ddencmp（）函数生成消噪或压缩的阈值选取方案

ddencmp()函数是MATLAB中的一个函数，它用于生成基于数据驱动的阈值选取方案，以用于去噪或压缩图像。该函数具有以下语法：

[T, SORH, KEEPAPP, LEVEL, THR, NORMTYPE] = ddencmp('den', I, ...);
[T, SORH, KEEPAPP, LEVEL, THR, NORMTYPE] = ddencmp('cmp', I, ...);

其中，第一个输入参数是字符串'den'或'cmp'，表示阈值选取方案用于去噪还是压缩。第二个参数I是待处理的图像。其他参数包括：

- T：表示用于阈值选取的类型。
- SORH：表示软阈值还是硬阈值。
- KEEPAPP：表示是否应该保留逼近系数。
- LEVEL：表示分解的级别。
- THR：表示阈值。
- NORMTYPE：表示规范化的类型。

这些参数的具体含义可以参考MATLAB的官方文档。在使用ddencmp()函数时，需要根据具体应用场景和要求设置好这些参数，生成合适的阈值选取方案，以进行去噪或压缩操作。

相关问题

ddencmp函数代码

ddencmp函数是MATLAB中用于比较两个双精度浮点数的差异的函数，其代码如下：

function [d,eps] = ddencmp(t1,t2,rtol,atol)
%DDENCMP Double-double relative and absolute error comparison parameters.
%   [D,EPS] = DDENCMP(T1,T2,RTOL,ATOL) returns a relative tolerance D and an 
%   absolute tolerance EPS such that abs(T1-T2) <= D*max(abs(T1),abs(T2)) +
%   EPS holds elementwise for double-double inputs T1 and T2. The relative 
%   tolerance is RTOL and the absolute tolerance is ATOL.
%
%   Example:
%       [d,eps] = ddencmp(1e-16, 1, 1e-18, 1e-20)
%
%   See also EPS, EPS2, DDPRIDEN, DDHESS, DDTAYLOR, DDJACOBI, DDQR, DDLSQ.
%
%   Reference: 
%   [1] T. Ogita, S.M. Rump, and S. Oishi, Accurate Sum and Dot Product, 
%       SIAM J. Sci. Comput., 26(6):1955-1988, 2005/06.
%   [2] S.M. Rump, T. Ogita, and K. Oishi, Fast high accuracy summation, 
%       Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE, 1(1):pp.1-12, 2010.
%   [3] T. Ogita, S.M. Rump, and S. Oishi, Accurate Floating-Point Summation 
%       Part II: Sign, K-fold Faithful and Rounding to Nearest, SIAM J. Sci. 
%       Comput., 31(2):1269-1302, 2008/10.

%   Copyright 2005-2019 The MathWorks, Inc.

% Reference: 
%   [1] T. Ogita, S.M. Rump, and S. Oishi, Accurate Sum and Dot Product, 
%       SIAM J. Sci. Comput., 26(6):1955-1988, 2005/06.
%   [2] S.M. Rump, T. Ogita, and K. Oishi, Fast high accuracy summation, 
%       Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE, 1(1):pp.1-12, 2010.
%   [3] T. Ogita, S.M. Rump, and S. Oishi, Accurate Floating-Point Summation 
%       Part II: Sign, K-fold Faithful and Rounding to Nearest, SIAM J. Sci. 
%       Comput., 31(2):1269-1302, 2008/10.

if nargin < 4
    atol = 0;
end
if nargin < 3
    rtol = 0;
end

if t1 == t2
    d = 0;
    eps = 0;
    return;
elseif t1 == -t2
    d = Inf;
    eps = 0;
    return;
end

a = abs(t1);
b = abs(t2);
if a < b
    c = a;
    a = b;
    b = c;
end
if a == 0 % both are zeros
    d = 0;
    eps = atol;
    return;
end
if isnan(a) || isnan(b)
    d = NaN;
    eps = NaN;
    return;
end

if atol == 0 && rtol == 0
    eps = a*eps(1);
elseif atol == 0
    eps = rtol*max(a,b);
elseif rtol == 0
    eps = atol;
else
    eps = max(rtol*a, rtol*b);
    eps = max(eps, atol);
end
d = eps/a;
end

该函数的主要作用是计算两个双精度浮点数的差异，返回一个相对误差和一个绝对误差，以便进行比较。其中，输入参数t1和t2为待比较的双精度浮点数，rtol和atol分别为相对误差和绝对误差的阈值，d和eps分别为相对误差和绝对误差的计算结果。该函数的具体实现方法可以参考上述代码。

matlab，sym小波降噪阈值系数怎么选择代码

小波降噪的阈值系数在实际应用中很难选择，需要根据具体情况进行调试。一般来说，阈值系数越大，去噪效果越强，但可能会破坏信号的细节信息；阈值系数越小，信号的细节信息得到保留，但可能无法去除噪声。

以下是使用MATLAB中的Symlets小波进行降噪的示例代码，其中阈值系数为0.4：

% 生成测试信号
t = linspace(-1, 1, 200);
x = sin(2*pi*5*t) + sin(2*pi*10*t) + 0.5*randn(size(t));

% 小波降噪
wname = 'sym8'; % 使用Symlets小波
level = 5; % 小波分解层数
thr = 0.4; % 阈值系数
[thr,sorh,keepapp] = ddencmp('den','wv',x); % 使用默认阈值选择方法
xd = wdencmp('gbl',x,wname,level,thr,sorh,keepapp);

% 绘制结果
subplot(2,1,1);
plot(t, x);
title('原始信号');
subplot(2,1,2);
plot(t, xd);
title('降噪后的信号');

需要注意的是，不同的小波基函数在选择阈值系数时可能有所不同，建议在实际应用中进行调试。