单信道语音增强中先验信噪比参数估计算法的对比分析

单信道语音增强中先验信噪比参数估计算法的对比分析
单信道语音增强中先验信噪比参数估计算法的对比分析

基于暗通道先验的图像去雾算法改进研究

基于暗通道先验的图像去雾算法改进研究 摘要:暗通道先验去雾算法求得的的透射率比较精细, 去雾效果优于大多数去雾算法。然而在暗通道求取过程中, 最小值滤波的处理会使得暗色向外扩张,导致透射率扩张变 大,使得去雾后的图像在边缘部分产生“光晕”现象。为了 减弱光晕效应,利用形态学理论对粗略透射率进行腐蚀处理, 腐蚀掉扩张变大的透射率,然后使用容差机制修复不符合暗 原色先验的明亮区域透射率,再使用引导滤波精细化透射率, 最后利用去雾模型复原图像。实验表明,改进后的算法去雾 效果更佳、去雾速度更快,具有更强的鲁棒性。 关键词:暗通道先验去雾;腐蚀;引导滤波 DOIDOI:10.11907/rjdk.161089 中图分类号:TP312 文献标识码:A 文章编号:1672-7800(2016)005-0030-04 0 引言 雾霾天气不仅影响人们的出行,也给视频监控、自动驾 驶等涉及室外图像应用的领域带来了很大挑战,并引起了相 关研究人员的重视,如今已出现了不少研究成果。图像去雾 的研究方法可分为两大类,基于图像增强的方法和基于物理 模型的方法。早期图像去雾研究主要利用图像处理的知识来

去雾,Kim[1]提出对雾图进行局部直方图均衡处理的方法, 这种方法根据每个像素的邻域对像素进行处理,可以突出图 像的特征,但运算量较大,算法复杂度较高。Land[2-3]基于色彩恒常性提出了Retinex即视网膜皮层理论,其后出现了 一些基于Retinex的图像增强算法[4-6],与其它图像增强算法相比,基于Retinex的图像增强算法处理的图像,局部对比 度相对较高,色彩失真较小。基于图像增强的去雾方法可以 利用成熟的图像处理算法来增强图像的对比度,突出图像中 的特征信息,但这种方法会造成图像部分信息损失,导致图 像失真。图像去雾的另一类是基于物理模型的方法,该方法 研究大气悬浮颗粒对光的散射作用,通过大气散射模型来复 原图像,恢复的图像效果更真实,图像信息能得到较好保存。Narasimhan等[7]提出了雾霾天气条件下的单色大气散射模 型,后来基于物理模型的方法几乎均建立在此模型之上。 Tan[8]基于无雾图比雾图有更高对比度的假定来最大化有雾 图像的对比度,该算法在很大程度上能复原图像结构和细节, 然而Tan的算法趋向于过度补偿降低的对比度,容易产生光 晕效应。Fattal[9]把图像场景光分解成反射和透射两部分,然后基于独立主成成分分析来估计场景光强,这种方法可以有 效去除局部的雾但不能很好恢复浓雾的图像。Kim等[10]结合局部对比度增强和去雾模型方法,能够抑制伪影的产生,但 时间复杂度较高。刘倩等[11]使用均值滤波去雾,对单幅图

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

高阶统计量地震子波估计建模

2006年10月 第41卷 第5期  3山东省东营市中国石油大学(华东)信息与控制工程学院,257061本文于2005年12月21日收到,修改稿于2006年5月12日收到。 本项研究受高等学校博士学科点专项科研基金(No.20020008004)部分资助。 ?处理方法? 高阶统计量地震子波估计建模 戴永寿3①② 郑德玲① 魏 磊② 霍志勇② (①北京科技大学信息工程学院;②中国石油大学(华东)信息与控制工程学院) 摘 要 戴永寿,郑德玲,魏磊,霍志勇.高阶统计量地震子波估计建模.石油地球物理勘探,2006,41(5):514~518,540 本文在反射系数序列为非高斯、平稳和统计独立的随机过程,地震子波为非因果、混合相位的假设条件下,分别应用滑动平均(MA )和自回归滑动平均(ARMA )模型对地震记录进行建模,并采用运算代价较小的基于高阶累积量的线性化求解方法———累积量矩阵方程法进行了子波提取和模型适应性的研究。数值模拟结果和实际地震数据处理结果表明:自回归滑动平均(ARMA )模型比滑动平均(MA )模型具有参数节省、模型更为高效的特点;累积量矩阵方程法可以有效地压制加性高斯噪声,但对累积量样本估计的准确性要求较高;如果累积量样本估计的误差和方差适度,结合自回归滑动平均(ARMA )模型描述的累积量矩阵方程法可以高效、准确地估计出地震子波。 关键词 高阶累积量 子波 自回归滑动平均(ARMA ) 滑动平均(MA ) 建模 1 引言 作为地震资料反褶积处理、波阻抗反演以及正演模拟的基础工作,准确的地震子波估计对于高分辨率、高信噪比、高保真度的地震勘探数据处理具有极为重要的意义。统计性子波提取方法的基本原理是首先对反射系数序列的分布做某种假设,然后利用地震记录的统计信息进行子波估计。在没有任何先验知识的情况下,通常假设反射系数序列为一个非高斯、平稳和统计独立的随机过程,假设子波为一个非因果、非最小相位系统,加性噪声为高斯色噪声。因此在利用地震记录的统计信息进行子波估计时,其高阶累积量不仅能保留系统的相位信息,而且能较好地压制高斯色噪声,显示出此法的优越性。 近年来,基于高阶累积量的参数化子波估计方法得到了快速发展。Lazear [1]首先引入滑动平均(MA )模型描述地震记录,然后将子波四阶矩和地震资料的四阶累积量在最小均方误差意义下进行拟合,并用梯度下降法求解目标函数。随后,Velis 等人[2]及尹成等人[3]试图应用特性更好的全局最优化 方法解拟合函数,但求解效率普遍较低。石殿祥等 人[4]基于高阶累积量研究了非最小相位子波提取问题,虽取得了一定的成果,但依然沿用了滑动平均(MA )模型来描述地震记录。 本文分别采用滑动平均(MA )模型和自回归滑动平均(ARMA )模型来描述地震记录,并借助基于高阶累积量的线性化参数估计方法———矩阵方程法求解模型参数,最终精确估计了地震子波。 2 地震记录的滑动平均(MA)模型描 述及矩阵方程法子波提取 地震记录y (n )可视为一个零均值的平稳随机过程,且符合如下褶积模型 y (n )= ∑q i =0 w (i )r (n - i )+v (n ) =w (n )3r (n )+v (n ) (1) 式中:w (n )为地震子波;r (n )为反射系数序列;v (n )为环境噪声。显然,式(1)符合典型的滑动平均(MA )模型表达式,因此可以把地震记录看作是有限脉冲响应(FIR )系统的含噪输出。对于上述模型有如下假设:

matlab信噪比估计程序

%----------- 函数ML_Estimation ------------- clc; clear all; Nt=1; %仿真次数 M=8; %MPSK Nsym=64; %信源仿真符号数 Nss=16; %上采样点数 Es=1; %每符号能量 snr=1:30; %仿真信噪比范围 rho=10.^(snr/10); %实际信噪比大小 %sigma=sqrt(1/2)*(10.^(-snr/20)); %噪声根方差 No=Es./rho; rho_ml=zeros(length(snr),Nt); %估计信噪比存储器,一列对应一次仿真,一行对应一个SNR值 for time=1:Nt %仿真循环Nt次 d=randint(1,Nsym,[0 M-1]); %产生Nsym个随机数作为信源符号 a_n=exp(j*(2*pi/M*d+pi/M)); %构成MPSK调制符号 figure(1); plot_astrology(real(a_n),imag(a_n)); b_k=zeros(1,Nss*Nsym); n=1:Nss:length(b_k); b_k(n)=a_n; %b_k=upsample(a_n,Nss); %上采样,每符号取Nss个采样点 %hrcos=firrcos(256,1,1,16,'sqrt'); %成型滤波器,采用RRC方式,阶数127,滚将系数0.5 %gk=conv(hrcos,hrcos); hrcos=rcosflt(1,1,16,'sqrt',0.5,3); sum3=0; for i=1:length(hrcos) sum3=sum3+hrcos(i)^2; end h_k=hrcos/sqrt(sum3); m_k=conv(b_k,h_k); %序列成型 L=length(m_k); %成型后的数据总长度 K=Nss*Nsym; %s1=0; s2=0; for k=1:length(snr) %计算每个信噪比对应的信噪比估计值 %r_k=m_k+No(k)*(randn(1,L)+j*randn(1,L)); %r_k=m_k+nb(k)/sqrt(2)*(randn(1,L)+j*randn(1,L)); %r_k=sqrt(Es)*m_k+sqrt(No(k))/sqrt(2)*(randn(1,L)+j*randn(1,L)); %往信号中加入高斯白噪声 r_k=awgn(m_k,snr(k),'measured');

基于改进暗通道先验的图像去雾算法研究

---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 基于改进暗通道先验的图像去雾算法研究 OpenCV 耦合改进暗通道先验的图像去雾算法研究王帮元(安徽经济管理学院信息工程系,安徽合肥,230051)摘要:在雾境下,由于大气粒子的散射作用导致图失真严重,直接影响后期图像数据的分析,因此对雾天图像进行去雾处理,以提高图像的清晰度,是非常有必要的。 而当前的图像去雾算法不稳定,当大雾天气很严重时,去雾质量较差。 对此,本文提出了基于 OpenCV 耦合改进暗通道先验的图像去雾算法与实现机制。 首先分析暗通道先验理论与雾图形成模型;然后对先验理论进行改进,推算出本文的去雾公式。 最后引入 OpenCV 实现机制,增强系统运行效率。 最后测试了本文机制性能,结果表明: 与普通的图像去雾算法相比,在大雾天气很严重时,本文机制具有更好的去雾效果,准确还原了图像的清晰度,失真度较小。 关键词: 图像去雾;暗通道先验;雾图形成模型;OpenCV;中图分类号: TP391 文献标识码: A 0 引言随着通信、电子技术、图像处理算法的蓬勃发展,视频监控、视频目标识别已运用在各个领域,并且已取得很大的发展, 1 / 9

推动了科技和社会的前进 [1] 。 然而,在实际生活中,由于雾天原因,导致安全监控目标的清晰度收到破坏,严重影响了目标识别精度。 因此,图像去雾功能非常重要。 图像去雾技术成为很多大型设备或者系统正常运作的先决条件。 为了取得良好的图像去雾效果,诸多学者进行了研究,并提出了许多不同的图像去雾算法。 王一帆等人 [2] 提出,首先在计算暗通道函数时,定义了一类暗区域对图像边缘的低强度像素点进行描述,该区域像素点的暗原色中值取其三原色通道的最小值,以代替原来的中值滤波运算值.此滤波方法不仅能有效去除 Halo 效应,而且避免了黑斑效应;然后基于大气散射物理模型定义一种伪去雾图,将其与原去雾图进行像素级融合对原图进行色度校正,实现了柔性去雾,改善了现有方法易出现过去雾的缺陷,实验结果表明该算法去雾后图像具有较好清晰度及色彩恢复度,去雾鲁棒性强.在大雾和图像色彩失真严重的情况下,仍可有效恢复图像。 郭璠等人 [3] 提出融合策略无需依靠大气散射模型或场景结构信息,只需通过原始衰退图像来获取其输入图与权重图,其中 2幅输入图的作用主要是对原有雾图像进行颜色校正和对比度增强,而 3 幅权重图则突显了图像雾气较浓区域的细节信息。 融合策略将上述输入图与权重图相融合以生成对比度高、色彩丰富的去雾图像 [4] 。

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。

基于暗通道先验的图像去雾算法改进研究

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/663438835.html, 基于暗通道先验的图像去雾算法改进研究 作者:郭云云徐伯庆 来源:《软件导刊》2017年第09期 摘要:目前,基于暗通道先验原理的图像去雾能够取得较好效果,但仍存在图像景物交 界处产生光晕、天空及白色物体区域去雾后色彩失真等问题。鉴于此,提出改进的基于暗通道先验去雾算法:首先,对暗通道图进行非重叠式滤波,消除最小值滤波导致图像交界边缘产生的光晕;然后,对输入雾霾图像进行直方图分析,能够自适应获得分割天空区域的亮度阈值;再对透射率图天空区域进行像素变换,去雾后可消除颜色失真;最后,采用非线性亮度提高的方法提升去雾图像的视觉效果。结果表明,改进算法去雾后的图像真实、天空自然。 关键词:图像去雾;暗通道原理;像素变换;天空分割 DOI:10.11907/rjdk.171527 中图分类号:TP312 文献标识码:A 文章编号:1672-7800(2017)009-0046-04 Abstract:Now, image haze removal based dark channel prior principle has acquired good effect, but there still are many problems that halo at the junction of scenery and color distortion of the sky and the white area. The improved algorithm: first compensating the dark channel image could eliminate halo at the junction of scenery caused by min filter; secondly, analysis of the haze image through its histogram could obtain brightness threshold to distinguish the sky self-adaptively;then,the pixels of transmission’s sky area are transformed, after haze removing , color distortion is not there; finally, the nonlinear brightness increase was used to enhance visual effect of the haze removal image. Experiments show that the improved algorithm remove image haze, the image is more real, the sky is more natural. Key Words:image haze removal;dark channel prior; pixels conversion;sky division 0 引言 随着科技的不断进步,计算机视觉系统在人们的生活中扮演着越发重要的角色,如交通监控、目标追踪、无人机航拍等。但近年来,由于环境变化,雾霾天气时有发生,视觉系统获得的图像清晰度不高,给社会生活造成极大不便。因此,图像去雾成为迫切需要研究的问题。 去雾算法大致可分为两类:基于图像成像物理模型的去雾算法和非物理模型的去雾算法。非物理模型算法主要包括基于颜色恒常性原理的Retinex算法[2]和综合提升图像亮度、对比度的算法[3]。非物理模型算法只考虑从视觉上增强图像的清晰度和辨识度,物理模型从更加客 观可靠的图像成像原理出发,逆推出被雾霾退化的原始图像。Tan[4]利用无雾图像对比度高于有雾图像,在马尔科夫随机场(MRF)模型的基础上构造边缘代价函数,使去雾图像的局部对

基于暗通道先验的图像去雾方法研究

基于暗通道先验的图像去雾方法研究 苟婷婷1严瑾2黄凌霄1刘立波1* (1.宁夏大学信息工程学院,宁夏回族自治区银川750021; 2.宁夏回族自治区遥感测绘勘察院,宁夏回族自治区银川750021) [摘要]针对多发性的雾霾天气下获得的图像质量退化问题,雾天退化图像的去雾复原技术引起广泛关注。在充分分析雾天图像特点的前提下,研究暗通道先验算法在图像去雾中的应用并借助Matlab平台实现仿真验证。首先将采集到的雾天图像载入系统,然后使用暗通道先验算法处理图像。实验结果证明,该方法具有良好的去雾效果,处理后的图像不仅更加清晰,同时增强了细节信息,提升了图像的利用价值。 [关键词]暗通道先验;图像去雾;Matlab;直方图均衡化 中图分类号:TP391.41文献标识码:A文章编号:1008-6609(2019)01-0005-04 1引言 随着人类生产工业化进程的推进,空气污染尤其是雾霾天气愈发严重,这给人类生产生活带来极大不便,使得户外景象图像的对比度和颜色被改变或退化,同时也会使图像中的许多细节特征不清晰。这些降质图像不但不符合人类视觉效果,同时也给交通监控系统之类的视觉系统正常工作带来影响。所以,对于在雾霾等恶劣天气下由图像采集设备得到的降质图像,非常有必要进行去雾处理并恢复细节信息。 图像去雾技术是通过一定的方法和手段去除图像中霾的干扰,从而得到高质量的图像,以便得到满意的视觉效果并获取更多有效的图像信息[1]。国内外相关研究领域围绕如何对图像去雾进行了深入研究,至今提出了多种去雾方法,这些研究方法大体可分为两大类:图像增强方法和图像复原方法。图像增强方法早期表现出优异的去雾效果,是研究相关问题的常用方法,主要有基于统计特性的直方图均衡化算法[2]和https://www.360docs.net/doc/663438835.html,nd等人提出的Retinex 理论[3]。该类方法重点在于改善图像对比度,针对图像中需要用到的部分进行增强即可。基于物理模型的图像复原方法通过掌握图像的退化过程,对该过程进行建模实现图像去雾[4]。该类方法中具有代表性的是何恺明提出的暗通道先验去雾算法,该方法根据暗通道统计规律复原清晰图像,去雾效果明显[5]。 由于随机的天气条件具有不确定性,研究具有较高可靠性的图像去雾算法仍具有重大应用价值。本文在分析雾天图像成像过程的基础上,探讨暗通道先验算法在图像去雾过程的实际应用,解决雾天图像的降质问题。 2雾天成像分析 空气中的灰尘等微小颗粒在低气压等环境下会黏结在一起,一般上午和晚上悬浮在空气中,造成雾霾天气。在这种天气下,光在介质中与空中的微粒相互作用,传播方向发生改变,产生了光的散射,使得到达接收设备的光线减少,最终获得的图像在色调、亮度、对比度等方面会发生不同程度的失真[8]。图像衰减的程度与景物距离接收设备的距离也不可分割,一般来说成指数关系,即距离越大,衰退强度也越大,反之亦然。从雾霾天气获得的图像也可以观察到,图像的对比度随着景深的增加在逐渐减小。 总而言之,影响雾霭天气图像质量退化的根本原因还是大气中粒子的散射作用。震惊世界的大气散射模型由Mc-Cartney于二十世纪七十年代提出,同时也是目前图像处理领域经常使用的模型之一,如图1所示。 该模型将到达镜头的光分为两部分:其一是正投影,即物体的反射光线未被散射的一部分,称之为入射光衰减模型;其二是添加到图像的各种进入视角的周围环境光线,称 作者简介:苟婷婷(1995-),女,宁夏固原人,硕士,研究方向为智能信息处理、深度学习。 *通信作者:刘立波(1974-),女,宁夏银川人,博士后,教授,CCF会员(14770M),研究方向为智能信息处理、深度学习。 基金项目:国家自然科学基金项目,项目编号:61862050;西部一流大学科研创新项目,项目编号:ZKZD2017005。 电脑与电信· -5-

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/663438835.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

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