图像峰值信噪比的计算
1数字图像处理
数字图像处理是利用计算机（或数字技术）对图像信息进行加工处理，以改善图像质量、压缩图像数据或从图像数据中获取更多信息。数字图像处理的主要方法可分为两大类：空域法和变换域法。
a. 空域法
把图像看作是平面中各个象素组成的集合，然后直接对这个二维函数进行相应的处理。
b. 频域法（变换域法）
首先对图像进行正交变换，得到变换域系数阵列，然后再实行各种处理，处理后再反变换到空间域，得到处理结果。这类处理包括：滤波、数据压缩和特征提取等。
1.图像压缩编码基础
图像压缩即去除多余数据。以数学的观点来看，图像压缩过程实际上就是将二维像素阵列变换为一个在统计上无关联的数据集合。因此，图像压缩是指以较少的比特有损或无损地表示原来的像素矩阵的技术,也称图像编码。
图像压缩编码的必要性和可能性：
图像压缩编码的目的是以尽量少的比特数表征图像，同时保持复原图像的质量，使它符合预定应用场合的要求。压缩数据量、提高有效性是图像压缩编码的首要目的。图像编码是一种信源编码，其信源是各种类型的图像信息。
图像数据可以进行压缩有以下几方面的原因。首先，原始图像数据是高度相关的，存在很大的冗余度。如图像内相邻象素之间的空间冗余度。序列图像前后帧之间的时间冗余度。多光谱遥感图像各谱间的频率域冗余度。数据冗余造成比特数浪费，消除这些冗余就可以节约码字，也就达到了数据压缩的目的。其次，基用相同码长表示不同出现概率的符号也会造成符号冗余度。如果采用可变长编码技术，对出现概率高的符号用短码字、对出现概率低的符号用长码字表示，就可消除符号冗余度，从而节约码字。允许图像编码有一定的失真也是图像可以压缩的一个重要原因。
2图像压缩编码
图像压缩可以是有损数据压缩也可以是无损数据压缩。对于如绘制的技术图、图表或者漫画优先使用无损压缩。这是因为有损压缩方法，尤其是在低的位速条件下将会带来压缩失真。如医疗图像或者用于存档的扫描图像等这些有价值的内容的压缩也应尽量选择无损压缩方法。有损方法非常适合于自然的图像，例如一些应用中图像的微小损失是可以接受的（有时是无法感知的），这样就可以大幅度地减小位速。
无损图像压缩方法有：行程长度编码，熵编码法（如LZW这样的自适应字典算法）；有损压缩方法有：（1）将色彩空间化减到图像中常用的颜色。（2）色度抽样。（3）变换编码。（4）分形压缩（Fractal compression）。
2.1 图像压缩编码方法
图像压缩算法就是要在保证图像一定的重建质量的同时，通过去除冗余数据可以节约文件所占的码字从而极大地降低原始图像数据量，解决图像数据量巨大的问题，以达到对图像压缩的目的。图像数据压缩技术就是研究如何利用图像数据的冗余性来减少图像数据量的方法。因此，进行图像压缩研究的起点是研究图像数据的冗余性。
图像压缩方法主要分成两种类型：一种是基于空间线性预测技术，即差分脉冲编码调制的无失真压缩算法，另一种是基于DCT的有失真压缩算法，并进一步应用熵编码。
a. 无失真预测编码压缩算法
无失真预测编码压缩算法能准确无误地恢复原信息，它只是去掉了信源的冗余部分，却不能提供较高的压缩比。
b. 基于DCT的有失真压缩编码算法
基于DCT的有失真压缩编码算法包括基本系统和增强系统两种不同层次的系统。并定义了顺序工作方式和累进工作方式。基本系统只采用顺序工作方式，熵编码时只能采用Huffman编码，且只能存储两套码表。增强系统是基本系统的扩充，可采用累进工作方式，熵编码时可选用Huffman码或算术编码。有失真压缩能提供较高的压缩比，但由于损失了信源的熵，压缩后的数据是无法准确无误地恢复，而是利用人的视觉特性使解压缩后的图像看起来与原始图像一样。主要方法有预测编码、变换编码、模型编码、基于重要性的编码以及混合编码方法等。压缩比随着编码方法的不同差别较大。二维图像块经过各种正交
变换后比较它们的优越性： DCT 、DST 、K —L>斜坡变换>哈达码变换、哈尔变换（随图像块尺寸增大而饱和）。虽然DCT 变换在处理过程中需要用乘法电路，但由于LSI 技术发展已使乘法器较为容易实现，所以DCT 是正交变换编码的主要方式。基于DCT 编码的过程为先进行DCT 正变换，再对DCT 系数进行量化，并对量化后的直流系数和交流系数分别进行差分编码或行程编码，最后再进行熵编码。
在编码过程中,JPEG 算法首先将RGB 分量转化为亮度分量和色差分量,然后将图像分解为8×8的像素块, 对这个8×8块进行二维离散余弦变换, 每个块就产生了64个DCT 系数,其中一个是直流(DC)系数,它表示了8×8输入矩阵全部值的平均数,其余63个系数为交流(AC)系数,接下来对DCT 系数进行量化,最后将量化的DCT 系数进行编码,就形成了压缩后的图像格式。在解码过程中,先对已编码的量化的系数进行解码,然后求逆量化并利用二维DCT 反变换把DCT 系数转化为8×8样本像块, 最后将反变换后的块组合成一幅图像。这样就完成了图像的压缩和解压过程。
二维离散余弦正变换的公式如下:
()()()()()()N v
y M u x y x f v c u c F N y M x 212cos 212cos ,v u,1010?+?+?∑∑=-=-=ππ
1,1,0;1,1,0-=-=N v M u
其中：
()()???
????-===???????-===1,,2,1201;1,2,12
01c N v N v N v c N u M u M
u 二维离散余弦反变换公式如下: ()()()()()()N v
y M u x y x f v c u c F N y M x 212cos 212cos ,v u,1
010?+?+?∑∑=-=-=ππ
()()?????-=====1,,2,1,10021c N v u v u v c u 或
2.2 无损压缩
无损压缩利用数据的统计特性来进行数据压缩，典型的编码有Huffman 编码、行程编码和算术编码。码无损压缩的压缩率一般为2:l ～5:1。
Huffman 编码
一种用概率匹配方法进行信源编码的熵编码方法，通过利用已变换信号的统计特性，给其分配高效代码来实现数据压缩，用于去除图像数据的统计冗余。Huffman 编码是一种长度不均匀的、平均码率可以接近信息源熵值的一种编码方法。它有两个明显的特点： 一是哈夫曼码的编码方法保证了概率大的符号对应于短码，概率小的符号对应于长码，充分利用了短码；
二是缩减信源的最后二个码字总是最后一闪不同，从而保证了哈夫曼码是即时码。编码后使平均码长减小，以达到压缩的目的。
信息熵的计算公式：
()()()i i i
x p x p X H log ∑-= 哈夫曼码的平均码长计算公式：
()i i n
K x p K 1i =∑= 其中，i K 是信源符号i x 的码长；()i x p 是信源符号i x 的概率。
信息传输速率： ()K
X H =R 由此可见，哈夫曼码的平均码长最小，消息传输速率最大，编码效率最高。然后哈弗曼编码方法得到的码并非是唯一的，它们的平均码长相等，编码效率也相等，但是质量不完全相同，可用码方差来表示：
()[]()()2
n
122
t K k x p K k E i i i i -∑=-==σ 由经验得，进行哈夫曼编码时，为得到码方差最小的码，应使合并的信源符号位于缩减信源序列尽可能高的位置上，以减少再次合并的次数，充分利用短码。
Huffman 编码的算法如下：
(1) 将n 个信源消息符号按其出现的概率大小依次排列，()()()xn p x p x p ≥≥≥ 21；
(2) 取两个概率最小的分别分配以0 和1 两码元，并将这两个概率相加作为一个新的概率，与所分配的二进符号生新排队；
(3) 对重排后的两个概率最小符号重复步骤2 的过程；
(4) 不断继续上述过程，直到最后的两个符号配以0 和1 为止；
(5) 从最后一级开始，向前返回得到各信源符号所对应的码元序列，即相应的码字。
在计算Huffman 表时需要对原始图像数据扫描两遍：第一遍要精确地统计出原始图像中每个灰度值出现的概率；第二遍是建立哈夫曼树并进行编码。由于需要建立二叉树并遍历二叉树生成编码，因此数据压缩和还原速度都较慢。但是该编码方法简单有效， 而且编码效率相当高，因而得到了广泛应用。Huffman 编码小变字长编码方法是最佳的, 其码字平均长度很接近信息符号的熵值。Huffman 编码的最高压缩效率可达到8∶1。
2.3 均方误差
均方误差（Mean Squared Error, MSE ）
在相同测量条件下进行的测量称为等精度测量，例如在同样的条件下，用同一个游标卡尺测量铜棒的直径若干次，这就是等精度测量。对于等精度测量来说，还有一种更好的表示误差的方法，就是标准误差。
标准误差定义为各测量值误差的平方和的平均值的平方根，故又称为均方误差。
设n 个测量值的误差为ε1、ε2……εn ，则这组测量值的标准误差σ等于：
n
i n
222221n εεεεσ∑=+++= 数理统计中均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值，记为MSE 。
2.4峰值信噪比
PSNR 是“Peak Signal to Noise Ratio”的缩写。peak 的中文意思是顶点。而radio 的意思是比率或比列的。整个意思就是到达噪音比率的顶点信号，psnr 是一般是用于最大值信号和背景噪音之间的一个工程项目。通常在经过影像压缩之后，输出的影像通常都会有某种程度与原始影像不一样。为了衡量经过处理后的影像品质，我们通常会参考PSNR 值来认定某个处理程序够不够令人满意。
PSNR 计算公式如下：
???
? ???=MSE PSNR 2255log 10 ()
Framesize P I frnmesize
221n MSE -∑==
图像峰值信噪比的计算
1数字图像处理 数字图像处理是利用计算机（或数字技术）对图像信息进行加工处理，以改善图像质量、压缩图像数据或从图像数据中获取更多信息。数字图像处理的主要方法可分为两大类：空域法和变换域法。 a. 空域法 把图像看作是平面中各个象素组成的集合，然后直接对这个二维函数进行相应的处理。 b. 频域法（变换域法） 首先对图像进行正交变换，得到变换域系数阵列，然后再实行各种处理，处理后再反变换到空间域，得到处理结果。这类处理包括：滤波、数据压缩和特征提取等。 1.图像压缩编码基础 图像压缩即去除多余数据。以数学的观点来看，图像压缩过程实际上就是将二维像素阵列变换为一个在统计上无关联的数据集合。因此，图像压缩是指以较少的比特有损或无损地表示原来的像素矩阵的技术,也称图像编码。 图像压缩编码的必要性和可能性： 图像压缩编码的目的是以尽量少的比特数表征图像，同时保持复原图像的质量，使它符合预定应用场合的要求。压缩数据量、提高有效性是图像压缩编码的首要目的。图像编码是一种信源编码，其信源是各种类型的图像信息。 图像数据可以进行压缩有以下几方面的原因。首先，原始图像数据是高度相关的，存在很大的冗余度。如图像内相邻象素之间的空间冗余度。序列图像前后帧之间的时间冗余度。多光谱遥感图像各谱间的频率域冗余度。数据冗余造成比特数浪费，消除这些冗余就可以节约码字，也就达到了数据压缩的目的。其次，基用相同码长表示不同出现概率的符号也会造成符号冗余度。如果采用可变长编码技术，对出现概率高的符号用短码字、对出现概率低的符号用长码字表示，就可消除符号冗余度，从而节约码字。允许图像编码有一定的失真也是图像可以压缩的一个重要原因。
实验一图像去噪
实验一图像去噪 在现代医学中，医学影像技术广泛应用于医学诊断和临床治疗，成为医生诊断和治疗的重要手段和工具。如今，医学图像在医疗诊断中起着不可低估的重要作用，核磁共振，超声，计算机X射线断层扫描以及其他的成像技术等，都是无侵害的器官体外成像的有效手段。这些技术丰富了正常的何病态的解剖知识，同时也成为诊断和医疗体系的重要组成部分。 然而，由于不同的成像机理，医学图像往往存在时间、空间分辨率和信噪比的矛盾。医学成像收到各种实际因素的影响，如患者的舒适度，系统的要求等等，需要快速成像。图像中的噪声大大降低了图像的质量，使一些组织的边界变得模糊，细微结构难以辨认，加大了对图像细节识别和分析的难度，影响医学诊断。因此医学图像的去噪处理既要能有效的去处噪声，又要能很好的保留边界和结构信息。本实验通过对测试图像加不同类型的噪声，然后分别用各种滤波法处理，然后以定量分析各种滤波方法的特点。 一．实验原理 1.噪声的分类 根据噪声的统计特征可分为平稳随机噪声和非平稳随机噪声两种。根据噪声产生的来源，大致可以分为外部噪声和内部噪声两类。外部噪声主要有四种常见的形式： （1）光和电的基本性质引起的噪声。如电流可看作电子或空穴运动，这些粒子运动产生随机散粒噪声，导体中的电子流动的热噪声，光量子运动的光量子噪声等。 （2）由机械运动引起的噪声。如接头震动使电流不稳，磁头或磁带抖动等。（3）设备元器件及材料本身引起的噪声。 （4）系统内部电路的噪声。 而在图像中，噪声主要有三个特点： （1）叠加性 （2）随机性 （3）噪声和不同图像区域之间的相关性。
医学图像中，典型的噪声有：高斯噪声，锐利噪声，指数噪声，均匀噪声，脉冲噪声等等。 2.去噪的方法 人们根据实际图像的特点、噪声的统计特征和频谱分布规律, 发展了各式各样的去噪方法, 其中最为直观的方法是根据噪声能量一般集中于高频、而图像频谱则分布于一个有限区间的这一特点, 采用低通滤波来进行去噪的方法, 从本质上讲, 图像去噪的方法都是低通滤波的方法, 而低通滤波是一把双刃剑, 它在消除图像噪声的同时, 也会消除图像的部分有用的高频信息, 因此, 各种去噪方法的研究实际是在去噪和保留高频信息之间进行的权衡。 图像平滑处理视其噪声图像本身的特性而定, 可以在空间域也可以在频率域采用不同的措施。空间域里的一些方法是噪声去除, 即先判断某点是否为噪声点, 若是, 重新赋值, 如不是按原值输出。另一类方法是平均, 即不依赖于噪声点的识别和去除, 而对整个图像进行平均运算。在频域里是对图像频谱进行修正, 一般采用低通滤波方法, 而不像在空域里直接对图像的像素灰度级值进行运算。在空间域对图像平滑处理常用领域平均法，中值滤波和秩统计滤波。 2.1 多帧平均法 根据噪声空域随机性的特点，可以有效的压缩噪声，增强有用的信息。设噪声为加性噪声，即： g(x,y)=f(x,y)+n(x,y) 式中个g（x,y)为输出图像，f（x,y)为有用信息，n(x,y)为噪声。被测物保持不动，得到M帧图像，进行叠加后，除以m，使m>M,得到平均图像。 2.2 空间域滤波器 2.1.1 均值滤波 均值滤波是将一个像素及其邻域中所有像素的平均值赋给输出图像中相应的像素, 从而达到平滑的目的。其过程是使一个窗口在图像上滑动, 窗口中心位置的值用窗内各点值的平均值来代替, 即用几个像素的灰度平均值来代替一个像素的灰度。其主要的优点是算法简单、计算速度快, 但其代价是会造成图像一定程度的模糊。为解决邻域平均法造成图像模糊的问题, 可采用阈值法、K 邻点平均法、梯度倒数加权平滑法、最大均匀性平滑法、小斜面模型平滑法等。它们
几类信号信噪比的计算_百度上传
1，确知信号的信噪比计算 这里的“确知信号”仅指信号的确知，噪声可以是随机的。某些随机信号，例如幅度和相位随机的正弦波，如果能够准确估计出它的相位和幅度等参数也可以认为是“确知信号”。 接收到的确知信号通过减去确知信号的方法得到噪声电压或电流，高斯噪声的数学期望为0，方差除以或乘上电阻得到噪声功率。确知信号的大小的平方的积分除以或乘上电阻得到信号功率。信噪比等于这两个功率相除，因此可以不用考虑电阻的大小。 clear all; clc; SIMU_OPTION = 3 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 1, deterministic signal snr calc %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% if (SIMU_OPTION==1) SAM_LEN = 1e6; PERIOD = 1e3; SNR_DB = 30 signal = sin((1:SAM_LEN)*2*pi/PERIOD); signal_wgn = awgn(signal,SNR_DB,'measured'); wgn = signal_wgn - signal; snr_db_calc = 10*log10(var(signal)/var(wgn)) end
2，随机信号的信噪比计算 2.1，窄带信号加宽带噪声的信噪比计算 可以使用周期图FFT方法，即得到信号加噪声的功率谱，利用信号和噪声的频率特性，通过积分的方法将信号和噪声的功率计算出来，这样就得到信噪比。窄带信号是相对整个信号频率带而言。 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 2, sin signal + white gauss noise %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% if (SIMU_OPTION==2) SAM_LEN = 1e6; PERIOD = 1e3; SNR_DB = 30 signal = sin((1:SAM_LEN)*2*pi/PERIOD); signal_wgn = awgn(signal,SNR_DB,'measured'); signal_wgn_fft = fft(signal_wgn); signal_wgn_psd = (abs(signal_wgn_fft)).^2 / SAM_LEN; signal_wgn_psd_db = 10*log10(signal_wgn_psd); signal_wgn_psd = signal_wgn_psd(1:SAM_LEN/2); snr_db_calc = 10*log10(max(signal_wgn_psd)/(sum(signal_wgn_psd)-max(signal_wgn_psd) )) end
Matlab频谱分析程序
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Matlab 信号处理工具箱 谱估计专题 频谱分析 Spectral estimation （谱估计）的目标是基于一个有限的数据集合描述一个信号的功率（在频率上的）分布。功率谱估计在很多场合下都是有用的，包括对宽带噪声湮没下的信号的检测。 从数学上看，一个平稳随机过程n x 的power spectrum （功率谱）和correlation sequence （相关序列）通过discrete-time Fourier transform （离散时间傅立叶变换）构成联系。从normalized frequency （归一化角频率）角度看，有下式 ()()j m xx xx m S R m e ωω∞ -=-∞ = ∑ 注：()() 2 xx S X ωω=，其中 ()/2 /2 lim N j n n N N X x e N ωω=-=∑ πωπ -<≤。 其matlab 近似为X=fft(x,N)/sqrt(N)，在下文中()L X f 就是指matlab fft 函数的计算结果了 使用关系2/s f f ωπ=可以写成物理频率f 的函数，
其中s f 是采样频率 ()()2/s jfm f xx xx m S f R m e π∞ -=-∞ = ∑ 相关序列可以从功率谱用IDFT 变换求得： ()()()/2 2//2 2s s s f jfm f j m xx xx xx s f S e S f e R m d df f πωππ ωωπ- -= =?? 序列n x 在整个Nyquist 间隔上的平均功率可以 表示为 ()()() /2 /2 02s s f xx xx xx s f S S f R d df f ππ ωωπ- -= =?? 上式中的 ()()2xx xx S P ωωπ = 以及()()xx xx s S f P f f = 被定义为平稳随机信号n x 的power spectral density (PSD)（功率谱密度） 一个信号在频带[]1 2 1 2 ,,0ωωωω π ≤<≤上的平均功率 可以通过对PSD 在频带上积分求出 []()()2 1 121 2 ,xx xx P P d P d ωωωωωω ωωωω-- = +?? 从上式中可以看出()xx P ω是一个信号在一个无 穷小频带上的功率浓度，这也是为什么它叫做功率谱密度。
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作业1 试编写程序，画出相干移频键控、非相干移频键控（无衰落）和瑞利衰落信道下非相干移频键控的性能曲线。 （1）根据理论分析公式画性能曲线； （2）信噪比范围（0dB-10dB），间隔是1dB； （3）信噪比计算SNR=10lg（Es/N0） 一、脚本文件 1、主程序 %******************************************************** %二元移频信号检测性能曲线(理论分析) %FSK_theo.m %******************************************************** clear all; clc; SNRindB=0:1:20; Pe_CFSK=zeros(1,length(SNRindB)); Pe_NCFSK=zeros(1,length(SNRindB)); Pe_NCFSK_Rayleigh=zeros(1,length(SNRindB)); for i=1:length(SNRindB) EsN0=exp(SNRindB(i)*log(10)/10); Es_aveN0=exp(SNRindB(i)*log(10)/10); Pe_CFSK(i)=Qfunct(sqrt(EsN0));%相干移频键控系统 Pe_NCFSK(i)=0.5*exp(-EsN0/2);%非相干移频键控系统（无衰落） Pe_NCFSK_Rayleigh(i)=1/(2+Es_aveN0);%非相干移频键控系统（瑞利衰落）end semilogy(SNRindB,Pe_CFSK,'-o',SNRindB,Pe_NCFSK,'-*',SNRindB,Pe_NCFSK_Rayleigh ,'-'); xlabel('Es/No或平均Es/No(dB)'); ylabel('最小平均错误概率Pe'); legend('相干移频','非相干移频(无衰落)','非相干移频(瑞利衰落)'); title('二元移频信号检测性能曲线'); axis([0 20 10^-7 1]); grid on; 2、调用子函数 %******************************************************** %Q函数 %Qfunct.m %********************************************************
music 方位估计 实验报告三 MATLAB 代码
实验报告三 实验目的： 实现常规波束形成及基于MUSIC 方法的方位估计。 实验内容： 1）若干阵元的接收阵，信号频率为10KHz ，波束主轴12度，仿真给出常规波束形成的波束图。 2）16个阵元的均匀线列阵，信号频率为10KHz ，信号方位为12度，用MUSIC 方法完成目标定向，信噪比-5dB ，0dB ，5dB 。 i) 波束形成时的阵型设计为两种，一种是均匀线列阵，阵元16个；一种是均匀圆阵，阵元数为16个，比较这两种阵型的波束图。 ii ）比较不同信噪比下MUSIC 方法估计的性能（统计100次）。 实验原理： i)常规波束形成： 如图所示，基阵的输出),(θt v 。 ∑∑=*=* ==M m i i M m i i w t x t x w t v 1 1 ) ()()()(),(θθθ 采用向量符号则有， )()()()(),(H H θθθw x x w t t t v == 式中，x(t)和w(q )分别为观测数据向量和加权系数向量， ) ,(θt v 图 1 波束形成器基本原理图
T M 21])()()([)(t x t x t x t Λ=x T M 21])()()([)(θθθθw w w Λ =w 基阵输出端的空间功率谱表示为： ) ()( )()]()([)( )]()()()([ )],(),([ ] ),([)(H H H H H *2 θθθθθθθθθθRw w w x x w w x x w =====t t E t t E t v t v E t v E P 式中，R 为观测数据的协方差矩阵。 ii ）基于MUSIC 方法的方位估计： )()()()(1 t n t s a t x i d i +=∑=θ T M 21])()()([)(t x t x t x t Λ =x )()()()(t n t s A t x +=θ 假设: (1 ) 信号源的数目d 是已知的, 且d < M ; (2 ) 各信号的方向矢量是相互独立的, 即)(θA 是一个列满秩矩阵; (3 ) 噪声)(t n 是空间平稳随机过程, 为具有各态历经性的均值为零、方差为σ2n 的高斯过程; (4 ) 噪声各取样间是统计独立的。 在上述假设条件下, 基阵输出的协方差矩阵可表示为： I A AR t x t x E R H s H 2])()([α+== 其中, R s 为信号的协方差矩阵；I 为单位矩阵。对R 进行特征分解, 并以特 征值降值排列可得 H m m M d m m H m m d m m e e e e R ∑∑+==+ =1 1λ λ 信号子空间与噪声子空间正交。 若噪声子空间记为E N , 即 ∑+== M d m H m m N e e E 1
红外光谱信噪比
红外光谱信噪比 翁老爷子的新书《傅里叶变换红外光谱分析》（第2版）中，有一段对红外仪器信噪比的无奈描述： “红外仪器的信噪比是衡量一台仪器性能好坏的一项非常重要的技术指标。但是信噪比的测量方法目前没有统一的、公认的标准，因此，各个红外仪器公司所给定的仪器信噪比没有可比性。每个红外仪器公司都有信噪比的测量方法，因此，信噪比指标的验收只能按照仪器公司的验收方法进行验收。” 看来这个“红外信噪比”真个是乱花渐欲迷人眼，让人雾里看花隔一层啊！但是zwyu我充分发挥超人的大打特打、死缠烂打、穷追猛打的精神，欲对“红外信噪比”进行一次非官方、全方位的刨根问底，追踪探秘。各位好奇同学请跟进！ 正文 信噪比（signal-to-noise ratio，简记为SNR ），顾名思义，就是信号值与噪声值的比，这一比值当然是越高越好。可是，翻遍《GB/T21 186-2007 傅立叶变换红外光谱仪》，《GB/T 6040-2002 红外光谱分析方法通则》（见红外光谱相关标准与检定规程大合集）以及其他的
一些行业性、地方性的检定规程（国家级的傅里叶变换红外光谱仪检定规程至今还未出台），甚至中国药典，愣是找不到关于信噪比的只言片语的定义。信噪比指标对红外仪器性能的评判很重要，怎么会找不找呢？且慢，注意标准中屡屡提到的“基线噪声”（100%T线噪声）XXXX:1或1:XXXX，还往往标了P-P或RMS，这不就是我们熟悉的信噪比的表示方法吗？哈哈，总算找到你了。 艰难的看过标准上的描述（没办法，中国国标写的水平就是高！？），为了各位同学能够顺利读懂，我将它写为白话现代汉语版： 红外信噪比，是通过基线（100%T线）噪声来表征。也就是，在样品室中不放样品的情况下（空光路），测得一条假定理想的100%T透射光谱。信号，当然就是100%T了，如果没有噪声，那么这条光谱将是一条严格的纵坐标为100%T的直线，但是，实际情况是噪声总是存在的，这就使得这条光谱的各个波数点上的值不见得一定是100%T，可能高一些（比如100.1%T），也可能低一些（比如9 9.9%T）。P-P（峰-峰值）噪声的意思就是说刚才测得的那条光谱在某一段波数区间内（比如2200~2100cm-1）的最大值与最小值之差，比如说是100.1%T-99.9%T=0.2%T。前面说了，信号是假定为100%T，那么，根据信噪比的定义，信号值/噪声值，比如100%T/0.2%T=500（注意此处单位相消，也就是说，信噪比用信号噪声比值表示的话，是一个无量纲的数）。此时，我们可以说，这台红外光谱仪的信噪比是500:1。换句话说，我们知道了P-P（峰-峰值）噪声，我们也就自
什么是信噪比详解
信噪比详解 定义 信噪比,即SNR（Signal to Noise Ratio）又称为讯噪比，狭义来讲是指放大器的输出信号的电压与同时输出的噪声电压的比，常常用分贝数表示。设备的信噪比越高表明它产生的杂音越少。一般来说，信噪比越大，说明混在信号里的噪声越小，声音回放的音质量越高，否则相反。信噪比一般不应该低于70dB，高保真音箱的信噪比应达到110dB以上。 解析 信噪比是音箱回放的正常声音信号与无信号时噪声信号(功率)的比值。用dB表示。例如，某音箱的信噪比为80dB，即输出信号功率是噪音功率的10^8倍，输出信号标准差则是噪音标准差的10^4倍。信噪比数值越高，噪音越小。 “噪声”的简单定义就是：“在处理过程中设备自行产生的信号”，这些信号与输入信号无关。对于M P3播放器来说，信噪比都是一个比较重要的参数，它指音源产生最大不失真声音信号强度与同时发出噪音强度之间的比率称为信号噪声比，简称信噪比（Signal/Noise），通常以S/N表示，单位为分贝（d B）。对于播放器来说，该值当然越大越好。 目前MP3播放器的信噪比有60dB、65dB、85dB、90dB、95dB等等，我们在选择MP3的时候，一般都选择60dB以上的，但即使这一参数达到了要求，也不一定表示机子好，毕竟它只是MP3性能参数中要考虑的参数之一。 指在规定输入电压下的输出信号电压与输入电压切断时，输出所残留之杂音电压之比，也可看成是最大不失真声音信号强度与同时发出的噪音强度之间的比率，通常以S/N表示。一般用分贝（dB）为单位，信噪比越高表示音频产品越好，常见产品都选择60dB以上。 国际电工委员会对信噪比的最低要求是前置放大器大于等于63dB，后级放大器大于等于86dB，合并式放大器大于等于63dB。合并式放大器信噪比的最佳值应大于90dB，CD机的信噪比可达90dB 以上，高档的更可达110dB以上。信噪比低时，小信号输入时噪音严重，整个音域的声音明显感觉是混浊不清，所以信噪比低于80dB的音箱不建议购买，而低音炮70dB的低音炮同样原因不建议购买。用途 另外，信噪比可以是车载功放；光端机；影碟机；数字语音室；家庭影院套装；网络摄像机；音箱……等等，这里所说明的是MP3播放器的信噪比。 以dB计算的信号最大保真输出与不可避免的电子噪音的比率。该值越大越好。低于75dB这个指标，噪音在寂静时有可能被发现。AWE64 Gold声卡的信噪比是80dB，较为合理。SBLIVE更是宣称超过120dB的顶级信噪比。总的说来，由于电脑里的高频干扰太大，所以声卡的信噪比往往不令人满意。
Matlab频谱分析程序
Matlab 信号处理工具箱 谱估计专题 频谱分析 Spectral estimation （谱估计）的目标是基于一个有限的数据集合描述一个信号的功率（在频率上的）分布。功率谱估计在很多场合下都是有用的，包括对宽带噪声湮没下的信号的检测。 从数学上看，一个平稳随机过程n x 的power spectrum （功率谱）和correlation sequence （相关序列）通过discrete-time Fourier transform （离散时间傅立叶变换）构成联系。从normalized frequency （归一化角频率）角度看，有下式 ()()j m xx xx m S R m e ωω∞ -=-∞ = ∑ 注：()() 2 xx S X ωω=，其中( )/2 /2 lim N j n n N n N X x e ωω=-=∑ πωπ-<≤。其matlab 近似为X=fft(x,N)/sqrt(N)，在下文中()L X f 就是指matlab fft 函数的计算结果了 使用关系2/s f f ωπ=可以写成物理频率f 的函数，其中s f 是采样频率 ()()2/s jfm f xx xx m S f R m e π∞ -=-∞ = ∑ 相关序列可以从功率谱用IDFT 变换求得： ()()()/2 2//2 2s s s f jfm f j m xx xx xx s f S e S f e R m d df f πωπ π ωωπ--= =? ? 序列n x 在整个Nyquist 间隔上的平均功率可以表示为 ()()() /2 /2 02s s f xx xx xx s f S S f R d df f π π ωωπ--= =? ?
信噪比
信噪比 简介 信噪比是音箱回放的正常声音信号与无信号时噪声信号(功率)的比值。用dB表示。例如，某音箱的信噪比为80dB，即输出信号功率是噪音功率的10^8倍，输出信号标准差则是噪音标准差的10^4倍，信噪比数值越高，噪音越小。 定义 “噪声”的简单定义就是：“在处理过程中设备自行产生的信号”，这些信号与输入信号无关。对于MP3播放器来说，信噪比都是一个比较重要的参数，它指音源产生最大不失真声音 信噪比 [1] 信号强度与同时发出噪音强度之间的比率称为信号噪声比，简称信噪比（Signal/Noise），通常以S/N表示，单位为分贝（dB）。对于播放器来说，该值当然越大越好。目前MP3播放器的信噪比有60dB、65dB、85dB、90dB、95dB等等，我们在选择MP3的时候，一般都选择60dB以上的，但即使这一参数达到了要求，也不一定表示机子好，毕竟它只是MP3性能参数中要考虑的参数之一。指在规定输入电压下的输出信号电压与输入电压切断时，输出所残留之杂音电压之比，也可看成是最大不失真声音信号强度与同时发出的噪音强度之间的比率，通常以S/N表示。一般用分贝（dB）为单位，信噪比越高表示音频产品越好，常见产品都选择60dB以上。
国际电工委员会对信噪比的最低要求 国际电工委员会对信噪比的最低要求是前置放大器大于等于63dB，后级放大器大于等于86dB，合并式放大器大于等于63dB。合并式放大器信噪比的最佳值应大于90dB，CD机的信噪比可达90dB以上，高档的更可达110dB以上。信噪比低时，小信号输入时噪音严重，整个音域的声音明显感觉是混浊不清，所以信噪比低于80dB的音箱不建议购买，而低音炮70dB 的低音炮同样原因不建议购买。 用途 另外，信噪比可以是车载功放；光端机；影碟机；数字语音室；家庭影院套 信噪比 装；网络摄像机；音箱……等等，这里所说明的是MP3播放器的信噪比。以dB计算的信号最大保真输出与不可避免的电子噪音的比率。该值越大越好。低于75dB这个指标，噪音在寂静时有可能被发现。AWE64 Gold声卡的信噪比是80dB，较为合理。SBLIVE更是宣称超过120dB的顶级信噪比。总的说来，由于电脑里的高频干扰太大，所以声卡的信噪比往往不令人满意。 编辑本段图像信噪比 简介 图像的信噪比应该等于信号与噪声的功率谱之比，但通常功率谱难以计算，
(完整版)MATLAB模拟2ASK调制误码率与信噪比关系曲线的程序
%模拟2ASK % Pe=zeros(1,26); jishu=1; for snr=-10:0.5:15 max = 10000; s=round(rand(1,max));%长度为max的随机二进制序列 f=100;%载波频率 nsamp = 1000;每个载波的取样点数 tc=0:2*pi/999:2*pi;tc的个数应与nsamp相同 cm=zeros(1,nsamp*max); cp=zeros(1,nsamp*max); mod=zeros(1,nsamp*max); for n=1:max; if s(n)==0; m=zeros(1,nsamp); b=zeros(1,nsamp); else if s(n)==1; m=ones(1,nsamp); b=ones(1,nsamp); end end c = sin(f*tc); cm((n-1)*nsamp+1:n*nsamp)=m; cp((n-1)*nsamp+1:n*nsamp)=b; mod((n-1)*nsamp+1:n*nsamp)=c; end tiaoz=cm.*mod;%2ASK调制 t = linspace(0,length(s),length(s)*nsamp); tz=awgn(tiaoz,snr);%信号tiaoz中加入白噪声，信噪比为SNR=10dB jiet = 2*mod.*tz; %相干解调 [N,Wn]=buttord(0.2,0.3,1,15); [b,a]=butter(N,Wn); dpsk=filter(b,a,jiet);%低通滤波 % 抽样判决，判决门限为0.5 depsk = zeros(1,nsamp*max); for m = nsamp/2:nsamp:nsamp*max; if dpsk(m) < 0.5; for i = 1:nsamp depsk((m-500)+i) = 0; end
信噪比
回复#1 yhc310 的帖子 eight大哥的文章我看过了，不过那个计算公式好像是原始信号和染噪信号的公式。我现在分析的都是实际的故障信号和降噪后信号的。eight以前也提过这个问题，这种情况可能只能做一个估计。上 面那个函数是我看段晨东文章里面得到的。 他的公式如下： function y=snr(x1,x2);%x1是原始信号，x2是降噪后信号 N=length(x1); y1=sum(x1.^2); y2=sum(x1-x2); y=10*log((y1/y2).^2); 但是由这个公式算出来的信噪比都是150多，我觉得有问题。故改为如下公式 function y=snr(x1,x2);%x1是原始信号，x2是降噪后信号 N=length(x1); y1=sum(x1.^2); y2=sum((x1-x2).^2); y=10*log((y1/y2)); https://www.360docs.net/doc/386176112.html,是目前CAD/CAE/CAM/PLM类专业网站中，用户最多，技术含量最高的网站之一，涵盖目前所有常用的C3P类软件技术讨论。 注册登录 ?分栏模式 ?搜索 ?导航 ?论坛 ?C3P门户 ?个人空间 ?论坛问卷 ?帮助
C3P 论坛-CadCaeCamPlm 社区,是来了不想走的地方 ? CAD 回收站专区 ? [047]信号处理方法 ? 求信噪比计算公式 回 复 管理员 UID 21 帖子 42453 精华 14 积分 47337 威望 45 点 C3P 币 47337 元 贡献值 2045 点 推广邀请能量 4571 焦耳 阅读权限 200 在线时间 868 小时 注册时间 2000-7-9 最后登录 主题帖 发表于 2009-2-12 15:37 | 只看该作者 论坛斑竹招募进行中 快快加入C3P 惊喜的朋友圈 广告帖子、乱码帖子、内部错误链接有奖举报点 附件无法下载有奖举报点 申请C3P 基金币 发贴公告 论坛的起源和新手成长必读 各位高手大家好！求各位给个信噪比的计算公式。数据都是现场故障数据，所以公式必须是原始信号和降噪后信号的关 系。 一下是我计算信噪比的公式，但是可能有错误！ function y=snr(x1,x2);%x1是原始信号，x2是降噪后信号 N=length(x1); y1=sum(x1.^2); y2=sum((x1-x2).^2); y=10*log((y1/y2)); ============================== 参考 https://www.360docs.net/doc/386176112.html,/forum/vi ... p%3Bfilter%3Ddigest ============================== eight 大哥的文章我看过了，不过那个计算公式好像是原始信号和染噪信号的公式。我现在分析的都是实际的故障信号和降噪后信号的。eight 以前也提过这个问题，这种情况可能只能做一个估计。上面那个函数是我看段晨东文章里面得到的。 他的公式如下： function y=snr(x1,x2);%x1是原始信号，x2是降噪后信号
摄像机技术参数之信噪比
摄像机技术参数之信噪比 做这样一个测试，使用一台质量较好的DVS（视频服务器），设置录像参数为：D1，VBR（动态码率，图像质量优先），图像质量最好；分别使用乌班图420线摄像机和某品牌420线摄像机对同一场景进行录像，录像时间为1分钟。然后回放对比，图像效果看起来是差不多的，但是文件大小却大不相同。乌班图摄像机对应的录像文件为9.78MB，而另一品牌的摄像机录像文件为19.76MB，比乌班图的摄像机录像文件整整多出10MB（1倍多）。 问题来了，为什么在相同编码格式，相同场景，相同时间长度的情况下，录像文件会有如此巨大的差异呢？ 答案就是：信噪比。 信噪比的概念就是图像信号本身与叠加在图像上的噪声信号的比值，该值越大，说明图像噪声信号越小，摄像机质量越好。晚上最明显，因为图像信号很弱了，这个时候噪声信号就表现为“雪花点”（就像原来的卡带录音机，唱歌的时候还好，不唱歌的时候就听得到沙沙的噪声了）。所以说信噪比对摄像机的影响在晚上的时候最明显，白天的时候人眼就不容易区分。但是人眼是很容易欺骗的，降低晚上的图像亮度，噪点就会不那么明显了（就像你调低音量，沙沙的噪声也随即降低）。 但是当我们使用DVS/DVR这样的设备来录像的时候，差距就出来了。由于图像噪声是一种随机分布的信号，会严重影响录像设备的图像压缩算法，因此两台看起来差不多效果的机器，在编码后录像文件的大小产生了巨大的差异。信噪比高的机器，在相同图像质量情况下录像文件更小，更节省磁盘空间；如果是晚上，这种差距以及图像质量的差距会更大。 因此，选购摄像机，除了清晰度，信噪比也是非常重要的。建议使用DVS来进行测试，因为DVS一般会有更多的图像编码选项，更容易对比出差异。建议采用本文中采用的方法进行测试，该方法充分利用了后端录像设备对图像噪声很敏感的特性，具体就是，在D1分辨率下，使用VBR模式编码（动态码率，图像质量优先），设置图像质量为最好，I 帧间隔可以设置的大一些（100以上），然后对准同一场景，测试的结果是，录像文件越小说明摄像机信噪比越高。 实际使用中，高信噪比的摄像机，在相同图像质量的情况下需要的存储空间更小，录像时间可以更长，图像细节也更丰富。 后记：有人说，下水道代表的是一个城市的良心；那么摄像机信噪比则是代表了摄像机厂家的良心，也代表了厂家的实力。因为正常情况下人眼很难看出信噪比对图像质量的影响，但劣质的摄像机却在悄悄吞噬DVR的硬盘空间，丢失掉重要的图像细节。而要制造出高信噪比的摄像机，除了严格的用料，更重要的是要有出色的硬件设计。
计算信噪比
Q：怎样计算信噪比？ A：已经建立好信噪比的自定义字段后，即可进行计算，具体步骤如下： 1)单击鼠标左键进入“浏览项目”。 2)选择欲浏览数据所在的项目，然后单击“确定”，进入该项目。 3)在“通道”选项卡中选择欲处理的数据，单击（查 看）打开。 “查看”键“通道”选项卡 4)进入查看窗口，通过“文件－打开－处理方法”打开相应的处理方法。
5)按处理方法图标进入处理方法窗口。 6)在处理方法窗口里选择“适应性”选项卡。 钩选计算适应性结果。 在“空体积时间”栏内填入适当的空体积时间，如果不确定，并且不需要计算相对保留时间，可尝试填入1或者0.1。 在下部的“基线噪音和漂移测量”区域内，填入“运行时间百分比”以及“基线开始时间”与“基线结束时间”。 取用于平均的运行时间百分比 运行时间（在这段时间内平均数据点）的百分比。Empower 软件利用此数值来计算平均时间，其中“取用于平均的运行时间百分比”与“总运行时间”的积等于“平均时间”。软件将“平均时间”与“基线开始时间”相加，然后用“基线结束时间”减去所得结果数值，从而确定两个平均区域。平均计算只在平均区域进行。输入：0.1 到 50.0%。缺省值：5%。当“取用于平均的运行时间百分比”与“总运行时间”的积，也就是“平均时间”小于30秒（0.5分钟）时，则将噪音报告为空白。
基线开始时间（分） 漂移和噪音计算的开始时间。计算漂移时，系统在“基线结束时间”获取毫伏读数，然后用此读数减去“基线开始时间”读数，得出漂移值。计算噪音时，系统计算由“基线开始时间”和“基线结束时间”以及“取用于平均的运行时间百分比”参数指定的基线区域的噪音。缺省值：空白 - 软件以 0.00 分钟作为“基线开始”时间。 注：要使噪音计算有效，基线间隔内必须没有任何峰。 基线结束时间（分） 漂移和噪音计算的结束时间。计算漂移时，系统在“基线结束时间”获取毫伏读数，然后用此读数减去“基线开始时间”读数，得出漂移值。计算噪音时，系统计算由“取用于平均的运行时间百分比”参数以及“基线开始时间”和“基线结束时间”指定的基线区域的噪音。缺省值：空白 - 软件用运行时间作为“基线结束”时间。 在本例中： 条件 设置 总运行时间 8 分钟 取平均的运行时间百分比 8% 平均时间 8×8%＝0.64 分钟（>30秒） 基线开始 3.8 分钟 基线结束 4.8 分钟 7)设置参数后，保存处理方法，关闭处理方法对话框。 8)回到查看主窗口，单击积分快捷键进行积分，即可得到信噪比结果。 9)如需保存该结果，需在菜单中选择“文件－保存－结果”。该结果保存后即出现在“结 果”选项卡的列表中。
[总结]图像的信噪比和峰值信噪比
峰值信噪比(Peak Signal to NoiseRatio, PSNR) 是最广泛使用的评价图像质量的客观标准。它是原图像与处理图像之间均方误差相对于(2^n-1)^2 的对数值（即信号最大值的平方，其中n 是每个采样值的比特数）。 一般的， PSNR=10* log（255^2/MSE） 其中255 就是8 bits 表示法的最大值(Peak) ，而MSE 表示原图像与处理图像之间均方误差(Mean Square Error)，如果不用8bit那么就不是255^2了，这里要注意下。 MSE=(1/PixelNum)*（对x，y求和（P(x，y)-P（x，y））^2） PSNR单位为dB，PSNR越大表示失真越小. 图象的信噪比应该等于信号与噪声的功率谱之比，但通常功率谱难以计算，有一种方法可以近似估计图象信噪比，即信号与噪声的方差之比。首先计算图象所有象素的局部方差，将局部方差的最大值认为是信号方差，最小值是噪声方差，求出它们的比值，再转成dB数，最后用经验公式修正，具体参数请参看“反卷积与信号复原（邹谋炎）”。 一段程序： double temp1=0.0; double temp2=0.0; for(inti=0;i 信噪比 科技名词定义 中文名称： 信噪比 英文名称： signal-to-noise ratio;signal to noise ratio;SNR;S/N 定义1： 特定参数(信号)值与非特异性参数(噪声)的比值。如实验中样品的放射性与本底放射性强度之比；荧光在X射线底片上所造成的感光强度与非特异感光背景强度之比；序列同源性比较时，配对与非配对序列之比等。 应用学科： 生物化学与分子生物学（一级学科）；方法与技术（二级学科） 定义2： 在规定的条件下，传输信道特定点上的有用功率与和它同时存在的噪声功率之比。通常以分贝表示。 应用学科： 通信科技（一级学科）；通信原理与基本技术（二级学科） 本内容由全国科学技术名词审定委员会审定公布 求助编辑百科名片 信噪比定义的详细描述 信噪比，即SNR（Signal to Noise Ratio），又称为讯噪比。狭义来讲是指放大器的输出信号的电压与同时输出的噪声电压的比，常常用分贝数表示，设备的信噪比越高表明它产生的杂音越少。一般来说，信噪比越大，说明混在信号里的噪声越小，声音回放的音质量越高，否则相反。信噪比一般不应该低于70dB，高保真音箱的信噪比应达到110dB以上。 目录 信噪比 简介 定义 国际电工委员会对信噪比的最低要求 用途 图像信噪比 简介 举例 音频信噪比 简介 举例 信噪比与噪声 衡量音响器材质量水准的一个重要指标信噪比简介 信噪比的测量及计算 噪声的种类、来源及电磁兼容 噪声的来源 噪声的三种来源 噪声的表现 噪声对音质的影响 噪声的消除措施 网页信噪比查询信噪比 网页信噪比查询信噪比 提示 信噪比 简介 定义 国际电工委员会对信噪比的最低要求用途 图像信噪比 简介 举例 音频信噪比 简介 举例 信噪比与噪声 衡量音响器材质量水准的一个重要指标信噪比简介 信噪比的测量及计算 噪声的种类、来源及电磁兼容 噪声的来源 噪声的三种来源 噪声的表现 噪声对音质的影响 噪声的消除措施 网页信噪比查询信噪比 网页信噪比查询信噪比 提示 展开 计算方法 软件根据最新的美国、欧洲和日本药典计算信噪比，公式如下 s/n = 2h/hn 其中 h = 与组分对应的峰高 hn = 在等于半高处峰宽的至少五倍 (USP) 或 20 倍（EP 和 JP）的距离内，观测到 的最大与最小噪音值之间的差值，并且，此段距离以空白进样的目标峰区域为中心。 可以指定是否使用处理方法的“适应性”选项卡中的“计算 USP、 EP 和 JP s/n”（以前为“计算 EP s/n”）复选框计算 USP、 EP 和 JP s/n。 也可以指定是否使用由空白进样中的峰区域计算的噪音值计算 USP s/n、EP s/n 和 JP s/n。每个峰的噪音区是唯一的。通过在各个峰的保留时间处将噪音区居中的相应空白进样来确定噪音区。指定半高处乘子参数，从而定义噪音区。 USP s/n 新的适应性峰字段 USP s/n 使用“美国药典”中的信噪比 (s/n) 公式计算。 USP s/n 计算 公式如下 2 峰高/ （噪音/缩放） 其中： 峰高 = 峰高的绝对值 噪音 = 峰的噪音值（峰到峰噪音） 缩放 = “缩放到微伏”值 缺省情况下，软件将 USP s/n 值报告为 6 位精度，不采用科学计数法也没有单位。 用于计算 USP s/n 的噪音值将根据“使用空白进样中位于峰区域内的噪音”选项的状态来确定： ?选中该选项时，软件用空白进样中所确定的峰到峰噪音计算每个峰的噪音值。该值针 对单个空白进样的相同通道中的区域进行计算。此区域以峰保留时间为中心，宽度等 于半高处峰宽乘以 USP 噪音区的半高处乘子值。软件在结果中将此噪音值报告为 USP 噪音。缺省情况下，软件将该值报告为 6 位精度，不采用科学计数法，单位为 “图单位”。 ?清除该选项后，软件将使用结果的峰到峰噪音值；不使用空白进样计算噪音。在处理 方法的“噪音和漂移”选项卡中，指定此区域的开始和结束时间。 在处理方法的“适应性”选项卡上，“USP s/n 噪音区的半高处乘子”字段的范围在 1 到99 之间，缺省为 5。当清除“使用空白进样中位于峰区域内的噪音”选项，并且药典选择为 JP 或 EP 时，该字段禁用。 EP s/n EP s/n 适应性峰字段使用“欧洲药典”中的信噪比 (s/n) 公式进行计算。 EP s/n 计算公式 如下 2 . （峰高 - （0.5 . 噪音/缩放））/（噪音/缩放） 其中： 峰高 = 峰高的绝对值 噪音 = 峰的噪音值（峰到峰噪音） 缩放 = “缩放到微伏”值 缺省情况下，软件将 EP s/n 值报告为 6 位精度，不采用科学计数法也没有单位。信噪比
有关信噪比计算方法