S-Function

Simulink S-Function建模PPT课件（MATLAB学习资源）包含了关于如何在Simulink中进行S-Function建模的详细指导和实例展示，适合希望学习MATLAB应用于模型建立的学生和工程师使用。课件内容涵盖了基本概念、操作步骤和实用技巧，有助于读者快速掌握相关知识并应用于实际项目中。

在某些情况下，用户可能需要创建具有自定义功能的Simulink模块。介绍了如何使用C S函数创建Simulink模块的方法，并提供了一个示例。该示例包含了逐步的过程和C S函数的源代码。使用这种方法可以根据用户需求构建更复杂的模块。

详细解析了Matlab中S-Function参数设置的两个实际案例，帮助读者深入理解相关概念和应用场景。

在密码学中，S-box用于混淆原理，测试S-box的强度时，弯曲函数（bent function）是一个常用的测试方法。为了评估S-box的安全性和抗攻击能力，利用MATLAB可以进行弯曲函数的计算与测试，确保该S-box的抗线性攻击能力。通过这一测试，可以验证S-box的非线性特性，从而保证其在密码系统中的安全性。

介绍如何使用 MATLAB 实现对图像的 打码 功能。主要步骤包括加载图像、选择要打码的区域，并应用 模糊 处理。最后，保存修改后的图像以供使用。

Rootshufflem is a Matlab function designed for sorting the roots and eigenvalues of a matrix. This tool enhances the analysis of polynomial equations and dynamic systems by providing a systematic way to organize and manipulate eigenvalue data.

Function temp_matching(t1, t2, upl_1, lor_1, upl_2, lor_2, th, cal) Function Purpose This function performs image matching between two input images. The process utilizes upper and lower coordinates for both images to match corresponding features based on a threshold and calculation method. Input Parameters: t1, t2: Input image data. upl_1, lor_1: Upper and lower boundary coordinates of image 1. upl_2, lor_2: Upper and lower boundary coordinates of image 2. th: Threshold value for matching. cal: Calculation method for matching accuracy. Output Variables: mt1, mt2: Matched points in image 1 and image 2. upl_mt1, lor_mt1: Upper and lower boundary coordinates for matched points in image 1. upl_mt2, lor_mt2: Upper and lower boundary coordinates for matched points in image 2. match_weight: Matching confidence weight. err: Error term indicating matching accuracy. Key Concepts: Image matching is crucial in computer vision tasks for feature recognition, alignment, and more. This function helps achieve optimal alignment between two sets of data by considering boundary and threshold conditions.

该函数文件通过使用基于sinc函数的不完全余弦展开的新采样方法计算复杂误差函数（也称为Faddeeva函数）[1, 2]。外部域由拉普拉斯连分数计算[3]。该算法的描述在工作[4]中给出。 ---参考[1] SM Abrarov和BM Quine，Appl。数学。计算，258 (2015) 425-435。 https://doi.org/10.1016/j.amc.2015.01.072 [2] SM Abrarov和BM Quine, J. Math。研究，7 (2) (2015) 163-174。 https://doi.org/10.5539/jmr.v7n2p163 [3] W. Gautschi，SIAM J. Numer。分析，7 (1) (1970) 187-198。 https://doi.org/10.1

Periods是一个函数，其目的是找到时间序列数据的主要谐波分量。该函数获取时间序列中主要谐波分量的周期、幅度和滞后相位。它基于循环下降的周期性回归方法，包括统计显著性检验。上述功能非常易于使用，并不需要用户完全理解时间序列理论或大量输入，但足够灵活以承担更复杂的任务，例如预测。此外，根据先前的知识，可以轻松地包括或排除特定时期。González-Rodríguez, E.等人提供了有关如何使用该功能的参考资料和更详细的信息；（2015）时间序列中周期的提取和建模的计算方法。开放统计杂志，5, 604-617。http://dx.doi.org/10.4236/ojs.2015.56062。Periods在MATLAB 2013a版本及后续版本上进行了测试。任何问题/意见都可以通过电子邮件发送至egonzale@cice

配套案例26粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优.zip