信噪比 - 概念
信噪比-概念
信噪比
信噪比的概念
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，即输出信号功率比噪音功率大80dB。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。
它也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110 dB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。
信噪比-意义
信噪比
信噪比的概念
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，即输出信号功率比噪音功率大80dB。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。
它也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110 dB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。
信噪比的意义
收音机听广播或录音机放音乐时，扬声器里除了广播声和音乐声外，总还含有各种杂声。这些杂声有的是雷电、电机、电器设备等产生的干扰；有的是电身设备本身的元件、器件产生的。所有这些杂声都称之为噪声。噪声越小，广播和音乐听起来就越清晰。为了衡量电声设备的质量，常用“信噪比”这个技术指标。所谓信噪比就是指有用信号功率S和噪声功率N的比值，记作S/N。
由于噪声总是混在有用信号中难以分开和完全消除的，当放大器把有用信号放大时，噪声信号也被一起放大，所以单用有用信号功率值或噪声信号功率值都不能确切地反映出电声设备的质量。例如：有一台收音机甲，它的有用信号输出功率是500毫瓦，噪声功率是5毫瓦，两者相差一百倍，收听广播很清晰。另一台收音机乙，有用它的有用信号输出功率是1000毫瓦，噪声功率是500毫瓦，和有用信号相差无几，结果有用信号被淹没在噪声中，什么也听不清。虽然后者的输出功率比前者大，但因为“信噪比”底于前者，所以质量大不如前者。可见衡量它们收放音的效果，用信噪比是非常说明问题的。信噪比S/N愈大，说明收听效果好、清晰。
人的耳朵有一种奇特的特性，它对声音的响度的感觉是与输出音频功率的对数成正比的。为了适应这个特点，信噪比的大小也是用有用信号功率（或电压）和噪声功率（或电压）比值的对数来表示的。这样计算出来的单位称为“贝尔”。实用中因为贝尔这个单位太大，所以用它的十分之一做计算单位，称为“分贝”。如果收音机甲的信噪比是20分贝，收音机乙信噪比只有3分贝。所以甲的性能比乙好。
信噪比的计算
通过计算公式发现，信噪比不是一个固定的数值，它应该随着输入信号的变化而变化，如果噪声固定的话，显然输入信号的幅度越高信噪比就越高。显然，这种变化着的参数是不能用来作为一个衡量标准的，要想让它成
为一种衡量标准，就必须使它成为一个定值。于是，作为器材设备的一个参数，信噪比被定义为了“在设备最大不失真输出功率下信号与噪声的比率”，这样，所有设备的信噪比指标的测量方式就被统一起来，大家可以在同一种测量条件下进行比较了。信噪比通常不是直接进行测量的，而是通过测量噪声信号的幅度换算出来的，通常的方法是：给放大器一个标准信号，通常是0.775Vrms或2Vp-p@1kHz,调整放大器的放大倍数使其达到最大不失真输出功率或幅度（失真的范围由厂家决定,通常是10％，也有1％），记下此时放大器的输出幅Vs，然后撤除输入信号，测量此时出现在输出端的噪声电压，记为Vn，再根据10LOG(Vn/Vs)就可以计算出信噪比了。
这样的测量方式完全可以体现设备的性能了。但是，实践中发现，这种测量方式很多时候会出现误差，某些信噪比测量指标高的放大器，实际听起来噪声比指标低的放大器还要大。经过研究发现，这不是测量方法本身的错误，而是这种测量方法没有考虑到人的耳朵对于不同频率的声音敏感性是不同的，同样多的噪声，如果都是集中在几百到几千Hz，和集中在20KHz以上是完全不同的效果，后者我们可能根本就察觉不到。因此就引入了一个“权”的概念。这是一个统计学上的概念，它的核心思想是，在进行统计的时候，应该将有效的、有用的数据进行保留，而无效和无用的数据应该尽量排除，使得统计结果接近最准确，每个统计数据都由一个“权”，“权”越高越有用，“权”越低就越无用，毫无用处的数据的“权”为0。于是，经过一系列测试和研究，科学家们找到了一条“通用等响度曲线”，这个曲线代表的是人耳对于不同频率的声音的灵敏度的差异，将这个曲线引入信噪比计算方法后，先兆比指标就和人耳感受的结果更为接近了。噪声中对人耳影响最大的频段“权”最高，而人耳根本听不到的频段的“权”为0。这种计算方式被称为“A计权”，已经称为音响行业中普遍采用的计算方式。
信噪比与噪声
噪声的种类、来源及电磁兼容
在一个音响系统中，由于信号是串联的，因此一件设备的噪声会进入下面的设备中被放大，所以系统最后的噪声是系统中所有设备噪声的累加。但是，当了解了系统中每一件器材的信噪比指标后，是否就可以确定整个系统的信噪比指标了呢？不，远远不能。这就要从噪声的来源和种类说起了。
把噪声的来源分为内部和外部两种，由于实验室的测试条件通常都十分优越，所以在这种条件下测试的信噪比指标实际是设备内部噪声的反应，内部噪声主要是由于电路设计、制造工艺等因素，由设备自身产生的，而外部噪声是由设备所在的电子环境和物理化学环境（自然环境）所造成的，外部噪声是不可能反映在信噪比指标
中的。这一点通常会被很多人所忽略，经常听到有人说：这唱机的信噪比指标不是挺高的吗？。这就是没有搞清楚信噪比指标含义所造成的误解。
外部噪声通常被称为“干扰”，这种干扰可能是电磁干扰，也可能是机械振动干扰，也可能来自温度变化的干扰……总之，都不是器材自身产生的。于是此时另一个不太起眼的指标凸现出了它的意义－电池兼容性。
电磁兼容性有两个层次的含义，一是设备在运行时不会对其它设备产生干扰，二是耐受干扰的能力强，在一定的外界干扰下仍能正常工作。第一层意思容易理解，而第二层意思对于音响设备来说，还有更进一步的含义，那就是如何定义“正常工作状态”。这个正常工作不应该仅仅是“出声就好”，还应该是保证一定的性能指标，这其中就包括有信噪比。也就是所，一个电磁兼容性能优良的设备器材，在一定的外界干扰条件下，其信噪比指标不应该有明显的劣化。
实际上，很多音响产品在电路设计中都有“电磁兼容”的影子，比如在电源输入端设计滤波器、压敏电阻，外壳采用金属材料，内部信号线采用屏蔽线等等，实践证明，这些措施对于抑制干扰有很大的作用。
噪声的来源很复杂，可以把它们大致归结为三种，一种是元器件产生的固有噪声，电路中几乎所有的元器件在工作时都会产生一定的噪声，晶体管、电阻、电容，这种噪声是连续的，基本上是固定不变的，并且频谱分布很广泛，这种噪声除了改进元器件的材料和生产工艺外，几乎没有任何办法消除，也就是说，这种噪声几乎可以不用实验，在图纸上进行计算就可以推算出来。好在现在很多优质元器件的固有噪声都很小，在设计电路时选择优质元器件就可以把这种噪声压制到非常小的水平，小到我们根本不会听见。
第二种噪声来源于电路本身的设计失误或者安装工艺上的缺陷，电路设计失误往往会导致电路的轻微自激（一种自由振荡状态），这种自激一般在可以听到的声音范围之外，但是在某些特定条件下它们会对声音的中高频产生断续的影响，从而产生噪声。安装工艺失误就稍微复杂一些，比如接插件接触不良，接触表面形成二极管效应或者接触电阻随温度、振动等影响发生变化而导致信号传输特性变化，产生噪声。还有元器件排布上的失误，将高热的元器件排布在对温度敏感的元器件旁边，或者将一些有轻微振动的元器件放在对振动敏感的元器件旁边，或者没有足够的避震措施……等等这些，都会产生一定的噪声。这些噪声可以说都是人为造成的，对于经验丰富的电子设计师来说，这些噪声都是可以避免或者大大减轻的。
第三种噪声则是非常广泛的，也是经常被提起的干扰噪声。这种噪声来源很复杂，主要包括几个方面：
空间辐射干扰噪声：任何导体通过交变电流的时候都会引起周围电场强度的变化，这种变化就是电场辐射，同样，像变压器这样的磁体也会引起周围磁场强度的交替变化。我们知道，交变电场和磁场中的闭合导体会产生和电场磁场变化频率相同的交变电流，也叫感应电流。音响设备中所有的元器件、导线、电路板上的铜箔都是电导体，因此不可避免地会产生感应电流。这种感应电流叠加在信号中就会产生噪声。
线路串扰噪声：某些电气设备会产生干扰信号，这些干扰信号通过电源、信号线等线路直接窜入音响设备中。
传输噪声：这种噪声是信号在传输过程中由于传输介质的问题产生的，比如接插件的接触不良、信号线材质不佳、地电流串扰等等。其中，地电流串扰是经常容易被忽视的问题。由于民用音响器材大多采用非平衡传输方式，信号线的外屏蔽层实际上也参与的信号的传输，通常屏蔽层与音响器材的“地”连接，大多数音响器材的
地是和设备的外壳相连的，并且和住宅供电线路提供的“大地”相连接。在正常情况下，住宅供电的大地是非常理想的，它使得所有连接线路的“地”都是平等的。但是，一旦这个接地出现故障，甚至某些不负责任的电力公司将这个地与市电的“零线”连接，就会出现问题了。此时消耗功率大的器材的“地”电压比别的器材要“高一点”，比且这个高低的差别还会随着消耗功率的大小发生变化，一般知道，一般的音频信号线中传输的信号是很微弱的，这变化则足以使得信号线中传输的信号产生很大的变化。这变化除了产生失真外，也包含了一定的噪声。并且，由于接地不良，空间辐射对于信号传输的影响也会加剧。
图像信噪比
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。
如果是灰度图像的话，SNR=（洁净图片中的像素点的灰度值之和）/abs（噪声图片的灰度值之和-洁净图片中的灰度值之和）为该图像的信噪比。
在MR图像信噪比中，平均次数增加，可以增加信噪比，但也增回扫描时间；层厚增加，可以增加信噪比，但降低了垂直分辨力；FOV增加，可以增加信噪比，但降低了空间分辨力；相位编码增加，虽降低信噪比，但增加空间分辨力，扫描时间，伪影出现的机率；频率编码增加，降低信噪比，减少磁化伪影，增加空间分辨力；还有部分采集，并行采集技术的应用等等都会有影响的TR越短，信号越差，信噪比就差，但可以减少扫描时间；带宽变窄，信噪比增加。
音频信噪比
音频信噪比是指音响设备播放时，正常声音信号强度与噪声信号强度的比值。当信噪比低，小信号输入时噪音严重，在整个音域的声音明显变得浑浊不清，不知发的是什么音，严重影响音质。信噪比的大小是用有用信号功率（或电压）和噪声功率（或电压）比值的对数来表示的。这样计算出来的单位称为“贝尔”。实用中因为贝尔这个单位太大，所以用它的十分之一做计算单位，称为“分贝”。对于便携式DVD来说，信噪比至少应该在70dB（分贝）以上，才可以考虑。
音频信噪比又指音响系统对音源的重放声与整个系统产生的新的噪声的比值，其噪声主要有热噪声、交流噪声、机械噪声等等。一般检测此项指标以重放信号的额定输出功率与无信号输入时系统噪声输出功率的对数比值分贝(dB)来表示。信噪比越高表示音频产品越好，设备的信噪比越高表明它产生的杂音越少。例如CD机的信噪比可达90dB以上，高档的更可达l10dB以上。
网页信噪比
网页信噪比查询信噪比(Signal/Noise)，原是电声学领域中的一个概念，指声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。在网页优化中同样存在这样的原理，搜索引擎抓取页面，主要抓取除去html 标签后的文本内容，这部分内容可以认为是不失真声音信号，而同时产生的那部分html标签内容，可以被认为是噪音。因此，网页信噪音比，可以这样理解：指网页中的文本内容部分与生成这些文本而产生的html标签内容的比率。声学中，信噪比越高，说明声音信号越清晰，同理，网页信噪比越高，说明页面中纯文本内容相对越多，搜索引擎抓取页面也越容易。提示：减少网页中的图片、 flash，将html修饰转化为css样式表，封装css、js等，能大幅度提高网页信噪比，一般来说网页信噪音比小于30%为比较合理。
从卢亮在他的搜索引擎研究中提出了“网页信噪比”理论以后，网页信噪比已经深入人心。最近看到在很多网页中提到的网页信噪比，其中含义是：指网页中的文本内容部分与生成这些文本而产生的html标签内容的
比率。我认为这是个狭义的理解，因为搜索引擎在抓取的过程中，会考虑到各种因素，比如：网页的实际大小，对于这个问题需要特别强调:虽然在很多的SEO著作中也提到，将flash，css封装等方法，但在网页的实际抓取过程中，并不为此为重要的依据，因为在各种链出中，还是会区分这样的指向，如果用这样的说法就不难解释有些网页以纯文本方式体现的网页和关键字词密度以及大小一样的网页在搜索引擎返回的结果高的原因。并且也能合理结实在一些搜索结果中，关联一个网站的第一页是网站的某个以文字出现的页面，而第二页才是该站的首页。
而另一个现象是，如果在页面中出现的文字和链接没有与实际内容有很大的联系，那么也会减低整体的网页信噪比，这个是在实际过程能体会到的，最真实的例子是:在一次新闻搜索中，顺迈科技的一条新闻和sohu的新闻相冲突，发布时差在5分钟左右，在第二天的搜索结果中，该网页竟然排在了sohu那条新闻的前面，顺迈科技的pr=3，sohu网站为7，新的页面都不该有pr那么，从框架上分析以后，整体是没有大的区别，那么唯一的区别是sohu新闻页面有些文字广告和一个flash广告，由此证明在页面中内容的关联率和排它率在整个网页信噪比中有非常重要意义。
所以广义的网页信噪比的概念应当为：网页中的文本以及各种因素（包括图片，flash，css等链接）和网页html标签内容的比率。因当将网页信噪比做一个重要的参数指标来策划网站，因为任何因素都有可能导致SEO 工作的失败，为了规避这样的风险，因当正确策划整个网站的内容和框架，大量减少图片以及flash的使用以及由此的封装，优化html代码。
?
分享
收藏宝贝(3人气)
加入对比
【全铜足功率】插针变压器 13X20 6针 5W 220V变12V变压器
举报
举报此商品
商品举报演示
购物安全防骗
消费质量曝光
价格
￥6.80
促销
销量
1累计评论
0交易成功
以上价格可在付款时选择享用
配送
浙江温州至广东广州快递:￥12.00EMS:￥22.00平邮:￥12.00数量
??件(库存97777件)
发生错误
?
承诺
7天无理由
支付
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
信噪比SN、载噪比CN与EbN0之全方位区别
信噪比S/N、载噪比C/N与Eb/N0之全方位区别： Eb的单位是J,定义是接收端的平均比特能量，N0的单位是W/Hz(J)，也是在接收端定义的平均功率谱密度。S和N的单位是W。简单的换算，是(Eb/N0)=(S/N)/f，其中f是系统的频谱效率（Gp=WPR处理增益的倒数），这个值是与编码、调制方式有关的，比如1/2的编码，16QAM，f=1/2*4=2（bits/symbol)。信息论中的定义是（Eb/N0)=(S/N)/(R/W)，这与上面是一样的。首先，必须弄清单位！按照信息论中对Eb的定义，应该和信号的调制方式无关。Eb=S/C，其中C为信道容量。这样若设r为信噪比，则由信道容量的定义有Eb /No=r/log(1+r)。这里是认为C=log(1+r)推出来的。信噪比( S/N )是指传输信号的平均功率与加性噪声的平均功率之比。载噪比(C/N )指已经调制的信号的平均功率与加性噪声的平均功率之比。它们通常都以对数的方式来计算，单位为dB。 信噪比与载噪比区别在于，载噪比中已调信号的功率包括了传输信号的功率和调制载波的功率，而信噪比中仅包括传输信号的功率，两者之间相差一个载波功率。当然载波功率与传输信号功率相比通常都是很小的，因而载噪比与信噪比在数值上十分接近。对抑制载波的调制方式来说，两者的值相等。信噪比和载噪比可以在接收端直接通过测量得到。在调制传输系统中，一般采用载噪比指标；而在基带传输系统中，一般采用信噪比指标。实际数字通信系统的可靠性性能常以一个载噪比对误码率的关系曲线来描述的，曲线的横坐标为C/N，纵坐标为BER。Eb表示信道内单位比特码的功率，N0代表噪声谱密度，Eb/N0实际上就是一种信噪比，因为通常讲的SNR是信号和噪声功率的比值，是单位时间内的信号和噪声能量的比值，但是在通信中计算单位时间内的SNR是相对笼统的，Eb/NO取单位比特码的SNR 就比较科学，和一般的信噪比一样，用它来表征无线信道的质量是理所当然的。Eb/N0SNR 之间的关系在仿真中信号能量绝对是非常非常重要的问题，但是一直有扰于一些概念没有理清楚，现在理一理。 SNR信噪比，信号平均能量与噪声平均能量的比值，将噪声能量设置为1，信号能量可以由信噪比和噪声能量求得，S=10^（SNR/10）*N。 传信率为Rb(比特/秒)，带宽W（赫兹），S/N=Eb*Rb/N0*W=(Eb/N0)*(Rb/W),Rb/W就是频谱效率，所以在这SNR与Eb/N0就是一个线性的关系，仿真时可以将Eb/N0与S/N统一看待，然后将S/N用db形式的SNR反映出来。 由于严格意义上讲E是信号能量，而不是信号功率，所以信号能量与时间长度还有关系，一个符号的时间长度是一个比特时间长度的log2(M)的关系，即Es/N0=log2(M)*Eb/N0. 所以如果信号能量加在比特上用Eb/N0的形式转化，如果能量加在符号级上，就按照Es/N0的形式转化。 Eb/N0 Ec/N0 Es/N0 （一）比特信噪比Eb/ N0：Eb是比特能量, （一般来说，一个Bit是有很N个chip组成的，所以它的能量＝N×Ec）； （二）Ec/ N0：Ec是指一个chip的平均能量； （三）符号信噪比Es/ N0：Es是符号能量； Es/N0=log2(M)*Eb/N0。
信噪比
信噪比 来自维基 信噪比（通常简写为SNR 或S/N ）是科学和工程中常用的衡量信号受噪声干扰程度大小的物理量，定义为信号功率和噪声功率的比值。如果该比值大于1:1，说明信号比噪声强。信噪比不仅经常被用来衡量电信号，而且可以被用来衡量任何形式的信号（例如冰核间的同位素水平和细胞间的同位素信号）。 在非专业领域，信噪比比较了有用信号水平（例如音乐）和背景噪声水平。比值越高，背景噪声越平缓。 信噪比有时还用于表示通信或信息交流中有用信息和错误的或不相关信息的比值。例如，在线论坛或其他在线社区中，偏离话题的邮件和垃圾邮件就被当作是扰乱正常讨论信号的噪声。 1. 定义 信噪比定义为信号（有用信息）和背景噪声（不希望的信号）的功率比： signal noise P SNR P = 这里P 是平均功率。信号和噪声功率必须在系统相同的或等效的点上衡量，并且要在相同的系统带宽之内。如果信号和噪声的阻抗相同，那么信噪比可以通过计算幅度平方的比值来获得： 2 signal signal noise noise P A SNR P A ??== ??? 这里A 是均方根（RMS ）幅度（例如，均方根电压）。由于很多信号的动态范围很宽，信噪比经常用对数分贝值表示。信噪比的分贝值定义为 10,,10log signal dB signal dB noise dB noise P SNR P P P ??==- ??? 也可以用幅度比等效地写作 2101010log 20log signal signal dB noise noise A A SNR A A ????== ? ????? 信噪比的概念和动态范围紧密相关。动态范围衡量了信道中的最大不失真信号和最小可检测信号的比值，该比值大部分是用来衡量噪声水平的。信噪比衡量了任意的信号水平（不必是大部分可能的强信号）和噪声的比值。衡量信噪比需要选
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。
误码率和信噪比
摘要：比特误码率（RBE）是衡量一个通信系统优劣的重要指标之一。对如何利用System View仿真软件测试和生成一个通信系统的RBE测试曲线的实例进行了研究，并对此次仿真过程中的关键问题加以论述。 关键词：比特误码率；BCH码；卷积码；仿真 2误码率测试仿真原理及其仿真的关键问题 2.1误码率测试仿真原理 在仿真系统中，信道模拟成一个高斯噪声信道（AWGN），输入信号经过AWGN信道后在输出端进行硬判断，当带有噪声的接收信号大于判决电平时，输出判为1，此时的原参照信号如果为0，则产生误码。 为了便于对各个系统进行比较，通常将信噪比用每比特所携带的能量除以噪声功率谱密度来表示，即Eb/N0，对基带信号，定义信噪比为： 这里的A为信号的幅度（通常取归一化值），R=1/T是信号的数据率。在仿真过程中，为了能得到一个通信系统的RBE曲线，通常需要在信号源或噪声源后边加入一个增益图符来控制信噪比的大小，System View仿真时应用此种方法（在噪声源后面加入增益图符）。受控的增益图符需要在系统菜单中设置全局关联变量，以便每一个测试循环完成后将系统参数改变到下一个信噪比值，全局关联变量的设置方法在下述内容中介绍。 2.2全局关联变量的设置 当一个高斯噪声信道的RBE测试模型设置基本完毕后，并不能绘出完整正确的RBE/RSN 曲线，还必须将噪声增益控制与系统循环次数进行全局变量关联，使信道的信噪比（RSN）由0 dB开始逐步加大，即噪声逐步减小，噪声每次减小的步长与循环次数相关。设置的方法是：单击System View主菜单中的“Tools”选项，选择“Global Parameter Links”，这时出现如图1所示参数设置栏，在“Select System Token”中选择要关联的全局变量，图中选择了Gain 图符，如果设定每次循环后将信噪比递增1 dB，即噪声减小1 dB，则应在算术运算关系定义栏“Define Algebraic Relation F［Gi,Vi］”内将F［Gi,Vi］的值设置为-c1，这里c1为系统变量“Current System Loop”的系统循环次数。 2.3设置系统仿真时间 在进行系统仿真之前首先必须对定时参数进行设置，系统的定时设定直接影响着系统仿真的效果甚至仿真结果的正确性。同时，定时参数的设置也直接影响系统仿真的精度，因此选取定时参数必须十分的注意，这也是初学者应重点掌握的内容，采样速率过高增加仿真的时间，过低则有可能得不到正确的仿真结果。单击设计窗口工具栏上的系统定时按钮则弹出系统定时设定窗口。 在进行定时窗口设置时要注意以下几点：
载噪比和信噪比
精心整理所谓CNR 是Carrier Noise Ratio，指的是在解调（进入解调器的）前的射频信号功率与噪声功率的比值，如下图: 而SNR 是Signal Noise Ratio，指的是接收机接收解调后，基带信号中有用信号功率与噪声功率的比值，如下图: 因此以整个接收机架构的角度而言，其CNR与SNR的关系如 下: 虽然SNR与CNR，一个反映的是基带信号质量，而另一个反映的是射频信号质量，但是在本质上两者是一样的，亦即原则上，两者应该相等但实际上，两者的关系如下: 因为SNR越大，其灵敏度就越好，但有可能讯号在解调过程中，以及在基带数字信号处理过程中，引入额外噪声，导致SNR变小，以至于灵敏度变差，换言之，CNR大，不代表灵敏度就会好，其中原因之一，便是来自于IQ讯号。 由于差分讯号具有良好的抗干扰特性，因此IQ讯号，多半为差分型式。而IQ 讯号彼此相位差为90度，而差分讯号之相位差为180度，因此IQ讯号全部四条讯号线的相位差如下图: 然而，若IQ讯号振幅不相等，则称为IQ Gain Imbalance。若IQ讯号相位差不为90度，则称为IQ phase Imbalance，而多半会将这两种现象，统称为 IQ Imbalance。引起IQ Imbalance的因素有许多，例如Layout好坏也会影响IQ Imbalance，由于IQ讯号会走差分讯号型式，而差分讯号需符合等长，间距固
精心整理 定，以及间距不宜过大的要求，但实际Layout很难完全符合这些需求，因此会有IQ Imbalance。而在解调时，会以所谓的EVM，来衡量IQ Imbalance的程度，如下图: 而EVM与SNR成反比，如下式: 亦即若EVM过大，则SNR就低，那么灵敏度就会劣化。
有关信噪比计算方法
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 - 概念
信噪比-概念 信噪比 信噪比的概念 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，即输出信号功率比噪音功率大80dB。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。 它也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110 dB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。 信噪比-意义
信噪比 信噪比的概念 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，即输出信号功率比噪音功率大80dB。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。 它也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110 dB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。
7第七章 信噪比的计算
计算信噪比 计算信噪比 “浏览项目”中选择欲浏览数据所在的项目，然后单击“确定”，进入该项目。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，找到需要处理的通道数据，然后按照以下步骤进行处理： 1．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。 2．按处理方法图标 进入处理方法窗口。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。
3．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或与孔体积时间无关的系统适应性参数，可尝试填入1 或者0.1。 4．在s/n噪音值下拉菜单中选取相应的噪音类型。以基线噪音为例。 5．在下部的“基线噪音和漂移测量”区域内，以及“基线开始时间”与“基线结束时间”。 1）用于平均的运行时间百分比指在运行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。可以从0.1 到 50.0。默认值为5。 当“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”大于30秒，也就是说总运行时间*用于平均的运行时间百分比≧50（0.5 分钟）时，则将噪音报告由结果，否则为空白。
2）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。注意要使噪音计算有效，基线间隔内必须没有任何峰。 3）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。 6．回到主窗口，重新积分，校正，等到结果。
信噪比定义
随机共振在信号检测中的研究与应用 广东工业大学博士学位论文万频 2011年6月 2.5随机共振的信噪比及信噪比增益测度 随机共振是某些非线性系统中噪声对信号增强起到积极作用的物理现象，很多时候人们更关心将随机共振应用到实际的信号检测与处理中，这就需要对随机共振所产生的积极作用有一个定量的精确描述，也就是说需要定义一些随机共振的测度。随机共振的测度根据研究侧重点以及信号检测和处理任务不同可选用信噪比、信噪比增益、谱功率放大系数、线性响应敏感度、互相关系数、驻留时间分布、检测概率、信息接收率、误码率与信道容量、Fisher信息量、互信息量、估计的均方误差等。在一般的信号检测和处理以及通信领域最常用到的还是信噪比与信噪比增益指标，这也是本文重要的研究内容。 2.5.1信噪比增益 一个系统对信号增强和改善作用的重要的衡量指标是信噪比增益，即系统输出端信噪比与输入端信噪比之比。在该指标大于1的情况下，才说明系统具有改善信噪比的作用。系统信噪比增益定义如下： 式中SNRgain为信噪比增益，SNRout为输出端信噪比，SNRin为输入端信噪比。 2.5.2信噪比 对于随机共振系统的信噪比定义，至今也没有统一认识。主要有两种定义，一种是源自于随机共振近似解析解推导过程中得到的信噪
比定义: 随机共振系统输入驱动信号为频率F0的正弦信号，其输出端信噪比为： 式中S(F0）为输出端F0频率的信号功率，N(F0）为输出端F0频率处的噪声功率谱。 另一种是信号检测与处理以及通信等领域中常用的信噪比定义： 式中S(F0）为F0频率的信号功率；P为系统总功率，包括信号功率和噪声功率，减去S(F0)后剩下的即为噪声功率。 两种信噪比定义的不同之处在于噪声功率的解释不同，前一种是局部噪声功率，而后一种是全部噪声功率。式(2.5.3)的定义被认为能更好更全面地描述信号与噪声的功率对比关系，更符合信号检测、通信等实际工程中信噪比的定义。由于进一步求解信噪比增益还需要计算输入端信噪比，而SNRin对应采用式(2.5.3)的定义，显然更能反映并未经过随机共振处理的信号和噪声的功率对比关系。因此，本文采用式(2.5.3)的信噪比定义。
UPLC如何计算信噪比
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。
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，
信噪比的定义
什么是启发式算法 引言： 解决实际的问题，要建模型，在求解。求解要选择算法，只有我们对各种算法的优缺点都很熟悉后才能根据实际问题选出有效的算法。但是对各种算法都了如指掌是不现实的，但多知道一些，会使你的选择集更大，找出最好算法的概率越大。现在研一，要开题了些点文献综述，愿与大家分享。 大自然是神奇的，它造就了很多巧妙的手段和运行机制。受大自然的启发，人们从大自然的运行规律中找到了许多解决实际问题的方法。对于那些受大自然的运行规律或者面向具体问题的经验、规则启发出来的方法，人们常常称之为启发式算法（Heuristic Algorithm）。现在的启发式算法也不是全部来自然的规律， 也有来自人类积累的工作经验。 启发式算法的发展： 启发式算法的计算量都比较大，所以启发式算法伴随着计算机技术的发展，取得了巨大的成就。 40年代：由于实际需要，提出了启发式算法（快速有效）。 50年代：逐步繁荣，其中贪婪算法和局部搜索等到人们的关注。 60年代: 反思，发现以前提出的启发式算法速度很快，但是解得质量不能保证，而且对大规 模的问题仍然无能为力（收敛速度慢）。 启发式算法的不足和如何解决方法： （水平有限仅仅提出6点） 启发式算法目前缺乏统一、完整的理论体系。 很难解决！启发式算法的提出就是根据经验提出，没有什么坚实的理论基础。 由于NP理论，启发式算法就解得全局最优性无法保证。 等NP？=P有结果了再说吧，不知道这个世纪能不能行。 各种启发式算法都有个自优点如何，完美结合。 如果你没有实际经验，你就别去干这个，相结合就要做大量尝试，或许会有意外的收获。 启发式算法中的参数对算法的效果起着至关重要的作用，如何有效设置参数。 还是那句话，这是经验活但还要悟性，只有try again……….. 启发算法缺乏有效的迭代停止条件。 还是经验，迭代次数100不行，就200，还不行就1000………… 还不行估计就是算法有问题，或者你把它用错地方了……….. 启发式算法收敛速度的研究等。 你会发现，没有完美的东西，要快你就要付出代价，就是越快你得到的解也就远差。 其中（４）集中反映了超启发式算法的克服局部最优的能力。 虽然人们研究对启发式算法的研究将近５０年，但它还有很多不足： 1.启发式算法目前缺乏统一、完整的理论体系。 2.由于NP理论，各种启发式算法都不可避免的遭遇到局部最优的问题，如何判断 3.各种启发式算法都有个自优点如何，完美结合。 4.启发式算法中的参数对算法的效果起着至关重要的作用，如何有效设置参数。 5.启发算法缺乏有效的迭代停止条件。
什么是信噪比
什么是信噪比 “信噪比”是电子技术中经常用到的一个词组，知道它的确切含义有一定意义。为此，这里将对其做个简单介绍。 我们知道，收音机听广播或录音机放音乐时，扬声器里除了广播声和音乐声外，总还含有各种杂声。这些杂声有的是雷电、电机、电器设备等产生的干扰；有的是电身设备本身的元件、器件产生的。所有这些杂声我们都称之为噪声。噪声越小，广播和音乐听起来就越清晰。为了衡量电声设备的质量，常用“信噪比”这个技术指标。所谓信噪比就是指有用信号功率S和噪声功率N的比值，记作S/N。 由于噪声总是混在有用信号中难以分开和完全消除的，当放大器把有用信号放大时，噪声信号也被一起放大，所以单用有用信号功率值或噪声信号功率值都不能确切地反映出电声设备的质量。例如：有一台收音机甲，它的有用信号输出功率是500毫瓦，噪声功率是5毫瓦，两者相差一百倍，收听广播很清晰。另一台收音机乙，有用它的有用信号输出功率是1000毫瓦，噪声功率是500毫瓦，和有用信号相差无几，结果有用信号被淹没在噪声中，什么也听不清。虽然后者的输出功率比前者大，但因为“信噪比”底于前者，所以质量大不如前者。可见衡量它们收放音的效果，用信噪比是非常说明问题的。信噪比S/N愈大，说明收听效果好、清晰。 人的耳朵有一种奇特的特性，它对声音的响度的感觉是与输出音频功率的对数成正比的。为了适应这个特点，信噪比的大小也是用有用信号功率（或电压）和噪声功率（或电压）比值的对数来表示的。这样计算出来的单位称为“贝尔”。实用中因为贝尔这个单位太大，所以用它的十分之一做计算单位，称为“分贝”。于是有： 或 例如上例中收音机甲的信噪比是20分贝，收音机乙信噪比只有3分贝。所以甲的性能比乙好。--
matlab 如何计算信噪比
Matlab信号上叠加噪声和信噪比的计算 在信号处理中经常需要把噪声叠加到信号上去，在叠加噪声时往往需要满足一定的信噪比，这样产生二个问题，其一噪声是否按指定的信噪比叠加，其二怎么样检验带噪信号中信噪比满足指定的信噪比。 在MATLAB中可以用randn产生均值为0方差为1的正态分布白噪声，但在任意长度下x=randn(1,N)，x不一定是均值为0方差为1（有些小小的偏差），这样对后续的计算会产生影响。在这里提供3个函数用于按一定的信噪比把噪声叠加到信号上去，同时可检验带噪信号中信噪比。 1，把白噪声叠加到信号上去： function [Y,NOISE] = noisegen(X,SNR) % noisegen add white Gaussian noise to a signal. % [Y, NOISE] = NOISEGEN(X,SNR) adds white Gaussian NOISE to X. The SNR is in dB. NOISE=randn(size(X)); NOISE=NOISE-mean(NOISE); signal_power = 1/length(X)*sum(X.*X); noise_variance = signal_power / ( 10^(SNR/10) ); NOISE=sqrt(noise_variance)/std(NOISE)*NOISE; Y=X+NOISE; 其中X是纯信号，SNR是要求的信噪比，Y是带噪信号，NOISE是叠加在信号上的噪声。 2，把指定的噪声叠加到信号上去 有标准噪声库NOISEX-92，其中带有白噪声、办公室噪声、工厂噪声、汽车噪声、坦克噪声等等，在信号处理中往往需要把库中的噪声叠加到信号中去，而噪声的采样频率与纯信号的采样频率往往不一致，需要采样频率的校准。 function [Y,NOISE] = add_noisem(X,filepath_name,SNR,fs) % add_noisem add determinated noise to a signal. % X is signal, and its sample frequency is fs; % filepath_name is NOISE's path and name, and the SNR is signal to noise ratio in dB. [wavin,fs1,nbits]=wavread(filepath_name); if fs1~=fs wavin1=resample(wavin,fs,fs1);
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/403254365.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/403254365.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
检测限-信噪比
1. 关于检测限（limit of detection, LOD）的定义: 在样品中能检出的被测组分的最低浓度（量）称为检测限，即产生信号（峰高）为基线噪音标准差k倍时的样品浓度，一般为信噪比（S/N）2:1或3:1时的浓度，对其测定的准确度和精密度没有确定的要求。目前，一般将检测限定义为信噪比（S/N）3:1时的浓度。 2. 计算公式为：D=3N/S （1）式中：N——噪音; S——检测器灵敏度；D——检测限而灵敏度的计算公式为：S=I/Q （2）式中：S——灵敏度；I——信号响应值；Q——进样量将式（1）和式（2）合并，得到下式：D=3N×Q/I (3) 式中：Q——进样量；N——噪音；I——信号响应值。I/N即为该进样量下的信噪比（S/N），该信噪比可通过工作站对图谱进行自动分析获得，一般的色谱或质谱工作站都可进行信噪比分析计算。这样检测限的计算方法就变得非常方便了。 3. 计算方法：实际计算时，检出限有2种表示方法：一种是进样瓶中样品检测限，一种是针对原始样品的方法检出限。1）对第一种检测限，只要知道进样量和信噪比即可计算。如进样瓶中样品浓度为1 mg/L,在此浓度下的信噪比为300(由工作站分析获得)，则其检测限为：D =（3×1 mg L-1）/300 = 0.01 mg/L。也可用绝对进样量表示，若进样体积为10 ul，则其检测限为：D = 3×（1 mgL-1×10 ul）/300 = 0.1 ng。2）对第二种表示方法，需同时考虑原始样品的取样量和提取样品的定容体积。仍按前述样品计算，若取样量为5克，最后定容体积为5 mL，则方法检测限为：D = 0.01 mgL-1×5 mL/5 g = 0.01 mg/kg。即当原始样品中待检物质的浓度为0.01mg/kg时，若取样量为5g,样品经前处理后定容体积为5mL时,进样瓶中样品的浓度可达0.01mg/L（假定回收率为100%）,此时，在其它给定的分析条件下，能产生3倍噪声强度的信号。在实际检测工作中，第二种表示方法更为常见。 4.注意事项由式（3）可见，信噪比的大小直接关系到检测限的大小。信噪比计算方法的不同，其比值大小有很大不同，这与计算信噪比时基线噪声峰值的定义方式有关，一般有三种不同的定义：①峰/峰（peak to peak）信噪比，用某一段基线噪声的平均高度；②峰/半峰（half peak to peak）信噪比, 用某一段基线噪声平均高度的1/2；③均方根（RMS）信噪比，用某一段基线噪声的均方根值计算。除此之外，信噪比的计算结果还和所取噪声的位置有很大关系，取信号哪一侧基线的噪声，取多长一段基线上的噪声，计算结果都很不完全相同，有时相差甚远。一般多取样品峰两侧的噪声峰值计算。 信噪比计算方法的不同，其比值大小有很大不同，这与计算信噪比时基线噪声峰值的定义方式有关，一般有三种不同的定义：①峰/峰（peak to peak）信噪比，用某一段基线噪声的平均高度；②峰/半峰（half peak to peak）信噪比, 用某一段基线噪声平均高度的1/2；③均方根（RMS）信噪比，用某一段基线噪声的均方根值计算。除此之外，信噪比的计算结果还和所取噪声的位置有很大关系，取信号哪一侧基线的噪声，取多长一段基线上的噪声，计算结果都很不完全相同，有时相差甚远。一般多取样品峰两侧的噪声峰值计算。