简介：“噪”是口字旁，因此与虫或鸟的烦乱鸣叫有关，比如有“蝉噪”、“鹊噪”、“群鸦乱噪”等说法。“噪音”则是指刀刮玻璃、车轮轰鸣、飞机声浪等嘈杂刺耳的声响。

简介：赤尾噪鹛为中型鸟类，体长24～28cm。头顶至后颈红棕色，两翅和尾鲜红色，眼先、眉纹、颊、颏和喉黑色，眼后有一灰色块斑。其余上下体羽大都暗灰或橄榄灰色。特征极明显，特别是通过鲜红色的头顶、翅和尾。喜作喧闹的舞蹈炫耀表演，尾抽动并扑打绯红色的两翼。结群栖于常绿林的稠密林下植被及竹丛中。叫声响亮刺耳，群鸟发出叽喳声。

简介：风轻轻地拂过脸颊，多舒服；太阳慢慢地从东方升起，多壮观。妈妈，请稍安勿躁!

简介：怪博士爷爷正在实验室里看书，突然，“小迷糊”蹿了进来，一脸着急：“博士爷爷，快点儿把碘酒拿出来，‘大嗓门’的手磕破皮了。”怪博士爷爷赶紧拿出一瓶碘酒，这时，“小不点”扶着“大嗓门”进来了。此时的“大嗓门”非常狼狈，牛仔裤膝盖处全是泥，右手掌则破了一个口子，怪博士爷爷用棉球蘸了点儿碘酒，小心翼翼地给“大嗓门”的伤口消毒。

简介：“噪光”又叫光污染，言其“污染”，主要缘于两方面：一是指“白亮污染”，如繁华街市中不少商店和建筑物使用的大块镜面或铝合佥及白瓷砖装饰的墙面等；二是指“人工白昼”；即夜间一些大酒店、大商场和娱乐场所的广告牌、霓虹灯，有的强光竟直冲天空，光亮所及犹如白昼。

简介：长期以来，交通噪声问题都给研究人员带来了巨大的挑战。目前只有如墙壁一般厚重的障碍物才能有效抑制汽车噪声。

简介：由于工业生产中噪声污染现状严重，通过对冲床噪声产生的原因进行深人分析，运用隔音材料设计了一个机床隔音装置，经过现场测试，其有效地将冲床噪声降低到了安全值以内，保护了工作环境，保证生产的同时兼顾了工作人员的身心健康。

简介：邻域均值滤波算法作为图像去噪算法的经典方法,不仅可以有效地消除噪声对图像的干扰程度,并且能够快速平滑图像,但它的缺点是会使图像边缘模糊,窗口越大,模糊程度越明显。本文针对椒盐噪声,分析原邻域均值滤波算法,通过与能量最小化原理相结合,提出新的改进的邻域均值滤波算法,这个算法构造了两个不同能量最小化函数模型,即E1模型和E2模型。两个模型均从图像像素点局部邻域出发,通过求解局部邻域能量最小判断是否利用邻域均值替换原像素灰度值。这个新的去噪算法不仅改变了原邻域均值滤波算法单一的替换灰度值的做法,降低了将非噪声点误判为噪声点的可能性,并且可以根据图像的大小自适应调节阈值,最后达到去除噪声的效果。通过与邻域均值滤波算法进行实验对比,取得较好的去除噪声效果。

简介：摘 要

简介：小波理论是近年来迅速发展起来的新兴学科，已成为众多领域的研究热点。本文介绍了利用小波分析理论，分析噪声干扰有用信号的处理问题，并利用二进小波变换对含噪声的振动信号进行信噪分离。并将小波变换与短时Fourier变换消除噪音进行了比较，分析结果表明小波分析对非平稳信号消噪有着傅立叶分析不可比拟的优点。

简介：本文针对NLM图像去噪算法可并行化计算的特点，在CUDA平台下对其进行加速，达到了实时的效果。

简介：改进了基于最优小波包基的信号去噪算法，该算法以小波包分析为基础，根据最小代价原理搜索信号分解的最优基，然后对高频和低频系数采用不同的阈值算法进行量化，用量化后的系数重构得到去噪后的信号．

简介：提出了去噪效果评估的一个新的数值客观标准算法,该评估方法不依赖于现实中不可知的标准图像,通过实验可以看出该标准具有很大的实用价值.

简介：局部窗的使用广泛应用于图像去噪技术中,不同类型的窗被引入,椭圆方向窗是其中之一。就椭圆方向窗在图像去噪中的作用与常用的方形窗作了对比,得出在去噪过程中,椭圆窗并不占有优势,它与方形窗作用相当,输出图像的峰值信噪比甚至略低于使用方形窗的去噪结果。

简介：为了消除噪声对回波信号的影响,文章采用经验模态分解(EMD)方法对回波信号进行去噪。通过实际应用,表明EMD能够有效地抑制回波信号中的噪声,有利于识别出缺陷信号。

简介：针对非局部中值算法中采用指数型核函数作为权重所存在的问题及相似性判断不充分的问题,将高斯核函数与邻域相似性函数相结合得到新的核函数。仿真实验表明,利用该核函数所得权重取中值得到的结果在视觉效果和峰值信噪比和结构相似性方面都有较明显的改善。

简介：一、研究背景随着社会经济的飞速发展,人们对住宅装潢的要求越来越高。装修房子时,在进行墙面喷漆前有一道打磨工序。和刨墙一样,传统的磨墙是一件很耗费人工的事情,需要工人拿着砂纸或者磨墙机不停打磨,既耗时费力,又会产生大量粉尘影响工人健康。

简介：今年7月15日，《哈利·波特》系列电影的完结篇全球公映。一套《哈利·波特》，让罗琳成为人类史上第一个靠写作发家的亿万富翁，不管是论影响力还是论财富，都超越了英女王。正如她曾说的：“真是童话故事般的结局……”

简介：针对图像含有未知噪声类型及统计参数情况下,提出一种使用离散余弦变换的自适应图像去噪算法.该离散余弦变换算法是按照频域和空域估计噪声局部方差的特性来识别图像的同质和异质区域.通过对标准图像库和实际采集图像进行实验,结果表明：该去噪算法在图像同质和异质区域能更好地抑制噪声,有效地保护纹理、边缘及细节部分,在去噪性能上优于现有图像去噪算法.

简介：介绍了小波框架的基本知识和小波框架的分解重构算法，及小波框架阈值去噪算法，对Haar小波、db4小波、sym8小波和小波框架进行去噪实验，仿真实验结果表明最小能量小波框架去噪效果优于Haar小波、db4小波、sym8小波的去噪效果。