治理噪声画
㈠ 画道路噪声布点图用什么软件，怎么画
你描述的太模糊了。请问你是要做交通噪声预测分析？用cadna噪声软件就可以了。
㈡ 如何用MATLAB产生高斯白噪声，并且画出图形
一般加入白噪声，只得是加入高斯白噪声
利用randn产生高斯分布噪声加到原来的内图像上就可以了容
假设你原来的图像的数据存在矩阵变量a中
那么
noise=A*randn(size(a));
其中A是需要加噪声的方差值，A的取值确定噪声的幅度大小
一般比图像信号幅度
㈢ 建筑设计图纸中噪音分析图应该怎么画
1.内外墙节点、楼梯，电梯、厨房、卫生间等局部平面，要单独绘制大样和构造详图。
2.室内外装饰方面的构造，线脚、图案，造型美观等，很多这方面造型都是由建筑师来创意的。
3.特殊的或非标准门、窗、幕墙等也应有构造详图，要另行委托设计加工者，还要绘制立面分格图，对开启面积大小和开启方式，与主体结构的连接方式、预埋件、用料材质、颜色等要作出规定。 4.其他凡在平、立、剖面或文字说明中无法交待或交待不清的建筑构配件和建筑构造，要表达出构造做法，尺寸，构配件相互关系和建筑材料等，就要引出大样，相对与平立剖而言，是一种辅助图样。
5.对紧邻的原有建筑，应绘出其局部的平、立、剖面，并索引出新建筑与原有建筑结合处的详图号。
其实建筑设计的水平高低不仅体现在方案水平上，更体现在细节上。对于画什么比较好，比较合适，可以参考类似画得比较全而详细的施工图纸，还可以去问下施工人员，看哪些地方在图纸上没有表达清楚，没有表达好，下次可以改进，设计水平也就是这样在不断进步。对新手来说，很多东西没接触过，实在想象不出来，所以要和有经验的设计师和施工人员常交流多沟通，因为建筑师的作品是要经受施工检验的，多听取施工人员的意见，及时修改自己设计不合理的地方，使设计意图表达得更清晰更合理，去工地看看，增加对建筑实体的感性认识，这才是真实。
㈣ 怎样用matlab画出语音信号的时域波形和频谱图和画出加噪声-3db的白噪声后的波形、频谱，滤波
预计用到的函数有：
wavread();读入wav格式的语音信号
fft()快速傅里叶变换
plot()绘制二维图形
randn() 高斯白噪声
示例：
x=wavread('file.wav');%读取波形文件获得数据
x=x(1:1024);%取前1024点作为处理使用数据
fx=fft(x);
figure(1);
subplot(211);
plot(x);
subplot(212)
plot(abs(fx));
snr=.3;
x1=x+snr*randn(1,1024);%添加高斯白噪声
fx1=fft(x1);
figure(2);
subplot(211);
plot(x1)
subplot(212);
plot(abs(fx1))
㈤ 噪音怎么画
1.化抽象为具象： 噪音不过是音频的一种，你可以搜下网络图片，有相关波段
2.对于抽象的事物你可以用具象的周边来表现：普通的就是人们的反应，夸张点的就是噪音震碎玻璃之类
㈥ 怎么画噪声系数圆
用ADS画噪声系数啊 ADS2008那本书上用公式的 本人公式输进去老报错，有没与别的办法找噪声系数圆啊 别的途径也行 结果是要找最小噪声时的输入阻抗 求大神指教
㈦ 噪声等值线图怎么画
以声抄源为中心，划等角度线，然后在每袭条线上测试噪声等值的距离；
按比例将这些点，点在图上，将这些点连接起来就是噪声等值线图.
等值线图又称等量线图。是以相等数值点的连线表示连续分布且逐渐变化的数量特征的一种图型。是用数值相等各点联成的曲线(即等值线)在平面上的投影来表示被摄物体的外形和大小的图。
㈧ 画面噪声是什么
斑点噪声是SAR成像系统的一大特色，源自基本分辨单元内地物的随机散射，在图像上表现为信回号相关（答如在空间上相关）的小斑点，它既降低了图像的画面质量，又严重影响图像的自动分割、分类、目标检测以及其它定量专题信息的提取 。
SAR图像斑点噪声的去除一方面要抑制图像均匀区域斑点噪声，另一方面要保持图像边缘和纹理细节信息。SAR斑点噪声的抑制可通过非相干多视处理，也可使用空间域滤波实现。非相干多视处理会降低图像的地面分辨率。因此，涌现出了一系列空间域滤波方法，如均值滤波、中值滤波、Lee滤波、Kuan滤波、Frost滤波、Sigma滤波以及Gamma Map滤波等。但这类算法存在自身无法克服的矛盾：一方面为增强斑点去噪效果需选较大的滤波窗口，另一方面为保持图像的实际分辨率要求所选的窗口较小。
㈨ 地图上怎么画噪声测量点500*500网格图
按照地图比例尺算出500米的比例尺是多少。而后在地图上按照这个尺寸花上经线和纬线。这样就形成了一个个的方格。而后在每一个格的中点，筛选标记，抛出无意义的格。比如说建城区外，空地，水池，等等。
㈩ 如何用MATLAB产生高斯白噪声，并且画出图形
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');