資源簡介
基于LABVIEW和MATLAB混合編程障礙物識別系統，該系統采用支持向量機為學習模型，通過提取的特征對其訓練，最后采用數據集進行測試。
代碼片段和文件信息
#include?
#include?
#include?
#include?
#include?
#include?“svm.h“
int?print_null（const?char?*s...）?{return?0;}
static?int?（*info）（const?char?*fmt...）?=?&printf;
struct?svm_node?*x;
int?max_nr_attr?=?64;
struct?svm_model*?model;
int?predict_probability=0;
static?char?*line?=?NULL;
static?int?max_line_len;
static?char*?readline（FILE?*input）
{
int?len;
if（fgets（linemax_line_leninput）?==?NULL）
return?NULL;
while（strrchr（line‘\n‘）?==?NULL）
{
max_line_len?*=?2;
line?=?（char?*）?realloc（linemax_line_len）;
len?=?（int）?strlen（line）;
if（fgets（line+lenmax_line_len-leninput）?==?NULL）
break;
}
return?line;
}
void?exit_input_error（int?line_num）
{
fprintf（stderr“Wrong?input?format?at?line?%d\n“?line_num）;
exit（1）;
}
void?predict（FILE?*input?FILE?*output）
{
int?correct?=?0;
int?total?=?0;
double?error?=?0;
double?sump?=?0?sumt?=?0?sumpp?=?0?sumtt?=?0?sumpt?=?0;
int?svm_type=svm_get_svm_type（model）;
int?nr_class=svm_get_nr_class（model）;
double?*prob_estimates=NULL;
int?j;
if（predict_probability）
{
if?（svm_type==NU_SVR?||?svm_type==EPSILON_SVR）
info（“Prob.?model?for?test?data:?target?value?=?predicted?value?+?z\nz:?Laplace?distribution?e^（-|z|/sigma）/（2sigma）sigma=%g\n“svm_get_svr_probability（model））;
else
{
int?*labels=（int?*）?malloc（nr_class*sizeof（int））;
svm_get_labels（modellabels）;
prob_estimates?=?（double?*）?malloc（nr_class*sizeof（double））;
fprintf（output“labels“）;
for（j=0;j
fprintf（output“\n“）;
free（labels）;
}
}
max_line_len?=?1024;
line?=?（char?*）malloc（max_line_len*sizeof（char））;
while（readline（input）?!=?NULL）
{
int?i?=?0;
double?target_label?predict_label;
char?*idx?*val?*label?*endptr;
int?inst_max_index?=?-1;?//?strtol?gives?0?if?wrong?format?and?precomputed?kernel?has??start?from?0
label?=?strtok（line“?\t\n“）;
if（label?==?NULL）?//?empty?line
exit_input_error（total+1）;
target_label?=?strtod（label&endptr）;
if（endptr?==?label?||?*endptr?!=?‘\0‘）
exit_input_error（total+1）;
while（1）
{
if（i>=max_nr_attr-1） //?need?one?more?for?index?=?-1
{
max_nr_attr?*=?2;
x?=?（struct?svm_node?*）?realloc（xmax_nr_attr*sizeof（struct?svm_node））;
}
idx?=?strtok（NULL“:“）;
val?=?strtok（NULL“?\t“）;
if（val?==?NULL）
break;
errno?=?0;
x[i].index?=?（int）?strtol（idx&endptr10）;
if（endptr?==?idx?||?errno?!=?0?||?*endptr?!=?‘\0‘?||?x[i].index?<=?inst_max_index）
exit_input_error（total+1）;
else
inst_max_index?=?x[i].index;
errno?=?0;
x[i].value?=?strtod（val&endptr）;
if（endptr?==?val?||?errno?!=?0?||?（*endptr?!=?‘\0‘?&&?!isspace（*endptr）））
exit_input_error（total+1）;
++i;
}
x[i].index?=?-1;
if?（predict_probability?&&?（svm_type==C_SVC?||?svm_type==NU_SVC））
{
predict_label?=?svm_predict_probability（modelxprob_estimates）;
fprintf（output“%g“predict_label）;
for ?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????目錄???????????0??2019-04-17?16:57??基于LABVIEW和MATLAB混合編程障礙物識別系統_工具包\libsvm-3.20\
?????目錄???????????0??2019-04-17?16:58??基于LABVIEW和MATLAB混合編程障礙物識別系統_工具包\libsvm-3.20\ConsoleApplication1\
?????目錄???????????0??2019-04-17?16:57??基于LABVIEW和MATLAB混合編程障礙物識別系統_工具包\libsvm-3.20\ConsoleApplication1\.vs\
?????目錄???????????0??2019-04-17?16:57??基于LABVIEW和MATLAB混合編程障礙物識別系統_工具包\libsvm-3.20\ConsoleApplication1\.vs\ConsoleApplication1\
?????目錄???????????0??2019-04-17?16:58??基于LABVIEW和MATLAB混合編程障礙物識別系統_工具包\libsvm-3.20\ConsoleApplication1\.vs\ConsoleApplication1\v15\
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?????文件?????????125??2019-04-17?16:57??基于LABVIEW和MATLAB混合編程障礙物識別系統_工具包\libsvm-3.20\ConsoleApplication1\ConsoleApplication1\ConsoleApplication1.cpp
?????文件????????7724??2019-04-17?16:57??基于LABVIEW和MATLAB混合編程障礙物識別系統_工具包\libsvm-3.20\ConsoleApplication1\ConsoleApplication1\ConsoleApplication1.vcxproj
?????文件????????1326??2019-04-17?16:57??基于LABVIEW和MATLAB混合編程障礙物識別系統_工具包\libsvm-3.20\ConsoleApplication1\ConsoleApplication1\ConsoleApplication1.vcxproj（1）.filters
?????目錄???????????0??2019-04-17?16:57??基于LABVIEW和MATLAB混合編程障礙物識別系統_工具包\libsvm-3.20\ConsoleApplication1\ConsoleApplication1\Debug\
?????目錄???????????0??2019-04-17?16:57??基于LABVIEW和MATLAB混合編程障礙物識別系統_工具包\libsvm-3.20\ConsoleApplication1\ConsoleApplication1\Debug\ConsoleA.1030F25E.tlog\
?????文件????????1594??2019-04-17?16:57??基于LABVIEW和MATLAB混合編程障礙物識別系統_工具包\libsvm-3.20\ConsoleApplication1\ConsoleApplication1\ReadMe.txt
?????文件?????????223??2019-04-17?16:57??基于LABVIEW和MATLAB混合編程障礙物識別系統_工具包\libsvm-3.20\ConsoleApplication1\ConsoleApplication1\stdafx.cpp
?????文件?????????233??2019-04-17?16:58??基于LABVIEW和MATLAB混合編程障礙物識別系統_工具包\libsvm-3.20\ConsoleApplication1\ConsoleApplication1\stdafx.h
?????文件?????????240??2019-04-17?16:58??基于LABVIEW和MATLAB混合編程障礙物識別系統_工具包\libsvm-3.20\ConsoleApplication1\ConsoleApplication1\targetver.h
?????目錄???????????0??2019-04-17?16:57??基于LABVIEW和MATLAB混合編程障礙物識別系統_工具包\libsvm-3.20\ConsoleApplication1\Debug\
?????文件????????1497??2019-04-17?16:38??基于LABVIEW和MATLAB混合編程障礙物識別系統_工具包\libsvm-3.20\COPYRIGHT
?????文件???????78969??2019-04-17?16:38??基于LABVIEW和MATLAB混合編程障礙物識別系統_工具包\libsvm-3.20\FAQ.html
?????文件???????27670??2019-04-17?16:38??基于LABVIEW和MATLAB混合編程障礙物識別系統_工具包\libsvm-3.20\heart_scale
?????目錄???????????0??2019-04-17?16:58??基于LABVIEW和MATLAB混合編程障礙物識別系統_工具包\libsvm-3.20\java\
?????文件???????51917??2019-04-17?16:58??基于LABVIEW和MATLAB混合編程障礙物識別系統_工具包\libsvm-3.20\java\libsvm.jar
?????目錄???????????0??2019-04-17?16:58??基于LABVIEW和MATLAB混合編程障礙物識別系統_工具包\libsvm-3.20\java\libsvm\
?????文件???????63803??2019-04-17?16:58??基于LABVIEW和MATLAB混合編程障礙物識別系統_工具包\libsvm-3.20\java\libsvm\svm.java
?????文件???????63095??2019-04-17?16:58??基于LABVIEW和MATLAB混合編程障礙物識別系統_工具包\libsvm-3.20\java\libsvm\svm.m4
?????文件?????????868??2019-04-17?16:58??基于LABVIEW和MATLAB混合編程障礙物識別系統_工具包\libsvm-3.20\java\libsvm\svm_model.java
?????文件?????????115??2019-04-17?16:58??基于LABVIEW和MATLAB混合編程障礙物識別系統_工具包\libsvm-3.20\java\libsvm\svm_node.java
............此處省略63個文件信息
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