主要内容
比较Sum块和MATLAB®功能块中Sum的数值响应
这个示例展示了如何生成仿真输入，并使用它们在整个操作范围内运行模型。在本例中，生成测试数据来模拟一个模型，比较Sum块的数值响应，并在MATLAB®函数块中实现Sumex_testsum模型。
打开模型。
模型=“ex_testsum”;open_system(模型);set_param(模型,“SimulationCommand”，“更新”）;
指定数据属性并生成数据
使用固定的。DataSpecification对象来指定输入数据属性。在本例中，创建两个DataSpecification对象，其中一个使用双精度数据类型，另一个使用单精度数据类型。第一个对象的取值范围是1 ~ 64，第二个对象的取值范围是1 ~ 32。
dataspec1 =固定。DataSpecification (“双”，“间隔”, {64});dataspec2 =固定。DataSpecification (“单一”，“间隔”32、{1});
的DataGenerator对象生成数值丰富的值的组合。要在Simulink®模型中使用输出数据，设置输出的格式金宝app为“timeseries”．
datagen = fixed.DataGenerator;datagen。dataspec1 = {dataspec1, dataspec2};[tsdata1, tsdata2] = outputAllData(datagen，“timeseries”）;
建立模型并进行仿真
的属性DataSpecification对象到模型中的import块。
applyOnRootInport (datagen。DataSpecifications{1}, model, 1); applyOnRootInport(datagen.DataSpecifications{2}, model, 2);
将生成的timeseries数据加载到模型中并进行模拟。
set_param(模型,“LoadExternalInput”，“上”，.．.“ExternalInput”，'tsdata1，tsdata2'，.．.“StopTime”，字符串（tsdata1.Time（end））；simout=sim（模型）；
可视化输出
可视化模拟的输出，并比较和操作的两种实现的数值行为。
在生成的数据中获取每组数据的唯一值。[x，y]=datagen.getUniqueValues；d=abs（simout.yout{1}.Values.Data-simout.yout{2}.Values.Data）；X=重塑（tsdata1.Data，numel（X），[]）；Y=重塑（tsdata2.Data，numel（x），[]）；D=重塑（D，努梅尔（x），[]）；图形%根据输入值绘制输出之间的差值。冲浪(X, Y, D,“EdgeColor”，“没有”）;网格在…上;视图(2);轴紧;包含(“三机”）;ylabel (“In2”）;colorbar;标题('abs(MATLAB函数块输出- Sum块输出)'）;
从图中可以看出，随着数值输入值的增大，两种实现之间的差异增大。这种差异是由于两种实现中累加器的数据类型不同造成的。
数值响应与单精度累加器的比较
的蓄电池数据类型Sum块的参数设置为继承:通过内部规则继承．在本例中，用于累加器的数据类型是双精度浮点类型。设置蓄电池数据类型来单再次比较输出结果。
set_param([模型,/笔的]，“AccumDataTypeStr”，“单一”) simout = sim(模型);
可视化输出。当Sum块的累加器类型被设置为时单，实现对所有值返回相同的结果。
[x，y]=datagen.getUniqueValues；d=abs（simout.yout{1}.Values.Data-simout.yout{2}.Values.Data）；X=重塑（tsdata1.Data，numel（X），[]）；Y=重塑（tsdata2.Data，numel（x），[]）；D=重塑（D，努梅尔（x），[]）；图形冲浪(X, Y, D,“EdgeColor”，“没有”）;网格在…上;视图(2);轴紧;包含(“三机”）;ylabel (“In2”）;colorbar;标题('abs(MATLAB函数块输出- Sum块输出)'）;
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