sdispersed.m

《matlab使用详解》的部分源码

function [sys,x0,str,ts] =Sdispersed(t,x,u,flag)
%定义离散系统的S-函数Sdispersed。
%生成离散线性系统。
A=[-1  -0.5 ;1   0];
B=[2   -4 ;0  -2];
C=[0    1 ;2   0];
D=[-3    0;3   0];
switch flag, 
  case 0,                               %初始化
    [sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes(A,B,C,D);
  case 1,
    sys=mdlDerivatives(t,x,u);
  case 2,                                            %更新离散状态
    sys=mdlUpdate(t,x,u,A,B,C,D);
  case 3,                                            %计算输出
    sys=mdlOutputs(t,x,u,A,C,D);
  case 4,
    sys=mdlGetTimeOfNextVarHit(t,x,u);
  case 9,
    sys=mdlTerminate(t,x,u);
  otherwise                                          %处理错误
    error(['Unhandled flag = ',num2str(flag)]);
end
%==========================================================================
function [sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes(A,B,C,D)           %初始化子函数
sizes = simsizes;
sizes.NumContStates  = 0;
sizes.NumDiscStates  = size(A,1);
sizes.NumOutputs     =size(D,1);
sizes.NumInputs      = size(D,1);
sizes.DirFeedthrough = 1;
sizes.NumSampleTimes = 1; 
sys = simsizes(sizes);
x0 =zeros(sizes.NumDiscStates,1);
str = [];
ts  = [1 0];
%==========================================================================
function sys=mdlDerivatives(t,x,u)
sys =[];
%==========================================================================
function sys=mdlUpdate(t,x,u,A,B,C,D)                      %更新离散状态子函数
sys = A*x+B*u;
%==========================================================================
function sys=mdlOutputs(t,x,u,A,C,D)                        %计算输出子函数
sys = C*x+D*u;
%==========================================================================
function sys=mdlGetTimeOfNextVarHit(t,x,u)
sampleTime = 1;
sys = t + sampleTime;
%==========================================================================
function sys=mdlTerminate(t,x,u)
sys = [];
%结束仿真。