遍历某目录中所有文件

方法一 利用system  

此方法只能显示文件名

system("dir ..\\代码统计\\代码\\*.c /b");
system("dir ..\\代码统计\\代码\\*.cpp /b");

方法二 利用系统函数

此方法可以显示文件名,并自动产生序号,通过序号来选择文件


BOOL IsRoot(LPCTSTR lpszPath) //LPCTSTR 就表示一个指向常固定地址的可以根据一些宏定义改变语义的字符串
{
TCHAR szRoot[4];
wsprintf(szRoot, "%c", lpszPath[0]);

return (lstrcmp(szRoot, lpszPath) == 0);//lstrcmp 字符比较
}
/*wsprint 将一系列的字符和数值输入到缓冲区。输出缓冲区里的的值取决于格式说明符(即"%")。
如果写入的是文字,此函数给写入的文字的末尾追加一个'\0'。函数的返回值是写入的长度,但不包括最后的'\0'。  */
void FindInAllTrans(LPCTSTR lpszPath)

WIN32_FIND_DATA wfd;    //文件的全部属性信息。文件的标题名、文件的属性等等
TCHAR szFind[MAX_PATH];
HANDLE hFind;
TCHAR szFile[MAX_PATH];
char str[15][30];//存储该目录下的*.BS2的文件名
int i=1,j=0;
int num; //输入的文件名序号
int flag; //标记接下来要进行的操作序号
int Max=0;
char s[3];
lstrcpy(szFind, lpszPath);
system("cls");
if (!IsRoot(szFind))
lstrcat(szFind, "\\");
lstrcat(szFind, "*.BS2");// 找所有*.BS2文件
hFind = FindFirstFile(szFind, &wfd);
if (hFind == INVALID_HANDLE_VALUE)// 如果没有找到或查找失败
return;
printf("序号     文件名\n");
do
{
if (wfd.cFileName[0] == '.')
continue; // 过滤这两个目录
wsprintf(szFile, "%s",  wfd.cFileName);
printf("%   d    ",i);
lstrcpy(str[i], szFile);
printf("%s\n",szFile);
++i;
}while (FindNextFile(hFind, &wfd));
FindClose(hFind);// 关闭查找句柄
Max=i-1;
printf("\n输入要码制转换的文件序号: ");
gets(s);
while(s[0]<='0' || ((s[0]-'0')>Max)||s[1] != '\0')
{
printf("请重新输入正确的操作序号: ");
gets(s);
}
num=s[0]-'0';
Transform(str[num]);
printf("\n\n转换完成,按1进行校验操作,按2返回主菜单: ");
gets(s);
while((s[0]<='0' || s[0]>'2') ||(s[1] != '\0'))
{
printf("请重新输入正确的操作序号:\n");
gets(s);
}
flag=s[0]-'0';
if(flag == 1)
{
Interface2();
}
else
{
Interface();
}
}


内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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