国外噪声研究现状论文

楼主看看:这些年来，城市环境噪声控制的特点正在发生着以下4个方面的变化：一是由单纯的工业噪声控制向民用领域（如建筑施工噪声等）转移，二是由固定噪声源治理向流动噪声源治理转移，三是由大环境的噪声治理向小环境的噪声治理转移，四是城市居民由直接向环保部门投诉转向法院起诉。2国外的行吗?一、美国噪声污染控制的沿革美国的噪声污染控制是从控制飞机噪声污染开始的。1968年，美国发布了《飞机噪声削减法》（TheAircraftNoiseAbatementAct），由联邦航空局实施。为了协调联邦噪声削减活动，1970年，美国环保局成立了噪声削减和控制办公室，主要负责确定噪声源、制订噪声排放标准、推进州和地方噪声控制计划、促进教育和研究等项工作。1972年，美国国会通过了《噪声控制法》（TheNoiseControlAct），宣称此项国家政策将把所有美国人从噪声干扰中解脱出来。1978年，又通过了《宁静社会法》（QuietCommunitiesAct），它修正了1972年《噪声控制法》的部分内容，以增加联邦机构之间的协调，主要是促进联邦航空局在噪声管理上的责任，让其向公众提供噪声影响的详细分析。但1981年美国国会同意了里根政府的提议，取消了噪声削减和控制办公室的政府资金，这样该办公室只是在名义上存在。美国环保局也不得不终止了大部分联邦噪声削减活动，而将首要噪声管理职责转移到州和地方政府。由于美国环保局不再行使噪声控制权，难以协调各地方的噪声污染控制活动，造成美国噪声污染（特别是在机场附近）成为突出的社会问题。自1997年第105次国会开始，有议案提出重建噪声削减和控制办公室，加强联邦对噪声污染的统一管理，历经1999年第106次国会、2001年第107次国会，至今仍未获得批准。二、美国的噪声标准体系1972年《噪声控制法》将“改善环境使所有美国人从危害他们健康和福利的噪声中解脱出来”作为一项国家政策。这项法律在联邦和州、地方政府之间分配权利，联邦的首要职责是噪声源排放控制，州和其他行政部门保留对噪声源的使用和环境允许噪声水平进行控制的权利。根据上述法律授权，联邦政府负责主要噪声源排放标准的制订，区域环境噪声标准则由州或地方政府自行负责。这一点与我国的噪声标准体系有所不同。1.噪声环境质量标准为了联邦噪声控制的需要，确保联邦对州和地方的协助和指导，《噪声控制法》要求美国环保局公布数据，说明在留有适当安全余量前提下，为保护公众健康和福利，针对特定区域和不同条件，可达到并保持的环境噪声水平。为完成此项要求，美国环保局于1974年3月发表了《在留有适当安全余量前提下为保护公众健康和福利所需的环境噪声水平》。这篇文章通过大量的分析，确定了多种情况下保护公众健康和福利的噪声水平（见下表）。但美国环保局明确声明：“本文被批准作为一般性应用，不构成标准、规范或法规”，“州和地方政府应根据各自需要和情况运用这份资料。”以上述美国环保局的研究成果作为依据，美国一些州和地方政府制订了适用于本地区的环境噪声标准，如卡罗拉多州、特拉华州、夏威夷、马里兰州等。2.噪声排放标准美国有关法律要求联邦政府提供统一的噪声控制标准用以减少公众在有害噪声环境中的暴露，但建立和实施这些标准的职责却分配在多个联邦机构中，如美国环保局、联邦航空局以及职业安全和健康管理局等。过去，主要是通过噪声削减和控制办公室来协调各联邦机构之间的噪声控制活动。在噪声削减和控制办公室的大力推动下，建立并实施的噪声控制标准包括：飞机与机场、州际公路运输、铁路、工业生产活动、中重型卡车、摩托车和机动脚踏两用车、可移动空气压缩机。同时，联邦政府还资助在噪声暴露区开展住房计划。虽然美国国会在1981年取消了噪声削减和控制办公室的政府资金，但原来的标准和法规依然有效，其他的联邦机构继续在各自的管理权限内建立和实施噪声源控制标准。除联邦统一噪声标准外，州和地方政府有权决定其他噪声源的控制范围，包括商业、工业和生活活动中产生的噪声水平，例如伊利诺伊、俄勒冈、犹他等州就分别制订了船舶噪声标准。因地点不同，法规对这些噪声源的控制会有很大变化。

当前国内、外的研究动态从对图像进行滤波的过程中所采用的滤波方法来分，可分为空间域滤波、变换域滤波；从滤波类型来分，又可以分为线性滤波和非线性滤波。2002年和VetterliM.提出了一种“真正”的二维图像稀疏表达方法——Contourlet变换[7,8]，这种变换能够很好的表征图像的各向异性特征。由于Contourlet变换能更好的捕获图像的边缘信息，因此选择合适的阈值进行去噪就能获得比小波变换更好的效果。Starck等人将Curvelet变换应用于图像的去噪过程中并取得了良好的效果[9]，该方法虽然能有效的去除噪声，但往往会“过扼杀”Curvelet系数，导致在消除噪声的同时丢失图像细节。在过去的二十年里，自适应滤波器在通信和信号处理领域引起了人们的极大关注。TerenceWang等人针对二维自适应FIR滤波器提出了一种二维最优块随机梯度算法(TDOBSG)[10]。这种算法对滤波器的所有系数使用了空间可变的收缩因子。基于使后验估计方差矢量的二范数最小的最小方差准则，在块迭代的过程中选出最优的收敛因子。线性滤波器的最大优点是算法比较简单且速度比较快，缺点是容易造成细节和边缘模糊。在目前对非线性滤波器的研究中，中值滤波器有较明显的优势，很多科学工作者对中值滤波器作了改进或者提出了一些新型的中值滤波器。Loupas等人提出的自适应的加权中值滤波方法(AWMF)，但他利用的Speckle噪声模型不够精确，图像细节损失较大[11]。针对中值滤波器在处理矢量信号存在的缺点，Jakko等人提出两种矢量中值滤波器[12]。近年来，小波分析是当前应用数学中一个迅速发展的新领域，它凭借其卓越的优越性，越来越多的被应用于图像去噪等领域，基于小波分析的图像去噪技术也随着小波理论的不断完善取得了较好的效果。上个世纪八十年代Mallet提出了 MRA(Multi_Resolution Analysis)，并首先把小波理论运用于信号和图像的分解与重构，利用小波变换模极大值原理进行信号的奇异性检测，提出了交替投影算法用于信号重构，为小波变换用于图像处理奠定了基础[13]。后来，人们根据信号与噪声在小波变换下模极大值在各尺度上的不同传播特性，提出了基于模极大值去噪的基本思想。1992年，Donoho和Johnstone[14]提出了“小波收缩”，它较传统的去噪方法效率更高。“小波收缩”被Donoho和Johnstone证明是在极小化极大风险中最优的去噪方法，但在这种方法中最重要的就是确定阈值。1995年，Stanford大学的学者和提出了通过对小波系数进行非线性阈值处理来降低信号中的噪声[15，16，17]。从这之后的小波去噪方法也就转移到从阈值函数的选择或最优小波基的选择出发来提高去噪的效果。影响比较大的方法有以下这么几种：和提出的基于最大后验概率的贝叶斯估计准则确定小波阈值的方法[18]；等在处理断层图像时提出了三种基于小波相位的去噪方法：边缘跟踪法、局部相位方差阈值法以及尺度相位变动阈值法[19]；学者Kozaitis结合小波变换和高阶统计量的特点提出了基于高阶统计量的小波阈值去噪方法[20]；等利用原图像和小波变换域中图像的相关性用GCV(generalcross-validation)法对图像进行去噪[21]；和Woolsey等人提出结合维纳滤波器和小波阈值的方法对信号进行去噪处理[22]，VasilyStrela等人将一类新的特性良好的小波(约束对)应用于图像去噪的方法[23]；同时，在19世纪60年代发展的隐马尔科夫模型(HiddenMarkov Model)[24]，是通过对小波系数建立模型以得到不同的系数处理方法；后又有人提出了双变量模型方法[25,26]，它是利用观察相邻尺度间父系数与子系数的统计联合分布来选择一种与之匹配的二维概率密度函数。这些方法均取得了较好的效果，对小波去噪的理论和应用奠定了一定的基础。另外，尽管小波去噪方法现在已经成为去噪和图像恢复的重要分支和主要研究方向，但目前在另类噪声分布（非高斯分布）下的去噪研究还不够。目前国际上开始将注意力投向这一领域，其中非高斯噪声的分布模型、高斯假设下的小波去噪方法在非高斯噪声下如何进行相应的拓展，是主要的研究方向。未来这一领域的成果将大大丰富小波去噪的内容。总之，由于小波具有低墒性、多分辨率、去相关性、选基灵活性等特点[27]，小波理论在去噪领域受到了许多学者的重视，并获得了良好的效果。但如何采取一定的技术消除图像噪声的同时保留图像细节仍是图像预处理中的重要课题。目前，基于小波分析的图像去噪技术已成为图像去噪的一个重要方法。

城市是人类高度文明的产物，是近代文明的象征，一个国家城市化水平的高低已成为其现代化水平的一个重要标志。我国近年来高速的经济发展促使了城市化的进程，预计2020年中国城镇人口将达到亿。自工业革命以来，人类在走向现代化、工业化、城市化社会发展的同时带来了资源枯竭、生态破坏、环境污染等一系列问题。城市上空的有害气体、浑浊的空气降低了日照率及太阳辐射强度，居民经常处于强噪声的干扰中。居住环境与人的心理及生理健康关系密切，人对环境刺激的调节能力是有限的。近年来，我国城市有因邻户建筑物对日照采光遮挡而上诉法院要求保护日照权的案件，也有因夜间强烈的施工噪声干扰睡眠而发生暴力冲突的情况，可见人们对所处居住环境的日益重视。