噪噪 造句

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用词语噪噪造句

• 如果噪声源和抗噪波无法重合，合成波形就不能恰好重叠，抗噪效应也就无从谈起。
• 这样会增加图像的噪点，但最好还是尝试一下，因为长时间曝光会产生令人讨厌的，明亮的彩色噪点。
• 在“滤镜”“增加噪点”上点击，把噪点设置成1%，设置“高斯”和“单色”。
• 在手持相机拍摄的情况下，也可以增加感光元件的感光度。 但要注意感光值增加之后图片的噪点也会增加，你要知道你的相机在感光值增加到什么程度时产生的噪点就不可接受了。
• 阈值法去噪比传统的滤波去噪方法效果大有改善，尽管不能尽善尽美，但基本上能够满足工程应用的实际需要。
• 用均方差衡量去噪性能，实验表明用鲁棒局部阈值去噪法好于全局阈值去噪法。
• 而常用的去噪算法在去噪的同时会损失图像的边缘信息，所以本文在去噪前预先保留了图像的边缘信息。
• 在例子中对染噪的电压信号进行消噪处理，结果表明阈值的选取直接关系到消噪的质量。
• 传统信号去噪方法常采用门限法对噪声信号的小波或小波包变换做阈值处理以达到去噪的目的。
• 提出一种基于正交小波变换的自适应语音消噪改进方法，这种方法可以提高自适应语音消噪过程的收敛速率。
• 在分析小波变换消噪原理和方法的基础上，研究了影响小波变换消噪效果的两个主要因素：小波基函数和阀值。
• 与传统的阈值去噪法和基于平移不变量的去噪算法相比，该算法提高了信噪比。
• 对CT图像噪声的类型进行识别，采用相适应的去噪方法提高图像去噪效果，减少去噪中的盲目性。
• 结果表明，在无噪和有噪情况下，神经网络模型的辨识精度和泛化能力都要优于传统方法。
• 利用二阶的非线性扩散方程进行图像去噪易产生具有“阶越效应”的去噪结果，也即使分段光滑的图像变为分段常量的。
• 在多层阈值去噪方法的基础上，采用均值逼近法对含噪图像进行预处理。
• 针对强噪声背景中的弱信号检测问题，在经典随机共振处理方法的基础上，利用小波良好的去噪特点，提出了随机共振加小波去噪检测弱信号的新方法。
• 采用频域正则化求逆和小波域维纳滤波去噪的方法对已知线性降晰模型的含噪图像进行图像复原。
• 与现有的非线性时间序列消噪算法不同，基于主流形的消噪算法更强调时间序列的整体结构。
• 实验证明该方法的去噪效果明显优于正交小波方法和普通双正交小波变换的去噪效果。
• 常规的相噪处理方法是CPEC，CPEC只能处理相噪引入的CPE。
• 在相同去噪强度的情况下，获得较高去噪效率的方法就是保真性好的方法。
• 基于小波变换对信号去噪进行了深入地分析和研究，结合去噪原理讨论和比较了实际应用中对小波基及阈值规则的合理选取问题。
• 研究了基于小波变换的语音去噪问题，在对传统阈值法去噪和语音特性分析基础上，提出一种改进的多阈值法语音信号去噪方法。
• 指纹图像的预处理又可以分为灰度图滤波去噪、二值化、二值化图像去噪、细化和细化后去噪五个部分。
• 物理去噪法去噪的准则是寻求去噪后的电磁数据具有物理上的合理性。
• 实验结果表明，该算法能够对提花织物图像进行快速去噪，且去噪效果很好。