名称的C文件；
根据需要设置输入输出设置S-Function以后会详细说明入口参数和返回参数；
设置完成后，需要构建并生成C文件；
修改相应文件，最后编译；
若编译成功，C程序已成功嵌入，可以在下面进行simulink仿真了；
以后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；
然后在输入输出选项下有相关端口的属性选项，具体如下；
Port name：用户自行填写端口名；
Dimensions：这里有两个选项：1-D和2-D；如果是1-D表示输入向量，2-D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添加了选项u0，u1，u2和t，添加这四个输入信号；
2.1.2 添加相应的输出信号
具体输出如下图所示；
2.2 构建 S-Function
设置成功后，具体信息如下图所示；
模块图标如下图所示；
从上图可以看出，设置已经完成，点击Build生成S-Function对应的C程序，包括；
sfun_myc.c；本文件还可修改输出；
sfun_myc_wrapper.c；本文件主要修改，具体分析如下；
文件列表如下图所示；
3 源码分析
3.1 sfun_myc.c
sfun_myc.c是软件自动生成的文件，源代码相对较长，长度较大，暂时不粘贴，主要分析其中几个主要函数；
在mdlOutputs函数每次采样点(sample time)它被调用一次，并介绍了我们以前定义的四个参数，以及需要输出的三个参数；
最后调用sfun_myc_Outputs_wrapper函数处理输入和输出，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
主要逻辑是在此函数中编写；源代码过长，占较大空间，暂时不粘贴，主要分析几个主要函数；
/* 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;
*/
可以看到上面的代码，u0为输入，y0和y1位输出；
在sfun_myc_Outputs_wrapper修改函数后，即可得到：
y = f ( x ) y=f(x)y=f(x)
这里测试梯形速度曲线，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 <= Ta){
y0[0] = 0.5*Am*T*T;
y1[0] = Am*T;
y2[0] = Am;
}else if(T<=(Ta Tm)){
y0[0] = 0.5*Am*Ta*Ta Vm*(T-Ta);
y1[0] = Vm;
y2[0] = 0;
}else if(T<=(Ta Tm Ta)){
y0[0] = 0.5*Am*Ta*Ta Vm*Tm 0.5*Am*(T-Ta-Tm)*(T-Ta-Tm);
y1[0] = Vm-Am*(T-Ta-Tm);
y2[0] = -Am;
}
<>}else{//三角形
Ta = sqrt(Pf/Am);
if(T
y0[0] = 0.5*Am*T*T;
y1[0] = Am*T;
y2[0] = Am;
}else{
y0[0] = 0.5*Am*Ta*Ta + 0.5*Am*(T-Ta)*(T-Ta);
y1[0] = Am*Ta - Am*(T-Ta);
y2[0] = -Am;
}
}
}
3.2 编译程序
编辑好相应的函数就可以开始编译程序；
在matlab终端输入以下指令；
mex sfun_myc.c sfun_myc_wrapper.c
0 warning 0 errors
如果出现以下提示：
=错误使用 mex
未找到支持的编译器或 SDK。您可以安装免费提供的 MinGW-w64 C/C++ 编译器；请参阅安装 MinGW-w64 编译器。如需更多选项，请参阅http://www.mathworks.com/support/compilers/R2015b/win64.html。=
则需要先根据提示安装相应的编译器。
4 相关测试
仿真的框图如下所示；
写的是一个梯形曲线规划，😄😄😄，结果符合预期，开心。
5 总结
本文总结了在matlab的simulink中调用C语言进行仿真，但是还有很多请问没有考虑在内，需要读者进行举一反三，如果有别的问题也可以进行在文章下方进行评论，或者私信我。
笔者能力和水平有限，文中难免有错误和纰漏之处，请大佬们不吝赐教；
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