[A , c] = MinVolEllipse(P, 容差) 查找存储在矩阵 P 中的一组数据点的最小体积封闭椭球 (MVEE)。解决了以下优化问题： 最小化日志（det（A）） st (P_i - c)'*A*(P_i - c)<= 1 在变量 A 和 c 中，其中 P_i 是矩阵 P 的第 i 列。 求解器基于 Khachiyan 算法，最终解决方案与最佳值相差预先指定的“容差”量。 --------------------------- 输出： c : 包含椭球中心的 D 维向量。 答：这个矩阵包含有关椭球形状的所有信息。 要获得椭圆体的半径和方向，请采用输出矩阵 A 的奇异值分解（matlab 中的 svd 函数）： [UQV] = svd(A); 半径由下式给出： r1 = 1/sqrt(Q(1,1)); r2 = 1/sqrt(Q(2,2)); ... rD =

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matlab 偏最小二乘法代码 Glucolynx-App Glucolynx 应用程序是一个使用近红外光谱 (NIRS) 的简单血糖监测应用程序。 MATLAB 中的机器学习算法用于预测血糖水平。 NIR 数据由德州仪器 (TI)的DLP:registered: NIRscan:trade_mark: Nano 评估模块通过扫描指尖生成为.csv文件。 默认情况下，此代码将从 .csv 文件中提取吸光度数据。 入门 MATLAB （R2016a 以上）必须安装在本地机器上。 安装 如果你想从 git 运行最新的代码，下面是如何开始： 克隆代码： git clone https://github.com/theinhtut/glucolynx.git cd glucolynx 打开MATLAB并运行 run('glucolynxApp.m'); 内置 - MathWorks 开发的多范式数值计算环境和专有编程语言。 - 提供布局和代码视图的丰富开发环境，是 MATLAB:registered: 编辑器的完全集成版本。 版本 Glucolynx-App v1.0.0 作者 Thein Htut - Glucolynx-App - Lars Nørgaa

 利用加速度信号测量位移是油田抽油井光杆位移测量的主要方法，而加速度信号的随机噪声和趋势项是影响测量精度的主要因素，本文提出了一种基于学习的实时消噪和剔除趋势项方法。学习时先获取一段时间的加速度信号，再通过时间序列分析技术得出ARIMA模型及其参数，最后基于FFT变换的Rife-Jane频率估计方法求出加速度信号的周期；在线实时消噪和剔除趋势项方法是基于学习阶段所得模型参数，运用卡尔曼滤波技术消除加速度信号随机噪声；按周期两次积分得到光杆位移，用加窗递推最小二乘法在线消除趋势项。通过抽油机半实物仿真平台测试和分析加速度信号，结果表明，该方法有效地去除了加速度信号中的噪声和趋势项，极大地提高了位移的测量精度。

1.此离线安装包包括了：device-mapper-persistent-data lvm2 wget net-tools nfs-utils lrzsz gcc gcc-c++ make cmake libxml2-devel openssl-devel curl curl- devel unzip sudo ntp libaio-devel wget vim ncurses-devel autoconf automake zlib-devel python-devel epel-release openssh-server socat ipvsadm conntrack telnet ipvsadm 工具 2.rpm -Uvh *.rpm 即可 3.安装环境适用于centos7.9最小化系统

提出了一种相空间重构与贝叶斯框架下的LS-SVM预测矿井涌水量的方法,矿井涌水量具有混沌特征,利用相空间重构,找出矿井涌水量时间序列隐藏的演化规律,作为输入参量,将贝叶斯证据框架理论用于最小二乘支持向量机模型参数的优选,运用LS-SVM将非线性问题转化为高维特征空间的线性问题进行求解。利用典型的Lorenz生成的时间序列进行仿真,选择2004年8月-2005年2月的矿井涌水量数据进行验证,结果表明该方法可行并具有较高的精度。