硬阈值和软阈值区别分析及选取技巧
阀值化处理就是当灰度值低于一个值（阀值，根据你的需要设定）时，让其成为一个小的值;当灰度值大于一个值（阀值）时，让其成为一个大的值。
比如：灰度在0-255， 当灰度小于128时赋值为0，大于128时赋值为255，即亮的地方更亮，暗的地方更暗。即实现了阀值分割。这样图像就黑白分明，对比度加大了。
硬阀值：是被检测数据所不能逾越的阀值。
软阀值：则规定被检测数据的变动范围。
软阈值，硬阈值及当今各种阈值计算方法和阈值函数处理方法的性能 小波阈值去噪，比较了软阈值，硬阈值及当今各种阈值计算方法和阈值函数处理方法的性能，通过信噪比及均方差的比较，得出各种的算法的优劣。
clear;clc;
从程序的运行结果来看，文献1，3，4的去噪效果比较好
其中文献4对高信噪比的的情况不是很好，在高信噪比时，软硬阈值的效果最好
测试数据的选取
fun=‘blocks’;
snr=5;
jn=5; 分解的层数
n=13; 数据长度为2^n
［x，s］=wnoise（4，n，sqrt（snr））;
ps=sum（x.^2）/length（x）;
sigma_noise=abs（sqrt（ps/（10^（snr/10））））;
noise=sigma_noise*randn（1，length（x））;noise噪声的方差是（sigma_noise.^2）
s=x+noise;
figure，
subplot（211）;plot（x）;
subplot（212）;plot（s）;
subplot（211）;plot（x）;title（‘纯净信号x’）;
subplot（212）;plot（s）;title（‘混合信号x’）;
调幅信号，纯净信号
tic;
fs=5e+6; 采样率50m
ts=1/fs;
fc=10.7e+6; 载频10.7m
t0=2; 数据长度n=t0*fs;
t=［0:ts:t0］; 模拟信号的数字化
m=sinc（100*t）; 消息信号
c=cos（2*pi*fs.*t）;载波信号
x=m.*c;
n=t0*fs;
toc;
t0=.2; signal duration
ts=0.001; sampling interval
fc=250; carrier frequency
snr=20; snr in db （logarithmic）
fs=1/ts; sampling frequency
t=［-t0/2:ts:t0/2］; time vector
m=sinc（100*t）; the message signal
c=cos（2*pi*fc.*t）; the carrier signal
x=m.*c; the dsb-am modulated signal
n=t0*fs;
-------------------------bpsk信号，数字调制-----------------------------------
codes=6; 码元个数，即输入调制信号的长度
sigma=1; 调制信号的幅度
fs=600e3; 采样率600khz
fb=1e3; 波特率1khz，fb表示对输入调制信号的采样率
fc=100e3; 载频100khz
modulate=2; 为选择调制方式
n0=fs/fb; 一个码元周期内的采样点数，一个输入信号长度内的采样点数
n=n0*codes; 总的采样点数（已调信号的长度）
p0=pi*rand（1，1）; 产生初始相位
symbols=randint（1，codes，［0，1］）; 产生基带码元
x_b = ones（n0，1）*symbols;
x_bb = x_b（：）‘; 根据波特率要求产生码元
signal_base = x_bb; 产生基带信号
signal=sigma*dmod（symbols，fc，fb，［fs p0］，’psk‘，modulate）;
产生psk调制信号，p0是载频的初始相位
x=si
gnal;
-------------------------加入指定强度的噪声---------------------------------
snr=5;
ps=sum（x.^2）/n;
sigma_noise=abs（sqrt（ps/（10^（snr/10））））;
nn=randn（1，n）;
enn=sum（nn）/n; 随机数nn的均值
nn=nn-enn; 使nn均值为0
noise=sigma_noise*nn;
s=x+noise;
wname=’db7‘;
jn=6; 分解的层数
［c，l］=wavedec（s，jn，wname）;
snrs=20*log10（norm（x）/norm（s-x））;
mmses=mmse（s-x）;
高频分量的索引
first = cumsum（l）+1;
first1=first;
first = first（end-2：-1:1）;
ld = l（end-1：-1:2）;
last = first+ld-1;
软阈值与硬阈值 cxdsoft=c;
cxdhard=c;
for j=1:jn j是分解尺度
flk = first（j）：last（j）;flk是di在c中的索引
thr（j）=sqrt（log（length（flk）））/log（j+1）;
for k=0：（length（flk）-1）k是位移尺度
djk=c（first（j）+k）;为了简化程序
djk2=c（first（j）+k）;
absdjk=abs（djk）;
thr1=thr（j）;
阈值处理
if absdjkthr1
djk=djk-thr1/exp（（djk-thr1）/n）;
else
djk=djk+thr1/exp（（-djk-thr1）/n）;
end
cxd51（first（j）+k）=djk;
end
end
新方法二
cxd52=c;
for j=1:jn
flk = first（j）：last（j）;
for k=0：（length（flk）-1）
djk=c（first（j）+k）;为了简化程序
absdjk=abs（djk）;
thr1=thr（j）;
if absdjkthr1
djk=djk-thr1+thr1/（2*b+1）;
else
djk=djk+thr1-thr1/（2*b+1）;
end
cxd53（first（j）+k）=djk;
end
end
新方法四
cxd54=c;
for j=1:jn
flk = first（j）：last（j）;
for k=0：（length（flk）-1）
djk=c（first（j）+k）;为了简化程序
absdjk=abs（djk）;
thr1=thr（j）;
bb=（2*aa+1+m*sqrt（（2*aa+1）.^2-pi.^2））/（pi*thr1.^（2*n+1））;
kk=（1+（bb*thr1.^（2*n+1））.^2）/（（2*a+1）*bb*thr1.^（2*n））;
if absdjkthr1
djk=djk-thr1+kk*atan（bb*djk.^（2*aa+1））;
else
djk=djk+thr1-kk*atan（bb*djk.^（2*aa+1））;
end
cxd54（first（j）+k）=djk;
end
end
信号重构
snew51=waverec（cxd51，l，wname）;
snew52=waverec（cxd52，l，wname）;
snew53=waverec（cxd53，l，wname）;
snew54=waverec（cxd54，l，wname）;
信噪比及均方差分析
snry51=20*log10（norm（x）/norm（snew51-x））;
snry52=20*log10（norm（x）/norm（snew52-x））;
snry53=20*log10（norm（x）/norm（snew53-x））;
snry54=20*log10（norm（x）/norm（snew54-x））;
mmsey51=mmse（snew51-x）;
mmsey52=mmse（snew52-x）;
mmsey53=mmse（snew53-x）;
mmsey54=mmse（snew54-x）;
阈值处方法六
m=40;
cxd6=c;
for j=1:jn
flk = first（j）：last（j）;
thr1=thselect（s，’heursure‘）;
for k=0：（length（flk）-1
）
djk=c（first（j）+k）;为了简化程序
absdjk=abs（djk）;
thr2=thr1/3;
if absdjk》thr1
djk=djk’*（absdjk.^m-thr1.^m）/absdjk.^m;
elseif djk
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安防系稳健增长 2020深入红海
新应用指南部署光纤基础设施结构化布线
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比如：灰度在0-255， 当灰度小于128时赋值为0，大于128时赋值为255，即亮的地方更亮，暗的地方更暗。即实现了阀值分割。这样图像就黑白分明，对比度加大了。
硬阀值：是被检测数据所不能逾越的阀值。
软阀值：则规定被检测数据的变动范围。
软阈值，硬阈值及当今各种阈值计算方法和阈值函数处理方法的性能 小波阈值去噪，比较了软阈值，硬阈值及当今各种阈值计算方法和阈值函数处理方法的性能，通过信噪比及均方差的比较，得出各种的算法的优劣。
clear;clc;
从程序的运行结果来看，文献1，3，4的去噪效果比较好
其中文献4对高信噪比的的情况不是很好，在高信噪比时，软硬阈值的效果最好
测试数据的选取
fun=‘blocks’;
snr=5;
jn=5; 分解的层数
n=13; 数据长度为2^n
［x，s］=wnoise（4，n，sqrt（snr））;
ps=sum（x.^2）/length（x）;
sigma_noise=abs（sqrt（ps/（10^（snr/10））））;
noise=sigma_noise*randn（1，length（x））;noise噪声的方差是（sigma_noise.^2）
s=x+noise;
figure，
subplot（211）;plot（x）;
subplot（212）;plot（s）;
subplot（211）;plot（x）;title（‘纯净信号x’）;
subplot（212）;plot（s）;title（‘混合信号x’）;
调幅信号，纯净信号
tic;
fs=5e+6; 采样率50m
ts=1/fs;
fc=10.7e+6; 载频10.7m
t0=2; 数据长度n=t0*fs;
t=［0:ts:t0］; 模拟信号的数字化
m=sinc（100*t）; 消息信号
c=cos（2*pi*fs.*t）;载波信号
x=m.*c;
n=t0*fs;
toc;
t0=.2; signal duration
ts=0.001; sampling interval
fc=250; carrier frequency
snr=20; snr in db （logarithmic）
fs=1/ts; sampling frequency
t=［-t0/2:ts:t0/2］; time vector
m=sinc（100*t）; the message signal
c=cos（2*pi*fc.*t）; the carrier signal
x=m.*c; the dsb-am modulated signal
n=t0*fs;
-------------------------bpsk信号，数字调制-----------------------------------
codes=6; 码元个数，即输入调制信号的长度
sigma=1; 调制信号的幅度
fs=600e3; 采样率600khz
fb=1e3; 波特率1khz，fb表示对输入调制信号的采样率
fc=100e3; 载频100khz
modulate=2; 为选择调制方式
n0=fs/fb; 一个码元周期内的采样点数，一个输入信号长度内的采样点数
n=n0*codes; 总的采样点数（已调信号的长度）
p0=pi*rand（1，1）; 产生初始相位
symbols=randint（1，codes，［0，1］）; 产生基带码元
x_b = ones（n0，1）*symbols;
x_bb = x_b（：）‘; 根据波特率要求产生码元
signal_base = x_bb; 产生基带信号
signal=sigma*dmod（symbols，fc，fb，［fs p0］，’psk‘，modulate）;
产生psk调制信号，p0是载频的初始相位
x=si
gnal;
-------------------------加入指定强度的噪声---------------------------------
snr=5;
ps=sum（x.^2）/n;
sigma_noise=abs（sqrt（ps/（10^（snr/10））））;
nn=randn（1，n）;
enn=sum（nn）/n; 随机数nn的均值
nn=nn-enn; 使nn均值为0
noise=sigma_noise*nn;
s=x+noise;
wname=’db7‘;
jn=6; 分解的层数
［c，l］=wavedec（s，jn，wname）;
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mmses=mmse（s-x）;
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first1=first;
first = first（end-2：-1:1）;
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cxdhard=c;
for j=1:jn j是分解尺度
flk = first（j）：last（j）;flk是di在c中的索引
thr（j）=sqrt（log（length（flk）））/log（j+1）;
for k=0：（length（flk）-1）k是位移尺度
djk=c（first（j）+k）;为了简化程序
djk2=c（first（j）+k）;
absdjk=abs（djk）;
thr1=thr（j）;
阈值处理
if absdjkthr1
djk=djk-thr1/exp（（djk-thr1）/n）;
else
djk=djk+thr1/exp（（-djk-thr1）/n）;
end
cxd51（first（j）+k）=djk;
end
end
新方法二
cxd52=c;
for j=1:jn
flk = first（j）：last（j）;
for k=0：（length（flk）-1）
djk=c（first（j）+k）;为了简化程序
absdjk=abs（djk）;
thr1=thr（j）;
if absdjkthr1
djk=djk-thr1+thr1/（2*b+1）;
else
djk=djk+thr1-thr1/（2*b+1）;
end
cxd53（first（j）+k）=djk;
end
end
新方法四
cxd54=c;
for j=1:jn
flk = first（j）：last（j）;
for k=0：（length（flk）-1）
djk=c（first（j）+k）;为了简化程序
absdjk=abs（djk）;
thr1=thr（j）;
bb=（2*aa+1+m*sqrt（（2*aa+1）.^2-pi.^2））/（pi*thr1.^（2*n+1））;
kk=（1+（bb*thr1.^（2*n+1））.^2）/（（2*a+1）*bb*thr1.^（2*n））;
if absdjkthr1
djk=djk-thr1+kk*atan（bb*djk.^（2*aa+1））;
else
djk=djk+thr1-kk*atan（bb*djk.^（2*aa+1））;
end
cxd54（first（j）+k）=djk;
end
end
信号重构
snew51=waverec（cxd51，l，wname）;
snew52=waverec（cxd52，l，wname）;
snew53=waverec（cxd53，l，wname）;
snew54=waverec（cxd54，l，wname）;
信噪比及均方差分析
snry51=20*log10（norm（x）/norm（snew51-x））;
snry52=20*log10（norm（x）/norm（snew52-x））;
snry53=20*log10（norm（x）/norm（snew53-x））;
snry54=20*log10（norm（x）/norm（snew54-x））;
mmsey51=mmse（snew51-x）;
mmsey52=mmse（snew52-x）;
mmsey53=mmse（snew53-x）;
mmsey54=mmse（snew54-x）;
阈值处方法六
m=40;
cxd6=c;
for j=1:jn
flk = first（j）：last（j）;
thr1=thselect（s，’heursure‘）;
for k=0：（length（flk）-1
）
djk=c（first（j）+k）;为了简化程序
absdjk=abs（djk）;
thr2=thr1/3;
if absdjk》thr1
djk=djk’*（absdjk.^m-thr1.^m）/absdjk.^m;
elseif djk
OPPOFindX2Pro有哪些亮点?
BI+智慧医疗：医疗行业的数据可视化解决方案
高（低）频信号混入低（高）频噪声小信号时频表现
Kube-scheduler调度器内部流转过程
魅族Pro7什么时候上市？魅族Pro7最新消息：魅族Pro7设计功能提升，魅族Pro7Plus加持值得期待
硬阈值和软阈值区别分析及选取技巧
CPU技术及产业链供应关系
220V AC电源LED指示灯电路图
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