改进的阈值函数代码：优化性能和鲁棒性

改进的阈值函数代码：优化性能和鲁棒性

以下代码展示了改进的阈值函数，该函数通过添加一行代码来提高性能和鲁棒性。

原始代码：

hthr = (2*log(n)).^0.5;
eta = sum(abs(x).^2-n,1)./n;
crit = (log(n)/log(2))^(1.5)/(n.^0.5);
thr = thselect(x, 'rigrsure');
thr(thr > hthr) = hthr;
thr(eta < crit) = hthr;

改进后的代码：

function [thr] = improvedThreshold(x, n)
    hthr = (2*log(n)).^0.5;
    eta = sum(abs(x).^2-n,1)./n;
    crit = (log(n)/log(2))^(1.5)/(n.^0.5);
    thr = thselect(x, 'rigrsure');
    thr(thr > hthr) = hthr;
    thr(eta < crit) = hthr;
    thr(eta < hthr) = (hthr + thr(eta < hthr)) / 2; % 添加的代码行
end

改进说明：

添加的代码行 thr(eta < hthr) = (hthr + thr(eta < hthr)) / 2; 用于处理 eta 值小于 hthr 的情况。在这些情况下，代码将 thr 的值设置为 hthr 和原始 thr 值的平均值，从而提高了阈值选择的鲁棒性，并降低了噪声数据和异常值的影响。

总结：

改进的阈值函数代码通过添加一行代码来提高了性能和鲁棒性。该改进有助于处理噪声数据和异常值，并确保阈值选择更加准确和可靠。