导读:本文包含了噪声质量论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:噪声,质量,图像,东川,睡眠,达川,环境。
噪声质量论文文献综述
徐少平,刘婷云,罗洁,张贵珍,唐祎玲[1]（2019）在《图像质量感知的混合噪声快速盲降噪算法》一文中研究指出现有的高斯-脉冲混合噪声降噪算法多基于正则化技术采用迭代求解最优目标函数值的方式实现,执行效率普遍比较低,严重限制了其实际应用范围.为此,以卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)为核心技术提出了一种基于图像质量感知的快速盲降噪算法(image quality-aware fast blind denoising algorithm, IQA-FBDA).在训练阶段,首先基于浅层CNN卷积神经网络设计图像质量评估模型来预测待降噪图像的图像质量值;然后,依据在大量噪声图像训练集合上获得的图像质量值统计分布规律构建混合噪声模式分类字典;最后,基于该分类字典将噪声图像集合划分为16个子集并训练与各个子集相匹配的深层CNN卷积神经网络专用降噪模型.在降噪阶段,首先利用图像质量评估模型估计给定待降噪图像的质量值,然后依据所预测的图像质量值查找噪声模式分类字典并调用与之相匹配预先训练好的深层CNN降噪模型即可快速地完成盲降噪任务.实验数据表明:IQA-FBDA算法在降噪效果方面的性能达到了与主流高斯-脉冲混合噪声降噪算法相当的水平,而在执行效率方面则有极大提高,更具实用价值.(本文来源于《计算机研究与发展》期刊2019年11期）
掌帆[2]（2019）在《噪声抑制下的语音质量评估方法研究》一文中研究指出现代通信设备可能暴露在各种噪声环境中,有效量化终端的噪声抑制效果尤为重要。针对这一问题,引入了ITUT P.835建议书中的S-MOS、N-MOS、G-MOS叁维评级方法,对ETSI EG 202 396-3、ETSI TS 103 106及ETSI TS 103 281叁种语音质量评估方法进行梳理,说明了各自的应用场景,最后着重分析了叁种评估方法的模型和算法差异。(本文来源于《信息通信》期刊2019年11期）
高明杰,刘海霞[3]（2019）在《睡眠管理对职业性噪声聋患者焦虑情绪及睡眠质量的影响》一文中研究指出目的:探讨睡眠管理对职业性噪声聋患者焦虑情绪及睡眠障碍的影响。方法:选取2017年1月至2018年12月山东省淄博市职业病防治院收治的职业性噪声聋患者87例作为研究对象,按照随机数字表法分为观察组(n=45)和对照组(n=42)。对照组给予常规护理,观察组在对照组基础上联合睡眠管理。干预3周后,分别采用汉密尔顿焦虑量表(Hamilton Anxiety Scale,HAMA)、匹兹堡睡眠质量指数量表(Pittsburgh Sleep Quality Ondex Scale,PSQI)评价2组患者焦虑情绪及睡眠质量。结果:观察组HAMA、PSQI评分均明显低于对照组,差异有统计学意义(P <0. 05)。结论:睡眠管理有助于改善职业性噪声聋患者的焦虑情绪及睡眠障碍,值得临床推广应用。(本文来源于《世界睡眠医学杂志》期刊2019年08期）
邓娟华[4]（2019）在《提高噪声自动监测数据质量的有效措施研究》一文中研究指出随着科技的快速发展,我国自动环境监测设备也逐步运用到日常生活中,通过对水体、空气质量的连续性监测,根据监测数据进行相应的环境质量改善,在环境质量管理中起到了非常重要的作用。通过对噪声自动监测设备和检测数据的探讨,分析影响噪声自动监测数据质量的因素,为提高噪声自动监测数据的质量提升起到一定的参考作用。(本文来源于《科技经济导刊》期刊2019年21期）
王苑丁,康德强,白玫,杜祥颖,李宏伟[5]（2019）在《不同强度高级迭代重建算法在不同噪声水平下对图像质量的影响:体模研究》一文中研究指出目的采用Catphan 500体模及改造后的套环体模,探讨2种体模噪声水平下高级迭代重建算法(ADMIRE)不同迭代强度对图像质量的影响。方法在12种不同扫描条件下对标准体模组和套环体模组分别进行扫描,采用滤波反投影法(FBPADMIRE 0亚组)及不同迭代强度ADMIRE 1～5(ADMIRE 1～5亚组)重建图像。测量图像的噪声、SNR、空间分辨率、密度分辨率,比较不同迭代强度图像间的差异。结果标准体模组:随迭代强度增高,噪声逐渐减低,SNR逐渐增高,空间分辨率无明显改变,密度分辨率逐渐升高,ADMIRE 4、5亚组密度分辨率高于ADMIRE 0～2亚组(P均<0.05)。套环体模组:随迭代强度增高,噪声逐渐减低,SNR逐渐增高,ADMIRE 4、5亚组空间分辨率低于ADMIRE 0～2亚组,密度分辨率逐渐升高,ADMIRE 3～5亚组密度分辨率高于ADMIRE 0～2亚组(P均<0.05)。结论标准体模图像噪声水平下,ADMIRE技术可提高密度分辨率而不降低空间分辨率;套环体模图像噪声水平下,ADMIRE技术可提高密度分辨率,但高级别ADMIRE技术会降低空间分辨率;推荐以ADMIRE 3作为优选迭代强度级别。(本文来源于《中国医学影像技术》期刊2019年06期）
刘姣,刘欢[6]（2019）在《达川区：一场由表及里的嬗变》一文中研究指出一场阵雨后，环卫工人正抓紧时间清扫路面的落叶；临近放学时间，交警站在学校附近的人行道疏导交通，还不时搀扶行动不便的行人……和谐、文明、绿色、团结，这是“四城同创”全面开展中的达川印象。不仅如此，达川区还深入践行绿色发展新理念，在生态环保上下足了(本文来源于《达州日报》期刊2019-06-20）
郁宏林[7]（2019）在《浅谈环境噪声监测中的问题及质量控制措施》一文中研究指出随着社会的发展,越来越多交通工具和电器设备都会产生噪音,所以噪声污染已经成为当今社会中重要的污染源之一。因此噪声监测也成为了环境监测中的重要工作,做好环境噪声监测工作,保证监测数据的完整性和精准性,是开展噪声污染治理工作的重要基础。本文就是对环境噪声监测工作中现存问题的分析,同时提出一些相应的改进措施,以求为保证环境噪声监测质量起到参考性作用。(本文来源于《资源节约与环保》期刊2019年05期）
杨建英[8]（2019）在《东川区城市交通噪声质量现状及防治对策》一文中研究指出监测数据显示,近年来虽然针对交通噪声污染采取了一系列措施,关于东川区城市交通噪声综合评价总体比较好,但个别路段监测点交通噪声仍存在超标现象,随着东川区城市化进程的加快,噪声污染情况依然不容乐观。因此,必须根据道路特征、小客车数量庞大、车辆本身的系统构造和性能,人为因素等几方面着手,科学控制噪声源和噪声传播途径,进一步加强城市交通噪声监测工作,加大宣传力度,以更好地防治,噪声污染,改善声环境质量。(本文来源于《科技经济导刊》期刊2019年14期）
夏振营,吴丹,于建安,李思远,宋文艳[9]（2019）在《不同噪声指数对PCP患者胸部CT图像质量的影响分析?》一文中研究指出目的:评价以体质量指数(BMI)为指导,不同噪声指数联合Z轴自动管电流调制技术对AIDS合并PCP患者胸部CT图像质量和辐射剂量的影响。方法:采用Z轴自动管电流调制技术对30例AIDS合并PCP体质量正常的患者行常规剂量和低剂量CT平扫,常规剂量扫描预设噪声指数(noise index,NI)设置为10,低剂量扫描预设噪声指数(noise index,NI)设置为20,管电流范围:30～500 m A,管电压:120 kV。记录两次扫描的容积CT剂量指数(CT dose index of volume,CTDIvol)、剂量长度乘积(dose length product,DLP),并计算出有效剂量(effective dose,ED)。在纵隔窗下进行肺尖水平、主动脉弓水平、肺底水平叁个层面的噪声值测量。以5分制对CT图像的质量及主观噪声进行评价。结果:两组图像质量主观评分均达到了临床诊断接受标准。NI为20时噪声值较NI为10时的噪声值高,差异有统计学意义(P <0.05)。NI为20时平均CTDIvol值、DLP值、ED值较NI为10时分别降低了63.20%、63.48%和63.49%,差异具有统计学意义(P <0.05)。结论:以体质量指数为指导,运用Z轴自动管电流调制技术通过设置合适的NI进行低剂量扫描,既大幅降低了AIDS合并PCP受检者的辐射剂量,又满足了CT影像诊断的需求。(本文来源于《CT理论与应用研究》期刊2019年02期）
孙小文[10]（2019）在《白噪声对ICU机械通气脱机拔管后患者睡眠质量及负性情绪影响的临床研究》一文中研究指出目的:探讨白噪声干预对ICU机械通气脱机拔管后患者睡眠质量及负性情绪的影响,为改善ICU机械通气脱机拔管后患者的睡眠质量和负性情绪探寻一种简便、安全、有效的护理干预措施。方法:采用实验性研究方法,选取2018年6月至2019年4月南昌大学第一附属医院综合ICU(重症医学科)和专科ICU(急诊监护室、消化ICU)接受治疗、符合入选标准的66例机械通气脱机拔管后患者。通过随机数字表法分组,对照组和白噪声组各33例。对照组采用ICU常规护理,白噪声组在ICU常规护理基础上给予40~60DB白噪声干预一周,3次/天,每次30min。干预前后使用中国版理查兹-坎贝尔睡眠量表(China Richards Campbell Sleep Questionnaire,C-R CSQ)、中国版状态焦虑量表(China State anxiety inventory,C-SAI)、中国版抑郁自评量表(China self-rating depression scale,C-SDS)评价研究对象主观睡眠质量和负性情绪的影响。使用非接触睡眠呼吸初筛仪监测研究对象干预前后的夜间睡眠状况。采用SPSS19.0软件进行数据统计分析,计数资料以频数和百分比表示,采用卡方检验进行统计分析;计量资料以均数±标准差或四分位数表示,采用t检验或非参数Mann-Whimey U秩和检验进行统计分析。结果:1.基线资料:本研究共66例ICU机械通气脱机拔管后患者(对照组33例,白噪声组33例)完成资料收集。两组研究对象在性别、年龄、APACHEII评分、COPT疼痛评分、机械通气类型、ICU机械通气时长、干预地点、病人房间、基础疾病情况、学历、婚姻状况、曾从事职业、工作状态、家庭收入、付费方式、家庭支持度等人口学资料和临床资料比较差异均无统计学意义(P>0.05)。2.睡眠质量评价结果:(1)两组研究对象干预前C-RCSQ各项(睡眠深度、入睡难度、夜间觉醒、再入睡难度和整体睡眠质量)得分、C-RCSQ总分、睡眠效率指数(Sleep Efficiency Index,SEI)及夜间噪音主观感受比较差异均无统计学意义(P>0.05)。两组研究对象干预后C-RCSQ各项得分、C-RCSQ总分、SEI及夜间噪音主观感受比较差异均有统计学意义(P<0.05)。对照组研究对象干预前后C-RCSQ各项得分、C-RCSQ总分、SEI及夜间噪音主观感受组内比较差异均无统计学意义(P>0.05)。白噪声组研究对象干预前后C-RCSQ各项得分组内比较差异无统计学意义(P>0.05),但C-RCSQ总分、SEI及夜间噪音主观感受比较差异均有统计学意义(P<0.05)。(2)两组研究对象干预前清醒期、快速眼动期、浅睡期、深睡期时间及比例、睡眠效率比较差异均无统计学意义(P>0.05)。两组研究对象干预后清醒期时间、快速眼动期时间、浅睡期时间及比例、睡眠效率比较差异均无统计学意义(P>0.05),但深睡期时间及比例比较差异均有统计学意义(P<0.05)。对照组研究对象干预前后清醒期、快速眼动期、浅睡期、深睡期时间及比例、睡眠效率组内比较差异均无统计学意义(P>0.05)。白噪声组研究对象干预前后清醒期时间、快速眼动期时间、浅睡期时间及快速动眼期比例、浅睡期比例组内比较差异均无统计学意义(P>0.05),但深睡期时间及比例、清醒期比例、睡眠效率比较差异均有统计学意义(P<0.05)。3.负性情绪评价结果:两组研究对象干预前C-SAI得分、C-SDS得分比较差异均无统计学意义(P>0.05)。两组研究对象干预后C-SAI得分、C-SDS得分及差值比较差异均有统计学意义(P<0.05)。两组研究对象干预前后C-SAI得分、C-SDS得分组内比较差异均有统计学意义(P<0.05),对照组研究对象干预后较干预前焦虑抑郁水平呈上升趋势,白噪声组研究对象干预后较干预前焦虑抑郁水平呈下降趋势。结论:1.ICU机械通气脱机拔管后患者睡眠质量差,白噪声干预可以降低ICU机械通气脱机拔管后患者对环境噪音的敏感性,改善患者主观睡眠质量,同时有利于增加ICU机械通气脱机拔管后患者恢复深睡眠时间及比例,提高患者的睡眠效率。2.ICU机械通气脱机拔管后患者存在一定程度的焦虑抑郁负性情绪,并随住院时间延长而加重,白噪声干预可以缓解ICU机械通气脱机后患者焦虑抑郁水平,稳定患者的心理状态,但不能作为一个单一的解决患者心理问题的方式。(本文来源于《南昌大学》期刊2019-05-01）
噪声质量论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
现代通信设备可能暴露在各种噪声环境中,有效量化终端的噪声抑制效果尤为重要。针对这一问题,引入了ITUT P.835建议书中的S-MOS、N-MOS、G-MOS叁维评级方法,对ETSI EG 202 396-3、ETSI TS 103 106及ETSI TS 103 281叁种语音质量评估方法进行梳理,说明了各自的应用场景,最后着重分析了叁种评估方法的模型和算法差异。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
噪声质量论文参考文献
[1].徐少平,刘婷云,罗洁,张贵珍,唐祎玲.图像质量感知的混合噪声快速盲降噪算法[J].计算机研究与发展.2019
[2].掌帆.噪声抑制下的语音质量评估方法研究[J].信息通信.2019
[3].高明杰,刘海霞.睡眠管理对职业性噪声聋患者焦虑情绪及睡眠质量的影响[J].世界睡眠医学杂志.2019
[4].邓娟华.提高噪声自动监测数据质量的有效措施研究[J].科技经济导刊.2019
[5].王苑丁,康德强,白玫,杜祥颖,李宏伟.不同强度高级迭代重建算法在不同噪声水平下对图像质量的影响:体模研究[J].中国医学影像技术.2019
[6].刘姣,刘欢.达川区：一场由表及里的嬗变[N].达州日报.2019
[7].郁宏林.浅谈环境噪声监测中的问题及质量控制措施[J].资源节约与环保.2019
[8].杨建英.东川区城市交通噪声质量现状及防治对策[J].科技经济导刊.2019
[9].夏振营,吴丹,于建安,李思远,宋文艳.不同噪声指数对PCP患者胸部CT图像质量的影响分析?[J].CT理论与应用研究.2019
[10].孙小文.白噪声对ICU机械通气脱机拔管后患者睡眠质量及负性情绪影响的临床研究[D].南昌大学.2019
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