城市噪声污染现状及防治对策的论文,噪声污染,环境噪声污染防治法,噪声...道路由于路面、路旁建筑对噪声波的反射、衍射等形成的混合声场在垂直方向上的变化情对于城市噪声区域污染防治的研究区域主要在各省会城市和一些大的城市...
城市道路交通噪声污染分析及防治,摘要:通过对城市交通噪声的来源及危害等进行分析,从噪声源、噪声传播途径及接受者三方面出发,提出了防治交通噪声污染的相关措施,以减少城市道路交通噪声污染造成的危害。关键词:城市道路交通；噪声污染；控制...
在平平淡淡的日常中，说到论文，大家肯定都不陌生吧，论文是我们对某个问题进行深入研究的文章。相信许多人会觉得论文很难写吧，以下是小编收集整理的建筑施工噪声污染及防治措施论文，仅供参考，大家一起来看看吧。摘要：随着城市的快速发展，建筑施工的噪声污染问题也日益突出...
总之，噪声的测量不仅在噪声研究领域里占有重要的地位，而且已经广泛应用于机械制造、建筑工程、地球物探、生物医疗等各个领域。1.3.3论文内容安排本文按噪声监测系统构造的不同部分分别…
基于单片机的环境噪声检测仪（毕业论文）.doc,专业文档，值得收藏！PAGE2专业文档，值得下载！本科毕业论文基于单片机的环境噪声检测仪的设计所在学院机械与工程学院专业名称机械设计制造与自动化年级学生姓名、学号指导教师姓名、职称完成日期二〇一二年五月摘要…
【摘要】：随着汽车工业的发展人们对车辆的性能要求越来越高,不仅要求车辆有良好的操控性、安全性和通过性,而且还要求车辆具有很好的舒适性能,车辆的舒适性能主要体现在车辆噪声方面,对于整车噪声的研究,国内的研究重点依然在发动机噪声,排气管道的噪声方面,对于轮胎噪声研究并不深入,而...
一．论文的Motivation.该文章是旷视科技在CVPR2021提出的一种图像去噪方案，其思想也可用于别的imagerestoration任务上。.总的来说，一张降质的图像其实是噪声和真实的纹理的混合。.如何将噪声纹理和图像原本的纹理解耦开？.这是研究人员需要解决的问题。.这...
硕士学位论文永磁无刷直流电机噪声分析及降噪设计方法的研究RESEARCHITSREDUCTIONPERMANENTMAGNETBRUSHLESSDCMOTOR国内图书分类号：TM351学校代码：10213国际图书分类号：621.3密级：公开工学硕士学位论文永磁无刷...
高速铁路噪声烦恼评估与对策研究.【摘要】：近年来,我国高速铁路发展迅速,并已成为世界上高速铁路运营和在建里程最长的国家。.我国高速铁路主要分布在中东部地区,其造成的环境影响中噪声污染最为显著,且直接或间接地危及沿线人群的生理和心理健康...
《噪音检测报警系统的设计与研究》-毕业论文（设计）.doc,PAGEIII噪音检测报警系统的设计与研究学生：XX指导老师:XX内容摘要：本文以AT89S52单片机为控制核心,通过播音判断电路寻找广播间歇时段,实时采集噪声环境内的噪音信号,根据A/D...
电子电路的噪声研究(毕业论文).doc,PAGE\*MERGEFORMATPAGE\*MERGEFORMATIV单位代码:005分类号:TN911延安大学西安创新学院本科毕业论文(设计)题目:...
《(毕业论文)电子电路的噪声研究.doc》由会员分享,可免费在线阅读全文,更多与《(毕业论文)电子电路的噪声研究》相关文档资源请在帮帮文库(woc88)数亿文...
(请在以上方框内打“√”)学位论文作者签名:指导教师签名:日期:年月期:年月日华中科技大学硕士学位论文I摘要管路系统的振动噪声对于潜艇辐...
这时老爸又说,其实我们防止噪声有很多的方法,接着只见他拿来两团棉花让我把耳朵塞上,然后对我讲话。经过反复实验,我发现当耳朵塞上棉花时,就不太听得清别人讲话了。难道是棉花阻挡了...
摘要:噪声社会生活不良噪声污染问题的来源十分众多,不同的污染行为都会到来和谐社会发展的不利声音,导致人们的生活、学习、工作,受到较大影响,同时也会带来诸...
研究过程的表现记录表2班级:136班姓名:王晓娜时间本人从事的主要工作(研究)内容及体会与反思2010.09.132010.11.262010.11.272010.12.062010.12.15201...
【摘要】:噪声问题关系着舰船的舒适性、安全性和隐身性,是舰船工程中重点关注的问题。在舰船的众多噪声源中,机械和设备噪声是舱室中的主要噪声,也是水下低频段的主要噪声。一...
单位代码:005分类号:TN911延安大学西安创新学院本科毕业论文设计题目:电子电路的噪声研究专业:电子信息工程姓名:柴朝晖学号:0903024126指导教师:...
本科毕业论文设计题目电子电路的噪声研究专业姓名学号指导教师职称毕业时间电子电路的噪声研究摘要随着电子技术的快速发展各种各样的电子设备或系统已...
以这种方式,噪声数据可以通过提供“正确的”信息来帮助训练CNN,而“正确的”信息很有可能不会选择一个真实的标签作为补充标签,而“正确的”信息在PL中提供了零机会。本文的研究证明...