信噪比的定义

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信噪比的定义

信噪比定义为信号的mean value 与噪声的 standard deviation的比值，因为deviation不可能为0，可以始终保证SNR的必然存在。

且大部分的噪声分布几乎都满足正太分布，即高斯分布，所以一般规定3σ\sigmaσ为最小可接受的SNR，σ\sigmaσ为standard deviation。

WinrenJoe
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手把手教你学基带SOC芯片（3.1.4）--数字信号处理基本该概念：量化
MHD0815的博客
10-22 481
量化是数字信号处理中的一个重要步骤，通过将连续幅度的信号转换为离散幅度的信号，使得信号可以进行数字处理。量化误差是量化过程中不可避免的，但可以通过增加量化位数或使用非均匀量化方法来减小误差。
信噪比（一些概念，公式推导，实验分析）
ZSZ_shsf的博客
03-11 5万+
文章解释了几个简单的信噪比公式并给出了相关推导Signal-to-noise ratio 概念信噪比定义为信号能量与噪声能量的比值
信噪比的定义及计算方法
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1.信噪比的定义 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。 2.计算方法 信噪比是一个比值，也可以认为是一种倍数，在通信和电子工程中，我们希望的是信噪比越高越好。比如说信号噪声的强度是噪声的10倍、100倍、1000倍，由于这个数字可能是一个很大
信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）详细介绍
qq_58860480的博客
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信噪比（Signal-to-Noise Ratio，SNR）是衡量信号质量的重要参数，表示有用信号的功率与背景噪声功率的比值。其中，\( P_{\text{signal}} \) 表示信号功率，\( P_{\text{noise}} \) 表示噪声功率。- 音频处理：在音频设备和录音系统中，SNR决定了音质的好坏，高SNR表示音频信号更清晰，噪声更少。- 低SNR：信号中噪声成分较大，接收端难以分辨有用信号和噪声，可能导致误码率高，通信质量差。SNR定义为信号功率与噪声功率之比，通常用分贝（dB）表示。
随机共振讨论之信噪比定义
tanghuashijia_的专栏
01-03 3622
信噪比的定义很多，我们利用的是local signal-to-noise ratio，这个需要取信号谱线下一个小的频带内噪声功率，与直接除以噪声方差是不一样的。    下面是一段计算饱和非线性系统的输出信噪比程序，不过解释不多，如果想看的很明白，可以email，fabing.duan@gmail.com Matlab code: clear all f=0.01;%sign
信噪比（SNR或S/N）
weixin_41949409的博客
09-24 3万+
信噪比，英文名称叫做Signal-to-noise ratio，缩写为SNR或S/N，又称讯噪比，是科学和工程中所用的一种度量，用于比较所需信号的强度与背景噪声的强度。其定义为信号功率与噪声功率地比率，以分贝（dB）为单位表示。大于比率1:1（高于0分贝）表示信号多于噪声。 信噪比的定义： 有用信号功率(Power of Signal)与噪声信号功率(Power of Noise)的比，也就是幅度(Amplitude)平方的比，如下所示: 它的单位一般使用分贝，其值为十倍对数信号与噪声功率
第3讲 -- 信噪比如何计算？如何产生固定信噪比的带噪信号？
诗小葵的博客
11-03 5971
信噪比，又叫SNRSNRSNR或S/NS/NS/N，是指一个电子系统中信号与噪声的比例，信噪比的计量单位通常是dBdBdBSNR=10lgPsPnSNR=10lgPn​Ps​​SNR=20lgVsVnSNR=20lgVn​Vs​​其中PsP_sPs​和PnP_nPn​代表信号和噪声的有效功率，VsV_sVs​和VnV_nVn​。
信噪比（SNR）的基本定义及注意事项
propor的专栏
05-14 2384
信噪比
峰值信噪比定义及matlab实现
04-12
其定义为原始图像与处理后图像的均方误差 (MSE) 与最大允许的像素值范围之间的比值。在MATLAB中，可以使用psnr()函数来计算信噪比。该函数的语法为：psnr(A,ref)，其中A为被测试的图像，ref为原始图像。函数返回的值...
qpsk.zip_QPSK_QPSK 信噪比_信噪比_信噪比 matlab
07-14
信噪比定义为信号功率除以噪声功率，因此在MATLAB中可以通过调整噪声功率来改变信噪比。 4. **解调与错误检测**：对含噪信号进行QPSK解调，然后比较解调后的二进制序列与原始数据，计算误码率。 5. **循环并绘图**...
图像信噪比,图像信噪比计算公式,matlab
09-10
然而，由于噪声的定义并不总是明确的，因此计算SNR可能需要额外的假设或特定的噪声模型。 在给定的压缩包文件中，可能包含了MATLAB代码示例，这些代码可以帮助你理解如何在实际操作中计算图像的信噪比和峰值信噪比...
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02-05 2756
信噪比转载地址：https://blog.youkuaiyun.com/ZSZ_shsf/article/details/61413645文章解释了几个简单的信噪比公式并给出了相关推导和实验分析signal-to-noise ratio 概念信噪比定义为信号能量与噪声能量的比值:SNR=PsignalPnoiseSNR=PsignalPnoiseP是一个平均能量，信号与噪声的能量必须在同一个系统下测量，且保证...
高斯白噪声与信噪比
From0_to1_的博客
10-25 1万+
@[TOC]高斯白噪声与信噪比 高斯白噪声 高斯白噪声瞬时值服从高斯分布（正态分布） 功率谱密度均匀分布 高斯白噪声是采样后的取值服从高斯分布的随机变量，而非噪声服从高斯分布。 对于一个随机变量X k阶原点矩：E[X[^k]] k阶中心距：E{[X-E(X)][^k]} 高斯白噪声服从标准正态分布N~（0，σ2）时，一阶原点矩（均值）为0，二阶中心矩（也为二阶原点矩，方差）为σ2。一个信号的二阶原点矩即为平均功率，所以此时的噪声平均功率也就为σ2。 高斯白噪声单边功率谱密度为n0，双边功率谱密度为n0/2。
2.图像作为函数 | Sigma对高斯噪声的影响、应用高斯噪声、图像处理注意事项_9
Tom的专栏
11-25 9218
目录 Sigma对高斯噪声的影响 应用高斯噪声  图像处理需注意的地方 好的。 我们说噪音的大小是由sigma决定的。 实际上，我们可以只看噪声函数本身，所以不要添加原始图像，只需看看噪声函数。 Sigma对高斯噪声的影响 噪音是什么意思? 是 0。 非常好！ 这意味着一些值是什么? 有些值是正的，有些值是负的。 我们如何看待其中有"+"和"-"的图片？ 如果我们说0是黑色的...
无线通信学习笔记（信道建模、信道容量、调制性能部分）
weixin_47663523的博客
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无线通信课程学习笔记，包含前四节课内容。
图像gray（flat） patch 的SNR计算，噪声水平估计
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07-08 1666
噪声类型有很多，常见的有高斯噪声和 shot(符合泊松分布，又称泊松噪声)这里截取 raw图估计 SNR 然后计算 每个灰块的 rgb分布，计算均值，方差以及 snr三个patch 各自 rgb的 hist如下 计算结果如下： 截图中sigma是标准差，图片中标注错了。从数据看，可以说明什么呢，噪声看起来类似高斯噪声，但是不同亮度的patch 噪声水平是不同的，说明噪声不是独立与图像的。而是随着亮度增加噪声方差（水平） 也跟着增加，另外his...............
小爱同学指令大全_挑战真实场景对话——小爱同学背后关键技术深度解析
weixin_36214833的博客
12-20 7314
以下文章来源于：数据实战派原文链接：请点击文章仅用于学习交流，如有侵权请联系删除本文来自PaperWeekly和biendata组织的企业AI技术实战讲座。作者为小米人工智能部的崔世起，崔老师以著名的“小爱同学”为实例，详细介绍了全双工关键技术及其应用。内容主要分为四部分：什么是全双工连续对话，针对全双工交互中涉及到的关键技术进行介绍。针对拒识和判不停两部分工作，介绍一下小米的实践。当前工作的进展...
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dB与信噪比（SNR）
系统 运维
09-02 2万+
信噪比（Signal-to-noise ratio，缩写为 SNR 或 S/N），也称作信杂比或讯杂比。 信噪比，为有用信号功率(Power of Signal)与噪声功率(Power of Noise)的比。因此为幅度（Amplitude）比的平方： 它的单位一般使用分贝，其值为十倍对数信号与噪声功率比： 其中 为信号功率(Powe...
图像信噪比定义
最新发布
07-21
图像信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）是衡量图像质量的重要指标之一，其定义为信号强度与噪声强度的比值。在数字图像处理中，信号通常指图像中包含实际信息的部分，而噪声则是由成像设备、传输过程或环境因素引入的随机干扰。信噪比越高，表示图像中信号的清晰度越高，噪声对图像质量的影响越小[^1]。 在实际计算中，图像信噪比通常需要通过与真值图像对比来获得。假设原始图像为信号图像，噪声图像为信号与噪声的叠加，则信噪比可以通过以下公式进行计算： $$ \text{SNR} = \frac{\text{Power of Signal}}{\text{Power of Noise}} $$ 其中，信号的功率和噪声的功率通常使用均方值来表示。若已知原始图像 $ I $ 和噪声图像 $ K $，则噪声图像与原始图像的差值即为噪声部分。设图像大小为 $ m \times n $，则信噪比的计算可以表示为： $$ \text{SNR} = \frac{\sum_{i=1}^{m} \sum_{j=1}^{n} I(i,j)^2}{\sum_{i=1}^{m} \sum_{j=1}^{n} (K(i,j) - I(i,j))^2} $$ 在某些应用中，尤其是图像压缩或去噪领域，常使用峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio, PSNR）作为衡量标准。PSNR基于均方误差（MSE）定义，其计算公式如下： $$ \text{PSNR} = 10 \cdot \log_{10} \left( \frac{\text{MAX}_I^2}{\text{MSE}} \right) $$ 其中，MAX$_I$ 为图像的最大像素值（例如，8位灰度图像的最大值为255），MSE 为原始图像 $ I $ 与噪声图像 $ K $ 的均方误差，其定义为： $$ \text{MSE} = \frac{1}{mn} \sum_{i=1}^{m} \sum_{j=1}^{n} (I(i,j) - K(i,j))^2 $$ 对于彩色图像，通常将图像分为红、绿、蓝三个通道分别计算，再取平均值作为最终的PSNR值[^4]。 在实际图像处理中，信噪比的提升是图像去噪、压缩和增强等任务的核心目标之一。例如，非局部均值滤波是一种常用的去噪算法，其通过引入统计检验方法（如Shapiro-Wilk检验）选择最优样本，从而在保留图像细节的同时有效提升信噪比[^2]。 ### 示例代码：计算图像的PSNR值 ```python import numpy as np def calculate_psnr(original, noisy, max_pixel=255.0): mse = np.mean((original - noisy) ** 2) if mse == 0: return float('inf') psnr = 20 * np.log10(max_pixel / np.sqrt(mse)) return psnr # 示例：计算两个图像之间的PSNR original_image = np.random.randint(0, 256, (256, 256), dtype=np.uint8) noisy_image = original_image + np.random.normal(0, 25, (256, 256)).astype(np.int8) psnr_value = calculate_psnr(original_image, noisy_image) print(f"PSNR值为: {psnr_value:.2f} dB") ```
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