信噪比SNR>=90db解析

“SNR >= 90 dB” 是指信号与噪声比(Signal-to-Noise Ratio,简称SNR)大于或等于90分贝(dB)。下面是对SNR及其90 dB含义的详细解释:

1. 信号与噪声比(SNR)

SNR 是一个衡量信号质量的参数,用于描述信号强度与背景噪声强度的比值。它通常用于通信、音频处理、图像处理等领域,以评估信号的清晰度和质量。

  • 信号(Signal):你希望接收或处理的有用信息。
  • 噪声(Noise):干扰信号的随机或无用成分。

SNR的计算公式为:

SNR (dB)=10×log⁡10(信号功率噪声功率)SNR (dB)=10×log10​(噪声功率信号功率​)

2. 分贝(dB)

分贝(dB)是一种对数单位,用于表示两个功率或强度之间的比值。使用分贝的好处是可以将较大的比值压缩到一个较小的数值范围内,便于理解和比较。

3. SNR >= 90 dB 的含义

当SNR大于或等于90 dB时,表示信号的功率是噪声功率的 109109 倍。这意味着信号远强于噪声,信号质量非常高。

  • 高SNR值(如90 dB及以上):信号非常清晰,噪声几乎不可察觉。这通常出现在高质量的通信系统、音频设备或高质量的图像中。
  • 低SNR值:信号容易被噪声淹没,影响信息的清晰度和可靠性。

4. 实际应用

  • 通信系统:在无线通信中,高SNR表示信号传输质量良好,数据错误率低。
  • 音频设备:在音频录制或播放中,高SNR表示声音清晰,噪声干扰小。
  • 图像处理:在图像传感器中,高SNR表示图像清晰,噪点少。

5. 总结

“SNR >= 90 dB” 表示信号质量非常高,信号远远强于背景噪声。这在许多高要求的应用场景中是非常理想的状态。

(四)实验过程 1、程序代码 (1)谱减法语音降噪(增强) %实验要求一:谱减法语音降噪 clear all; clc; close all; [xx, fs] = audioread('C5_2_y.wav'); % 读入数据文件 xx=xx-mean(xx); % 消除直流分量 x=xx/max(abs(xx)); % 幅值归一化 IS=0.25; % 设置前导无话段长度 wlen=200; % 设置帧长为25ms inc=80; % 设置帧移为10ms SNR=5; % 设置信噪比SNR N=length(x); % 信号长度 time=(0:N-1)/fs; % 设置时间 signal=awgn(x,SNR,'measured','db'); % 叠加噪声 snr1=SNR_Calc(x,signal); % 计算初始信噪比 NIS=fix((IS*fs-wlen)/inc +1); % 求前导无话段帧数 a=4; b=0.001; % 设置参数a和b output=SpectralSub(signal,wlen,inc,NIS,a,b);% 谱减 snr2=SNR_Calc(x,output); % 计算谱减后的信噪比 snr=snr2-snr1; fprintf('snr1=%5.4f snr2=%5.4f snr=%5.4f\n',snr1,snr2,snr); % 作图 subplot 311; plot(time,x,'k'); grid; axis tight; title('纯语音波形'); ylabel('幅值') subplot 312; plot(time,signal,'k'); grid; axis tight; title(['带噪语音 信噪比=' num2str(SNR) 'dB']); ylabel('幅值') subplot 313; plot(time,output,'k');grid;%hold on; title('谱减后波形'); ylabel('幅值'); xlabel('时间/s'); (2)小波软阈值语音降噪代码 %实验要求一:小波软阈值语音降噪 clear all; clc; close all; [xx, fs] = audioread('C5_4_y.wav'); % 读入数据文件 xx=xx-mean(xx); % 消除直流分量 x=xx/max(abs(xx)); % 幅值归一化 N=length(x); %-------------------------加入指定强度的噪声--------------------------------- SNR=5; s=awgn(x,SNR,'measured','db'); % 叠加噪声 wname='db7'; jN=6; %分解的层数 snrs=20*log10(norm(x)/norm(s-x)); signal=Wavelet_Soft(s,jN,wname); signal=signal/max(abs(signal)); snr1=SNR_Calc(x,s); % 计算初始信噪比 snr2=SNR_Calc(x,signal); % 计算降噪后的信噪比 snr=snr2-snr1; fprintf('snr1=%5.4f snr2=%5.4f snr=%5.4f\n',snr1,snr2,snr); % 作图 time=(0:N-1)/fs; % 设置时间 subplot 311; plot(time,x,'k'); grid; axis tight; title('纯语音波形'); ylabel('幅值') subplot 312; plot(time,s,'k'); grid; axis tight; title(['带噪语音 信噪比=' num2str(SNR) 'dB']); ylabel('幅值') subplot 313; plot(time,signal,'k');grid;%hold on; title('滤波后波形'); ylabel('幅值'); xlabel('时间/s'); (3)小波硬阈值语音降噪代码 %实验要求二:小波硬阈值语音降噪 clear all; clc; close all; [xx, fs] = audioread('C5_4_y.wav'); % 读入数据文件 xx=xx-mean(xx); % 消除直流分量 x=xx/max(abs(xx)); % 幅值归一化 N=length(x); %-------------------------加入指定强度的噪声--------------------------------- SNR=5; s=awgn(x,SNR,'measured','db'); % 叠加噪声 wname='db7'; jN=6; %分解的层数 snrs=20*log10(norm(x)/norm(s-x)); signal=Wavelet_Hard(s,jN,wname); signal=signal/max(abs(signal)); snr1=SNR_Calc(x,s); % 计算初始信噪比 snr2=SNR_Calc(x,signal); % 计算降噪后的信噪比 snr=snr2-snr1; fprintf('snr1=%5.4f snr2=%5.4f snr=%5.4f\n',snr1,snr2,snr); % 作图 time=(0:N-1)/fs; % 设置时间 subplot 311; plot(time,x,'k'); grid; axis tight; title('纯语音波形'); ylabel('幅值') subplot 312; plot(time,s,'k'); grid; axis tight; title(['带噪语音 信噪比=' num2str(SNR) 'dB']); ylabel('幅值') subplot 313; plot(time,signal,'k');grid;%hold on; title('滤波后波形'); ylabel('幅值'); xlabel('时间/s');
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