基于LABVIEW和MATLAB混合编程障碍物识别系统_工具包

基于LABVIEW和MATLAB混合编程障碍物识别系统，该系统采用支持向量机为学习模型，通过提取的特征对其训练，最后采用数据集进行测试。

#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“ %d“labels[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

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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