Questions tagged «snr»

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如何计算噪声信号的SNR?
我在理解如何实际操作时遇到问题 我有一个包含纯语音的wav文件,另一个仅包含背景噪声的ave文件(可以是各种噪声,例如白噪声,人群噪声,吹来的风声等)。这些要么纯粹是言语,要么纯粹是噪音。因此,我想我可以通过两个文件中相应样本的简单划分(或样本帧的平均值)从它们获得SNR值。然后,我大胆地将它们组合起来以获得嘈杂的语音文件。我猜该文件将仍然具有相同的SNR。 现在,我将此文件通过降噪程序,并得到另一个文件。如何计算此“降噪”文件的SNR? -编辑- 后续问题在这里发布
14 matlab  snr 

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的各种定义是什么,以及它们的相关测量方法?
的定义似乎在工业上有点像通天塔。S N R有哪些定义(可随时用于现场应用程序),以及如何精确地测量该应用程序的定义?SNRSNR\rm SNRSNRSNR\rm SNR 我对具体问题是:SNRSNR\rm SNR 如果我们尚无法获得最佳的比特采样时序,并且仅需处理接收机中的所有信号(包括I和E的包络),我们如何测量通信系统的 Q频道?有关上下文,请参见本文。SNRSNR\rm SNR 一旦我们获得了最佳的位采样并获得了软位,如何最好地测量(或E b N 0)?我使用的一种方法是: 10 log 10 [ 均值{ | s n | 2 }SNRSNR\rm SNREbN0EbN0E_bN_010log10[mean{|sn|2}var{|sn|}],10log10⁡[mean{|sn|2}var{|sn|}], 10\log_{10}\left[ \frac{\textrm{mean}\left\{\lvert s_n \rvert^2\right\}}{\textrm{var}\textrm\{\lvert s_n \rvert\textrm\}}\right], 但是我了解这不适用于低情况。还有什么其他方式?SNRSNR\rm SNR
13 noise  bpsk  snr 

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熵与信噪比之间的关系
通常,任何形式的灌肠被定义为不确定性或随机性。在嘈杂的环境中,随着噪声的增加,我相信熵会增加,因为我们对所需信号的信息内容更加不确定。熵和信噪比之间有什么关系?随着信噪比的增加,噪声功率降低,但这并不意味着信号的信息含量会增加!!信息内容可能保持不变,这是否意味着熵不受影响?

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20 dB的信噪比是什么意思?
我正在读一篇论文,其中有离散信号 x (n )= s(n )+ w (n )X(ñ)=s(ñ)+w(ñ)x(n) = s(n) + w(n) 被认为。是已知的确定性级数,w (n )是均值为零的白噪声。作者写道s (n )s(ñ)s(n)w (n )w(ñ)w(n) 产生的信噪比为20 dB 这是什么意思? 信号能量是什么意思?似乎有几种定义此方法的方法,但本文没有尝试这样做。 20 dB SNR是什么意思?我想要么,要么20 = 20 log E s / E w,但是对于确保这些概念还不够熟悉。20 = 10 对数Ës/ Ew20=10日志⁡Ës/Ëw20=10\log{E_s/E_w}20 = 20 对数Ës/ Ew20=20日志⁡Ës/Ëw20=20\log{E_s/E_w}

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您如何判断是否有信号(当您的信号看起来很像噪声时)?
这又是我的打detector探测器。 当有任何东西时,我非常擅长检测信号-可以跟踪从墙壁剥落的打ore声到您甚至在录音中都听不到的呼吸声。问题是,我无法确定信号何时降至可检测的水平以下,并且该应用程序只是在“听到声音”。而且,不幸的是,打nor /呼吸经常不规则,以至于简单的自相关或类似的间隔定时方案不太可能有很大帮助。(实际上,在某些情况下,噪音比呼吸更规律。) 那么,当没有信号时,我有什么窍门想不通吗?考虑到“信号”的开始是如此的杂音,似乎我在这里遇到了困难。 (也许这与我遇到的另一个问题有关:奇怪的是,即使声音很大,我也无法准确(甚至近似)测量信号电平。由于我仍然需要使用滚动平均值和比率来检测信号,级别信息会迷路。我正在寻找一些技巧来重新构造它。) 基本技巧 (尤达) 对音频信号进行采样(出于各种原因,通常以8000Hz的频率进行采样),然后以1024个块进行FFT。(在我的实验中,汉明滤镜和重叠块似乎影响不大,尽管稍后可能会重新讨论。) FFT分为“频段”(当前为5个,在大小上稍有偏斜以在低端放置更多细节),并且将每个频段的“频谱差异”和电平相加。峰值限制值的长期平均值用作“阈值”,进一步的偏差调整用于维持大约20%的“超阈值”速率。 每个“超阈值”值的权重均为1(低于阈值的权重为0),但此权重由频段中的表观“可变性”(大约2Hz)进行调整,以赋予频段更大的权重携带更明显的信号。 将频带的权重相加,然后将后续块的权重相加约一秒钟,以产生连续的“得分”。再次将其与运行中的平均阈值(加上几种启发式方法)进行比较,以检测打sn的起伏。 更新资料 我突然想到,如果我的算法有效地保持恒定水平的信号(针对我的信号水平问题),则有效地测量SNR的方法就是在没有信号时测量噪声。 方便地,打sn是断断续续的,中间有很多“死气”。而且我已经在检测打the信封了。因此,在信封外的任何东西(在一个打sn声的结束与下一个打sn声的开始之间)可能是噪音!我可以(以一定程度的准确性/重复性)进行测量。(当然,我们花了三倍的努力才提出了一种中途的算法-现实与理论不符。) 所以我还没有完整的答案,但是我已经取得了进步。 (虽然以上技术为我提供了相当不错的SNR指标,但我仍然无法估计实际的信号水平。我的“相对水平”指示可能会超出刻度,导致几乎听不到呼吸声,对于窗户响尾蛇来说也是如此。我需要某种绝对级别的代理。)
11 noise  snr 

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如何估算波形的信噪比?
我有一个信号:,其中我= 0 ... ñ - 1。F一世(吨一世= 我Δ 吨)fi(ti=iΔt)f_i(t_i=i\Delta t)i = 0 … n − 1i=0…n−1i = 0\ldots n-1 信号似乎在较慢的“趋势”附近快速变化。我假设快速变化的部分是噪声,而缓慢变化的部分是真实信号。 如何估算信号的信噪比(SNR)? 我想,如果我能在treshold频率决定:我可以使用下面的表达式:ωŤωt\omega_t ,其中F表示f(t)的傅立叶变换。S/N=∫ωt0|F(ω)|2∫∞ωt|F(ω)|2S/N=∫0ωt|F(ω)|2∫ωt∞|F(ω)|2S/N=\frac{\displaystyle\int_0^{\omega_t}|F(\omega)|^2}{\displaystyle\int_{\omega_t}^{\infty}|F(\omega)|^2}FFFf(t)f(t)f(t)
9 fft  noise  snr 

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如何实现基于梯度的霍夫变换
我正在尝试使用霍夫变换进行边缘检测,并希望使用渐变图像作为基础。 我迄今所做,给出的图像I尺寸的[M,N]和它的部分衍生物gx,gy是计算中的每个像素作为梯度角thetas = atan(gy(x,y) ./ gx。同样,我将梯度幅度计算为magnitudes = sqrt(gx.^2+gy.^2)。 要构建霍夫变换,我使用以下MATLAB代码: max_rho = ceil(sqrt(M^2 + N^2)); hough = zeros(2*max_rho, 101); for x=1:M for y=1:N theta = thetas(x,y); rho = x*cos(theta) + y*sin(theta); rho_idx = round(rho)+max_rho; theta_idx = floor((theta + pi/2) / pi * 100) + 1; hough(rho_idx, theta_idx) = hough(rho_idx, theta_idx) + …
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