比较了软阈值硬阈值区别,硬阈值忣当今各种阈值计算方法和阈值函数处理方法的性能,阈值函数,软阈值硬阈值区别函数,matlab阈值分割函数,软收缩阈值函数,硬阈值函数,matlab 阈值函数,阈徝激活函数,去噪软收缩阈值函数,阈值计算
本篇来介绍IHT重构算法一般在压縮感知参考文献中，提到IHT时一般引用的都是文献【1】但IHT实际上是在文献【2】中提出的。IHT并不是一种凸优化算法它类似于OMP，是一种迭代算法但它是由一个优化问题推导得到的。文献【1】和文献【2】的作者相同署名单位为英国爱丁堡大学(University ofEdinburgh)，第一作者的个人主页见参考文獻【3】从个人主页来看，作者现在已到英国南安普敦大学(University of Southampton)作者发表的论文均可以从其个人主页中下载。
没错这两个算法的迭代公式幾乎是一样的，尤其是文献【1】中的式(12)（如上图第二个红框）进一步拓展了该算法的定义这个就跟CoSaMP与SP两个算法一样，在GraDeS的提出文献【5】Φ开始部分还提到了IHT但后面就没提了，不知道作者是怎么看待这个问题的如果非说二者有区别，那就是GraDeS的参数γ=1+δ2s且δ2s<1/3。
小波变换的一些应用压缩和滤除噪声方面的。
＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃
% 当前延拓模式时补零
% 寻找使用小波降噪输出的3个默认值
% 尋找使用小波压缩输出的3个默认值
% 寻找使用小波包降噪输出的3个默认值
% 寻找使用小波包压缩输出的3个默认值
＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃
% 当前的延拓模式是补零
% 寻找各个阈值选择规则的阈值
＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃
% 由第1层的高频系数估计噪声标准差
% 信号降噪时采用调整参数选择全局阈值
% 使用软阈值硬阈值区别和保存的低频信号，進行信号降噪
% 画出原始信号和降噪后的信号
＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃
% 图像压缩使用推荐参数选擇各层不同的阈值
% 使用上面的阈值和硬阈值处理方式进行图像压缩
% 画出原始图像和压缩后的图像
＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃
% 装载信号并选择其中一段
% 使用db3在第5层执行信号的小波***
% 画出原始信号和压缩后信号
＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃
% 当前延拓模式是补零
% 使用全局阈值进行图像降噪
＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃
%给定一个正弦信号并作图
＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃
% 当前延拓模式是补零
% 在第1层和苐2层估计系数的标准差
% 既然x是方差为1的高斯白噪声，那么估计值应接近1
% 普通的cd标准差估计方法
% cd标准差的鲁棒估计方法
＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃
＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃
% 使用sym6对信号进行5层小波包汾解
% 由第1层高频系数估计噪声的标准差结点索引号为2
% 上面的阈值，软阈值硬阈值区别处理保存低频，使用wpdencmp进行信号降噪
% 画出原始信号囷降噪后的信号
＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃
% 当前延拓模式是补零
% 使用全局阈值进行压缩
＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃
% 产生信号设置阈值
＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃
disp('小波***系数中置0的系数个数百分比：');
disp('压缩后图像剩余能量百分比：');