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常用META分析文献质量评估量表.zip

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简介：
本资料包包含多种常用的META分析文献质量评价量表，适用于不同研究领域和类型的研究项目。 当前比较受欢迎的meta分析中，研究设计的文献质量评价是一个重要的步骤，可以作为敏感性分析的基础。现上传的是不同研究设计的文献质量评价方法，这些方法是我从相关平台获取的资源。如果存在侵权情况，请告知删除。

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  • 常用META分析文献质量评估量表.zip
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    本资料包包含多种常用的META分析文献质量评价量表，适用于不同研究领域和类型的研究项目。 当前比较受欢迎的meta分析中，研究设计的文献质量评价是一个重要的步骤，可以作为敏感性分析的基础。现上传的是不同研究设计的文献质量评价方法，这些方法是我从相关平台获取的资源。如果存在侵权情况，请告知删除。
     
  • 纽卡斯尔-渥太华量表(NOS)文献质量评估量表(中文版).docx
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    本文档提供了纽卡斯尔-渥太华量表（NOS）的中文版本，用于系统性评价和综述中非随机对照研究的质量评估。 Newcastle-Ottawa Scale (NOS)文献质量评价量表的中文版文档提供了一个详细的指南，用于评估观察性研究的质量。该量表涵盖了选择标准、可比性和结果三个主要方面，并为每个部分提供了具体的评分准则，以便研究人员能够系统地评价相关文献的质量和可靠性。
     
  • 地表水质量评估系统
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    地表水质量评估系统是一款集成化平台，旨在通过实时监测和数据分析，为用户提供准确的地表水质状况报告。该系统支持多种参数检测，助力环保部门及时发现并解决水质问题，保护水资源安全与生态平衡。 可以在Excel中评价地表水的水质类别，模板设计参照监测总站上报的标准模板。
     
  • 图像质量评估代码.zip
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    本资源包提供一系列用于自动评价图像清晰度与美观度的源代码和脚本。适用于研究及开发中客观测量图像质量的需求。 文件夹内容组织得很清晰且完整。其中包含IQA, FSIM, FSIMC, SSIM, VIF, MS-SSIM, IW-SSIM, PSNR, NQM, SR_SIM, MAD, GSM和RFSIM的代码。
     
  • 信效度分析的量表评估.docx
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    本文档探讨了如何通过信度和效度分析来评价量表的质量，旨在为研究者提供一套评估工具有效性的方法。 该资源为量表信效度的整合资料，主要包括信度分析、因子分析及项目分析等常见的统计分析方法，并提供了操作步骤。
     
  • 质量控制人员绩效评估表
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    《质量控制人员绩效评估表》旨在为企业的质量管理团队提供一个全面、系统的评价工具。此表格涵盖了从产品质量监控到流程优化等多个方面的考核指标，帮助管理层准确地识别和培养高质量的QC专业人才。 关于测试人员的绩效考核表采用xls格式，其中包括文档产出率、用例产出率、功能覆盖率、文档质量、用例有效率、测试速度、进度偏离度以及缺陷发现率等指标。
     
  • 基于GRBAS量表的多维度声学分析在语音质量评估中的应用
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    本研究探讨了运用GRBAS量表结合多维度声学分析方法，在语音质量评估中发挥的作用及其效果，为临床诊断和治疗提供科学依据。 尽管语音质量的感知评估被认为是检查正常与病理性语音的标准方法，但不同听众之间的差异性仍然很高。这种变异性源于多种因素，例如个人主观偏见、经验以及评分表的选择等。目前，自动客观评估为诊断病理性声音提供了非常有用的工具。声学分析可以作为确定烦躁症严重程度的补充手段。 本研究旨在通过使用基于GRBAS量表（包含粗糙度、呼吸音、紧张度、振幅异常和声音强度异常五个维度）的多维声学测量，开发一种语音质量评估系统。该方法利用了包括梅尔频率倒谱系数(MFCCs)在内的65个不同特征来描述语音信号，并通过三种不同的特征提取技术减少冗余信息。 分类结果是使用径向基函数(RBF)核支持向量机(SVM)进行多类别的，结果显示与GRBAS严重性等级有中等程度的相关性。最高准确率约为70%。这表明这种基于声学的分析方法可以作为评估语音障碍存在和严重性的合适工具。 ### 基于GRBAS量表的多维声学分析用于语音质量评估 #### 概述 在语音科学领域，对语音质量进行客观、准确地评估至关重要，尤其是在区分健康与病理性声音时。传统方法主要依赖专业人员主观判断，尽管这种方法被广泛认为是“黄金标准”，但由于个体差异和主观性的影响，结果可能具有不确定性。 #### 研究背景及目标 为了解决上述问题，本研究提出了一种基于GRBAS量表的多维声学分析方法。该方法旨在开发一种辅助评估语音质量的自动化系统，并通过客观数据弥补传统感知评估中的不足。 #### 方法 采用多种声学参数作为特征来构建评估模型，包括但不限于： - **梅尔频率倒谱系数（MFCCs）**：用于捕捉语音信号的时间和频谱特性。 - **声门噪声激励比（GNE）** 和 **声带褶皱激励比（VFER）**：分别用来衡量呼吸音异常及振动模式。 除了上述特征外，还收集了共计65个维度的测量值作为特征集的一部分。为了进一步提高评估系统的准确性，研究团队应用了三种不同的特征提取技术以减少冗余信息。具体来说，这些技术可能包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）或其他形式的数据降维方法。 #### 分类与评估 本研究采用径向基函数(RBF)核支持向量机(SVM)进行多类别分类，将收集到的特征转换为对语音质量的评估结果。通过这种方式建立了能够根据GRBAS量表自动评估语音障碍程度的系统。 #### 结果与讨论 实验结果显示该系统的识别准确率达到了约70%，并且与GRBAS量表严重性等级存在中等的相关性，表明多维声学分析方法可以有效辅助医生和其他专业人士更精准地评估患者的语音质量，并据此制定更为有效的治疗方案。 #### 结论 本研究提出的基于GRBAS量表的多维度声学分析提供了新的视角。通过结合多种特征和先进的机器学习技术，不仅提高了评估的客观性和准确性也为临床实践中语音障碍诊断提供了有力支持。未来的研究可以进一步探索更多类型的特征及算法以提高系统的性能。
     
  • PESQ语音质量评估
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    PESQ（Perceptual Evaluation of Speech Quality）是一种国际标准算法，用于客观测量和评价电话及互联网语音通话的质量，模拟人类听觉系统对语音清晰度与自然度的感知。 **PESQ语音测评** PESQ（Perceptual Evaluation of Speech Quality）是一种广泛用于评估语音通信质量的标准化测量方法。它由国际电信联盟（ITU-T）制定，遵循建议P.862标准，旨在模拟人类听觉系统对语音质量的感知能力。通过比较原始未处理信号与经过某种形式处理后的信号（如压缩、噪声抑制或传输失真），PESQ可以量化这些变化在主观上的影响。 MATLAB中实现PESQ测评通常包括以下步骤： 1. **数据预处理**：确保输入语音信号的采样率符合标准，通常是8kHz或16kHz，并进行必要的噪声去除和增益调整。 2. **分帧与窗口化**：将语音信号分割成固定长度的片段（如20毫秒），并应用汉明窗等技术以减少相邻帧之间的干扰。 3. **短时傅立叶变换(STFT)**：此步骤将时间域中的信号转换为频率域表示，以便进行进一步分析。 4. **计算失真度**：PESQ通过比较参考和处理后信号的频谱特性来衡量它们间的差异。这包括多个指标如频谱差别、相位变化等。 5. **逆STFT与重采样**：将上述步骤的结果应用于频率域中的信号，再转换回时间域，并可能需要重新调整到原始采样率。 6. **计算PESQ分数**：根据ITU-T P.862标准，从这些失真度测量中得出一个介于1至5之间的评分。此范围内的最高分（即5）代表无任何质量损失；最低分为1，则表示严重降质。 7. **报告与分析**：输出PESQ分数，并进行深入解析以评估不同处理方法对语音品质的影响程度。 在MATLAB环境中，可以使用现有的库或编写自定义代码来实现上述流程。该工具帮助研究者和工程师快速评价各种算法的效果并优化通信系统的性能表现。 除了PESQ之外，还有其他评估手段如POLQA（Perceptual Objective Listening Quality Assessment）、VQM以及MOS等可供选择。例如，POLQA作为下一代标准，在高清语音及宽带通讯方面具有更强的适应性；而MOS则通过实际听众测试给出主观评分值。 综上所述，PESQ作为一种重要的客观评估工具，对于提升语音编码、传输与增强技术的质量有着显著意义。通过深入理解和应用“PESQ语音测评”，我们能够进一步改善通话体验和用户满意度。
     
  • 用于图像质量评估的常见数据库——QACS
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    QACS数据库是一个专为图像质量和算法比较设计的数据集，包含多种类型和条件下的图像样本，广泛应用于计算机视觉研究领域。 图像质量评价常用数据库包括QACS。
     
  • 运动模糊图像质量的分析与评估
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    本研究探讨了运动模糊对图像质量的影响，并提出了一种有效的评估方法，旨在为改善图像清晰度提供理论依据和技术支持。 本段落提出了一种新的图像质量评价标准，该方法通过分析图像的运动模糊参数来估计因运动造成的图像信息损失，并据此评估图像的质量。实验结果显示，这种方法能够客观地反映运动模糊与图像质量之间的关系，在有参考条件下的图像质量评价中表现良好。此外，此方法还能根据活动度和灰度梯度客观描述出细节部分的特点。通过将图像分块并从八个方向进行分析，该标准可以对无参考条件下直线运动模糊的图像做出准确的质量评估。