DAC信噪比公式来源
SFDR = 77 dBc SFDR = 93 dBc SNR = 74 dBc SNR = 74 dBc
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
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。
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。
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。
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。
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/2518068701.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/2518068701.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。
输出信噪比计算
function snr_vec = fftdisto(x, C, varargin) % FFTDISTO compute distortion of sinusoidal signal % SNR_VEC = FFTDISTO(X,C,N) % input: % x signal vector % C number of full sinusoids in X % N length of signal to consider (must be a power of 2) % only N last samples in x are used in fft % output vector: % 1 pwr signal power [dB] (amplitude 1 --> 0dB) % 2 sndr signal-to-noise+distortion ratio (DC omitted) [dB] % 3 snr only uncorrelated noise (harmonics + DC omitted) [dB] % 4 sdr signal-to-distortion (only harmonics, noise+DC omitted) [dB] % 5 tdh total harmonic distortion [%] % NOTE: make N > 6 * C --> % considers only approx. first N/2C harmonics, % rest are treated as noise if nargin > 3 fprintf('nargin = %d\n', nargin) error('Too many arguments.'); end N = length(x); if nargin == 3 if varargin{1} > N error('N exceeds length(x)'); end lenx = N; N = varargin{1}; if lenx > N x(1:(lenx-N)) = []; end end N2 = 0.5 * N; if log2(N2) ~= round(log2(N2)) error('N must be power of 2'); end if C > N2 error('C > N/2 (signal frequency > sampling frequency'); end if N < 6*C % warning('computing less than 3 harmonics!'); end a = abs(fft(x))/N2; % amplitude vector p = a .* a; % power vector
信噪比
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
有关信噪比的几个问题与计算
有关信噪比的几个问题与计算 学号：2016888888 姓名：xxx 班号：xxx 信噪比是什么？如果有100个人（包括你）在同一个屋里随意相互说着话，你与相临人聊天的信噪比是1/100吗？为什么？ 解：英文名称： Signal to Noise Ratio, S/N 。 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。 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。 信号不可能无中生有，所以要改善信噪比，只能想办法增大信号、降低噪声，很多时候信号的大小是不能再提高了，降低噪声变成了主要工作。 信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。如：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：衡量一个信号质量优劣的指标。它是在指定频带内，同一端口信号功率Ps 和噪声功率Pn 的比值，即： 当用分贝表示信噪比时，就为： 信噪比越大，信号质量越好。 信噪比（脉冲幅度分析）： 当噪声是白噪声时的匹配滤波器： 与滤波器频响无关，改善途径：提高输入能量，降低噪声。非白噪声的白化。 与相临人聊天的信噪比不是1/100。按照信噪比定义和计算如下： 相互无关（S = 1, N = 100-1 ）： 成对说话，相互无关（N = 50-1）： /s n P S N P =/()10lg s n P S N dB P =η==输入信号的能量 最大信噪比输入白噪声功率谱密度 S/N 1/10 =≈S/N 1/7 =≈
如何在液相色谱中看信噪比
2、信噪比的查看 在方法验证时，通常需要验证方法的检测限与定量限，而检测限与定量限通常是以信噪比（S/N：Signal/Noise）来衡量的。一般以信噪比（S/N）为3/1时的相应浓度或注入仪器的量确定检测限，而以信噪比（S/N）为10/1时的相应浓度或注入仪器的量确定定量限。 可按如下操作查看信噪比（S/N）： 进入Date Analysis界面单击菜单栏的Report System Suitability Edit Noise Ranges 弹出“Noise Determination: Instrument 1”对话框输入噪音的时间范围（一般选择基线平稳、噪音小的时间段作为噪音的时间范围），噪音范围可选择一段、两段或更多OK。 然后再单击菜单栏的Report Specify Report（或直接点击该界面的 图标，下图红色方框处）
弹出“Specify Report”对话框在Style项下的“Report Style”下拉选项中选择“Performance + Noise”项OK。
最后点击报告预览图标，如下图所示： 在报告中的“Noise determination”项下有噪音的相关信息，然后还有样品相关信息将样品的峰高（Height）除以Noise(6*SD)[mAU] 即得信噪比，报告中的各种Noise是通过各种不同的数据处理方式计算所得的噪音结果，因为(6*SD)[mAU]方式计算的噪音结果比较准确，所以一般取(6*SD)[mAU] Noise。另外，在报告最后的Signal/ Noise项下可直接读出信噪比。
若选择了多段噪音时间范围，在报告中系统会自动选择较小的噪音，如下图中，噪音时间段选择了0-1、6-7，0-1的噪音为1.0943，6-7的噪音为0.3414，则系统在计算信噪比（S/N：Signal/Noise）时自动选择0.3414的噪音（5.96124/0.3414=17.5、951.53790/0.3414=2786.8）。 如有侵权请联系告知删除，感谢你们的配合！
SNR相关公式推导
SNR（Signal to Noise Ratio，信噪比）: 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。 理论上，一个ADC的SNR(信号与噪声的比值)等于(6.02N＋1.76)dB，这里N等于ADC的位数。虽然我的数学技巧有点生疏，但我认为任何一个16位转换器的信噪比应该是98.08dB。但当我查看模数转换器的数据手册时，我看到一些不同的情况。比如，16位的（逐次逼近型）模数转换器指标的典型值通常可低至84dB高达95dB。生产厂家很自豪地把这些值写在产品的数据手册的首页，而且坦率地说，信噪比为95dB的16位ADC具有竞争力。除非我错了，计算的98.08dB高于所找到最好的16位ADC数据手册中的96dB。那么，这些位数到那去了？ 让我们先找出理想化的公式（6.02N＋1.76）从何而来。任何系统的信噪比，用分贝来表示的话，等于20log10（信号的均方根/噪音的均方根）。推导出理想的信噪比公式时，首先 定义信号的均方根。如果把信号的峰峰值转换为均方根，则除以即可。ADC的均方根信号用位数表示等于，这里q是LSB（最低有效位）。 所有ADC产生量化噪声是把输入信号抽样成离散“桶”的后果。这些桶的理想宽度等于转换器LSB的大小。任何ADC位的不确定值是±1/2 LSB 。如果假定对应每个位误差的响应是三角形的话，则其均方根等于LSB信号的幅值除以，均方根的噪声则。 综合均方根和均方根噪声条件，理想ADC的SNR用分贝表示为： 重复刚才的问题，那些位数到底去那了？那些ADC的供应商热情地解释这个失位现象，因为他们的众多试验装置表明产品具有良好的信噪比。从根本上说，他们认为电阻和晶体管的噪声导致了这种结果。供应商测试其ADC的SNR是通过将他们的数据带入下面的公式：
关于信噪比与向已知信号添加噪声的整理及个人心得
说起“向已知信号添加噪声”，有一个帖子不得不提，那是由happy教授介绍的两个常用函数，这里引用一下： %=============================happy==================== =============% MATLAB中产生高斯白噪声非常方便，可以直接应用两个函数，一个是WGN，另一个是AWGN。WGN用于产生高斯白噪声，AWGN则用于在某一信号中加入高斯白噪声。 1. WGN：产生高斯白噪声 y = wgn(m,n,p) 产生一个m行n列的高斯白噪声的矩阵，p以dBW为单位指定输出噪声的强度。 y = wgn(m,n,p,imp) 以欧姆(Ohm)为单位指定负载阻抗。 y = wgn(m,n,p,imp,state) 重置RANDN的状态。 在数值变量后还可附加一些标志性参数： y = wgn(…,POWERTYPE) 指定p的单位。POWERTYPE可以是'dBW', 'dBm'或'linear'。线性强度(linear power)以瓦特(Watt)为单位。 y = wgn(…,OUTPUTTYPE) 指定输出类型。OUTPUTTYPE可以是'real'或'complex'。 2. AWGN：在某一信号中加入高斯白噪声 y = awgn(x,SNR) 在信号x中加入高斯白噪声。信噪比SNR以dB为单位。x的强度假定为0dBW。如果x是复数，就加入复噪声。 y = awgn(x,SNR,SIGPOWER) 如果SIGPOWER是数值，则其代表以dBW为单位的信号强度；如果SIGPOWER为'measured'，则函数将在加入噪声之前测定信号强度。 y = awgn(x,SNR,SIGPOWER,STATE) 重置RANDN的状态。
WDM信噪比计算公式
1、单个放大器的自发辐射噪声的估算方法： Pase=-58+NF+G（单位dB）其中G为放大器的增益，NF为放大器的噪声系数（PA：4.5dB；输出为+5dBm的BA：5.0dB；输出为+9dBm的BA：5.5dB）。如一信号经过一输出为+5dBm 的BA，其产生的噪声为：Pase=-58+5+23=-30dB；OSNR=5-(-30)=35dB。 2、级联放大器噪声，信噪比计算: 第一步计算单个放大器噪声功率： Gn为第n个放大器增益（dB），PaseN为第n个放大器噪声。 第二步计算所有放大器噪声累积： 累积前要先将第1步计算得到的噪声功率换算为MW总的自发辐射噪声功率(Ptotal)=EDFAn 产生的PaseN+EDFAn-1产生的PaseN-1×Ln-1×Gn+…+EDFA2产生的 Pase2×L2×G3×…G n-1×Ln -1×Gn+EDFA1产生的Pase1×L1×G2×…GN-2×Ln -1×Gn。 因此:Ptotal=PaseN+Pase(N-1)×Ln-1×Gn+…+Pase2×l2×G3...Ln-1Gn+Pase1×L1×G2…×ln-1×Gn 第三步计算信噪比： ☆不同的地方，Ps和Ptotal都不一样，计算时要根据系统的实际情况计算。 如下面实例OSNR计算： 在B，C站，使用了输出+9dBm的功率放大器（单信道功率），根据步骤1和2所列的公式，可分别算出a,b,c,d,e,f,g,h各点产生的噪声功率： ①各放大器产生的自发辐射噪声为： Pase1=-58+5.0+23=-30.0dBm=10-3.0 mW Pase2=-58+4.5+23=-30.5dBm=10-3.05 mW Pase3=-58+5.5+23=-29.5dBm=10-2.95 mW Pase4=-58+4.5+23=-30.5dBm=10-3.05 mW Pase5=-58+5.5+23=-29.5dBm=10-2.95 mW Pase6=-58+4.5+23=-30.5dBm=10-3.05 mW Pase7=-58+5.0+23=-30.0dBm=10-3.0 mW Pase8=-58+4.5+23=-30.5dBm=10-3.05 mW ②H站输出点的总噪声功率为 Paseh=Pase8 +Pase7?L7?G8 +Pase6?L6?G7?L7?G8 +Pase5?L5?G6?L6?G7?L7?G8 +Pase4?L4?G5?L5?G6?L6?G7?L7?G8 +Pase3?L3?G4?L4?G5?L5?G6?L6?G7?L7?G8 +Pase2?L2?G3?L3?G4?L4?G5?L5?G6?L6?G7?L7?G8 +Pase1?L1?G2?L2?G3?L3?G4?L4?G5?L5?G6?L6?G7?L7?G8=10-3.05 +10-3.0?10-3.0+2.3 +10-3.05?10-1.3+2.3-3.0+2.3 +10-2.95?10-3.7+2.3-1.3+2.3-3.0+2.3 +10-3.05?10-0.9+2.3-3.7+2.3-1.3+2.3-3.0+2.3 +10-2.95?10-3.7+2.3-0.9+2.3-3.7+2.3-1.3+2.3-3.0+2.3 +10-3.05?10-1.2+2.3-3.7+2.3-0.9+2.3-3.7+2.3-1.3+2.3-3.0+2.3 +10-3.0?10-3.0+2.3-1.2+2.3-3.7+2.3-0.9+2.3-3.7+2.3-1.3+2.3-3.0+2.3 =10-3.05+10-3.7+10-2.75+10-4.05+10-2.75+10-4.05+10-3.05 +10-3.7 =0.005916mW =-22.28dB ③则H站输出点的信噪比OSNR：OSNR=Ps(mW)/Paseh(mW) =-2-(22.28)=20.28dB