N-FINDR endmember extraction

//读取影像为矩阵，188为波段数，47750为单波段像元数（长*宽）
x=rand（18847750）;
[L N]=size（x）;
%正交投影算法压缩数据
d=6;%压缩至6个波段
y_m = mean（x2）;
Corr = x*x‘/N;
Cov  = Corr - y_m*y_m‘;
[US] = svds（Covd-1）;         % computes the a （p-1）-orth basis
Y_o = x - repmat（y_m[1 N]）;   % remove mean
Yp =  U‘ * Y_o;               % project the zero-mean data onto a 
                               % （p-1） subspace
%初始化端元矩阵
rand_index = randperm（N）;
pp_indices = rand_index（1:d）;
Yp = [ones（1N）; Yp];
%开始提取
m=250;n=191;P=188;
orignreshape=x‘;
xresh=Yp‘;
XDouble= double（xresh）;
tstart=cputime;
randpoints=rand（1d+1）;
randpoints=randpoints*m*n;
randpointsindex= uint32（randpoints）;
EndmemberInOrign=zeros（d+11）;
membervalues=zeros（dd+1）;%dBandsd+1 Endmembers
detAA=zeros（d+1d+1）;
detAA（1:）=1;
% maxdet=0;
% maxdetindex=1;
index=m*n;
for i=1:d+1
    membervalues（:i）= XDouble（ randpointsindex（i）:）;%初始化endmember矩阵，列向量
end
detAA（2:d+1:）=membervalues（1:d:）;
for i=1:d+1
    maxdet=0;
    maxdetindex=0;
    for j=1:index %固定后d个点在点集中寻找一个最优值，
        use=1;
        for ii=1:i-1
            if j==EndmemberInOrign（ii）
                use=0;