डिप्लोमा का समय बीत चुका है और मैं इसके कार्यान्वयन के लिए अपना नुस्खा साझा करना चाहता हूं। इसलिए: विषय जटिल है, समय निकल रहा है, खरोंच से सब कुछ लिखना या तैयार पुस्तकालयों की तलाश करना एक बड़ी इच्छा नहीं है, खासकर जब से सिस्टम की गति मेरे लिए महत्वपूर्ण है, और आप बाएं हाथ के पुस्तकालयों से किसी भी चाल की उम्मीद कर सकते हैं।
मुझे कहना होगा कि मैंने लंबे समय तक सोचा नहीं था और निम्नलिखित निष्कर्ष पर आया था:

1. ऑपरेटिंग सिस्टम - मुझे ज्यादा सोचना नहीं है: मैं डेबियन का प्रशंसक हूं (वैसे: मेरा समाधान भी विंडोज पर पोर्ट किया जा सकता है)।
2. भविष्य के कार्यक्रम का इंटरफ़ेस C ++, Qt है।
3. कार्यक्रम का तर्क मतलाब है।

ट्रेनिंग

सिस्टम को काम करने के लिए, हमें निम्नलिखित घटकों की आवश्यकता है:

1. तथाकथित MATLAB कंपाइलर रनटाइम । यह मटैलैब डायनेमिक लाइब्रेरी का एक फ्री सूट है। आप इसे आधिकारिक साइट से डाउनलोड कर सकते हैं और इसे अपने विवेक पर उपयोग कर सकते हैं।
2. वास्तव में क्यूटी। यह लिनक्स रिपॉजिटरी से, या आधिकारिक साइट से डाउनलोड किया जाता है ।

स्थापना

MATLAB कंपाइलर रनटाइम को एक ज़िप आर्काइव में वितरित किया जाता है। अंदर आपको install.sh फाइल मिलेगी। इसके लॉन्च के बाद, ग्राफिकल इंस्टॉलर खुलेगा, जो 3 क्लिक में अपना काम करेगा।
Qt को रिपॉजिटरी से डाला जाता है। यदि आपने साइट से नवीनतम संस्करण डाउनलोड किया है, तो आपको निम्नलिखित कदम उठाने होंगे:
मूल के तहत:

mkdir /opt/QtSDK chown %username% /opt/QtSDK 

उपयोगकर्ता की ओर और / ऑप्ट / QtSDK निर्देशिका में आगे की स्थापना अनिवार्य है
हमने स्थापना पूरी कर ली है, सेटिंग पर जाएं:
इसके लिए सिस्टम में लाइब्रेरी रजिस्टर करना आवश्यक है:

 echo /usr/local/MATLAB/MATLAB_Compiler_Runtime/v716/runtime/glnxa64 >> /etc/ld.so.conf.d/matlabLibs.conf echo /usr/local/MATLAB/MATLAB_Compiler_Runtime/v716/sys/os/glnxa64 >> /etc/ld.so.conf.d/matlabLibs.conf echo /usr/local/MATLAB/MATLAB_Compiler_Runtime/v716/sys/java/jre/glnxa64/jre/lib/amd64/native_threads >> /etc/ld.so.conf.d/matlabLibs.conf echo /usr/local/MATLAB/MATLAB_Compiler_Runtime/v716/sys/java/jre/glnxa64/jre/lib/amd64/server >> /etc/ld.so.conf.d/matlabLibs.conf echo /usr/local/MATLAB/MATLAB_Compiler_Runtime/v716/sys/java/jre/glnxa64/jre/lib/amd64 >> /etc/ld.so.conf.d/matlabLibs.conf ldconfig 

और पर्यावरण चर को पंजीकृत करें XAPPLRESDIR (मूल अधिकार आवश्यक हैं):

 export XAPPLRESDIR="/usr/local/MATLAB/MATLAB_Compiler_Runtime/v716/X11/app-defaults" 

इसके बाद, आपको फ़ाइल की प्रतिलिपि बनाने की आवश्यकता है: / usr / स्थानीय / MATLAB / MATLAB_Compiler_Runtime / v716 / X11 / app-defaults / Matlab उपयोगकर्ता के घर निर्देशिका में। सामान्य तौर पर, सिद्धांत रूप में, यह आवश्यक नहीं है, लेकिन इसके बिना कुछ भी काम नहीं करता है। यह एक ज्ञात बग है, लेकिन यह अभी तक तय नहीं किया गया है।
मैं पुस्तकालयों के रास्तों पर थोड़ा सा चलूंगा:

• जहाँ आपने MCR स्थापित किया है, उसके आधार पर / usr / स्थानीय / MATLAB / MATLAB_Compiler_Runtime / भाग भिन्न हो सकते हैं।
• भाग v716 / स्वयं माटलाब का एक संस्करण है और यह बदल भी सकता है।
• Glnxa64 का हिस्सा / 64 बिट OS के लिए और 32 बिट OS के लिए glnxa32।

वैसे भी। इन सभी रास्तों को MCR स्थापित करने के अंतिम चरण में लिखा जाएगा, लेकिन मैं उन्हें कॉपी करने की सलाह नहीं देता हूं और सुझाव देता हूं कि आप मैन्युअल रूप से सब कुछ दोबारा जांचें और फिर से लिखें (मुझे नहीं पता कि मामला क्या है, लेकिन दो अलग-अलग मशीनों पर, इन रास्तों की बेवकूफ नकल काम नहीं करती थी)। इसके अलावा, स्थापना के बाद, एक और तरीका होगा: / usr / स्थानीय / MATLAB / MATLAB_Compiler_Runtime / v716 / sys / os / glnxa64, मैं इसे निर्धारित करने की अनुशंसा नहीं करता हूं: क्योंकि उसके बाद, सभी कार्यक्रमों को शुरू करने से इनकार कर दिया, और इसके बिना सब कुछ ठीक काम करता है।

मतलाब को उजागर करें

अब आप भविष्य के आवेदन का तर्क लिख सकते हैं। एक नई एम-फ़ाइल बनाएँ और एक नया फ़ंक्शन लिखें। हमारा कार्य सरल होगा: हम संख्याओं के दो स्थानांतरित सरणियों को संक्षेप में प्रस्तुत करेंगे:

 function [out] = SUM(in1, in2) out = in1 + in2; end 

इस फ़ंक्शन को डायनामिक लाइब्रेरी में संकलित करने के लिए सब कुछ तैयार है:

1. हम MatLab कंसोल में लिखते हैं: तैनाती।
2. खुलने वाली विंडो में, प्रोजेक्ट का नाम, उसका स्थान और ड्रॉप-डाउन सूची से, C साझा लाइब्रेरी का चयन करें और ठीक पर क्लिक करें। ध्यान दें कि लिनक्स में, लाइब्रेरी के नाम लीब शब्द से शुरू होते हैं, इसलिए प्रोजेक्ट को libsum.prj कहा जाना चाहिए
3. निर्यात किए गए फ़ंक्शंस विंडो में, फ़ाइलें जोड़ें पर क्लिक करें और नए बनाए गए फ़ंक्शन को जोड़ें।
4. बिल्ड बटन पर क्लिक करें और संकलन पूरा होने की प्रतीक्षा करें।

संकलन के बाद, डिस्ट्रिब फ़ोल्डर प्रोजेक्ट फ़ोल्डर में होगा, जिसमें हमारी लाइब्रेरी और हेडर फ़ाइल स्थित होगी।
यह MatLab के साथ काम पूरा करता है।

Qt को हटा दें

Qt चलाएं और एक नया प्रोजेक्ट बनाएं।
प्रो फ़ाइल में, हम पुस्तकालयों और हेडर फ़ाइलों के लिए पथ सेट करते हैं:

 INCLUDEPATH += /usr/local/MATLAB/MATLAB_Compiler_Runtime/v716/extern/include LIBS += -L/usr/local/MATLAB/MATLAB_Compiler_Runtime/v716/bin/glnxa64/ -leng -lm # ,       lib   LIBS += -L$$PWD/lib/ -lsum # ,       include   INCLUDEPATH += $$PWD/include DEPENDPATH += $$PWD/include 

प्रोजेक्ट में ही, हम निम्नलिखित कोड लिखते हैं:

 #include <QtCore/QCoreApplication> #include <libsum.h> #include <iostream> using namespace std; int main(int argc, char *argv[]) { cout<<"Loading..."<<endl; if (!libsumInitializeWithHandlers(NULL, 0)){ cout<<"Could not initialize the application."<<endl; return -1; } if (!libsumInitialize()){ cout<<"Could not initialize the library."<<endl; return -2; } mxArray *in1 = mxCreateDoubleMatrix(2, 1, mxREAL); mxArray *in2 = mxCreateDoubleMatrix(2, 1, mxREAL); mxArray *out = mxCreateDoubleMatrix(2, 1, mxREAL); double *i1 = mxGetPr(in1); double *i2 = mxGetPr(in2); i1[0] = 1; i1[1] = 2; i2[0] = 3; i2[1] = 4; if(!mlfSUM(1, &out, in1, in2)){ cout<<"Could not execute function."<<endl; } double *res = mxGetPr(out); cout<<res[0]<<"; "<<res[1]<<endl; mxDestroyArray(in1); mxDestroyArray(in2); mxDestroyArray(out); cout<<"Terminating..."<<endl; libsumTerminate(); return 0; } 

वह सब है। आप दौड़ सकते हैं।

निष्कर्ष

डिप्लोमा पूरा हो गया है, कार्यक्रम काम कर रहा है, मैं एक खुश सूचना प्रौद्योगिकी इंजीनियर हूं। सब कुछ अच्छा और रसपूर्ण लगता है, लेकिन कुछ बारीकियाँ हैं:

1. MCR संग्रह का आकार 874 MB है।
2. कार्यक्रम शुरू करने के बाद, MatLab पुस्तकालयों को लोड करना शुरू होता है और यह कुछ सेकंड के लिए लॉन्च को विलंबित करता है।

सच है, प्लसस हैं:

1. आप साइड कार्यों के अनुकूलन और उनमें त्रुटियों को पकड़ने के बारे में चिंता किए बिना मुख्य कार्य पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।
2. माटलाब फ़ंक्शंस के निष्पादन की गति एक परियोजना पर काम करने के 3 महीनों में आप क्या हासिल कर सकते हैं, इसकी तुलना में बहुत अधिक है।
3. आप अपने आवेदन में MatLab की सारी शक्ति प्राप्त करते हैं।
4. प्रोजेक्ट का समय कम हो गया है

यदि यह दिलचस्प है, तो मैं लिखूंगा कि कैसे मैंने इस प्रकार तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके आवाज की पहचान की।