翻译一大大段英语，用专业术语。

急!!!请求高手翻译一段机械英语,希望专业术语准确,谢谢~

Along with the iron and steel industry development, makes the ballmachinery the role which acts in the entire iron and steel industry tobe more and more important, becomes in the entire iron and steelindustry the indispensable equipment. In derived the predecessoroutstanding achievement and in the consult massive literature materialfoundation designs the 7500mm disc to make the ball machine. Thismachine produces the ball group qualified rate to be higher, thebasic performance meets needs of the large and middle scale steelmills production ball group. The present paper comprehensively elaborated the 7500mm disc made theball machine structure principle and its the design characteristic,the paper elaborates has used the 7500mm disc to make the ball machinemerit, in detail introduced the disc made the ball machine idea andits each craft parameter determination, and has made the extremelydetailed elaboration to its electrically operated shaving knifepartial design, blew to it to the performance and the designcharacteristic has made the careful thorough analysis, improved theshaving knife to blow the performance, might make the ball machine asthe design improvement disc reference. The key word ball group disc makes the ball machine electricallyoperated shaving knife to blow the performance

《稳定性分析是分为两种类型遵循绝对稳定性和相对稳定性。
绝对稳定性的用于评估系统和宽容的稳定性
干扰或噪声。的相对稳定性是一项评估是系统收敛到稳定状态或无法获得稳定》
你所要的英语翻译就是这个，
你还需要什么专业术语翻译吗？

图像降噪算法，在下问了下学过这个的同仁，勉强了解了点大概
尽力翻译了，希望对楼主有所帮助
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为了清楚起见，将第一部分分开放置
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Firstly, we begin with a test function to investigate the edge preserving capability of the proposed denoising algorithm. Filtered results appear in Fig.1. The chosen test function has some abrupt changing features such as discontinuities or sharp bumps. We corrupted the test function by addition simulated spatially Gaussian noise with mean 0 and standard deviation 0.02 shown in Fig.1(a). Fig.1(b) shows the filtered results by local Wiener filter in spatial domain and Fig1.(c) shows the result of the proposed approach. As it appears, Fig.1(b) shows that step edges are poorly filtered by local Wiener filter in spatial domain and the ability of the proposed approach to smooth homogeneous regions simultaneously preserving edges is better than local Wiener filter in spatial domain.

Secondly, the standard 256×256 Lena image is presented for additive Gaussian noise. We corrupted it by addition Gaussian noise at different noise levels. The proposed approach is also compared to other techniques. For quantitative evaluation, we use PSNR (peak signal-to-noise ratio) to evaluate the performance of denoising algorithm. Table 1 lists the results of the PSNR improvement of the proposed algorithm compared with other methods-standard LS-SVM, median filter and wiener filter. It is evident from Table 1 that the proposed method consistently outperforms standard LS-SVM and median filter method in terms of PSNR improvement. Fig.2 shows the comparison of the denoised Lena image corrupted with Gaussian noise at PSNR=22.09 dB. As it appears, Fig.2(b) shows that step edges are poorly filtered by standard LS-SVM filter. The median filter and Wiener filter can reduce noise respectively in certain range. Fig.2(e) shows the ability of our approach to smooth homogeneous regions simultaneously preserving edges. Especially, details of the image are very obvious, e.g, eyes and hat. This indicates that the proposed denoising method achieved the most successful noise reduced in statistically homogeneous areas and preserved interesting edge details.

4.Conclusions

We highlighted an efficient approach of nonlinear Wiener filtering that relies on the theory of least support squares vector regression. With the proposed approach, the clean signal and random noise are first mapped from input space into a high-dimensional feature space by a suitable nonlinear mapping ∅ and then local Wiener filter is considered in this feature space . This technology provides an elegant way of dealing with the problem of nonlinear Wiener filter by reducing them to linear ones in some feature space nonlinearly related to input space. Furthermore, the number of kernel function satisfying the Mercer condition is enormous. One can also use the wavelet kernel or other kernels as kernel functions to remove noise. Thus, the freedom of the present new registration is very large. Experimental results show that the algorithm can preserve edges with better visual quality and yield better results.
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翻译如下
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第一，我们由一个测试函数开始，来研究（前文）提出的降噪算法的保边能力。滤波结果如图1所示。所选取的测试函数有一些突变的特征，比如一些不连续点和一些尖锐凸点。我们通过附加如图1（a）所示的均值为0，标准差为0.02的模拟空间高斯噪音，来劣化测试函数。图1（b）显示了通过在空间域里的局部维纳滤波法滤波后的结果，图1（c）显示了通过（前文）提出的方法来滤波的结果。正如上图所示，图1（b）显示出用空间域里的局部维纳滤波法来滤波对阶梯边缘保边效果很差，而（前文）提出的算法，相较空间域中的局部维纳滤波法，对多个平滑均调区域进行同时保边能力有较好表现。

第二，为了显现加性高斯噪声，（我们先）出示一张标准256×256的Lena图。我们通过不同噪音级别的加性高斯噪声来劣化这张图，然后也用（前文）提出的算法同其他技术来比较。为了进行量化评估，我们使用峰值信噪比（PSNR）来评价降噪算法的表现。表1列出了和其他算法--标准最小二乘支持向量机（LS-SVM），中值滤波法以及维纳滤波法--相比较，（前文）提出的算法对峰值信噪比的优化结果。从表1我们显然可以看出该方法在峰值信噪比优化上稳稳胜过标准最小二乘支持向量机（LS-SVM）和中值滤波法。图2显示峰值信噪比PSNR=22.09dB时用高斯噪音劣化的Lena图（用不同算法）降噪后的比较。图2（b）显示了标准最小二乘支持向量机（LS-SVM）滤波法对阶梯边缘保边效果很差。中值滤波法和维纳滤波法分别能够对特定的范围进行降噪。图2（e）显示了我们的方法对平滑均调区域进行同时保边能力。尤其，图像的细节很清晰易见，如眼睛和帽子。这说明我们提出的降噪算法在统计学上均调的区域上取得了最成功的降噪效果，保存了有意义的边缘细节。

4.结论

我们这里要强调一个基于最小二乘向量回归理论的高效的非线性维纳滤波法。用我们提出的算法，清晰信号和随机噪音首先通过一个合适的非线性对应法则∅从输入空间被映射到高维特征空间，然后在这个特征空间里考虑使用局部维纳滤波法。这个技术，通过把在一些同输入空间非线性相关的特征空间里的清晰信号和随机噪音简化成线性的，从而优美地解决了非线性维纳滤波法的问题。另外，满足Mercer条件的核函数的数目巨大。也可以用小波核或者其他的核作为核函数来除噪。因此，现在新的注册登记的自由度非常大。实验结果表明该算法能够以更好的图像质量保边，给予更佳的结果。
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以上

Glossary（按出现顺序）
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1.edge preserving/preserve edge 保护锐边，或者保边
2.denoising algorithm 降噪算法
3.Filter 原意为“刷选”，这里是“滤波”的意思
4.spatially Gaussian noise 空间高斯噪音
5.Wiener filter 维纳滤波法
6.PSNR (peak signal-to-noise ratio) 峰值信噪比
7.LS-SVM （least square-support vector machine）最小二乘支持向量机
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希望对楼主有所帮助吧

首先， 我们以一个测试函数作为开始，这个测试函数旨在探讨被提议的降噪运算法则的边际保留能力。图表1 显示了筛选的结果。这个挑选出来的测试函数有一些明显的变化特征，比如不连续性或者突兀的起伏。我们通过加入模拟的均值是0标准差是0.02的空间高斯噪音【如图1（a）所示】来改变测试函数。图1（b）显示了在一定空间域下，局部维纳滤波器的筛选结果，图1（c）显示了建议方式下的结果。结果表明， 图1（b）显示局部维纳过滤器对于阶梯状边缘在一定空间域下的筛选很差，而且， 被建议的方式在平滑类似区域和保留边际的能力好于一定空间域下的局部维纳滤波器。 其次，标准的256 × 256的Lena图像显示了加性高斯噪声。我们通过加入不同噪声水平高斯噪声改变图像。那个被建议的方法也和其他技术进行了比较。为定量评价，我们使用的PSNR（峰值信号与噪声比）来评估去噪算法的性能。表1列出了在经过建议方法改进的PSBR得出的结果，并和其他标准方式的LS - SVM，中值滤波器和维纳滤波器做了比较。从表1明显可以看出，被建议的方法在提高峰值信噪比方面优于标准LS - SVM和中值滤波方法。图2显示了在降噪Lena图像在PSNR =22.09分贝的高斯噪声干扰下的比较结果。图2（b）显示阶梯状边缘边在标准LS - SVM的过滤器下的过滤结果不佳。中值滤波器和维纳滤波器分别可以别在一定范围内减少噪声分贝。图2（e）显示了我们的方法在同时平稳类似区域和保留边际的能力。特别的，图像的细节是非常明显的，例如，眼睛和帽子。这表明，该去噪方法实现了在统计的同质地区最成功的降噪，而且维持了边缘细节。

4.结论
我们着重指出了非线性的维纳过滤的有效方式，这个方式依赖于最小二乘支持向量回归的理论。根据被建议的方式，未处理过的信号和随机噪声首先在一个合适的非线性映射∅下，从输入空间映射到一个高维特征空间，然后局部维纳滤波器在这个特征空间被考虑。该技术提供了一个简洁的方式处理非线性维纳滤波器的问题，它通过在一定特性空间下非线性与输入空间有关来简化他们成线性的局部维纳滤波器。另外，穗粒数函数满足Mercer条件是巨大的。你也可以使用小波核或其他内核的内核函数，以消除噪音。因此，目前新注册的自由度是非常大的。实验结果表明，该算法能保持较好的视觉质量优势，取得更好的结果。

首先，我们开始了测试功能，探讨保边去噪算法所提出的能力。
筛选的结果显示在图1。所选择的测试功能有一些尖锐，如不连续性颠簸或突然变化特征。
此外，我们损坏的模拟测试函数空间高斯噪声均值为0，标准差0.02在图1（a）所示。图1（b）显示了局部维纳在空间域和图1过滤筛选结果。
（三）显示了该方法的结果。表面看来，图1（b）这一步边不佳局部维纳滤波在空间域和该方法的能力，同时保持边缘平滑均匀区域过滤显示比在空间域局部维纳滤波器更好。
其次，标准的256 × 256的Lena图像，提出了加性高斯噪声。此外，它破坏了我们高斯噪声在不同的噪声水平。建议的方法也比其他技术。为定量评价，我们使用的PSNR（峰值信号与噪声比）来评估去噪算法的性能。表1列出了该算法的峰值信噪比改善的结果与其他方法相比，标准的LS - SVM的，中值滤波和维纳滤波器。从表1可见，该方法在峰值信噪比优于一贯改善方面的标准LS - SVM的和中值滤波方法。图2显示了在去噪莉娜与高斯噪声污染的PSNR =22.09分贝形象比较。表面看来，图2（b）这一步边不佳标准LS - SVM的过滤器过滤节目。中值滤波和维纳滤波器可以减少噪声分别在一定范围内。图2（五）表明该方法的能力，同时保持平稳均匀的边缘地区。特别是图像的细节是非常明显的，例如，眼睛和帽子。这表明，该去噪方法实现了最成功的噪音降低，统计学同质地区保存有趣的边缘细节。

4.结论
我们强调的非线性滤波维纳有效的方法，关于最不发达国家的依赖理论最小二乘支持向量回归。提议的做法，清洁和随机噪声信号首先从输入空间映射到一个高维特征空间的一个合适的非线性映射∅，然后局部维纳滤波器在这个特征空间考虑。该技术提供了一个与维纳滤波器的非线性问题的处理，以减少他们在一些相关的特征空间的非线性输入空间线性的优雅的方式。此外，穗粒数函数满足Mercer条件是巨大的。你也可以使用小波核或其他内核的内核函数，以消除噪音。因此，目前新注册的自由是非常大的。实验结果表明，该算法能保持较好的视觉质量优势，产生更好的结果。

首先，我们开始了测试功能，探讨保边去噪算法所提出的能力。筛选的结果显示在图1。所选择的测试功能有一些尖锐，如不连续性颠簸或突然变化特征。此外，我们损坏的模拟测试函数空间高斯噪声均值为0，标准差0.02在图1（a）所示。图1（b）显示了局部维纳在空间域和图1过滤筛选结果。（三）显示了该方法的结果。表面看来，图1（b）这一步边不佳局部维纳滤波在空间域和该方法的能力，同时保持边缘平滑均匀区域过滤显示比在空间域局部维纳滤波器更好。其次，标准的256 × 256的Lena图像，提出了加性高斯噪声。此外，它破坏了我们高斯噪声在不同的噪声水平。建议的方法也比其他技术。为定量评价，我们使用的PSNR（峰值信号与噪声比）来评估去噪算法的性能。表1列出了该算法的峰值信噪比改善的结果与其他方法相比，标准的LS - SVM的，中值滤波和维纳滤波器。从表1可见，该方法在峰值信噪比优于一贯改善方面的标准LS - SVM的和中值滤波方法。图2显示了在去噪莉娜与高斯噪声污染的PSNR =22.09分贝形象比较。表面看来，图2（b）这一步边不佳标准LS - SVM的过滤器过滤节目。中值滤波和维纳滤波器可以减少噪声分别在一定范围内。图2（五）表明该方法的能力，同时保持平稳均匀的边缘地区。特别是图像的细节是非常明显的，例如，眼睛和帽子。这表明，该去噪方法实现了最成功的噪音降低，统计学同质地区保存有趣的边缘细节。
4.Conclusions
我们强调的非线性滤波维纳有效的方法，关于最不发达国家的依赖理论最小二乘支持向量回归。提议的做法，清洁和随机噪声信号首先从输入空间映射到一个高维特征空间的一个合适的非线性映射∅，然后局部维纳滤波器在这个特征空间考虑。该技术提供了一个与维纳滤波器的非线性问题的处理，以减少他们在一些相关的特征空间的非线性输入空间线性的优雅的方式。此外，穗粒数函数满足默瑟条件是巨大的。你也可以使用小波核或其他内核的内核函数，以消除噪音。因此，目前新注册的自由是非常大的。实验结果表明，该算法能保持较好的视觉质量优势，产生更好的结果。
（希望对你有帮助）

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