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@@ -9,14 +9,14 @@ import wndata from './pic/white-noise-data.png'
 ### 分析流程
 时序数据分析之前需要有预处理的过程，为减轻分析算法的负担，TDgpt 在将时序数据发给具体分析算法进行分析时，已经对数据做了预处理，整体的流程如下图所示。
 
-<img src={activity} alt="预处理流程" style="width:360px !important;"/>
+<img src={activity} alt="预处理流程" style={{width:360px !important;}}/>
 
 TDgpt 首先对输入数据进行白噪声检查（White Noise Data check）, 检查通过以后针对预测分析，还要进行输入（历史）数据的重采样和时间戳对齐处理（异常检测跳过数据重采样和时间戳对齐步骤）。
 预处理完成以后，再进行预测或异常检测操作。预处理过程不属于预测或异常检测处理逻辑的一部分。
 
 ### 白噪声检查
 
-<img src={wndata} alt="white-noise-data" style="width:344px !important;"/>
+<img src={wndata} alt="white-noise-data" style={{width:344px !important;}}/>
 
 白噪声时序数据可以简单地认为是随机数构成的时间数据序列（如上图所示的正态分布随机数序列），随机数构成的时间序列没有分析的价值，因此会直接返回。白噪声检查采用经典的 `Ljung-Box` 统计量检验，计算 `Ljung-Box` 统计量需遍历整个输入时间序列。如果用户能够明确输入序列一定不是白噪声序列，那么可以在参数列表中增加参数 `wncheck=0` 强制要求分析平台忽略白噪声检查，从而节省计算资源。
 TDgpt 暂不提供独立的时间序列白噪声检测功能。