阈值
阈值计算公式怎么写出来

阈值计算公式怎么写出来阈值计算公式的推导与应用。
引言。
在统计学和机器学习领域,阈值计算是一项重要的工作。
阈值是指在某种情况下,某个变量或指标的数值达到一定值时,就会触发某种行为或结果。
阈值的选择对于数据分析和模型建立具有重要意义,因此阈值计算公式的推导和应用是非常必要的。
一、阈值计算公式的推导。
在统计学和机器学习中,常见的阈值计算公式包括平均值、中位数、标准差等。
这些公式的推导都是基于数学统计学的原理和假设的。
以平均值为例,其计算公式为:\[ \bar{x} = \frac{\sum_{i=1}^{n}x_i}{n} \]其中,\( \bar{x} \) 表示平均值,\( x_i \) 表示第 i 个观测值,n 表示总的观测值个数。
平均值的计算公式是基于对所有观测值的加总然后除以观测值的个数得到的。
而中位数的计算公式则是基于对数据进行排序然后取中间位置的数值得到的。
标准差的计算公式则是基于对数据的离散程度进行测量得到的。
二、阈值计算公式的应用。
阈值计算公式在实际应用中有着广泛的应用。
在数据分析中,阈值的选择对于数据的解释和模型的建立具有重要的意义。
例如,在金融领域中,通过设定一定的阈值来判断某个指标的变化是否超出了正常范围,从而触发某种风险控制措施。
在医学领域中,通过设定一定的阈值来判断某个生物指标的数值是否偏离了正常范围,从而触发某种疾病诊断和治疗措施。
在机器学习领域中,通过设定一定的阈值来判断模型的预测结果是否符合某种要求,从而触发某种行为或结果。
三、阈值计算公式的改进。
虽然传统的阈值计算公式在实际应用中有着广泛的应用,但是在某些情况下可能存在一定的局限性。
例如,在金融领域中,传统的阈值计算公式可能无法很好地适应市场的波动性和复杂性。
在医学领域中,传统的阈值计算公式可能无法很好地适应不同人群的生物指标的差异性。
在机器学习领域中,传统的阈值计算公式可能无法很好地适应不同数据集的分布特点和模型的复杂性。
3.1—简单阈值算法

//若执行机构处于启动状态 //倒计时计数器减一 //若计时时间到 //置输出信号为关闭状态 //关闭执行机构
}
目
录
阈值及阈值算法概念
算法原理概述
阈值控制算法程序流程图及例程
定时阈值控制算法程序流程图及例程
水塔水位控制实例概述 水位控制例程
水塔水位控制实例概述
水塔水位控制要求:
水位不能太高(有一个上限),以免发生溢 出现象; 水位也不能太低(有一个下限),以免发生 用户断水现象。
算法原理概述
系统状态值就 会在短时间之内再 次超过上限阈值, 迫使刚刚关闭的执 行机构再次启动。 执行机构频繁的启 动会增加系统能耗、 降低系统效率、缩短设备使用寿命。解决这个问题的 办法是让执行机构启动后连续工作一段时间,知道被 控对象的状态值达到下限阈值时才停止工作。
算法原理概述
① 当被控对象状态值高于上限阈值时启动执行 机构,此时状态值将下降;
目
录
阈值及阈值算法概念
算法原理概述
阈值控制算法程序流程图及例程
定时阈值控制算法程序流程图及例程
水塔水位控制实例概述 水位控制例程
水位控制例程
水位控制程序 #include<8051.h> Sbit Out=P1^2; volatile unsigned char //定义输出管脚,Out=0/1,关闭/开启水泵 SecCnt; //定义秒定时计数器
void TmpSampleCtrl() //温度采样和控制函数 { float CurTmp; //定义当前温度采样值(单位: ℃ ) CurTmp=Sample(); //进行一次采样,得到当前室内温度 if(CurTmp>HTmp) CtrlOut(1); //若高于上限阈值,则启动制冷设备 else if (CurTmp<LTmp) CtrlOut(0); //若低于下限阈值,则关闭制冷设备 }
ps中的阈值

ps中的阈值(实用版)目录1.介绍 PS 中的阈值2.阈值的应用3.如何调整阈值4.阈值的作用5.结论正文1.介绍 PS 中的阈值在 Photoshop(简称 PS)这款图像处理软件中,阈值是一个常用的工具,用于调整图像的亮度和对比度。
阈值可以简单地理解为一个分界线,将图像中的像素分为两个或多个区域,从而实现对图像的优化。
2.阈值的应用阈值在 PS 中有广泛的应用,例如:- 去除背景:通过设置阈值,可以将图像中的背景与主题分离,从而实现去除背景的目的。
- 提高图像对比度:通过调整阈值,可以改变图像中像素的分布,使图像的明暗区分更加明显,提高图像的对比度。
- 制作灰度图像:在将彩色图像转换为灰度图像时,可以通过设置阈值来调整不同颜色的亮度,使图像在灰度模式下更加丰富。
3.如何调整阈值在 PS 中,可以通过以下步骤调整阈值:- 打开图像,选择“图像”菜单下的“调整”选项。
- 在“调整”子菜单中,找到“阈值”选项,并单击。
- 在弹出的对话框中,可以设置阈值的类型(如“全局阈值”或“局部阈值”),并调整阈值滑块以达到所需的效果。
- 单击“确定”按钮,关闭对话框,即可完成阈值的调整。
4.阈值的作用阈值在图像处理中的作用主要体现在以下几点:- 提高图像质量:通过调整阈值,可以使图像的亮度和对比度更加平衡,提高图像的质量。
- 简化图像处理:阈值可以将复杂的图像简化为二值图像,便于后续的处理和分析。
- 实现图像分割:在图像识别和处理中,阈值可以将图像中的目标物体与背景进行分割,便于提取和分析目标物体的信息。
5.结论阈值是 PS 中一个实用的工具,可以方便地调整图像的亮度和对比度,提高图像质量。
同时,阈值在图像处理和分析中也具有重要作用,可以简化图像处理过程,实现图像分割和目标物体提取等任务。
名词解释感觉的阈值

名词解释感觉的阈值感觉的阈值在心理学中指的是一个人能够察觉到某种刺激的最小程度。
人们的感觉器官对于不同的感觉刺激有着不同的敏感程度,而感觉的阈值便是用来衡量这种敏感程度的指标。
感觉的阈值包括绝对阈值和差别阈值。
绝对阈值是指当刺激的强度逐渐增加时,能够被一个人察觉到的最小刺激强度。
而差别阈值则是指在已经存在一个刺激的情况下,能够察觉到其他刺激与已有刺激之间的最小差别。
举一个例子来说明感觉的阈值。
假设有一个盲人通过触摸感知物体的形状。
当他用手指触摸一个表面上有凹凸不平的物体时,他可能能够察觉到物体的形状变化。
但是,当表面上的凹凸变得非常微小,甚至小到肉眼无法察觉时,他可能就无法感知到这种变化了。
这时,他的绝对阈值就是无法感知到的凹凸程度。
另外一个例子是关于差别阈值。
假设一个人刚刚喝完一杯温水,然后将手指分别放入一杯冷水和一杯热水中。
他可能能够感觉到冷水和热水的明显差异。
但是,当两杯水的温度非常接近时,他可能无法准确地判断哪一杯水更热或更冷。
这时,他的差别阈值就是这两杯水温度的差异。
感觉的阈值受到多种因素的影响。
其中之一是个体差异。
不同的人对于相同的刺激可能有着不同的感知能力。
例如,一些人可能对光线更加敏感,而另一些人可能对声音更加敏感。
此外,感觉的阈值还受到环境因素和情境因素的影响。
在嘈杂的环境中,人们可能需要更大的刺激才能察觉到它们。
而在安静的环境中,人们对于细微的刺激变化可能更加敏感。
为了研究感觉的阈值,心理学家已经开发了各种实验方法。
其中一个常用的实验是阈值测量实验。
在这个实验中,参与者需要判断他们能否感知到一个刺激,并且根据刺激的强度来确定感知的阈值。
通过这些实验,心理学家能够进一步了解不同感觉的阈值是如何变化的,以及它们是如何受到不同因素的影响的。
感觉的阈值在我们的日常生活中扮演着重要的角色。
它影响着我们对世界的感知和理解。
了解感觉的阈值有助于我们更好地理解个体之间的差异,并且可以为设计更好的实验方法和刺激设计提供指导。
女生的阈值是什么意思

女生的阈值是什么意思
阈值又叫临界值,是指一个效应能够产生的的最低值或最高。
比如,女生和男生恋爱的时候,假设男生给你带来的感受就是一个值,这个值可能各有特色,但是还是有些特殊的男生会给你带来最高的体验。
这些特殊的男生大部分都是高帅富,给女生带来了恋爱上的最高值体验。
阈值,真的是个大问题,尤其是对有些女生来说。
很多高帅富,而且是那种正直、努力的二代,有时我在想,他们染指过的女生,给女生带去的那种虚荣、实惠交织在一起前所未有的感觉,比毒品还要爽。
那么,在高帅富离开之后,被染指的女生能不能放平心态,接受身边的不那么完美的男生呢?
太难了,如果接受了,就代表这类女生这辈子不会再有“高帅富”的体验,代表了过去的那个“高帅富”是她人生的婚恋至高点。
她再也无法去什么高端酒会,再也无法去高干饭局,这种丧失和宿命的感觉太难受了。
所以,很多女生选择了保留一丝丝的可能性,我不将就,我单身,我养备胎,我钓凯子,这样至少我还有千万分之一的机会再次碰到“高帅富”,再来一次虚荣和实惠交织在一起的享受。
ps中的阈值

ps中的阈值阈值(Threshold)在计算机科学和数字图像处理中是一个重要的概念。
它通常用于图像分割、模式识别和图像增强等任务中。
阈值是一个界限值,用于将图像中的像素分为两个或多个不同的区域。
在图像处理中,阈值处理是一种常用的技术,它可以将图像转换为二值图像或者根据不同的阈值将图像分割成多个不同亮度或颜色区域。
阈值处理的目的是通过选择合适的阈值,将图像中不感兴趣的背景与感兴趣的目标区分开来,以便后续的处理或分析。
阈值的选择对图像处理的结果有着重要的影响,如何选择合适的阈值是一个常见的挑战。
通常,阈值选择的目标是将图像中的背景与目标分离出来,并保留感兴趣的目标。
阈值的选择可以基于直方图分析、灰度统计等方法。
以下是一些常见的阈值选择方法:1. Otsu's 方法:Otsu's 方法是一种基于图像直方图的自动阈值选择方法,它可以根据图像的灰度分布自动选择最佳的阈值。
该方法的基本思想是将图像分为两个类别,使得类别内的方差最小,类别间的方差最大。
通过最大类间方差的特点,可以确定最佳阈值。
2. 全局固定阈值法:全局固定阈值法是一种简单直接的阈值选择方法,它通过手动设定一个固定的阈值,将图像分割为两个区域。
通常,阈值的选择是基于经验或者先验知识的。
3. 基于直方图分析的阈值选择方法:直方图分析可以帮助我们理解图像的灰度分布情况。
基于直方图分析的阈值选择方法通常包括基于峰值和谷值的选择方法,以及基于分布模型的选择方法。
4. 非局部平均法(NLM):非局部平均法是一种基于图像中像素相似性的阈值选择方法。
该方法通过比较像素与其周围像素的相似性,选择适合的阈值。
在实际应用中,阈值的选择需要考虑一系列因素,如图像的特点、任务的需求、噪声的影响等。
在选择阈值时,我们可以根据实际情况采用单一的阈值或者多个阈值进行处理,以获得满足需求的图像分割结果。
阈值处理在图像处理中有着广泛的应用,如边缘检测、图像分割、目标识别等。
阈值是什么意思呢

阈值是什么意思呢阈值又叫临界值,是指一个效应能够产生的最低值或最高值。
此一名词广泛用于各方面,包括建筑学、生物学、飞行、化学、电信、电学、心理学等,如生态阈值。
分类1、PS阈值在PS中的阈值,实际上是基于图片亮度的一个黑白分界值,默认值是50%中性灰,即128,亮度高于128(<50%的灰)的会变白,低于128(>50%的灰)的会变黑(可以跟滤镜中的其它――高反差保留,再用阈值效果会更好)。
2、AE阈值阈值可以理解为值域,即是因变量的取值范围,在aftereffects中,比如图层的透明图阈值为0-100。
当输入信号低于门限时,增益就会按一定的压缩比例放大或缩小。
3、绝对阈值刺激物只有达到一定强度才能引起人的感觉。
这种刚刚能引起感觉的最小刺激量,叫绝对感觉阈值(absolutesensorythreshold)。
应用领域1、数学数学中y=f(x)函数关系,自变量x值必须在函数的定义域内,因变量y=才能有确定的值。
这个函数的定义域就是x 的阈值。
2、化工系统工程在化工系统工程中用阈值来计算最优化问题。
人为主观地制定一个决策往往是不合理的,随意确定一个决策值亦往往不能求得最优值。
因此计算时要对独立变量取值范围赋予一定的数学限制,所有满足这些限制(阈值)的点构成最优化问题的可行域。
3、自动控制系统在自动控制系统中能产生一个校正动作的最小输入值称为阈值。
4、生物科学刺激引起应激组织反应的最低值。
为临界值的意思,也就是刺激生体系等时,虽然对小刺激不反应,但当超过某限度时就会激烈反应的这种界限值。
5、Photoshop图形电脑软件photoshop中的解释:“阈值”命令将灰度或彩色图像转换为高对比度的黑白图像。
可以指定某个色阶作为阈值。
所有比阈值亮的像素转换为白色;而所有比阈值暗的像素转换为黑色。
“阈值”命令对确定图像的最亮和最暗区域很有用。
PhotoShop中的阈值,实际上是基于图片亮度的一个黑白分界值,默认值是50%中性灰,即128,亮度高于128(50%的灰)的即会变白。
阈值的名词解释

阈值的名词解释阈值(Threshold)是一个用来判断、决策或者触发某种反应或行为的临界点。
在不同的领域中,阈值都有着不同的定义和应用。
一、阈值在心理学中的意义在心理学中,阈值指的是作为刺激标准的最小强度。
通过超过或者低于阈值的程度,刺激才能引发感知和认知的过程。
心理学研究人员使用阈值来研究感知、注意力和意识等心理过程。
例如,对于光和声音等感知刺激,研究人员可以通过改变刺激的强度来确定阈值,进而研究人们对不同刺激的感知敏感度。
二、阈值在生物学中的作用阈值在生物学中是非常重要的概念。
生物体的生理反应和行为通常都有与之相关的阈值。
阈值的存在使得生物体能够对外界刺激作出适当的反应或决策。
在神经学中,神经元的兴奋阈值是指神经元需要达到的电位变化才能发放动作电位。
这个阈值的概念在神经传递和神经元通讯中起着重要的作用。
三、阈值在经济学中的应用在经济学中,阈值常常被用来描述某个经济变量需要达到的最低或最高水平,以引发某种重要的经济现象或政策的实施。
例如,经济学家常用失业率的阈值来衡量经济状况,以确定是否需要进行经济刺激政策。
此外,还有类似贫困线、通胀率等经济变量的阈值,用于制定相应的政策措施。
四、阈值在计算机科学中的应用在计算机科学领域,阈值经常用于模式识别、图像处理和机器学习等领域。
在图像处理中,阈值被用来将图像进行二值化处理,将其转换为只有黑白两种颜色的图像,方便后续的图像分析和处理。
在机器学习中,阈值被用于分类算法中的决策边界,决定样本数据属于哪个类别。
总结:无论在心理学、生物学、经济学还是计算机科学中,阈值都是一个重要的概念。
它不仅帮助我们理解各个领域的现象和应用,还为相关领域的研究和实践提供了理论基础和方法。
阈值的研究和应用促进了各个领域的发展,进一步推动了我们对世界的认识。
绝对阈值和相对阈值

绝对阈值和相对阈值
绝对阈值和相对阈值是在不同领域中常常被提及的概念,尤其在心理学、生物学和工程学等领域中经常被用到。
这两个概念虽然听起来相似,但却有着不同的含义和应用。
绝对阈值指的是在特定条件下能够被觉察到的最小刺激强度。
换句话说,绝对阈值是指当刺激的强度超过某一特定值时,一个人能够察觉到这个刺激。
在心理学实验中,通常会通过实验被试者在不同条件下对刺激的感知来确定绝对阈值。
这个概念在感知心理学中具有重要意义,可以帮助研究人员了解人类感知系统的工作原理。
相对阈值则是指在已经存在的刺激背景下,需要增加多少刺激才能被察觉到。
换句话说,相对阈值是指一个人能够感知到刺激变化的最小差异。
在生物学中,相对阈值常常被用来研究生物体对环境变化的感知能力,比如对光线、声音等刺激的敏感度。
绝对阈值和相对阈值在工程学中也有着重要的应用。
在信号处理领域,绝对阈值被用来指示信号的强度是否足够大,以便被检测或处理。
而相对阈值则可以帮助工程师设计出更加精确的传感器和探测器,以确保对微小变化的刺激能够进行有效的检测和测量。
总的来说,绝对阈值和相对阈值是两个重要的概念,它们帮助我们理解人类感知系统的工作原理,以及设计更加灵敏和精确的传感器和探测器。
通过研究这两个阈值,我们能够更好地认识人类的感知
机制,同时也能够应用这些知识来改善生活质量和推动科学技术的发展。
阈值计算公式

阈值计算公式阈值计算公式是在数据分析和统计学中广泛使用的一种方法,用于确定某个变量的边界值。
这种方法可以帮助我们更好地理解数据的分布和特征,从而更准确地进行数据分析和预测。
在本文中,我们将介绍阈值计算公式的基本原理和应用,以及一些常见的阈值计算公式。
基本原理。
阈值计算公式的基本原理是通过对数据的分布进行统计分析,找到一个合适的边界值,将数据分为两个或多个不同的组别。
这种方法可以帮助我们更好地理解数据的特征和规律,从而更准确地进行数据分析和预测。
在实际应用中,阈值计算公式可以根据不同的数据类型和分布特征,选择不同的统计方法和指标,来确定合适的阈值。
常见的阈值计算公式。
在数据分析和统计学中,有许多不同的阈值计算公式,可以根据不同的数据类型和分布特征选择合适的方法。
下面我们将介绍一些常见的阈值计算公式:1. 均值法,均值法是一种简单直观的阈值计算方法,它通过计算数据的平均值,然后将数据分为高于平均值和低于平均值两个组别。
这种方法适用于数据分布比较均匀的情况。
2. 中位数法,中位数法是一种不受极端值影响的阈值计算方法,它通过计算数据的中位数,然后将数据分为高于中位数和低于中位数两个组别。
这种方法适用于数据分布比较偏斜的情况。
3. 标准差法,标准差法是一种基于数据的标准差来确定阈值的方法,它通过计算数据的标准差,然后将数据分为高于标准差和低于标准差两个组别。
这种方法适用于数据分布比较集中的情况。
应用实例。
阈值计算公式在实际应用中有许多应用实例,下面我们将介绍一些常见的应用实例:1. 金融风险预警,在金融领域,阈值计算公式可以帮助我们确定不同的风险等级,从而更好地进行风险预警和控制。
2. 医疗诊断,在医疗领域,阈值计算公式可以帮助我们确定不同的疾病风险,从而更好地进行疾病诊断和治疗。
3. 市场营销,在市场营销领域,阈值计算公式可以帮助我们确定不同的客户群体,从而更好地进行市场定位和推广。
总结。
阈值计算公式是一种在数据分析和统计学中广泛使用的方法,它可以帮助我们更好地理解数据的分布和特征,从而更准确地进行数据分析和预测。
名词解释阈值

名词解释阈值
阈值(Threshold)是指在实验或数据处理过程中所设定的某种数值界限,超过这个界限的数据将被视为有效,低于这个界限的数据则将被忽略或排除。
在数据挖掘和机器学习领域中,阈值通常用于分类问题中。
分类问题是指将一组输入数据分为两个或多个类别的问题。
例如,将一组邮件分为垃圾邮件和非垃圾邮件,或将一组医疗数据分为健康和疾病两类。
在这些问题中,阈值是用来决定哪些数据属于哪个类别的。
例如,在垃圾邮件分类问题中,可以设置一个阈值,当某个邮件的垃圾分数高于这个阈值时,就将其归为垃圾邮件。
阈值的选择对分类结果有很大的影响。
如果阈值设置得太高,可能会将部分有效数据排除在外;而如果阈值设置得太低,可能会将部分无效数据误判为有效数据。
因此,选择合适的阈值是分类问题中一个重要的问题。
在实践中,通常需要通过试验和调整来确定最佳的阈值。
常用的方法包括ROC曲线和F1分数等。
ROC曲线是通过绘制真正率和假正率之间的关系来评估分类模型的性能,而F1分数是综合考虑精确率和召
回率的度量指标,常用于评估分类模型的整体性能。
总之,阈值是在数据处理和分类问题中常用的概念,对于数据挖掘和机器学习等领域的研究和应用具有重要的意义。
常用阈值计算方法

常用阈值计算方法
阈值计算方法是一种用于确定一些变量或指标的阈值的方式。
阈值是一种界限或临界点,当变量或指标超过该阈值时,会触发其中一种行动或产生其中一种效果。
在不同领域和应用中,常用的阈值计算方法有很多。
1.经验法:
经验法是一种基于经验和观察得出的阈值计算方法。
它通常基于专家的知识和经验,在实践中使用一段时间后形成的规律。
这种方法的优点是简单易行,但缺点是可能难以适应新的情况和变化。
2.根据历史数据:
基于历史数据的阈值计算方法使用历史数据来确定阈值。
可以通过统计方法,如平均值、标准差等,计算出一组数据的分布特征,从而确定阈值。
这种方法适用于有大量历史数据可用的情况,但对于缺乏数据或数据分布不稳定的情况可能不准确。
3.基于贝叶斯决策理论:
贝叶斯决策理论是一种基于概率统计的阈值计算方法。
它通过考虑不同结果的概率分布,将决策问题建模为概率论问题,并根据不同决策的概率来确定阈值。
这种方法在处理不确定性和不完全信息的情况下很有用,但需要有可靠的概率模型和数据。
4.优化方法:
优化方法是一种基于最优化模型的阈值计算方法。
它通过定义一个目标函数和约束条件,将阈值计算问题转化为一个数学优化问题,通过求解
该优化问题来确定最优阈值。
这种方法可以考虑多个目标和约束,但需要有可靠的模型和求解算法。
5.机器学习方法:
以上是常用的阈值计算方法,不同方法适用于不同情况和需求。
选择合适的阈值计算方法需要考虑问题的特点、数据的可靠性和可用性、资源和时间的限制等因素,并结合领域知识和实际需求进行综合分析和决策。
确定阈值的方法

确定阈值的方法阈值是指一个可接受的界限或标准,用于判断某个事物是否达到或超过预期的水平。
在各个领域中,确定合适的阈值是非常重要的,因为它决定了我们对某个指标的认可和接受程度。
本文将探讨一些常见的确定阈值的方法,帮助读者更好地了解如何在实践中应用这些方法。
方法一:基于历史数据的统计分析确定阈值的一种常见方法是基于历史数据的统计分析。
通过收集和分析过去的数据,我们可以了解到某个指标的分布情况和变化趋势。
根据这些数据,我们可以选择一个合适的阈值,使得超过阈值的情况被视为异常或不符合预期。
例如,假设我们要确定一个网站的访问量的阈值。
我们可以收集过去一年的访问量数据,计算平均值和标准差,然后根据正态分布的性质,选择一个合适的阈值,使得超过阈值的访问量被视为异常情况。
方法二:基于专家意见的主观判断除了基于历史数据的统计分析,另一种确定阈值的方法是基于专家意见的主观判断。
在某些情况下,由于数据不足或数据的分布不规律,我们无法使用统计方法来确定阈值。
这时候,我们可以依靠领域内的专家经验和知识,通过讨论和协商的方式来确定阈值。
例如,在医学领域中,确定某个指标的正常范围时,常常需要依靠医生的专业知识和经验。
医生可以根据患者的年龄、性别、病史等因素,结合自己的临床经验,判断哪些数值是正常的,哪些数值是异常的。
方法三:基于业务需求的目标设定除了基于历史数据和专家意见,还有一种确定阈值的方法是基于业务需求的目标设定。
在某些情况下,我们希望通过设定阈值来达到某个特定的目标,例如提高生产效率、降低成本或增加收益等。
例如,在生产过程中,我们希望通过设定一个合适的阈值来判断产品的质量是否合格。
如果产品的某个指标超过了阈值,我们可以及时采取措施,调整生产流程,以确保产品质量的稳定性和一致性。
方法四:基于监控和反馈的动态调整确定阈值的方法还可以基于监控和反馈的动态调整。
在某些情况下,由于外部环境的变化或业务需求的变化,原先设定的阈值可能需要进行调整。
阀值和阈值哪个正确

阀值和阈值哪个正确
阀值和阈值哪个正确如下:
阈值和阀值都正确。
他们的区别有:
1、表达的意思不同
阀值指的是一个标准值。
阈值是临界值,指一个效应能够产生的最低值或最高值。
2、应用领域不同
阀值是化工和机电里的词汇,如某种管道阀门等到达溢出状态的溢出值。
阈值广泛用于各方面,包括建筑学、生物学、飞行、化学、电信、电学、心理学等,如生态阈值。
阈值的分类:
1、PS阈值
在PS中的阈值,实际上是基于图片亮度的一个黑白分界值,默认值是50%中性灰,即128,亮度高于128(<50%的灰)的会变白,低于128(>50%的灰)的会变黑。
2、AE阈值
阈值可以理解为值域,即是因变量的取值范围,在aftereffects中,比如图层的透明图阈值为0-100。
当输入信号低于门限时,增益就会按一定的压缩比例放大或缩小。
3、绝对阈值
刺激物只有达到一定强度才能引起人的感觉,这种刚刚能引起
感觉的最小刺激量。
对于阈值的思考

对于阈值的思考对于阈值的思考——谢树快⼀、对阈值概念的解析1、⼀个领域或⼀个系统的界限称为阈,其数值称为阈值阈值。
在各门科学领域中均有阈值。
如数学中y=f(x)函数关系,⾃变量x值必须在函数的定义域内,因变量y=才能有确定的值。
这个函数的定义域就是x的阈值。
在化⼯系统⼯程中⽤阈值来计算最优化问题。
⼈为主观地制定⼀个决策往往是不合理的,随意确定⼀个决策值亦往往不能求得最优值。
因此计算时要对独⽴变量取值范围赋予⼀定的数学限制,所有满⾜这些限制(阈值)的点构成最优化问题的可⾏域。
在⾃动控制系统中能产⽣⼀个校正动作的最⼩输⼊值。
刺激引起应激组织反应的最低值。
为临界值的意思,也就是刺激⽣体系等时,虽然对⼩刺激不反应,但当超过某限度时就会激烈反应的这种界限值。
2、PS解释:“阈值”命令将灰度或彩⾊图像转换为⾼对⽐度的⿊⽩图像。
可以指定某个⾊阶作为阈值。
所有⽐阈值亮的像素转换为⽩⾊;⽽所有⽐阈值暗的像素转换为⿊⾊。
“阈值”命令对确定图像的最亮和最暗区域很有⽤。
⼆、对阈值分割法的解析阈值分割法分为全局阈值法和局部阈值分割法。
所谓局部阈值分割法是将原始图像划分成较⼩的图像,并对每个⼦图像选取相应的阈值。
在阈值分割后,相邻⼦图像之间的边界处可能产⽣灰度级的不连续性,因此需⽤平滑技术进⾏排除。
局部阈值法常⽤的⽅法有灰度差直⽅图法、微分直⽅图法。
局部阈值分割法虽然能改善分割效果,但存在⼏个缺点: (1)每幅⼦图像的尺⼨不能太⼩,否则统计出的结果⽆意义。
(2)每幅图像的分割是任意的,如果有⼀幅⼦图像正好落在⽬标区域或背景区域,⽽根据统计结果对其进⾏分割,也许会产⽣更差的结果。
(3)局部阈值法对每⼀幅⼦图像都要进⾏统计,速度慢,难以适应实时性的要求。
全局阈值分割⽅法在图像处理中应⽤⽐较多,它在整幅图像内采⽤固定的阈值分割图像。
经典的阈值选取以灰度直⽅图为处理对象。
根据阈值选择⽅法的不同,可以分为模态⽅法、迭代式阈值选择等⽅法。
阈值

• 激强度。
• 纯音听阈测试:确定纯音听阈的测试方法。
• 目的:反应听敏度,确定听阈高低,了解
• 听力损失程度,评价听力现状的主观测听 • 法。
敏感度
高频声音
较中频次之
中频声音(1000Hz)
最敏感
低频声音
最差
• 纯音听阈测试的是察觉阈。 • 此函数称为“阶梯曲线”。斜率为无穷大。 • 虚线中不能找到阈值点。
第4章 听力学相关的心理声 学知识
第1节 阈值
• 一、听阈 • 1.“阈”的概念 • 阈值,词义是门槛,又叫临界值,泛指界 • 限或范围,是指一个效应能够产生的最低 • 值或最高值。
2.听阈
• 定义:刚能引起人耳听觉反应的最小声音 • 刺激量。 • 将听阈以线段连接,形成听阈曲线。
• 人耳的听觉范围20-20000Hz声频范围。
• 听阈测试:指在规定的条件下,给以规定 • 的声信号,在多次重复实验中,有一半以 • 上次数的,能正确引起听觉的最小声压级
• 或振动力级的最小声音。
• 听阈的高低反应听力好坏:
听阈低
听阈高
听力
好
不好
灵敏度
高
低
• 纯音:声学中,具有单一频率成分的声音。 • 纯音的听阈:多次播放特定频率的纯音, • 能被察觉的次数约占50%时所对应的声刺
• 刺激频率 ↑ • 频率差别阈 ↑ • 测试频率--• 阈上强度 ↑ • 频率差别阈 ↓
2.强度差别阈
• 声强辨别敏感性:是人耳对两个声音之间 • 最小的声强差异能辨别其响度不同的能力。
• 测试方法有三种: • 1.改变调制幅度,受试者能听出调制幅度。 • 2.连续背景噪声的某一段时间中增大声强,受试者 能辨别出响度的变化。 • 3.受试者听两个间隔较短不同声强的声音,分辨哪 个声音响度大。
阈值举例说明

阈值举例说明
阈(yu)值,是控制科学中的一个名词,是指的一个极限值。
从控制科学的角度什么叫阈值呢,先举一个日常生活中的例子:每个人都有一个所谓的“笑点”,“泪点”,就是只当遇到某种程度的外界刺激时,你我产生欢笑和流泪这两种反应的点。
专业点说,就是情感阈值。
下面举一个稍微专业些的例子,就以家中常用的马桶为例,如果我们观察一个马桶水箱,可以更好的诠释“阈值”这个概念。
不知道各位有没有做过简单的观察——马桶水箱是如何工作的,马桶水箱的工作很简单,蓄满一定容量的水,这个量不能多也不能少。
工程师用一个浮球带动连杆机构实现了这样的一个控制装置,当水位达到预定高度时,水管停止注水,而这个预先设定好的高度,也就是“阈值”,放在这样一个系统当中,表示最高水位。
除此之外我们也不难发现,阈值这个概念总是伴随着某种系统或者某种装置存在,事实上,阈值这个概念单独使用,是没有意义的,它需要某些修饰和设定来告诉我们它适用于那些场合,举几例子。
1:7.9km/s如果单独使用7.9km/s充当阈值,我们没法知道它的实际含义,这时我们把它代入到某种情景中,要脱离地球引力的最小速度要达到7.9km/s,这事显而易见,只有超过了7.9km/s这个速度值才能脱离地球引力。
其中,7.9km/s就是脱离地球引力的“阈值”,这
就是阈值的经典例子。
简而言之,阈值,就是一个极限,或许是超过这个极限会发生某些情况,又或是在这个极限之下又会发生某些事件。
tips:人们常会说阀值,其实阀值是一种错误的读法,某种意义上来
说,阈值和阀值的字形有些相像,久而久之就形成了阀值的读法。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
break;
end;
//迭代求解
while intThresholdVal<>intThresholdVal2 do
begin
intThresholdVal2:=intThresholdVal;
intCount:=0;
但令人惊讶的是,对某些特定图象,微小数据的变化却会引起分割效果的巨大改变,两者的数据只是稍有变化,但分割效果却反差极大,个中原因还有待进一步研究。
3. 大津法(OTSU法)
大津法由大津于1979年提出,对图像Image,记t为前景与背景的分割阈值,前景点数占图像比例为w0, 平均灰度为u0;背景点数占图像比例为w1,平均灰度为u1。图像的总平均灰度为:u=w0*u0+w1*u1。从最小灰度值到最大灰度值遍历t,当t使得值g=w0*(u0-u)2+w1*(u1-u)2 最大时t即为分割的最佳阈值。对大津法可作如下理解:该式实际上就是类间方差值,阈值t分割出的前景和背景两部分构成了整幅图像,而前景取值u0,概率为w0,背景取值u1,概率为w1,总均值为u,根据方差的定义即得该式。因方差是灰度分布均匀性的一种度量,方差值越大,说明构成图像的两部分差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致两部分差别变小,因此使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。
1. 双峰法
双峰法的原理及其简单:它认为图像由前景和背景组成,在灰度直方图上,前后二景都形成高峰,在双峰之间的最低谷处就是图像的阈值所在。根据这一原理,我们给出了它的实现,部分代码如下(Pascal语言描述,以下同):
//intPeak、intPeak2、intValley:峰值和直方图值
intLGrayLevel:=0;
for intLoop:=0 to intThresholdVal do
if intGrayLevel[intLoop]<>0 then
begin
intCount:=intCount+intGrayLevel[intLoop];
从分割的效果来看,当前后景的对比较为强烈时,分割效果较好;否则基本无效。
2. 迭代法
迭代法是基于逼近的思想,其步骤如下:
1. 求出图象的最大灰度值和最小灰度值,分别记为ZMAX和ZMIN,令初始阈值T0=(ZMAX+ZMIN)/2;
2. 根据阈值TK将图象分割为前景和背景,分别求出两者的平均灰度值ZO和ZB;
else
u1:=0;
RlTempO:=w0*w1*(u0-u1)*(u0-u1);
if RlTempO>RlMaxO then
begin
RlMaxO:=RlTempO;
w0:=intCount/intSize;
u0:=intSumPels/intCount;
w1:=1-w0;
if intSize-intCount<>0 then
u1:=(intTotalPels-intSumPels)/(intSize-intCount)
图像分割中阈值的自动选取的研究及其算法实现
图像分割是图像处理这门学科中的基础难题,基于阈值的分割则又是图像分割的最基本的难题之一,其难点在于阈值的选取。事实证明,阈值的选择的恰当与否对分割的效果起着决定性的作用。由于阈值选取对图像分割的基础性,本文主要在【1】、【2】、【3】、【4】等的基础上,对一些当前流行的阈值选取算法做了探讨、实现和比较。多阈值分割虽然能进一步提高图像分割的质量,但由于它只是分割技巧的处理问题,而与单阈值分割并无本质的区别。因此本文并不对多阈值分割进行讨论,而只考虑单阈值分割的情形。
continue
else
begin
//计算当阈值为intCurrentLevel时的g
intCount:=0;
intSumPels:=0;
for intLoop:=0 to intCurrentLevel do
if intValley>intGrayLevel[intLoop] then
begin
intValley:=intGrayLevel[intLoop];
intValleyIndx:=intLoop;
end;
Result:=intCurrentLevel;
end;
end;
我们在测试中发现:大津法选取出来的阈值非常理想,对各种情况的表现都较为良好。虽然它在很多情况下都不是最佳的分割,但分割质量通常都有一定的保障,可以说是最稳定的分割。由上可知,大津算法是一种较为通用的分割算法。在它的思想的启迪下,人们进一步提出了多种类似的评估阈值的算法,具体可参加【5】、【6】等。
4. 灰度拉伸-一种改进的大津法
大津法得到了广泛的应用,但有人发现,大津法致命的缺陷是当目标物与背景灰度差不明显时,会出现无法忍受的大块黑色区域,甚至会丢失整幅图像的信息。为了解决这个问题,有人提出了灰度拉伸的增强大津法。这种方法的原理其实就是在大津法的基础上通过增加灰度的级数来增强前后景的灰度差,从而解决问题。灰度增加的方法是用原有的灰度级乘上同一个系数,从而扩大灰度的级数,特别地,当乘上的系数为1时,这就是大津法的原型,因此,大津法可以看做是这种方法的一个特例。
在实现中,我们实现了多种灰度拉伸,发现对不同的图像,当遇上不同的拉伸系数时,分割效果也相差甚远。
5. Kirsh算子
在【4】中提出了基于Kirsh算子的分割方法,其思想为:对数字图像的每个像素i,考虑它的八个邻点的灰度值,以其中三个相邻点的加权和减去剩下五个邻点的加权和得到差值,令三个邻点绕该像素点不断移位,取此八个差值的最大值作为Kirsh算子。即:设Si为三邻点之和,Ti为五邻点之和,则Kirsh算子定义为K(i)=max{1,max〔5Si-3Ti〕}如取阈值THk,则当K(i)>THk时,像素i为阶跃边缘点。此外,【4】的作者认为:假设图像大小为H×W个像素点,其边缘点像素一般不会超过5×H个。基于这一假设,该文作者提出:(对一幅图像)用Kirsh算法,取某一较低的初始阈值THk(以保证目标和背景间灰度变化很小的图像边缘也能被取出),对于每个像素点i计算其Kirsh算子,如果K(i)>THk,则i为边缘点,边缘点数N(初始值为0)加1,一旦边缘点数超过5×H ,而i还小于整幅图像的像素数,说明阈值取得太低,致使许多不是边缘点的像素也被取出,因此需提高阈值。如此反复,即可获得分割图像所需的阈值。
intLGrayLevel:=intLGrayLevel+intLoop*intGrayLevel[intLoop];
end;
intRGrayLevel:=intTotalGrayLevel-intLGrayLevel;
intLGrayLevel:=intLGrayLevel div intCount;
if intPeak<=intGrayLevel[intLoop] then
begin
intPeak:=intGrayLevel[intLoop];
intIndx:=intLoop;
end;
//取得第二峰值
end;
//求出初始最小灰度值和初始阈值
for intLoop:=255 downto 0 do
if intGrayLevel[intLoop]>0 then
begin
intRGrayLevel:=intLoop;
intThresholdVal:=(intThresholdVal+intLoop)div 2;
3. 求出新阈值TK+1=(ZO+ZB)/2;
4. 若TK=TK+1,则所得即为阈值;否则转2,迭代计算。
以下给出迭代求阈值的部分实现:
//阈值初始为0
intThresholdVal:=0;
intThresholdVal2:=0;
//总灰度值
intTotalGrayLevel:=0;
begin
intCount:=intCount+intSclGrayLevel[intLoop];
intSumPels:=intSumPels+intSumPelsArr[intLoop];
end;
直接应用大津法计算量较大,因此我们在实现时采用了等价的公式g=w0*w1*(u0-u1)2。部分计算过程如下:
//遍历所有灰度值求Max g。
for intCurrentLevel:=0 to intArrLen do
begin
if intSclGrayLevel[intCurrentLevel]=0 then
for intLoop:=0 to 255 do
if intGrayLevel[intLoop]<>0 then
intTotalGrayLevel:=intTotalGrayLevel+intLoop*intGrayLevel[intLoop];
//求出初始最大灰度值
for intLoop:=0 to 255 do
if intGrayLevel[intLoop]>0 then
begin
intLGrayLevel:=intLoop;
intThresholdVal:=intLoop;
break;
intRGrayLevel:=intRGrayLevel div (intSize-intCount);
intThresholdVal:=(intLGrayLevel+intRGrayLevel)div 2;
end;
迭代所得的阈值分割的图象效果良好。基于迭代的阈值能区分出图像的前景和背景的主要区域所在,但在图像的细微处(如图1中的浅色线条)还没有很好的区分度。