几种常用扫描去网方法让图片更清晰

几种常用扫描去网方法让图片更清晰

关键词：去网扫描仪USM结果图像

执行“滤镜锐化USM锐化”设置其参数如下：这是经过USM锐化后的图像结果：再对图像进行最后的细部刻画，如去除一些扫描时留下的杂点、划痕；调整图像的颜色，对比度等，下图是最终处理的结果：下面是几种去网方法结果的对比：原电子文件（为方便大家对比结果，本图为印刷前的电子文件）：扫描仪直接去网的结果：用“抽线去网法”得到的结果：综合运用所得到的结果：在实际运用中，将这几种去网纹的方法有机地结合起来，无论从质量上，还是细节上，都可以最大限度地接近原稿的效果。提示：1、在扫描时尽量使用印刷精美、载体（纸张）优质、尺寸较大的图片，原稿的质量好坏直接决定最后的扫描结果；2、在用PS去网的时候参数设置应尽量多尝试，以达到最佳的效果，不要急于求成，细微参数差别可能对图像的结果起到较大影响；3、在对网纹较明显的单通道去网的时候，因为亮部、灰部、暗部的网纹分布不均匀，可以使用选择区只对网纹较严重的地方去网，从而避免一些细节被抹杀；4、在细部刻画的时候多参照扫描原稿，分清图像本身的细节（比如一些小点、细线）和扫描产生的杂点、划痕的区别，避免图像精彩部分的损失；5、由于扫描仪设备和其它一些因素的原因，扫描文件的色彩或多或少和扫描原稿有出入，可以使用PS的颜色调整来达到最佳的色彩效果。

2、用PS的内置滤镜“蒙尘与划痕”去除网纹。

注意：在运用这种方法去网的时候，扫描设置时要将去网选项设置为无，即扫描时不去网。

如图，在PS里对扫描后的图片执行“滤镜杂色蒙尘与划痕”，调出蒙尘与划痕面板：

设置半径为1，阈值为10，在勾选“预览”选项的情况下，预览框中会显示运用目前设置下的运算结果。确认，得到如下结果：

用这种去网方法得到的图片，细节保留的相对完整，但是在图案的大部分区域，特别是灰部，网点依然明显存在。在加大半径的情况下，可以大面积消除，但是图片的质量和细节的损失也会大幅度增加。以下是半径为2，阈值为20时得到的结果：

这种去网方法是目前运用最多、也最简单实用的方法，但得到的结果并不是很理想。

3、用“抽线去网法”去除图片的网纹。

在PS中，图像实际上是由一个个具有独立颜色信息的像素点所组成的，如下图，每一个小方格就是一个象素点，它是组成位图的最基本元素。

我们平时所说的“图像分辨率为300 ppi(也叫像素每英寸）”就是指在一英寸的横坐标或纵坐标上排列了300个像素点。

如果我们将一个图片的图像分辨率从300 ppi减小到150 ppi，也就是说由一英寸300个像素点减少到一英寸150个像素点。我们可以简单地理解成从每两个相邻的像素点中去掉一个像素点，从而得到新的图像。但实际上在这个过程中，PS是将相邻的两个像素点颜色信息进行中和，形成一个新的像素点，而不是直接生硬地去掉一个像素点；反之，在增加图片的图像分辨率时，PS会将相邻的像素点颜色属性经过运算，拆分出新的像素点。这样就使图片的颜色过渡相对平稳，在减少或增加像素点的同时保持和原图片的整体感一致（这种原理在PS里称为“自动补差”）。

PS的这种减少图像像素点的方法我们可以形象地理解为经过筛选组合，抽掉一部分像素点，习惯上称之为“抽线”。

同样，我们也可以运用这种方法来去掉扫描图片的加网线数，从而达到去除图像中网纹的目的。

如果我们想最终得到300ppi的图片，那么在扫描的时候，应该设置扫描分辨率为最终结果的3－4倍，在这里我们设置为900ppi，下图是900ppi扫描后图片的网点：

首先，将此图片的图像分辨率减小到原图像分辨率的三分之二，即600ppi（相当于把每三个象素点揉和成两个新的像素点）。在PS里执行“图像图像大小”，调出图像大小设置面板，将图像分辨率设置为600ppi。

注意：在此过程中确认“约束比例”和“重定图像象素”选项处于勾选状态，保证图像象素等比例缩小。

这是得到的结果：

然后，再将此图片的图像分辨率减小到300ppi（每两个象素点中再抽掉一个象素点），得到最后的结果：这种方法得到的结果较前两种方法要好，但操作的过程相对要复杂一些。

可能有人要问为什么不直接一次将图像的分辨率减小到300ppi，而要经过两次转换，岂不是浪费？

是这样的，两次转换的过程中，图像象素的物理损失分别为33.3%和50%，而一次转换的过程其损失直接高达66.6%；而且一种是经过两次揉和得到的结果，另一种只经过一次揉和而成。这样两种过程得到的结果是有细微差别的，有兴趣的朋友可以自己进行试验，感觉一下两种结果的差别。

以上三种去网纹的方法各有优点，但也都有各自的不足。虽然第三种方法的结果比前两种要强一些，但对于质量要求较高的输出稿件来说，结果还不是很理想。能不能在此基础上做一些修改，从而达到更佳的效果呢？

答案是肯定的。

在印刷的过程中，由于每一种原色使用的比例并不相同，这就造成每一种原色的过渡不一样。我们来观察一下第三种结果在不同颜色通道中的信息。

彩色（CMYK）通道：

青色（C）通道：

洋红（M）通道：

黄色（Y）通道：

黑色（K）通道：

经过通道信息的比较可以看出，在通过四种原色混合而形成的彩色通道下面，网纹已经几乎完全消除（肉眼视觉上），但在单色通道下面，还可以看到明显的网纹，特别是在黄色和黑色通道里，网纹相对明显，这是因为此图片在印刷过程中黄色和黑色的输出比例较大。

在单通道里，分别对黄色和黑色用“蒙尘与划痕”去除网纹：

设置半径为1，阈值为30，得到以下结果：

这时的图像，网纹已经基本去除，但图像边缘还是比较模糊，接下来，我们对图像进行进一步的调整。执行“滤镜锐化USM锐化”设置其参数如下：

这是经过USM锐化后的图像结果：

再对图像进行最后的细部刻画，如去除一些扫描时留下的杂点、划痕；调整图像的颜色，对比度等，下图是最终处理的结果：

下面是几种去网方法结果的对比：

原电子文件（为方便大家对比结果，本图为印刷前的电子文件）：

扫描仪直接去网的结果：

用“抽线去网法”得到的结果：

综合运用所得到的结果：

在实际运用中，将这几种去网纹的方法有机地结合起来，无论从质量上，还是细节上，都可以最大限度地接近原稿的效果。

提示：

1、在扫描时尽量使用印刷精美、载体（纸张）优质、尺寸较大的图片，原稿的质量好坏直接决定最后的扫描结果；

2、在用PS去网的时候参数设置应尽量多尝试，以达到最佳的效果，不要急于求成，细微参数差别可能对图像的结果起到较大影响；

3、在对网纹较明显的单通道去网的时候，因为亮部、灰部、暗部的网纹分布不均匀，可以使用选择区只对网纹较严重的地方去网，从而避免一些细节被抹杀；

4、在细部刻画的时候多参照扫描原稿，分清图像本身的细节（比如一些小点、细线）和扫描产生的杂点、划痕的区别，避免图像精彩部分的损失；

5、由于扫描仪设备和其它一些因素的原因，扫描文件的色彩或多或少和扫描原稿有出入，可以使用PS的颜色调整来达到最佳的色彩效果。

投资企业的14种估值方法及10种常用方法

投资企业的14种估值方法及常用十种估值方法 许多传统的天使投资家投资企业的价值一般为200万-500万，这是有合理性的。如果创业者对企业要价低于200万，那么或者是其经验不够丰富，或者企业没有多大发展前景。 1、500万元上限法。 这种方法要求天使投资不要投一个估值超过500万的初创企业。这种方法好处在于简单明了，同时确定了一个评估的上限。 2、博克斯法。 这种方法是由美国人博克斯首创的，对于初创期的企业进行价值评估的方法，典型做法是对所投企业根据下面的公式来估值： 一个好的创意100万元。 一个好的盈利模式100万元。 优秀的管理团队100万-200万元。 优秀的董事会100万元。 巨大的产品前景100万元。 加起来，一家初创企业的价值为100万元-600万元。 3、三分法。 是指在对企业价值进行评估时，将企业的价值分成三部分：通常是创业者，管理层和投资者各1/3，将三者加起来即得到企业价值。 4、200万-500万标准法。 许多传统的天使投资家投资企业的价值一般为200万-500万，这是有合理性的。如果创业者对企业要价低于200万，那么或者是其经验不够丰富，或者企业没有多大发展前景;如果企业要价高于500万，那么由500万元上限法可知，天使投资家对其投资不划算。 这种方法简单易行，效果也不错。但将定价限在200万-500万元，过于绝对。 5、200万-1000万网络企业评估法。 网络企业发展迅速，更有可能迅速公开上市，在对网络企业进行评估时，天使投资家不能局限于传统的评估方法，否则会丧失良好的投资机会。考虑到网络企业的价值起伏大的特点，即对初创期的企业价值评估范围由传统的200万-500万元，增加到200万-1000万元。 6、市盈率法。 主要是在预测初创企业未来收益的基础上，确定一定的市盈率来评估初创企业的价值，从而确定投资额。

扫描仪的原稿校正处理图片方法解析

扫描仪的原稿校正处理图片方法解析 一、曝光不准的图片 扫描时要调整亮度和对比度，曝光过度的图片由于亮度太高，看上去发白；曝光不足的图片由于亮度太低，看上去发黑。同时，图像都缺乏层次，细节不丰富。这时我们就可以拖动亮度和对比度滑动条上的滑块，使图像的亮度适中，对比度合适。由于亮度和对比度的调节是对图像中所有像素都起作用的，因此调节中应注意不要顾此失彼。比如，图片的主要信息位于较暗的区域，使其变得亮一些可以使细节更明显。但运用亮度调整功能把所有区域都变亮时，会丢失亮度大一些的区域内的所有细节。 二、偏色的图片 扫描时要调整色彩平衡，如果图像有些偏色，可以利用色彩平衡选项改变图像的整体色调。偏色不严重时可以选择“自动色彩平衡”选项，让软件自动校正；偏色严重时就要进行手动调整。扫描仪的色彩主要是红色、绿色和蓝色的混合色。扫描仪为这三种基本色都分别提供了调整功能，调整选项中有红、绿、蓝三条滑动条。要调整图像颜色，只需要将滑动条上的滑块拖向要在图像中增加的颜色，或将滑块拖离要减少的颜色即可。进行色彩调整需要掌握一些色彩学知识，尤其是互补色原理：在色轮上处于相对位置的两种颜色就称为一对互补

色，如红色与青色、绿色与洋红色、蓝色与黄色就互为互补色。所谓互补，就是图像中的一种颜色的减少，必然导致它的互补色的增加，绝对不可能有一种颜色和它的互补色同时增加或减少的情况。 三、缺乏层次的图片 扫描时要调整伽玛值，伽玛值影响图形中间值的色调或中间层次的灰度。通过调整伽玛值可以改变图像中间色调灰阶的亮度值，以增加图像的中间层次，而不会对暗部和亮部的层次有太大的影响。输入一个比一大的数，将扩大中间色调的范围，这样做能使中间色调占很大比例的图像产生较小的对比度和较多的细节。输入一个比一小的数，将会缩小中间色调的范围，这样做会增大图像的对比度，图像的细节会减少。当曲线向下移动时，图像的相应像素变暗；向上移动时，相应像素变亮。它的调整往往需要与亮度、对比度共同配合使用才能达到满意的结果。 四、构图不理想的图片 扫描时要进行合理剪裁，取景不当的图片，往往背景杂乱、主题不突出或者景物歪斜，视觉效果差。在扫描时，可以根据需要，通过选取扫描范围对原图进行取舍，对歪斜的图像进行校正，进行艺术再创造。具体操作是，在扫描设定选项中将“扫描尺寸”选择为“使用者

高等数学求极限的常用方法

高等数学求极限的14种方法 一、极限的定义 1.极限的保号性很重要：设 A x f x x =→)(lim 0 ， （i ）若A 0>，则有0>δ，使得当δ<-<||00x x 时，0)(>x f ； （ii ）若有,0>δ使得当δ<-<||00x x 时，0A ,0)(≥≥则x f 。 2.极限分为函数极限、数列极限，其中函数极限又分为∞→x 时函数的极限和0x x →的极限。要特别注意判定极限是否存在在： （i ）数列{} 的充要条件收敛于a n x 是它的所有子数列均收敛于a 。常用的是其推论，即“一个数列收敛于a 的充要条件是其奇子列和偶子列都收敛于a ” （ii ）A x x f x A x f x =+∞ →=-∞ →?=∞ →lim lim lim )()( (iii) A x x x x A x f x x =→=→?=→+ - lim lim lim 0 )( (iv)单调有界准则 （v ）两边夹挤准则（夹逼定理/夹逼原理） （vi ）柯西收敛准则（不需要掌握）。极限 ) (lim 0 x f x x →存在的充分必要条件是： εδεδ<-∈>?>?|)()(|)(,0,021021x f x f x U x x o 时，恒有、使得当 二．解决极限的方法如下： 1.等价无穷小代换。只能在乘除．． 时候使用。例题略。 2.洛必达（L ’hospital ）法则（大题目有时候会有暗示要你使用这个方法） 它的使用有严格的使用前提。首先必须是X 趋近，而不是N 趋近，所以面对数列极限时候先要转化成求x 趋近情况下的极限，数列极限的n 当然是趋近于正无穷的，不可能是负无穷。其次,必须是函数的导数要存在，假如告诉f （x ）、g （x ）,没告诉是否可导，不可直接用洛必达法则。另外，必须是“0比0”或“无穷大比无穷大”,并且注意导数分母不能为0。洛必达法则分为3种情况： （i ）“ 00”“∞ ∞ ”时候直接用 (ii)“∞?0”“∞-∞”，应为无穷大和无穷小成倒数的关系，所以无穷大都写成了无穷小的倒数形式了。通 项之后，就能变成(i)中的形式了。即)(1)()()()(1)()()(x f x g x g x f x g x f x g x f ==或；) ()(1 )(1 )(1 )()(x g x f x f x g x g x f -=- (iii)“00”“∞1”“0 ∞”对于幂指函数,方法主要是取指数还取对数的方法，即e x f x g x g x f ) (ln )()()(=， 这样就能把幂上的函数移下来了，变成“∞?0”型未定式。 3.泰勒公式(含有x e 的时候，含有正余弦的加减的时候）

公司估值的4种计算方法

公司估值的4种计算方法 1、可比公司法 首先要挑选与非上市公司同行业可比或可参照的上市公司，以同类公司的股价与财务数据为依据，计算出主要财务比率，然后用这些比率作为市场价格乘数来推断目标公司的价值，比如P/E（市盈率，价格/利润）、P/S法（价格/销售额）。 目前在国内的风险投资（VC）市场，P/E法是比较常见的估值方法。通常我们所说的上市公司市盈率有两种： 历史市盈率（Trailing P/E）－即当前市值/公司上一个财务年度的利润（或前12个月的利润）；预测市盈率（Forward P/E）－即当前市值/公司当前财务年度的利润（或未来12个月的利润）。 投资人是投资一个公司的未来，是对公司未来的经营能力给出目前的价格，所以他们用P/E法估值就是： 公司价值＝预测市盈率×公司未来12个月利润。 公司未来12个月的利润可以通过公司的财务预测进行估算，那么估值的最大问题在于如何确定预测市盈率了。 一般说来，预测市盈率是历史市盈率的一个折扣，比如说NASDAQ某个行业的平均历史市盈率是40，那预测市盈率大概是30左右，对于同行业、同等规模的非上市公司，参考的预测市盈率需要再打个折扣，15-20左右，对于同行业且规模较小的初创企业，参考的预测市盈率需要在再打个折扣，就成了7-10了。 这也就目前国内主流的外资VC投资是对企业估值的大致P/E倍数。比如，如果

某公司预测融资后下一年度的利润是100万美元，公司的估值大致就是700-1000万美元，如果投资人投资200万美元，公司出让的股份大约是20％-35％。 对于有收入但是没有利润的公司，P/E就没有意义，比如很多初创公司很多年也不能实现正的预测利润，那么可以用P/S法来进行估值，大致方法跟P/E法一样。 2、可比交易法 挑选与初创公司同行业、在估值前一段合适时期被投资、并购的公司，基于融资或并购交易的定价依据作为参考，从中获取有用的财务或非财务数据，求出一些相应的融资价格乘数，据此评估目标公司。 比如A公司刚刚获得融资，B公司在业务领域跟A公司相同，经营规模上（比如收入）比A公司大一倍，那么投资人对B公司的估值应该是A公司估值的一倍左右。在比如分众传媒在分别并购框架传媒和聚众传媒的时候，一方面以分众的市场参数作为依据，另一方面，框架的估值也可作为聚众估值的依据。 可比交易法不对市场价值进行分析，而只是统计同类公司融资并购价格的平均溢价水平，再用这个溢价水平计算出目标公司的价值。 3、现金流折现 这是一种较为成熟的估值方法，通过预测公司未来自由现金流、资本成本，对公司未来自由现金流进行贴现，公司价值即为未来现金流的现值。计算公式如下：（其中，CFn:每年的预测自由现金流；r:贴现率或资本成本） 贴现率是处理预测风险的最有效的方法，因为初创公司的预测现金流有很大的不确定性，其贴现率比成熟公司的贴现率要高得多。

扫描图处理方法

扫描图处理方法： 在AdobePHOTOSHOP里打开（OPEN）你扫描的图，之后ctrl+L打开（OPEN）色阶调整，在右下角有三个貌似吸管的按钮，鼠标移动上之后会分别提醒：设置黑场、设置白场、设置灰场。选取设置黑场按钮，在画面中的黑色文字上单击，之后选取设置白场按钮，在画面上白色背景部分单击。之后确定。这样基本上背景就是纯白的了。假如文字带有颜色的话。在执行图像——调整——去色。即可！！ PS里修改图片文字，分两种情况;一，如果是源文件的话，就是格式为psd的文件，就可以直接用文字工具改;二，如果仅仅是一张JPG的图片文件的话，要改上面的文字，就有点小麻烦，不过看了步骤其实也挺简单的。工具/原料 Photoshop任何版本即可修改PSD文件步骤 1 打开PS，双击空白处，找到你要改的PSD文件并打开。 2 打开之后，在左边的工具栏里找到文字工具，图标为一个T字。 3 点击这个T字后，鼠标指针会变成一个T的模样，然后移到图片中文字的位置，然后点击，这时文字就处于可编辑状态。 4 然后把输入法调出来，就可以更改了，和平常你聊天时输入文字一样，可以直接输文字了，改好之后，再点击工具栏里的移动工具，或者点击右边的文字图层，此时文字就处于非编辑状态了。 5 改完之后，按Ctrl+S保存，按Ctrl+Shift+S可以另存为任何格式的图片文件。也可以在菜单栏里的文件-存储或者文件-存储为进行保存 END 修改JPG文件步骤打开PS，双击空白处，找到你要改的JPG文件并打开。因为背景不是那种统一的颜色，是现实中的场景，所以就要用到图章工具，在左边的工具栏里找到图章工具，或者在英文输入法状态下按快捷键S，此事鼠标指针会变成一个空心圆。选择图章工具后，移到文字附近，按住Alt键，在文字附近取源，取好之后松开Alt键，然后再移动到文字上面，点击一下，这时你就会发现文字的部分被你刚取的源给覆盖了。这个步骤有点不好说，关键是靠自己来适当取源，适当来覆盖。 4 仿制完后，就可以找到文字工具，然后点击图片你想放文字的位置，点击一下，就可以输文字了。和上面修改PSD文件文字的步骤是一样的，这里就不多说了。 END 注意事项 PS修改JPG文件中的文字，关键是要掌握好背景的处理如果是大量的这种修改，建议直接用模糊工具，把文字模糊掉，然后直接添加文字

公司估值方法有几种

公司估值方法有几种？最常用的是那几种？ 绝对估值法（折现方法） 1.DDM模型（Dividend discount model /股利折现模型) 2.DCF /Discount Cash Flow /折现现金流模型） （1）FCFE （Free cash flow for the equity equity /股权自由现金流模型)模型 （2）FCFF模型（Free cash flow for the firm firm /公司自由现金流模型） DDM模型 V代表普通股的内在价值，Dt为普通股第t期支付的股息或红利，r为贴现率 对股息增长率的不同假定，股息贴现模型可以分为 ：零增长模型、不变增长模型（高顿增长模型）、二阶段股利增长模型（H模型）、三阶段股利增长模型和多元增长模型等形式。 最为基础的模型；红利折现是内在价值最严格的定义；DCF法大量借鉴了DDM的一些逻辑和计算方法（基于同样的假设/相同的限制）。 1. DDM DDM模型模型法（Dividend discount model / Dividend discount model / 股利折现模型股利折现模型) DDM模型 2. DDM DDM模型的适用分红多且稳定的公司，非周期性行业； 3. DDM DDM模型的不适用分红很少或者不稳定公司，周期性行业； DDM模型在大陆基本不适用； 大陆股市的行业结构及上市公司资金饥渴决定，分红比例不高，分红的比例与数量不具有稳定性，难以对股利增长率做出预测。 DCF 模型 2.DCF /Discount Cash Flow /折现现金流模型）DCF估值法为最严谨的对企业和股票估值的方法，原则上该模型适用于任何类型的公司。 自由现金流替代股利，更科学、不易受人为影响。 当全部股权自由现金流用于股息支付时，FCFE模型与DDM模型并无区别；但总体而言，股息不等同于股权自由现金流，时高时低，原因有四： 稳定性要求（不确定未来是否有能力支付高股息）； 未来投资的需要（预计未来资本支出/融资的不便与昂贵）； 税收因素（累进制的个人所得税较高时）； 信号特征（股息上升/前景看好；股息下降/前景看淡） DCF模型的优缺点 优点：比其他常用的建议评价模型涵盖更完整的评价模型，框架最严谨但相对较复杂的评价模型。需要的信息量更多,角度更全面, 考虑公司发展的长期性。较为详细，预测时间较长，而且考虑较多的变数，如获利成长、资金成本等，能够提供适当思考的模型。 缺点：需要耗费较长的时间，须对公司的营运情形与产业特性有深入的了解。考量公司的未来获利、成长与风险的完整评价模型，但是其数据估算具有高度的主观性与不确定性。复杂的模型，可能因数据估算不易而无法采用，即使勉强进行估算，错误的数据套入完美的模型中，也无法得到正确的结果。小变化在输入上可能导致大变化在公司的价值上。该模型的准确性受输入值的影响很大（可作敏感性分析补救）。 FCFE /FCFF模型区别 股权自由现金流（Free cash flow for the equity equity ）： 企业产生的、在满足了再投资需求之后剩余的、不影响公司持续发展前提下的、可供股东股

用ps处理扫描图片

在制作电子教案过程中，扫描仪是我们获取教案图像的重要设备。一般，我们总把获得高质量图像的希望寄托在拥有一台较高档次的扫描仪身上，那么，拥有较高档次扫描仪就一定能获得高质量的数字图像吗？非也！要想获得高质量的数字图像，除了拥有精良的“武器”之外，还必须练就以下的“内功心法”。 插值分辨率的选择 所谓“插值分辨率”，是指扫描仪内建的通过插值补偿技术所提供的分辨率，它通常远高于光学分辨率。但是它对提高图像质量的作用不大，却几倍甚至几十倍地增大了图像文件的大小，降低了扫描的速度。因此，在学校的一般使用中，如果不是用于地理教研组的高质量的地图图片打印输出，选择过高的插值分辨率的意义不大。 扫描图像的后期处理 几乎所有的扫描仪都不同程度地存在4个方面的问题：1、整体反差失真；2、图像偏色；3、网纹(网点)；4、焦距不准。尽管很多扫描仪通过提供硬件或软件去网、在驱动程序中设置滤镜等方式来尽可能地抵消这些不利因素的影响，但为了获得最佳效果，扫描图像的后期处理必不可少。 首先利用标准TWAIN接口扫描一幅真彩色图片，为了调整整体反差失真，依次选择“图像/调整/色阶”，在所弹出的窗口中，调节左、右

两个小三角形的位置，并通过预览窗口观看调节后的效果，直到满意为止。通常是将两个小三角形向中间移动，这样经过多次扫描不同图片，反复调节，我们就能把该扫描仪图像的整体反差失真程度“量化”，即确定左、右两个小三角形的移动方向和幅度。若图像偏色，可以依次选择“图像/调整/变化”，在弹出的窗口中选择最接近原图片的效果图。同样地，经过多次实验后，也就知道了扫描仪的偏色程度。 接下来是去除网点了，执行“滤镜/杂色/去斑”，怎么样，图像清晰多了吧！最后一道工序是弥补扫描仪焦距上的误差，执行“滤镜/锐化 /USM锐化”，仔细调节窗口中的各项参数，注意半径(Radius)值不要调得过大，这样可以使图像更为清晰。多次实验后，对扫描仪的焦距误差也就心中有数了。 经过上面一番处理，您会发现图像更逼真、更精细！如果这样您嫌麻烦的话，可以利用Photoshop中的“动作”(Action)功能，将上面的几道工序做成一个“动作”，下次需要处理时，只需执行这个“动作”就可以一气呵成了！ 好了，现在您的“任督二脉”已经打通，加上精良的“武器”，图像就会栩栩如生地展现在您的电子教案里了！

工作分析方法综合概述

?资料分析法 ?工作实践法 ?功能性职务分析（FJA） ?关键事件法 ?观察法 ?面谈法 ?任务调查表 ?问卷法 ?职务分析问卷（PAQ） ?秩序分析法 ?典型事例法 ?工作日志法 资料分析法 为了降低工作分析的成本，应当尽量利用现有的资料，以便对每个工作的任务、责任、权利、工作负荷、任职资格等有一个大致的了解，为进一步调查奠定基础。 岗位责任制是国内企业特别是大中型企业十分重视的一项制度。但是，岗位责任制只规定了工作的责任和任务，没有规定该工作的其他要求，如工作的社会条件、物理环境、聘用

条件、工作流程以及任职条件等等，如果根据各企业的具体情况，对岗位责任制添加一些必要的内容，则可形成一份完整的工作描述和任职说明书。下表是一份较为完善的岗位责任制，对工作分析有较大的参考价值。 某炼钢厂计划科综合统计员的岗位经济责任制 从上表可为工作描述和任职说明提供许多有用的信息。另外，我们还可通过作业统计，如对每个生产工人出勤、产量、质量、消耗的统计，对工人的工作内容、负荷有更深的了解，它是建立工作标准的重要依据。人事档案则可提供任职者基本素质资料 工作实践法 工作实践法是指工作分析人员从事所研究的工作，由此掌握工作要求的第一手资料。 例如为了了解工人的工作状况，佛罗里达州州长鲍伯。格雷尼姆在竞选期间的100天里，作了100种不同的工作。 这种方法的优缺点如下：

优点：用这种方法可以了解工作的实际任务以及在体力、环境、社会等方面的要求，适用于短期内可以掌握的工作。 缺点：对需要大量训练和危险的工作，这种方法不适用。 功能性职务分析（FJA） 美国劳工部提出一种成为工作者功能的职务分析（Functional Job Analysis）作为职务分析程序的一个阶段。工作者功能是指那些确定工作者与信息、人和事之间关系的活动。这些活动如下表： 每项功能描述一种广泛的行动，它概括出在与信息、人和事发生关系时工作者做什么。在信息、人、事三个范畴中，每一类的工作者功能的安排是有结构的，即从不很复杂的功能上升到比较复杂的功能，然而这种等级关系有时是有限的、不精确的、本末倒置或根本不存在的。因而，应把这些情况解释为是反映工作者与信息、人和事之间的关系特性，而不是表明职务复杂的严格水平。 法因（Sindey A. Fine）对功能性职务分析做了某些修改和详细说明，其中包括对任务描述写法的特殊规定，从而是包含在工作活动中的工作者功能更加具体。其基本观点是：（1）做好了什么“事”，与“工作人员”做了什么来完成该事不尽相同。

人力资源需求预测的常用方法

人力资源需求预测的常用方法 1.管理人员判断法 管理人员判断法，即企业各级管理人员根据自己的经验和直接，自下而上确定未来所需人员。这是一种粗浅的人力需求预测方法，主要适用于短期预测。 2.经验预测法 经验预测法也称比率分析，即根据以往的经验对人力资源需求进行预测。 由于不同人的经验会有差别，不同新员工的能力也有差别，特别是管理人员、销售人员，在能力、业绩上的差别更大。所以，若采用这种方法预测人员需求，要注意经验的积累和预测的准确度。 3.德尔菲法 德尔菲法（Delphi Method）是使专家们对影响组织某一领域发展（如组织将来对劳动力的需求）达成一致意见的结构化方法。该方法的目标是通过综合专家们各自的意见来预测某一领域的发展趋势。具体来说，由人力资源部作为中间人，将第一轮预测中专家们各自单独提出的意见集中起来并加以归纳后反馈给他们，然后重复这一循环，使专家们有机会修改他们的预测并说明修改的原因。一般情况下重复3~5次之后，专家们的意见即趋于一致。 这里所说的专家，可以是来自一线的管理人员，也可以是高层经理；可以是企业内部的，也可以是外请的。专家的选择基于他们对影响企业的内部因素的了解程度。 4.趋势分析法 这种定量分析方法的基本思路是：确定组织中哪一种因素与劳动力数量和结构的关系最密切，然后找出这一因素随聘用人数而变化的趋势，由此推断出未来人力资源的需求。 选择与劳动力数量有关的组织因素是需求预测的关键一步。这个

因素至少应满足两个条件： 第一，组织因素应与组织的基本特性直接相关 第二，所选因素的变化必须与所需人员数量变化成比例。 有了与聘用人数相关的组织因素和劳动生产率，我们就能够估计出劳动力的需求数量了。 在运用趋势分析法做预测时，可以完全根据经验估计，也可以利用计算机进行回归分析。 所谓回归分析法，就是利用历史数据找出某一个或几个组织因素与人力资源需求量的关系，并将这一关系用一个数学模型表示出来，借助这个数学模型，就可推测未来人力资源的需求。但此过程比较复杂，需要借助计算机来进行。

企业估值的常用方法

精心整理 关于企业估值的常用方法 估值方法 一、企业的商业模式决定了估值模式 1.重资产型企业（如传统制造业），以净资产估值方式为主，盈利估值方式为辅。 2.轻资产型企业（如服务业），以盈利估值方式为主，净资产估值方式为辅。 3.互联网企业，以用户数、点击数和市场份额为远景考量，以市销率为主。 4. 1. 2. 以100 3. A. （DWA 2.13 B. a. b. c. 较。 4.企业价值（EV,EnterpriseValue） 企业价值=市值+净负债 EV的绝对值参考意义不大，它通常与盈利指标组合，用来反映企业盈利、净负债与市值之间的关系。如：EBITDA/EV指标用来比较相近企业价值的企业的获利能力。金融圈的干货文章、模块知识、实务课程助您成为金融界的实力派！欢迎关注金融干货！ 三、估值方法

1.市值/净资产（P/B），市净率 A.考察净资产必须明确有无重大进出报表的项目。 B.净资产要做剔除处理，以反映企业真实的经营性资产结构。市净率要在比较中才有意义，绝对值无意义。 C.找出企业在相当长的时间段内的历史最低、最高和平均三档市净率区间。考察周期至少5年或一个完整经济周期。若是新上市企业，必须有至少3年的交易历史。 D.找出同行业具有较长交易历史的企业做对比，明确三档市净率区间 2.市值/净利润（P/E），市盈率 A.考察净利润必须明确有无重大进出报表的项目。 B. C. D. 3. A. B. C. 5. 来38.5+15*2）=11.55 6. 7.以上方式均不可单独使用，至少应配合两种联合研判，其绝对值亦没有实战意义。估值的重点是比较，尤其是相似企业的比较，跨行业亦没有意义。 安全边际 一、市场利率 1.利率水平体现了市场融资成本，也是衡量市场资金面的有效指标。 2.利率双轨制。由于制度原因，我国的利率尚未完全市场化，因此存在官方利率和民间利率的并行存在的状况。官方利率（银行利率）并不能完全反应市场的真实融资成本和资金供需关系。

极限的常用求法及技巧.

极限的常用求法及技巧 引言 极限是描述数列和函数在无限过程中的变化趋势的重要概念。极限的方法是微积分中的基本方法,它是人们从有限认识无限，从近似认识精确,从量变认识质变的一种数学方法，极限理论的出现是微积分史上的里程碑,它使微积分理论更加蓬勃地发展起来。 极限如此重要，但是运算题目多，而且技巧性强,灵活多变。极限被称为微积分学习的第一个难关，为此，本文对极限的求法做了一些归纳总结, 我们学过的极限有许多种类型：数列极限、函数极限、积分和的极限(定积分），其中函数极限又分为自变量趋近于有限值的和自变量趋近于无穷的两大类，如果再详细分下去，还有自变量从定点的某一侧趋于这一点的所谓单边极限和双边极限,x 趋于正无穷，x 趋于负无穷。函数的极限等等。本文只对有关数列的极限以及函数的极限进行了比较全面和深入的介绍．我们在解决极限及相关问题时,可以根据题目的不同选择一种或多种方法综合求解,尤其是要发现数列极限与函数极限在求解方法上的区别与联系，以做到能够举一反三,触类旁通 。 1数列极限的常用求法及技巧 数列极限理论是微积分的基础,它贯穿于微积分学的始终,是微积分学的重要研究方法。数列极限是极限理论的重要组成部分,而数列极限的求法可以通过定义法,两边夹方法,单调有界法,施笃兹公式法,等方法进行求解．本章节就着重介绍数列极限的一些求法。 1.1利用定义求数列极限 利用定义法即利用数列极限的定义 设{}n a 为数列。若对任给的正数N,使得n 大于N 时有 ε<-a a n 则称数列{}n a 收敛于a ,定数a 称为数列{}n a 的极限,并记作,lim n a n a =∞ →或 )(,∞→∞→n a n

访谈法——工作分析

访谈法 一.访谈法的概念 访谈法就是访谈人员就某一岗位与访谈对象，将事先拟定好的访谈提纲进行面对面的交流和讨论，从总收集岗位信息的一种方法。访谈对象包括该职位的现任者、对该岗位较为熟悉的直接主管人员、与该职位工作联系比较密切的工作人员、任职者的下属等。访谈法收集信息资料是通过研究者与被调查对象面对面直接交 谈方式实现的，具有较好的灵活性和适应性。访谈广泛适用于教育调查、求职、咨询等，既有事实的调查，也有意见的征询，更多用于个性、个别化研究。 二.访谈法的特点 1.访谈者与被访谈者相互影响，相互作用。 2.由于访谈者和被访谈者都是有意思，有思想、有感情、有 心理活动的活生生的人，而且整个访谈过程是通过口头交流的方式获取有关研究资料的方法，因此，访谈过程首先是人与人之间的交往过程。 3.访谈法具有特定的科学目的和一整套的设计、编制和实施 的原则。 综上所述，在一定程度上，访谈法能比观察法获得有关研究 对象更多、更有价值、更深层的心理活动情况和心理特征方面的信息，同时，也比观察法更复杂、更难以掌握。事实上，大量的心理学研究表明，通过访谈法获得的有关人的心理活动的信

息，常常比其他传统心理学方法更加丰富、完整和深层。 三.访谈法的类型 1.结构访谈和非结构访谈 结构访谈又称标准化访谈，指按照统一的设计要求，按照有一定结构的问卷而进行的比较正式的访谈。结构访谈对选择访谈对象的标准和方法、访谈中提出的问题、提问的方式和顺序、被访谈者回答问题的方式、访谈记录的方式都有统一的要求。结构访谈的好处在于访谈结果便于统计分析，对于不同访谈对象的回答易于进行对比分析。 非结构访谈又称非标准化访谈，指只按照一个粗线条式的访谈提纲而进行的非正式的访谈。非结构访谈有利于发挥访谈者和被访谈者的主动性、创造性，有利于适应各被访谈者的具体和特殊情况，有利于拓宽和加深对问题的研究，也有利于处理原来访谈设计方案中没有考虑到的新情况、新问题。 2.直接访谈和间接访谈 直接访谈又称面对面的访谈，即访谈者与被访谈者进行面对面的交谈。直接访谈的突出特点是访谈双方直接发生相互影响、相互作用。其最大的好处在于，访谈者不但能广泛、深入地探讨问题，了解被访谈者的思想、态度、情感和其他各种情况，而且还能亲自观察被访谈者的有关特征和他们在访谈过程中的很多非语言信息，从而加深对谈话内容的的理解，利于判断访谈结果的真实可靠性。 间接访谈就是访谈者通过一定的中介物和被访谈者进行非面对面的交谈。目前，间接访谈的主要方式是电话访谈。其优点是收集数据

关于企业估值的常用方法

关于企业估值的常用方 法 Company number：【WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998】

关于企业估值的常用方法 估值方法 一、企业的商业模式决定了估值模式 1. 重资产型企业（如传统制造业），以净资产估值方式为主，盈利估值方式为辅。 2. 轻资产型企业（如服务业），以盈利估值方式为主，净资产估值方式为辅。 3. 互联网企业，以用户数、点击数和市场份额为远景考量，以市销率为主。 4. 新兴行业和高科技企业，以市场份额为远景考量，以市销率为主。 二、市值与企业价值 1. 无论使用哪一种估值方法，市值都是一种最有效的参照物。 2. 市值的意义不等同于股价的含义。 市值＝股价×总股份数 市值被看做是市场投资者对企业价值的认可，侧重于相对的“量级”而非绝对值的高低。国际市场上通常以100亿美元市值作为优秀的成熟大型企业的量级标准，500亿美元市值则是一个国际化超大型企业的量级标准，而千亿市值则象征着企业至高无上的地位。市值的意义在于量级比较，而非绝对值。 3. 市值比较 A. 既然市值体现的是企业的量级，那么同类企业的量级对比就非常具有市场意义。 【例如】同样是影视制作与发行企业，国内华谊兄弟市值419亿人民币，折合约68亿美元，而美国梦工厂（DWA）市值25亿美元。另外，华谊兄弟2012年收入为13亿人民币（亿美元），同期梦工厂收入为亿美元。 这两家公司的收入在一个量级上，而市值量级却不在一个水平上。由此推测，华谊兄弟可能被严重高估。当然，高估值体现了市场预期定价，高估低估不构成买卖依据，但这是一个警示信号。精明的投资者可以采取对冲套利策略。 B. 常见的市值比较参照物： a.同股同权的跨市场比价，同一家公司在不同市场上的市值比较。如：AH股比价。 b.同类企业市值比价，主营业务基本相同的企业比较。如三一重工与中联重科比较。 c.相似业务企业市值比价，主营业务有部分相同，须将业务拆分后做同类比较。如上海家化与联合利华比较。 4. 企业价值（EV,EnterpriseValue） 企业价值=市值+净负债 EV的绝对值参考意义不大，它通常与盈利指标组合，用来反映企业盈利、净负债与市值之间的关系。如：EBITDA/EV指标用来比较相近企业价值的企业的获利能力。金融圈的干货文章、模块知识、实务课程助您成为金融界的实力派！欢迎关注金融干货！

求极限的常用方法(精髓版)考试必备

求极限的常用方法（精髓版） 初等数学的研究对象基本上是不变的量，而高等数学的研究对象则是变动的量。极限方法就是研究变量的一种基本方法。极限分为数列的极限和函数的极限，下文研究的是函数的极限，这些方法对于数列的极限同样适用。 1．直接代入数值求极限 例1 求极限1lim(21)x x →- 解 1lim(21)2111 x x →-=?-= 2．约去不能代入的零因子求极限 例2 求极限11lim 41--→x x x 解 4221111(1)(1)(1) lim lim lim(1)(1)4 11x x x x x x x x x x x →→→--++==++=-- 3．分子分母同除最高次幂求极限 例3 求极限13lim 3 2 3+-∞→x x x x 解 3131lim 13lim 11323=+-=+-∞→∞→x x x x x x x 注：一般地，分子分母同除x 的最高次幂有如下规律 ??????? =<∞>=++++++----∞→n m b a n m n m b x b x b a x a x a n n m m m m n n n n x 0lim 01101 1 4．分子(母)有理化求极限 例4 求极限) 13(lim 22+-++∞ →x x x 解 1 3) 13)(13(lim )13(lim 2222222 2 +++++++-+=+-++∞ →+∞ →x x x x x x x x x x 1 32lim 2 2 =+++=+∞ →x x x 例5 求极限 x →解 01)2x x x →→→=== 5．应用两个重要极限的公式求极限 两个重要极限是1sin lim 0=→x x x 和1lim(1)x x e x →∞+=，下面只介绍第二个公式的例子。 例6 求极限 x x x x ??? ??-++∞→11lim

常见的预测方法

常见的预测方法 一、外推法 这是利用过去的资料来预测未来状态的方法。它是基于这样的认识：承认事物发展的延续性，同时考虑到事物发展中随机因素的影响和干扰。其最大优点是简单易行，只要有有关过去情况的可靠资料就可对未来做出预测。其缺点是撇开了从因果关系上去分析过去与未来之间的联系，因而长期预测的可靠性不高。外推法在短期和近期预测中用的较多。其中常用的一种方法是时间序列法。 时间序列法是按时间将过去统计得到的数据排列起来，看它的发展趋势。时间序列最重要的特征是它的数据具有不规则性。为了尽可能减少偶然因素的影响，一般采用移动算术平均法和指数滑动平均法。 1．移动算术平均法。移动算术平均法是假设未来的状况与较近时期有关，而与更早的时期关系不大。一般情况下，如果考虑到过去几个月的数据，则取前几个月的平均值。 2．指数滑动平均法。指数滑动平均法只利用过去较近的一部分时间序列。当时间序列已表现出某种规律性趋势时，预测就必须考虑这些趋势的意义，因此要采用指数滑动平均法。指数滑动平均法是对整个时间序列进行加权平均，其中的指数为0～1之间的小数，一般取0.7～0.8左右。 二、因果法 因果法是研究变量之间因果关系的一种定量方法。变量之间的因果关系通常有两类：一类是确定性关系，也称函数关系；另一类是不确定性关系，也称相关关系。因果法就是要找到变量之间的因果关系，据此预测未来。 1．回归分析法。没有因果关系的预测只是形式上的一种预测，而找出因果关系的预测才是本质的预测。回归分析法就是从事物变化的因果关系出发来进行的一种预测方法，不仅剔除了不相关的因素，并且对相关的紧密程度加以综合考虑，因而其预测的可靠性较高。 回归分析的做法是：首先进行定性分析，确定有哪些可能的相关因素，然后收集这些因素的统计资料，应用最小二乘法求出各因素（各变量）之间的相关系数和回归方程。根据这个方程就可预测未来。在技术预测中，多元回归分析很有价值。

公司估值四种方式精编版

公司估值方式 1、可比公司法 首先要挑选与非上市公司同行业可比或可参照的上市公司，以同类公司的股价与财务数据为依据，计算出主要财务比率，然后用这些比率作为市场价格乘数来推断目标公司的价值，比如P/E（市盈率，价格/利润）、P/S法（价格/销售额）。 目前在国内的风险投资（VC）市场，P/E法是比较常见的估值方法。通常我们所说的上市公司市盈率有两种： 历史市盈率（Trailing P/E）－即当前市值/公司上一个财务年度的利润（或前12个月的利润）；预测市盈率（Forward P/E）－即当前市值/公司当前财务年度的利润（或未来12个月的利润）。 投资人是投资一个公司的未来，是对公司未来的经营能力给出目前的价格，所以他们用P/E法估值就是： 公司价值＝预测市盈率×公司未来12个月利润。 公司未来12个月的利润可以通过公司的财务预测进行估算，那么估值的最大问题在于如何确定预测市盈率了。 一般说来，预测市盈率是历史市盈率的一个折扣，比如说NASDAQ某个行业的平均历史市盈率是40，那预测市盈率大概是30左右，对于同行业、同等规模的非上市公司，参考的预测市盈率需要再打个折扣，15-20左右，对于同行业且规模较小的初创企业，参考的预测市盈率需要在再打个折扣，就成了7-10了。 这也就目前国内主流的外资VC投资是对企业估值的大致P/E倍数。比如，如果某公 司预测融资后下一年度的利润是100万美元，公司的估值大致就是700-1000万美元，如果 投资人投资200万美元，公司出让的股份大约是20％-35％。 对于有收入但是没有利润的公司，P/E就没有意义，比如很多初创公司很多年也不能 实现正的预测利润，那么可以用P/S法来进行估值，大致方法跟P/E法一样。 2、可比交易法 挑选与初创公司同行业、在估值前一段合适时期被投资、并购的公司，基于融资或并购交易的定价依据作为参考，从中获取有用的财务或非财务数据，求出一些相应的融资价格乘数，据此评估目标公司。 比如A公司刚刚获得融资，B公司在业务领域跟A公司相同，经营规模上（比如收入）比A公司大一倍，那么投资人对B公司的估值应该是A公司估值的一倍左右。在比如分众传媒在分别并购框架传媒和聚众传媒的时候，一方面以分众的市场参数作为依据，另一方面，框架的估值也可作为聚众估值的依据。 可比交易法不对市场价值进行分析，而只是统计同类公司融资并购价格的平均溢价水平，再用这个溢价水平计算出目标公司的价值。 3、现金流折现

如何修改扫描文件的大小和尺寸

如何修改扫描文件的大小和尺寸 随着oracle的推进及办公自动化的应用，使用扫描仪扫描文件的部门越来越多，扫描文件的分辨率一般为300像素，适合再次打印，但如果需要把扫描件作为邮件附件形式发送的话，附件可能过大，无法发送邮件，现将个人工作中总结的修改扫描文件大小和尺寸的方法总结如下： 1、使用Windows自带的“画图”工具修改扫描文件格式： 单击“开始”-“程序”-“附件”-“画图”，打开画图软件，再用画图 软件打开扫描件，“文件”-“另存为”-“jpeg”。通过修改扫描文件格 式，可以有效的降低扫描文件的大小。 2、使用Photoshop修改扫描件文件大小和尺寸 修改扫描件文件大小：在Photoshop里打开扫描文件，鼠标指向扫描文件标题，“右击”-“图像大小”，在弹出的属性界面里，把“分辨率”栏数字改为72，点击“确定”，“文件”-“存储为”-“jpeg”。在弹出的“JPEG选项”中，把“品质”改为“8”，点击“确定”，保存图片。经过此步骤处理的图片大小既不会太大，图片又比较清晰。 修改扫描件尺寸：在Photoshop里打开扫描件，鼠标指向扫描文件标题，“右击”-“图像大小”，在弹出的属性界面里，把“宽度”“高度”修改成需要的尺寸，分辨率也可相应设置在72px左右，点击“确定”，“文件”-“存储为”-“jpeg”。在弹出的“JPEG选项”中，“品质”可根据需要，改为8到5之间的数字，品质越低文件越小，质量越差。 另外在修改扫描文件的时候，要注意图片的模式，RGB为三色屏幕显示色，图片像素相对较小，色彩比较鲜艳。CMRK为四色印刷色，此模式下的图片像素比较大，适合做成写真或喷绘，但上传到互联网，图片无法显示。可在Photoshop 的“图像”-“模式”中进行修改。 信息中心杨庆安

求极限的常用方法

求极限的常用方法 摘要 极限思想是大学课程中微积分部分的基本原理，这显示出极限在高等数学中的重要地位。同时，极限的计算本身也是一个重要内容。 关键词 极限；计算方法 初等数学的研究对象基本上是不变的量，而高等数学的研究对象则是变动的量。极限方法就是研究变量的一种基本方法。极限分为数列的极限和函数的极限，下文研究的是函数的极限，这些方法对于数列的极限同样适用。 1．直接代入数值求极限 例1 求极限1lim(21) x x →- 解 1 lim(21)2111 x x →-=?-= 2．约去不能代入的零因子求极限 例2 求极限11 lim 41--→x x x 解 4221111(1)(1)(1)lim lim lim(1)(1)4 11x x x x x x x x x x x →→→--++==++=-- 3．分子分母同除最高次幂求极限 例3 求极限13lim 3 2 3+-∞→x x x x 解 3131lim 13lim 3 11323=+-=+-∞→∞→x x x x x x x 注：一般地，分子分母同除x 的最高次幂有如下规律 ??????? =<∞>=++++++----∞→n m b a n m n m b x b x b a x a x a n n m m m m n n n n x 0lim 01101 1ΛΛ 4．分子(母)有理化求极限 例4 求极限) 13(lim 22+-++∞ →x x x 解 1 3) 13)(13(lim )13(lim 2222222 2 +++++++-+=+-++∞ →+∞ →x x x x x x x x x x 1 32lim 2 2 =+++=+∞ →x x x

公司估值的常用模型方法

绝对估值法（折现方法） 1.DDM模型（Dividend discount model /股利折现模型) 2.DCF /Discount Cash Flow /折现现金流模型） （1）FCFE （ Free cash flow for the equity equity /股权自由现金流模型)模型 （2）FCFF模型（ Free cash flow for the firm firm /公司自由现金流模型）DDM模型 V代表普通股的内在价值， Dt为普通股第t期支付的股息或红利，r为贴现率对股息增长率的不同假定，股息贴现模型可以分为 ：零增长模型、不变增长模型（高顿增长模型）、二阶段股利增长模型（H模型）、三阶段股利增长模型和多元增长模型等形式。 最为基础的模型；红利折现是内在价值最严格的定义； DCF法大量借鉴了DDM 的一些逻辑和计算方法（基于同样的假设/相同的限制）。 1. DDM DDM模型模型法（Dividend discount model / Dividend discount model / 股利折现模型股利折现模型) DDM模型 2. DDM DDM模型的适用分红多且稳定的公司，非周期性行业； 3. DDM DDM模型的不适用分红很少或者不稳定公司，周期性行业； DDM模型在大陆基本不适用； 大陆股市的行业结构及上市公司资金饥渴决定，分红比例不高，分红的比例与数量不具有稳定性，难以对股利增长率做出预测。 DCF 模型 2.DCF /Discount Cash Flow /折现现金流模型） DCF估值法为最严谨的对企业和股票估值的方法，原则上该模型适用于任何类型的公司。 自由现金流替代股利，更科学、不易受人为影响。 当全部股权自由现金流用于股息支付时， FCFE模型与DDM模型并无区别；但总体而言，股息不等同于股权自由现金流，时高时低，原因有四： 稳定性要求（不确定未来是否有能力支付高股息）； 未来投资的需要（预计未来资本支出/融资的不便与昂贵）；