SNR信噪比

最新推荐文章于 2025-09-07 18:18:02 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-07 18:18:02 发布 · 2.8w 阅读 · 14 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

WIFI芯片必须能区分环境中的噪声和有用的WIFI信号。SNR就是传说中的Signal-to-noise ratio信噪比。信号强度比背景噪声强度大，当然信号越好。

 

当某WIFI STA的接收信号强度为-85 dBm，而这时的背景噪声强度为-95dBm，这时SNR=10dB。

最低0.47元/天 解锁文章
ＷｉＦｉ ＳＮＲ与信号强度
reekyli的专栏
08-21 3819
比如设定在３７％，ＳＮＲ＝２０ｄＢ以下剔除出网络。这也是RSSI－７０　～－５０ｄＢｍ的常见设定。而在５以下，几乎就是解不出来了，除非是ＢＰＳＫ还有一点可能。因为到了４０，几乎所有的MCS都可以解调出来了。信号强度百分比=(SNR-5)/40*99%。那么这样一个信号百分比指示，就非常有意义了。那么为什么SNR上限值是４０呢？
【SNR估计】基于高阶累积量的SNR信噪比盲估计算法的matlab仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
06-09 1529
其中，小波降噪是一种基于小波分析的方法，通过对信号的小波系数进行阈值处理，去除小于一定阈值的系数，保留大于一定阈值的系数，从而实现信号的降噪。所谓高阶统计量，通常是指信号的高阶矩，高阶累积量等信号统计信息的统称。在这些高阶统计量中，高阶累积量具有十分重要的重用，不同阶数的累积量可以反映出信号的不同特征，因此高阶累积量往往应用在信号分类，信号调制方式识别等领域。其中，基于高阶累积量的盲估计算法是一种常用的方法，其核心思想是通过对观测信号的高阶累积量进行分析，提取信号和噪声的信息，进而估计信噪比。
【WiFi】WiFi中RSSI、SNR、NF之间关系及说明
wgl307293845的博客
12-13 5419
定义：计算： RSSI（接收信号强度指示）与 SNR（信噪比）和 Noise Floor（噪声底）之间的关系可以通过以下公式来表示：RSSI=SNR+Noise FloorRSSI（接收信号强度指示）：SNR（信噪比）：Noise Floor（噪声底）： SNR（信噪比，Signal-to-Noise Ratio）是一个用于衡量信号质量的重要指标。它表示信号强度与噪声强度之比，通常以分贝（dB）为单位。SNR 越高，表示信号相对于噪声越强，信号质量越好。 Noise
Wi-Fi技术——传播与损耗
最新发布
Reicher的博客
09-07 1319
Wi-Fi通过发射无线电进行传输，而无线电的一个重要特性是频率。
玄学？WLAN没有那么难!
weixin_44247385的博客
05-21 1670
玄学？WLAN没有那么难! 目录 1、WLAN的基本概念​ 1.1几个名词 1.2 为什么要用无线 1.3 WIFI发展史 2、无线基础简介 2.1 电磁波 3.2 干扰 2.3信道设置 2.4 衰减 2.5 功率 2.6 信号强度 2.7 无线加密 2.8 天线 2.9 无线接入人数 3、802.11协议简介 4、WLAN部署 4.1 WLAN组网方式 4.2 组网时的注意事项 5、无线测试 5.1 无线带宽 5.2 无线信号和干扰测试 1、WLA..
【wifi】-- 嵌入式开发中wifi性能参数Link Quality、Signal level和Noise level
萧邯编程笔记
08-08 2063
在嵌入式开发中，尤其是物联网的产品，经常用到wifi模块，4G模块等，本文我们针对wifi通信质量的几个参数做一下总结。在使用wifi通信过程中，经常会碰到弱网或丢包等问题，需要通过参数查看wifi性能指标，如下图：上图中Signal level、Link Quality和Noise level这三个参数如何表示wifi通信质量的好坏呢？什么样的情况下表示丢包率较高，通信质量较差，什么样的情况下表示通信质量较好呢？
无线重要指标之一信噪比
weixin_34050519的博客
01-08 7257
这是一篇关于通信的故事，握着手机的你请不要太过严肃地把这篇文章当作枯燥的学术文章，这只能算是一个通信出身的孩子对生活的一点新的理解，不需要太高的阅读门槛，只希望屏幕前的你可以通过这个小故事对这个世界有一个新的理解。在接触通信理论之前，很多问题一度让我困惑不解。我不明白为什么有些掏心掏肺的沟通最后产生了误解，也不明白为什么会有一些稀奇古怪让人想把自己头发拔光的规定或法律，更不...
深入理解无线通信中的信噪比（SNR）
weixin_35753431的博客
05-07 982
本章节深入探讨了无线信号在自由空间中衰减的原理，以及信噪比（SNR）对无线通信质量的重要性。通过对比图书馆和体育场的耳语情景，说明了噪声水平对通信的影响。文章详细解释了信噪比的概念，以及如何通过信噪比来确定无线网络中的数据传输速率和通信范围。此外，还讨论了信道宽度对噪声和信噪比的影响，以及如何在设计无线网络时考虑到信道宽度和动态速率调整等因素。
snr.rar_SNR matlab_SNR信噪比_matlab 信噪比_snr of a signal_图像信噪比SNR
07-14
这是一个图像信噪比计算的小程序，不是峰值信噪比，请注意。
小波软阈值+硬阈值+改进的阈值数字信号去噪（含SNR 信噪比改善量对比）【Matlab仿真 4214期】.zip
11-11
优快云 Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的代码，代码均可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 ...
小波软阈值+硬阈值+改进的阈值数字信号去噪（含SNR 信噪比改善量对比）【含Matlab仿真 4214期】.zip
11-13
优快云 Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的仿真结果图，仿真结果图均是完整代码运行得出，完整代码亲测可用，适合小白； 1、完整的代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 ...
无线网络中信噪比(SNR)计算
热门推荐
weixin_30292843的博客
04-12 1万+
信噪比（S/N）＝log〔信号功率密度/噪声功率密度〕a ＝log〔信号功率密度〕－log〔噪声功率密度〕例如，接收端的信号功率密度为－63dBm，噪声的信号功率密度为－95dBm，则：信噪比（S/N）＝（－63dBm）－（－95dBm）＝33dBm因此，提高发射端的发射功率，提高接收端的接收灵敏度，降低无线设备和环境的噪声，是扩张无线网络的传输距离，提高无线网络系统质量的三个要素。 转载于:ht...
信噪比（Signal to noise ratio）
332295505的博客
05-21 5460
信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）是衡量信息传输质量的关键指标，决定了系统在噪声环境中准确接收信号的能力。本文详细介绍了信噪比的定义、计算方法及其影响因素，探讨了信噪比在通讯系统、音频处理、图像处理和科学测量等领域的广泛应用。通过分析信号强度、噪声源、带宽和接收设备对信噪比的影响，提出了提升信噪比的方法，包括增加信号功率、降低噪声、优化传输路径和应用数字信号处理技术。信噪比的有效管理和优化将显著提高信息传输系统的效率和可靠性，推动相关技术的发展。
SNR 信噪比
Nicolas Lee's Studio
04-24 7778
信噪比计算公式：dB=10lg（s/n），信噪比又称为讯噪比，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。 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..
信噪比的概念
Second的专栏
02-13 3210
信噪比概念
信噪比(Signal to Noise Ratio)是什么及其计算
weixin_43638873的博客
07-09 5729
(2) 对于复杂的计算，您可以将所需信号的值除以噪声量，然后取结果的常用对数，即 log (S ÷ N)。假设您的设备的无线电接收信号为 -65 dBm（每毫瓦分贝），噪声基底为 -80 dBm，则产生的信噪比为15dB。例如，您测量的噪声值(N)为2微伏，信号(S)为300毫伏。在无线技术中，设备性能的关键是设备能够将应用的信号作为合法信息与任何背景噪声或频谱上的信号区分开来。香农-哈特利定理表明，S（平均信号功率）、N（平均噪声功率）和W（带宽）的值设定了传输速率的极限。(4) W: 等于带宽（赫兹）
【网络】无线相关名词解释：RSSI、RSRP、SNR
郭老二
05-23 1万+
1、RSSI RSSI（Received Signal StrengthIndicator接收信号强度指示) RSSI在无线网络中表示信号的强度,它随距离的增大而衰减,通常为负值,该值越接近零说明信号强度越高。 RSSI持续过低，说明基站收到的上行信号太弱，可能导致解调失败。 RSSI持续过高，说明收到的上行信号太强，相互之间的干扰太大，也影响信号解调。 RSSI等级划分：建议采用>-40dbm，-40-50dbm，-50-70dbm，-70~-90dbm，<-90dbm来划分你的格子。 2、R
【WiFi】一文了解WiFi中的 SISO/SIMO/MISO/MIMO/SU-MIMO/MU-MIMO/Beamforming
wgl307293845的博客
07-30 6194
MIMO主要使用了两种关键技术：空间分集和空分复用。不管是分集技术还是复用技术，都是把一路数据变成多路数据的技术，可以归为空时编码技术。空间分集空间分集技术是制作同一个数据流的不同版本，分别在不同的天线进行编码、调制，然后发送。这个数据流可以是原来要发送的数据流，也可以是原始数据流经过一定的数学变换后形成的新数据流。接收机利用空间均衡器分离接收信号，然后解调、解码，将同一数据流的不同接收信号合并，恢复出原始信号。空间分集技术可以更可靠地传输数据。
家用WIFI信号多少正常
chinaxushi的专栏
02-26 1万+
家用WIFI
snr信噪比计算
05-18
### 计算信噪比 (SNR) 的方法 #### 方法一：基于信号功率和噪声功率的定义 信噪比可以表示为信号功率与噪声功率的比例。其通用公式如下： \[ \text{SNR} = \frac{\text{Signal Power}}{\text{Noise Power}} \] 如果采用分贝（dB）单位表达，则公式变为： \[ \text{SNR (dB)} = 10 \cdot \log_{10}\left(\frac{\text{Signal Power}}{\text{Noise Power}}\right) \quad [^1] \] 在实际应用中，对于图像数据或其他离散时间序列信号，可以用均方值代替功率计算。具体实现方式见以下 Python 示例代码： ```python import cv2 import numpy as np import math # 加载背景噪声图像和有效信号图像 background_img = cv2.imread('background.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) useful_signal_img = cv2.imread('useful_signal.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 计算背景噪声和有效信号的均值 background_mean = np.mean(background_img) useful_signal_mean = np.mean(useful_signal_img) # 计算背景噪声和有效信号的方差 background_var = np.mean((background_img - background_mean) ** 2) useful_signal_var = np.mean((useful_signal_img - useful_signal_mean) ** 2) # 使用方差作为功率替代项计算 SNR snr = 10 * math.log10(useful_signal_var / background_var) print("SNR:", snr, "dB") # 输出结果以 dB 表达 ``` --- #### 方法二：基于 ADC 转换中的量化误差 在模数转换器 (ADC) 中，信噪比可以通过位深 \( N \) 来估算。理论公式为： \[ \text{SNR (dB)} = 6.02N + 1.76 \quad [^2] \] 其中 \( N \) 是 ADC 的分辨率（以比特为单位）。此公式的推导假设量化噪声服从高斯分布，并且在整个奈奎斯特频带内均匀分布。 --- #### 方法三：医学影像领域中的 SNR 定义 在 CT 或 MRI 图像处理中，信噪比通常由感兴趣区域 (ROI) 的平均灰度值除以其标准偏差得到。具体公式为： \[ \text{SNR} = \frac{\mu}{\sigma} \] 其中 \( \mu \) 和 \( \sigma \) 分别代表 ROI 像素强度的均值和标准偏差。这种方法适用于评估特定目标区域的质量[^4]。 以下是对应的 Python 实现示例： ```python def calculate_snr(image_roi): mean_intensity = np.mean(image_roi) std_deviation = np.std(image_roi) snr = mean_intensity / std_deviation if std_deviation != 0 else float('inf') return snr # 示例调用 roi_data = cv2.imread('region_of_interest.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) result_snr = calculate_snr(roi_data) print(f"Medical Image SNR: {result_snr}") ``` --- #### 数字电路设计中的注意事项 为了减少数字电路对接收端的影响，在 PCB 设计阶段需特别关注模拟地层和数字地层之间的干扰问题。若两者间的电压差异过大（>几百毫伏），则可能导致不可忽略的噪声耦合效应[^3]。 ---
评论 2
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值