一般来说,软阈值方法对噪声的抑制效果较好,可以更全面地保留图像的细节信息,但在一些特定情况下可能会产生过度平滑的效果。硬阈值方法对噪声的抑制效果稍差一些,但在图像分割中具有清晰的边缘效果。因此,软阈值和硬阈值方法的选择取决于具体的应用需求。 除了软阈值和硬阈值方法外,还存在一些更加灵活和自适应的阈值...
常见的阈值处理方法包括软阈值和硬阈值,它们各有优势和适用范围。 软阈值是基于灰度值进行映射的一种阈值处理方法,其基本原理是将灰度值大于一些阈值的像素点映射为255,灰度值小于等于阈值的像素点则设置为0。软阈值处理可以保留图像中较为细致的细节信息,对于图像中明暗度变化较大的区域有较好的效果。然而,软阈值处理...
软硬阈值法能够压制地震数据的噪声信号,但是降噪效果并不理想。因此,提出了一种改进的软硬阈值算法用于地震数据降噪。首先利用软硬阈值法原理构建了一种新的阈值降噪法,并对新算法相关特性进行了研究,通过仿真实验确定了新阈值算法的小波基为sym 3,利用均方差和信噪比对新阈值降噪法的降噪效果进行了评价。最后,将新阈...
functionX=denh(x,wname,n,thr) %硬阈值 [C,S]=wavedec2(x,n,wname);%进行小波分解 dcoef=C(prod(S(1, :))+1:end);%高频部分系数 ind=find(abs(dcoef)<thr)+prod(S(1, :));%小于阈值thr的系数 C(ind)=0;%直接置零 a=0.6; ind=find(abs(dcoef)>=thr)+prod(S(1, :));%大于阈值...
由式(8)可知,ln(j+1)随着j的增加逐渐增大,相应的阈值就逐渐减小,这符合噪声分布的一般规律。 2.2 改进阈值函数 为了克服传统硬阈值函数在阈值处不连续和软阈值函数会造成部分高频信息丢失的问题,提出了一种新的阈值函数如下所示: 式中sign函数为符号函数。该阈值函数在(-!,+!)内连续,证明如下: ...
常用的软阈值函数，是为了解决硬阈值函数“一刀切”导致的影响(模小于3*sigma的小波系数全部切除，大于3*sigma全部保留，势必会在小波域产生突变，导致去噪后结果产生局部的抖动，类似于傅立叶变换中频域的阶跃会在时域产生拖尾)。软阈值函数将模小于3*sigma的小波系数全部置零，而将模大于3*sigma的做一...
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...
小波去噪中软硬阈值的一种改良折衷法 维普资讯 http://www.cqvip.com
基于新的阈值函数的小波阈值去噪方法 热度: 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...
一种基于聚类过采样与实例硬度阈值的数据重采样方法,其特征在于步骤如下:步骤1:从文本数据集中随机选择k条文本样本作为初始聚类中心,采用k-means算法对数据集中的所有文本进行聚类处理,然后,以聚类后各个类别的中心为初始聚类中心,采用k-means算法对数据集中的所有样本进行聚类处理,重复以上过程,直至所有样本所属的聚类...