测量噪声的时候，看一下Lmax这个数，当这个数超过标准15分贝的时候无论Leq是多少，这个点位均算作是-超标。
你说的那个夜间排放限值55dB（A）是一个三类区的标准。如果你检测的时候Leq55dB（A）以下，而Lmax在70dB（A）以上，那么这个点位噪声排放应该是视为超标的。至于你说的为什么不直接定位70，那个很简单，突发噪声与平均噪声，是两个概念！这也就是要求控制住突发噪声。
【答案】：B 建筑施工过程中场界环境噪声不得超过《建筑施工场界环境噪声排放标准》 GB 12523-2011 规定的排放限值（表 2Z105042-2 ）。
夜间的划分另有规定的，应按其规定执行。建筑施工场界环境噪声排放限值单位：dB（A）昼间：70夜间：55 夜间噪声最大声级超过限值的幅度不得高于15dB（A）。当场界距噪声敏感建筑物较近，其室外不满足测量条件时，可在噪声敏感建筑物室内测量，并将表1中相应的限值减10dB（A）作为评价依据。
【答案】：B 各类声环境功能区夜间突发噪声，其最大声级超过环境噪声限值的幅度不得高于15dB（A）。
避免对人们的正常生活造成伤害，制定了《中华人民共和国环境噪声污染防治法》，该法案规定，建筑施工过程中场界环境噪声昼间不得超70dB（A）；夜间不得超55dB（A）。在夜间噪声最大声级超过限值的幅度不得高于15dB（A）。“昼间”是指6：00至22：00之间的时段；“夜间”是指22：00至次日6：00之间的时段。
1、数据挖掘中的噪声是什么意思？ 我来答 分享 微信扫一扫 新浪微博 QQ空间 举报 浏览15 次 可选中1个或多个下面的关键词，搜索相关资料。也可直接点“搜索资料”搜索整个问题。
2、数据噪声：现实生活中的数据往往会包含大量的噪声或异常值，这些噪声会干扰模式的发现，使得模式很难准确描述现实中的规律。 数据维度：数据维度指的是数据集中所包含的属性或特征的数量。当数据维度较高时，会出现“维度灾难”问题，使得数据挖掘的难度增加。
3、**噪声定律**：噪声是数据中不可避免的一部分。由于噪声的存在，可能会干扰我们对数据的理解和分析。因此，我们需要使用各种方法来去除噪声，以便更好地挖掘数据中的有用信息。 **可解释性定律**：数据挖掘的结果需要具有可解释性。如果结果无法解释或解释错误，那么这个结果就失去了意义。
4、噪声：被测量的变量的随机误差或方差；离群点：数据集中包含一些数据对象，它们与数据的一般行为或模型不一致；虽然大部分数据挖掘方法都将离群点视为噪声或异常而丢弃。然而，在一些应用（例如：欺诈检测），会针对离群点做离群点分析或异常挖掘。而且有些点在局部是属于离群点，但从全局看是正常的。
硬件故障、编程错误。根据查询相关公开信息显示，噪声数据是指数据中存在着错误或异常（偏离期望值）的数据，是无意义的数据，当数据采集工具出现故障或者编程出现错误时，噪声数据就会产生。
引起噪声数据存在的原因主要有四个方面：设备或环境干扰、人为错误、数据传输错误以及数据本身的复杂性。首先，设备或环境干扰是噪声数据产生的常见原因。在数据采集过程中，设备可能受到外部因素的影响，如电磁干扰、温度变化或机械振动等。这些因素可能导致传感器读数偏离真实值，从而产生噪声数据。
由于休息不足，疲劳不能消除，正常生理功能会受到一定的影响；70分贝以上会干扰谈话，造成心烦意乱，精神不集中，影响工作效率，甚至发生事故；长期工作或生活在90分贝以上的噪声环境，会严重影响听力和导致其他疾病的发生。
公式表明，第一级器件的选择对于整个链路的NF有比较大的影响，这也是为什么在接收机链路中第一级采用LNA的原因。 噪声系数对系统有哪些影响？ 绝大多数情况下，器件或系统产生的噪声都是有害的，当然也有例外，比如噪声源就是专门产生宽带噪声的设备，用于NF测试，或者验证系统的抗噪声性能。
如果只是嗡嗡的声音。多数是风扇发出的声音，由于风扇使用过久，内部干燥等，自然会有一些小小的嗡嗡噪音，这些属于属于正常现象。如果需要解决该故障可以将CPU风扇拆下来，全面清理下灰尘，并且上点风扇润滑油立刻就可以看到效果。
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1、分箱，聚类。分箱：将待处理的数据按照一定的规则放进一些箱子中，考察每一个箱子中的数据，采用某种方法分别对各个箱子中的数据进行处理。聚类：将物理的或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类。
2、⑶按中值平滑 取箱子的中值，用来替代箱子中的所有数据。2）聚类：将物理的或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类。找出并清除那些落在簇之外的值（孤立点），这些孤立点被视为噪声。
3、回归法有两种，一种是单线性回归，一种是多线性回归。单线性回归就是找出两个属性的最佳直线，能够从一个属性预测另一个属性。多线性回归就是找到很多个属性，从而将数据拟合到一个多维面，这样就能够消除噪声。
4、Kalman滤波器：这是一种线性动态系统状态估计方法，它也适用于去噪。Kalman滤波器特别适合于处理带有随机噪声的数据。小波去噪（Wavelet Denoising）：小波分析可以提供信号的时间和频率信息，这使得它成为一种有效的去噪技术。小波去噪通过将信号分解为小波系数，然后去除噪声的小波系数，最后重构信号。
5、平滑有噪声数据的方法包括：移动平均法、指数平滑法和中值滤波法。 移动平均法：移动平均法是一种常用的平滑数据技术，尤其适用于包含随机噪声的数据集。在这种方法中，我们取一个数据点的特定数量邻居的平均值，以替代该点的原始值。
6、平滑噪声数据的方法主要有三种：移动平均法、指数平滑法和低通滤波法。移动平均法是一种常用的平滑数据方法。在这种方法中，对某一数据点取其邻近数据点的平均值来替代原数据点。例如，对于时间序列数据，可以用某一时间点前后几个时间点的平均值来替代该时间点的数据。