风力机叶片气动噪声影响周边居民生活的问题开始引起研究人员的关注。现有研究大多基于CFD软件或实验数据拟合方法对其气动噪声进行分析,难以适应气动噪声随风速变化的动态分析需求。考虑风力机运行状态、来流风速以及接收点位置的影响,基于传统气动声学理论,建立了风力机叶片气动噪声计算的修正模型,并基于Matlab软件的Simulink模块,运用时域分析方法,对一种2MW风力机叶片的气动噪声进行了编程计算,并绘制了风力机叶片气动噪声的声压时间序列图,为开发低噪声风力机叶片提供了理论依据。

放大器电路，噪声、温度系数都非常好的。用于小信号的传感器。

由某个环境研究院编写的 环境影响评价 噪声预测、计算软件

好的东西大家一起分享一个低噪声放大器设计 希望能帮到大家

针对通信系统中信噪比的改善问题， 分析了低噪声放大器的电路形式， 确定了器件的选取方法， 阐述了低噪声放大器的设计思路， 介绍了使用ADS 软件进行X 波段低噪声放大器的设计。利用Fujits 公司的FHX13X 和Transcom 公司的TC1201, 两级级联， 并对电路进行仿真和优化， 判定放大器的稳定性。通过软件修正得到最终电路设计， 经过最终数据分析， 总结设计过程中的关键技术。

风机盘管机组噪声分析，风机盘管机组噪声分析。

深度噪声抑制（DNS）挑战-INTERSPEECH 2021 该存储库包含DNS质询所需的数据集和脚本。 有关挑战的更多详细信息，请参阅我们的和挑战。 有关测试框架的更多详细信息，请访问 。 回购详情： 数据集目录包含干净的语音，噪声和房间脉冲响应，用于为宽带场景创建训练数据。 它还包含参与者在开发阶段可以使用的测试集。 datasets_fullband目录包含干净的语音，噪声和房间脉冲响应，用于为全频段场景创建训练数据。 NSNet2-baseline目录包含推理脚本和用于宽带语音增强方法的ONNX模型。 dns_challenge_data_downloader-如果您无法克隆整个存储库或速度太慢，这是下载数据的脚本。 请给我们发送电子邮件，要求在脚本中使用SAS_URL。 noisyspeech_synthesizer_singleprocess.py-用于合成噪声干净

matlab除噪声代码船只提取 基于CNN的系统，用于对血管进行分割，然后从眼底图像中去除血管，以使用在此清理过的眼底版本上方训练的分类器以及经过训练的分析器来分析血管图以识别与血管形状相关的临床特征的分类器，从而提供更好的诊断模型，像船只的曲折。 训练数据 训练数据是从和数据集中获得的。 对于STARE数据集，使用由Valentina Kouznetsova注释的目标血管图，因为它更加详细。 数据预处理和数据集生成 笔记本用于根据DRIVE和STARE数据集中的可用图像生成256 X 256色块的庞大数据集。 补丁是随机生成的。 对于健壮的训练，还会生成涉及图像翻转和噪声添加的补丁。 为了使用笔记本而不进行任何更改，请确保以下树结构用于存储DRIVE和STARE数据集： VesselExtract/ ├── DRIVE │   ├── test │   └── training ├── STARE │   ├── labels-vk │   └── stare-images ├── generate_patches.ipynb ├── README.md ├── research_m

本文简要介绍了两种放大器架构的噪声系数计算，包括inverting，non-inverting 架构的噪声系数计算，并提供计算小工具。

精确的信号调理和高分辨率的测量不再局限于工业或仪器仪表应用，便携式消费类电子设备的设计人员也需要减小系统噪声，这相当具有挑战性，因为电池供电设备中的信号电压很小，系统的精度取决于其本底噪声。为了从信号调理电路中获取最低的本底噪声和最佳性能，设计人员必须了解器件级的噪声源，并在计算模拟前端的整体噪声时考虑这些噪声源的影响。 　　有些设计人员认为，选择具有最低噪声的器件就能解决信号调理所有的噪声问题。这是一个好的出发点，但是，对于在信号调理应用中使用的大多数放大器和参考电压源，数据手册中只会给出器件在有限数量的频率范围下的噪声。因此，设计人员只能依靠有限的信息来选择器件。他们不知道器件的噪声来源