# 使用C功能块将C代码集成到AnyMath模型中

此示例显示了使用C函数块将C代码集成到AnyMath模型中的各种方法。

在开始工作之前，我们将连接库以与MATLAB进行比较。:

使用宏 @__DIR__ 为了找出交互脚本所在的文件夹:

## 使用C功能块的基础知识

让我们来看看使用C函数块的简单示例，说明将C代码集成到AnyMath模型中的基础知识。

1. 处理多维信号，传递参数并使用#define指令

进入模型 cCodeIntegration_basics.engee 添加了C函数块，它在其输入端接收正弦信号。 in:

假设我们要增加正弦波的振幅 in 在 gain 一次，并将其移动一个量 bias. 也就是说，输出信号应由公式确定 out = gain * in + bias.

让我们转到C函数块的设置，在选项卡中的位置 Ports 我们将熟悉块的输入和输出的定义。 这是源代码变量与C功能块的端口相关联的地方。:

1. 标量变量 x 像 double 与第一输入端口通信 in;
2. 向量(3个元素)变量 y 像 double 与所述第一输出端口连通 out.

阵列 gain 它也在C函数块（选项卡）的设置中定义 Parameters):

值得注意的是，将变量作为参数传递后，它变成:

1. 全球至 gain 您可以从源代码编辑器的任何选项卡访问它。;
2. 用限定符 const -尝试更改值时 gain 将收到错误。

位移量 bias 由标识符确定 #define bias，这是在选项卡中设置 Build options:

在此示例中，偏移量为 5.

我们去弗拉卡吧 Main 设置C函数块并单击"编辑源代码"按钮。 在打开的源代码编辑器中，在选项卡上 OutputCode 给出了在模型计算的每一步执行的代码。:

在循环中 for （对于三个输出信号中的每一个）在模型计算的每个步骤中，变量的值被确定 y.

让我们为系统建模:

关闭模型:

导入模拟结果:

让我们建立一个图表:

2. 使用整数数据类型和静态变量

在模型中 cCodeIntegration_integers.engee 使用C函数块，我们实现一个简单的计数器，其输出将是一个正整数，指示当前迭代的数量。:

让我们分析一下选项卡的内容 Ports 和 Build Options 在C功能块设置:

C函数块中整数数据类型的名称根据[头文件]设置（https://ru.wikipedia.org/wiki/Stdint.h ） <stdint.h> C语言的标准库。 此文件附加在该行中 Headers 标签 Build options.

在标签中 Ports 一个无符号的64位变量绑定。 out （类型设置为 uint64_t 而不是 long，见上一段关于 <stdint.h>）的源代码与C函数块的第一个输出端口。

在标签中 Output code C函数块的源代码的编辑器显示了在模拟的每个步骤中执行的代码。:

静态变量 counter 在仿真的第一步，它被初始化为0，之后，在每次迭代中，它的值增加 1 并被赋值给一个变量 out.

让我们为系统建模:

关闭模型:

导入模拟结果:

让我们建立一个图表:

有关源代码编辑器选项卡的用途、构建功能和可用数据类型的更多详细信息，请参阅[文档](https://engee.com/helpcenter/stable/base-lib-user-defined-function/c-function.html ）AnyMath。

## 集成外部源代码

设置任务

让我们考虑一个更有趣的工程问题。

假设考虑到测量噪声，我们需要控制二阶的稳定对象，该对象受外部扰动的影响。 因此，我们将需要解决过滤控制对象的输出信号的问题，幸运的是，AnyMath有一个非常适合这个的工具！

在档案中 alphabetafilter.c 和 alphabetafilter.h 提出了[alpha-beta过滤器]的实现（https://en.wikipedia.org/wiki/Alpha_beta_filter ）在C语言中。

文件内容 alphabetafilter.c:

```C
#include "alphabetafilter.h"
#include <math.h>

double dt = 0.01;
static double xk_1, vk_1;

Parameters determineAlphaBeta(double processNoiseVariance, double measurementNoiseVariance)
{
double lambda, r;
Parameters p;

lambda = (processNoiseVariance * pow(dt, 2)) / measurementNoiseVariance;
r = (4 + lambda - sqrt(8 * lambda + pow(lambda, 2))) / 4;

p.alpha = 1 - pow(r, 2);
p.beta = 2 * (2 - p.alpha) - 4 * sqrt(1 - p.alpha);

return p;

}

double alphaBetaFilter(double value, Parameters p)
{
double xk, vk, rk;

xk = xk_1 + (vk_1 * dt);
vk = vk_1;

rk = value - xk;

xk += p.alpha * rk;
vk += (p.beta * rk) / dt;

xk_1 = xk;
vk_1 = vk;

return xk;

}

void initializeStaticVariables()
{
xk_1 = 0;
vk_1 = 0;
}
```

文件内容 alphabetafilter.h:

```C
typedef struct {
double alpha;
double beta;
} Parameters;

Parameters determineAlphaBeta(double, double);
double alphaBetaFilter(double, Parameters);
void initializeStaticVariables();
```

我们将此源代码集成到我们的AnyMath模型中。

模型分析

模型 cCodeIntegration_source.engee:

该模型由:

1. 管理对象 Plant
2. 实现二阶PID控制器的子系统 Controller;
3. 块带限白噪声 ProcessNoise 和 MeasurementNoise 模拟外部冲击和测量噪声;
4. C功能块 Filter，其中实现了alpha-beta过滤器。

参数 Sample Time 街区 Filter 等于模型求解器的步骤 Ts:

让我们分析一下选项卡的内容 Build options 块设置 Filter:

在此选项卡的行中:

• Source files -源代码文件已连接 alphabetafilter.c;
• Iinclude directories -设置包含头文件的文件夹的路径。;
• Headers -头文件已连接 alphabetafilter.h.

在标签中 Ports 源代码变量与块的输入和输出端口相关联。 Filter.

块的源代码中 Filter 在标签上 OutputCode 给出了循环执行的代码:

在模型计算的每个步骤中，函数按顺序调用 determineAlphaBeta() 和 alphabetafilter()，之后将过滤后的值保存到变量中 out 对应的输出端口 x 街区 Filter.

运行模拟

让我们为系统建模:

关闭模型:

模拟结果

导入模拟结果:

让我们建立一个图表:

## 静态和动态库的集成

设置任务

源代码通常不是显式提供的，而是作为静态或动态库的一部分提供的。 具有C API接口的库与外部源代码一样容易地集成到AnyMath模型中！

编译一个静态(alphabetafilter.a）和动态（alphabetafilter.so)文件库 alphabetafilter.c 和 alphabetafilter.h 使用 MakeFile.

文件内容 Makefile:

```
all: alphabetafilter.a alphabetafilter.so

alphabetafilter.o: alphabetafilter.c
$(CC) -c -fPIC @

alphabetafilter.a: alphabetafilter.o
ar rcs ^

alphabetafilter.so: alphabetafilter.o
^ -o $@

clean:
rm -f *.o *.a *.so
```

让我们开始编译库:

将静态和动态库集成到我们的AnyMath模型中。

静态库：模型分析

通过它的结构，模型 cCodeIntegration_library_static.engee 它与前面讨论的没有区别 cCodeIntegration_source.engee;只有选项卡上的指令不同 Build options 块设置 Filter. 让我们分析一下它的内容:

此处定义了以下构造选项:

• Include directories -设置包含头文件的文件夹的路径。;
• Library directories -设置包含静态库的文件夹的路径。;
• Headers -头文件已连接 alphabetafilter.h;
• Libraries -静态库已连接 alphabetafilter.a.

静态库：运行模拟

让我们为系统建模:

关闭模型:

静态库：仿真结果

导入模拟结果:

让我们建立一个图表:

动态库：模型分析

通过它的结构，模型 cCodeIntegration_library_dynamic.engee 它与前面讨论的没有区别 cCodeIntegration_source.engee;只有选项卡上的指令不同 Build options 块设置 Filter. 让我们分析一下它的内容:

此处定义了以下构造选项:

• Include directories -设置包含头文件的文件夹的路径。;
• Library directories -设置包含动态库的文件夹的路径。;
• Headers -头文件已连接 alphabetafilter.h;
• Libraries -启用了动态库 alphabetafilter.so.

在块源代码编辑器的开始代码选项卡中 Filter 函数正在被调用 initializeStaticVariables():

功能 initializeStaticVariables() 在文件中声明 alphabetafilter.h 它用于初始化静态变量。 xk_1 和 vk_1，在动态库中使用。 这是必要的，以便在重新启动模拟时，变量不会保留其最后计算的值，而是重置为其原始值（在这种情况下，在 0).

动态库：运行模拟

让我们为系统建模:

关闭模型:

动态库：仿真结果

导入模拟结果:

让我们建立一个图表:

## 集成从Simulink模型生成的代码

设置任务

从Simulink模型生成C代码 alphabetafilter.slx 并将其集成到我们的AnyMath模型中。 cCodeIntegration_cg_simulink.engee.

模型 alphabetafilter.slx，实现了alpha-beta滤波器，从简单的块组装在Simulink中，由子系统组成 determineAlphaBeta 和 filterInputSignal.

模型的上层:

子系统 determineAlphaBeta:

子系统 filterInputSignal:

使用Simulink Embedded Coder生成代码:

模型分析

通过它的结构，模型 cCodeIntegration_cg_simulink.engee 它与前面讨论的没有区别 cCodeIntegration_source.engee;只有选项卡上的指令不同 Build options 块设置 Filter. 让我们分析一下它的内容:

此处定义了以下构造选项:

• Source files -源代码文件已连接 alphabetafilter.c 和 alphabetafilter_data.c;
• Include directories -包含头文件的文件夹的路径设置;
• Headers -头文件已连接 alphabetafilter.h, alphabetafilter_types.h 和 rtwtypes.h.

循环执行的代码显示在选项卡上 Output code 块源代码编辑器 Filter:

在模型计算的每个步骤中，执行以下操作:

*结构的初始化 alphabetafilter_U 变量 in, processNoiseVariance 和 measurementNoiseVariance (输入信号);

*函数调用 alphabetafilter_step();

*分配变量 out (输出信号)的结果 x，保存在结构中 alphabetafilter_Y.

在块源代码编辑器的开始代码选项卡中 Filter 函数正在被调用 alphabetafilter_initialize():

在块源代码编辑器的终止代码选项卡中 Filter 函数正在被调用 alphabetafilter_terminate():

运行模拟

让我们为系统建模:

关闭模型:

模拟结果

导入模拟结果:

让我们建立一个图表:

## 集成从AnyMath模型生成的代码

设置任务

从AnyMath模型生成C代码 alphabetafilter.engee，由简单的块组装并实现alpha-beta过滤器，并将其集成到我们的AnyMath模型中 cCodeIntegration_cg_engee.engee.

模型的上层:

子系统 determineAlphaBeta:

子系统 filterInputSignal:

让我们使用AnyMath代码生成器生成代码:

模型分析

通过它的结构，模型 cCodeIntegration_cg_engee.engee 它与前面讨论的没有区别 cCodeIntegration_source.engee;只有选项卡上的指令不同 Build options 块设置 Filter. 让我们分析一下它的内容:

此处定义了以下构造选项:

• Source files -源代码文件已连接 alphabetafilter.c;
• Include directories -包含头文件的文件夹的路径已设置;
• Headers -头文件已连接 alphabetafilter.h.

循环执行的代码显示在选项卡上 Output code 块源代码编辑器 Filter:

在模型计算的每个步骤中，执行以下操作:

*结构的初始化 alphabetafilter_U 变量 in, processNoiseVariance 和 measurementNoiseVariance (输入信号);

*函数调用 alphabetafilter_step();

*分配变量 out (输出信号)的结果 x，保存在结构 alphabetafilter_Y.

在块源代码编辑器的开始代码选项卡中 Filter 函数正在被调用 alphabetafilter_init():

在块源代码编辑器的终止代码选项卡中 Filter 函数正在被调用 alphabetafilter_term():

运行模拟

让我们为系统建模:

关闭模型:

模拟结果

导入模拟结果:

让我们建立一个图表:

## 结论

此示例演示了使用C函数块的功能以及将C代码集成到AnyMath模型中的各种方法。:

1. 集成外部源代码;
2. 静态和动态库的集成;
3. 集成从Simulink模型生成的代码;
4. 从AnyMath模型生成的代码的集成。