简介汽车噪声方面理论知识，噪声测试试验目的和要求，主要仪器设备及其工作原理，实验步骤

7-1环境噪声 一、噪声的定义: 凡是不需要的,使人厌烦并干扰人的正常生活、工作和活动的声音

第1节 城市噪声及相关的评价量 第2节 环境噪声标准和立法 第3节 城市声环境规划与降噪设计 第5节 建筑物的吸声降噪 第6节 建筑物的隔声降噪

重点:概念、原理 噪声与其他污染不同的特点:与声源同时产生同时消失、分布广、难集中处理、影响直接 第一节声音和噪声 声音——波动,空气振动一—频率20-2000赫兹—耳鼓膜 声源:固体、流体(气体和液体)的振动 介质:空气、水、固体

实际通信系统中由信源发出的信息是随机的,或者说是不可预知的,因而携带信息 的信号也是随机的,这种具有随机性的信号,称为随机信号。 携带了信息的信号在传输过程中将受到噪声的污染,而噪声也是随机的,称为随机 噪声

利用神经网络对白噪声、红噪声和正弦波进行辨识.进而采用单片机对以上3种噪声和尖峰脉冲干扰进行自适应滤波处理.实验结果表明该方案正确

偏微分(PDE)非线性图像滤波方法具有优良特性,但由于其计算量大而无法满足实时控制需求.细胞神经网(CNN)可以描述图像PDE模型,利用模拟CNN芯片并行求解,有助于提高其实时性.本文用CNN实现了PDE偏差非线性图像滤波器,提出了一种局部运算的噪声估计方法以选择适当的平滑系数.计算结果表明,这种噪声估计方法可以对不同噪声水平作出较精确的估计.仿真实验结果表明,CNN-PDE非线性滤波器取得了满意的滤波效果,用CNN实现PDE非线性滤波器的方法是有效可行的

流型信号能够反映气液两相管流的流动特征，它们往往会伴随着各种随机噪声，为此建立了一座气液两相流的综合试验装置，提取气液两相管流的流型信号．采用小波变换对信号样本的进行多尺度分解，利用信号和噪声在不同尺度上的特性把它们区分开来，消除噪声后再对信号进行重构，得到了较好的去噪效果．

运用BP网络来消除信号的随机噪声和模式识别.作为例子,考虑了正弦波、矩形波和三角波3种信号.在50%噪声情况下,BP网络仍能有效地消除这3种信号中的随机噪声并正确地找出它的理想模式

第3章信道与噪声 3.1引言3.2信道定义与数学模型 3.3信道数学模型口 3.4恒参信道举例 3.5恒参信道特性及其对信号传输的影响 3.6随参信道举例 3.7随参信道特性及其对信号传输的影响口 3.8随参信道特性的改善一一分集接收技术 3.9信道的加性噪声