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基于LABVIEW和MATLAB的混合编程障碍物识别系统。

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简介:
基于LABVIEW与MATLAB协同编程的障碍物识别系统,该系统利用支持向量机作为其学习模型,通过对提取到的特征进行训练,并最终使用数据集进行验证测试。该代码主要用于论文部分的呈现。

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  • LabVIEWMATLAB演示_MATLAB_DEMO
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    本项目展示了一种结合LabVIEW与MATLAB优势的障碍物识别系统。利用MATLAB强大的图像处理能力及LabVIEW的图形化编程界面,实现高效的数据采集、分析与可视化,为智能机器人应用提供解决方案。 基于LABVIEW和MATLAB混合编程的障碍物识别系统采用支持向量机作为学习模型,通过提取特征进行训练,并使用数据集进行测试。该代码为MATLAB部分。
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    本研究开发了一种结合LabVIEW与MATLAB优点的手势识别系统。通过这两种软件平台的协同工作,提高了手势识别系统的准确性和效率,适用于人机交互等应用领域。 本段落针对传统手势识别系统难以应用于医疗领域的不足之处,提出了一种基于肌电信号的新型手势识别系统设计方法,并采用LabVIEW与MATLAB混合编程技术实现了该方案。文章详细探讨了在设计过程中遇到的关键问题。 具体而言,我们使用医用电极片采集人体肌肉活动产生的电信号(即肌电信号),通过硬件电路进行信号放大和滤波等预处理操作后,利用高速数据采集卡将这些经过初步处理的信号传输到电脑中。随后,在LabVIEW与MATLAB软件环境的支持下,对不同手势对应的时频特征分量进行了提取、分析,并且通过归一化的方式建立了训练集。 基于上述步骤,我们根据KNN算法设计并实现了基于肌电信号的手势识别系统,该系统的准确率较高。
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    本研究提出了一种结合LabVIEW与MATLAB优势的齿轮箱故障诊断方法,旨在通过二者互补实现高效准确的数据分析及故障检测。 基于LabVIEW和MATLAB混合编程的齿轮箱故障检测方法(Fault diagnosis based on LabVIEW and MATLAB mixed programming for gearbox fault detection)。
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