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。--
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
不同调制模式下的误码率与信噪比关系
不同调制模式下的误码率与信噪比关系 SANY GROUP system office room 【SANYUA16H-
不同调制模式下的误码率与信噪比的关系一．原理概述 调制（modulation）就是对信号源的信息进行处理加到载波上，使其变为适合于信道传输的形式的过程，就是使载波随信号而改变的技术。一般来说，信号源的信息（也称为信源）含有直流分量和频率较低的频率分量，称为基带信号。基带信号往往不能作为传输信号，因此必须把基带信号转变为一个相对基带频率而言频率非常高的信号以适合于信道传输。这个信号叫做已调信号，而基带信号叫做调制信号。调制是通过改变高频载波即消息的载体信号的幅度、相位或者频率，使其随着基带信号幅度的变化而变化来实现的。而解调则是将基带信号从载波中提取出来以便预定的接收者（也称为信宿）处理和理解的过程。 调制的种类很多，分类方法也不一致。按调制信号的形式可分为模拟调制和数字调制。用模拟信号调制称为模拟调制；用数据或数字信号调制称为数字调制。按被调信号的种类可分为脉冲调制、正弦波调制和强度调制（如对非相干光调制）等。调制的载波分别是脉冲，正弦波和光波等。正弦波调制有幅度调制、频率调制和相位调制三种基本方式，后两者合称为角度调制。此外还有一些变异的调制，如单边带调幅、残留边带调幅等。脉冲调制也可以按类似的方法分类。此外还有复合调制和多重调制等。不同的调制方式有不同的特点和性能。 本文简单介绍了数字正弦波调制的误码率与信噪比的关系。
数字调制即基于调制器输入信息比特，从一组可能的信号波形（或符 号）组成的有限集中选取特定的信号波形 。如果共有M 种可能的信号，则调制信号集S 可表示为 对于二进制调制方案，一个二进制信息比特之间映射到信号，S 就只包含两种信号。对于更多进制的调制方案（多进制键控），信号集包含两种以上的信号，每种信号（或符号）代表一个比特以上的信息。对于一个大小为M 的信号集，最多可在每个符号内传输2log M 个比特信息。 1. 二进制相移键控（BPSK ） 在二进制相移键控中，幅度恒定的载波信号随着两个代表二进制 数据1和0的信号1m 和2m 的改变而在两个不同的相位间跳变，通常这 两个相位差为180°，如果正弦载波的幅度为c A ，每比特能量21=2 b c b E A T ，则传输的BPSK 信号为： 2(t)=t+) 0t (1)b BPSK c c b b E s f T T πθ≤≤二进制的或者 我们将1m 和2m 一般化为二进制数据信号(t)m ，这样传输信号可表示为：2(t)=m(t)t+)b BPSK c c b E s f T πθ 对于AWGN （加性高斯白噪声）信道，许多调制方案的比特差错率用 信号点之间的距离（星座图中相邻点的欧几里得距离）的Q 函数得到。对于BPSK ，距离为2b E 其中Q 函数与互补误差函数erfc 的关系为：1()=22 Q erfc α，其中()=1-()erfc erf ββ，而误差函数erf 的表达式为：
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。
不同调制模式下的误码率与信噪比关系
不同调制模式下的误码率与信噪比的关系 一．原理概述 调制（modulation ）就是对信号源的信息进行处理加到载波上，使其变为适合于信道传输的形式的过程，就是使载波随信号而改变的技术。一般来说，信号源的信息（也称为信源）含有直流分量和频率较低的频率分量，称为基带信号。基带信号往往不能作为传输信号，因此必须把基带信号转变为一个相对基带频率而言频率非常高的信号以适合于信道传输。这个信号叫做已调信号，而基带信号叫做调制信号。调制是通过改变高频载波即消息的载体信号的幅度、相位或者频率，使其随着基带信号幅度的变化而变化来实现的。而解调则是将基带信号从载波中提取出来以便预定的接收者（也称为信宿）处理和理解的过程。 调制的种类很多，分类方法也不一致。按调制信号的形式可分为模拟调制和数字调制。用模拟信号调制称为模拟调制；用数据或数字信号调制称为数字调制。按被调信号的种类可分为脉冲调制、正弦波调制和强度调制（如对非相干光调制）等。调制的载波分别是脉冲，正弦波和光波等。正弦波调制有幅度调制、频率调制和相位调制三种基本方式，后两者合称为角度调制。此外还有一些变异的调制，如单边带调幅、残留边带调幅等。脉冲调制也可以按类似的方法分类。此外还有复合调制和多重调制等。不同的调制方式有不同的特点和性能。 本文简单介绍了数字正弦波调制的误码率与信噪比的关系。 数字调制即基于调制器输入信息比特，从一组可能的信号波形（或符号）组成的有 限集中选取特定的信号波形。如果共有M 种可能的信号，则调制信号集S 可表示为 对于二进制调制方案，一个二进制信息比特之间映射到信号，S 就只包含两种信号。对于更多进制的调制方案（多进制键控），信号集包含两种以上的信号，每种信号（或符号）代表一个比特以上的信息。对于一个大小为M 的信号集，最多可在每个符号内传输2log M 个比特信息。 1. 二进制相移键控（BPSK ） 在二进制相移键控中，幅度恒定的载波信号随着两个代表二进制数据1和0的信号1m 和2m 的改变而在两个不同的相位间跳变，通常这两个相位差为180°，如果正弦载波的幅度为c A ，每比特能量21=2 b c b E A T ，则传输的BPSK 信号为： t+) 0t (1)BPSK c c b s f T πθ≤≤二进制的或者 t++t+) 0t (0)BPSK c c c c b s f f T ππθπθ≤≤二进制的 我们将1m 和2m 一般化为二进制数据信号(t)m ，这样传输信号可表示为：
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。
信噪比资料
信号接收功率的强弱并不能完整的描述信号的清晰程度或者说是质量的好坏，一般我们还需要知道信号相对于噪声的强弱。信号的质量通常用信噪比（SNR）来衡量，它定义为信号的功率P与噪声的功率N之间的比率 信噪比没有单位，通常以分贝的形式表示，显然，信噪比越高，则信号的质量越好。接收机的信号捕获和跟踪的性能与信噪比有关 由于噪声功率N以及相应的信噪比SNR与噪声带宽Bn的取值有关系，因而每次给定一个信噪比值，我们一般应当随即指出其所采用的噪声带宽值，而这时常会给信噪比的应用带来不方便。载噪比C/N0 简称载噪比，其大小与接收机所采用的噪声带宽Bn没有关系，有利于性能的对比。 N=KTBn N0=KT 而N0/2称为噪声频谱功率密度。需要说明的是，因为噪声带宽Bn通常指代单边频谱带宽值，所以噪声频谱功率密度也就相应的定义成N0/2而不是N0，其中系数1/2用来强调次噪声频谱功率密度值指代单边。由于信号的正负双边频带总宽为2Bn,因为噪声功率N就等于N0/2乘以2B0 N=N0Bn 信噪比与载噪比之间的关系：C/N0=SNR*Bn 对于一般的接收机而言，N0的典型值为-205DBW/Hz，那么载波L1上-160DBW的喜好标称最低接受功率相当于45db.hz的载噪比，其大于40db.hz视为强信号，小于28视为弱信号 在地面上接收到的GPS信号十分微弱，信号的功率通常比噪声低得多。每颗GPS卫星在Ll载波上以13．4W的功率广播C／A码信号，对于在天顶的卫星来说，信号的传输路径约为20000km，信号衰耗为182．4dB：对于在地平线的卫星来说，信号的传输路径约为26000km，信号衰耗为184．7dB。下表3．1说明了GPS 信号接收电平。通常情况下，GPS卫星广播C／A码信号的功率比设定的最低功率高3～7dB。 在信号仿真模型中，C/A码功率PC/A可由信号幅值表示：PC/A=A2/2 其中： A为信号幅值由于干扰噪声的存在，信号功率的绝对大小不具有实际的意义，GPS接收机对信噪比(SNR)更为敏感。因此在信号仿真中，噪声的仿真与信噪比的设定具有重要意义。信噪比定义为信号功率与噪声功率的比值。 SNR=S/N0B n
kalman滤波在不同信噪比时的误码率matlab仿真程序
-20-15-10-50510152000.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.5
Kalman滤波器在matlab仿真程序下的不同信噪比时的误码率： %multiuser_dectect.m clc; clear all; hold on BER_sum=zeros(1,13);%设定求和误码率的零矩阵； BER_ave=zeros(1,13); %设定平均误码率的零矩阵； for m=1:10；%m的长度为1到10 间隔为1； snr_in_db=-20:3:16;%定义信噪比的长度为-20到16 间隔为3；snr_in_db是信噪比用db表示 for i=1:length(snr_in_db);%i的长度为1到信噪比的长度 BER(i)= Kalman_S1(snr_in_db(i));%卡尔曼的误码率函数； end BER_sum=BER_sum+BER;%误码率求和的算法 end; BER_ave=0.1* BER_sum ; %误码率平均值的算法 semilogy( snr_in_db,BER_ave,'rd-')；%y轴维数坐标图定义横坐标为信噪比，纵坐标为误码率； %Kalman_S1.m %Kalman algorithm %synchronous CDMA同步cdma %channel: White Gaussis Noise function [p] = Kalman_S1(snr_in_dB) SNR=10^(snr_in_dB/10); %信噪比由dB形式转化 sgma=1; % noise standard deviation is fixed 定义方差 Eb=sgma^2*SNR; A=[sqrt(Eb),sqrt(Eb),sqrt(Eb),sqrt(Eb),sqrt(Eb),sqrt(Eb),sqrt(Eb),sqrt(Eb),sqrt(Eb),sqr t(Eb),sqrt(Eb),sqrt(Eb),sqrt(Eb),sqrt(Eb),sqrt(Eb)]; K=length(A);
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。
(完整版)最大比合并能够获得最大信噪比的证明
最大比合并(MRC)能够获得最大信噪比的证明 分集中采用最大比合并可以获得最大的输出信噪比，下面将证明这一结论假定发射时每符号能量为E s ，第n 条支路上的幅度增益为n α，则第n 条支路接收 信号在等效基带（即星座图）上的幅度为α2n s E α。 假定噪声功率谱密度为N 0，第n 条支路上信噪比为20n s n E N αγ= 。 最大比合并时，每条支路加权系数为n x ，n =1…N r 则加权后第n 条支路接收信号等效基带上的幅度为n x α同样，第n 条支路的噪声功率谱密度则被放大2n x 各条支路信号被调整为同相后加权叠加，则合成信号等效基带上的幅度为 1r N n n x α =∑ 合成信号信噪比为 ( ) 22111222 0011,,,r r r r r N N n n n n n s N N N n n n n x x E x x x N x N x ααγ====??? ?? ???==∑∑∑∑K （注意：不同支路上噪声是不相关的，合并时噪声是功率叠加，而信号是幅度叠加） 显然合成信噪比是各支路加权系数n x ，n =1…N r 的函数 要使合成信噪比取得最大值，是一个多元函数机制问题。 显然{}n x ，n =1…N r 不全为零，因此()12,,,r N x x x γK 是一个多元连续函数，极值 点一定满足 ()12,,,0r N i x x x x γ?=?K ，i =1…N r
即2 112200211220r r r r N N i n n i n n n s n s N N n n n n x x x E E N N x x ααα====?? ???-=?? ???∑∑∑∑，i =1…N r 化简可得 2 110r r N N i n i n n n n x x x αα==-=∑∑，i =1…N r 比如联立式（1）和式（2） 2 11110r r N N n n n n n x x x αα==-=∑∑，即i =1 和 2 22110r r N N n n n n n x x x αα==-=∑∑，即i =2 式（1）* x 2-式（2）* x 1 可得 2 2122111r r N N n n n n x x x x αα===∑∑ 显然210r N n n x =≠∑ 则1221x x αα= 同理可得 i j j i x x αα=， 即i i j j x x αα=，对于i ,j =1…N r ，i ≠j 因此每条支路加权系数之比为其支路上的幅度增益之比。 命题得证。
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 - 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。
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。
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。
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);