治理雜訊畫
㈠ 畫道路雜訊布點圖用什麼軟體，怎麼畫
你描述的太模糊了。請問你是要做交通雜訊預測分析？用cadna雜訊軟體就可以了。
㈡ 如何用MATLAB產生高斯白雜訊，並且畫出圖形
一般加入白雜訊，只得是加入高斯白雜訊
利用randn產生高斯分布雜訊加到原來的內圖像上就可以了容
假設你原來的圖像的數據存在矩陣變數a中
那麼
noise=A*randn(size(a));
其中A是需要加雜訊的方差值，A的取值確定雜訊的幅度大小
一般比圖像信號幅度
㈢ 建築設計圖紙中噪音分析圖應該怎麼畫
1.內外牆節點、樓梯，電梯、廚房、衛生間等局部平面，要單獨繪制大樣和構造詳圖。
2.室內外裝飾方面的構造，線腳、圖案，造型美觀等，很多這方面造型都是由建築師來創意的。
3.特殊的或非標准門、窗、幕牆等也應有構造詳圖，要另行委託設計加工者，還要繪制立面分格圖，對開啟面積大小和開啟方式，與主體結構的連接方式、預埋件、用料材質、顏色等要作出規定。 4.其他凡在平、立、剖面或文字說明中無法交待或交待不清的建築構配件和建築構造，要表達出構造做法，尺寸，構配件相互關系和建築材料等，就要引出大樣，相對與平立剖而言，是一種輔助圖樣。
5.對緊鄰的原有建築，應繪出其局部的平、立、剖面，並索引出新建築與原有建築結合處的詳圖號。
其實建築設計的水平高低不僅體現在方案水平上，更體現在細節上。對於畫什麼比較好，比較合適，可以參考類似畫得比較全而詳細的施工圖紙，還可以去問下施工人員，看哪些地方在圖紙上沒有表達清楚，沒有表達好，下次可以改進，設計水平也就是這樣在不斷進步。對新手來說，很多東西沒接觸過，實在想像不出來，所以要和有經驗的設計師和施工人員常交流多溝通，因為建築師的作品是要經受施工檢驗的，多聽取施工人員的意見，及時修改自己設計不合理的地方，使設計意圖表達得更清晰更合理，去工地看看，增加對建築實體的感性認識，這才是真實。
㈣ 怎樣用matlab畫出語音信號的時域波形和頻譜圖和畫出加雜訊-3db的白雜訊後的波形、頻譜，濾波
預計用到的函數有：
wavread();讀入wav格式的語音信號
fft()快速傅里葉變換
plot()繪制二維圖形
randn() 高斯白雜訊
示例：
x=wavread('file.wav');%讀取波形文件獲得數據
x=x(1:1024);%取前1024點作為處理使用數據
fx=fft(x);
figure(1);
subplot(211);
plot(x);
subplot(212)
plot(abs(fx));
snr=.3;
x1=x+snr*randn(1,1024);%添加高斯白雜訊
fx1=fft(x1);
figure(2);
subplot(211);
plot(x1)
subplot(212);
plot(abs(fx1))
㈤ 噪音怎麼畫
1.化抽象為具象： 噪音不過是音頻的一種，你可以搜下網路圖片，有相關波段
2.對於抽象的事物你可以用具象的周邊來表現：普通的就是人們的反應，誇張點的就是噪音震碎玻璃之類
㈥ 怎麼畫雜訊系數圓
用ADS畫雜訊系數啊 ADS2008那本書上用公式的 本人公式輸進去老報錯，有沒與別的辦法找雜訊系數圓啊 別的途徑也行 結果是要找最小雜訊時的輸入阻抗 求大神指教
㈦ 雜訊等值線圖怎麼畫
以聲抄源為中心，劃等角度線，然後在每襲條線上測試雜訊等值的距離；
按比例將這些點，點在圖上，將這些點連接起來就是雜訊等值線圖.
等值線圖又稱等量線圖。是以相等數值點的連線表示連續分布且逐漸變化的數量特徵的一種圖型。是用數值相等各點聯成的曲線(即等值線)在平面上的投影來表示被攝物體的外形和大小的圖。
㈧ 畫面雜訊是什麼
斑點雜訊是SAR成像系統的一大特色，源自基本分辨單元內地物的隨機散射，在圖像上表現為信回號相關（答如在空間上相關）的小斑點，它既降低了圖像的畫面質量，又嚴重影響圖像的自動分割、分類、目標檢測以及其它定量專題信息的提取 。
SAR圖像斑點雜訊的去除一方面要抑制圖像均勻區域斑點雜訊，另一方面要保持圖像邊緣和紋理細節信息。SAR斑點雜訊的抑制可通過非相干多視處理，也可使用空間域濾波實現。非相干多視處理會降低圖像的地面解析度。因此，涌現出了一系列空間域濾波方法，如均值濾波、中值濾波、Lee濾波、Kuan濾波、Frost濾波、Sigma濾波以及Gamma Map濾波等。但這類演算法存在自身無法克服的矛盾：一方面為增強斑點去噪效果需選較大的濾波窗口，另一方面為保持圖像的實際解析度要求所選的窗口較小。
㈨ 地圖上怎麼畫雜訊測量點500*500網格圖
按照地圖比例尺算出500米的比例尺是多少。而後在地圖上按照這個尺寸花上經線和緯線。這樣就形成了一個個的方格。而後在每一個格的中點，篩選標記，拋出無意義的格。比如說建城區外，空地，水池，等等。
㈩ 如何用MATLAB產生高斯白雜訊，並且畫出圖形
t = 0:.1:10;
x = sawtooth(t); % Create sawtooth signal.
y = awgn(x,10,'measured'); % Add white Gaussian noise.
plot(t,x,t,y) % Plot both signals.
legend('Original signal','Signal with AWGN');