一、软阈值和硬阈值的基本概念和区别
在我所研究的领域中,经常出现小波降噪,就拿小波降噪举例子吧!!
在信号处理中,小波降噪
是一种常用的方法,主要用于去除信号中的噪声。小波降噪中的软阈值和硬阈值
是两种常用的阈值处理方法。
硬阈值
:
硬阈值处理是将信号中小于阈值的部分直接去除,大于阈值的部分保留。也就是说,如果信号中的某一部分低于阈值,那么在处理后的信号中,这部分就会被“砍掉”。这种方法的优点是简单直接,但对于那些刚好等于阈值的信号部分,可能会产生一些不连续或者跳跃
的现象。
软阈值
:
软阈值处理则相对更为平滑。对于小于阈值的信号部分,软阈值处理不是直接去除,而是将这部分“收缩”或“压缩”,使得这部分的信号强度减弱。对于大于阈值的信号部分,软阈值处理会将其压缩到阈值上。这种方法的优点是能够更好地保留那些刚好等于阈值的信号部分,使得信号看起来更为自然和平滑
。
所以,“软”和“硬”在这里指的是处理信号的方式
:硬阈值处理更为刚性
,对于低于阈值的信号部分会直接去除
;软阈值处理则更为平滑
,对于低于阈值的信号部分会进行收缩或压缩
。
二、软聚类和硬聚类的详细概念和区别
简单来说:
所以:
主要代表算法: