信噪比
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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));
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发表于 2009-2-12 15:37 | 只看该作者
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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));
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参考 https://www.360docs.net/doc/9312506823.html,/forum/vi ... p%3Bfilter%3Ddigest
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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
2010-6-9
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));
============================== 我觉得你的程序是正确的。
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就从你这段程序来看，你得到的是原始信号相对于被降噪噪声的能量比。信噪比在不同情况下定义也是不同的。一般说
来，在论文中都会给出SNR 的定义式。
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引用: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));
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function y=snr(x1,x2);%x1是原始信号，x2是降噪后信号
y1=sum(x2.^2); %不是x1 y2=sum((x1-x2).^2);
y=10*log10((y1/y2)); %不是log （）
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function y=snr(x1,x2);%x1是原始信号，x2是降噪后信号
y1=sum(x2.^2); %不是x1
y2=sum((x1-x2).^2);％y2=sum((abs(x1)-abs(x2)).^2)
y=10*log10((y1/y2)); %不是log（）
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这应该和eight的精华贴相得益彰啊
https://www.360docs.net/doc/9312506823.html,/forum/vi ... p%3Bfilter%3Ddigest
上面是仿真信号的信噪比总结
而本贴则是针对实际数据处理降噪后，来计算信噪比的程序。使得精华贴更完善了function y=snr(x1,x2);%x1是原始信号，x2是降噪后信号
y1=sum(x2.^2); %不是x1
y2=sum((x1-x2).^2);％y2=sum((abs(x1)-abs(x2)).^2)
y=10*log10((y1/y2)); %不是log（）
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为什么我按这种方法计算出来的信噪比为负值呢？
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那是你的系统降噪能力差吧
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信噪比有什么用？
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维纳滤波应该比谱减法的降噪效果好
可用这里的SNR公式求得的都是相反的结果
怎么办啊？
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hao实在是太好了
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大家好!
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大家好!
我有个FFT程序，程序编译通过了但还没有验证过正确否，有什么方法验证这个程序的正确性啊！！
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好帖，受益匪浅
觉得这个论坛是我见过的最好的了，大家都很积极
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你好，我做过FFT，应该是看频谱的分辨率吧，我就知道这些，还有知道的，也来讨论下吧
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我用8楼计算信噪比的公式算得的信噪比有时达到两三百，为什么呢？
请高手指教！！！
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为什么我用这个程序的时候，会出现一下这种错误呢？
??? Error using ==> wavread
Index exceeds matrix dimensions.
Error in ==> snr at 3
x2=wavread('quzaohou.wav',[2000 4000]);
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为什么C程序是
double mse = 0.0;
signed short temp;
for( y = 0; y < c; y++ )
for( x = 0; x < r; x++ )
{
temp = (signed short)map1[y][x]-(signed short)map2[y][x];
mse += (double)temp*temp;
}
if( mse < 0.1e-6)
{
printf("\nThe two file are the same!\n");
}
mse = mse / (1.0*r*c);
double psnr = 10 * log10(255.0*255.0/mse);
这里对于信噪比钟的信号计算怎么这么多个版本呢？？
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if (size(I)~=size(J))
error('Size mismatch!')
end
if (~isrgb(I) &amt; ~isrgb(J))
[m n] = size(I);
A=double(I);
B=double(J);
sumaDif=0;
maxI=m*n*max(max(A.^2));
sumaDif=sum(sum((A-B).^2));
if (sumaDif==0)
sumaDif=1;
end
S=maxI/sumaDif;
S=10*log10(S);
else
error('Las imagenes no pueden ser en color')
end
这个不对吗？
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真的不错!
谢谢各位的畅言,对各位来此都多少有帮助
本人谢谢大家!!
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信噪比为负
可能原信号相对于噪声的能量小；
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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*log10(y1/y2);
我觉得这种是正确的。
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信噪比的单位是分贝，为负很正常。信噪比为0，即表示信号和噪声的能量各占一半，为负则意味着信号能量< 噪声能
量。
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我按照上面的公式算出也是负值
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原始信号是实测信号，非纯净信号，降噪后得到估计信号，用估计信号除实测信号减估计信号计算信噪比，这个是什么
意思啊？不能知道纯净信号就没办法计算信噪比吧？
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既然是求信噪比，为什么不能用处理后的信号和干净的信号进行对比求的信噪比呢？
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用的是实测数据，无法求的干净信号
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ad信噪比分析及高分辨率
在雷达、导航等军事领域中,由于信号带宽宽(有时可能高于10MHz),要求ADC的采样率高于30MSPS,分辨率大于10位。目前高速高分辨率ADC器件在采样率高于10MSPS 时,量化位数可达14位,但实际分辨率受器件自身误差和电路噪声的影响很大。在数字通信、数字仪表、软件无线电等领域中应用的高速ADC电路,在输入信号低于1MHz时,实际分辨率可达10位,但随输入信号频率的增加下降很快,不能满足军事领域的使用要求。 针对这一问题,本文主要研究在不采用过采样、数字滤波和增益自动控制等技术条件下,如何提高高速高分辨率ADC电路的实际分辨率,使其最大限度地接近ADC器件自身的实际分辨率,即最大限度地提高ADC电路的信噪比。为此,本文首先从理论上分析了影响ADC信噪比的因素;然后从电路设计和器件选择两方面出发,设计了高速高分辨率ADC电路。经实测表明,当输入信号频率为0．96MHz时,该电路的实际分辨率为11．36位;当输入信号频率为14．71MHz日寸,该电路的实际分辨率为10．88位。 1 影响ADC信噪比因素的理论分析 ADC的实际分辨率是用有效位数ENOB标称的。不考虑过采样,当满量程单频理想正弦波输入时,实际分辨率可用下式表示： ENOB=[SINA0(dB)-1．76]／6．02 (1) 式中,SINAD表示ADC的信噪失真比,指ADC满量程单频理想正弦波输入信号的有效值与ADC输出信号的奈奎斯特带宽内的全部其它频率分量(包括谐波分量,但不包括直流允量)的总有效值之比。 ADC的信噪比SNR,指ADC满量程单频理想正弦波输入信号的有效值与ADC输出信号的奈奎斯特带宽内的全部其它频率分量(不包括直流分量和谐波分量)总有效值之比。
GPS的信噪比很高 定位时间却很长 排查之道
1.C/N值衡量的是你Rx Noise Figure能压多低不代表你定位速度就会快 换句话说有可能相关例如改变手握位置天线效率好定位速度就快我猜此时Wireless的C/N值应该有比较好 但也可能不相关就像你C/N有42 但反而定不到位 2. 但有一点肯定就是定位速度跟频偏量有关频偏量大定位速度就慢过大甚至会定不到位所以X’TAL就成了重要关键 3. 所以可以把X’TAL上方的Shielding Cover拔掉看看减少寄生效应 看定位速度会不会比较快因为可能测板端时 Shielding Cover的高度还算足够所以不会有严重的寄生效应 但是测Wireless时整机组起来 Housing往下挤压Shielding Cover的高度被压缩寄生效应变大 以至于Wireless的定位时间变慢 4. X’TAL的校正除了靠高通的XTT之外 跟基地台连接时X’TAL也会做自我校正 所以那些定位速度慢的Sample 可以先插Test Sim去跟CMW 500连接让他们做完自我校正之后看定位速度会不会快一点
5. 早期高通平台有一组NV 可以调负载电容值 NV_XO_TRIM_VALUES_I 可以调看看因为负载电容值会影响频偏量 6. 把Fail sample吹凉再去测因为X’TAL对温度很敏感 所以Shielding Cover拔掉若有改善另一个解释是加强散热 以致于频偏小了那当然定位速度就快 7. X’TAL本身来料有问题 若是这原因理论上应该板端的定位速度就会慢了 不会到Wireless才变慢 而且应该GSM / WCDMA / LTE的Frequency Error也会比较大可先确认是否PCB就无法定位了
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
RF噪声系数的计算方法
噪声系数的计算及测量方法 噪声系数(NF)是RF系统设计师常用的一个参数，它用于表征RF放大器、混频器等器件的噪声，并且被广泛用作无线电接收机设计的一个工具。许多优秀的通信和接收机设计教材都对噪声系数进行了详细的说明. 现在，RF应用中会用到许多宽带运算放大器和ADC，这些器件的噪声系数因而变得重要起来。讨论了确定运算放大器噪声系数的适用方法。我们不仅必须知道运算放大器的电压和电流噪声，而且应当知道确切的电路条件：闭环增益、增益设置电阻值、源电阻、带宽等。计算ADC的噪声系数则更具挑战性，大家很快就会明白此言不虚。 公式表示为：噪声系数NF=输入端信噪比/输出端信噪比，单位常用“dB”。 该系数并不是越大越好，它的值越大，说明在传输过程中掺入的噪声也就越大，反应了器件或者信道特性的不理想。 在放大器的噪声系数比较低的情况下，通常放大器的噪声系数用噪声温度(T)来表示。 噪声系数与噪声温度的关系为：T=(NF-1)T0 或NF=T/T0+1 其中：T0-绝对温度(290K) 噪声系数计算方法 研究噪声的目的在于如何减少它对信号的影响。因此，离开信号谈噪声是无意义的。 从噪声对信号影响的效果看，不在于噪声电平绝对值的大小，而在于信号功率与噪声功率的相对值，即信噪比，记为S/N(信号功率与噪声功率比)。即便噪声电平绝对值很高，但只要信噪比达到一定要求，噪声影响就可以忽略。否则即便噪声绝对电平低，由于信号电平更低，即信噪比低于1，则信号仍然会淹没在噪声中而无法辨别。因此信噪比是描述信号抗噪声质量的一个物理量。 1 噪声系数的定义 要描述放大系统的固有噪声的大小，就要用噪声系数，其定义为
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：
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：
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：
基于信噪比的分析
基于信噪比理论的光电成像系统性能分析与评价 摘要 本文主要讨论了典型的固体光学成像系统的信噪比。通过对光学成像系统成像的各个过程的噪声来源，种类，性质进行了归纳总结，最后得出整个光电成像系统的信噪比。并简要的指明了信噪比在光电成像系统评价中的特点及优势。最后，从提高系统信噪比的角度，提出了几点改进系统成像质量的建议。 关键词：信噪比，光电成像 1.前言： 由于在目前的应用中，人们使用最多的都是固体成像器件，因此，以下的讨论中将主要考虑固体成像器件。在固体成像器件中，光电转换部分使用最为广泛的还应该属于光电二极管。即使是对于常见到的CCD以及CMOS固体成像器件，其像元中的光电转换部分多数还是与光电二极管的转换原理是一致的。所以，在接下来的讨论中，将以光电二极管作为光电转换器件的代表进行分析讨论。 2.光电成像器件的噪声来源： 通常，光电成像系统对某一目标物体的成像过程主要分为以下一个步骤：目标物体发出的辐射光线经过在大气中传播后，进入到光电成像系统的入瞳，入瞳处的辐射经过光学系统作用后到达光电转换器件的像面上进行曝光；然后，光电探测器将收集到的光信号转化为相应的电信号，而后输出到后续的电路中进行相应的信号处理；最终，最终输出可供目视判读的目标景物图像。 由于在整个光学成像系统工作的过程中，每一个过程都会伴随着噪声的干扰。因此，要分析整个系统的信噪比，就必须要对探测及成像过程中的每一个环节进行噪声的分析。其中，对于一个完整的系统来说，其误差来源可以分为外部误差来源和内部误差来源。 当光电成像系统进行工作时，所观察目标的辐射光线在到达光电系统的入瞳之前,由于大气层中的分子散射和气溶胶散射等原因的存在,造成了传播中的能 量衰减，此时，系统探测器像面上的曝光量由入瞳辐亮度、光学系统的相对孔径和透过率、探测器像元光敏面面积以及积分时间等参数共同决定。其中散射是造成辐射能量衰减的主要原因,最直接的结果将会是对光谱辐射透过率产生较大的 影响。当大气的散射作用对目标物发出的辐射作用很大时,就会使目标信号完全
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。
高频电路信噪比定义及其抑制措施
信噪比指标及测试方法？对于噪声抑制手段 “信噪比”指的是信号电压对于噪声电压的比值，通常用符号S/N来表示。由于在一般情况下，信号电压远高于噪声电压，比值非常大，因此，实际计算摄像机信噪比的大小通常都是对均方信号电压与均方噪声电压的比值取以10为底的对数再乘以系数20，单位用dB表示。一般摄像机给出的信噪比值均是在AGC （自动增益控制）关闭时的值，因为当AGC接通时，会对小信号进行提升，使得噪声电平也相应提高。CCD摄像机信噪比的典型值一般为45dB~55dB。 可在放大电路末端采用高精度噪声计测量，也可采用软件将A/D转换数据通过采样计算实现。 对噪声的抑制应从前向通道原理设计、软件设计、PCB设计、接线设计等方面入手。 原理设计应从电源噪声抑制、多级放大器设计、滤波设计考虑。1）电源噪声抑制：首先主电源应将100Hz以下接近工频干扰的噪声滤除，其次采用多路电源分别供电设计，区分数字电路、驱动电路、模拟电路、前置级小信号放大电路，小信号电路应采用多级滤波滤除各频段的高频噪声信号。2）采用低噪声多级放大电路，可以避免电源噪声和系统噪声的从一次前置放大器的一次放大，提高信噪比，另外尽量采用差分输入输出，降低共模干扰。3）系统噪声主要是高频噪声，传感器端也经常形成各种非信号频段的高低频干扰，应在前向通道电路适当添加各种高Q值信号滤波电路。4）另外一些专项电路常采用专用抗干扰设计，例如：CCD前向通道的相关双取样电路。 软件设计比较容易实现各频段的高Q值滤波，同时有些干扰信号与有效信号频段、幅值近似时，可采用软件算法实现去除干扰杂波并进行有效波形的拟合补偿，以保证整机的性能指标。 PCB设计主要是电磁兼容设计，主要从布局开始，将强弱信号电路，数字模拟电路尽量隔离分开，方便分开布线，电源/地线应分别布线，最后汇集在总电源，弱信号电路应尽量靠近总电源，弱信号线应尽量短、尽量加地线隔离，依据信号频段的不同合理选择信号线和电源线的宽度，并合理选择添加屏蔽罩。 接线设计应尽量合理走线，将强信号线与弱信号线隔离，弱信号线应尽量端并适当加屏蔽，并合理屏蔽接地。 另外在结构设计时应尽量采用常规电磁兼容、防静电设计手段，尽量将接口按强弱信号电路隔离设计，以方便PCB设计和接线设计。
噪声系数测量方法
噪声系数测量的三种方法 摘要：本文介绍了测量噪声系数的三种方法：增益法、Y系数法和噪声系数测试仪法。这三种方法的比较以表格的形式给出。 前言 在无线通信系统中，噪声系数(NF)或者相对应的噪声因数(F)定义了噪声性能和对接收机灵敏度的贡献。本篇应用笔记详细阐述这个重要的参数及其不同的测量方法。 噪声指数和噪声系数 噪声系数(NF)有时也指噪声因数(F)。两者简单的关系为： NF = 10 * log10 (F) 定义 噪声系数(噪声因数)包含了射频系统噪声性能的重要信息，标准的定义为： 式1 从这个定义可以推导出很多常用的噪声系数(噪声因数)公式。 下表为典型的射频系统噪声系数： * HG = 高增益模式，LG = 低增益模式 噪声系数的测量方法随应用的不同而不同。从上表可看出，一些应用具有高增益和低噪声系数(低噪声放大器(LNA)在高增益模式下)，一些则具有低增益和高噪声系数(混频器和LNA在低增益模式下)，一些则具有非常高的增益和宽范围的噪声系数(接收机系统)。因此测量方法必须仔细选择。本文中将讨论噪声系数测试仪法和其他两个方法：增益法和Y系数法。 使用噪声系数测试仪 噪声系数测试/分析仪在图1种给出。
图1. 噪声系数测试仪，如Agilent的N8973A噪声系数分析仪，产生28VDC脉冲信号驱动噪声源(HP346A/B)，该噪声源产生噪声驱动待测器件(DUT)。使用噪声系数分析仪测量待测器件的输出。由于分析仪已知噪声源的输入噪声和信噪比，DUT的噪声系数可以在内部计算和在屏幕上显示。对于某些应用(混频器和接收机)，可能需要本振(LO)信号，如图1所示。当然，测量之前必须在噪声系数测试仪中设置某些参数，如频率范围、应用(放大器/混频器)等。 使用噪声系数测试仪是测量噪声系数的最直接方法。在大多数情况下也是最准确地。工程师可在特定的频率范围内测量噪声系数，分析仪能够同时显示增益和噪声系数帮助测量。分析仪具有频率限制。例如，Agilent N8973A可工作频率为10MHz至3GHz。当测量很高的噪声系数时，例如噪声系数超过10dB，测量结果非常不准确。这种方法需要非常昂贵的设备。 增益法 前面提到，除了直接使用噪声系数测试仪外还可以采用其他方法测量噪声系数。这些方法需要更多测量和计算，但是在某种条件下，这些方法更加方便和准确。其中一个常用的方法叫做“增益法”，它是基于前面给出的噪声因数的定义： 式2. 在这个定义中，噪声由两个因素产生。一个是到达射频系统输入的干扰，与需要的有用信号不同。第二个是由于射频系统载波的随机扰动(LNA，混频器和接收机等)。第二种情况是布朗运动的结果，应用于任何电子器件中的热平衡，器件的可利用的噪声功率为： PNA = kTΔF,
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
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。
噪声系数的计算及测量方法
噪声系数的计算及测量方法（一） 时间：2012-10-25 14:32:49 来源：作者： 噪声系数(NF)是RF系统设计师常用的一个参数，它用于表征RF放大器、混频器等器件的噪声，并且被广泛用作无线电接收机设计的一个工具。许多优秀的通信和接收机设计教材都对噪声系数进行了详细的说明. 现在，RF应用中会用到许多宽带运算放大器和ADC，这些器件的噪声系数因而变得重要起来。讨论了确定运算放大器噪声系数的适用方法。我们不仅必须知道运算放大器的电压和电流噪声，而且应当知道确切的电路条件：闭环增益、增益设置电阻值、源电阻、带宽等。计算ADC的噪声系数则更具挑战性，大家很快就会明白此言不虚。 公式表示为：噪声系数NF=输入端信噪比/输出端信噪比，单位常用“dB”。 该系数并不是越大越好，它的值越大，说明在传输过程中掺入的噪声也就越大，反应了器件或者信道特性的不理想。 在放大器的噪声系数比较低的情况下，通常放大器的噪声系数用噪声温度(T)来表示。 噪声系数与噪声温度的关系为：T=(NF-1)T0 或NF=T/T0+1 其中：T0-绝对温度(290K) 噪声系数计算方法 研究噪声的目的在于如何减少它对信号的影响。因此，离开信号谈噪声是无意义的。 从噪声对信号影响的效果看，不在于噪声电平绝对值的大小，而在于信号功率与噪声功率的相对值，即信噪比，记为S/N(信号功率与噪声功率比)。即便噪声电平绝对值很高，但只要信噪比达到一定要求，噪声影响就可以忽略。否则即便噪声绝对电平低，由于信号电平更低，即信噪比低于1，则信号仍然会淹没在噪声中而无法辨别。因此信噪比是描述信号抗噪声质量的一个物理量。 1 噪声系数的定义 要描述放大系统的固有噪声的大小，就要用噪声系数，其定义为 设Pi为信号源的输入信号功率，Pni为信号源内阻RS产生的噪声功率，Po和Pno 分别为信号和信号源内阻在负载上所产生的输出功率和输出噪声功率,Pna表示线性电路内部附加噪声功率在输出端的输出。
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
音频信噪比
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。 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。 信噪比的测量及计算 通过计算公式我们发现，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SNR=20LG(Vn/Vs)就可以计算出信噪比了。Ps和Pn分别是信号和噪声的有效功率，根据SNR=10LG（Ps/Pn）也可以计算出信号比。 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。 总谐波失真（THD） 信号的失真情况，通常使用THD也就是总谐波失真来表示，总谐波失真是指用信号源输入时，输出信号比输入信号多出的额外谐波成分。谐波失真是由于系统不是完全线性造成的，它通常用百分数来表示，也可以用dB来表示。在正常工作的情况下，输出信号中总的谐波电压有效值与总输出信号的电压有效值之比。所有附加谐波电平之和称为
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);