matlab信噪比估计程序
matlab练习程序（PSNR）
matlab练习程序（PSNR） PSNR，峰值信噪⽐，通常⽤来评价⼀幅图像压缩后和原图像相⽐质量的好坏，当然，压缩后图像⼀定会⽐原图像质量差的，所以就⽤这样⼀个评价指标来规定标准了。
PSNR越⾼，压缩后失真越⼩。
这⾥主要定义了两个值，⼀个是均⽅差MSE，另⼀个是峰值信噪⽐PSNR，公式如下：这⾥的MAX通常是图像的灰度级，⼀般就是255了。
这⾥就不⽤什么压缩算法了，就是将图像缩⼩再放⼤⽐较⼀下，下⾯是代码：close all;clear all;clc;img=imread('lena.jpg');[h w]=size(img);imgn=imresize(img,[floor(h/2) floor(w/2)]);imgn=imresize(imgn,[h w]);img=double(img);imgn=double(imgn);B=8; %编码⼀个像素⽤多少⼆进制位MAX=2^B-1; %图像有多少灰度级MES=sum(sum((img-imgn).^2))/(h*w); %均⽅差PSNR=20*log10(MAX/sqrt(MES)); %峰值信噪⽐原图图像宽⾼分别缩⼩1/2再放⼤到原图，PSNR=30.2dB图像宽⾼分别缩⼩1/5再放⼤到原图，PSNR=24.5dB可以看出PSNR越⾼，图像和原图越接近。
当然，这都是客观指标，实际评价还有主观指标，不过主观的东西就⽐较模糊了，每个⼈感觉都会不同的。
⼀位同学为了PSNR两次来找我了，因为⾃⼰不是搞图像压缩传输的，所以当时也没帮上什么忙。
不过后来还是⾃⼰把这⼀部分熟悉了⼀下，说不定他下次要来我就能帮上忙了。
参考：1.。
(完整版)MATLAB模拟2ASK调制误码率与信噪比关系曲线的程序
%模拟2ASK% Pe=zeros(1,26);jishu=1;for snr=-10:0.5:15max = 10000;s=round(rand(1,max));%长度为max的随机二进制序列f=100;%载波频率nsamp = 1000;每个载波的取样点数tc=0:2*pi/999:2*pi;tc的个数应与nsamp相同cm=zeros(1,nsamp*max);cp=zeros(1,nsamp*max);mod=zeros(1,nsamp*max);for n=1:max;if s(n)==0;m=zeros(1,nsamp);b=zeros(1,nsamp);else if s(n)==1;m=ones(1,nsamp);b=ones(1,nsamp);endendc = sin(f*tc);cm((n-1)*nsamp+1:n*nsamp)=m;cp((n-1)*nsamp+1:n*nsamp)=b;mod((n-1)*nsamp+1:n*nsamp)=c;endtiaoz=cm.*mod;%2ASK调制t = linspace(0,length(s),length(s)*nsamp);tz=awgn(tiaoz,snr);%信号tiaoz中加入白噪声，信噪比为SNR=10dB jiet = 2*mod.*tz; %相干解调[N,Wn]=buttord(0.2,0.3,1,15);[b,a]=butter(N,Wn);dpsk=filter(b,a,jiet);%低通滤波% 抽样判决，判决门限为0.5depsk = zeros(1,nsamp*max);for m = nsamp/2:nsamp:nsamp*max;if dpsk(m) < 0.5;for i = 1:nsampdepsk((m-500)+i) = 0;endelse if dpsk(m) >= 0.5;for i = 1:nsampdepsk((m-500)+i) = 1;endendendendwrong=0;for i=1:length(cp);if cp(i)~=depsk(i);wrong=wrong+1;endendPe(jishu)=wrong/length(cp);jishu=jishu+1;endsnr=-10:0.5:15;semilogy(snr,Pe,'*');%理论计算snr=-10:0.1:15;Pet=0.5*erfc((10.^(snr/10)/4).^0.5); hold on;semilogy(snr,Pet);xlabel('SNR/dB');ylabel('P_e');legend('模拟结果','理论值');。
MATLAB中的信号检测与估计技巧
MATLAB中的信号检测与估计技巧一、引言MATLAB作为一种功能强大的数学软件，广泛应用于信号处理领域。
本文将介绍MATLAB中的信号检测与估计技巧，包括信号检测的基本概念、信号估计的方法和一些常用的MATLAB函数。
二、信号检测技巧信号检测是指在已知噪声背景下，通过观测信号来判断是否存在目标信号。
在MATLAB中，我们可以利用假设检验的方法进行信号检测。
常见的假设检验方法有最小二乘法、最大似然法和贝叶斯检测等。
最小二乘法是一种经典的信号检测方法。
其原理是通过最小化观测信号与理想信号之间的均方误差来判断是否存在目标信号。
在MATLAB中，可以使用"lsqnonlin"函数进行最小二乘法信号检测。
最大似然法是一种基于统计模型的信号检测方法。
其原理是假设观测信号服从某种概率分布，通过计算观测信号在不同假设下的概率，选择概率最大的假设作为检测结果。
在MATLAB中，可以利用"mle"函数进行最大似然法信号检测。
贝叶斯检测是一种基于贝叶斯理论的信号检测方法。
其原理是通过先验概率和条件概率来计算后验概率，进而进行信号检测。
在MATLAB中，可以使用"bayesopt"函数进行贝叶斯检测。
三、信号估计技巧信号估计是指通过观测信号，对信号的某些特性进行估计。
在MATLAB中，常用的信号估计方法包括功率谱估计、自相关函数估计和谱估计等。
功率谱估计是一种常用的信号估计方法，用于估计信号的功率在不同频率上的分布。
在MATLAB中，可以使用"pwelch"函数进行功率谱估计。
自相关函数估计是一种用于估计信号的自相关性质的方法。
自相关函数描述了信号与其自身在不同时间上的相关程度。
在MATLAB中，可以使用"xcorr"函数进行自相关函数估计。
谱估计是一种将信号从时域转换到频域的方法，可以用于估计信号在不同频率上的能量分布。
matlab中snr函数
MATLAB中snr函数的介绍1. 函数定义snr函数是MATLAB的一个信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）中的函数，用于计算信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR），即信号与噪声之比。
该函数的定义如下：[snr_value, noise_power] = snr(signal, noise)2. 函数用途snr函数的主要用途是评估信号质量，判断信号是否受到噪声的干扰。
信噪比是指信号与噪声的强度之比，通常用分贝（dB）表示。
较高的信噪比表示信号的强度较大，噪声的干扰较小，从而提高了信号的质量和可靠性。
在信号处理领域中，通常需要通过调整信号处理算法来改善信号质量，而信噪比是一个重要的评估指标，因此使用snr函数可以帮助我们定量地分析和比较不同信号处理算法的效果。
3. 函数工作方式snr函数的工作方式如下：•将输入的信号分为信号（signal）和噪声（noise）两部分，其中信号是我们感兴趣的信号，噪声是干扰信号的非感兴趣信号。
•snr函数首先计算信号的功率，即信号的平方的均值。
然后将信号与噪声相减得到残差信号（residual）。
接下来，计算残差信号的功率，即残差信号的平方的均值，也就是噪声的功率。
•最后，使用以下公式计算信噪比（SNR）：SNR = 10 * log10(信号的功率 / 噪声的功率)。
计算结果以分贝（dB）为单位返回。
4. 函数输入参数snr函数有两个输入参数，分别是信号（signal）和噪声（noise）：•signal：要评估信噪比的信号。
可以是一维或多维数组。
signal的大小和噪声的大小必须相同。
•noise：噪声信号。
可以是一维或多维数组。
噪声信号和signal的大小必须相同。
5. 函数输出结果snr函数有两个输出结果，分别是信噪比SNR（snr_value）和噪声的功率（noise_power）：•snr_value：信噪比，以分贝（dB）为单位表示。
MATLAB模拟2ASK调制误码率与信噪比关系曲线的程序
MATLAB模拟2ASK调制误码率与信噪比关系曲线的程序%模拟2ASK% Pe=zeros(1,26);jishu=1;forsnr=-10:0.5:15max = 10000;s=round(rand(1,max));%长度为max的随机二进制序列f=100;%载波频率nsamp = 1000;每个载波的取样点数tc=0:2*pi/999:2*pi;tc的个数应与nsamp相同cm=zeros(1,nsamp*max);cp=zeros(1,nsamp*max);mod=zeros(1,nsamp*max);for n=1:max;if s(n)==0;m=zeros(1,nsamp);b=zeros(1,nsamp);else if s(n)==1;m=ones(1,nsamp);b=ones(1,nsamp);endendc = sin(f*tc);cm((n-1)*nsamp+1:n*nsamp)=m;cp((n-1)*nsamp+1:n*nsamp)=b;mod((n-1)*nsamp+1:n*nsamp)=c;endtiaoz=cm.*mod;%2ASK调制t = linspace(0,length(s),length(s)*nsamp);tz=awgn(tiaoz,snr);%信号tiaoz中加入白噪声，信噪比为SNR=10dB jiet = 2*mod.*tz; %相干解调[N,Wn]=buttord(0.2,0.3,1,15);[b,a]=butter(N,Wn);dpsk=filter(b,a,jiet);%低通滤波% 抽样判决，判决门限为0.5depsk = zeros(1,nsamp*max);for m = nsamp/2:nsamp:nsamp*max;ifdpsk(m) < 0.5;fori = 1:nsampdepsk((m-500)+i) = 0;endelse if dpsk(m) >= 0.5;fori = 1:nsampdepsk((m-500)+i) = 1;endendendendwrong=0;fori=1:length(cp);ifcp(i)~=depsk(i);wrong=wrong+1;endendPe(jishu)=wrong/length(cp);jishu=jishu+1;endsnr=-10:0.5:15;semilogy(snr,Pe,'*');%理论计算snr=-10:0.1:15;Pet=0.5*erfc((10.^(snr/10)/4).^0.5); hold on; semilogy(snr,Pet);xlabel('SNR/dB');ylabel('P_e'); legend('模拟结果','理论值');。
matlab 拉曼光谱信噪比
拉曼光谱是一种非常重要的光谱分析技术，广泛应用于化学、材料和生物等领域。
在拉曼光谱分析中，信噪比是一个非常重要的指标，它直接影响到光谱的质量和分析结果的准确性。
在matlab软件中，如何有效提高拉曼光谱信噪比是一个非常重要的问题。
本文将对matlab中提高拉曼光谱信噪比的方法进行介绍，希望对相关研究和实际应用有所帮助。
一、拉曼光谱信噪比的影响因素拉曼光谱信噪比的大小受到多种因素的影响，包括光源的稳定性、样品的表面光滑度、检测器的性能和环境噪声等。
在实际应用中，我们往往无法控制全部的因素，所以需要通过数据处理的方法来提高光谱的信噪比。
二、matlab 中提高拉曼光谱信噪比的方法1. 数据采集和预处理在进行拉曼光谱测量时，首先需要对样品进行准备，保证其表面光滑度，同时选择稳定的光源和优质的检测器。
在采集光谱数据之后，也需要进行数据预处理，包括波长校正、基线校正和信号平滑等，这些步骤可以有效地提高光谱的信噪比。
2. 信号平滑和峰识别在matlab中，可以使用各种信号平滑和峰识别的方法来对拉曼光谱数据进行处理。
可以使用移动平均法和低通滤波法来对光谱信号进行平滑处理，去除噪声的干扰；也可以通过峰识别算法来找到光谱中的各个峰值，更清晰地展示样品的拉曼光谱特征。
3. 多元分析方法除了单一的信号处理方法，matlab中也提供了多元分析的工具箱，可以对拉曼光谱数据进行主成分分析、偏最小二乘回归等多元分析方法，从而提取出光谱中的有效信息，降低噪声的影响。
4. 优化算法在matlab中，还可以通过优化算法对光谱数据进行优化处理，可以使用遗传算法、模拟退火算法等优化方法，找到合适的参数，使得光谱的信噪比达到最优。
三、实际案例分析为了验证上述方法的有效性，我们在实际样品上进行了拉曼光谱测量，并使用matlab进行了数据处理。
结果表明，通过综合运用上述方法，我们成功地提高了样品的拉曼光谱信噪比，清晰地展现出了样品的特征峰值和峰形。
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~=fswavin1=resample(wavin,fs,fs1);endnx=size(X,1);NOISE=wavin1(1:nx);NOISE=NOISE-mean(NOISE);signal_power = 1/nx*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，filepath_name是指定噪声文件（.wav）的路径和文件名，SNR是要求的信噪比，fs是信号X的采样频率，Y是带噪信号，NOISE是叠加在信号上的噪声。
matlab信噪比代码
matlab信噪比代码一、什么是信噪比？信噪比（Signal-to-Noise Ratio，SNR）是一个用于衡量信号质量的指标。
在通信系统中，信噪比越高代表着信号质量越好，反之则代表着信号质量越差。
在图像处理中，信噪比被用来衡量图像的清晰度和质量。
因此，对于很多工程应用而言，准确计算和评估信噪比是非常重要的。
二、Matlab中如何计算信噪比？Matlab提供了一些函数来计算不同类型的信噪比。
下面将介绍常见的两种方法：1. 基于均方误差（Mean Square Error, MSE）的计算方法MSE是一个用于衡量两个向量之间差异程度的指标。
在图像处理中，MSE被广泛应用于图像压缩和降噪等领域。
MSE越小则代表着两个向量之间的差异程度越小。
使用Matlab内置函数'immse'可以方便地计算两幅图像之间的MSE值：```matlabimg1 = imread('image1.jpg');img2 = imread('image2.jpg');mse_value = immse(img1, img2);```然后，可以使用以下公式将MSE转换为信噪比：```matlabsnr_value = 10 * log10(255^2 / mse_value);```其中，255代表着图像的最大灰度级数。
2. 基于峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio, PSNR）的计算方法PSNR是一种常用的衡量图像质量的方法，它基于MSE来计算。
PSNR越高则代表着图像质量越好。
使用Matlab内置函数'psnr'可以方便地计算两幅图像之间的PSNR值：```matlabimg1 = imread('image1.jpg');img2 = imread('image2.jpg');psnr_value = psnr(img1, img2);```三、如何应用信噪比？在通信系统中，SNR被广泛应用于衡量通信信号的质量。
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%----------- 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');
y_k=conv(r_k,h_k);
y_n=y_k(112+1:Nss:(length(y_k)-112));
figure(2);
plot_astrology(real(y_n),imag(y_n));
s1=0; s2=0;
for l=1:K %公式中两个求和因子计算
s1=s1+real(conj(r_k(l))*m_k(l));
s2=s2+abs(r_k(l))^2;
end
rho_ml(k,time)=(Nss^2)*(s1^2)/(K^2)/(s2/(K-1.5)-(Nss*(s1^2)/K/(K-1.5))); %代入公式计
算信噪比估计值
% Pe=[Pe mean((rho_ml-rho(k)).^2)/(rho(k).^2)];
end
end
NMSE=2./rho/Nsym+1/Nss/Nsym; %克拉美罗界计算 CRB
figure(3);
semilogy(snr,NMSE,'-b*');
hold on,grid on;
for i=1:length(snr)
sum1=0;
for j=1:Nt
sum1=sum1+(rho_ml(i,j)-rho(i)).^2;
end
pe(i)=sum1./(rho(i).^2)/Nt/K; %归一化均方误差 NMSE
end
semilogy(snr,pe,'-r*');
grid on;