[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 =

本设计介绍的是GD最小体积-GD32F150核心板电路设计，见附件下载其原理图/PCB/BOM。该GD32F150核心板是GD最小体积的QFN28脚带USB接口ARM芯片核心板，IO口全部引出，可以验证芯片的功能。GD最小体积-GD32F150核心板实物截图: GD最小体积-GD32F150核心板特点: 主控芯片:GD32F150G8U6 MicroUSB母座引出USB接口 测试按键一个:连接PA0 输出LED测试灯一个:连接PB0 两侧直插接口引出全部IO口和电源接口 GD最小体积-GD32F150核心板附件资料截图:

mRemoteNG最小体积版本，win7不需要安装特殊附件包，特别适合配齐治堡垒机、中标麒麟保垒机用

约MVBB 地位 建造 单元测试 快速算法，用于计算3D点云的最小体积定向边界框的近似值。 在3D中为给定点云计算面向最小体积的边界框是计算机科学中的难题。 确切的算法是已知的，并且在3D中的点数为立方量级。 目前尚不知道一种更快的精确算法。 但是，对于许多应用程序，最小体积定向边界框的近似值是可以接受的，并且已经足够准确。 这个项目是为研究而开发的。 这个符合小型标准的C ++ 11库可以内置到共享库中，也可以直接包含在现有的C ++项目中。 我并不为几年前编写的基础代码感到特别自豪，但是考虑到PR的重构和清理是非常受欢迎的！ 该库包含以下代码： 计算定向的最小体积盒的近似值（多线程支持：OpenMP）， 在2D中计算点云的凸包， 计算二维点云的最小面积矩形， 点云的2d投影， 使用复杂的拆分技术快速构建kD-Tree（n维，模板化），可在拆分过程中优化质量标准， 通

例子数据=randint（100,3）； 输出=KhachiyanAlgorithmMain（数据）； plot3(data(:,1),data(:,2),data(:,3),'b.') 保持 hsurface=surf(output.x,output.y,output.z,'FaceColor','b','EdgeColor','none','FaceAlpha',0.1); 半径=输出。半径； 中心=输出。中心； % 绘制主轴plot3(output.minor(:,1),output.minor(:,2),output.minor(:,3),'k','linewidth',0.2) plot3(output.major(:,1), output.major(:,2),output.major(:,3),'k','linewidth',5) plot3(output.medium

该程序实现了 Khachiyan 的论文“计算实数模型中的多面体的舍入”中的迭代算法，以近似包围任意维度的非退化点集的最小体积椭球。 它基本上与 Nima Moshtagh 的 MinVolEllipse 相似，不同之处在于结果椭圆实际上包围了输入点，并且由于使用了更有效的更新方程，因此速度要快得多。

高光谱解混的目的在于提取图像中的端元特征和丰度特征。由于高光谱图像空间分辨率低而存在大量混合像元,因此如何从混合像元中提取光谱特征和空间分布信息是高光谱解混面临的难题。基于非负矩阵分解的高光谱解混是一个不适定拟合问题,而且在处理过程中将立方体数据转化为矩阵会导致三维结构信息的丢失。利用最小体积单纯形空间稀疏性,提出一种基于最小体积稀疏正则的高光谱解混方法,能够挖掘出图像中光谱特性和丰度特征的内在关系,减少结构信息的丢失。将凸几何中的最小体积约束与非负矩阵分解相结合,并采用近似交替优化与交替方向乘子法设计出高效的求解算法。最后分别采用合成数据和真实数据进行仿真实验,结果表明该种算法能够有效地提取出高光谱图像的端元特征和丰度特征。

matlab开发-最小体积封闭曲面。计算在三维空间中包含n个点的覆盖椭圆的最小体积。