阈值

对神经网络不太熟悉，粒子群优化的目标应该是粒子的位置向量p对应的物理含义，具我仅有的对神经网络的了解肯定是包含连接权重的。简单的讲，你要知道神经网络那些参数是需要优化的，比如结点间的权重

这种测试方法是最简单安全的也是比较典型的。

正常驱动10-15，不要超过20V。开启的阈值电压4-5V。关断最好有-5到-10V，或者保持低阻。

1 阈值条件（laser threshold）是 gain >= loss，即激光器的增益大于等于光在该激光器中传播的损耗。激光稳定的时候，即steady state，gain = loss。2 相位必须一样。不同的相位的光子之间会有抵消~想象一下2个相位差180度的正弦波叠加的样子。 1和2两个问题其实可以通过激光稳定状态下的公式推导出来~3 半导体激光主要是电泵浦（electrical pump），即通过电驱动。与使用光泵浦（optical pump）的光纤激光（fibre laser）和波导激光（waveguide laser）不同。其主要特征是使用半导体的能带特性来产生激光（conduction band, valance band）。4 DFB激光器即distributed feedback laser，其工作原理很简单，即使用布拉格光栅（Bragg reflector）来反射某一个特定波长的光。除了这个波长的光之外，其他的光是不会被反射的~因此这个激光器的输出是一个单波长的激光。5 LED和LD，从输出来说来，LED（ligth emit diode）的光是发散的，相位不同的，广谱的，即其输出的光有N多不同波长的光；LD（laser diode）的光是窄谱的，甚至可能是单一波长的，相位相同的，极度凝聚的光。从其发光的本质来说，没有太大区别，都是应用了半导体的能带特性。至于为什么一个是普通的光源，一个是激光源，是因为在LD的2端各有一面反射镜，使在激光器中传播的光变成同相位同方向的光。（不同相位不同方向的光都相互削弱抵消了~只剩下同相位同方向的光）欢迎追问

通常QPCR实验中CT值的异常主要有以下几种情况： 一、扩增曲线正常，CT值偏大或偏小从CT值表达公式中我们可以看出初始模板的质量和扩增效率，会直接影响到CT值的大小。 如果扩增起始模板量浓度高或引物设计不合适那么所用的循环数就会小，即出现Ct值过小；反之，起始模板量浓度过低，Ct值会偏大。 PCR扩增效率与 CT 值也是成反比关系，扩增效率高则CT值小，扩增效率低则需要要用到的循环数增加所对应的CT值也会偏高。另外，合理的引物设计，防污染试剂的应用也会影响到CT值的大小。二、 有扩增曲线，但却没有CT值，CT值显示状态为Undetermined这种情况下你通常也会发现由于阀值位置不

lcp响应故障阈值设置步骤：1、重启设备。2、打开网络，点击接口打开WAN。3、点编辑，选择高级设置。4、设置LCP响应故障阀值和LCP响应间隔即可

通过基础网络（VGG，res，ZF，mobilenet）等得到的特征图(feature map)假如size为（30,30,3）,每个像素点画9个anchor框，就是30*30*9个框，如果每个框都要去做回归，效率不高，所以我们选取IOU大的做回归，可以加速网络。深一点的就是，在FASTER RCNN中，我们anchor画出的框与真实我们标注的框（gt)去做回归，用到的回归是一种线性回归，如果你的IOU较小，也就是anchor框离你标注的框较远，回归就不是做的线性回归了，所以舍弃IOU较小的框。

一般在二层架构上修改KM，上传到被监控client 端的 $HOME/ /Patrol3/lib/knowledge 下 三层架构修改了不稳定。 下面是具体操作步骤1 进入 2 以设置cpu 为例配置告警阈值 3 双击CPUCpuUtil 进入到 就可以对 CPU 使用率进行相应的告警阈值设置和告警动作处理了4 修改完成以后 需要保存一下KM 配置 5 进入BMC console 主机端 C:Documents and SettingsAdministratorpatrolknowledge 将cpu.KM 上传到被监管的client,替换掉原有的CPU.KM6 至此CPU 阈值告警设置完成

一般在二层架构上修改KM，上传到被监控client 端的 $HOME/ /Patrol3/lib/knowledge 下 三层架构修改了不稳定。 下面是具体操作步骤1 进入 2 以设置cpu 为例配置告警阈值 3 双击CPUCpuUtil 进入到 就可以对 CPU 使用率进行相应的告警阈值设置和告警动作处理了4 修改完成以后 需要保存一下KM 配置 5 进入BMC console 主机端 C:Documents and SettingsAdministratorpatrolknowledge 将cpu.KM 上传到被监管的client,替换掉原有的CPU.KM6 至此CPU 阈值告警设置完成

系

一般情况下，这个阈值函数的选取与噪声的方差是紧密相关的。 通常情况下，现在论文中的噪声都是选用高斯白噪声。 被噪声污染的信号=干净的信号+噪声， 由于信号在空间上(或者时间域)是有一定连续性的，因此在小波域，有效信号所产生的小波系数其模值往往较大；而高斯白噪声在空间上(或者时间域)是没有连续性的，因此噪声经过小波变换，在小波阈仍然表现为很强的随机性，通常仍认为是高斯白噪的。 那么就得到这样一个结论：在小波域，有效信号对应的系数很大，而噪声对应的系数很小。 刚刚已经说了，噪声在小波域对应的系数仍满足高斯白噪分布。如果在小波域，噪声的小波系数对应的方差为sigma，那么根据高斯分布的特性，绝大部分(99.99%)噪声系数都位于[-3*sigma，3*sigma]区间内。因此，只要将区间[-3*sigma，3*sigma]内的系数置零(这就是常用的硬阈值函数的作用)，就能最大程度抑制噪声的，同时只是稍微损伤有效信号。将经过阈值处理后的小波系数重构，就可以得到去噪后的信号。 常用的软阈值函数，是为了解决硬阈值函数“一刀切”导致的影响(模小于3*sigma的小波系数全部切除，大于3*sigma全部保留，势必会在小波域产生突变，导致去噪后结果产生局部的抖动，类似于傅立叶变换中频域的阶跃会在时域产生拖尾)。软阈值函数将模小于3*sigma的小波系数全部置零，而将模大于3*sigma的做一个比较特殊的处理，大于3*sigma的小波系数统一减去3*sigma，小于-3*sigma的小波系数统一加3*sigma。经过软阈值函数的作用，小波系数在小波域就比较光滑了，因此用软阈值去噪得到的图象看起来很平滑，类似于冬天通过窗户看外面一样，像有层雾罩在图像上似的。 比较硬阈值函数去噪和软阈值函数去噪：硬阈值函数去噪所得到的峰值信噪比(PSNR)较高，但是有局部抖动的现象；软阈值函数去噪所得到的PSNR不如硬阈值函数去噪，但是结果看起来很平滑，原因就是软阈值函数对小波系数进行了较大的 “社会主义改造”，小波系数改变很大。因此各种各样的阈值函数就出现了，其目的我认为就是要使大的系数保留，小的系数被剔出，而且在小波域系数过渡要平滑。 还有的什么基于隐马尔科夫模型去噪，高斯混合尺度去噪(英文缩写好像是GSR,不好意思，记不大清楚了)和自适应阈值去噪等，也就是利用有效信号的小波系数和噪声的小波系数在小波域的分布特征不同等特征来进行有效信号的小波系数和噪声的小波系数在小波域的分离，然后重构得到去噪后的信号。 说了这么多，忘了关键的一点，如何估计小波域噪声方差sigma的估计，这个很简单：把信号做小波变换，在每一个子带利用robust estimator估计就可以(可能高频带和低频带的方差不同)。 robust estimator就是将子带内的小波系数模按大小排列，然后取最中间那个，然后把最中间这个除以0.6745就得到噪声在某个子带内的方差sigma。利用这个sigma，然后选种阈值函数，就可以去去噪了~~

阈值将原图象分成前景，背景两个图象。x0dx0a前景：用n1,csum,m1来表示在当前阈值下的前景的点数，质量矩，平均灰度x0dx0a后景：用n2,sum-csum,m2来表示在当前阈值下的背景的点数，质量矩，平均灰度x0dx0a当取最佳阈值时，背景应该与前景差别最大，关键在于如何选择衡量差别的标准x0dx0a而在otsu算法中这个衡量差别的标准就是最大类间方差（英文简称otsu，这也就是这个算法名字的来源）x0dx0a在本程序中类间方差用sb表示，最大类间方差用fmaxx0dx0a关于最大类间方差法（otsu）的性能:x0dx0a类间方差法对噪音和目标大小十分敏感，它仅对类间方差为单峰的图像产生较好的分割效果。x0dx0a当目标与背景的大小比例悬殊时，类间方差准则函数可能呈现双峰或多峰，此时效果不好，但是类间方差法是用时最少的。x0dx0a最大最大类间方差法（otsu）的公式推导：x0dx0a记t为前景与背景的分割阈值，前景点数占图像比例为w0，平均灰度为u0；背景点数占图像比例为w1，平均灰度为u1。x0dx0a则图像的总平均灰度为：u=w0*u0+w1*u1。x0dx0a前景和背景图象的方差：g=w0*(u0-u)*(u0-u)+w1*(u1-u)*(u1-u)=w0*w1*(u0-u1)*(u0-u1),此公式为方差公式，可参照概率论课本x0dx0a上面的g的公式也就是下面程序中的sb的表达式x0dx0a当方差g最大时，可以认为此时前景和背景差异最大，也就是此时的灰度是最佳阈值x0dx0ax0dx0aunsafepublicintGetThreshValue(Bitmapimage)x0dx0a{x0dx0aBitmapDatabd=image.LockBits(newRectangle(0,0,image.Width,image.Height),ImageLockMode.WriteOnly,image.PixelFormat);x0dx0abyte*pt=(byte*)bd.Scan0;x0dx0aint[]pixelNum=newint[256];//图象直方图，共256个点x0dx0abytecolor;x0dx0abyte*pline;x0dx0aintn,n1,n2;x0dx0ainttotal;//total为总和，累计值x0dx0adoublem1,m2,sum,csum,fmax,sb;//sb为类间方差，fmax存储最大方差值x0dx0aintk,t,q;x0dx0aintthreshValue=1;//阈值x0dx0aintstep=1;x0dx0aswitch(image.PixelFormat)x0dx0a{x0dx0acasePixelFormat.Format24bppRgb:x0dx0astep=3;x0dx0abreak;x0dx0acasePixelFormat.Format32bppArgb:x0dx0astep=4;x0dx0abreak;x0dx0acasePixelFormat.Format8bppIndexed:x0dx0astep=1;x0dx0abreak;x0dx0a}x0dx0a//生成直方图x0dx0afor(inti=0;i255)x0dx0aq=255;x0dx0atotal=total+pixelNum[q];//total为总和，累计值x0dx0a}x0dx0apixelNum[k]=(int)((float)total/5.0+0.5);//平滑化，左边2个+中间1个+右边2个灰度，共5个，所以总和除以5，后面加0.5是用修正值x0dx0a}x0dx0a//求阈值x0dx0asum=csum=0.0;x0dx0an=0;x0dx0a//计算总的图象的点数和质量矩，为后面的计算做准备x0dx0afor(k=0;k<=255;k++)x0dx0a{x0dx0asum+=(double)k*(double)pixelNum[k];//x*f(x)质量矩，也就是每个灰度的值乘以其点数（归一化后为概率），sum为其总和x0dx0an+=pixelNum[k];//n为图象总的点数，归一化后就是累积概率x0dx0a}x0dx0ax0dx0afmax=-1.0;//类间方差sb不可能为负，所以fmax初始值为-1不影响计算的进行x0dx0an1=0;x0dx0afor(k=0;k<255;k++)//对每个灰度（从0到255）计算一次分割后的类间方差sbx0dx0a{x0dx0an1+=pixelNum[k];//n1为在当前阈值遍前景图象的点数x0dx0aif(n1==0){continue;}//没有分出前景后景x0dx0an2=n-n1;//n2为背景图象的点数x0dx0aif(n2==0){break;}//n2为0表示全部都是后景图象，与n1=0情况类似，之后的遍历不可能使前景点数增加，所以此时可以退出循环x0dx0acsum+=(double)k*pixelNum[k];//前景的“灰度的值*其点数”的总和x0dx0am1=csum/n1;//m1为前景的平均灰度x0dx0am2=(sum-csum)/n2;//m2为背景的平均灰度x0dx0asb=(double)n1*(double)n2*(m1-m2)*(m1-m2);//sb为类间方差x0dx0aif(sb>fmax)//如果算出的类间方差大于前一次算出的类间方差x0dx0a{x0dx0afmax=sb;//fmax始终为最大类间方差（otsu）x0dx0athreshValue=k;//取最大类间方差时对应的灰度的k就是最佳阈值x0dx0a}x0dx0a}x0dx0aimage.UnlockBits(bd);x0dx0aimage.Dispose();x0dx0areturnthreshValue;x0dx0a}

阈值将原图象分成前景，背景两个图象。x0dx0a前景：用n1,csum,m1来表示在当前阈值下的前景的点数，质量矩，平均灰度x0dx0a后景：用n2,sum-csum,m2来表示在当前阈值下的背景的点数，质量矩，平均灰度x0dx0a当取最佳阈值时，背景应该与前景差别最大，关键在于如何选择衡量差别的标准x0dx0a而在otsu算法中这个衡量差别的标准就是最大类间方差（英文简称otsu，这也就是这个算法名字的来源）x0dx0a在本程序中类间方差用sb表示，最大类间方差用fmaxx0dx0a关于最大类间方差法（otsu）的性能:x0dx0a类间方差法对噪音和目标大小十分敏感，它仅对类间方差为单峰的图像产生较好的分割效果。x0dx0a当目标与背景的大小比例悬殊时，类间方差准则函数可能呈现双峰或多峰，此时效果不好，但是类间方差法是用时最少的。x0dx0a最大最大类间方差法（otsu）的公式推导：x0dx0a记t为前景与背景的分割阈值，前景点数占图像比例为w0，平均灰度为u0；背景点数占图像比例为w1，平均灰度为u1。x0dx0a则图像的总平均灰度为：u=w0*u0+w1*u1。x0dx0a前景和背景图象的方差：g=w0*(u0-u)*(u0-u)+w1*(u1-u)*(u1-u)=w0*w1*(u0-u1)*(u0-u1),此公式为方差公式，可参照概率论课本x0dx0a上面的g的公式也就是下面程序中的sb的表达式x0dx0a当方差g最大时，可以认为此时前景和背景差异最大，也就是此时的灰度是最佳阈值x0dx0ax0dx0aunsafepublicintGetThreshValue(Bitmapimage)x0dx0a{x0dx0aBitmapDatabd=image.LockBits(newRectangle(0,0,image.Width,image.Height),ImageLockMode.WriteOnly,image.PixelFormat);x0dx0abyte*pt=(byte*)bd.Scan0;x0dx0aint[]pixelNum=newint[256];//图象直方图，共256个点x0dx0abytecolor;x0dx0abyte*pline;x0dx0aintn,n1,n2;x0dx0ainttotal;//total为总和，累计值x0dx0adoublem1,m2,sum,csum,fmax,sb;//sb为类间方差，fmax存储最大方差值x0dx0aintk,t,q;x0dx0aintthreshValue=1;//阈值x0dx0aintstep=1;x0dx0aswitch(image.PixelFormat)x0dx0a{x0dx0acasePixelFormat.Format24bppRgb:x0dx0astep=3;x0dx0abreak;x0dx0acasePixelFormat.Format32bppArgb:x0dx0astep=4;x0dx0abreak;x0dx0acasePixelFormat.Format8bppIndexed:x0dx0astep=1;x0dx0abreak;x0dx0a}x0dx0a//生成直方图x0dx0afor(inti=0;i<image.Height;i++)x0dx0a{x0dx0apline=pt+i*bd.Stride;x0dx0afor(intj=0;j<image.Width;j++)x0dx0a{x0dx0acolor=*(pline+j*step);//返回各个点的颜色，以RGB表示x0dx0apixelNum[color]++;//相应的直方图加1x0dx0a}x0dx0a}x0dx0a//直方图平滑化x0dx0afor(k=0;k<=255;k++)x0dx0a{x0dx0atotal=0;x0dx0afor(t=-2;t<=2;t++)//与附近2个灰度做平滑化，t值应取较小的值x0dx0a{x0dx0aq=k+t;x0dx0aif(q255)x0dx0aq=255;x0dx0atotal=total+pixelNum[q];//total为总和，累计值x0dx0a}x0dx0apixelNum[k]=(int)((float)total/5.0+0.5);//平滑化，左边2个+中间1个+右边2个灰度，共5个，所以总和除以5，后面加0.5是用修正值x0dx0a}x0dx0a//求阈值x0dx0asum=csum=0.0;x0dx0an=0;x0dx0a//计算总的图象的点数和质量矩，为后面的计算做准备x0dx0afor(k=0;k<=255;k++)x0dx0a{x0dx0asum+=(double)k*(double)pixelNum[k];//x*f(x)质量矩，也就是每个灰度的值乘以其点数（归一化后为概率），sum为其总和x0dx0an+=pixelNum[k];//n为图象总的点数，归一化后就是累积概率x0dx0a}x0dx0ax0dx0afmax=-1.0;//类间方差sb不可能为负，所以fmax初始值为-1不影响计算的进行x0dx0an1=0;x0dx0afor(k=0;kfmax)//如果算出的类间方差大于前一次算出的类间方差x0dx0a{x0dx0afmax=sb;//fmax始终为最大类间方差（otsu）x0dx0athreshValue=k;//取最大类间方差时对应的灰度的k就是最佳阈值x0dx0a}x0dx0a}x0dx0aimage.UnlockBits(bd);x0dx0aimage.Dispose();x0dx0areturnthreshValue;x0dx0a}

首先说一下阈值是什么意思？阈值指的是能发生变化的临界值。就好比水从液体变为气体，那个临界值是100度。人从不成熟变为成熟，我们一般人为的把临界值定为18岁。有时候阈值又可以理解为边界，舒适区。著名作家周晓枫说我们就是要去撞南墙，我认为她的南墙也有阈值的成份。撞了南墙为什么一定回去？或许可能用力撞破南墙，或许南墙后面是广阔的天空，无边的田野，浩渺的大海。因此也可以把阈值看成是天花板。当然清华大学武道院副院长，金融学教授田轩说，临界值之前什么都不是，临界值之后天翻地覆。 以上说了什么是阈值，以及为什么要突破阈值。有一老鸡汤说，爱迪生最厉害的不是找到了第1001种材料，而是他忍受了1000次的无的失败。没有做就开始想着失败通常叫懦夫，在希望的烛火面前，他掐灭了属于自己的那一根。要突破阈值，首先就要开始去行动。行动的过程中肯定会遇到阻碍，我们就要克服阻碍。其次很多人会想到行动后可能失败，会面临巨大的压力，因此我们要克服压力，而克服压力最好的方法，就是让自己不断的沐浴在压力之下。最后我们也要想得开，就是要淡定，田轩说淡定对应的英文就是老外常说be smooth，我想是不是也可以用心流。凡事想得开，生活才能嗨。 最后用清华的一句歌词来结束我的感悟。清华的歌词是清华原校长汪鸾翔写的，里面有一句词，器识为先，文艺其从，立德立言，无问西东。无问西东也被用在了，由王力宏主演的一部电影电影题目就叫《无问西东》。讲的是一个富家子弟投笔从戎，参加飞行员的最后壮烈牺牲的故事，有空值得去看一下。

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“阀（fá）值”是一个错误的用词，其正确用法是“阈（yù）值”。阈值又叫临界值，是指一个效应能够产生的最低值或最高值。此一名词广泛用于各方面，包括建筑学、生物学、飞行、化学、电信、电学、心理学等，如生态阈值。“阀”：fá，控制、开关、把持。机械名词，指在管道中用来控制液体或气体的部件。意为阀门、开关、把持。如截止阀、减压阀、安全阀。“阈”：yù，范围、边界、程度。门槛、门限，引申为边界、界阈、视阈。可见“阀”与“阈”是词义不同的2个词。那么“阀值”会不会是一个新词呢？经查，不是。在表达“界限”、“范围”的意思时应该用“阈”而不是“阀”。阈值跟英文threshold value对应。在新版的《现代汉语词典》和《现代汉语规范词典》中，均没有收录“阀值”一词；但在日常生活、甚至许多科研论文中，都普遍存在误用的现象。

“阈值”，即临界值。但“阙值”也有用于表达临界值，也常见于各种教科书中。但“阀值”很大可能是因为将“阈值”写错了。“阙值”是“阈值”的小众版,最早用于上世纪初的医学翻译教材,作临界值用.后来理工科更常用“阈值”一词.注意,“阙值”和“阈值”都比“临界值”这个词出现更早.使用“阈值”或者“阙值”是一种文化现象,从规范上讲,使用“临界值”一次才是更通用且易懂的用法.

简单地说，没有“阀值”，只是“阈”字写错了而已。按古代的说法，“阀”就是“阈”的通假字。阈值就是临届的最大值或最小值。

阈值。拓展：阈值又叫临界值，是指一个效应能够产生的最低值或最高值。此一名词广泛用于各方面，包括建筑学、生物学、飞行、化学、电信、电学、心理学等，如生态阈值。数学中y=f(x)函数关系，自变量x值必须在函数的定义域内，因变量y=才能有确定的值。这个函数的定义域就是x的阈值。在化工系统工程中用阈值来计算最优化问题。人为主观地制定一个决策往往是不合理的，随意确定一个决策值亦往往不能求得最优值。因此计算时要对独立变量取值范围赋予一定的数学限制，所有满足这些限制(阈值)的点构成最优化问题的可行域。刺激引起应激组织反应的最低值。为临界值的意思，也就是刺激生体系等时，虽然对小刺激不反应，但当超过某限度时就会激烈反应的这种界限值。图形电脑软件photoshop中的解释：“阈值”命令将灰度或彩色图像转换为高对比度的黑白图像。可以指定某个色阶作为阈值。所有比阈值亮的像素转换为白色；而所有比阈值暗的像素转换为黑色。“阈值”命令对确定图像的最亮和最暗区域很有用。PhotoShop中的阈值 阈值就是临界值，在PS中的阈值，实际上是基于图片亮度的一个黑白分界值，默认值是50%中性灰，即128，亮度高于128(50%的灰)的即会变白．可以跟滤镜中的其它――高反差保留，再用阈值效果会更好。阀值，阈值的常见错误写法。阀fá 控制、开关、把持。 机械名词，指在管道中用来控制液体或气体的部件。意为阀门、开关、把持。如截止阀、减压阀、安全阀。阈yù 范围，边界，程度。门槛、门限，引申为边界、界阈、视域。可见“阀”与“阈”是词义不同的2个词。那么“阀值”会不会是一个新词呢？ 经查，不是。在表达“界限”、“范围”的意思时应该用“阈”而不是“阀”。阈值跟英文threshold value对应。在新版的《现代汉语词典》和《现代汉语规范词典》中，均没有收录“阀值”一词；但在日常生活、甚至许多科研论文中，都普遍存在误用的现象。

不一样。无林地与耕地，可以看出不同的草地植被类型可以通过NDVI阈值得以区分。NDVI是归一化植被指数的英文缩写，反映土地覆盖植被状况的一种遥感指标，定义为近红外通道与可见光通道反射率之差与之和的商。归一化植被指数是反映农作物长势和营养信息的重要参数之一。根据该参数,可以知道不同季节的农作物对氮的需求量, 对合理施用氮肥具有重要的指导作用。1、NDVI的应用：检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等。2、-1<=NDVI<=1，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射;0表示有岩石或裸土等，NIR和R近似相等;正值，表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大。3、NDVI的局限性表现在，用非线性拉伸的方式增强了NIR和R的反射率的对比度。对于同一幅图象，分别求RVI和NDVI时会发现，RVI值增加的速度高于NDVI增加速度，即NDVI对高植被区具有较低的灵敏度。4、NDVI能反映出植物冠层的背景影响，如土壤、潮湿地面、雪、枯叶、粗糙度等，且与植被覆盖有关。

转捩阈值是从层流到湍流的过渡区域值。转捩，即从层流到湍流的过渡。流体力学名词，表征一种流动现象，英文为transition。转捩点的计算和预估是设计飞行器的关键前提。转捩可分为三种：自然转捩（或横流转捩，natural transition），旁路转捩（bypass transition），分离流转捩（separation-induced transition）。自然转捩发生在低湍流度下（Tu<1%），被认为是最普遍的一种转捩形式。而旁路转捩是由外部气流（自由流湍流）的强干扰引起的，其边界层内扰动呈代数增长，不再服从指数规律，即不经过T-S波的小扰动增长过程而直接由层流突变为湍流。典型的例子是叶轮机械中的转捩过程。转捩点的计算约有三种方法：1：通过湍流模型计算。湍流模型中还不是完全的理论公式，而是经验公式。2：直接求解N-S方程。3：求解基于小扰动理论的线性稳定性方程和求解抛物线形稳定性方程。自然转捩各阶段具体如下：1：前缘之后的稳定层流。2：具有二维Tollmien-Schlichting波的不稳定层流。3：不稳定的三维扰动波开始发展并形成涡旋；展向涡量。4：在局部涡量很高的地方湍流促发；三维涡破碎。5：在湍流脉动速度大的地方形成湍斑。6：湍斑聚结成充分发展的湍流边界层。

范围如下表： 吗啡检测试剂盒 MOR 测尿液/唾液 海洛因/鸦片 300ng/ml、15ng/ml 摇头丸检测试剂盒 MDMA 测尿液/唾液 摇头丸 500ng/ml、50ng/ml 安非他命检测试剂盒 AMP 测尿液/唾液 安非他命 1000ng/ml、。。 甲基安非他命检测试剂盒 MAMP 测尿液/唾液 冰毒 1000ng/ml、。。 大麻检测试剂盒 THC 测尿液/唾液 大麻 50ng/ml、。。 可卡因检测试剂盒 COC 测尿液/唾液 可卡因 300ng/ml、。。 苯环己哌啶检测试剂盒 PCP 测尿液/唾液 苯环己哌啶 25ng/ml、。。 巴比妥检测试剂盒 BAR 测尿液/唾液 巴比妥 300ng/ml、。。 美沙酮检测试剂盒 MTD 测尿液/唾液 美沙酮 300ng/ml、。。 苯二氮卓检测试剂盒 BZO 测尿液/唾液 苯二氮卓 300ng/ml、。。 三环抗抑郁药检测试剂盒 TCA 测尿液/唾液 三环抗抑郁 1000ng/ml、。。 羟二氢可待因酮检测试剂盒 OXY 测尿液/唾液 羟二氢可待因 100ng/ml、。。 氯胺酮检测试剂盒 KET 测尿液/唾液 氯胺酮/K粉 1000ng/ml、。。 吗啡/甲级安非他命检测试剂盒 MORMAMP 测尿液/唾液 相应类别 吗啡/甲级安非他命/氯胺酮检测试剂盒 MORMAMPKET 测尿液/唾液 相应类别 多合一检测试剂盒 N IN 1 测尿液/唾液 相应类别 珍爱生命 远离毒品

运动阈值，英文缩写MT，是刺激运动皮质在相应靶肌记录肌肉运动复合电位时（即运动诱发电位），能记录到大于20uV MEP输出时最小头部刺激强度。主要用于评价皮质束的兴奋性，脊髓损伤或脑卒中导致皮质脊髓束受损后运动阈值将明显升高，低阈值表示皮质脊髓束的高兴奋性。一般主要用经颅磁刺激技术来测量。

键绩效指标值。kpi阈值是键绩效指标值的意思，KPI，英文是Key Performance Indicator，中文是:关键绩效指标。140/90是血压的阈值。意思是，收缩压不高于140，舒张压不高于90。

问题一：阈值什么意思 在不同的行业有不同的意思，一般来说就是指临界值，达到某一个状态前的那一个值 问题二：photoshop中 阈值什么意思？ 阈值就是临界值，在PS中的阈值，实际上是基于图片亮耿的一个黑白分界值，默认值是50%中性灰，既128，亮度高于128(50%的灰)的会变黑．【可以跟滤镜中的其它高反差保留，再用阈值效果会更好。】 问题三：阈值什么意思是什么 阈值就是临界值，在PS中的阈值，实际上是基于图片亮度的一个黑白分界值，默认值是50%中性灰，既128，亮度高于128(50%的灰)的会变黑．【可以跟滤镜中的其它高反差保留，再用阈值效果会更好。】 问题四：photoshop中 阈值什么意思？ PS解释：“阈值”命令将灰度或彩色图像转换为高对比度的黑白图像。您可以指定某个色阶作为阈值。所有比阈值亮的像素转换为白色；而所有比阈值暗的像素转换为黑色。“阈值”命令对确定图像的最亮和最暗区域很有用。 问题五：金融行业内阀值是什么意思 每个资源模型定义一个或多个阈值。阈值是资源的具有缺省值的具名属性，您可以在定制阶段修改它。通常，为阈值指定的值代表与性能有关的实体的一个重要参考标准，如果超过或未达到该值，系统管理员可能需要了解其情况。然而有些阈值用作参考值，以限制资源模型的作用域。例如，在 Windows 进程资源模型中，以下是用到的阈值： 表 1. 阈值缺省值示例 阈值 缺省值 CPU 使用率很高 60 最大进程数 5 阈值“CPU 使用率很高”用于监视过高的 CPU 使用率，它很可能会对其它同时运行的进程造成损害。此阈值的值是以 CPU 容量的百分率评测的，缺省值是 60%。而“最大进程数”阈值确定在监视高 CPU 使用率时，只考虑前 5 个（缺省值）CPU 使用量最高的进程。 另外，阈值可以是最小值 － 某一性能特征不能低于该值。例如，Windows 逻辑磁盘资源模型具有“磁盘空间量很低”阈值，显示必须总是可用的最小磁盘空间百分率，缺省值为 5%。 问题六：背景声音阈值是个什么意思 80分 阈值又叫临界值，是指一个效应能够产生的最低值或最高值。 举例说，人耳能听到的声波（即声波对人耳的有效作用）存在一个下限，这个下限对应的声强就是声波的阈值。当声波高于人耳阈值时，人耳才能听见。低于阈值的声音尽管存在，但是人耳却听不见（此时人耳对声波的 *** 不反应）。 问题七：阀值是什么意思？ “阀（fá）值”是一个错误的用词，其正确用法是“阈（yù）值”。阈值又叫临界值，是指一个效应能够产生的最低值或最高值。 问题八：阈值 是什么意思 阈值 科技名词定义 中文名称：阈值 英文名称：threshold;threshold value 定义1：输入图像像元密度值(灰度、亮度值)按对数函数关系变换为输出图像。 所属学科：地理学（一级学科）；遥感应用（二级学科） 定义2：在激光器中，激活介质增益恰好能使激光振荡开始时的条件。 所属学科：机械工程（一级学科）；光学仪器（二级学科）；激光器件和激光设备-激光器件和激光设备一般名词（三级学科） 定义3：决定阈性状表型类别的在潜在连续分布上的临界值。 所属学科：遗传学（一级学科）；群体、数量遗传学（二级学科） 参见 百度百科

阀值，阈值的文盲版；阈值，阀值的学究版。阀fá 控制、开关、把持。1) 机械名词,指在管道中用来控制液体或气体的部件。意为阀门、开关、把持。如截止阀、减压阀、安全阀。阈yù 范围,边界,程度。1) 门槛、门限,引申为边界、界阈、视阈。可见“阀”与“阈”是词义不同的2个词。那么“阀值”会不会是一个新词呢? 经查，不是。在表达“界限”、“范围”的意思时应该用“阈”而不是“阀”。阈值跟英文threshold value对应。语言的发展表明，把阈值看成阀值，或直接使用阀值，不是什么大问题，只要能在上下文中也能进行较准确的理解。越来越多的人开始接受这个词的用法。

阈yù门槛 [threshold]阈,门榍也。——《说文》，阈,门限也。——《玉篇》，柣谓之阈。——《尔雅》。注:“阈,门限。”可见“阀”与“阈”是词义不同的2个词。那么“阀值”会不会是一个新词呢? 经查，不是。在表达“界限”、“范围”的意思时应该用“阈”而不是“阀”。阈值跟英文threshold value对应。阀值，阈值的常见错误写法。阀fá 控制、开关、把持。机械名词,指在管道中用来控制液体或气体的部件。意为阀门、开关、把持。如截止阀、减压阀、安全阀。阈yù 范围,边界,程度。门槛、门限,引申为边界、界阈、视阈。在新版的《现代汉语词典》和《现代汉语规范词典》中，均没有收录“阀值”一词；但在日常生活、甚至许多科研论文中，都普遍存在误用的现象。

田径中，乳酸阈值（lactic threshold）也叫无氧阈值（anaerobic threshold)，简称LT，是体能的一个重要指标。 LT指的是当运动强度达到一定程度的时候，体内的乳酸产生速度超过了身体分解和排除乳酸的速度，导致乳酸开始在肌肉和血液里积累。从过去的经验来看，在达到无氧阈值的时候，血液中的乳酸含量一般在4毫摩尔左右。通过训练后，可以推迟乳酸阈值的来临，(也就是说，乳酸的积累在更高的运动量时发生)。无氧阈值的到来和个人体质有密切关系(有先天决定因素在内) 。普通人的乳酸阈值在最大心率的70%~75%之间，运动员的乳酸阈值介于最大心率的85%和90%之间。但是优秀的运动员拥有很高的乳酸阈值，例如贝克勒的乳酸阈值在他最大心率的90%至93%之间。如果你在很低的锻炼强度下就达到了乳酸阈值，通常说明你肌肉中的“有氧能源”工作得很糟糕。如果它们能高水平的工作，会把乳酸盐转化成二氧化碳和水，阻止乳酸盐进入血液循环。 一、乳酸阈值低的原因通常如下： 1.你的循环系统无法为肌肉细胞提供足够的氧气 2.你缺乏氧化丙酮酸所需的酶 3.你的肌肉细胞中缺乏线粒体 4.你的肌肉、心脏和其他组织不适于从血液中提取乳酸盐 二、乳酸阈值与训练 精确测定测试乳酸阈值需要。不过一般认为，在充分热身之后，长时间进行接近极限的有氧运动训练的平均心率接近乳酸阈值。对于公路自行车手，可以在十五分钟热身后全力骑行半小时（无需像比赛那样拚命），这半小时的平均心率接近乳酸阈值。练跑步的认为全力跑一万米的平均心率也可以作为乳酸阈值的参考。 在长时间的训练中应该避免乳酸阈值以上的训练。乳酸阈值以上的训练有可能能改善对乳酸的耐受能力，但是这样的训练后需要较长的恢复性训练或休息才能恢复。在乳酸阈值附近的训练能够提高人体的最大氧摄入量（VO2max）。 如果想提高乳酸阈值，首先需要一块心率表来监控心率。主要有四种训练方法。一、在乳酸阈值十跳以下骑行半小时左右；二、在乳酸阈值五跳以下骑行十分钟，然后慢速骑行五分钟用于恢复，再骑行十分钟；三、选择一座上坡路程为三到五分钟的山，在乳酸阈值附近爬坡，下山时缓慢滑行以恢复体力，重复五次左右；四、在乳酸阈值附近以较高的踏频爬一座十到三十分钟的山。请注意，这样的训练一周不要超过两次，训练之间最好间隔两天进行恢复性训练或休息，为了避免疲劳，应始终将心率控制在乳酸阈值以下三到五跳。此外每三周的连续训练之后，需要用一周用户恢复训练和巩固成果。不要整年都进行乳酸阈值训练，应间隔进行耐力训练，此时心率应控制在乳酸阈值的三十跳以下。 三、赛前训练 训练的目的是为了使肌肉中的乳酸饱和，训练身体的缓冲机制（碱性）来更有效地应付乳酸。这种训练通常被称为间歇训练。通常是重复进行全力的运动，例如全力奔跑或骑行几分钟，然后休息至少同样的时间。 这样的训练一周一次即可，不应该超过两次。如果是为了比赛，应该在比赛前持续八周训练，比赛前应该停止间歇训练。这样可以让肌肉细胞获得碱性缓冲能力，在比赛时获得较高的乳酸阈值，达到最佳的竞技状态。　　

输入框中，用户可以定义0~255之间的任意亮度值或拖动滑块来取值。取值后，简单的说就是调整色差 锐化：目的是把像素的对比度增大，这里就要说说

硬阈值函数，英文对照hard threshold function或者hard thresholding。

阈值本来就是要调试才能确定的值，看你对图像处理的结果

图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一，它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提．阈值法是一种传统的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术．已被应用于很多的领域。本文是在阅读大量国内外相关文献的基础上，对阈值分割技术稍做总结，分三个大类综述阈值选取方法，然后对阈值化算法的评估做简要介绍。关键词 图像分割 阈值选取 全局阈值 局部阈值 直方图 二值化1．引言所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内，表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同[37]．简单的讲，就是在一幅图像中，把目标从背景中分离出来，以便于进一步处理。图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一，它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提．同时它也是一个经典难题，到目前为止既不存在一种通用的图像分割方法，也不存在一种判断是否分割成功的客观标准。阈值法是一种传统的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、性能较稳定而成为图像分割中最基本和应用最广泛的分割技术．已被应用于很多的领域，例如，在红外技术应用中，红外无损检测中红外热图像的分割，红外成像跟踪系统中目标的分割；在遥感应用中，合成孔径雷达图像中目标的分割等；在医学应用中，血液细胞图像的分割，磁共振图像的分割；在农业工程应用中，水果品质无损检测过程中水果图像与背景的分割。在工业生产中，机器视觉运用于产品质量检测等等。在这些应用中，分割是对图像进一步分析、识别的前提，分割的准确性将直接影响后续任务的有效性，其中阈值的选取是图像阈值分割方法中的关键技术。2．阈值分割的基本概念图像阈值化分割是一种最常用，同时也是最简单的图像分割方法，它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像[1]。它不仅可以极大的压缩数据量，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程。图像阈值化的目的是要按照灰度级，对像素集合进行一个划分，得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域，各个区域内部具有一致的属性，而相邻区域布局有这种一致属性。这样的划分可以通过从灰度级出发选取一个或多个阈值来实现。阈值分割法是一种基于区域的图像分割技术，其基本原理是：通过设定不同的特征阈值，把图像像素点分为若干类．常用的特征包括：直接来自原始图像的灰度或彩色特征；由原始灰度或彩色值变换得到的特征．设原始图像为f(x，y)，按照一定的准则在f(x，y)中找到特征值T，将图像分割为两个部分，分割后的图像为若取 ：b0=0（黑）,b1=1（白），即为我们通常所说的图像二值化。（原始图像） （阈值分割后的二值化图像）一般意义下，阈值运算可以看作是对图像中某点的灰度、该点的某种局部特性以及该点在图像中的位置的一种函数，这种阈值函数可记作 T(x，y，N(x，y)，f(x，y))式中，f(x，y)是点(x，y)的灰度值；N(x，y)是点(x，y)的局部邻域特性．根据对T的不同约束，可以得到3种不同类型的阈值[37]，即 点相关的全局阈值T＝T(f(x，y)) (只与点的灰度值有关)区域相关的全局阈值T＝T(N(x，y)，f(x，y)) (与点的灰度值和该点的局部邻域特征有关) 局部阈值或动态阈值T＝T(x，y，N(x，y)，f(x，y))(与点的位置、该点的灰度值和该点邻域特征有关)图像阈值化这个看似简单的问题，在过去的四十年里受到国内外学者的广泛关注，产生了数以百计的阈值选取方法[2-9]，但是遗憾的是，如同其他图像分割算法一样，没有一个现有方法对各种各样的图像都能得到令人满意的结果，甚至也没有一个理论指导我们选择特定方法处理特定图像。所有这些阈值化方法，根据使用的是图像的局部信息还是整体信息，可以分为上下文无关(non-contextual)方法(也叫做基于点(point-dependent)的方法)和上下文相关(contextual)方法(也叫做基于区域(region-dependent)的方法)；根据对全图使用统一阈值还是对不同区域使用不同阈值，可以分为全局阈值方法(global thresholding)和局部阈值方法(local thresholding，也叫做自适应阈值方法adaptive thresholding)；另外，还可以分为双阈值方法(bilever thresholding)和多阈值方法(multithresholding)本文分三大类对阈值选取技术进行综述：1) 基于点的全局阈值方法；2) 基于区域的全局阈值方法3) 局部阈值方法和多阈值方法3．基于点的全局阈值选取方法3.1 p-分位数法1962年Doyle[10]提出的p-分位数法(也称p-tile法)可以说是最古老的一种阈值选取方法。该方法使目标或背景的像素比例等于其先验概率来设定阈值，简单高效，但是对于先验概率难于估计的图像却无能为力。例如，根据先验知识，知道图像目标与背景象素的比例为PO/PB,则可根据此条件直接在图像直方图上找到合适的阈值T，使得f(x,y)>=T的象素为目标，f(x,y)<T的象素为背景。3.2 迭代方法选取阈值[11]初始阈值选取为图像的平均灰度T0，然后用T0将图像的象素点分作两部分，计算两部分各自的平均灰度，小于T0的部分为TA，大于T0的部分为TB计算 ,将T1 作为新的全局阈值代替T0，重复以上过程，如此迭代，直至TK 收敛，即TK＋1 ＝TK 经试验比较，对于直方图双峰明显，谷底较深的图像，迭代方法可以较快地获得满意结果。但是对于直方图双峰不明显，或图像目标和背景比例差异悬殊，迭代法所选取的阈值不如最大类间方差法。3.3 直方图凹面分析法从直观上说，图像直方图双峰之间的谷底，应该是比较合理的图像分割阈值，但是实际的直方图是离散的，往往十分粗糙、参差不齐，特别是当有噪声干扰时，有可能形成多个谷底。从而难以用既定的算法，实现对不同类型图像直方图谷底的搜索。Rosenfeld和Torre[12]提出可以构造一个包含直方图 的最小凸多边形 ，由集差 确定 的凹面。若 和 分别表示 与 在灰度级之处的高度，则 取局部极大值时所对应的灰度级可以作为阈值。也有人使用低通滤波的方法平滑直方图，但是滤波尺度的选择并不容易[13]。但此方法仍然容易受到噪声干扰，对不同类型的图像，表现出不同的分割效果。往往容易得到假的谷底。但此方法对某些只有单峰直方图的图像，也可以作出分割。如：3.4 最大类间方差法由Otsu[14]于1978年提出的最大类间方差法以其计算简单、稳定有效，一直广为使用。从模式识别的角度看，最佳阈值应当产生最佳的目标类与北京类的分离性能，此性能我们用类别方差来表征，为此引入类内方差 、类间方差 和总体方差 ，并定义三个等效的准则测量： ， ， . (3)鉴于计算量的考量，人们一般通过优化第三个准则获取阈值。此方法也有其缺陷，kittler和Illingworth[15]的实验揭示：当图像中目标与背景的大小之比很小时方法失效。 在实际运用中，往往使用以下简化计算公式： （T） ＝ WA(μa-μ)2 + Wb(μb-μ)2 其中， 为两类间最大方差，WA 为A类概率，μa为A类平均灰度，Wb 为B类概率，μb为B类平均灰度，μ为图像总体平均灰度。即阈值T将图像分成A,B两部分，使得两类总方差 （T）取最大值的T，即为最佳分割阈值。3.5 熵方法八十年代以来，许多学者将Shannon信息熵的概念应用于图像阈值化，其基本思想都是利用图像的灰度分布密度函数定义图像的信息熵，根据假设的不同或视角的不同提出不同的熵准则，最后通过优化该准则得到阈值。Pun[16]通过使后验熵的上限最大来确定阈值。Kapur等人[17]的方法假定目标和背景服从两个不同的概率分布 和 定义 (4)使得熵 (5)达到最大求得最佳阈值。此方法又称为KSW熵方法。3.6 最小误差阈值此方法来源于Bayes最小误差分类方法。 Eb(T)是目标类错分到背景类的概率，Eo(T)是背景类错分到目标类的概率总的误差概率 E(T) ＝ Eb(T) ＋ Eo(T)使E(T)取最小值，即为最优分类方法。在Kittler和Illingworth[18]于1986年提出的最小误差法中，直方图被视为目标与背景混合集概率密度函数 的估计 (9)其中， 为先验概率， ，求解下列方程可得到Bayes最小误差阈值 (10)遗憾的是上式中 ， 和 通常是未知的，Nakagawa和Rosenfeld[19]提倡用拟合方法从直方图中估计这些参数，但是算法相当复杂，不易实现。3.7 矩量保持法矩量保持(moment-preserving)法[20] ，即矩守恒阈值法，是1985年提出的，其基本思想是最佳的阈值应该使分割前后图像的矩量保持不变，由此可以得到一组矩量保持方程，求解该方程组就可以得到最佳阈值。3.8 模糊集方法模糊集理论较好的描述了人类视觉中的模糊性和随机性，因此在图像阈值化领域受到了广泛的关注。模糊集阈值化方法的基本思想是，选择一种S状的隶属度函数定义模糊集，隶属度为0.5的灰度级对应了阈值，当然在上述隶属度函数的表达式中阈值是一个未知的参数；然后在此模糊集上定义某种准则函数（例如整个图像的总体模糊度），通过优化准则函数来确定最佳阈值。Pal等[21]首先，他们把一幅具有 个灰度级的 图像看作一个模糊集 ，其中隶属函数 定义如下： (11)参数 称之为交叉点（即 ）。由此从图像 的空间 平面得到模糊特性 平面。然后，基于此模糊集定义了图像的线性模糊度 、二次模糊度 和模糊熵 ，使这三个量取最小值时的交叉点 即为最佳阈值。文献[21]指出模糊隶属度函数在该算法中的作用仅在于将图像由灰度数据空间转换为模糊空间 ,其函数的形式对增强结果几乎没有影响。这就使我们有理由使用一些形式简单的函数形式。例如国内学者发表的一种模糊阈值方法[22]： 隶属度μ(x)表示灰度x具有明亮特性的程度，c为隶属函数窗宽，q对应隶属度为0.5的灰度级。设灰度级 的模糊率为： = min{μ(l),1-μ(l)}则得到整幅图像的模糊率[44] 其中，MN为图像尺寸，L为图像总灰度级， 图像中灰度为 的象素个数。对应于不同的q值，就可以计算出相应的图像模糊率，选取使得 最小的q值，作为图像分割的最佳阈值即可。3.9 小结对于基于点的全局阈值选取方法，除上述主要几种之外还许多，但大多都是以上述基本方法为基础，做出的改进方法或者对算法的优化，如使用递推方法以降低算法复杂性。例如在文献[42]中，提出一种使目标和背景差距最大的阈值求取方法，类似于最大类间方差阈值法。是它的一种简化算法。又如1984年Dunn等人[23]提出了均匀化误差阈值选取方法，这种方法实质上是要使将背景点误分为目标点的概率等于将目标点误分为背景点的概率。类似于最小误差阈值法。近年来有一些新的研究手段被引入到阈值选取中。比如人工智能，在文献[24] 中，描述了如何用人工智能的方法，寻找直方图的谷底点，作为全局阈值分割。其它如神经网络，数学形态学[39][46]，小波分析与变换[40]等等。总的来说，基于点的全局阈值算法，与其它几大类方法相比，算法时间复杂度较低，易于实现，适合应用于在线实时图像处理系统。由于我的研究方向为机器视觉，所作的项目要求算法具有良好的实时性，因此针对基于点的全局阈值方法，阅读了较多的文献，在综述里叙述也相对比较详细。4 基于区域的全局阈值选取方法对一幅图像而言，不同的区域，比如说目标区域或背景区域，同一区域内的象素，在位置和灰度级上同时具有较强的一致性和相关性。而在上述基于点的全局阈值选取方法中，有一个共同的弊病，那就是它们实际上只考虑了直方图提供的灰度级信息，而忽略了图像的空间位置细节，其结果就是它们对于最佳阈值并不是反映在直方图的谷点的情况会束手无策，不幸我们通常遇到的很多图像恰恰是这种情况。另一方面，完全不同的两幅图片却可以有相同的直方图，所以即使对于峰谷明显的情况，这些方法也不能保证你得到合理的阈值。于是，人们又提出了很多基于空间信息的阈值化方法。可以说，局域区域的全局阈值选取方法，是基于点的方法，再加上考虑点领域内象素相关性质组合而成，所以某些方法常称为“二维xxx方法”。由于考虑了象素领域的相关性质，因此对噪声有一定抑止作用[41]。4.1 二维熵阈值分割方法[25]使用灰度级-局域平均灰度级形成的二维灰度直方图[43]进行阈值选取，这样就得到二维熵阈值化方法。 （二维灰度直方图： 灰度－领域平均灰度）如图，在0区和1区，象素的灰度值与领域平均灰度值接近，说明一致性和相关性较强，应该大致属于目标或背景区域；2区和3区一致性和相关性较弱，可以理解为噪声或边界部分。二维熵阈值分割，就是选择（S,T）对，使得目标类和背景类的后验熵最大。（具体方法是一维熵阈值分割的推广，可参见上一节）Abutaleb[26]，和Pal]结合Kapur]和Kirby的方法，分别提出了各自的二维熵阈值化方法，其准则函数都是使目标熵和背景熵之和最大化。Brink[27]的方法则是使这两者中的较小者最大化，该方法的计算复杂度为 ，后来有人改进为递推快速算法将时间复杂度降为 (其中 为最大灰度级数)。 4.2 简单统计法Kittler等人[28],[29]提出一种基于简单的图像统计的阈值选取方法。使用这种方法，阈值可以直接计算得到，从而避免了分析灰度直方图，也不涉及准则函数的优化。该方法的计算公式为 (19)其中， 因为e(x,y)表征了点（x,y）领域的性质，因此本方法也属于基于区域的全局阈值法。4.3 直方图变化法从理论上说，直方图的谷底是非常理想的分割阈值，然后在实际应用中，图像常常受到噪声等的影响而使其直方图上原本分离的峰之间的谷底被填充，或者目标和背景的峰相距很近或者大小差不多，要检测他们的谷底就很难了。在上一节基于点的全局阈值方法中，我们知道直方图凹面分析法的弊病是容易受到噪声干扰，对不同类型的图像，表现出不同的分割效果。往往容易得到假的谷底。这是由于原始的直方图是离散的，而且含噪声，没有考虑利用象素领域性质。而直方图变化法，就是利用一些象素领域的局部性质变换原始的直方图为一个新的直方图。这个新的直方图与原始直方图相比，或者峰之间的谷底更深，或者谷转变成峰从而更易于检测。这里的象素领域局部性质，在很多方法中经常用的是象素的梯度值。 例如，由于目标区的象素具有一定的一致性和相关性，因此梯度值应该较小，背景区也类似。而边界区域或者噪声，就具有较大的梯度值。最简单的直方图变换方法，就是根据梯度值加权，梯度值小的象素权加大，梯度值大的象素权减小。这样，就可以使直方图的双峰更加突起，谷底更加凹陷。4.4 其它基于区域的全局阈值法松弛法利用邻域约束条件迭代改进线性方程系统的收敛特性，当用于图像阈值化时其思想是：首先根据灰度级按概率将像素分为“亮”和“暗”两类，然后按照领域像素的概率调整每个像素的概率，调整过程迭代进行，使得属于亮（暗）区域的像素“亮（暗）”的概率变得更大。其它还有许多方法利用灰度值和梯度值散射图，或者利用灰度值和平均灰度值散射图。5 局部阈值法和多阈值法5.1 局部阈值（动态阈值）当图像中有如下一些情况：有阴影，照度不均匀，各处的对比度不同，突发噪声，背景灰度变化等，如果只用一个固定的全局阈值对整幅图像进行分割，则由于不能兼顾图像各处的情况而使分割效果受到影响。有一种解决办法就是用与象素位置相关的一组阈值（即阈值使坐标的函数）来对图像各部分分别进行分割。这种与坐标相关的阈值也叫动态阈值，此方法也叫变化阈值法，或自适应阈值法。这类算法的时间复杂性可空间复杂性比较大，但是抗噪能力强，对一些用全局阈值不易分割的图像有较好的效果。例如，一幅照度不均（左边亮右边暗）的原始图像为：如果只选择一个全局阈值进行分割，那么将出现下面两种情况，都不能得到满意的效果。（阈值低，对亮区效果好，则暗区差） （阈值高，对暗区效果好，则亮区差）若使用局部阈值，则可分别在亮区和暗区选择不同的阈值，使得整体分割效果较为理性。（按两个区域取局部阈值的分割结果）进一步，若每个数字都用不同的局部阈值，则可达到更理想的分割效果。5.1.1 阈值插值法 首先将图像分解成系列子图，由于子图相对原图很小，因此受阴影或对比度空间变化等带来的问题的影响会比较小。然后对每个子图计算一个局部阈值（此时的阈值可用任何一种固定阈值选取方法）。通过对这些子图所得到的阈值进行插值，就可以得到对原图中每个象素进行分割所需要的合理阈值。这里对应每个象素的阈值合起来构成的一个曲面，叫做阈值曲面。5.1.2 水线阈值算法水线（也称分水岭或流域，watershed）阈值算法可以看成是一种特殊的自适应迭代阈值方法，它的基本思想是：初始时，使用一个较大的阈值将两个目标分开，但目标间的间隙很大；在减小阈值的过程中，两个目标的边界会相向扩张，它们接触前所保留的最后像素集合就给出了目标间的最终边界，此时也就得到了阈值。5.1.3 其它的局部阈值法文献[30]提出了一种基于阈值曲面的二维遗传算法。遗传算法是基于进化论中自然选择机理的、并行的、统计的随机化搜索方法，所以在图像处理中常用来确定分割阈值。 文献[31] [32]中提出一种基于局部梯度最大值的插值方法。首先平滑图像，并求得具有局部梯度最大值的像素点，然后利用这些像素点的位置和灰度在图像上内插，得到灰度级阈值表面。除此之外，典型的局部阈值方法还有White和Rohrer[33]的加权移动平均阈值方法，Perez和Gonzalez[34]的适用于非均匀照射下图像的局部阈值方法以及Shio[35]的与照射无关的对比度度量阈值方法等。总的来说，这类算法的时间和空间复杂度都较大，但是抗噪能力强，对一些使用全局阈值法不宜分割的图像具有较好的效果。5.2 多阈值法很显然，如果图像中含有占据不同灰度级区域的几个目标，则需要使用多个阈值才能将它们分开。其实多域值分割，可以看作单阈值分割的推广，前面讨论的大部分阈值化技术，诸如Otsu的最大类间方差法， Kapur的最大熵方法、矩量保持法和最小误差法等等都可以推广到多阈值的情形。以下介绍另外几种多阈值方法。5.2.1 基于小波的多域值方法。小波变换的多分辨率分析能力也可以用于直方图分析[36]，一种基于直方图分析的多阈值选取方法思路如下：首先在粗分辨率下，根据直方图中独立峰的个数确定分割区域的类数，这里要求独立峰应该满足三个条件：（1）具有一定的灰度范围；（2）具有一定的峰下面积；（3）具有一定的峰谷差。然后，在相邻峰之间确定最佳阈值，这一步可以利用多分辨的层次结构进行。首先在最低分辨率一层进行，然后逐渐向高层推进，直到最高分辨率。可以基于最小距离判据对在最低层选取的所有阈值逐层跟踪，最后以最高分辨率层的阈值为最佳阈值。5.2.2 基于边界点的递归多域值方法。这是一种递归的多阈值方法。首先，将象素点分为边界点和非边界点两类，边界点再根据它们的邻域的亮度分为较亮的边界点和较暗的边界点两类，然后用这两类边界点分别作直方图，取两个直方图中的最高峰多对应的灰度级作为阈值。接下去，再分别对灰度级高于和低于此阈值的像素点递归的使用这一方法，直至得到预定的阈值数。5.2.3 均衡对比度递归多域值方法。首先，对每一个可能阈值计算它对应于它的平均对比度 其中， 是阈值为 时图像总的对比度， 是阈值 检测到的边界点的数目。然后，选择 的直方图上的峰值所对应的灰度级为最佳阈值。对于多阈值情形，首先用这种方法确定一个初始阈值，接着，去掉初始阈值检测到的边界点的贡献再做一次 的直方图，并依据新的直方图选择下一个阈值。这一过程可以这样一直进行下去，直到任何阈值的最大平均对比度小于某个给定的限制为止。6 阈值化算法评价简介尽管人们在图像分割方面做了许多研究工作，但由于尚无通用的分割理论，现已提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合于所有图像的通用的分割算法。另一方面，给定一个实际图像分割问题要选择合用的分割算法也还没有标准的方法。为解决这些问题需要研究对图像分割的评价问题。分割评价是改进和提高现有算法性能、改善分割质量和指导新算法研究的重要手段。 然而，如同所有的图像分割方法一样，阈值化结果的评价是一个比较困难的问题。事实上对图像分割本身还缺乏比较系统的精确的研究，因此对其评价则更差一些。人们先后已经提出了几十个评价准则。这些准则中又有定性的，也有定量的；有分析算法的，也有检测实验结果的，文献[37]将它们大致分为13类。文献[4] 中选择摄影师、建筑物和模特三幅图像作为标准图像，并采用趋于一致性度量和形状参数对几种常用的全局阈值方法的分割结果进行了评价。结果表明对于这三幅图像，如果希望得到的二值图像比较均匀且目标的形状较好，推荐使用最大熵方法、矩量保持方法和最大类间方差法。文献[38] 中以磁盘及鹤模型作标准图像，在噪声条件下用错分概率、形状和均匀性度量作为标准评估了五种常见的整体阈值选取方法的性能。这五种方法是四元树方法、矩量保持法、最大类间方差法、最大熵方法和简单统计法。结果表明各种方法的性能不仅与所处理的图像有关，而且也和所选用的准则有关。该文献也指出，对于一般实时应用来说，可以选择最大类间方差方法和简单统计法。最后，评价的目的是为了能指导、改进和提高分割，如何把评价和分割应用联系起来尚有许多工作要做。一个可能的方法是结合人工智能技术，建立分割专家系统[45]，以有效的利用评价结果进行归纳推理，从而把对图像的分割由目前比较盲目的试验阶段推进到系统地实现的阶段。

图像分割是进行图像分析的关键步骤，也是进一步理解图像的基础。该文主要论述了常用的几种图像阈值分割的算法及原理，并以研究沥青混合料的集料特征为背景，从实验角度对图像阈值分割的直方图阈值法、迭代法和大津法进行了分析比较，得出了结论。关键词：图像分割；直方图阈值法；迭代法；大津法中图分类号：TP391 文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)13-3109-03Achieve and Comparison of Image Segmentation Thresholding MethodCHEN Ning-ning(Department of Technology, Xi"an International University, Xi"an 710077, China)Abstract: Image segmentation is a key step for image analysis, Is also the basis for further understanding of the image. In this paper, discusses several commonly used image segmentation algorithms and theory, and to study the aggregate asphalt mixture characteristics of the background, experimental results are shown to compare histogram threshold, Iteration method and the Otsu.Key words: image segmentation; histogram threshold; iteration method; Otsu1 概述图像分割是进行图像分析的关键步骤，也是进一步理解图像的基础

我查了opencv 自带的文档（大概在70页），Canny 算子的步骤主要有：Stage 1. Image SmoothingStage 2. DifferentiationStage 3. Non-Maximum SuppressionStage 4. Edge Thresholding其中前两步就是 sobel 算子求梯度，然后进行处理。 sobel 算子得到的结果应该就是梯度吧？但是 梯度的 取值有什么范围吗？ 好像不好确定。另外，在sobel 算子边缘检测的时候， 好像matlab 里面有 自动选择阈值的方法，不知是什么方法？另外如果手动设置阈值的时候，阈值为0-1的一个小数， 我想大概是相对最大的梯度的一个比列吧！即大于这个比例就认为是边缘，否则不是。不知道我理解的对不对？

不动小波，卡尔曼滤波懂点

在网路上找到的：http://geosis.pku.edu.cn/ziyuan/lucc.htm阈值法：遥感图像中，每类地物都对应特定的灰度域。在变化信息特征增强的图像上，变化区域的灰度值与其它区域的灰度值一般是明显不同的。因此可以根据直方图和影像特征，交互确定变化存在区灰度域的上下限阈值。然后利用阈值将变化发生的区域从图像中提取这里有关于遥感的文章，不知道有没有用http://www.gissky.net/Article/rs/200610/300.htmhttp://www.jsforestry.gov.cn/show_news.asp?id=2487

首先要把支持度support调得足够得小,否则即使某些规则很可信,如达到了90%,但由于数据记录条数太少,也不出现。其二是适当降低规则的置信度。补充：建议把待挖掘的数据整理成事务类型，即待挖掘的数据表只有两个字段，一个是id，另一个是描述。可大大降低数据预处理的难度。

阈 有个门槛 到达阈值就过了 多高也是过了 没到达阈值就不会迈过去这个门槛

Optimal threshold

Percolation threshold is a mathematical term related to percolation theory, which is the formation of long-range connectivity in random systems. Below the threshold a giant connected component does not exist; while above it, there exists a giant component of the order of system size. In engineering andcoffee making, percolation represents the flow of fluids through porous media, but in the mathematics and physics worlds it generally refers to simplifiedlattice models of random systems or networks (graphs), and the nature of the connectivity in them. The percolation threshold is the critical value of the occupation probability p, or more generally a critical surface for a group of parameters p1, p2, ..., such that infinite connectivity (percolation) first occurs.

选取或取样范围。

肖悦岩病害合理防治时机的一种病害密度指标。即病害的某一密度（病情），病害达此密度时应该采取控制措施，以防止病害种群密度增加而达到经济损害水平。是由经济损害水平派生的，最早由美国昆虫学家斯特恩（V.M.Stern，1959）在防治害虫的研究中与经济损害水平一起提出来的。荷兰扎多克斯（J.C.Zadoks）在植物病害研究中使用行动阈值（action threshold）与之对应。中国通常采用防治指标这一术语。由于黑德利（J.C.Headly，1972，1982）提出的“经济阈值”恰好是斯特恩（1959）定义的经济损害水平（EIL），在以后的许多引述和解释中常把二者混淆。EIL是权衡一场预计发生的病害在经济上是否值得防治的指标和为了取得最好的经济效益而控制病害的最佳密度。ET则是为了达到上述目的而采取防治行动时的病害密度。在虫害防治中，ET通常小于EIL，但是在使用高效杀虫剂能立即杀死害虫，制止其为害时，ET可能等于EIL。当防治虫态不是为害虫态或存在天敌益菌等自然抑制因素时，ET也可能大于EIL。植物病害的发生规律有别于虫害，从侵染到显症之间有一个潜育期，防治措施难于做到立即或完全终止其为害。扎多克斯分析了多种防治技术所起的控制作用，认为防治效果主要归结为降低流行速率和使病害流行曲线向后推移（见图）。以应用杀菌剂为例，如果已经预测到一场病害将要按图中直线1所示的情况发展，在收获前某一关键期病情将超过EIL。必须采用某一种防治措施降低病害流行速率，以控制病情在EIL以下。从EIL水平点按防治后的流行速率（斜率）作直线2，与原来的流行曲线1的交点的纵坐标值即为ET，其横坐标Ta即为采取行动的时间。由此看出，病害防治中ET总小于EIL，制定ET的依据是EIL、病害流行动态和防治效果。不同生育期有不同的经济阈值。中国现行的多数防治指标是针对化学防治的经验值，由一些植保专家凭经验，参考部分定量研究结果讨论制订的。其中也包含了风险估计、农民心理和病害知识，在实用过程中还要考虑药剂种类、价格、施药技术和环境条件而作适当调整。经济损害水平和经济阈值的关系制定科学合理的防治指标可以简化防治步骤，减少滥用农药所带来的不良后果，已经成为现代防治技术体系的重要环节。菊花病害chrysanthemum diseases戚佩坤世界已知约50种，至1991年中国有20多种。叶、茎、花均为害的有灰霉病（Sclerotinia fuckeliana），主要为害叶的有斑枯病、白粉病、灰斑病（Pseudocercospora chrysanthemicola，Cercospora chrysanthemi）、斑点病（Phyllosticta chrysanthemi）、黑斑病（Alternaria chrysanthemi）、炭疽病（Glomerella cingulata）、霜霉病（Peronospora donica）、锈病（Puccinia chrysanthe-mi，P.horiana，Phakopsora artemisiae）和叶线虫病等，为害茎基和根的有立枯病或基腐病、白绢病（Athelia rolfsii）、菌核病〔Sclerotinia sclerotiorum〕，为害根的有根腐病（Pythium aphanidermatum，Phy-tophthora cryptogea），为害维管束、植株凋萎致死的有枯萎病（Fusarium oxysporum f.sp.chrysanthe-mi）、青枯病（Pseudomonas solanacearum）。各种病毒病（TMV、CMV、ChSV、CBV、ChCMV、PVX、PVY、TAV）。其他国家较重要的黄萎病（Verti-cillium albo-atrum）中国尚无报道。重要的是斑枯病、白粉病及病毒病。立枯病、叶线虫病亦需注意。斑枯病又称褐斑病。各地均有分布。叶片上形成圆形至不规则形的病斑，暗褐色，最终黑色，病健界线分明，上生小黑点（病菌分生孢子器），发生多时病斑汇合，叶片变黑枯焦。通常自植株下部向上发展，老叶较易受害。病原物为菊壳针孢（Septoria chrysan-themella），属半知菌、球壳孢目。除菊花外，还为害野菊、甘菊、除虫菊。分生孢子萌发适温26～28℃，在清水中不易发芽，光照对产孢无影响。品种抗病性略有差异，上海的紫荷和鸳鸯，广州的湖上月、迎春舞、秋色、玉桃、紫桂等品种较抗病。气温24～28℃、潮湿多雨容易发病，潜育期20～30天。在北方，病菌以菌丝体和分生孢子器在病残体上越冬，翌年分生孢子借风雨传播；在华南则无明显的越冬期，分生孢子可终年传播为害，再侵染频繁。病害控制：宜以药剂防治为主，并结合清除病残体，严格选择无病芽或插条；避免密植使植株徒长；种植感病轻的品种；药剂防治以苯298255咪唑类农药和百菌清、敌菌丹等效果较好，混合喷药优于单一喷药，避免喷药后叶面未干即淋水浇花。白粉病分布普遍，以广州、福州为害较重。被害轻者，叶面上产生白色粉状斑或满布白粉（病菌分生孢子梗和分生孢子），严重时，叶片扭曲变形，枯黄脱落，甚至植株矮化，缺少生机。在合肥、南通、苏州、杭州一带，秋冬病叶上可生小黑点（病菌闭囊壳）。病原物为二孢白粉菌（Erysiphe cichoracearum），属子囊菌，白粉菌目。大多地方不易形成有性态，病原物无性态为菊粉孢，属半知菌，丝孢目。病菌以闭囊壳越冬，北方温室栽培的菊花及华南冬季温度较高的地方以分生孢子或潜伏在芽内的菌丝体越冬，再侵染繁多，气流传播。病害控制：应清除病残体；早期发现病叶立即摘除；发病初期喷施粉锈宁、胶体硫、灭病威等杀菌剂。病毒病种类很多，表现花叶、斑驳、皱缩、褪绿、矮化等症状，往往几种病毒复合侵染，使症状更复杂。病原物已报道的有20～30种，中国已鉴定8种：烟草花叶病毒（Tobacco mosaic virus，TMV）、黄瓜花叶病毒（Cucumber mosaic virus，CMV）、菊花矮化病毒（Chrysanthemum stunt virus，ChSV）、菊花B病毒（Chrysanthemum B virus CBV）、菊花褪绿、斑驳病毒（Chrysanthemum chlorosis mottle virus，ChCMV）、马铃薯X病毒（Potato viru X，PVX）、马铃薯Y病毒（Potato virus Y，PVY）和番茄不孕病毒菊花株系（Tomato aspermy virus，TAV）。其中TMV与TAV复合侵染很普遍。大多数病毒通过汁液或昆虫传播，有些病毒还可通过嫁接、插条、菟丝子、甚至种子传播。病害控制：应用无病毒植株繁殖母株，不用病毒株作繁殖材料；用热处理或茎尖组织培养脱毒，生产无病苗；积极防虫等。立枯病主要为害插条或幼苗。茎基或根颈处变褐细缩，后腐烂，茎组织木质化后一般不倒伏。病原物为瓜亡革菌（见杜鹃病害）。土壤潮湿、盆土用蔬菜地旧土、未消毒的病土或未充分腐熟的肥料均易发病，盆土板结、植株受日灼或生势衰弱亦易被害。病菌习居于土内，可存活多年。寄主范围广，当环境不利于寄主植物生长时侵入为害。土壤传播。病害控制：应无病土育苗，或用新鲜塘泥和充分腐熟的肥料作盆土；盆栽菊花可用哈茨木霉（Trichoderma hazianum）生物防治；用五氯硝苯、福美双或苯298255咪唑类农药土壤消毒。叶线虫病中国广州、南京、上海、昆明、合肥均有发生。被害植株顶芽感病时，围绕芽生成的幼叶常畸形，较厚，叶面出现褐色疤痕，有不规则隆起的脊，重者病芽死亡。花芽感病时花畸形，花蕾不能形成。叶片感病时，叶色变淡，初为淡褐色斑点，后呈多角形黑斑，通常由基部叶片向上扩展，严重时叶片枯死，病株外形萎缩。病原物为菊芽叶线虫、植物线虫，垫刃目。寄主广泛，有牡丹、大理菊、翠菊等。病原线虫在根及周围土壤，病残体和野生寄主上越冬。由气孔侵入，全部发育过程在受侵组织内完成。通过水滴、灌溉水、病健叶接触传染，远距离靠人为携带病叶、花、茎、扦插或土壤传播。病害控制：应加强检疫；不用病土或草多的土盆栽；改进浇水方法，不宜淋浇，尽可能保持叶面干燥；根株热处理；土壤以呋喃丹、铁灭威等杀线剂消毒，为害期用杀螟硫磷、西线因、杀线酯等喷洒均有一定疗效。

阈值_百度翻译阈值 [词典] threshold; threshold value; [例句]在这个窗口中，您可以为此图表定义一个阈值。In this window, you can define a threshold for this chart.双语例句 汉英大词典 中中释义

阈值字典解释：1 在自动控制系统中能产生一个校正动作的最小输入值 刺激引起应激组织反应的最低值 2 阈值（threshold）为临界值的意思,也就是刺激生体系等时，虽然对小刺激不反应，但当超过某限度时就会激烈反应的这种界限值 PS解释：“阈值”命令将灰度或彩色图像转换为高对比度的黑白图像。您可以指定某个色阶作为阈值。所有比阈值亮的像素转换为白色；而所有比阈值暗的像素转换为黑色。“阈值”命令对确定图像的最亮和最暗区域很有用。

以称重传感器为例： 称量范围： weighing range衡器最小秤量与最大秤量之间的范围。又称衡量范围或称重范围。　　量程 ： span衡器称量范围上下限的差值。对于称重传感器，指最小死载荷(或空载)与额定载荷输出之间的差。有时还可理解为“跨度”，诸如一构件作横向弯曲支撑间的距离或一台衡器接近截面平面间的距离即为跨度。 灵敏度： sensitivity衡器的相应变化除以相应的激励变化。对于被称给定质量值的灵敏度，可表示为被观察衡器变量L的相应变化△L与被称质量m相应变化△m之商：　　K＝△L/△m　　灵敏度要求(SR)： sensitivity requirement (SR)当对衡器的承载器上增减特定的测试载荷时，使处于静止状态的衡器的指示元件所能产生响应的最小变化量。它对非自行指示衡器的一种性能要求。　　鉴别力： discrimination threshold衡器对载荷微小变化的反应能力。对给定载荷的鉴别力阀，就是下述附加载荷的最小值；当将此附加载荷轻缓地放到承载上或取走时，即能使示值发生一个可觉察的变化。例如：对于数字显示的自行指示或板自行指示式衡器，附加载荷值等于实际分度值的1.4倍。　　鉴别力阀： discrimination threshold使衡器示值产生一个可觉察变化的激励最小变化量。　　线性度 ： linearity是非线性度的通俗或口语化名称。　　滞后 ： hysteresis由于施加载荷的方向(加载和卸载)不同，衡器或称重传感器对同一载荷给出不同响应值的特性。　　蠕变： creep对于一定类型的弹簧秤或称重传感器，因长时间加载后引起的、在没有增加载荷时存在的一个额外的形变或输出变化的过程。

nMOS：Vth=0.7V ，pMOS：Vth=-0.8V。MOSFET阈值电压V是金属栅下面的半导体表面出现强反型、从而出现导电沟道时所需加的栅源电压。由于刚出现强反型时，表面沟道中的导电电子很少，反型层的导电能力较弱，因此，漏电流也比较小。在实际应用中往往规定漏电流达到某一值( 如50μA)时的栅源电压为阈值电压。从使用角度讲，希望阈值电压Vm小一些好。阈值电压是决定MOSFET能否导通的临界栅源电压，因此，它是MOSFET的非常重要参数。扩展资料：对于理想的增强型MOSFET（即系统中不含有任何电荷状态，在栅电压Vgs = 0时，半导体表面的能带为平带状态）。阈值电压可给出为VT = ( SiO2层上的电压Vi ) + 2ψb = －[2εεo q Na ( 2ψb )] / Ci + 2ψb ,式中Vi ≈ (耗尽层电荷Qb) / Ci，Qb =－( 2εεo q Na [ 2ψb ] )，Ci是单位面积的SiO2电容，ψb是半导体的Fermi势（等于本征Fermi能级Ei与Ef之差）。参考资料：百度百科-晶体管阈值电压

nMOS：Vth=0.7V ，pMOS：Vth=-0.8V。MOSFET阈值电压V是金属栅下面的半导体表面出现强反型、从而出现导电沟道时所需加的栅源电压。由于刚出现强反型时，表面沟道中的导电电子很少，反型层的导电能力较弱，因此，漏电流也比较小。在实际应用中往往规定漏电流达到某一值( 如50μA)时的栅源电压为阈值电压。从使用角度讲，希望阈值电压Vm小一些好。阈值电压是决定MOSFET能否导通的临界栅源电压，因此，它是MOSFET的非常重要参数。扩展资料：对于理想的增强型MOSFET（即系统中不含有任何电荷状态，在栅电压Vgs = 0时，半导体表面的能带为平带状态）。阈值电压可给出为VT = ( SiO2层上的电压Vi ) + 2ψb = －[2εεo q Na ( 2ψb )] / Ci + 2ψb ,式中Vi ≈ (耗尽层电荷Qb) / Ci，Qb =－( 2εεo q Na [ 2ψb ] )，Ci是单位面积的SiO2电容，ψb是半导体的Fermi势（等于本征Fermi能级Ei与Ef之差）。参考资料：百度百科-晶体管阈值电压

这样才能产生沟道

VOS中文含义是visualization of similarities，即相似的可视化。用来分析文献很好用，主要可以对文献进行合作网络分析、共现分析、引证分析、文献耦合分析、共被引分析。**！可视化做出来的图很直观、清晰。美！

很多男人都希望自己可以控制射精，但现实总是事与愿违，有的男性不仅不能控制射精，甚至还出现了早泄的现象，这极大的影响了性生活的质量，伤害男人的自尊心，其实要控制射精，最主要是把握射精的阈值，那么射精阈值是什么意思？什么是射精阈值？下面我们一起来看看。1、射精阈值是什么意思射精阈值，其实就是说你达到什么样的刺激度，就会射精，这个词的意思就是这样，所以不要觉得它是多么高深的东西，那么刺激度有时候说不准，也就是这个值可大可小，刺激度分为低，中，高，比如：裤子摩擦一下就射了，手一碰就射了，看见美女就把持不住想些场景就射了，手淫摆弄几分钟就射了，房事性生活进入之后半小时就射了......这些都是说明刺激度的问题，那么问题来了，怎么控制这个阈值呢？如果小编是男的，我也想半小时啊，天啊，怎么办？？？其实，阈值的问题，我们可以很简单的从一个现象来说明，很多亲们都说，第一次容易射，第二次就不容易了，那就是当人类刚刚完成某一个行为的时候，就会增加它的阈值，而射精也是一样的，当你完成一次射精的时候，就会增加它的下一次阈值，也就是说，第二次需要更加刺激的刺激度才能完成第二次射精，而这里说的是在一个晚上（当然也可以是一个早上或者某个午后，亦或者某个傍晚，好啦，随便哪个时候了.......）。这种方式的提高阈值对身体的要求会越来越大，所以才会出现说到了后面直接刺激都不能勃起了，或者勃起费力，容易蔫了，就是说明此时的射精阈值已经是很高了。而其实射精阈值的把握度，需要具备以下两点：一个是身体条件，一个是内心的自信，除此之外，还有一种极端，那就是“射精空放行为”，什么意思呢？空放？没错，不是说空炮弹啊，空放就是由于身体原因（可能是后天受到某种“摧残”，包括手淫过度，纵欲过猛等等），导致了阈值的混乱失衡，一般都是失衡到非常低，混乱到“不堪”，比如：刚到“门口”就缴械了，甚至没到“门口”就不行了。甚至甚至，听到某种“声音”就.....难以想象，小编你好污啊！！！另外一种射精阈值混乱，就是不射精，压根就阈值超高，怎么搞就是不射，那这种情况也挺痛苦，就是容易到最后没射还容易软。这种情况很多时候是由于外力或者做了某种手术，咳咳咳！嘘，不可说不可说。2、怎么增强男人性能力一、腹部腹部的肌肉也许是男人行房时最重要的肌肉。最常用的仰卧起坐可增强腹部肌肉。仰卧、双膝弯曲、双臂交叉抱于胸前或扣紧在颈后作为支撑，慢慢地抬起头和双肩，使双肩离开地面4英寸。保持这一姿势数3下，然后放松并重复这一动作，次数以个人的舒适程度为限。依个人的练习状况慢慢增加次数。二、髋部和腹股沟这部分练习的要点是柔韧性，而不是力量。下面两种练习有助于实现这一目的。第一个练习。坐在地板上，两脚并拢，双腿屈起，双膝分开，将双肘放在两膝之间去够踝关节。然后握住双踝，并使两只脚掌相碰，身体稍微向前弯曲，同时用双肘分别顶住两个膝盖处，缓缓地将两膝压向地板。当你感到腹股沟有伸拉感时，停住并保持这一姿势几秒钟。放松一下，再重复这一动作2至3次。做这个动作时，要确保动作非常柔和。第二种练习。盘腿坐下，身体稍微向前倾斜，双臂尽量前伸。当你感到腹股沟有伸拉感时，柔和地再屈身一或两下。放松一会儿，再重复以上动作2或3次。三、双肩这套动作并不仅仅是为了增加双肩的力量（举重和引体向上便可做到这一点），还可增加柔韧性。在床上翻转滚动需要双肩上下左右的柔韧性。为了取得最好的效果，将双臂向前伸直，用右手抓住左手腕，再将双臂伸拉到头的上方，并稍微向后用力，直到腋窝处感到轻微的拉力。保持这一姿势数5下，然后放松双臂，再重复这一动作一或两次。nbsp;上述每一种练习慢慢地重复10遍，每天大约做5次。过一段时间后，你将感到更敏感，更容易控制你的欲望高潮。一些人通过这些练习，可以达到较长久的欲望高潮。四、凯吉尔式练习凯吉尔（Kegel）博士在40年代首先发明这项练习，用以帮助妇女增加膀胱的控制力。这些练习同样可以有助于男人的性勃起，以获得更经常更强烈的性高潮和性享受。这套练习主要训练排尿控制肌肉。有三种基本练习，步骤简单，操作起来也不难。第一种练习：想像已开始排尿又要停止的感觉。你可以感到，这时腹股沟深处的肌肉被绷紧了。按这种方法做，持续计数至3。练习一段时日后，你可以增加数到5。只要你进展得轻松自如，以后还可增加数到10。第二种练习。尽可能快地绷紧和放松这部分肌肉。第三种练习。想像着膀胱排空后再挤出几滴尿。这时你将感到腹壁同样也绷紧了。