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当一个问题的结果受到一些特性或者原因影响时，可以把这些特性或者原因加以整理，形成一张有相互关系且有条理的图形，这张图就称为特性要因图，也就是我们平时常说的鱼骨图。把收集的数据、特性值或者结果值，在横轴上适当地区分成几个相等区间，并将各区间内测定值所出现的次数累加起来，以柱形画的形式展示出来，就形成了一张直方图。将出现的质量问题和需要进行质量改进项目按照重要程度依次排列而形成的一种图表，就是柏拉图，也叫帕累托图排列图主次图，是按照发生频率大小顺序绘制的直方图，表示有多少结果是由已确认类型或者原因造成的。

数据挖掘，说得通俗一点，就是在一定范围的数据中，经过分析处理，获得对自己有用的信息。说到数据挖掘，就不得不提现在非常热门的“大数据”。对于数据挖掘，小量的数据规模没有太高的研究价值，一般都是海量的数据信息，才值得投入大量的时间和精力去研究。 数据挖掘分析的数据有一些特性，基本上可以概括为5V（据说是IBM提出的）：Volume（大量的）、Velocity（高速的）、Variety（多

PSNR：Peak Signal to Noise Ratio，峰值信噪比，单位是dB，数值越大表示失真越小。PSNR是最普遍和使用最为广泛的一种图像客观评价指标，然而它是基于对应像素点间的误差，即基于误差敏感的图像质量评价。由于并未考虑到人眼的视觉特性（人眼对空间频率较低的对比差异敏感度较高，人眼对亮度对比差异的敏感度较色度高，人眼对一个区域的感知结果会受到其周围邻近区域的影响等），因而经常出现...