S 函数使用及应用举例
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Sprintf函数的用法
Sprintf函数的用法：函数简介：函数功能：把格式化的数据写入某个字符串头文件：stdio.h函数原型：int sprintf( char *buffer, const char *format, [ argument] … ) ;返回值：字符串长度（strlen）sprintf格式的规格如下所示。
[]中的部分是可选的。
%[指定参数][标识符][宽度][.精度]指示符若想输出`%'本身时, 请这样`%%'处理。
1. 处理字符方向。
负号时表示从后向前处理。
2. 填空字元。
0 的话表示空格填0；空格是内定值，表示空格就放着。
3. 字符总宽度。
为最小宽度。
4. 精确度。
指在小数点后的浮点数位数。
=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-转换字符=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-%% 印出百分比符号，不转换。
%c 整数转成对应的ASCII 字元。
%d 整数转成十进位。
%f 倍精确度数字转成浮点数。
%o 整数转成八进位。
%s 整数转成字符串。
%x 整数转成小写十六进位。
%X 整数转成大写十六进位。
我们的用法：Uchar sf[20],sd[20];d=124;a = sprintf(sf,"%.0f",d); // Long(Int) 到char字符串d=12422.422;a = sprintf(sd,"%f",d); // float 到char字符串a = sprintf(sd,"%.6f",d); // float 到char字符串这两句相等；即浮点型转换时，小数位不指定情况下为最大6位；注意：以防sd缓冲区溢出，待转换数据先做判断，大于0xFFFFFFFF4.打印地址信息有时调试程序时，我们可能想查看某些变量或者成员的地址，由于地址或者指针也不过是个32位的数，你完全可以使用打印无符号整数的”%u”把他们打印出来：sprintf(s, "%u", &i);不过通常人们还是喜欢使用16进制而不是10进制来显示一个地址：sprintf(s, "%08X", &i);然而，这些都是间接的方法，对于地址打印，sprintf 提供了专门的”%p”：sprintf(s, "%p", &i);我觉得它实际上就相当于：sprintf(s, "%0*x", 2 * sizeof(void *), &i);5.利用sprintf的返回值较少有人注意printf/sprintf函数的返回值，但有时它却是有用的，spritnf返回了本次函数调用最终打印到字符缓冲区中的字符数目。
S-Function 使用及应用举例
setting smaple times and offsets 主要设置采样时间 MATLAB 为了用户方便，已经书写了 S-FUNCTIONS 模板函数 sfuntmpl.m。为了更好的写 S-FUNCTIONS，大家来看一下，该函数 sfuntmpl.m 内容如下：（我 通过在该内容加注释来说明,以$开头）
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3
% actual length for all other flags will be equal to the % length of the input, U. % SYS(5) = Reserved for root finding. Must be zero. % SYS(6) = Direct feedthrough flag (1=yes, 0=no). The s-function % has direct feedthrough if U is used during the FLAG=3 % call. Setting this to 0 is akin to making a promise that % U will not be used during FLAG=3. If you break the promise % then unpredictable results will occur. % SYS(7) = Number of sample times. This is the number of rows in TS. % $需要说明的是 sys 的顺序不能乱 % % X0 = Initial state conditions or [] if no states. % % STR = State ordering strings which is generally specified as []. % % TS = An m-by-2 matrix containing the sample time % (period, offset) information. Where m = number of sample % times. The ordering of the sample times must be: % % TS = [0 0, : Continuous sample time. % 0 1, : Continuous, but fixed in minor step % sample time. % PERIOD OFFSET, : Discrete sample time where % PERIOD > 0 & OFFSET 〈 PERIOD. % -2 0]; : Variable step discrete sample time % where FLAG=4 is used to get time of % next hit. % % There can be more than one sample time providing % they are ordered such that they are monotonically % increasing. Only the needed sample times should be % specified in TS. When specifying than one % sample time, you must check for sample hits explicitly by % seeing if % abs(round((T-OFFSET)/PERIOD) - (T-OFFSET)/PERIOD) % is within a specified tolerance, generally 1e-8. This % tolerance is dependent upon your model's sampling times % and simulation time. % % You can also specify that the sample time of the S-function % is inherited from the driving block. For functions which % change during minor steps, this is done by % specifying SYS(7) = 1 and TS = [-1 0]. For functions which
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3
% actual length for all other flags will be equal to the % length of the input, U. % SYS(5) = Reserved for root finding. Must be zero. % SYS(6) = Direct feedthrough flag (1=yes, 0=no). The s-function % has direct feedthrough if U is used during the FLAG=3 % call. Setting this to 0 is akin to making a promise that % U will not be used during FLAG=3. If you break the promise % then unpredictable results will occur. % SYS(7) = Number of sample times. This is the number of rows in TS. % $需要说明的是 sys 的顺序不能乱 % % X0 = Initial state conditions or [] if no states. % % STR = State ordering strings which is generally specified as []. % % TS = An m-by-2 matrix containing the sample time % (period, offset) information. Where m = number of sample % times. The ordering of the sample times must be: % % TS = [0 0, : Continuous sample time. % 0 1, : Continuous, but fixed in minor step % sample time. % PERIOD OFFSET, : Discrete sample time where % PERIOD > 0 & OFFSET 〈 PERIOD. % -2 0]; : Variable step discrete sample time % where FLAG=4 is used to get time of % next hit. % % There can be more than one sample time providing % they are ordered such that they are monotonically % increasing. Only the needed sample times should be % specified in TS. When specifying than one % sample time, you must check for sample hits explicitly by % seeing if % abs(round((T-OFFSET)/PERIOD) - (T-OFFSET)/PERIOD) % is within a specified tolerance, generally 1e-8. This % tolerance is dependent upon your model's sampling times % and simulation time. % % You can also specify that the sample time of the S-function % is inherited from the driving block. For functions which % change during minor steps, this is done by % specifying SYS(7) = 1 and TS = [-1 0]. For functions which
sparse函数
使用方法 ：
S = sparse(A)
将矩阵A转化为稀疏矩阵形式，即矩阵A中任何0元素被去除，非零元素及其下标组成矩阵S。
如果A本身是稀疏的，sparse(S)返回S。
S = sparse(i,j,s,m,n,nzmax)
由向量i,j,s生成一个m*n的含有nzmax个非零元素的稀疏矩阵S，并且有 S(i(k),j(k)) = s(k)。
备注：
MATLAB中所有内置的算术，逻辑和索引操作都可以应用到稀疏矩阵或混合于稀疏和全矩阵上。
稀疏矩阵的操作返回稀疏矩阵，全矩阵的操作返回权矩阵。
在大多数情况下，稀疏和全矩阵的混合操作返回全矩阵，例外的一种情况是混合操作的结果在结构上稀疏，例如，A.*S至少和矩阵S一个稀疏矩阵:
[i,j,s] = find(S);
[m,n] = size(S);
S = sparse(i,j,s,m,n);
如果最后一行和最后一列是非零项，有下面:
[i,j,s] = find(S);
S = sparse(i,j,s);
用 nzmax = length(s)
S = sparse(i,j,s)
使m = max(i) 和 n = max(j)，在s中零元素被移除前计算最大值，[i j s]中其中一行可能为[m n 0]。
S = sparse(m,n)
sparse([],[],[],m,n,0)的缩写，生成一个m*n的所有元素都是0的稀疏矩阵。
S = sparse(1:n,1:n,1) 生成一个n*n的单位稀疏矩阵，和S = sparse(eye(n,n))有相同的结果，但是如果它的元素大部分是零元素的情况下也会暂时性的生成n*n的全矩阵。
S = sparse(A)
将矩阵A转化为稀疏矩阵形式，即矩阵A中任何0元素被去除，非零元素及其下标组成矩阵S。
如果A本身是稀疏的，sparse(S)返回S。
S = sparse(i,j,s,m,n,nzmax)
由向量i,j,s生成一个m*n的含有nzmax个非零元素的稀疏矩阵S，并且有 S(i(k),j(k)) = s(k)。
备注：
MATLAB中所有内置的算术，逻辑和索引操作都可以应用到稀疏矩阵或混合于稀疏和全矩阵上。
稀疏矩阵的操作返回稀疏矩阵，全矩阵的操作返回权矩阵。
在大多数情况下，稀疏和全矩阵的混合操作返回全矩阵，例外的一种情况是混合操作的结果在结构上稀疏，例如，A.*S至少和矩阵S一个稀疏矩阵:
[i,j,s] = find(S);
[m,n] = size(S);
S = sparse(i,j,s,m,n);
如果最后一行和最后一列是非零项，有下面:
[i,j,s] = find(S);
S = sparse(i,j,s);
用 nzmax = length(s)
S = sparse(i,j,s)
使m = max(i) 和 n = max(j)，在s中零元素被移除前计算最大值，[i j s]中其中一行可能为[m n 0]。
S = sparse(m,n)
sparse([],[],[],m,n,0)的缩写，生成一个m*n的所有元素都是0的稀疏矩阵。
S = sparse(1:n,1:n,1) 生成一个n*n的单位稀疏矩阵，和S = sparse(eye(n,n))有相同的结果，但是如果它的元素大部分是零元素的情况下也会暂时性的生成n*n的全矩阵。
s型曲线回归方程
S型曲线回归方程：从概念到实践1.S型曲线回归方程的概念与特点S型曲线回归方程，或称为Sigmoid回归方程，是一种广泛使用的数学模型，特别是在生物学、医学和社会科学领域。
S型曲线描述了在饱和之前，随着自变量（通常是输入）的增加，因变量（通常是输出）的增长速率如何变化。
其特点是因变量最终会达到一个最大值或饱和点。
2.常见S型曲线及其对应的数学模型几种常见的S型曲线包括：⏹Logistic 函数：(y = \frac{1}{1 + e^{-x}})⏹Hyperbolic tangent：(y = \tanh(x))⏹Growth model：(y = \frac{a}{1 + e^{-x}})1.求解S型曲线回归方程的方法与步骤步骤如下：⏹收集数据：获取描述自变量和因变量之间关系的观察数据。
⏹数据清洗：处理缺失值、异常值和离群点。
⏹选择合适的S型曲线模型：根据数据特性选择合适的数学模型。
⏹参数估计：使用最小二乘法、梯度下降法等优化算法估计模型的参数。
⏹模型拟合：将选择的模型应用于数据，并观察其拟合效果。
⏹评估模型：使用R-squared、MSE等指标评估模型的性能。
1.应用场景举例及其实际意义举例来说，在生物学中，S型生长曲线可以描述生物种群随时间的变化，帮助理解种群的增长和生态学特性。
在社会学中，可以用S型曲线描述某种社会现象的普及程度，如新技术或新观念的采纳和传播。
2.曲线拟合优化技巧和参数选择为了提高模型的拟合效果，可以使用以下优化技巧：⏹选择正确的损失函数：损失函数决定了模型试图最小化的目标，比如均方误差(MSE)或者交叉熵等。
⏹正则化：这是一种防止模型过拟合的技术，通过对模型参数施加惩罚项来避免参数过大。
常用的正则化项包括L1正则化和L2正则化。
⏹参数选择：参数的选择应该根据具体情况进行，有时候需要做一些试验来找到最优的参数。
常见的参数选择方法有网格搜索和随机搜索。
1.异常值处理与敏感性分析方法在应用S型曲线回归时，需要对异常值进行处理。
函数功能
特别提 醒：如果 是给定的 日期，请 包含在英 文双引号 中。
10、 DCOUNT函 数 函数名 称： DCOUNT 主要功 能：返回 数据库或 列表的列 中满足指 定条件并 且包含数 字的单元 格数目。 使用格 式： DCOUNT(d atabase, field,cr iteria) 参数说 明： Database 表示需要 统计的单 元格区 域； Field表 示函数所 使用的数 据列（在 第一行必 须要有标 志项）； Criteria 包含条件 的单元格 区域。
应用举 例：如图 1所示， 在F4单元 格中输入 公式： =DCOUNT( A1:D11," 语文 ",F1:G2) ，确认后 即可求出 “语文”列 中，成绩 大于等于 70，而小 于80的数 值单元格 数目（相 当于分数 段人数） 。
特别提 醒：如果 将上述公 式修改 为： =DCOUNT( A1:D11,, F1:G2)， 也可以达 到相同目 的。
应用举 例：如图 3所示， 在F8单元 格中输入 公式： =INDEX(A 1:D11,4, 3)，确认 后则显示 出A1至 D11单元 格区域 中，第4 行和第3 列交叉处 的单元格 （即C4） 中的内容 。
特别提 醒：此处 的行序号 参数 （row_nu m）和列 序号参数 （column _num）是 相对于所 引用的单 元格区域 而言的， 不是 Excel工 作表中的 行或列序 号。
15、 ISERROR 函数 函数名 称： ISERROR 主要功 能：用于 测试函数 式返回的 数值是否 有错。如 果有错， 该函数返 回TRUE， 反之返回 FALSE。 使用格 式： ISERROR( value) 参数说 明： Value表 示需要测 试的值或 表达式。
不确定度的传递公式
逐项逐差用于验证被测量之间是否存在多项式函数关系分组逐差用于求多项式的系数资料仅供参考应用举例拉伸法测弹簧的倔强系数应用举例拉伸法测弹簧的倔强系数设实验中等间隔的在弹簧下加砝码如每次加一克共加9次分别记下对应的弹簧下端点的位置l则可用逐差法进行以下处理1验证函数形式是线性关系基本相等时就验证了外力与弹簧的伸长量之间的函数关系是线性的即fk用此法可检查测量结果是否正确但注意的是必须用逐项逐差把所得的数据逐项相减资料仅供参考2求物理量数值现计算每加一克砝码时弹簧的平均伸长量从上式可看出用逐项逐差中间的测量值全部抵消了只有始末二次测量起作用与一次加九克砝码的测量完全等价
不能用统计方法只能用其他方法估 算(如仪器误差)。
三、直接测量不确定度的计算
A类不确定度的计算：
SA(x) x
测量结果写成:
(xi x)2
n(n 1)
x x SA (x) (P =68.3％)
当测量次数很少时，将乘以一个t因子作为 修正后的不确定度。
t 因子表(表中n表示测量次数)
不确定度用S表示。
误差以一定的概率被包含在量值范围 中(。 ~ )
真值以一定的概率被包含在量值范 围 (N ) (中N 。 )
二、不确定度的分类
A类不确定度：
由观测数列用统计分析方法评定的 不确定度称A类不确定度。
可以通过统计方法来计算(如随机误 差)。
B类不确定度：
由观测数列以外的其他信息用非统 计分析方法评定的不确定度称B类不 确定度。
1/5、1/2或更大，这需要视具体情况而定。 例如：在透镜成像实验中，由于视觉的分 辨率较差，因此B类不确定度可取为最小
分度值 。 e
在本课程中，无特别说明时均 e / 。5
合成不确定度S
不能用统计方法只能用其他方法估 算(如仪器误差)。
三、直接测量不确定度的计算
A类不确定度的计算：
SA(x) x
测量结果写成:
(xi x)2
n(n 1)
x x SA (x) (P =68.3％)
当测量次数很少时，将乘以一个t因子作为 修正后的不确定度。
t 因子表(表中n表示测量次数)
不确定度用S表示。
误差以一定的概率被包含在量值范围 中(。 ~ )
真值以一定的概率被包含在量值范 围 (N ) (中N 。 )
二、不确定度的分类
A类不确定度：
由观测数列用统计分析方法评定的 不确定度称A类不确定度。
可以通过统计方法来计算(如随机误 差)。
B类不确定度：
由观测数列以外的其他信息用非统 计分析方法评定的不确定度称B类不 确定度。
1/5、1/2或更大，这需要视具体情况而定。 例如：在透镜成像实验中，由于视觉的分 辨率较差，因此B类不确定度可取为最小
分度值 。 e
在本课程中，无特别说明时均 e / 。5
合成不确定度S
生存分析概述及实例分析高教书苑
可以看出，大约在200天时两种治疗方法的生存
传统治疗方法。可以判断试验方法
函数相交，在200天以前传统治疗方法的存活率较高， 而在200天以后试验方法的治疗效果明显优于传统治
的疗效相比传统治疗方法有所提高。
疗方法。
高级教育
29
用K-M方法对数据进行处理,结果如下：
生存函数分布和生命表分析的结果相似。 K-M方法可以记录删失数据，且由于分段较多 整体呈现密集的锯齿，而生命表分析的分布则 较为平缓。
高级教育
25
原始数据如下：
高级教育
26
首先用生命表分析方法对数据进行处理：
1.输入数据
2.选择生命表分析
高级教育
27
3.设置参数
高级教育
28
4.输出结果
中位数生存时间是生存率为
50%时，生存时间的平均水平。
从中位数生存时间来看，传统
治疗方法的中位数为241天，试验
方法的中位数为266天，明显高于
[31,65) :个体1在31小时死亡，故本区 间 S（t）=1×4/5=0.8
[65,150) :个体2在65小时退出实验， 本区间无个体死亡， S（t）=0.8×4/4=0.8.
[150,220) :个体3在150小时死亡，S （t）=0.8×2/3=0.53.
[220,300) :个体4在220小时退出实验， 本区间无个体死亡， S（t）=0.53×2/2=0.53.
病发等等。例如病人的死亡，产品的失效，疾病的发生，职
员被解雇。
寿命：从记录开始到事件发生的时间。
高级教育
3
特点
生存分析的优点在于其能够处理删失数据。 生存分析的统计资料以生存时间为反应变量，此类资料的 生存时间变量大多不服从正态分布，且由于删失值的存在， 不适合用传统的分析方法处理。此时就应选用生存分析的方 法。
高三一轮总复习高效讲义第4章第6节正弦定理、余弦定理及应用举例课件
[对点练]
1．在△ ABC中，c－2ca
＝sin
2B 2
(a，b，c分别为角A，B，C的对边)，则
△ ABC的形状为( )
A．直角三角形
B．等边三角形
C．等腰三角形或直角三角形 D．等腰直角三角形
解析：由cos
B＝1－2sin
2B 2
得sin
2B 2
＝1－co2s
B ，所以c－2ca ＝1－co2s
AE sin sin
45° 30°
＝
2AB cos 15°
，因此CD＝AD
sin
60°＝ cos
2×10 （45°－30°）
×sin 60°＝10(3－ 3 )．
答案：10(3－ 3 )
备考第 2 步——突破核心考点，提升关键能力
考点1 利用正弦定理、余弦定理解三角形[自主演练]
1．△ ABC的内角A，B，C的对边分别为a，b，c，已知a sin A－b sin B＝4c sin
答案：BC
4．在△ ABC中，内角A，B，C的对边分别为a，b，c，若a＝4，b＝5，b>c， △ ABC的面积为5 3 ，则c＝________．
解析：由三角形面积公式，得12 ×4×5sin C＝5 3 ，
即sin
C＝
3 2
．又b>a，b>c，所以C为锐角，于是C＝60°．
由余弦定理，得c2＝42＋52－2×4×5cos 60°，解得c＝ 21 ．
3．(多选)在△ ABC中，角A，B，C所对的各边分别为a，b，c，若a＝1，b＝ 2 ，
A＝30°，则B等于( )
A．30°
B．45°
C．135°
D．150°
解析：根据正弦定理sina A ＝sinb B 得，
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% SYS(7) = Number of sample times. This is the number of rows in TS.
% $需要说明的是 sys 的顺序不能乱
%
% X0 = Initial state conditions or [] if no states.
%
% STR = State ordering strings which is generally specified as [].
%
time in SYS.
%5
Reserved for future (root finding).
% 9 []
Termination, perform any cleanup SYS=[].
%
$参看后面相应函数
%
% The state vectors, X and X0 consists of continuous states followed
%
Any of the first four elements in SYS can be specified
%
as -1 indicating that they are dynamically sized. The
%
actual length for all other flags will be equal to the
% should be returned:
%
% SYS(1) = Number of continuous states.
% SYS(2) = Number of discrete states.
% SYS(3) = Number of outputs.
% SYS(4) = Number of inputs.
%
% TS = An m-by-2 matrix containing the sample time
%
(period, offset) information. Where m = number of sample
%
times. The ordering of the sample times musLAG, the current state vector, X, and the current
% input vector, U.
%
% FLAG RESULT
DESCRIPTION
% ----- ------
--------------------------------------------
% The general form of an M-File S-function syntax is:
% [SYS,X0,STR,TS] = SFUNC(T,X,U,FLAG,P1,...,Pn)
% $调用格式
% What is returned by SFUNC at a given point in time, T, depends on the
% 0 [SIZES,X0,STR,TS] Initialization, return system sizes in SYS,
%
initial state in X0, state ordering strings
%
in STR, and sample times in TS.
$具体怎样实现，大家参看后面的函数 mdlInitializeSizes
%
increasing. Only the needed sample times should be
%
specified in TS. When specifying than one
%
sample time, you must check for sample hits explicitly by
一.direct feedthrough direct feedthrough 意思是说系统的输出或可变采样时间是否受到输入的控制。大家清楚有的系统是受到输入控制如： y=k*u (u 是输入，k 是放大因子，y 是输出） 而有的系统输出是不受到输入影响，如： 输出：y=x dx=u x 表示状态
二.dynamically sized inputs 主要是给出：输入连续状态数目（size.NumContStates),离散状态数目（size.NumDiscStates) ,输出数目（size.NumOutputs),输入数目(size.NumInputs),Direct Feedthrough(size.Dir Feedthrough)。 三.setting sample times and offsets
%
and simulation time.
%
%
You can also specify that the sample time of the S-function
%
is inherited from the driving block. For functions which
%
change during minor steps, this is done by
%
seeing if
%
abs(round((T-OFFSET)/PERIOD) - (T-OFFSET)/PERIOD)
%
is within a specified tolerance, generally 1e-8. This
%
tolerance is dependent upon your model's sampling times
%
%
TS = [0 0, : Continuous sample time.
%
0 1, : Continuous, but fixed in minor step
%
sample time.
%
PERIOD OFFSET, : Discrete sample time where
%
PERIOD > 0 & OFFSET 〈 PERIOD.
%
call. Setting this to 0 is akin to making a promise that
%
U will not be used during FLAG=3. If you break the promise
%
then unpredictable results will occur.
%
specifying SYS(7) = 1 and TS = [-1 0]. For functions which
%
are held during minor steps, this is done by specifying
%
SYS(7) = 1 and TS = [-1 -1].
% Copyright (c) 1990-1998 by The MathWorks, Inc. All Rights Reserved. % $Revision: 1.12 $
Ｓ－Ｆｕｎｃｔｉｏｎ 使用及应用举例
【说明】近来在论坛中很多朋友问及 Simulink 下的 S-函数的编写及使用方法，在西安交大 BBS 上，hii_yzf 网友发表了有关 S-函 数使用的文章，举例比较详尽，相信对关心 S-函数的网友会有很大帮助。
发信人: hii_yzf (叶子), 信区: MathTools 标 题: S-FUNCTIONS 的书写之一 发信站: 交通大学思源 BBS 站 (Mon Apr 16 16:35:09 2001) , 站内信件
%
-2 0]; : Variable step discrete sample time
%
where FLAG=4 is used to get time of
%
next hit.
%
%
There can be more than one sample time providing
%
they are ordered such that they are monotonically
function [sys,x0,str,ts] = sfuntmpl(t,x,u,flag) $输出变量就此四个，大家必须注意它的顺序。$输入变量可以为 t,x,u,flag,p1,...,pn 等，但是前面的四个变量不能变，特此说明。
%SFUNTMPL General M-file S-function template % With M-file S-functions, you can define you own ordinary differential % equations (ODEs), discrete system equations, and/or just about % any type of algorithm to be used within a Simulink block diagram. % $上面是其功能
% % The following outlines the general structure of an S-function. % switch flag,
%%%%%%%%%%%%%%%%%% % Initialization % %%%%%%%%%%%%%%%%%% case 0,[sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes; $大家是不是觉得此函数名太长，当然可以根据自己的爱好加以改变，不过后面的相应改。 %%%%%%%%%%%%%%% % Derivatives % %%%%%%%%%%%%%%% case 1,sys=mdlDerivatives(t,x,u); %%%%%%%%%% % Update % %%%%%%%%%% case 2,sys=mdlUpdate(t,x,u); %%%%%%%%%%% % Outputs % %%%%%%%%%%% case 3,sys=mdlOutputs(t,x,u); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % GetTimeOfNextVarHit % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% case 4,sys=mdlGetTimeOfNextVarHit(t,x,u); %%%%%%%%%%%%% % Terminate % %%%%%%%%%%%%% case 9,sys=mdlTerminate(t,x,u); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % Unexpected flags % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%% otherwise, error(['Unhandled flag = ',num2str(flag)]); end % end sfuntmpl