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噪声污染 噪声指人们不需要的声音，不论什么声音，只要令人生厌，对人们的生活形成干扰，就都被称为噪声。工厂里机器的轰鸣，道路上汽车的喇叭声，人群的喧闹等，都是令人头痛的噪声。有时节奏强烈的摇滚音、迪斯科等也会成为噪声，影响到人的生活及健康。 强烈的噪声会引起听觉器官的损伤，如果是长期在机器轰鸣的厂房工作的人员，其听力往往不及一般人。噪声还会严重干扰人的中枢神经，使人神经衰弱、消化不良，甚至恶心、头痛。噪声对于人的正常生活工作也有很大影响，它会使人失眠，没有食欲，产生烦恼等不愉快的情绪。科学家还发现，长期受噪声刺激还会削弱人的免疫系统的功能，使恶性肿瘤的发生率不断提高。 噪声污染投诉呈上升趋势 据悉，随着经济发展和群众环保意识的提高，环保投诉案件也随之增多。去年全区共收到环保投诉841宗，是上年投诉总量的3．6倍。其中噪声污染占投诉总数的34％。 噪声污染是指排放的环境噪声超过国家规定的标准，妨碍人们工作、生活和其他正常活动。据介绍，噪声超过50分贝就会影响睡眠和休息；70分贝以上就会干扰谈话，造成心烦意乱、精神不集中、工作效率降低；长期工作或生活在90分贝以上的噪声环境，会严重影响听力，引起听力损伤，并逐步发展成为噪声性耳聋。另外，噪音还可对非听觉器官造成危害或导致其他疾病。 噪音污染多发生在深夜 噪音主要发生在晚上。以前段时间被整治的会城红唇酒吧为例，环保局审批明确规定它只准经营清吧，该酒吧却在没有重新办理环保审批手续的情况下，擅自增设卡拉OK项目并播放的士高音乐，导致边界噪音超标，群众投诉不断。 由于酒吧白天不营业，无法取证，区环监大队工作人员只好一连7天现场伏击至深夜，查到其几乎天天都是经营到凌晨2点多钟。区环境监测站3月3、4两日晚连续监测发现，该酒吧未营业时，周边环境噪音低于50分贝的规定标准，而一到晚上11点营业时噪音却高达59．9分贝。区环保局据此确认红唇酒吧噪音超标，并依法作了处理。 环保局指出，超时营业也是造成噪声污染的主要原因。比如，近年来会城城区开了不少网吧，大部分开设在居民楼下或住宅小区内，顾客发出的嘈杂声和摩托车马达的轰鸣声，对居民造成严重的影响。国务院2002年颁布的《互联网上网服务营业场所管理条例》明确规定，网吧的营业时间是早上8点至晚上12点。而今年3月21日区环保局和区文化局组成联合小组进行调查，却发现所检查的网吧营业时间都超过晚上12点，甚至通宵营业。 另外，饮食娱乐业和五金业的门店、加工场等，分布在城区各街道和商住楼下，环境污染问题和扰民现象也比较突出。
噪声污染与水污染、大气污染被看成是世界范围内三个主要环境问题。声音由物体振动引起，以波的形式在一定的介质（如固体、液体、气体）中进行传播。我们通常听到的声音为空气声。一般情况下，人耳可听到的声波频率为20～20，000Hz，称为可听声；低于20Hz，称为次声；高于20，000Hz，称为超声。我们所听到声音的音调的高低取决于声波的频率，高频声听起来尖锐，而低频声给人的感觉较为沉闷。声音的大小是由声音的强弱决定的。从物理学的观点来看，噪声是由各种不同频率、不同强度的声音杂乱、无规律的组合而成；乐音则是和谐的声音。判断一个声音是否属于噪声，仅从物理学角度判断是不够的，主观上的因素往往起着决定性的作用。例如，美妙的音乐对正在欣赏音乐的人来说是乐音，但对于正在学习、休息或集中精力思考问题的人可能是一种噪声。即使同一种声音，当人处于不同状态、不同心情时，对声音也会产生不同的主观判断，此时声音可能成为噪声或乐音。因此，从生理学观点来看，凡是干扰人们休息、学习和工作的声音，即不需要的声音，统称为噪声。当噪声对人及周围环境造成不良影响时，就形成噪声污染。噪声污染按声源的机械特点可分为：气体扰动产生的噪声、固体振动产生的噪声、液体撞击产生的噪声以及电磁作用产生的电磁噪声。噪声的危害主要表现在：干扰睡眠、损伤听力、影响人体生理以及儿童和胎儿的发育。 实验表明，噪声会引起人体紧张的反应刺激肾上素的分泌，从而引起心率改变和血压升 高，故有人认为生活中的噪声是心脏病恶化和发病率增加的一个重要原因；有关研究指出， 噪声会使人 的唾液、胃液分泌减少胃酸降低，从而易患溃疡和十二指肠溃疡，某些吵闹 的工业企业溃疡症的发病率比安静环境的高5倍；噪声对人的内分泌机能产生影响。 此外噪声还对动物和建筑物造成损害。如强噪声会使鸟类羽毛脱落，不下蛋，甚 至内出血，最终死亡。五十年代曾有报道一架高速 飞行的飞机，作六十米低空飞行时，噪声使地面一幢楼房遭破坏。�噪声的来源大致可以分成以下几类：�(1)交通噪声。来自各种交通工具如汽车、火车、飞机等，随着城市车辆的增加，城市交通 噪声也将越来越严重。在我国城市目前的交通噪声中，最严重的是鸣喇叭。�(2)工厂噪声。工厂噪声不仅直接危害生产工人，对附近居民的影响也很大。工业噪声中， 一般电子工业和轻工业的噪声在90分贝以下，纺织厂噪声在90至100分贝之间，机械工业在8 0至120分贝之间，工业噪声是造成职业性耳聋的主要原因。�(3)施工噪声。在房屋修建和道路施工期间，各种建筑机械和运输车辆都产生噪声，对周围 居民干扰很大。�(4)社会噪声。社会活动和家庭生活噪声也普遍存在，如娱乐场所、车站、菜市场、学校等 噪声。家庭中有音响、电视等。� 噪声污染的特点 声音使人感到比较吵时，就认为是噪声污染。噪声污染的特点：一是影响面广；二是它不同与水污染、大气污染与土壤污染，在环境中不会产生累积，当声源停止发声时，噪声污染立刻消失。 噪声污染的防治 1、控制噪声源 2、采用消声装置 3、采用隔音装置 4、绿化造林 噪声的传播一般分为三个阶段：噪声源、传播途径、接受者。传播途径包括反射、衍射等形 式的声波行进过程。控制噪声的原理，就是在噪声到达耳膜之前采取阻声、隔振、吸声、消 声器、个人防护和建筑布局等七大措施。 尽力减弱或降低声源的振动，或将传播中的声能 吸收掉；或设置障碍使声音全部或部分反射出去减弱噪声对耳膜的作用，从而达到控 制噪声的目的。 围绕以上要点进行论述和总结就行了！
时代金融摘 要:关键词:一、 引言一个国家的国民经济有很多因素构成, 省区经济则是我国国民经济的重要组成部分, 很多研究文献都认为中国的省区经济是宏观经济的一个相对独立的研究对象, 因此, 选取省区经济数据进行区域经济的研究, 无疑将是未来几年的研究趋势。而省区经济对我国国民经济的影响, 已从背后走到了台前, 发展较快的省区对我国国民经济的快速增长起到了很大的作用, 而发展相对较慢的省区, 其原因与解决方法也值得我们研究。本文选取华中大省湖北省进行研究, 具有一定的指导和现实意义。湖北省 2006 年 GDP 为 7497 亿元, 人均 GDP13130 元, 达到中等发达国家水平。从省域经济来说, 湖北省是一个较发达的经济实体。另一方面, 湖北省优势的地理位置和众多的人口使之对于我国整体经济的运行起到不可忽视的作用, 对于湖北省 GDP的研究和预测也就从一个侧面反映我国国民经济的走势和未来。尽管湖北省以其重要位置和经济实力在我国国民经济中占据一席之地, 但仍不可避免的面临着建国以来一再的经济波动,从最初的强大势力到如今的挣扎期, 湖北省的经济面临着发展困境。近年来, 湖北省的经济状况一再呈现再次快速发展的趋势, 但是这个趋势能够保持多久却是我们需要考虑的问题。本文选择了时间序列分析的方法进行湖北省区域经济发展的预测。时间序列预测是通过对预测目标自身时间序列的处理来研究其变化趋势的。即通过时间序列的历史数据揭示现象随时间变化的规律, 将这种规律延伸到未来, 从而对该现象的未来作出预测。二、 基本模型、 数据选择以及实证方法( 一) 基本模型ARMA 模型是一种常用的随机时序模型, 由博克斯, 詹金斯创立, 是一种精度较高的时序短期预测方法, 其基本思想是: 某些时间序列是依赖于时间 t 的一组随机变量, 构成该时序的单个序列值虽然具有不确定性, 但整个序列的变化却具有一定的规律性, 可以用相应的数学模型近似描述。通过对该数学模型的分析,能够更本质的认识时间序列的结构与特征, 达到最小方差意义下的最优预测。现实社会中, 我们常常运用 ARMA模型对经济体进行预测和研究, 得到较为满意的效果。但 ARMA模型只适用于平稳的时间序列, 对于如 GDP 等非平稳的时间序列而言, ARMA模型存在一定的缺陷, 因此我们引入一般情况下的 ARMA模型 ( ARIMA模型) 进行实证研究。事实上, ARIMA模型的实质就是差分运算与 ARMA模型的组合。 本文讨论的求和自回归移动平均模型, 简记为 ARIMA ( p, d, q) 模型,是美国统计学家 G.E.P.Box 和 G.M.J enkins 于 1970 年首次提出, 广泛应用于各类时间序列数据分析, 是一种预测精度相当高的短期预测方法。建立 ARIMA ( p, d, q) 模型计算复杂, 须借助计算机完成。本文介绍 ARIMA ( p, d, q) 模型的建立方法, 并利用Eviews 软件建立湖北省 GDP 变化的 ARIMA ( p, d, q) 预测模型。( 二) 数据选择1.本文所有 GDP 数据来自于由中华人民共和国统计局汇编,中国统计出版社出版的 《新中国五十五年统计数据汇编》 。2.本文的所有数据处理均使用 EViews5.0 软件进行。( 三) 实证方法ARMA模型及 ARIMA模型都是在平稳时间序列基础上建立的, 因此时间序列的平稳性是建模的重要前提。任何非平稳时间序列只要通过适当阶数的差分运算或者是对数差分运算就可以实现平稳, 因此可以对差分后或对数差分后的序列进行 ARMA( p, q) 拟合。ARIMA ( p, d, q) 模型的具体建模步骤如下:1.平稳性检验。一般通过时间序列的散点图或折线图对序列进行初步的平稳性判断, 并采用 ADF 单位根检验来精确判断该序列的平稳性。对非平稳的时间序列, 如果存在一定的增长或下降趋势等,则需要对数据取对数或进行差分处理, 然后判断经处理后序列的平稳性。重复以上过程, 直至成为平稳序列。此时差分的次数即为ARIMA ( p, d, q) 模型中的阶数 d。为了保证信息的准确, 应注意避免过度差分。对平稳序列还需要进行纯随机性检验 ( 白噪声检验) 。白噪声序列没有分析的必要, 对于平稳的非白噪声序列则可以进行ARMA ( p, q) 模型的拟合。白噪声检验通常使用 Q 统计量对序列进行卡方检验, 可以以直观的方法直接观测得到结论。2.ARMA拟合。首先计算时间序列样本的自相关系数和偏自相关系的值, 根据自相关系数和偏自相关系数的性质估计自相关阶数 p 和移动平均阶数 q 的值。一般而言, 由于样本的随机性, 样本的相关系数不会呈现出理论截尾的完美情况, 本应截尾的相关系数仍会呈现出小值振荡的情况。又由于平稳时间序列通常都具有短期相性, 随着延迟阶数的增大, 相关系数都会衰减至零值附近作小值波动。根据 Barlett 和 Quenouille 的证明, 样本相关系数近似服从正态分布。一个正态分布的随机变量在任意方向上超出 2σ 的概率约为 0.05。因此可通过自相关和偏自相关估计值序列的直方图来大致判断在 5%的显著水平下模型的自相关系数和偏自相关系数不为零的个数, 进而大致判断序列应选择的具体模型形式。同时对模型中的 p 和 q 两个参数进行多种组合选择, 从 ARMA ( p,q) 模型中选择一个拟和最好的曲线作为最后的方程结果。一般利用 AIC 准则和 SC 准则评判拟合模型的相对优劣。3.模型检验。模型检验主要是检验模型对原时间序列的拟和效果, 检验整个模型对信息的提取是否充分, 即检验残差序列是否为白噪声序列。如果拟合模型通不过检验, 即残差序列不是为白噪声序列, 那么要重新选择模型进行拟合。如残差序列是白噪声序列, 就认为拟合模型是有效的。模型的有效性检验仍然是使谭诗璟ARIMA 模型在湖北省GDP 预测中的应用—— —时间序列分析在中国区域经济增长中的实证分析本文介绍求和自回归移动平均模型 ARIMA ( p, d, q) 的建模方法及 Eviews 实现。广泛求证和搜集从 1952 年到 2006 年以来湖北省 GDP 的相关数据, 运用统计学和计量经济学原理, 从时间序列的定义出发, 结合统计软件 EVIEWS 运用 ARMA建模方法, 将 ARIMA模型应用于湖北省历年 GDP 数据的分析与预测, 得到较为满意的结果。湖北省 区域经济学 ARIMA 时间序列 GDP 预测理论探讨262008/01 总第 360 期图四 取对数后自相关与偏自相关图图三 二阶差分后自相关与偏自相关图用上述 Q 统计量对残差序列进行卡方检验。4.模型预测。根据检验和比较的结果, 使用 Eviews 软件中的forecas t 功能对模型进行预测, 得到原时间序列的将来走势。 对比预测值与实际值, 同样可以以直观的方式得到模型的准确性。三、 实证结果分析GDP 受经济基础、 人口增长、 资源、 科技、 环境等诸多因素的影响, 这些因素之间又有着错综复杂的关系, 运用结构性的因果模型分析和预测 GDP 往往比较困难。我们将历年的 GDP 作为时间序列, 得出其变化规律, 建立预测模型。本文对 1952 至 2006 年的 55 个年度国内生产总值数据进行了分析, 为了对模型的正确性进行一定程度的检验, 现用前 50 个数据参与建模, 并用后五年的数据检验拟合效果。最后进行 2007年与 2008 年的预测。( 一) 数据的平稳化分析与处理1.差分。利用 EViews 软件对原 GDP 序列进行一阶差分得到图二:对该序列采用包含常数项和趋势项的模型进行 ADF 单位根检验。结果如下:由于该序列依然非平稳性, 因此需要再次进行差分, 得到如图三所式的折线图。根据一阶差分时所得 AIC 最小值, 确定滞后阶数为 1。然后对二阶差分进行 ADF 检验:结果表明二阶差分后的序列具有平稳性, 因此 ARIMA ( p, d,q) 的差分阶数 d=2。二阶差分后的自相关与偏自相关图如下:2.对数。利用 EViews 软件, 对原数据取对数:对已经形成的对数序列进行一阶差分, 然后进行 ADF 检验:由上表可见, 现在的对数一阶差分序列是平稳的, 由 AIC 和SC 的最小值可以确定此时的滞后阶数为 2。 因为是进行了一阶差分, 因此认为 ARIMA ( p, d, q) 中 d=1。( 二) ARMA ( p, q) 模型的建立ARMA ( p, q) 模型的识别与定阶可以通过样本的自相关与偏自相关函数的观察获得。图一 1952- 2001 湖北省 GDP 序列图表 1 一阶差分的 ADF 检验ADF t- Statistic 1% level 5% level 10% level AIC 备注0 - 2.136479 - 4.161144 - 3.506374 - 3.183002 11.20582非平稳1 - 2.764521 - 4.165756 - 3.508508 - 3.184230 11.171892 - 2.101495 - 4.170583 - 3.510740 - 3.185512 11.180023 - 2.418890 - 4.175640 - 3.513075 - 3.186854 11.205434 - 2.230514 - 4.180911 - 3.515523 - 3.188259 11.27059表 2 二阶差分的 ADF 检验Lag Length t- Statistic 1% level 5% level 10% level1 (Fixed) - 5.714836 - 4.170583 - 3.510740 - 3.185512表 3 对数一阶差分的 ADF 检验ADF t- Statistic 1% level 5% level 10% level AIC SC 备注0 - 5.448501 - 3.574446 - 2.923780 - 2.599925 - 1.536478 - 1.458512平稳 1 - 3.832346 - 3.577723 - 2.925169 - 2.600658 - 1.662966 - 1.5448712 - 3.398029 - 3.581152 - 2.926622 - 2.601424 - 1.770517 - 1.6115043 - 3.324520 - 3.584743 - 2.928142 - 2.602225 - 1.747432 - 1.546692图五 对数后一阶差分自相关与偏自相关图理论探讨27时代金融摘 要:关键词:使用 EViews 软件对 AR, MA的取值进行实现, 比较三种情况下方程的 AIC 值和 SC 值:表 4ARMA模型的比较由表 4 可知, 最优情况本应该在 AR ( 1) , MA ( 1) 时取得, 但AR, MA都取 1 时无法实现平稳, 舍去。对于后面两种情况进行比较, 而 P=1 时 AIC 与 SC 值都比较小, 在该种情况下方程如下:综上所述选用 ARIMA ( 1, 1, 0) 模型。( 三) 模型的检验对模型的 Q 统计量进行白噪声检验, 得出残差序列相互独立的概率很大, 故不能拒绝序列相互独立的原假设, 检验通过。模型均值及自相关系数的估计都通过显著性检验, 模型通过残差自相关检验, 可以用来预测。( 四) 模型的预测我们使用时间序列分析的方法对湖北省地方生产总值的年度数据序列建立自回归预测模型, 并利用模型对 2002 到 2006 年的数值进行预测和对照:表 5 ARIMA ( 1, 1, 0) 预测值与实际值的比较由上表可见, 该模型在短期内预测比较准确, 平均绝对误差为 6.876% , 但随着预测期的延长, 预测误差可能会出现逐渐增大的情况。下面, 我们对湖北省 2007 年与 2008 年的地方总产值进行预测:在 ARIMA模型的预测中, 湖北省的地方生产将保持增长的势头, 但 2008 年的增长率不如 2007 年, 这一点值得注意。GDP毕竟与很多因素有关, 虽然我们一致认为, 作为我国首次主办奥运的一年, 2008 将是中国经济的高涨期, 但是是否所有的地方产值都将受到奥运的好的影响呢? 也许在 2008 年全国的 GDP 也许确实将有大幅度的提高, 但这有很大一部分是奥运赛场所在地带来的经济效应, 而不是所有地方都能够享有的。正如 GDP 数据显示, 1998 年尽管全国经济依然保持了一个比较好的态势, 但湖北省的经济却因洪水遭受不小的损失。作为一个大省, 湖北省理应对自身的发展承担起更多的责任。总的来说, ARIMA模型从定量的角度反映了一定的问题, 做出了较为精确的预测, 尽管不能完全代表现实, 我们仍能以ARIMA模型为基础, 对将来的发展作出预先解决方案, 进一步提高经济发展, 减少不必要的损失。四、结语时间序列预测法是一种重要的预测方法, 其模型比较简单,对资料的要求比较单一, 在实际中有着广泛的适用性。在应用中,应根据所要解决的问题及问题的特点等方面来综合考虑并选择相对最优的模型。在实际运用中, 由于 GDP 的特殊性, ARIMA模型以自身的特点成为了 GDP 预测上佳选择, 但是预测只是估计量, 真正精确的还是真实值, 当然, ARIMA 模型作为一般情况下的 ARMA 模型, 运用了差分、取对数等等计算方法, 最终得到进行预测的时间序列, 无论是在预测上, 还是在数量经济上, 都是不小的进步, 也为将来的发展做出了很大的贡献。我们通过对湖北省地方总产值的实证分析, 拟合 ARIMA( 1, 1, 0) 模型, 并运用该模型对湖北省的经济进行了小规模的预测,得到了较为满意的拟和结果, 但湖北省 2007 年与 2008 年经济预测中出现的增长率下降的问题值得思考, 究竟是什么原因造成了这样的结果, 同时我们也需要到 2008 年再次进行比较, 以此来再次确定 ARIMA ( 1, 1, 0) 模型在湖北省地方总产值预测中所起到的作用。参考文献:【1】易丹辉 数据分析与 EViews应用 中国统计出版社【2】 Philip Hans Frances 商业和经济预测中的时间序列模型 中国人民大学出版社【3】新中国五十五年统计资料汇编 中国统计出版社【4】赵蕾 陈美英 ARIMA 模型在福建省 GDP 预测中的应用 科技和产业( 2007) 01- 0045- 04【5】 张卫国 以 ARIMA 模型估计 2003 年山东 GDP 增长速度 东岳论丛( 2004) 01- 0079- 03【6】刘盛佳 湖北省区域经济发展分析 华中师范大学学报 ( 2003) 03-0405- 06【7】王丽娜 肖冬荣 基于 ARMA 模型的经济非平稳时间序列的预测分析武汉理工大学学报 2004 年 2 月【8】陈昀 贺远琼 外商直接投资对武汉区域经济的影响分析 科技进步与对策 ( 2006) 03- 0092- 02( 作者单位: 武汉大学经济与管理学院金融工程)AR(1)MA(1) AR(1) MA(1) 备注AIC - 1.536412 - 1.321820 - 1.135728最优为 AR(1)MA(1)SC - 1.458445 - 1.282837 - 1.097119Variable Coefficient Std. Error t- Statistic Prob.AR(1) 0.586643 0.115236 5.090781 0.0000R- squared - 0.226023 Mean dependent var 0.104967Adjusted R- squared - 0.226023 S.D. dependent var 0.111688S.E. of regression 0.123668 Akaike info criterion - 1.321820Sumsquared resid 0.718807 Schwarz criterion - 1.282837Log likelihood 32.72369 Durbin-Watson stat 2.132697Inverted AR Roots .59年份 实际值 预测值 相对误差(%) 平均误差(%)2002 4975.63 4904.72 - 1.436.8762003 5401.71 5125.82 - 5.122004 6309.92 5496.78 - 12.892005 6687.78 6374.83 - 4.682006 7497.00 6728.05 - 10.26年度 GDP 值 7497.00 8026.08 8359.59增长率(%) — 7.06 4.16表 6 ARIMA ( 1, 1, 0) 对湖北省经济的预测一、模糊数学分析方法对企业经营 ( 偿债) 能力评价的适用性影响企业经营 ( 偿债) 和盈利能力的因素或指标很多; 在分析判断时, 对事物的评价 ( 或评估) 常常会涉及多个因素或多个指标。这时就要求根据多丛因素对事物作出综合评价, 而不能只从朱晓琳 曹 娜用应用模糊数学中的隶属度评价企业经营(偿债)能力问题影响企业经营能力的许多因素都具有模糊性, 难以对其确定一个精确量值; 为了使企业经营 ( 偿债) 能力评价能够得到客观合理的结果, 有必要根据一些模糊因素来改进其评价方法, 本文根据模糊数学中隶属度的方法尝试对企业经营 ( 偿债) 能力做出一种有效的评价。隶属度及函数 选取指标构建模型 经营能力评价应用理论探讨28
我给你分享几个统计学与应用这本期刊的题目吧，你参考参考：产业集聚对江苏省制造业全要素生产率的影响研究、基于文献计量分析的企业论文发表情况评价——以宁波市安全生产协会会员为例、基于泰尔指数的城乡收入差距的分析与预测、卡方分布下FSI CUSUM和VSI CUSUM控制图的比较、新冠肺炎疫情对中国旅游业的冲击影响研究——基于修正的TGARCH-M模型
其实你可以理解为白噪声是一个纯随机过程,也就是没有特征可寻,不存在相关性等等性质.在统计学中,我们建立回归方程,是希望提取越多的信息越好,也就是希望回归之后的残差项的信息完全提取完毕,那么残差项就是白噪声了.所以通常我们都会通过检验残差项的性质来判断回归方程的优劣.你可以先把回归模型的理论弄清楚. 用专业定义来讲：随机变量X（t）（t=1,2,3……）,如果是由一个不相关的随机变量的序列构成的,即对于所有S不等于T,随机变量Xt和Xs的协方差为零,则称其为纯随机过程.对于一个纯随机过程来说,若其期望和方差均为常数,则称之为白噪声过程.
***统计方法的应用
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导言 损坏的图像往往是在其噪声采集和传输。例如在图像采集，其性能的影像传感器是受多种因素，如环境条件和质量检测的内容本身。例如，在获取图像的CCD相机，轻水平和传感器温度是主要影响因素的数量所产生的噪声的形象。图像传输过程中还损坏，由于干扰的频道用于传输。图像降噪技术，必须消除这种添加剂随机噪声，同时保留尽可能多的重要信号的功能。的主要目标，这些类型的随机噪声去除抑制噪声，同时保持原始图像的细节。统计过滤器一样平均滤波器[ 1 ] [ 2 ] ， Wiener滤波器[ 3 ]可用于消除这种噪音，但基于小波变换的去噪方法更好的结果证明不是这些过滤器。一般来说，图像去噪规定之间的妥协，减少噪音和保护重要的图像细节。为了实现良好的性能在这方面，去噪算法，以适应图像的不连续性。小波代表性，自然有利于建设这种空间自适应算法。它压缩在一个重要信息信号转换成相对较少，大量系数，代表图像细节在不同的决议尺度。在最近几年出现了相当数量的研究小波阈值和阈值选取的信号和图像去噪[ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] ，因为小波提供了一个适当的基础分离噪音信号从图像信号。许多小波阈值技术一样VisuShrink [ 10 ] ， BayesShrink [ 11 ]已经证明，效益较好的图像去噪。在这里，我们描述一个有效的阈值去噪技术通过分析统计参数的小波系数。本文安排如下：简要回顾了离散小波变换（ DWT域）和小波滤波器银行第二节。小波阈值技术是基于解释第三节。在第四部分提出了新的阈值技术的解释。的步骤在此范围内工作的解释第五节第六节的实验结果这个拟议的工作和其他去噪技术是当前和比较。最后总结发言中给出了第七节。
研究生论文查重会除去自己发表的论文吗？许多研究生在写研究生论文时或多或少会引用他们以前的论文，但他们也担心研究生论文的查重率。研究生论文的复查会删除他们发表的论文吗？让paperfree小编来回答这个问题。 一、研究生论文查重会不会删除自己发表的论文？ 现在论文查重系统中，只有学校内部查重系统可以删除发表过的论文。只要在查重论文时检查其选项，检测系统就会自动排除。除了学校查重系统，其他论文查重系统基本上都没有这个功能，我们在论文的时候，可以适当引用研究生论文发表的论文。 二、如何在研究生论文中引用自己发表的论文？ 1.学校规定的论文查重系统会删除引用自己发表的论文的查重率，但是，我们在论文写作时，也需要注意引用率。 2. 被学校认可的毕业论文可以引用自己发表的论文。 3.研究生论文是可以用我们自己发表的论文的，但是在上传到系统检测的时候，我们需要注意正确填写自己的信息。
知网查重结果解读方式
一、 中国知网查重报告单以网页形式mht(或PDF，PDF还是mht，系统随机)呈现
mht文件可以运用浏览器打开，知网查重报告通常有四份，如下所示：
1、全文对照报告单：全文的重复内容和相似来源出处对照;
2、全文对照和全文引文：就是平常用来修改论文重复率时候运用的，全文标明引文即全文重复内容会标红，并且有引用文献列表，可以看到查重的全文内容;
3、去除本人发表文献：自己发表投稿过的论文被系统收录了，此时如果再引用之前的论文内容，就可以根据自己的名字(作者)排除这些重复的内容;
4、简洁报告：一般用来做打印。
二、中国知网查重报告单上面有很多数据，一般就是查看总文字复制比，也就是论文重复率。
①总文字复制比就是重复率，抄袭率，相似度;
②去除引用文献复制比就是去除引用文献后的结果;
③去除本人已发表文献复制比就是去除和本人重复后的结果(值得说明的是如果没有发表过论文，那这个数值和总文字复制比是一致的!);
④单篇最大文字复制比就是和本论文相似度最高的文章和本论文的重复率及文章名称。
抽油烟机的噪音大的原因和解决方法如下：原因一、抽油烟机安装不牢固：如果烟机安装不稳，会造成烟机在工作的过程中与机器产生共振因而产生噪音。解决的办法就是重新固定安装抽油烟机。原因二、止逆阀安装不当：如果止逆阀安装有问题，会直接导致抽油烟机的排烟效果降低从而发出噪音。解决的办法就是重新安装止逆阀。原因三、风轮变形、安装不当：由于风轮长时间的使用会累积油污，甚至会变形老化，造成运行不平衡。解决的办法就是重新更换风轮或者清洗风轮，如果安装不当则重新安装即可~~原因四、烟机长期没清洗：这样会导致电机、涡轮、烟机内部构件积油过多，使得风扇转动不稳，造成烟机噪音大，我们应该定期清洗抽油烟机。原因五、厨房空气不流通：我们要经常保持厨房内的空气流通，这样不仅能够防止厨房里空气形成负压，而且还能够保证抽油烟机的排烟效果。
抽油烟机运行时发出的声音，如同空调机、电吹风、电风扇等许多电器设备一样，无外乎有两种：一是机械摩擦声，二是叶轮转动时叶片与空气摩擦产生的“风声”。声音变大了，要么是机器零部件松动或者有杂物卡在油烟机理，出现异常；要么是叶轮上、风道上粘上了许多油污，使得“空气动力”性能变差的原因。也许这两种情况都同时存在，使得油烟机运行的噪声变大。油烟机各个部位的清洗表面清洁选用软布及中性洗涤剂对油烟机表面进行擦拭清洁，注意不要使用强腐蚀性洗涤剂，以防止对不锈钢面板等组件造成损伤。油盒清洁油盒的清洁可提前做好准备工作：在盒内贴上一层保鲜膜或套上一只小塑料袋，保证塑料膜或塑料袋完全盖住盒内表面，兜得住吸附的废油，那么隔一段时间抽起置换，储油盒基本就是干净的。油网清洁油网可用螺丝刀慢慢卸下来，将取下的油网放在中性洗涤剂的温水中静置5-10分钟；然后用软的塑料刷子把过滤网孔隙中的污垢清除干净，再用干抹布擦干。若油网上油垢很厚，也可以用薄竹片轻轻刮下一部分油垢后再行清洗。扇叶清洁油烟机扇叶的清洗可以喷上油烟净等洗涤液，几分钟后，利用风扇将油烟净和溶下的油污抽走，然后再用抹布擦拭干净。此外，也可将扇叶小心取下，浸泡在自行调配的洗洁精和食醋混合的热水中，浸泡约15分钟后，再用抹布擦洗干净。
烟机噪声大有以下原因：1、破裂的声音:原因:叶轮和电机的不正常及连接圈网罩的破损或某一部位松动,不到位; 2、叶轮噪音,原因:叶片受损或铆钉松动,处理方法:更换同规格叶轮,应对方式:提醒用户在清洁时注意保证叶轮的性能; 3、出风不畅,原因:止逆阀粘住,处理清洁止逆阀上油垢,或在不是公共烟道的情况下,止逆阀圈上钉上几颗螺钉; 4、出风不畅,原因:出风管扭曲,需调整出风管; 5、出风不畅,原因:公共烟道堵塞,需找物业处理; 6、油烟机振动,原因:墙壁上挂钩松动引起的噪音,需重新安装;7、烟管过长也会产生噪音，并且和楼层有一定关系，特别是公共烟道楼层的高低对吸烟效果声音都会有一定影响。希望我的答案对您有所帮助~