Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как индексировать значение массива в функции MATLAB в Simulink?

Я использую функцию matlab в simulink для вызова скрипта python, который выполняет некоторые вычисления из входных значений. Сценарий python возвращает мне строку обратно в функцию matlab, которую я разделяю на массив. Разделенная строка всегда должна быть массивом ячеек с 6 строками переменных:

dataStringArray = '[[-5.01 0.09785429][-8.01 0.01284927]...'    '10.0'    '20.0'    '80.0'    '80.0'    '50.0'

Для вызова таких функций, как strsplit или самого python-скрипта с определенным m-файлом, я использую метод coder.extrinsic('*').

Теперь я хочу проиндексировать определенное значение, например, с помощью dataStringArray(3), чтобы получить «20,0» и определить его как выходное значение функции matlab, но это не работает! Я пытался предопределить dataStringArray с помощью dataStringArray = cell(1,6);, но всегда получаю одни и те же 4 ошибки:

Subscripting into an mxArray is not supported.
Function 'MATLAB Function' (#23.1671.1689), line 42, column 24:
"dataStringArray(3)"

2x Errors occurred during parsing of MATLAB function 'MATLAB Function'

Error in port widths or dimensions. Output port 1 of 's_function_Matlab/MATLAB Function/constIn5' is a one dimensional vector with 1 elements.

Что я не так?

ОБРАЗЕЦ КОДА

Закомментированный код выходных определений — это то, что мне нужно.:

function [dataArrayOutput, constOut1, constOut2, constOut3, constOut4, constOut5] = fcn(dataArrayInput, constIn1, constIn2, constIn3, constIn4, constIn5)

coder.extrinsic('strsplit');

% Python-Script String Output
pythonScriptOutputString = '[[-5.01 0.088068861]; [-4.96 0.0]]|10.0|20.0|80.0|80.0|50.0';
dataStringArray          = strsplit(pythonScriptOutputString, '|');

% Outputs
dataArrayOutput = dataArrayInput; % str2num(char((dataStringArray(1))));
constOut1       = constIn1;       % str2double(dataStringArray(2));
constOut2       = constIn2;       % str2double(dataStringArray(3));
constOut3       = constIn3;       % str2double(dataStringArray(4));
constOut4       = constIn4;       % str2double(dataStringArray(5));
constOut5       = constIn5;       % str2double(dataStringArray(6));

РЕШЕНИЕ 1

Массивы ячеек не поддерживаются в функциональных блоках Matlab, возможны только собственные типы данных Simulink.

Обходной путь состоит в том, чтобы определить весь код как обычную функцию и выполнить его из функции MATLAB, определенной с помощью extrinsic. Перед выполнением внешней функции важно инициализировать выходные переменные с известным типом и размером.

РЕШЕНИЕ 2

Другим решением является использование функции strfind, которая дает вам двойную матрицу с позицией символа-разделителя. При этом вы можете вернуть только тот диапазон позиций символов, который вам нужен. В этом случае весь ваш код будет находиться в блоке MATLAB-Function.

function [dataArrayOutput, constOut1, constOut2, constOut3, constOut4, constOut5] = fcn(dataArrayInput, constIn1, constIn2, constIn3, constIn4, constIn5)

coder.extrinsic('strsplit', 'str2num');

% Python-Script String Output
pythonScriptOutputString = '[[-5.01 0.088068861]; [-4.96 0.0]; [-1.01 7.088068861]]|10.0|20.0|80.0|80.0|50.0';
dataStringArray = strfind(pythonScriptOutputString,'|');

% preallocate
dataArrayOutput = zeros(3, 2);
constOut1       = 0;
constOut2       = 0;
constOut3       = 0;
constOut4       = 0;
constOut5       = 0;

% Outputs
 dataArrayOutput = str2num(pythonScriptOutputString(1:dataStringArray(1)-1));
 constOut1       = str2num(pythonScriptOutputString(dataStringArray(1)+1:dataStringArray(2)-1));
 constOut2       = str2num(pythonScriptOutputString(dataStringArray(2)+1:dataStringArray(3)-1));
 constOut3       = str2num(pythonScriptOutputString(dataStringArray(3)+1:dataStringArray(4)-1));
 constOut4       = str2num(pythonScriptOutputString(dataStringArray(4)+1:dataStringArray(5)-1));
 constOut5       = str2num(pythonScriptOutputString(dataStringArray(5)+1:end));

Ответы:


1

При использовании внешней функции возвращаемый тип данных имеет тип mxArray, который нельзя индексировать, как предлагает сообщение об ошибке. Чтобы обойти эту проблему, вам сначала нужно инициализировать интересующие переменные, чтобы привести их к правильному типу данных (например, double). См. Работа с mxArrays в документации. для примеров того, как это сделать.

Вторая часть сообщения об ошибке — это размер. Не видя кода функции, модели Simulink и того, как определены входы/выходы функции, трудно сказать, что происходит, но вам нужно убедиться, что у вас есть правильный размер и тип данных, определенные в Порты и диспетчер данных.

17.06.2015
  • Спасибо за быстрый ответ! Я прочитал документацию и попытался инициализировать переменные, но это не работает для строкового массива с помощью метода cell(). Когда я пишу dataStringArray = one(1,6); например, затем функции компилируются, но я получаю ошибку времени выполнения из-за неправильного типа данных, конечно. Когда я комментирую строку индексации dataStringArray(3), я не получаю ошибок. 17.06.2015
  • Опять же, вы не делитесь своим кодом, поэтому сложно понять, что происходит, но по звуку dataStringArray = ones(1,6); данные будут инициализированы массивом двойников, а не строк. Для строк вы, вероятно, захотите попробовать что-то вроде dataStringArray = ''; 17.06.2015
  • Я добавил образец базового кода к своему вопросу. Я пробовал dataStringArray = '';, но получаю ошибку Index expression out of bounds. Когда я инициализирую его с помощью dataStringArray = '123456';, я получаю другие ошибки. Я действительно смущен сейчас. 17.06.2015
  • Какую ошибку вы получаете при инициализации dataStringArray в '123456'? Это всегда размер 6? 17.06.2015
  • Это должен быть массив ячеек с всегда 6 строками переменного размера. Итак, что-то вроде dataStringArray = cell(1,6), но это не работает, и я получаю ошибки, упомянутые в моем вопросе. Когда я инициализирую его с помощью dataStringArray = '123456', я получаю ошибку MATLAB expression 'strsplit' is not numeric.. 17.06.2015
  • Тогда dataStringArray = cell(1,6); должен помочь. Учитывая, что это массив ячеек, вам нужно проиндексировать его как str2double(dataStringArray{2}); (обратите внимание на фигурные скобки) 17.06.2015
  • Я попробовал это. Теперь я получаю следующую ошибку: Varargin or varargout expected. For code generation, cell array indexing is only supported for varargin and varargout. 17.06.2015
  • Хм... похоже, вы не можете индексировать массивы ячеек при использовании блоков MATLAB Functions. Похоже, что обходной путь состоит в том, чтобы вся функция была определена как внешняя (опять же убедитесь, что вы инициализируете вывод функции с правильным типом данных), предполагая, что вам не требуется генерация кода. См. uk.mathworks.com/matlabcentral/answers. / 17.06.2015
  • Обходной путь со всей функцией, определенной как внешняя, работает, спасибо! 18.06.2015
  • Новые материалы

    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..