近期在学习电机的智能控制，里面用到了Matlab中的S函数，在此先对S-function做一个小结。
S-function模块，位于Simulink/User-Defined Functions模块库中，S-function模块及其对话框如下图所示：
S-function name:填入S-function的函数名称，这样就建立了S-function模块与M文件形式的S-function之间的对应关系，单机后面的Edit可以打开S-function的M文件的编辑窗口。
S-function parameters：填入S-function需要输入的外部参数的名称，如果有多个变量的话，中间用逗号隔开，如a,b,c.
S-function modules:只有S-function是用C语言编写并用MEX工具编译的C MEX文件时，才需要填写该参数。
设置完这些参数后，S-function模块就成为了一个具有指定功能的模块，它的功能取决于S-function的内容，也可对内容修改进而改变模块功能。
编写M文件S-function
在目录toolbolsimulinkblocks中给出了M文件S-function的模板sfuntmpl.m,我电脑上的路径如下图所示：
该模板由一个主函数和六个子函数组成，每个子函数对应一个特定的flag值。主函数通过flag的值分别调用不同的子函数。在仿真期间，这些子函数被S-function以回调程序的方式调用，执行S-function所需的任务。
学习S-function最直接有效的方法就是学习S-function范例，下面是我详细分析的sfuntmpl.m模板代码内容：
function [sys,x0,str,ts,simStateCompliance] = sfuntmpl(t,x,u,flag)%主函数%主函数包含四个输出：% sys数组包含某个子函数返回的值% x0为所有状态的初始化向量% str是保留参数，总是一个空矩阵% Ts返回系统采样时间%函数的四个输入分别为采样时间t、状态x、输入u和仿真流程控制标志变量flag%输入参数后面还可以接续一系列的附带参数simStateComplianceswitch flag, case 0, [sys,x0,str,ts,simStateCompliance]=mdlInitializeSizes; case 1, sys=mdlDerivatives(t,x,u); case 2, sys=mdlUpdate(t,x,u); case 3, sys=mdlOutputs(t,x,u); case 4, sys=mdlGetTimeOfNextVarHit(t,x,u); case 9, sys=mdlTerminate(t,x,u); otherwise DAStudio.error('Simulink:blocks:unhandledFlag', num2str(flag));end%主函数结束%下面是各个子函数，即各个回调过程function [sys,x0,str,ts,simStateCompliance]=mdlInitializeSizes%初始化回调子函数%提供状态、输入、输出、采样时间数目和初始状态的值%初始化阶段，标志变量flag首先被置为0，S-function首次被调用时%该子函数首先被调用，且为S-function模块提供下面信息%该子函数必须存在sizes = simsizes;%生成sizes数据结构，信息被包含在其中sizes.NumContStates = 0;%连续状态数，缺省为0sizes.NumDiscStates = 0;%离散状态数，缺省为0sizes.NumOutputs = 0;%输出个数，缺省为0sizes.NumInputs = 0;%输入个数，缺省为0sizes.DirFeedthrough = 1;%是否存在直馈通道，1存在，0不存在sizes.NumSampleTimes = 1;%采样时间个数，至少是一个sys = simsizes(sizes);%返回size数据结构所包含的信息x0 = [];%设置初始状态str = [];%保留变量置空ts = [0 0];%设置采样时间simStateCompliance = 'UnknownSimState';function sys=mdlDerivatives(t,x,u)%计算导数回调子函数%给定t,x,u计算连续状态的导数，可以在此给出系统的连续状态方程%该子函数可以不存在sys = [];%sys表示状态导数，即dxfunction sys=mdlUpdate(t,x,u)%状态更新回调子函数%给定t、x、u计算离散状态的更新%每个仿真步内必然调用该子函数，不论是否有意义%除了在此描述系统的离散状态方程外，还可以在此添加其他每个仿真步内都必须执行的代码sys = [];%sys表示下一个离散状态，即x(k+1)function sys=mdlOutputs(t,x,u)%计算输出回调函数%给定t,x,u计算输出，可以在此描述系统的输出方程%该子函数必须存在sys = [];%sys表示输出，即yfunction sys=mdlGetTimeOfNextVarHit(t,x,u)%计算下一个采样时间%仅在系统是变采样时间系统时调用sampleTime = 1; %设置下一次采样时间是在1s以后sys = t + sampleTime;%sys表示下一个采样时间点function sys=mdlTerminate(t,x,u)%仿真结束时要调用的回调函数%在仿真结束时，可以在此完成仿真结束所需的必要工作sys = [];S-function应用实例
用S-function实现Gain增益模块，即对输入信号进行放大。
(1)首先将模板文件sfuntmpl.m另存为Gain.m,修改主函数，增加新的参数gain,修改函数名为Gain:
(2)增益参数是用来计算输出值的，所以需要对mdlOutput的调用进行修改：
(3)修改mdlInitializeSizes初始化回调子函数：
(4)修改mdlOutput输出子函数：
(5)保存Gain.m，并建立如下图所示的系统模型，对余弦信号的幅值放大gain倍。在S-function模块的参数对话框中设置S-function parameter 为3（该设置即为外部输入gain的大小）
完整代码如下所示：
function [sys,x0,str,ts,simStateCompliance] = Gain(t,x,u,flag,gain)switch flag, case 0, [sys,x0,str,ts,simStateCompliance]=mdlInitializeSizes; case 1, sys=mdlDerivatives(t,x,u); case 2, sys=mdlUpdate(t,x,u); case 3, sys=mdlOutputs(t,x,u,gain); case 4, sys=mdlGetTimeOfNextVarHit(t,x,u); case 9, sys=mdlTerminate(t,x,u); otherwise DAStudio.error('Simulink:blocks:unhandledFlag', num2str(flag));endfunction [sys,x0,str,ts,simStateCompliance]=mdlInitializeSizessizes = simsizes;sizes.NumContStates = 0;sizes.NumDiscStates = 0;sizes.NumOutputs = 1;sizes.NumInputs = 1;sizes.DirFeedthrough = 1;sizes.NumSampleTimes = 1; sys = simsizes(sizes);x0 = [];str = [];ts = [0 0];simStateCompliance = 'UnknownSimState';function sys=mdlDerivatives(t,x,u)sys = [];function sys=mdlUpdate(t,x,u)sys = [];function sys=mdlOutputs(t,x,u,gain)sys =gain*u;function sys=mdlGetTimeOfNextVarHit(t,x,u)sampleTime = 1; sys = t + sampleTime;function sys=mdlTerminate(t,x,u)sys = [];(6)运行仿真，仿真结果如下图所示蓝线为输入，黄线为输出，输出放大了3（gain）倍。
注：在参数gain的设置时，为了更直观的表达可以对S-function模块进行封装
右击S-function模块，选择Mask，Creat Mask...对模块进行封装，如下图所示：
进行参数设置，如下图所示：
对S-function的S-function parameter 选项重新设置，如下图所示：
S-function parameter 的名称要和封装模块中的参数名称一样，此例中都为gain。都设置完成后再次点击S-function函数Gain会弹出如下参数设置框：
把增益gain设置为5，仿真结果如下：
这样可以更方便的对增益参数gain进行设置。
以上就是Matlab S-function 函数的使用心得，要用好S-function还是要多编几个程序，孰能生巧。S-function是Simulink最具魅力的地方，结合了Simulink框图简洁的特点和编程灵活的有点，增强和扩展了Sinulink的强大机制。