噪声有很大的危害，噪声污染是当代世界的四大污染之一。广大人民群众对于环境污染越来越重视，督促着唐山平升噪声监控（噪声污染在线监测系统）的诞生。城区噪声主要来源在于交通、工业生产、建筑施工及社会生活，其中建筑施工及生活噪声尤为突出，监管 部门的投诉比例呈逐年上升趋势。

本文主要简单介绍了滤波电容容值与所滤噪声频率的关系

空气动力或运动产生的噪声，非常详细的介绍了运动介质声学方程的推导、气动声学(包括Lighthill声类比)以及固体边界和均匀来流的影响等内容

generate various noises about ew. such as am

HFC网络回传通道有效抑制噪声的方法参照.pdf

基于MFC生成柏林噪声纹理的程序，有源码，已经编译通过。

lottaground.js 使用柏林噪声的简单一维地形生成器 | | 用法 var canvas = document . getElementById ( 'ground-canvas' ) ; var ground = lottaground ( canvas ) ; // Render the ground ground . render ( ) ; // Move forwards half the visible distance ground . fastforward ( 0.5 ) ; // Move backwards a quarter of the visible distance ground . rewind ( 0.25 ) ; // Shift ground down 50 pixels ground . shift ( 50 ) ; 设置 环境 类型 默

盘式制动器振动噪声的有限元分析，杜鹏，，采用有限元分析软件ALGOR对某轿车盘式制动器进行模态分析，得到该盘式制动器前6阶的固有频率和振型，在制动过程的激振频率下，制动

数据挖掘：数据清洗——数据噪声处理 一、什么是数据噪声？ 数据噪声(Noise)：数据集中的干扰数据（对场景描述不准确的数据），即测量变量中的随机误差或方差。 二、噪声数据与离群点的区别 观测量(Measurement) = 真实数据(True Data) + 噪声 (Noise)：而离群点(Outlier)属于观测量，既有可能是真实数据产生的，也有可能是噪声带来的，但是总的来说是和大部分观测量之间有明显不同的观测值。 数据噪声与离群点有很多相同的地方。之间没有太过明确的定义，主要看应用的场景。如在信用卡诈骗中，我们通常会关注那些少量的异常数据，此时数据是具有探索意义的。而在一般的场景下，离

对传统双边滤波器模型中的灰度标准差和滤波窗口进行改进。首先,用固定大小的正方形窗口通过概率分布函数和最大似然函数计算图中每个像素点的噪声标准差,将全图噪声标准差的中值作为阈值,若某像素点的噪声标准差大于该阈值,则认为该点的窗口内包含图像边缘,用半边旋转窗口法重新计算该点的噪声标准差和滤波窗口;然后,对图像中的每个像素点进行双边滤波,其中,灰度标准差设为该点噪声标准差的2倍;最后,根据区域相似度模型判定强噪声,并利用中值滤波器去除。实验证明,所提算法在不同强度的噪声下均可取得较好的保边滤波效果和强噪声去除效果。