如何计算信号的信噪比39

发布网友 发布时间：2023-10-11 20:51

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热心网友 时间：2024-10-29 12:02

如何计算信号的信噪比

1、在仿真实验中要产生具有某个信噪比的混合信号样本zt。这时，先求出不含噪声的有用信号的幅度(最大值)am;再根据给定的信噪比snr(db)反推噪声电平theta。以高斯噪声为例，Matlab程序如下:

am=max(abs(s)); %s为不含噪声的有用信号

theta=am/(10^(snr/20));

zt=s+theta*randn(size(s)); %加入零均值，方差为(theta^2)的高斯噪声

2、对实测信号(含噪声)估计信噪比。首先要估计噪声的方差，方法是用噪声有限个样本的子样方差(若干不含有用信号的样本的平方和再除以样本数目)代替实际噪声的方差。根据大数定理，这种估计所用的样本数目越多，估计越准确。有用信号能量的估计理论上应用将含有噪声的有用信号样本去掉噪声后进行，但实际情况往往做不到。因此，只好用含有噪声的有用信号样本峰值代替真实信号的幅度。然后用与上面相同的公式就可以计算出信噪比的估计值。

拓展资料：

信噪比简介：

信噪比(signal-to-noise ratio)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"的广义的定义就是:"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。

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，但即使这一参信噪比数达到了要求，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。

信噪比与噪声衡量标准：

信噪比是音响界公认的衡量音响器材质量水准的一个重要指标，几乎所有的电声器材都会标注这个指标，没有这个指标的器材，要么是一些特制的专用器材设备，要么就是不正规的产品。信噪比、失真率、频率响应这三个指标是音响器材的"基础指标"或"基本特性"，我们在评价一件音响器材或者一个系统水准之前，必须先要考核这三项指标，这三项指标中的任何一项不合格，都说明该器材或者系统存在着比较重大的缺陷。信噪比作为设备、系统的基础指标之一，必须得到应有的高度重视。

参考资料：

知网空间网 信噪比-学术百科网页链接

热心网友 时间：2024-10-29 12:03

计算信号的信噪比的方法有：

信噪比的计量单位是dB，其计算方法是10LOG(Ps/Pn)，其中Ps和Pn分别代表信号和噪声的有效功率。

也可以换算成电压幅值的比率关系： 20LOG(Vs/Vn)，Vs和Vn分别代表信号和噪声电压的“有效值”。

信噪比通常不是直接进行测量的，而是计算出来的。通常的方法是：给放大器一个标准信号，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（厂家调试失真的范围由规定的标准决定，我们自己调试凭听觉经验确定），用万能表测记下此时放大器的输出电压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20LOG(Vs/Vn)就可以计算出信噪比了。

信噪比，英文名称叫做SNR或S/N（SIGNAL-NOISE RATIO)，又称为讯噪比。是指一个电子设备或者电子系统中信号与噪声的比例。这里面的信号指的是来自设备外部需要通过这台设备进行处理的电子信号，噪声是指经过该设备后产生的原信号中并不存在的无规则的额外信号（或信息），并且该种信号并不随原信号的变化而变化。

狭义来讲是指放大器的输出信号的功率与同时输出的噪声功率的比，常常用分贝数表示，设备的信噪比越高表明它产生的噪声越少。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。

热心网友 时间：2024-10-29 12:03

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。

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。

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);

end

nx=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。

检验带噪信号的信噪比

信噪比的定义为

信号能量 (纯信号 )^2

SNR=-----------------=--------------------------

噪声能量 (带噪信号 -纯信号 )^2

function snr=SNR_singlech(I,In)

% 计算信噪比函数

% I :original signal

% In:noisy signal(ie. original signal + noise signal)

snr=0;

Ps=sum(sum((I-mean(mean(I))).^2));%signal power

Pn=sum(sum((I-In).^2)); %noise power

snr=10*log10(Ps/Pn);

其中 I 是纯信号, In 是带噪信号, snr 是信噪比

扩展资料：

信噪比，英文名称叫做SNR或S/N（SIGNAL-NOISE RATIO)，又称为讯噪比。是指一个电子设备或者电子系统中信号与噪声的比例。这里面的信号指的是来自设备外部需要通过这台设备进行处理的电子信号，噪声是指经过该设备后产生的原信号中并不存在的无规则的额外信号（或信息），并且该种信号并不随原信号的变化而变化。

同样是“原信号不存在”还有一种东西叫“失真”，失真和噪声实际上有一定关系，二者的不同是失真是有规律的，而噪声则是无规律的。

信噪比的计量单位是dB，其计算方法是10lg(PS/PN)，其中Ps和Pn分别代表信号和噪声的有效功率，也可以换算成电压幅值的比率关系：20Lg(VS/VN)，Vs和Vn分别代表信号和噪声电压的“有效值”。在音频放大器中，我们希望的是该放大器除了放大信号外，不应该添加任何其它额外的东西。因此，信噪比应该越高越好。

热心网友 时间：2024-10-29 12:04

热心网友 时间：2024-10-29 12:04