基于FPGA的SVM支持向量机二分类系统实现

基于FPGA的SVM支持向量机二分类系统实现

介绍

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种常用于分类和回归分析的监督学习模型。其主要优点包括处理高维数据能力强，具有良好的泛化性能等。在嵌入式系统中，如需要实时处理或较高的计算效率，可以基于FPGA（现场可编程门阵列）实现SVM，以利用其并行处理能力和硬件加速特性。

应用使用场景

• 图像分类：在无人机、自动驾驶汽车中，通过摄像头捕获的图像能够实时进行分类。
• 医学信号处理：如心电图分析，实时检测心律失常等异常。
• 工业自动化：生产线上的产品质量检测与分拣。

下面是一些示例代码，展示如何使用 MATLAB 实现图像分类、医学信号处理以及工业自动化中的应用。

图像分类

在无人机或自动驾驶汽车中，通过摄像头捕获的图像进行实时分类。这里我们使用一个简单的卷积神经网络（CNN）进行图像分类。

% 加载示例数据集