文档描述了在Simulink中用C语言实现S-Function进行仿真的原理及三种方法。这可以带来很多方便，比如已经有C语言实现的算法，可以直接引入进行仿真。

function B=boundaries(BW,conn,dir) %输入二值图像，跟踪二值目标轮廓

本资源为基于单神经元PID连续系统的Simulink仿真，控制算法为Hebb学习算法，如果想看改进后的Hebb算法请下载我的另一个资源dsj_pid_gjHebb,本仿真各个参数已调好，可完美运行。如有怀疑，请浏览我的博客：单神经元PID控制+Simulink仿真。地址为：https://blog.csdn.net/weixin_42650162/article/details/90517955

本资源为基于BP神经网络的PID连续控制系统Simulink仿真模型，BP神经网络学习算法通过S-function函数编写，各个参数已调好，可完美运行。如有怀疑，请浏览我的博客：基于BP神经网络PID控制+Simulink仿真 地址：https://blog.csdn.net/weixin_42650162/article/details/90678503

本资源为基于单神经元PID连续控制系统仿真的Simulink仿真模型，仿真算法为改进后的Hebb学习算法，各参数已调好，可完美运行。如有怀疑请浏览我的微博：单神经元PID控制+Simulink仿真。地址：https://blog.csdn.net/weixin_42650162/article/details/90517955

MATLAB的S-Function编写指导 ,十分全面，但是具体使用还是要结合众多网友分享的博客，以及自己实操。

The Special Functions and Their Approximations (Mathematics in Science and Engineering): Yudell L. Luke Volume I

SDS is an acronym for Solutions Development System, a C/C++ language interface compatible with the ADS® (AutoCAD® Development System) interface found in other CAD systems. SDS provides hooks into IntelliCAD, allowing you to create custom applications. SDS communicates with the user and IntelliCAD via LISP (akin to the way that ADS works with AutoLISP® and other CAD systems). However, SDS greatly augments the capabilities found in LISP with a much more powerful command base that can also access the operating system. This allows you to create even more sophisticated custom solutions. And, because SDS applications are compiled, they are typically faster than LISP applications.

在优化领域，基准测试函数（benchmark function）是用于评估和比较不同优化算法性能的重要工具。这些函数具有已知的特性，如多模态、非线性、非凸性等，模拟了实际问题中的复杂性。以下是一些常用的基准测试函数及其特点： 1. Rastrigin function：这是一个具有多个局部最小值的多模态函数，定义域为[-5.12, 5.12]，全局最优解为函数值0。 2. Sphere function：这是一个简单的单谷函数，全局唯一最小值位于原点，全局最优函数值为0，用于测试算法的收敛速度。 3. Griewank function：具有全局最小值在原点，全局最优函数值为0，该函数特点是全局最小值周围的区域非常平坦，对优化算法的全局搜索能力提出挑战。 4. Rosenbrock function：也称为香蕉函数，具有一个长而窄的山谷结构，全局最小值在(1,1)处，函数值为0，测试算法的精度和局部搜索能力。 5. Schwefel function：有多个局部最小值，全局最小值在所有变量为0时达到，测试算法对平衡局部和全局搜索的能力。 6. Ackley function：包含全局最小值在原点，函数值为0，具有平滑变化和快速下降的特点，对算法的适应性和全局搜索性能有较高要求。 7. Axis parallel hyper-ellipsoid function：轴对齐的超椭球函数，具有简单的几何形状，测试算法的尺度不变性。 8. Rotated hyper-ellipsoid function：旋转的超椭球函数，增加了寻找最小值的难度，测试算法对目标函数旋转不变性的处理。 9. Sum of different power function：不同幂次之和函数，挑战算法处理非线性和不均匀尺度问题的能力。 10. Dixon and Price function：具有多个局部最小值，测试算法的全局搜索能力。 11. Step function：阶梯函数，测试算法处理离散或突变性质问题的能力。 12-27. 其他函数如Schwefel two, three, four functions，Dejong noisy function，Easom function，Levy function，Matyas function，Zakharov function，Trid function，Shubert function，Yang first, second functions，Schwefel four function，Salomon function，Periodic function，Inverted cosine mixture function，Inverted cosine wave function，它们各自拥有特定的复杂性和挑战，用于全面评估优化算法在不同场景下的表现。 通过这些基准测试函数，研究人员和工程师可以系统地比较各种优化方法，分析其优点和缺点，进而改进算法设计，提升优化效率。同时，这些函数也在不断扩展和更新，以适应新的优化挑战。

R语言，抓取网上汇率信息（一对一），呈图显示（汇率走势） PS：需小作修改