噪声预测excel计算表(噪声预测值计算公式)

1. 噪声预测值计算公式

在数据挖掘中，面对的通常是大型的数据库，它的属性有几十个甚至几百个，因为一个属性值的缺失而放弃大量的其他属性值，这种删除是对信息的极大浪费，所以产生了以可能值对缺失值进行插补的思想与方法。常用的有如下几种方法。

(1)均值插补。数据的属性分为定距型和非定距型。如果缺失值是定矩形的，就以该属性存在值的平均值来插补缺失的值；如果缺失值是非定矩形的，就根据统计学中的众数原理，用该属性的众数(即出现频率最高的值)来补齐缺失的值。

(2)利用同类均值插补。同均值插补的方法都属于单值插补，不同的是，它用层次聚类模型预测缺失变量的类型，再以该类型的均值插补。假设X=(X1,X2…Xp)为信息完全的变量，Y为存在缺失值的变量，那么首先对X或其子集行聚类，然后按缺失个案所属类来插补不同类的均值。如果在以后统计分析中还需以引入的解释变量和Y做分析，那么这种插补方法将在模型中引入自相关，给分析造成障碍。

(3)极大似然估计（Max Likelihood ,ML）。在缺失类型为随机缺失的条件下，假设模型对于完整的样本是正确的，那么通过观测数据的边际分布可以对未知参数进行极大似然估计（Little and Rubin）。这种方法也被称为忽略缺失值的极大似然估计，对于极大似然的参数估计实际中常采用的计算方法是期望值最大化(Expectation Maximization，EM）。该方法比删除个案和单值插补更有吸引力，它一个重要前提：适用于大样本。有效样本的数量足够以保证ML估计值是渐进无偏的并服从正态分布。但是这种方法可能会陷入局部极值，收敛速度也不是很快，并且计算很复杂。

(4)多重插补（Multiple Imputation，MI）。多值插补的思想来源于贝叶斯估计，认为待插补的值是随机的，它的值来自于已观测到的值。具体实践上通常是估计出待插补的值，然后再加上不同的噪声，形成多组可选插补值。根据某种选择依据，选取最合适的插补值。

多重插补方法分为三个步骤：①为每个空值产生一套可能的插补值，这些值反映了无响应模型的不确定性；每个值都可以被用来插补数据集中的缺失值，产生若干个完整数据集合。②每个插补数据集合都用针对完整数据集的统计方法进行统计分析。③对来自各个插补数据集的结果，根据评分函数进行选择，产生最终的插补值。

假设一组数据，包括三个变量Y1，Y2，Y3，它们的联合分布为正态分布，将这组数据处理成三组，A组保持原始数据，B组仅缺失Y3，C组缺失Y1和Y2。在多值插补时，对A组将不进行任何处理，对B组产生Y3的一组估计值（作Y3关于Y1，Y2的回归），对C组作产生Y1和Y2的一组成对估计值（作Y1，Y2关于Y3的回归）。

当用多值插补时，对A组将不进行处理，对B、C组将完整的样本随机抽取形成为m组（m为可选择的m组插补值），每组个案数只要能够有效估计参数就可以了。对存在缺失值的属性的分布作出估计，然后基于这m组观测值，对于这m组样本分别产生关于参数的m组估计值，给出相应的预测即，这时采用的估计方法为极大似然法，在计算机中具体的实现算法为期望最大化法（EM）。对B组估计出一组Y3的值，对C将利用 Y1,Y2,Y3它们的联合分布为正态分布这一前提，估计出一组(Y1，Y2）。

上例中假定了Y1,Y2,Y3的联合分布为正态分布。这个假设是人为的，但是已经通过验证（Graham和Schafer于1999），非正态联合分布的变量，在这个假定下仍然可以估计到很接近真实值的结果。

2. 噪声估计算法

空间谱估计是一种谱估计方法，其研究内容是通过给定的接收数据矩阵，得到信号的能量等参数在空间中的分布情况，所以称之为谱。

空间谱估计方法一般可以分为三类。

第一类为波束扫描类方法，也就是拿波束形成器对各个方向进行空域滤波，然后再计算各个方向分离出信号的功率值，从而得到功率-角度的谱图。

第二类是子空间类算法，利用与噪声子空间正交或拟合信号子空间的形式，得到各方向导向矢量与子空间的正交或相似程度随角度变化的谱图。

第三类是稀疏类方法，利用信号方向在整个空域内稀疏的特性，最小化各目标参数的同时求出最稀疏的解，从而估计出几个信号的方向和功率值。

3. 噪声的标准偏差计算公式

所谓量化就是把采集到的数值送到量化器（A/D转换器）编码成数字，每个数字代表一次采样所获得的声音信号的瞬间值。量化时，把整个幅度划分为几个量化级（量化数据位数），把落入同一级的样本值归为一类，并给定一个量化值。量化级数越多，量化误差就越小，声音质量就越好。

目前常用量化数据位来表示量化级，例如数据位为8位，则表示28个量化级，最高量化级有216个（=65536个）等级。量化过程存在量化误差，反映到接收端，这种误差作为噪声再生，称为量化噪声。增加量化位数能够把噪声降低到无法察觉的程度，但随着信号幅度的降低，量化噪声与信号之间的相关性变得更加明显。

一种方法是将量化级差分得细一些,这样可以减少量化误差,从而减少量化噪声;

另一种是采用不均匀量化分组,也就是说将小信号的量化的量化级差分得细一些,将大信号的量化级差分得粗一些,这样可以使在保持原来的量化级数时将信噪比做得都高于

4. 噪声排放值计算

噪声排放值：

1.疗养区、高级别墅区、高级宾馆区，昼间50分贝、夜间40分贝;

2.以居住、文教机关 为主的区域，昼间55分贝、夜间45分贝;

3.居住、商业、工业混杂区，昼间60分贝、夜间50分贝;

4.工业区，昼间65分贝、夜间55分贝;

5.城市中的道路交通干线道路、内河航道、铁 路主、次干线两侧区域，昼间70分贝、夜间55分贝，(夜间指22点到次日晨6点)。

5. 噪声的计算公式

正常用声带发声64~1300也就是说这是不用任何共鸣，人的极限声。

而维塔斯的最高音是《奉献》这首歌中的2分44秒部分，大概有1600多赫兹，但他却是坐着唱的，他的最高音也许还会更高。楼上说3000至4000赫兹是不科学的。还有海豚的声音是2000至10万赫兹，你自己看看就知道，维塔斯算不上海豚音。世界最高音貌似有5000多赫兹，具体是谁，还请见谅，我也不知道，不过你可以到处查查。有一个简称AL的音也很高，据说能够超过钢琴最高音。

6. 噪声值怎么算

由于放大器本身就有噪声，输出端的信噪比和输入端信噪比是不一样的，为此，使用噪声系数来衡量放大器本身的噪声水平 公式表示为：噪声系数NF=输入端信噪比/输出端信噪比，单位常用“dB”。

该系数并不是越大越好，它的值越大，说明在传输过程中掺入的噪声也就越大，反应了器件或者信道特性的不理想。

在放大器的噪声系数比较低（例如NF

7. 噪声平均值计算公式

电梯的噪声分为机房噪声、运行中的轿厢噪声以及开关门过程的噪声。 1、国家规定机房噪声平均值小于等于80分贝； 2、运行中轿厢内噪声平均值小于等于55分贝； 3、开关门过程噪声平均值小于等于65分贝。 4、环保方面的标准，主要包括《声环境质量标准》等。这三类标准对于电梯运行分贝的限值也有不同的规定：建筑设计标准规定白天不得高于50分贝、晚上不得高于40分贝；环保标准则规定白天不得高于40分贝、晚上不得高于30分贝。

法律依据：《环境噪音污染防治法》 第四十七条

在已竣工交付使用的住宅楼进行室内装修活动，应当限制作业时间，并采取其他有效措施，以减轻、避免对周围居民造成环境噪声污染。

8. 噪声测量公式

计算公式：c=ρ*C

c：声速

C：坚韧性(coefficient of stiffness)

ρ：密度

声音的传播速度随物质的坚韧性的增大而增加，物质的密度减小而减少。如：声音在冰的传播速度比声音在水的传播速度快。冰的坚韧性比水的坚韧性强，但是水的密度大于冰。这减少了声音在水与冰的传播速度的差距。

9. 估计噪声参数

两者差不多

但是举个例子如果是冰箱工作噪音值DB(A)，那么肯定是37分贝的冰箱优于40分贝的。

可以注意一下噪音值只有37分贝的冰箱会被厂家作为卖点，有显著页面进行宣传，而40分贝的话只会在参数表一带而过。37分贝已经是各冰箱厂家产品中噪音值控制的很低的产品。按照国家规定小区内的噪声标准是，白天50分贝以下，夜间40分贝以下。

对大部分37还是40分贝对日常生活没有影响，对失眠人群来说尽量选择低分贝冰箱！

37和40太大的区别没有，就是40会比37声音大一点点！

分贝是量度两个相同单位之数量比例的计量单位，主要用于度量声音强度。

10. 噪声预测值计算公式是什么

我国近 2 0年来铁路边界噪声变化历程 ,由 2 0世纪 80年代的Leq(昼 ,夜间 ) =70～ 77dB(A)到 90年代的Leq(昼 ,夜间 ) =65～ 71dB(A)。

同时预测未来 5年内随着铁路主要干线全面提速及列车流量加大 ,铁路边界噪声水平将提高 1～ 2dB(A)。在分析了国内外有关铁路噪声控制措施及效果后 ,笔者认为设置铁路声屏障 ,是控制高速铁路环境噪声影响的有效措施 ,而控制铁路鸣笛噪声则是降低既有铁路环境噪声影响的有效措施 ,有效采取上述措施后 ,我国未来几年内的铁路边界噪声可降低到标准限值Leq(昼 ,夜间 ) =70dB(A)以下。

11. 噪音值计算

简单理解，比特率指的是每秒能够传送数据的多少，以Bit来计算，单位为KPS，比特率越高，每秒传送的数据量越大，音质越好，采样率指的是每秒采集声波样本的多少，采样率越高，单位时间所采集的声波样本越多，信息保存得越完整，尽可能高保真还原声音，这是音质的性能指标，还有一个性能指标，就是信噪比，信噪比指的是原本声音与噪声的比值，信噪比越高，音质越好，CD机信噪比可以达到90db.希望能帮到你，全手打，复制答案回答别人的问题可耻。