小波去噪阈值算法毕业论文

图像降噪的主要目的是在能够有效地降低图像噪声的同时尽可能地保证图像细节信息不受损失，。图像去噪有根据图像的特点、噪声统计特性和频率分布规律有多种方法，但它们的基本原理都是利用图像的噪声和信号在频域的分布不同，即图像信号主要集中在低频部分而噪声信号主要分布在高频部分，采取不同的去噪方法。传统的去噪方法，在去除噪声的同时也会损害到信号信息，模糊了图像。小波变换主要是利用其特有的多分辨率性、去相关性和选基灵活性特点，使得它在图像去噪方面大有可为，清晰了图像。经过小波变换后，在不同的分辨率下呈现出不同规律，设定阈值门限，调整小波系数，就可以达到小波去噪的目的。小波变换去噪的基本思路可以概括为：利用小波变换把含噪信号分解到多尺度中，小波变换多采用二进型，然后在每一尺度下把属于噪声的小波系数去除，保留并增强属于信号的小波系数，最后重构出小波消噪后的信号。其中关键是用什么准则来去除属于噪声的小波系数，增强属于信号的部分。

导言损坏的图像往往是在其噪声采集和传输。例如在图像采集，其性能的影像传感器是受多种因素，如环境条件和质量检测的内容本身。例如，在获取图像的CCD相机，轻水平和传感器温度是主要影响因素的数量所产生的噪声的形象。图像传输过程中还损坏，由于干扰的频道用于传输。图像降噪技术，必须消除这种添加剂随机噪声，同时保留尽可能多的重要信号的功能。的主要目标，这些类型的随机噪声去除抑制噪声，同时保持原始图像的细节。统计过滤器一样平均滤波器[ 1 ] [ 2 ] ， Wiener滤波器[ 3 ]可用于消除这种噪音，但基于小波变换的去噪方法更好的结果证明不是这些过滤器。一般来说，图像去噪规定之间的妥协，减少噪音和保护重要的图像细节。为了实现良好的性能在这方面，去噪算法，以适应图像的不连续性。小波代表性，自然有利于建设这种空间自适应算法。它压缩在一个重要信息信号转换成相对较少，大量系数，代表图像细节在不同的决议尺度。在最近几年出现了相当数量的研究小波阈值和阈值选取的信号和图像去噪[ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] ，因为小波提供了一个适当的基础分离噪音信号从图像信号。许多小波阈值技术一样VisuShrink [ 10 ] ， BayesShrink [ 11 ]已经证明，效益较好的图像去噪。在这里，我们描述一个有效的阈值去噪技术通过分析统计参数的小波系数。本文安排如下：简要回顾了离散小波变换（ DWT域）和小波滤波器银行第二节。小波阈值技术是基于解释第三节。在第四部分提出了新的阈值技术的解释。的步骤在此范围内工作的解释第五节第六节的实验结果这个拟议的工作和其他去噪技术是当前和比较。最后总结发言中给出了第七节。

小波有两个显著特点：一是在时域中都具有紧支集或近似紧支集；二是正负交替的波动性。小波分析是将信号分解成一系列小波函数的叠加，而这些小波函数都是由一个母小波通过平移和尺度伸缩得来的。小波分析理论的一个重要特色是可以进行多分辨率分析。信号可通过多层分解为反映高频信息的细节部分和反映低频信息的概貌部分，通过这种多分辨率分解，信号和噪声通常会有不同的表现，从而达到信嗓分离的目的。金融时间序列去噪处理采用更广泛的方法：非线性阈值处理方法。非线性阈值处理方法又称小波收缩法，该方法的基本原理是基于小波变换的集中能力。即通过小波变换后有用信号的能量集中于少数小波系数上，而白噪声在小波变换域上仍然分散在大量小波系数之上。因而相对来说，有用信号的小波系数值必然大于那些能量分散且幅值较小的噪声的小波系数值。因此，从谱的幅度上(不是谱的位置)看，有用信号和噪声可以实现分离。该方法可分为以下3个步骤：(1)选择合适的正交小波基和分解层数J，对含噪信号进行小波变换分解到J层。(2)对分解得到的小波系数进行闭值处理，可以使用两种处理方法：硬阈值和软阈值法。硬阈值法保留较大的小波系数并将较小的小波系数置零，即：(3)软阈值法将较小的小波系数置零，而对较大的小波系数向零进行收缩，即：学者证明了用软阈值法能使估计信号实现最大均方误差最小化，即去噪后的估计信号是原始信号的近似最优估计。该方法具有广泛的适用性，是应用最为广泛的一种小波去噪方法，其计算速度也很快。

小波变换去噪大学本科毕业论文

补全了吗？？

帅哥你好我也在找这个程序的全部您解决了吗或者用了什么办法能告诉我吗急急急急要交论文了！

题目基于小波变换的图像去噪方法研究学生姓名陈菲菲学号 1113024020 所在学院物理与电信工程学院专业班级通信工程专业1 101 班指导教师陈莉完成地点物理与电信工程学院实验中心 201 5年5月 20日 I 毕业论文﹙设计﹚任务书院(系) 物理与电信工程学院专业班级通信 1 101 班学生姓名陈菲菲一、毕业论文﹙设计﹚题目基于小波变换的图像去噪方法研究二、毕业论文﹙设计﹚工作自 201 5年3月1日起至 201 5年6月20 日止三、毕业论文﹙设计﹚进行地点: 物理与电信工程学院实验室四、毕业论文﹙设计﹚的内容 1、图像处理中,输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像。常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。一般图像的能量主要集中在低频区域中,只有图像的细节部的能量才处于高频区域中。因为在图像的数字化和传输中常有噪声出现,而这部分干扰信息主要集中在高频区域内,所以消去噪声的一般方法是衰减高频分量或称低通滤波,但与之同时好的噪方法应该是既能消去噪声对图像的影响又不使图像细节变模糊。为了改善图像质量,从图像提取有效信息,必须对图像进行去噪预处理。设计任务: (1 )整理文献,研究现有基于小波变换的图像去噪算法,尝试对现有算法做出改进; (2 )在 MATLAB 下仿真验证基于小波变换的图像去噪算法。 2 、要求以论文形式提交设计成果,应掌握撰写毕业论文的方法, 应突出“目标,原理,方法,结论”的要素,对所研究内容作出详细有条理的阐述。进度安排: 1-3 周:查找资料,文献。 4-7 周:研究现有图像去噪技术,对基于小波变换的图像去噪算法作详细研究整理。 8-11 周: 研究基于小波的图像去噪算法,在 MATLAB 下对算法效果真验证。 12-14 周:分析试验结果,对比各种算法的优点和缺点,尝试改进算法。 15-17 周:撰写毕业论文,完成毕业答辩。指导教师陈莉系(教研室) 系( 教研室) 主任签名批准日期接受论文( 设计) 任务开始执行日期学生签名 II 基于小波变换的图像去噪方法研究陈菲菲( 陕西理工学院物理与电信工程学院通信 1 101 班,陕西汉中 72300 0) 指导教师: 陈莉[摘要] 图像去噪是信号处理中的一个经典问题, 随着小波理论的不断完善,它以自身良好的时频特性在图像去噪领域受到越来越多的关注。基于小波变换的去噪方法有很多

语音去噪算法研究论文

安装隔音板，隔音材料，隔音棉都能隔音。

图像在采集和传输中会不可避免的受到噪声的污染，影响人们对图像的理解和分析处理。图像去噪的目的就是滤除噪声，减少噪声的影响，使图像信息更加真实的呈现。本文简单介绍了图像噪声的分类及常用的图像的去噪方法，对传统的中值滤波方法进行了分析，并针对传统的中值滤波方法存在的不足,提出自适应中值滤波方法，并在MATLAB软件上进行了编程和仿真。结果表明自适应中值滤波方法对噪声密度较大的图像比传统中值滤波有更好的滤波效果。本文第一章对数字图像处理常用方法，图像噪声的分类和主要去噪方法等基础知识做了介绍，并对MATLAB软件发展主要组成和功能进行了概括，同时对用于图像处理的MATLAB主要函数进行了介绍。第二章对图像的中值滤波方法的原理和算法进行介绍，并分析其不足，提出自适应中值滤波器的设计。第三章对自适应中值滤波器的原理和设计算法做了分析，并在MATLAB软件上进行了编程和仿真，对处理结果进行比对、归纳。最后，对本论文做了总结。

与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来梦寐以求的事情。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。任务分类和应用根据识别的对象不同，语音识别任务大体可分为3类，即孤立词识别（isolated word recognition)，关键词识别（或称关键词检出，keyword spotting)和连续语音识别。其中，孤立词识别的任务是识别事先已知的孤立的词，如“开机”、“关机”等；连续语音识别的任务则是识别任意的连续语音，如一个句子或一段话；连续语音流中的关键词检测针对的是连续语音，但它并不识别全部文字，而只是检测已知的若干关键词在何处出现，如在一段话中检测“计算机”、“世界”这两个词。根据针对的发音人，可以把语音识别技术分为特定人语音识别和非特定人语音识别，前者只能识别一个或几个人的语音，而后者则可以被任何人使用。显然，非特定人语音识别系统更符合实际需要，但它要比针对特定人的识别困难得多。另外，根据语音设备和通道，可以分为桌面（PC）语音识别、电话语音识别和嵌入式设备（手机、PDA等）语音识别。不同的采集通道会使人的发音的声学特性发生变形，因此需要构造各自的识别系统。语音识别的应用领域非常广泛，常见的应用系统有：语音输入系统，相对于键盘输入方法，它更符合人的日常习惯，也更自然、更高效；语音控制系统，即用语音来控制设备的运行，相对于手动控制来说更加快捷、方便，可以用在诸如工业控制、语音拨号系统、智能家电、声控智能玩具等许多领域；智能对话查询系统，根据客户的语音进行操作，为用户提供自然、友好的数据库检索服务，例如家庭服务、宾馆服务、旅行社服务系统、订票系统、医疗服务、银行服务、股票查询服务等等。前端前端处理是指在特征提取之前，先对原始语音进行处理，部分消除噪声和不同说话人带来的影响，使处理后的信号更能反映语音的本质特征。最常用的前端处理有端点检测和语音增强。端点检测是指在语音信号中将语音和非语音信号时段区分开来，准确地确定出语音信号的起始点。经过端点检测后，后续处理就可以只对语音信号进行，这对提高模型的精确度和识别正确率有重要作用。语音增强的主要任务就是消除环境噪声对语音的影响。目前通用的方法是采用维纳滤波，该方法在噪声较大的情况下效果好于其它滤波器。处理声学特征声学特征的提取与选择是语音识别的一个重要环节。声学特征的提取既是一个信息大幅度压缩的过程，也是一个信号解卷过程，目的是使模式划分器能更好地划分。由于语音信号的时变特性，特征提取必须在一小段语音信号上进行，也即进行短时分析。这一段被认为是平稳的分析区间称之为帧，帧与帧之间的偏移通常取帧长的1/2或1/3。通常要对信号进行预加重以提升高频，对信号加窗以避免短时语音段边缘的影响。常用的一些声学特征* 线性预测系数LPC：线性预测分析从人的发声机理入手，通过对声道的短管级联模型的研究，认为系统的传递函数符合全极点数字滤波器的形式，从而n 时刻的信号可以用前若干时刻的信号的线性组合来估计。通过使实际语音的采样值和线性预测采样值之间达到均方差最小LMS，即可得到线性预测系数LPC。对 LPC的计算方法有自相关法（德宾Durbin法）、协方差法、格型法等等。计算上的快速有效保证了这一声学特征的广泛使用。与LPC这种预测参数模型类似的声学特征还有线谱对LSP、反射系数等等。* 倒谱系数CEP：利用同态处理方法，对语音信号求离散傅立叶变换DFT后取对数，再求反变换iDFT就可得到倒谱系数。对LPC倒谱（LPCCEP），在获得滤波器的线性预测系数后，可以用一个递推公式计算得出。实验表明，使用倒谱可以提高特征参数的稳定性。* Mel倒谱系数MFCC和感知线性预测PLP：不同于LPC等通过对人的发声机理的研究而得到的声学特征，Mel倒谱系数MFCC和感知线性预测 PLP是受人的听觉系统研究成果推动而导出的声学特征。对人的听觉机理的研究发现，当两个频率相近的音调同时发出时，人只能听到一个音调。临界带宽指的就是这样一种令人的主观感觉发生突变的带宽边界，当两个音调的频率差小于临界带宽时，人就会把两个音调听成一个，这称之为屏蔽效应。Mel刻度是对这一临界带宽的度量方法之一。MFCC的计算首先用FFT将时域信号转化成频域，之后对其对数能量谱用依照Mel刻度分布的三角滤波器组进行卷积，最后对各个滤波器的输出构成的向量进行离散余弦变换DCT，取前N个系数。PLP仍用德宾法去计算LPC参数，但在计算自相关参数时用的也是对听觉激励的对数能量谱进行DCT的方法。声学模型语音识别系统的模型通常由声学模型和语言模型两部分组成，分别对应于语音到音节概率的计算和音节到字概率的计算。本节和下一节分别介绍声学模型和语言模型方面的技术。HMM声学建模：马尔可夫模型的概念是一个离散时域有限状态自动机，隐马尔可夫模型HMM是指这一马尔可夫模型的内部状态外界不可见，外界只能看到各个时刻的输出值。对语音识别系统，输出值通常就是从各个帧计算而得的声学特征。用HMM刻画语音信号需作出两个假设，一是内部状态的转移只与上一状态有关，另一是输出值只与当前状态（或当前的状态转移）有关，这两个假设大大降低了模型的复杂度。HMM的打分、解码和训练相应的算法是前向算法、Viterbi算法和前向后向算法。语音识别中使用HMM通常是用从左向右单向、带自环、带跨越的拓扑结构来对识别基元建模，一个音素就是一个三至五状态的HMM，一个词就是构成词的多个音素的HMM串行起来构成的HMM，而连续语音识别的整个模型就是词和静音组合起来的HMM。上下文相关建模：协同发音，指的是一个音受前后相邻音的影响而发生变化，从发声机理上看就是人的发声器官在一个音转向另一个音时其特性只能渐变，从而使得后一个音的频谱与其他条件下的频谱产生差异。上下文相关建模方法在建模时考虑了这一影响，从而使模型能更准确地描述语音，只考虑前一音的影响的称为Bi- Phone，考虑前一音和后一音的影响的称为Tri-Phone。英语的上下文相关建模通常以音素为基元，由于有些音素对其后音素的影响是相似的，因而可以通过音素解码状态的聚类进行模型参数的共享。聚类的结果称为senone。决策树用来实现高效的triphone对senone的对应，通过回答一系列前后音所属类别（元/辅音、清/浊音等等）的问题，最终确定其HMM状态应使用哪个senone。分类回归树CART模型用以进行词到音素的发音标注。语言模型语言模型主要分为规则模型和统计模型两种。统计语言模型是用概率统计的方法来揭示语言单位内在的统计规律，其中N-Gram简单有效，被广泛使用。N-Gram：该模型基于这样一种假设，第n个词的出现只与前面N-1个词相关，而与其它任何词都不相关，整句的概率就是各个词出现概率的乘积。这些概率可以通过直接从语料中统计N个词同时出现的次数得到。常用的是二元的Bi-Gram和三元的Tri-Gram。语言模型的性能通常用交叉熵和复杂度（Perplexity）来衡量。交叉熵的意义是用该模型对文本识别的难度，或者从压缩的角度来看，每个词平均要用几个位来编码。复杂度的意义是用该模型表示这一文本平均的分支数，其倒数可视为每个词的平均概率。平滑是指对没观察到的N元组合赋予一个概率值，以保证词序列总能通过语言模型得到一个概率值。通常使用的平滑技术有图灵估计、删除插值平滑、Katz平滑和Kneser-Ney平滑。搜索连续语音识别中的搜索，就是寻找一个词模型序列以描述输入语音信号，从而得到词解码序列。搜索所依据的是对公式中的声学模型打分和语言模型打分。在实际使用中，往往要依据经验给语言模型加上一个高权重，并设置一个长词惩罚分数。Viterbi：基于动态规划的Viterbi算法在每个时间点上的各个状态，计算解码状态序列对观察序列的后验概率，保留概率最大的路径，并在每个节点记录下相应的状态信息以便最后反向获取词解码序列。Viterbi算法在不丧失最优解的条件下，同时解决了连续语音识别中HMM模型状态序列与声学观察序列的非线性时间对准、词边界检测和词的识别，从而使这一算法成为语音识别搜索的基本策略。由于语音识别对当前时间点之后的情况无法预测，基于目标函数的启发式剪枝难以应用。由于Viterbi算法的时齐特性，同一时刻的各条路径对应于同样的观察序列，因而具有可比性，束Beam搜索在每一时刻只保留概率最大的前若干条路径，大幅度的剪枝提高了搜索的效率。这一时齐Viterbi- Beam算法是当前语音识别搜索中最有效的算法。 N-best搜索和多遍搜索：为在搜索中利用各种知识源，通常要进行多遍搜索，第一遍使用代价低的知识源，产生一个候选列表或词候选网格，在此基础上进行使用代价高的知识源的第二遍搜索得到最佳路径。此前介绍的知识源有声学模型、语言模型和音标词典，这些可以用于第一遍搜索。为实现更高级的语音识别或口语理解，往往要利用一些代价更高的知识源，如4阶或5阶的N-Gram、4阶或更高的上下文相关模型、词间相关模型、分段模型或语法分析，进行重新打分。最新的实时大词表连续语音识别系统许多都使用这种多遍搜索策略。N-best搜索产生一个候选列表，在每个节点要保留N条最好的路径，会使计算复杂度增加到N倍。简化的做法是只保留每个节点的若干词候选，但可能丢失次优候选。一个折衷办法是只考虑两个词长的路径，保留k条。词候选网格以一种更紧凑的方式给出多候选，对N-best搜索算法作相应改动后可以得到生成候选网格的算法。前向后向搜索算法是一个应用多遍搜索的例子。当应用简单知识源进行了前向的Viterbi搜索后，搜索过程中得到的前向概率恰恰可以用在后向搜索的目标函数的计算中，因而可以使用启发式的A算法进行后向搜索，经济地搜索出N条候选。系统实现语音识别系统选择识别基元的要求是，有准确的定义，能得到足够数据进行训练，具有一般性。英语通常采用上下文相关的音素建模，汉语的协同发音不如英语严重，可以采用音节建模。系统所需的训练数据大小与模型复杂度有关。模型设计得过于复杂以至于超出了所提供的训练数据的能力，会使得性能急剧下降。听写机：大词汇量、非特定人、连续语音识别系统通常称为听写机。其架构就是建立在前述声学模型和语言模型基础上的HMM拓扑结构。训练时对每个基元用前向后向算法获得模型参数，识别时，将基元串接成词，词间加上静音模型并引入语言模型作为词间转移概率，形成循环结构，用Viterbi算法进行解码。针对汉语易于分割的特点，先进行分割再对每一段进行解码，是用以提高效率的一个简化方法。对话系统：用于实现人机口语对话的系统称为对话系统。受目前技术所限，对话系统往往是面向一个狭窄领域、词汇量有限的系统，其题材有旅游查询、订票、数据库检索等等。其前端是一个语音识别器，识别产生的N-best候选或词候选网格，由语法分析器进行分析获取语义信息，再由对话管理器确定应答信息，由语音合成器输出。由于目前的系统往往词汇量有限，也可以用提取关键词的方法来获取语义信息。自适应与强健性语音识别系统的性能受许多因素的影响，包括不同的说话人、说话方式、环境噪音、传输信道等等。提高系统鲁棒性，是要提高系统克服这些因素影响的能力，使系统在不同的应用环境、条件下性能稳定；自适应的目的，是根据不同的影响来源，自动地、有针对性地对系统进行调整，在使用中逐步提高性能。以下对影响系统性能的不同因素分别介绍解决办法。解决办法按针对语音特征的方法（以下称特征方法）和模型调整的方法（以下称模型方法）分为两类。前者需要寻找更好的、高鲁棒性的特征参数，或是在现有的特征参数基础上，加入一些特定的处理方法。后者是利用少量的自适应语料来修正或变换原有的说话人无关（SI）模型，从而使其成为说话人自适应（SA）模型。说话人自适应的特征方法有说话人规一化和说话人子空间法，模型方法有贝叶斯方法、变换法和模型合并法。语音系统中的噪声，包括环境噪声和录音过程加入的电子噪声。提高系统鲁棒性的特征方法包括语音增强和寻找对噪声干扰不敏感的特征，模型方法有并行模型组合PMC方法和在训练中人为加入噪声。信道畸变包括录音时话筒的距离、使用不同灵敏度的话筒、不同增益的前置放大和不同的滤波器设计等等。特征方法有从倒谱矢量中减去其长时平均值和RASTA滤波，模型方法有倒谱平移。微软语音识别引擎微软在office和vista中都应用了自己开发的语音识别引擎，微软语音识别引擎的使用是完全免费的，所以产生了许多基于微软语音识别引擎开发的语音识别应用软件，例如《语音游戏大师》《语音控制专家》《芝麻开门》等等软件。语音识别系统的性能指标语音识别系统的性能指标主要有四项。①词汇表范围：这是指机器能识别的单词或词组的范围，如不作任何限制，则可认为词汇表范围是无限的。②说话人限制：是仅能识别指定发话者的语音，还是对任何发话人的语音都能识别。③训练要求：使用前要不要训练，即是否让机器先“听”一下给定的语音，以及训练次数的多少。④正确识别率：平均正确识别的百分数，它与前面三个指标有关。小结以上介绍了实现语音识别系统的各个方面的技术。这些技术在实际使用中达到了较好的效果，但如何克服影响语音的各种因素还需要更深入地分析。目前听写机系统还不能完全实用化以取代键盘的输入，但识别技术的成熟同时推动了更高层次的语音理解技术的研究。由于英语与汉语有着不同的特点，针对英语提出的技术在汉语中如何使用也是一个重要的研究课题，而四声等汉语本身特有的问题也有待解决。

普通话对英语语音的迁移作用摘要：本文在论述语言迁移理论本质的基础上，分析了影响迁移的因素，对汉英两种语言对比，从音素、音位、声调/语调语言、重音和节奏等层面分析了普通话对英语学习的负迁移作用，以便更好地帮助学生克服普通话的负迁移影响，促进英语语音的学习。关键词：普通话；英语语音；语言迁移；对比研究The Transferring Effect of Mandarin on English PhoneticsLin YuhangDepartment of Foreign Languages and Literatures, Zhangzhou Teachers College 01021225Abstract: This paper is meant to help the Chinese English-learners to overcome the negative phonetic transfer and promote the study of English phonetics by dealing with language transfer theories, analyzing the factors affecting language transfer, comparing and analyzing some phonetic features of the Chinese and English languages, such as phone, phoneme, tone/intonation language, stress and words: Mandarin; English phonetics; language transfer; comparative analysis语音过关是英语学习的关键，同时也是难点。然而，外语界对语音教学问题的探讨却明显少于其他领域，这难免有些“避重就轻”之嫌。将英汉两种语音进行对比研究，对比教学，不失为一种良策，如张凤桐教授编著的《英国英语语音学和音系学》就是按照这一指导思想编写的教材。对比研究的理论基础是语言迁移，同时，对比研究和教学是正视语言迁移作用的科学方法和手段。然而就在将两种语音进行对比教学的过程中，产生了一些似是而非的说法，例如“普通话好，英语语音就好”是其中最具代表性的。这一说法过分夸大了语际间的正迁移作用，而忽略了负迁移作用。应该说这一问题的答案是不确定的。世界上有各种各样的语言,虽然各种语言有其相通的一面,但每一种语言都有其特有的语音体系,并有自己独特的发音规律。要全面正确地了解普通话对英语语音的迁移作用，就应该在认识语言迁移的本质和产生语言迁移因素的基础之上，将英汉语音、音位相关的方面作科学的对比研究。一、语言迁移概念及其实质奥苏伯尔的认知结构迁移理论代表从认知的观点来解释迁移的一种主流倾向,然后有符号性图式理论、产生式理论、结构匹配理论与情境性理论等迁移理论。根据奥苏伯尔的认知结构迁移理论，“迁移是一种认知活动，体现了个体主动的心理加工过程”[1]。但也存在分歧，一些研究者着眼于各理论在更高层次上的概括,将迁移概括为“一种学习中习得的经验对其他学习的影响，是新旧经验的整合过程”[2]，这种整合过程可以通过同化、顺应与重组三种方式实现，其实质是原有认知结构与新学习的相互影响、相互作用，从而形成新的认知结构的过程。迁移(transfer)作为一个心理术语,是指已获得的指示、技能、方法等对学习新知识、技能的影响。迁移是人类认知的一个普遍特征。在外语学习中,迁移“指的是人们已经掌握的知识在新的学习环境中发挥作用的心理过程”[3],主要是母语及母语学习经历对学习新语言的影响。语言迁移可分为正迁移(positive transfer)和负迁移(negative transfer)。如果某个外语结构在母语中有对应结构,或母语对外语的学习起促进作用,在学习中就会出现正迁移现象。但是如果某个结构在母语中没有对应的结构,或者两种语言中的对应结构有差异,也就是说,母语对外语的学习起干扰或抑制作用,就会产生反面的迁移,从而影响外语的学习,这就是学习中的负迁移现象。系统的语言迁移研究可追溯到上个世纪四五十年代的语言学家弗赖伊斯()和雷多()。他们从斯金娜()的行为主义心理学理论出发,认为“学习是刺激与反应的强化,是习惯的形成,是新旧知识的联结。因而在外语学习中,母语这种先前语言学习的习惯会对新的外语学习产生迁移作用”[4]。基于这一观点,他们认为“外语学习的主要困难是由两种语言的差异引起的,学习的主要任务就是找出并克服这种差异”[4],据此他们提出了对比分析假说(contrastive analysis hypothesis),即“将学习者的母语(mother tongue/native language)与目标语(target language)进行各方面的比较分析,找出两者的差异,解释或预测外语学习中已经或将要出现的困难与错误,并以此为指导教材的编写和教学活动。”[4]20世纪60年代末,乔姆斯基提出了语言习得机制( language acquisition device)假说和普遍语法 (universal grammar)理论。他认为：“人类语言结构存在着普遍性(language/linguistic universals),这种语言的普遍性反映了人类的经验过程,反映了人类获得新知识能力的普遍性”[5]。也就是说,人类生来就有自然学习语言的能力,它植根于人的内在机制,即语言习得机制。格林伯格( )通过对跨语言调查(cross-linguistic surveys)特别是对语序的分析来研究和证明语言的普遍性。总之,无论是强调母语迁移作用的对比分析假说,还是强调人类语言的普遍性而忽视母语迁移现象的普遍语法理论,都从不同的方面说明了正是各种语言具有一定的共性,母语才会对外语学习产生积极影响的正迁移作用,同时每种语言所具有的特殊性又使母语迁移对外语学习产生一定的负面影响,即负迁移。二、语言迁移产生的因素语言迁移绝非简单的母语与外语或第二语言间的迁移，也不是两种语言间的相似性或共同性就能决定迁移的程度。相反，它涉及各种不同类型的迁移，也涉及不同的主客观因素。任何迁移形式的产生都受到许多主客观因素的制约。影响英语语音学习迁移的因素很多，包括学习材料间的共同因素、对材料的理解程度、知识经验的概括水平、定势作用、认知结构的清晰性和稳定性及知识的运用等。奥苏伯尔认为，认知结构的3个变量影响新的学习或迁移的发生。认知结构即学生头脑中的知识结构，从广义上讲，它是学生已有观念的全部内容及其组织；从狭义上讲，它是学生在某一特殊领域中的观念的全部内容及其组织。认知结构变量就是学习者应用他的原有知识同化新知识时，原有认知结构在内容和组织方面的特征。影响陈述性知识迁移的变量是：可利用性、可辨别性和稳定性。此外，有学者认为以下问题与语言迁移密切相关。首先，情境特征引起的关注。情境包括最初的学习情境和后来的迁移情境，两种情境是否相似影响迁移水平。研究发现，物理的和社会的场景也是整个学习中重要的、有意义的组成部分。不同的场景或情境，其学习与迁移可能不同。因此，真实的英语学习情境，如外语角等，有助于将学得的语言知识与语言技能迁移到实际情境中去。其次，强调迁移的主动性与通达性。通达体现了学习者的主观能动性，意味着学习者可在迁移机会出现时，顺利地提取有关的经验或可利用的资源。有效的学习者有强烈的内部动机来调节自己的语言学习活动，如主动识别先前的语言学习与目前任务的相关性，识别恰当的语言使用和语言迁移情境，主动提取可利用的资源等，这些都是语言迁移产生的必要条件。三、对比研究中普通话对英语语音的迁移作用对比研究是建立在美国学者雷多（R. Lado） 1957年提出的“对比分析（contrastive analysis）”基础上的一种语言分析方法。雷多的对比研究是一种在语音、语法和文化层次上对第一语言和第二语言进行严格的、逐一比较的体系。该对比研究的理论基础和焦点是语言迁移。语言的对比研究有助于人们认识语言间的区别和联系。李庭芗先生指出,“英、汉语在语音方面有哪些相同和相异的地方,是每个英语教师所必须了解的。英、汉对比的知识能帮助教师根据英、汉语的异同,预见学生在学习中的难点和重点,从而在教学方法上采取相应措施,以提高英语教学的质量”[6]。要学好英语语音,首先要了解哪些音是汉语中没有的,哪些音容易受汉语语音的干扰,英、汉语音之间怎样互相干扰的。普通话学习者在英语语音学习中产生的迁移，虽然不完全是具体知识的迁移，却是普通话发音习惯、发音部位的迁移，也是一种发音技能的迁移。对两者进行音素（phone）、音位（phoneme）及音节（syllable）等方面作系统的对比研究，无疑会促进找准正迁移作用的条件，而减少负迁移产生的干扰，有助于英语语音的学习。语音的最小单位是音素，但是在言语交际中能区别意义的最小语音单位是音位。音位分为音段音位（segmental phonemes）和超音段音位（super-segmental phonemes）两种，前者包括元音、辅音，元音与辅音、辅音与音在词中的组合，即音位组合或音节；后者则指重音（stress），音程（length）,节奏（rhythm），音调（tone），语调（intonation）及音渡（juncture）等。以下是两种语言音位的对比分析和迁移作用的情况:1. 元音、辅音和声母和韵母属于印欧语系日耳曼语族的英语有20个元音、28个辅音。英语的音位是区别词义的最小单位。属于汉藏语系汉语的音位和英语一样，也是区别词义的最小单位。普通话是汉语的代表语言，有辅音音位，即声母22个，韵母31个。声母一般位于音节的开头，韵母是声母后的一部分，一般由元音或元音加辅音/n、n^/构成，如/B、o、Bi、en、uBn^/等韵母。英语元音分为单元音和双元音；普通话的元音分为单韵母和复韵母。英语的单元音数量比普通话的单韵母要多，而且分得细。普通话里只有6个单韵母；英语有12个单元音，而且分为前、中、后元音。其中/I、U、e、A、Q/等单元音在普通话中找不到近似的音，很难说普通话说得好的人一定就能发好这些音和包含这些音位的单词和句子。而在普通话中能找到的近似音如/i、u/，前者发音的舌位比英语更靠前，后者则更靠后[7]。另外，普通话的复韵母/ei、Bi、Bo、ou/和英语的双元音/eI、aI、au、EU/虽都以强元音为主，向弱元音方向滑动。但是，普通话滑动较快，而且并没有达到弱元音的位置，念起来两音浑然一体；英语的双元音滑动较明显，两者相对独立，普通话较好的人很容易将like误念成/lak/或/lek/。值得注意的是两者在发音的部位和口形上都存在差异。发复韵母/ei、Bi、Bo、ou/的口形张得小于发双元音/eI、aI、aU、[U/，但舌位略靠后[7]。当然，能掌握汉语中的渐强复韵母，如/iB、ie、uB、uo/的学习者更容易发好英语中的双元音/I[、Z[、U[/。普通话和英语里都有三元音，其发音方法各不相同：发普通话三元音的方法是由弱到强，再由强到弱，中间的元音紧张度强，形成一个音节，如/iBo、uBi、ioU、iBo/等；英语的三元音由双元音加/[/组成，但不是出现在同一个音节里，其发音方法是由强到弱，再由弱到次强。普通话和英语的辅音音位也存在异同。英语的辅音多数是清浊成对的，如 /p、b/，/t、d/，/k、g/等；而普通话的辅音多数分为送气和不送气的清辅音，如/p、b、t、d、k、g、j、q、x、zh、ch、sh、z、c、s/等，浊辅音只有/r、m、n、l、ng/5个。汉语的送气和不送气区别意义；英语的清浊可以区别词义，影响元音的长度和同化相邻的辅音，如/lIt/中的/I/就发得比/lId/中的/I/短促，浊音能延长前面带的元音。又如元音/R：/在 caw，cord，caught三个单词中的音程不同，在caw中发音最长，在cord中次之，caught中则最短。此外，英语中的辅音根据所处的位置不同和所连接的音位的关系，产生音位变体（allophone）。如音位/t/在不同的发音环境中，它的发音是不一样的，在top中是送气的（aspirated）；在stop中是不送气的（unaspirated）；在certain中是鼻腔爆破（nasalized plosive）；在little中是舌边爆破（lateral plosive）；在that kid中是不完全爆破（incomplete plosive）；在that day中是失去爆破（loss of plosive）。这些现象是英语中特有的，普通话再好，如果没有具备该语音知识，也学不好英语语音。诚然，普通话语音系统中的一些音位与英语的某些音位无大差别。比如，鼻辅音（nasal）在两种语音系统中构成一个自然类，可以用同样的区别特征加以描述，/m/，/n/，/N/可分别描述为〔＋辅音性，＋鼻音性，－后部性，＋双唇性〕；〔＋辅音性，＋鼻音性，－后部性，＋齿龈性〕；〔＋辅音性，＋鼻音性，＋后部性，＋软颚性〕。能发好普通话鼻辅音的学习者，语言的正迁移作用就能让他正确发好英语的鼻辅音。但学习者更应关注的那些和普通话发音的部位和方法有差异的近似音和汉语中根本没有的音位，如／W、T／，／F、V／，／tF、dV／等，不管普通话说得多地道的学习者，不加强练习，也不容易发好齿摩擦音（dental fricative）／W、T／，颚龈摩擦音（palato-alveolar fricative）／F、V／和颚龈塞擦音（palato-alveolar affricate）／tF、dV／。特别值得注意的是以下辅音在普通话和英语中的不同描述：／s、z／在英语中为齿龈摩擦音（alveolar fricative）；在汉语中前者为齿摩擦音（dental fricative），后者为齿塞擦音（dental affricate）。／h／在英语中为喉擦音（glottal fricative）；在汉语中为软颚摩擦音（velar fricative）。／r／在英语中为无摩擦延续音（approximate）；在汉语中为卷舌摩擦音（retroflex fricative）[7]。2．音位组合—音节对比音节既是语音学中的一个概念，也是音位学中的重要概念。对音节的定义说法不一。就其结构而言，“音节是由一个或一系列音位构成的语音结构”[7]（P20）。音节通常由起音（onset），领音（peak）和收音（coda）构成，领音一般是元音（vowel），起音和收音常常是辅音（consonant）。英语音节构成形态要比普通话音节构成复杂得多。具体形态如下：英语音节：V－VV－VVV－CV－CVV－CVVV－VC－ VCC－CCVV－CVC－CVVC－CCV－VCCC－CCVC－CC CVC－CCCVVCC－CCCV－CCVVC－CCVVCC－CCVCC C－CCVCCCC－CVCC－CVCCC－CVCCCC汉语音节：V－VV－VVV－CV－CVV－CVVV－VC－CVC－ CVVC从以上对比中可看出，普通话的音节结构比较简单，通常是单辅音加元音；英语音节的首、尾常常出现辅音群（consonant clusters）如 must tempt texts thousandths等。换言之，普通话中只有单辅音型的音节，没有辅音群型的音节。辅音群型的音节成为中国学习者，包括能说标准普通话学习者的语音难点。学习者习惯于在读英语辅音群中夹带元音，如把green念成/^[ri:n/。另外升调时容易从词尾的辅音开始,试图把它拉的很长,因而很费力,发出的音也很不规范。这是因为汉语的音节除/n/和/ng/两个鼻辅音外,都以元音结尾,即为开音节,而且节峰前最多只有一个辅音；而英语的音节节峰前最多可有三个辅音,如/sprIt/等,而节峰后最多可有四个。由于两种语言的音节系统不同,学生易将汉语的音节特征转移到英语学习中。3．语调语言(intonation language)和声调语言(tone language)汉语中的每一个字(或音节)都有一个区分字义作用的声调, 如/mā/妈，/má/麻，/mǎ/马，/mà/骂，/mB/吗,语音学家称汉语为声调语言；然而在英语中,单词的音调不改变它的词义,如book/buk/在读成平调、升调或降调时始终是“书”的意思,但英语的单词被用于句子时,就要赋予它一定的语调,来表达说话者的态度、语气等,这种语调的核心一般放在语句的末尾,所以语音学家把英语叫做语调语言。如:This is your↘seat.句未的降调表示肯定的语气,但 This is your ↗seat?表示疑问的口吻,以求取得对方的证实。汉语句子的语调也常常落在句未的重读字上,但由于这个重读字本身又有固定的声调,其实际语调必然受到该字本身的声调和所需语调的共同影响,即在原来字调的基础上,按所需语调去稍加调制、改变,使它既不完全失去原来的声调,又符合所需语调的要求。如:“这是我的球↘。”句中的“球”字本身是升调(阳平),而句末要求用降调,实际话语中只能采取折衷的办法,把“球”字的升调上升幅度减少一些。又如:“你的书↗,还是他的？”句中“书”字原本是高平调(阴平),而句子中间需要升调,语言实践中只能是把“书”字在原来的高平调后面接着稍微升高一些,成为高平调加升调。可见,由于汉语语调受字调的限制,升降规则比英语复杂,升降的幅度也要小。中国学生由于受汉语的这种声调、语调的负迁移影响,讲英语时往往语调平平,抑扬不太分明,升降起伏较小,很难学会英语那种梯级下降型的语调。近年来,语音学家趋向于更加强调英语语调的重要性,认为元音辅音是英语本身,而语调是英语的灵魂。假如元音辅音念得很准,而语调不对,听起来就不像英语。相反,假如元音辅音读得有些毛病,但语调正确,听起来还像英语。既然英语语调这样重要,那么我们要学好英语就必须注意汉语和英语在语调上的区别,努力在说英语时克服汉语语调的影响,勤学苦练,逐步掌握英语语调。4．其他语音方面的负迁移英语单词没有辨义的声调,重音是重要的语音要素,有区别词义的作用，如：´converse(名词,相反的事务),con´verse(动词,交谈)。在汉语词组中起辨义作用的是声调而不是重音,声调比重音在话语中具有更加重要的作用,除词尾含有虚词的词组(如桌子、木头等)和个别词组(如爸爸、妈妈等)外,大部分词组中的每个字都读成同样的轻重程度,如教师、电话、汽车、天气等。这种母语特点迁移到英语学习中,常常使初学者读多音节英语单词是重读、轻读音节不明甚至重音错位,如把´diligent读成´di´li´gent,di´ligent或dili´gent。在节奏和韵律方面,汉英之间的差别也很大。汉语是以音节(字)为计时单位的,而英语则以重音为计时单位的。汉语中,音节(字)的数目是韵律的基础,除了一些助词念得较快较含糊外,一般每个字所占用的时间大致相等,读得也清清楚楚。例如古诗中总是根据每行的字数来决定它的韵律或节奏,如柳宗元的《江雪》:千山鸟飞绝,万径人踪灭。孤舟蓑笠翁,独钓寒江雪。即使音节(字)有思想表达上所需的轻重之分,也不像英语那么明显、分明,所以,一般字较多的一句话所占用的时间,要比字较少的一句话占用的时间长，如“他有汽车。”和“他有一辆上海产的汽车。”但在英语中,重音和轻音是交替出现的,而重读音节才是节奏的基础、主体。重读音节总是声调较高,响度较大,发音清楚,所占时间较长；而轻读音节则声调较低,响度小,读得快而含糊,所占时间较短。所以,重音与重音之间总是保持大致相等的实际距离。重音之间的轻读音节越多,就读得越快越含糊。如:“Ann ´found the ´book she ´lost at ´last.”和“E´lizabeth ´found the ´article she was ´studying at the ´library.”前一个句子有8个音节,后一句却有19个音节,但两个句子同样只有5个重读音节。为了保持每两个重读音节之间所用时间大致相等,重读音节之间的轻读音节所占用的时间就不完全相同。后句话中,第一和第二个重读音节之间,第二和第三个重读音节之间分别由2个和1个轻读音节,而第三和第四个重读音节之间,第四和第五个重读音节之间各有4个轻读音节,为了保持5个重读音节之间大致相等的时间距离,第三至第五重读音节之间的轻读音节就要读得轻而快。中国学生对英语的这一特点较难把握,往往是按汉语习惯把每个音节(字)说得都很清楚,而不习惯把几个轻读音节压缩在一起,快速而含糊地读出来,因而听起来不是很自然。另外,在音节的衔接(juncture)方面,英语有汉语中所没有的连读(liaison)现象,也会给初学者带来一定的困难。在英语学习中,许多人可以发好一个单词的音,却说不出流畅、连贯的句子；能听懂英语单词,却听不懂连贯的句子。这种现象,我认为,主要原因之一就是他们没有掌握好英语中的连读。英语中有许多词是以辅音结尾的,在与紧接他们后面的一个词词首的元音连起来念,就产生了连读现象。但实际上汉语中也存在这种连读,只是我们平常没有意识到。汉语的连读一般出现在感叹句中,如:我的天哪! Wo de tiBn B好苦哇! HBo ku B然而汉语的连读范围不像英语连读现象那么普遍,而且大多数字以韵母结尾,使连读受到很大限制,所以学生在碰到英语连读时就会感到非常困难,同时也极大地限制了学生的听力发展。同化现象也是英语中最常见的一种音变现象,在连贯的说话或朗读中,音与音之间的相互影响是很自然的。其实,在汉语中也存在着类似的现象,如:面包 miBn-bBo → miBm-bBo难免 nBn-miBn → nBm-miBn这里的“面”和“难”都以/n/结尾,但因为受后面音/b/和/m/(双唇音)的影响,因此,“面”、“难”后面的/n/音就同化为双唇音/m/了。音渡指语音结构中两个音段界限之间的停顿过渡。普通话和英语两种语言中，音渡都有辨义功能，普通话好的学习者，一般能够注意英语音渡，但要完全掌握，仍然需要大量实践。四、结束语普通话和英语在发音的特征与规律、音位的数量与性质等方面都存在异同，而且差异性大于相似性，在二者相似性较强的方面，正迁移作用较为明显；二者差异表现明显的方面，负迁移作用却占了上风。既然普通话在英语语音学习中有“正迁移”和“负迁移”两方面的双重作用,因此,在英语语音教学中教师应与学生一起,尽量克服普通话对英语语音学习的干扰,促进普通话对英语语音学习的积极作用。在教学中教师帮助学生克服干扰时要突出要害,使学生深刻理解两种语言在发音方法以及语言表达方式上的异同。根据对比分析的理论观点,通过描写、选择、对比、预测对比分析的步骤,对普通话和英语进行科学的结构分析,找出两者之间的区别,以及区别程度的大小。通过这种有意识地对英汉语音系统进行对比分析,帮助学生做出有意义的概括,培养学生英汉语音系统差异的敏感性。正如吕淑湘在《中国人学英语》一文中指出:对于中国学生最有用的帮助就是让他认识英语和汉语的差别,对每一个具体问题,都尽可能用汉语的情况来跟英语作比较,让他通过这种比较得到更深刻的体会。中国学生必须认识到汉语、英语的差异,警惕汉语的干扰,尽量在英语学习中克服,避免汉语的干扰,这样才能更有效全面地学习英语。通过以上的讨论，很难说普通话好的学习者，英语语音就一定好；也不能说普通话不好的学习者英语语音就一定不好。影响英语语音学习迁移的因素很多，包括普通话和英语之间的异同因素、个体对异同因素的理解程度、知识经验的概括水平。此外，情境也参与迁移活动；学习者的主观能动性、个体特征等都是语言迁移得以产生的必要条件。普通话对英语语音的迁移作用绝非是单一的，两种语言之间的相似性也不能决定迁移的程度，它涉及多种不同的主客观影响因素，应综合考虑。孤立地研究某一因素或某一类型的迁移，不利于真正揭示迁移的本质，对英语语音学习也无实质性的助益。普通话好，只能说从语言学习的态度、方法等方面具备了发生语言迁移的可能性，但是否能克服语言负迁移的影响，真正发挥语言正迁移的作用于英语学习，还需要学习者发挥主体作用，了解一定的英语语音、音位理论知识，按照英语的语音、音位规律，掌握发音技巧，通过大量的训练，才能有较好的英语语音，说地道的英语。参考文献：1. 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近年来，学校越来越重视学生论文的原创性，其要求是学生毕业论文的查重率。毕业论文的查重率是多少？不同学位对毕业论文重复率的要求是否一致？paperfree小编给大家讲解。一、毕业论文查重复率是多少？ 1.一般来说，高校对学生毕业论文的重复率可能在具体要求上有所不同，但总体上是一致的！如果本科毕业论文的重复率一般为30％，而重复率低于15％，一般可以申请优秀毕业论文。 2.研究生毕业论文的重复率一般要求为20％。如果学校审核时重复率高于20％，低于40％，则需要在规定时间内修改并再次提交。如果再次检测仍不合格，将推迟答辩。 3.博士毕业论文的要求会更严格，一般要求在10％以内，重复率在10％到20％之间，很有可能要推迟半年甚至一年才能参加论文答辩。 4.通过以上介绍，不难发现学位越高，对论文重复率的要求就越严格。如果重复率过高，不仅需要重新修改论文，还会直接影响你能否如期毕业。二、如何降低论文的重复率？ 1.图文转换:将原文内容转换为图片，然后插入论文。 2.双重翻译:先用软件将中文翻译成英文，再自己翻译成中文。 3.同义替换：用同意的词句替换原词句，也能降低查重率。

在写论文时，许多人的主要精力将集中在相关的学术要求上。事实上，他们在写论文时也应该考虑复检。如果复检失败，他们就不能毕业。那么论文查重标准是多少合格？paperfree小编给大家讲解。在论文查重检测中，查重率影响后续的答辩资格，许多人不能顺利毕业，因为论文审核不通过，在论文审核中，高校要求的查重率非常重要，论文中的查重率值影响很大，查重率的价值是高校非常重要的，一般来说，本科学士学位论文在30％以内是正常的，如果你能保证论文的查重率在这个范围内，那么它仍然相对顺利，如果论文中的查重率超过35％，那么一般来说，仍有一定数量的降重机会，但它可以在一周内修改，如果还没有通过，你需要推迟辩护。学校采用的论文查重系统各不相同，论文查重结果也存在一定差异，因此选择查重系统也比较重要。

论文无意重复的六大「罪魁祸首」：3-1 容易造成论文重复的潜在「地雷」我们在写作时该如何有效避开这些地雷，降低论文重复率呢？这就需要我们了解论文完成后查重的基本流程、学校老师和期刊编辑选用的查重软件以及它们背后蕴含的查重原理。查重流程查重的基本流程，一般有以下三种情况：情况一：学校提供一次免费的毕业论文查重机会3-2 查重情况一情况二：学校不提供免费的查重机会3-3 查重情况二在第一步时，有些同学贪图便宜，会使用其他软件进行查重，但是由于两者的数据库和查重原理不同，最后的结果和知网查重相去甚远，导致最后的重复率不满足要求，白白花了冤枉钱。此外，免费的查重软件更需要警惕，天下没有免费的午餐，使用其他软件存在很大的论文泄露风险。情况三：投稿中文期刊的论文3-4 查重情况三需要注意的是，知网查重是不对个人用户开放的。真正有官方查重名额的，绝大部分是和知网有密切合作的第三方机构或者高校，除非个人在某宝上购买查询。知网查重软件从上述查重流程中，我们不难发现，知网查重具有举足轻重的地位。作为国内三大学术论文数据商（知网、万方、维普）之一，在论文检测市场中，知网是绝大多数高校和中文期刊定稿论文必用的查重系统，搜索量最大，万方次之，维普最小。越来越紧的学术政策下，高校毕业论文或者杂志社的投稿期刊文章，都要首先经过知网学术不端系统的检测，只有查重比例合格了才能进入下一环节。从权威程度、知名度、市场口碑看，知网查重是名副其实的江湖老大哥。知网是如何「查重」的中国知网的 CNKI 工程是以实现全社会知识资源传播共享与增值利用为目标的信息化建设项目，从硕博研究生学术论文强制使用开始，几年的发展快速延伸到所有 211 和 985 院校，其他高校也开始以抽检的方式在陆续使用，使用范围包括出版社的审稿、职称评定、科研成果的查重等。目前，知网学术不端系统的数据库包含博士和硕士学位论文、期刊和会议论文、专利、网页数据、图书等文献资源。起初，各个领域使用的知网数据库是一样的，后来随着社会发展和市场的需求，知网检测系统针对性越来越强，不同领域的数据范围开始细分，使用对象不同，数据库也有所差别：知网学术不端系统分类及特征知网查重的原理分析关于知网的查重原理，网上众说纷纭，有谣传，有谬误，笔者搜集整理相关资料，并结合自己近十年的学术论文写作和论文查降重经验，概括了以下三条原理：查重原理 1：句群语义模糊算法知网论文查重采用最先进的语义模糊算法，关注句子中心意思和关键词，「了、着、的、可以」等虚词的修改并不会降低重复率。从图 3-5 可以看出，虽然查重报告左右两边红色部分内容并不完全一致，但是系统会智能判定为语句重复。3-5 知网查重报告其他片段：酝酿已久的个人存款账户实名制度终于颁布实施，这表明我国个人存款管理制度日趋向国际惯例靠拢。个人到金融机构办理存款时需要出示个人身份证。疑似文章片段：个人存款实名制度正式实施。接近国际惯例的个人存款制度开始实施。分析：被检测片段的核心意思实际上是个人存款实名制实施。如果它检测到其他的文献中有类似意思的片段会认为这可能是重复的，它的原理其实就是检测句子的中心意思和关键词，如果两者都类似就会被判为重复。查重原理 2：划分章节分别检测，阈值 5%整篇论文上传后，系统会自动根据文章生成的目录检测该论文的章节信息，然后系统会将论文分章节检测，可以获得每一单章节的复制比，同时目录显灰色不参与正文检测；否则会自动分段按照 1 万字符左右检测，同时，目录有可能被当成正文检测，重复就会标红。中国知网对该套查重系统的灵敏度设置了一个阀值，该阈值为 5%，以段落计，低于 5% 的抄袭或引用是检测不出来的，这种情况常见于大段落中的小句或者小概念。分章节片段：第一章盼望着，盼望着，东风来了，春天的脚步近了。第二章一切都像刚睡醒的样子，欣欣然张开了眼。山朗润起来了，水涨起来了，太阳的脸红起来了。小草偷偷地从土里钻出来，嫩嫩的，绿绿的。园子里，田野里，瞧去，一大片一大片满是的。坐着，躺着，打两个滚，踢几脚球，赛几趟跑，捉几回迷藏。风轻悄悄的，草软绵绵的。第三章桃树、杏树、梨树，你不让我，我不让你，都开满了花赶趟儿。红的像火，粉的像霞，白的像雪。花里带着甜味儿；闭了眼，树上仿佛已经满是桃儿、杏儿、梨儿。第四章花下成千成百的蜜蜂嗡嗡地闹着，大小的蝴蝶飞来飞去。野花遍地是：杂样儿，有名字的，没名字的，散在草丛里，像眼睛，像星星，还眨呀眨的。未分章节片段：盼望着，盼望着，东风来了，春天的脚步近了。一切都像刚睡醒的样子，欣欣然张开了眼。|山朗润起来了，水涨起来了，太阳的脸红起来了。小草偷偷地从土里钻出来，嫩嫩的，绿绿的。园子里，田野里，瞧去，一大片一大片满是的。坐着，躺着，打两个滚，踢几脚球，赛几趟跑，捉几回迷藏。 |风轻悄悄的，草软绵绵的。桃树、杏树、梨树，你不让我，我不让你，都开满了花赶趟儿。红的像火，粉的像霞，白的像雪。花里带着甜味儿；闭了眼，树上仿佛已经满是桃儿、杏儿、梨儿。花下成千成百的蜜蜂嗡嗡地闹着，大小的蝴蝶飞来飞去。 |野花遍地是：杂样儿，有名字的，没名字的，散在草丛里，像眼睛，像星星，还眨呀眨的。分析：从上面两个例子可以看出，如果在文中有标记章节，那么系统会分章节查询，也就是按照第一章、第二章等分别检测，然后每章节中发现重复率大于 5% 的阈值就会列出，否则不会出现在重复列表中。这是主动分章节的情况。但是遇到没有分章节的大段文字，查重系统也会帮忙分章节然后再查重，然后你会发现同一文章的多次查重结果是有轻微差异的，但是这个差异不会太大，而做到合理的分段有时候也会降低我们的重复率。查重原理 3：疑似部分二次检测查重系统最厉害的地方就是这个功能，即它会对疑似的部分进行二次检测。以下面这段文字为例：我曾经看过一段文字，它是这么说的：「生而为人，我很抱歉」。我认为这有点悲观。「生而为人，我很抱歉」这句话是很容易被发现重复的，如果第一次被系统判定为疑似重复，那么系统就会加强这句话和相关的讨论太宰治作品、影视作品的文字或者网络文章进行对比，并且前后文也会加强检测。经过如此的重重检测，想逃避重复的事实难如登天。幸运的是，有的内容还没有被系统纳入查重的范围，它们分别是（1）公式，比如数学公式就不会被查重如：3-6 数学公式（2）图形和其中的文字也是没有参与查重的如：3-7 图片及图例但是随着技术的发展，光学识别技术是可以实现图片查重的，所以，很有可能有一天查重系统升级导致图片也被查重，因此大家不要掉以轻心。（3）word 文件中的域代码，比如 Endnote 在论文中生成的域代码是没有查重的3-8 Endnote 域代码（4）MathType 打印的公式符号也是安全的如：3-9 MathType 公式符号有了原理就能找到针对性的改写方法，下一节将介绍具体的降重改写方法步骤。参考文献[1] 2019 论文查重市场品牌分析[EB/OL]. .[2] 论文查重品牌介绍[EB/OL]. .[3] 中国知识资源总库系列产品[EB/OL]. .[4] 揭秘：知网论文查重的规则及检测原理[EB/OL]. . l备案号:YX115NRx581

1.论文查重率超过多少不能发表？一、论文查重多少不能发表。1.普通期刊对论文查重率要求较低，更容易在普通期刊上发表论文。这类期刊对论文查重率的要求一般为20％或30％