dB与信噪比(SNR)

信噪比(Signal-to-noiseratio)是衡量有用信号与噪声的比值,通常以分贝为单位。文章详细解释了信噪比的概念,并通过数值举例展示了不同分贝等级下的噪音强度和可能对听力的影响,提醒读者注意保护听力。

信噪比(Signal-to-noise ratio,缩写为 SNR 或 S/N),也称作信杂比讯杂比


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:

\mathrm{SNR} = {P_\mathrm{signal} \over P_\mathrm{noise}} = \left ( {A_\mathrm{signal} \over A_\mathrm{noise} } \right )^2

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:

\mathrm{SNR (dB)} = 10 \log_{10} \left ( {P_\mathrm{signal} \over P_\mathrm{noise}} \right ) = 20 \log_{10} \left ( {A_\mathrm{signal} \over A_\mathrm{noise}} \right )

其中

P_\mathrm{signal} \,为信号功率(Power of Signal)。
P_\mathrm{noise}  \,为噪声功率(Power of Noise)。
A_\mathrm{signal} \,为信号幅度(Amplitude of Signal)。

A_\mathrm{noise}  \,为噪声幅度(Amplitude of Noise)。


还有一个单位dBm,可看做是用来衡量能量的一个绝对量,以1mW为基准



分贝标准的设定

0分贝的标准设定,是根据听力正常的人所能听到的最小声音而厘定的。每增加10分贝等于强度增为10倍,增加20分贝增为100倍,30分贝则增为1000倍。
分贝(dB)的级别和一般噪音的危险接触时间
分贝指数
声音例子
0人类可听见的最小声音
10正常呼吸
20在5英尺内窃窃私语
30安静的图书馆、轻声细谈
40客厅、安静的办公室、远离路况的卧室
50近距离的轻微路况、冰箱、微风
45-60BabyPlus®胎教系统声频传达至婴儿
60距离20英尺的冷气机、谈天、缝纫机
70繁忙交通、办公室制表器、吵闹的餐厅。在此分贝水平下,若您经常听到这些嘈杂的声音,或许会影响您的听觉。
危险地带
80地下铁、闹市繁忙交通、距离2英尺的闹钟、介于85至115分贝的汽艇、工厂吵杂声。若您常接触这些噪音超过8小时都会对身体不利。
90铲车、介于95至120分贝的摩托车、99分贝的雪地摩托车、家用电器吵杂声、工具、割草机。当噪音声量不断提高,“安全性”的接触时间也会相继降低;损伤可在少于8小时内发生。
95子宫内血脉持续的声音水平
100锯链、介于105至120分贝的立体声耳机、风钻。即使只持续2个小时接触100分贝都会带来伤害,此外,每增每5分贝,“安全时间”将会减少一半。
110娱乐中心可达至110分贝。
120站在摇滚乐队演唱会喇叭前、健身俱乐部、有氧运动室、抛砂、高达118分贝的电影院、高达127分贝的体育活动、雷声。此危险性伤害会立即发生:接触120分贝可损伤您的耳朵。
130儿童玩具所发出的声音高达135至150分贝之间、交响乐队、赛车、电钻、电动钻机。
140介于150至167分贝的枪声、飞机起飞、140分贝或以上的“奏着音乐的车辆”、自行车警笛。接触的时间长短都会带来伤害;140分贝的声音可导致耳朵立即感觉疼痛。
150喷气发动机起飞、介于125至155分贝的炮竹声,平均距离为10英尺、玩具、气球爆裂。
160烟火(距离3 英尺内)、步枪、
170
180火箭发射台。若在没有护耳的情况下,此噪音水平可造成无法逆转的的损伤:丧失听力是无可避免了。

此资料于1983年,由美国华盛顿耳鼻喉与头颈部外科协会和重听联盟(League for the Hard of Hearing)于1996年至2003年提供。


### 计算信噪比(SNR)波动的标准差 要计算信噪比(SNR)波动的标准差,首先需要获取一组SNR测量值。这些测量值可以从实验数据、仿真结果或实际系统中采集。标准差是衡量数据分布偏离平均值的程度,因此可以用于分析SNR的波动情况。 #### 计算步骤 1. **收集数据**:获取一组SNR测量值,例如从不同时间点或不同信道条件下记录的SNR值。 2. **计算平均值**:计算所有SNR值的平均值(均值)。 3. **计算方差**:对于每一个SNR值,计算其平均值的差值的平方,然后取这些平方值的平均值,即为方差。 4. **计算标准差**:标准差是方差的平方根。 #### 数学公式 - 平均值(均值): $$ \mu = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} x_i $$ 其中 $ N $ 是样本数量,$ x_i $ 是第 $ i $ 个SNR值。 - 方差: $$ \sigma^2 = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} (x_i - \mu)^2 $$ - 标准差: $$ \sigma = \sqrt{\sigma^2} $$ #### Python代码示例 以下是一个简单的Python代码片段,用于计算SNR波动的标准差: ```python import numpy as np # 示例SNR数据(单位:dBsnr_values = [20.5, 19.8, 21.2, 20.1, 19.5, 20.7, 21.0, 19.9, 20.3, 20.8] # 计算平均值 mean_snr = np.mean(snr_values) # 计算方差 variance = np.var(snr_values) # 计算标准差 std_deviation = np.std(snr_values) print(f"平均SNR: {mean_snr:.2f} dB") print(f"方差: {variance:.4f}") print(f"标准差: {std_deviation:.4f} dB") ``` #### 注意事项 - **单位一致性**:确保SNR值的单位一致(例如全部以dB为单位)。 - **数据完整性**:确保采集的SNR数据具有代表性,能够覆盖不同的环境条件或时间段。 - **数据清洗**:在计算之前,检查是否存在异常值或错误数据,并进行必要的清理。 通过计算SNR波动的标准差,可以评估信号质量的稳定性。如果标准差较大,说明SNR波动较大,信号质量不稳定;如果标准差较小,说明SNR较为稳定,信号质量较好[^2]。 --- ###
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