常用阈值比较

1，自适应的Stein的无偏风险估计阈值：根据Stein无偏/似然估计原理确定的最小风险量对应的小波变换系数作为阈值的自适应阈值选取算法：

1）将每一个分辨级的小波系数平方之后按照从小到大的顺序排列,得到向量P=【p1 p2 ....pN】,其中的N表示N的小波系数的长度。

2）根据向量P计算风险向量R =【R1 R2 ....RN】;Ri = [N-2*i+(N-i)*Pi+sum(Pk)]/N;在风险向量中找出最小的Ri作为风险值。

3）由风险值Ri对应的小波系数平方Pi求出阈值为；a = median(abs(W(j-1,k)))/0.6745*sqrt(Pi);

2,平均阈值法：有小波系数的极大模的平均密度与尺度因子S成反比，同时为了更好的保持细节，设计平均阈值算法：b = 1/n*(sum(sqrt(2*log(N))median(abs(Wj-1,k)/0.6745/Si)))

3,极大极小阈值法：极大极小阈值的原理是让估计的最大风险最小化，因为原始含噪信号可以看作是与未知回归函数的估计式相似，这种极值估计可以在给定的函数中实现最大均方误差最小化，c= N>32时：0.3936+0.1829ln(N-2);N <32时：0。