均方根噪声与峰峰值噪声

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于 2023-12-23 17:39:19 首次发布
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峰峰值噪声表示了噪声在时域波形中出现的最大值与最小值之差。
均方根噪声等于噪声波形直方图的一个标准差
从统计学的角度来讲rms噪声和峰峰值噪声之间可以相互转换。其中最常用的转换是将rms噪声6.6，其表示的是99.9%的概率下，噪声峰峰值不会超过6.6(rms noise)
在这里插入图片描述

均匀白噪声的定义及特点_高灵敏低噪声柔性有机光电二极管
weixin_31905417的博客
12-11 659
高灵敏低噪声柔性有机光电二极管许蕾北京大学微纳电子学系背景介绍 有机光电探测器件具有光谱响应可调、大面积柔性以及工艺简单等优势，在非接触式传感、生物识别成像以及电离辐射检测等领域广泛应用。其中，有机光电二极管由于光敏波长可调控、线性动态范围宽以及灵敏度高等优势而备受青睐。对于高灵敏度有机光电二极管探测器，噪声等效功率和比探测率是衡量其探测微弱信号能力的关键指标，然而，两者的精...
图像的：均方根误差MSE、峰值信噪比PSNR、平均绝对误差MAE、结构相似性SSIM
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05-21 1万+
clc; close all; X = imread('1.jpg'); X=rgb2gray(X); Y=X; Y = imnoise(Y, 'salt & pepper');%添加椒盐噪声，也可以改成其他噪声 A=fspecial('average',3); %生成系统预定义的3X3滤波器 Z=filter2(A,Y)/255; %均值滤波 %Z=medfilt2(Y,[3,3...
1f噪声、均方根(RMS)噪声与等效噪声带宽-综合文档
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1f噪声、均方根(RMS)噪声与等效噪声带宽
硬件设计-1/f噪声、均方根(RMS)噪声与等效噪声带宽
whm128的博客
08-15 3215
这种情况适用于运算放大器的大 部分频率范围，但在低频率条件下，噪声频谱密度会以3 dB/倍频程上升，如上图1所示。功 率频谱密度在此区域内与频率成反比，所以电压噪声频谱密度与频率的平方根成反比。对于特定放大器，电压噪声和电流噪声的1/f转折频率并不一定相同，有的电流反馈运 算放大器可能具有三个1/f转折频率：一个针对其电压噪声，另一个针对其反相输入电流噪 声，还一个则针对其同相输入电流噪声。在实际操作中，几乎不可能在特定频率限值内测量噪声而不受限值外噪声的影响，因为实 际滤波器的滚降特性有限。
振动信号知识2：RMS是啥？答：可以计算信号的能量
最新发布
weixin_62613415的博客
04-23 1864
是用来衡量“一个振动信号在某段时间内有多强”的。比如 一段上下波动的加速度信号（eg :机器震动时测出来的）：它有正有负（上下震）如果你只求平均值，正负会抵消，得出来可能是 0 —— 但你明明看到它一直在震！衡量能量强度。在振动分析中的用处比较各频段的强度，判断哪个频率的震动最强。
ADC采集噪声问题及均方根值滤波与Kalman滤波比较
qq_24025329的博客
10-26 1万+
有一阵子笔者在做一个PT100热电阻的调理电路的时候采用了，使用恒流源的方式测热电阻的阻值。为了采集方便，将0.3mA的电流接入PT100直接把ADC输入端接在了PT100的两端。之后再输出温度的时候数据非常乱。查阅资料受到启发，采用求该信号的有效值（均方根值）方法进行滤波。 ADC采样、恒流源 ADC使用的是STM32F10x系列的内部12位ADC。恒流源电流值为0.3...
高斯白噪声/芯片热噪声 峰峰值与有效值之间的转换
weixin_42279760的博客
10-19 6886
高斯白噪声(White Gaussian Noise)中的高斯是指概率分布是正态函数，而白噪声是指它的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。高斯白噪声是分析信道加性噪声的理想模型，通信中的主要噪声源——热噪声就属于这类噪声。 热噪声亦称白噪声，是由导体中电子的热震动引起的，它存在于所有电子器件和传输介质中。它是温度变化的结果，但不受频率变化的影响。热噪声是在所有频谱中以相同的形态分布，它是不能够消除的，由此对通信系统性能构成了上限。 任何一种无源器件，其导体中的电子始终在作随机运动,并与
从 RMS 抖动测量中去除示波器噪声
weixin_42814693的博客
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我们在此介绍了一种新方法，可在来自测量环境的信号中添加的抖动水平接近或超过信号的固有抖动时，使用实时示波器准确测量抖动。 该方法建立在之前的工作的基础上，该工作结合了测量和建模数据以消除峰峰值抖动数据中的虚假杂散。 我们在此重点消除测试环境在 RMS 抖动数据中引入的随机幅度噪声。测试环境可以向被测信号 (SUT) 添加相位和幅度噪声。相位噪声直接调制信号的边沿，而幅度噪声在示波器采样过程中转换为相位误差。这两种情况都将测得的 SUT 抖动增加到其真实值以上。也许测试环境中幅度噪声的主要来源是示波器采样系统
峰值信噪比（PSNR）和均方根误差（MSE）
前尘忆梦的博客
03-17 4477
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sg.zip_sg_均方根
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4. **特征值计算**：除了均方根，可能还会计算其他特征值，如峰值、峰-峰幅度、平均值、标准差等，以全面理解信号的行为。 5. **结果展示与分析**：计算得出的特征值通常会被可视化，例如通过图表或直方图，以便...
matlab 高速列车平稳性指标计算 获取高速列车横向振动后，进行峰值、均方根值和平稳性指标计算。.zip
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本项目着重于处理高速列车横向振动数据，通过分析峰值、均方根值以及特定的平稳性指标来评估列车运行状态。下面我们将详细探讨这些关键知识点。 首先，我们要理解横向振动的概念。在高速列车运行过程中，由于轨道不...
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的减小，电子RMS中的复位噪声也会减小，但即使对于非常小的电容，复位噪声仍然相当大。如果复位噪声不是很大，应用程序可以容忍，我们可以接受它，但在大多数CIS中，复位噪声过高，可以使系统中的所有其他噪声源相形见绌。噪声功率(RMS噪声电压的平方)与噪声功率带宽成正比，我们将对图4.1(a)中所示的普通但经常遇到的RC低通滤波器进行研究。其中，k为玻尔兹曼常数，T为绝对温度，Bn为噪声功率带宽，单位为赫兹，与振幅带宽不同。这是我们计算噪声方式的结果——我们使用噪声功率，即噪声电压的均方，而不是瞬时噪声幅度。
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数字信号处理中均值、均方值、均方差、均方根值、均方误差、均方根误差、方差、协方差、标准差对比分析及统计学意义
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因此，即使公式 7 解释了为什么你永远不会在电阻端子上得到无限大的电压，在实际电子电路中，还有两个因素将决定电阻的噪声贡献：电阻总是有一些寄生电容和/或带宽限制。然而，还有一种解释，大多数电子人士更喜欢这种解释，或者至少这种解释让他们相信这种结果：增加并联电阻会增加噪声，但系统的带宽会降低，因此总体结果保持不变。当然，您可能会争辩说，这样的频率在电子世界中是不现实的，但别忘了，如今已经建造了振荡频率高于 1THz 的电路2。幸运的是，上一行中的积分称为 Bose 积分，有一个已知的简洁解决方案。
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数字设计笔试题分享 一、单选题 1.下列关于多bit数据跨时钟域的处理思路，错误的有 A   A、发送方给出数据，接收方用本地时钟同步两拍再使用   B、发送方把数据写到异步fifo,接收方从异步fifo里读出   C、对于连续变化的信号，发送方转为格雷码发送，接收方收到后再转为二进制   D、发送方给出数据，发送方给出握手请求，接收方收到后回复，发送方撤销数据 解析:两级信号同步是处理单比特信号，而多比特数据可以用异步FIFO、格雷码、握手协议。 2.对12.918做无损定点化，需要的最小位宽是多少位，位
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以下是 MATLAB 中计算图像峰值信噪比（PSNR）和均方根误差（MSE）的示例代码： ```matlab % 读取图像 img = imread('image.jpg'); % 添加高斯噪声 noisy_img = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.01); % 计算 MSE mse = immse(img, noisy_img); % 计算 PSNR max_pixel_value = 255; psnr = 10 * log10((max_pixel_value ^ 2) / mse); % 显示结果 fprintf('MSE: %f\n', mse); fprintf('PSNR: %f dB\n', psnr); ``` 这段代码首先使用 `imread` 函数读取图像，然后使用 `imnoise` 函数向图像添加高斯噪声。接下来，使用 `immse` 函数计算原始图像和带噪声图像之间的 MSE，使用 `log10` 函数计算 PSNR。最后，使用 `fprintf` 函数打印 MSE 和 PSNR 的值。 注意，`max_pixel_value` 变量应该设置为图像像素值的最大可能值。如果图像是灰度图像，则通常为 255；如果图像是彩色图像，则通常为 255 × 3 = 765。
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