简单阈值算法
常用阈值计算方法
常用阈值计算方法
阈值计算是图像处理中的一项重要任务，它可以将图像中的像素分为两类：背景和前景。
常用的阈值计算方法有以下几种：
1. Otsu算法
Otsu算法是一种自适应阈值计算方法，它可以根据图像的灰度分布自动计算出最佳阈值。
该算法的基本思想是：将图像分为两类，使得类内方差最小，类间方差最大。
具体实现过程是：首先计算出图像的灰度直方图，然后遍历所有可能的阈值，计算出每个阈值对应的类内方差和类间方差，最后选择使类间方差最大的阈值作为最佳阈值。
2. 均值法
均值法是一种简单的阈值计算方法，它将图像中所有像素的灰度值求平均，然后将平均值作为阈值。
该方法的缺点是对噪声比较敏感，容易产生误判。
3. 中值法
中值法是一种基于排序的阈值计算方法，它将图像中所有像素的灰度值排序，然后选择中间值作为阈值。
该方法的优点是对噪声不敏感，但是计算量较大。
4. 迭代法
迭代法是一种基于直方图的阈值计算方法，它通过不断迭代计算出最佳阈值。
具体实现过程是：首先选择一个初始阈值，然后将图像分为两类，计算出每个类的平均灰度值，然后将两个平均值的平均值作为新的阈值，重复以上步骤直到阈值不再变化为止。
阈值计算是图像处理中的一项重要任务，不同的阈值计算方法适用于不同的图像处理场景，需要根据具体情况选择合适的方法。
光纤通信系统中的故障检测与定位算法优化
光纤通信系统中的故障检测与定位算法优化光纤通信系统是现代通信技术的重要组成部分，它采用光纤作为传输介质，具有高速、大容量和抗干扰能力强等优势。
然而，光纤通信系统在长时间运行中往往会出现故障，如光纤切断、光纤弯曲、光功率变化等，这些故障会影响通信信号的传输质量。
因此，故障检测与定位算法的优化对于光纤通信系统的正常运行具有重要意义。
一、故障检测算法故障检测算法是光纤通信系统中一个关键的环节，它通过对传输链路上光功率、误码率等参数的监测，来检测故障的发生。
常用的故障检测算法包括阈值法、差分法和自适应法等。
1. 阈值法阈值法是一种简单、直观的故障检测算法。
它通过设置一个阈值，当传输链路上的光功率或误码率超过该阈值时，即判断故障的发生。
然而，阈值法无法区分不同故障类型，且对于传输链路光功率波动较大的情况，容易产生误报或漏报。
2. 差分法差分法是一种基于光功率差异的故障检测算法。
它通过比较传输链路上相邻两个节点的光功率差值，当差值超过一定阈值时，即判断故障的发生。
差分法相比于阈值法具有较好的灵敏性，但对于故障定位能力不强。
3. 自适应法自适应法是一种基于传输链路光功率动态变化的故障检测算法。
它通过实时地监测光功率的变化，并根据变化趋势进行预测与判断。
自适应法能够较准确地检测故障的发生，并且能够进行故障类型的分类。
然而，自适应法对于复杂故障状况下的故障判断与定位仍存在一定的困难。
二、故障定位算法优化故障定位算法是在检测到故障后，准确定位故障的位置。
目前常用的故障定位算法包括光时域反射法、OTDR法和光频域反射法等。
1. 光时域反射法光时域反射法是一种基于光脉冲反射的故障定位算法。
它通过发射光脉冲信号并监测反射信号的时间延迟，来计算故障位置与距离。
然而，光时域反射法由于需要专用的设备和复杂的处理流程，因此应用范围有限。
2. OTDR法OTDR（Optical Time Domain Reflectometer）法是一种基于光时域反射与散射的故障定位算法。
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 }
阈值 算法
阈值算法阈值算法是一种常用的数据处理方法。
它是一种将数据和噪声进行分离的技术，可以通过设定阈值来筛选数据并过滤掉噪声，提高数据的准确性和可靠性。
在实际应用中，阈值算法被广泛应用于信号处理、图像分析、语音识别、数据挖掘等领域。
下面我们来分步骤详细介绍一下阈值算法的原理和应用。
第一步：定义阈值阈值算法的第一步是定义阈值，即确定数据与噪声的分界线。
阈值常常需要根据实际应用情况进行调整，以确保阈值设定的准确性和数据处理的有效性。
一般情况下，我们可以通过统计学方法来寻找合适的阈值，比如直方图分析、平均值、标准差等。
第二步：筛选数据在确定了阈值后，阈值算法的第二步就是筛选数据。
我们需要将原始数据与设定的阈值进行比较，将数据分为两类：大于阈值的数据和小于阈值的数据。
将大于阈值的数据保留，而小于阈值的数据则应该被视作噪声而过滤掉。
第三步：噪声过滤经过第二步的筛选，我们已经成功的将噪声数据从原始数据中剔除了出去。
但在实际应用中，由于数据的特殊性和阈值设定的不准确性，仍然会有一些噪声数据残留在筛选后的数据中。
为了排除这些噪声数据的影响，我们需要采取一些专门的噪声过滤技术，比如平滑处理、均值滤波等。
这样能有效提高数据质量，降低数据的偏差和错误率。
应用场景阈值算法具有广泛的应用场景，可以在多个领域中发挥作用。
以下是几个典型的应用示例：1、信号处理，通过对原始信号的阈值设定和筛选处理，可以有效实现信号的降噪和信号幅度的调整。
2、图像分析，对于二值化图像中像素强度的筛选和多媒体数据处理3、语音识别，对于噪声的数据筛选和多媒体数据处理4、数据挖掘，对于数据的预处理和数据清洗总结阈值算法是一种简单有效的数据处理方法，能够帮助我们过滤掉噪声和异常数据，提高数据的可靠性和准确性。
在实际应用中，我们可以通过设定合适的阈值和采取一些专门的噪声过滤技术，来实现数据处理的最佳效果。
阈值算法适用于多种场景，可以帮助我们在信号处理、图像分析、语音识别、数据挖掘等领域中发掘数据的价值。
自动阈值算法
自动阈值算法是一种用于二值化图像的算法，它可以自动地确定图像中的像素值应该是1还是0。
这种算法通常被用于数字图像处理中的图像分割、目标识别和特征提取等任务。
自动阈值算法的基本思想是通过统计图像中像素的灰度值分布情况来确定阈值。
常用的自动阈值算法有以下几种：
1. Otsu算法：Otsu算法是最常用的自动阈值算法之一。
它通过计算图像中像素的灰度值分布直方图来确定阈值，使图像中两个类别（1和0）的类间方差最小。
Otsu算法的优点是快速且准确，但对于噪声较多的图像可能会出现误分类的情况。
2. 均值漂移算法：均值漂移算法是一种基于局部均值的图像分割算法。
它可以自动地确定阈值，将图像中的像素分成两个类别。
该算法的优点是可以处理噪声较多的图像，但对于复杂的图像可能会出现误分类的情况。
3. 基于支持向量机的算法：基于支持向量机的算法是一种基于机器学习的自动阈值算法。
它可以通过训练支持向量机模型来确定阈值，将图像中的像素分成两个类别。
该算法的优点是可以处理复杂的图像，但需要大量的计算资源和时间。
4. 基于神经网络的算法：基于神经网络的算法是一种基于人工神经网络的自动阈值算法。
它可以通过训练神经网络模型来确定阈值，将图像中的像素分成两个类别。
该算法的优点是可以处理复杂的图像，但需要大量的计算资源和时间。
总之，自动阈值算法可以帮助我们快速地对大量的二值化图像进行分类和处理，但需要根据具体的应用场景选择合适的算法。
基于阈值的分割算法
基于阈值的分割算法
阈值分割算法是一种将图像分割成两个或多个区域的方法，其中区域的选择基于像素的灰度值与预先定义的阈值之间的关系。
基本的阈值分割算法包括简单阈值分割、自适应阈值分割和多阈值分割等。
- 简单阈值分割是指通过比较每个像素的灰度值与一个预先定
义的固定阈值来进行划分。
如果像素的灰度值大于阈值，则被分配到一个区域；如果小于阈值，则分配到另一个区域。
- 自适应阈值分割是指根据图像的局部特征来确定每个像素的
阈值。
这种方法通常用于处理具有不均匀光照条件下的图像。
常见的自适应阈值分割方法包括基于局部平均值、基于局部中值和基于统计分布的方法。
- 多阈值分割是指将图像划分为多个区域，每个区域都有一个
不同的阈值。
这种方法常用于处理具有多个目标或具有复杂纹理的图像。
阈值分割算法在图像处理中广泛应用，可以用于边缘检测、目标提取、图像分割等任务。
但是，阈值的选择对算法的性能至关重要，不同的图像和任务可能需要不同的阈值选择方法。
因此，在应用阈值分割算法时需要进行参数调整和优化才能得到最佳的分割结果。
加速度传感器 计步算法
加速度传感器计步算法加速度传感器是一种用于测量物体加速度的设备。
它利用内部的微电机计算和记录加速度的变化，从而帮助我们了解物体的运动状态。
在日常生活中，加速度传感器可以应用于许多领域，例如手机中的计步功能、运动手表中的健身追踪、汽车中的碰撞检测等等。
本文将重点介绍加速度传感器在计步算法中的应用。
计步是一项广泛应用于健康管理和运动监测的功能。
利用加速度传感器，我们可以通过测量人体行走时每一步产生的加速度变化来统计步数。
计步算法在很大程度上依赖于准确的数据采集和精确的计算。
下面将介绍一些常见的计步算法。
第一种算法是简单阈值判定法。
这种算法基于设定一个阈值，当加速度超过该阈值时，认为这是一步。
但是这种算法对于步态差异大的人群和特定运动情况下的误差较大，无法满足精确计步的需求。
第二种算法是峰值计数法。
该算法通过检测加速度信号中的峰值来统计步数。
当加速度变化超过峰值时，认为这是一步。
这种算法适用于较为平稳的步行运动，但在高速运动或者其他运动状态下仍然存在误差。
第三种算法是机器学习算法。
这种算法通过对大量的加速度数据进行训练和模型建立，从而实现更加精准的计步。
机器学习算法能够根据不同人群的步行特点进行模型优化，提高计步的准确性和适应性。
无论是哪种算法，都需要对加速度数据进行预处理和滤波处理，以减少噪声和干扰。
同时，合理选择采样频率和采样时长也是确保计步准确性的关键。
尽管计步算法在不同情况下仍然会存在一定的误差，但随着技术的不断发展，加速度传感器在计步领域的应用也将日益完善。
现在的智能手机和智能手表已经能够提供相对准确的计步功能，让人们更好地了解自己的日常运动情况。
综上所述，加速度传感器在计步算法中发挥着重要作用。
不同的计步算法适用于不同的人群和运动情况，但都需要结合数据处理和滤波技术，以确保计步的准确性和可靠性。
随着技术的进一步发展，计步功能将变得更加精确，为人们的健康管理和运动监测提供更好的支持。
阈值分割算法
阈值分割算法
阈值分割算法，指的是一种实现图像分割的算法。
其基本思想是将图
像中的像素按照其灰度值进行分类，利用不同的阈值进行分割，从而
实现对图像的分割。
阈值分割算法常用于图像处理中的目标检测、图
像增强、图像分割等领域。
阈值分割算法具体操作流程如下：
1. 首先将图像灰度化，即将图像中的每个像素转换为对应的灰度值。
2. 对于二值图像，阈值一般取128；对于灰度图像，可使用大津法等方法得到最佳阈值。
3. 对于RGB图像，需要先将其转换为灰度图像后再进行阈值分割。
4. 根据设定的阈值，将灰度图像中的像素分为两类，一类是大于或等
于阈值的像素点，另一类是小于阈值的像素点。
这就实现了图像的分割。
5. 分割后的图像，可以根据需要进行后续处理，如二值化、图像去噪、形态学处理等。
阈值分割算法在实际应用中广泛使用，其优点在于简单易懂、计算量小、可高效实现。
同时，该算法在多个领域都有应用，如医学图像分割、海洋遥感图像分割等。
总之，阈值分割算法是一种在图像处理领域应用广泛的算法。
能够实现图像的快速分割，并可根据需求进行后续处理。
- 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)。
……
遗传算法
阈值控制
常见控制算法
PID控制
神经网络模糊控制
简单阈值控制算法
简单阈值控制算法适用于将对象的某种物理参数控制在一个预定的范 并且对精度要求不高的场合。 围，并且对精度要求不高的场合。
稍微超出预定的范围也可接受 控制对象参数
控制范围
时间
边界值（即阈值）是控制的技术指标
目
录
简介
算法原理
应用实例
本章目的
数据结构和计算方法方面的教材虽然很多， 数据结构和计算方法方面的教材虽然很多，但大多是为计算机专业编 写的，侧重于理论的叙述。本书针对嵌入式系统的硬件特点， 写的，侧重于理论的叙述。本书针对嵌入式系统的硬件特点，偏向于实际应 希望起到一个引导入门的作用。 用，希望起到一个引导入门的作用。
简单阈值 控制算法
TMOD = 1; \ TH0 = 0; \ TL0 = 0; \ TR0 = 0; \ ET0 = 0; \ EA = 0
设置定时器 定时器 定时器 启动定时器 使能定时器中 使能全局中断
导读
嵌入式领域发展趋势
十年前 现在
硬件
软件
硬件特点
集成度 高 低 标准化 复杂
软件特点
代码量 大 小 高 低
设计
复杂程度
软件的灵魂
软件
数据结构
研究“非数值运算”的程 序设计学科，主要研究计算机 操作对象和它们之间的关系及 操作方法等问题。
计算方法
又称“数值分析”，侧 重于解决科学与工程的实际问 题，适应计算的特点。
上、下限阈值控制算法的一种等效算法
单阈值定时控制算法
上限阈值 ∆x 阈值 ∆t 单阈值定时控制状态曲线 ∆t为执行机构开启时间 为执行机构开启时间 下限阈值 ∆tx 上、下限阈值控制状态曲线 ∆x决定执行机构开启时间 x 决定执行机构开启时间∆t 决定执行机构开启时间
令∆t ≈ ∆tx，则实现两种算法等效
Байду номын сангаас
上、下限阈值控制的状态曲线
被控对象状态 上限 下限 时间
执行机构 启动 关闭 时间
执行机构频繁启动的问题 得到了缓解。
上、下限阈值控制算法实现
开始
上、下限阈值
检测控制 对象状态 Y 开启执行机构
超过 上限阈值？ 上限阈值？ N 低于 下限阈值？ 下限阈值？ Y 关闭执行机构
#define HTmp #define LTmp
28.0 25.0
N
void TmpSampleCtrl() { float CurTmp; CurTmp = Sample(); if (CurTmp > HTmp) else if (CurTmp > LTmp) }
CtrlOut(1); CtrlOut(0);
结束
上、下限阈值控制流程图
上、下限阈值控制函数
定时阈值控制算法实现
开始
Y 执行机构 已启动? 已启动 N 检测控制 对象状态 N 超过预定 阈值？ 阈值？ 关闭执行机构 Y 启动执行机构 并开始计时 N 计时时间到？ 计时时间到？ Y
结束
#define HTmp 28.0 #define Time 30 int out = 0; int count; void TmpSampleStrl() { float CurTmp; if (out == 0) { CurTmp = Sample(); if (CurTmp > HTmp) { out = 1; CtrlOut(out); Count = 12 * Time; } } else { Count--; if (Count == 0) { out = 0; CtrlOut(out); }
阈值
！
执行机构
启动 关闭
当∆1和∆2 较小时，执 和 较小时， 行机构启停频繁
时间
时间
引入上、下限阈值控制
采用类似于施密特触发器的设计
执行机构
控制特点
启动
1
1 状态值超过上限阈值时，开启执行机构 2 状态值小于 下限阈值时，关闭执行机构
关闭
2
下限 阈值 上限 阈值 被控对象 状态值
回差 = 上限阈值 - 下限阈值
检测的水位阈值 即探头与塔底的距离
自来水塔
水塔水位控制电路
水位下限 探头 水位上限 探头
220K 220K +5V
1 0 1 0
P1.0
80C51
P1.1 P1.2
0 1
水泵电机 驱动电路
自来水塔
水塔水位控制程序
#include <8051.h> sbit Out = P1^2; volitile unsigned char SecCnt; void T0_Server(void)interrupt 1 using 1{ if (SecCnt) SecCnt = SecCnt - 1; } void SampleCtrl(); void main(void) { TIMER_INIT(); while(1){ EA = 0; SecCnt = 70; EA = 1; while(SecCnt) SampleCtrl(); } } 定义输出引脚 Out=1：开启水泵；Out=0，关闭水泵 ：开启水泵； ， 定义秒定时计数器 定时器0中断服务程序 定时器 中断服务程序 若秒计数器不为0， 若秒计数器不为 ，则向下计数 void SampleCtrl() { unsigned char CurStat; #define TIMER_INIT() CurStat = P1 & 0x03; if (CurStat == 3) { Out = 1; else if (CurStat == 0) { 设定定时， 设定定时，约5秒检测一次 秒检测一次 Out = 0; } }
循环队列
常用 检错算法
应用实例
本章内容
3.1 简单阈值控制算法
目
录
简介
算法原理
应用实例
简单阈值控制算法 常见自动控制算法
自动控制是嵌入式系统的重要应用领域， 自动控制是嵌入式系统的重要应用领域，由于控制对象的物理特性千 差万别，技术指标要求高低不同，控制算法种类繁多。 差万别，技术指标要求高低不同，控制算法种类繁多。
输入信号
?
简单阈值控制下的被控 对象的状态曲线？
阈值控制系统 执行机构 输出控制信号
单阈值控制的状态曲线
假设
执行机构开启时，被控对象状态值逐渐下降； 执行机构关闭时，被控对象状态值在其它因素的影响下逐渐上升。 控制延迟∆t 控制延迟 1和∆t2
被控对象状态
∆t1
∆t2
由传感器或执行机构的延迟所导致
阈值控制系统工作过程
在采用阈值控制系统中，控制系统通过传感器检测被控对象的状态， 在采用阈值控制系统中，控制系统通过传感器检测被控对象的状态， 当此状态超出预定范围，输出控制信号， 当此状态超出预定范围，输出控制信号，由执行机构将对控制对象的状态 调整到预定范围。 调整到预定范围。
对象状态 传感器
目
录
简介
算法原理
应用实例
自来水塔水位控制
影响水位的两个因素 1 水泵向水塔供水使水位上升 2 用户用水会使水位下降
需要避免的两种情况 1 水位不能过高，以免溢出 2 水位也不能太低，避免用户断水
自来水塔
自来水塔水位检测
VCC 输出低 输出高 输出低电平 高
水位探头
水位检测机制 1 水塔中的水接地 2 水位探头接上拉电阻