这段代码剩余点太少了，有没有可以改变的参数使得最终剩下的点变多

可以通过调整“delaunayTriangulation”函数的“QJ”选项来控制凸包表面的精度，从而得到更多的点。

“QJ”选项控制了Delaunay三角剖分的质量，即三角形的形状和大小。默认情况下，“QJ”选项被设置为“0.7”，这意味着生成的三角形应该足够接近圆形，但有些情况下可能会导致表面点数量较少。可以尝试将“QJ”选项设置为更小的值，以获得更多的表面点。

下面是修改后的代码：

% 生成随机点集
x = randn(50,1);
y = randn(50,1);
z = randn(50,1);
% 计算凸包
dt = delaunayTriangulation(x,y,z,'QJ',0.2); % 将QJ选项设置为0.2
% 提取凸包表面
b = freeBoundary(dt);
% 去除重复的顶点
surface_points_idx = unique(b(:));
% 获取点集中对应的三维坐标
surface_points = dt.Points(surface_points_idx,:);

这段代码将“QJ”选项设置为“0.2”，以获得更多的表面点。可以根据实际情况调整这个参数的值。

相关问题

有没有关于剩余使用寿命预测的代码

剩余使用寿命预测是一种基于机器学习或深度学习等技术的预测方法，需要依据具体的预测对象和预测模型进行编写。以下是一些可能对您有帮助的代码资源：

1. 基于Keras的深度学习剩余寿命预测模型：https://github.com/umbertogriffo/deep-learning-keras-tensorflow/tree/master/09_regression_mpg

2. 基于Python的机器学习剩余寿命预测模型：https://github.com/srivatsan88/Machine-Learning-in-Python/blob/master/Predictive%20Maintenance%20Model%20Development.ipynb

3. 基于MATLAB的剩余寿命预测模型：https://www.mathworks.com/examples/predmaint/mw/predictive-maintenance-of-a-pump

需要注意的是，以上代码仅供参考，具体的使用方法和参数设置需要根据您的实际需求进行调整。同时，剩余寿命预测是一项比较复杂的技术，需要结合专业知识和实际数据进行分析和建模，建议您在使用前进行充分的了解和准备。

上面那段代码里的input太长了，编译时没有显示，该怎么改

如果`\SetKwInOut`命令设置的输入内容太长，可能会导致编译时出现问题。为了解决这个问题，你可以使用`\algstore`和`\algrestore`命令来分割算法伪代码，将输入内容放在第二个算法块中。

下面是一个示例：

\usepackage[lined,boxed,commentsnumbered,ruled,linesnumbered]{algorithm2e}

\begin{algorithm}[H]
\SetAlgoLined
\caption{FRRSC (Part 1)}
\label{alg:frrsc:1}
\SetKwInOut{Input}{Input}
\SetKwInOut{Output}{Output}
\Input{$N$ is big dataset. $m$ samples in each group. $b$ and $b'$ set by us due to the data type and demand of user as standards of similarity. The samples $T[1]$ to $T[i-1]$ and each set is with $m$ indexes from $T[a,1]$ to $T[a,m](1\leq a \leq i-1)$}
\Output{The group of indexes from $T[1]$ to $T[n]$}
$p\gets i\times x$\;
number $i\times m+1$ to $N$ tuples from 1 to $N-i\times m$\;
\While{($k<m$ and $i<|N|$)}{
  \If{$N_i$ is complete}{
    $S_k\gets N_i$\;
    $k\gets k+1$\;
  }
  $i\gets i+1$\;
}
\algstore{frrsc}
\end{algorithm}

\begin{algorithm}[H]
\SetAlgoLined
\caption{FRRSC (Part 2)}
\label{alg:frrsc:2}
\algrestore{frrsc}
\While{$i<|N|$}{
  \If{$N[t]$ is complete}{
    \For{$j=0$ to $m-1$}{
      \If{cmp($N_i,S_j$)$\geq \epsilon$}{
        $q\gets q+1; k\gets$ rand[1,$q$]\;
      }
      \If{$k\leq m$}{
        $S_j \gets N_i$\;
        break\;
      }
    }
  }
  $i \gets i+1$\;
}
\Return $S$\;
\end{algorithm}

在这个例子中，我们将算法伪代码分成了两个部分，第一部分包含了输入和部分代码，第二部分包含了剩余的代码和输出。我们在第一部分的末尾使用了`\algstore`命令，将算法伪代码的状态保存下来。在第二部分的开头，我们使用了`\algrestore`命令，恢复算法伪代码的状态，并继续输入剩余的代码和输出。

注意，使用`\algstore`和`\algrestore`命令时，需要给它们一个参数，用来指定保存和恢复的状态。在这个例子中，我们使用了`frrsc`作为参数。