T1 = 0.2; T2 = 0.9; for i = 1:m for j = 1:n x = squeeze(data(i, j, :)); y = V' * x; z = zeros(p, 1); for k = 1:p if y(k) <= T1 z(k) = 0; elseif y(k) >= T2 z(k) = 1; else z(k) = (y(k) - T1) / (T2 - T1); end end data(i, j, :) = V * z; end end

这段代码使用了一个阈值函数，将数据从原始空间映射到另一个空间。具体来说，它将一个大小为$m\times n\times p$的三维数据张量（即data）中的每个元素向量（大小为p）从原始空间映射到一个大小为p的向量空间中。这里使用了一个投影矩阵V，将p维向量映射到一个更低维度的空间中。然后，对于每个映射后的向量y，通过阈值函数将其映射到一个二元向量z中。具体来说，如果y的某个元素小于T1，则z中对应的元素为0；如果y的某个元素大于T2，则z中对应的元素为1；否则，z中对应的元素为一个介于0和1之间的值，这个值是通过线性插值计算得到的。最后，使用投影矩阵的逆矩阵V将新的二元向量z映射回原始空间，得到新的数据张量data。