原文地址:http://www.360doc.com/content/16/0505/23/532901_556620735.shtml 通信方向在做仿真时经常用到信噪比这个参数,而对于不同形式的信号所用到的信噪比的形式往往不同,所以有必要信噪比这一概念做深入的区分,避免混淆. 首先明确几个符号的意义 : S:信号的平均功率 N: 噪声的平均功率 Eb: 每bit信号能量 N0:噪声的功率谱密度 Es:信号(符号)的能量 Rb:传信率(每秒传输的bit数) W: 信号带宽 T: 符号周期 Ts:

SNR.Eb/N0与Es/N0的关系 在模拟通信中,SNR是一个非常有用的指标 实例说明

信噪比(S/N)是指传输信号的平均功率与加性噪声的平均功率之比,载噪比(C/N)指已经调制的信号的平均功率与加性噪声的平均功率之比,它们都以对数的方式来计算,单位为dB. 对同一个传输系统而言,载噪比要比信噪比大,两者之间相差一个载波功率.当然载波功率与传输信号功率相比通常都是很小的,因而载噪比与信噪比在数值上十分接近.    在调制传输系统中,一般采用载噪比指标:而在基带传输系统中,一般采用信噪比指标. 在数字通信系统中,我们经常会遇到表示信号与噪声间强弱关系的参数---Eb/N0,由于在系统

今天的作业是求两幅图像的MSE.SNR.PSNR.SSIM.代码如下: clc; close all; X = imread('q1.tif');% 读取图像 Y=imread('q2.tif'); figure;% 展示图像 subplot(1, 3, 1); imshow(X); title('q1'); subplot(1, 3, 2); imshow(Y); title('q2'); % 使得图像每个像素值为浮点型 X = double(X); Y = double(Y); A = Y-

(1)首先计算已知信号序列(采样之后得到的信号)的平均功率.该序列在第n个点处的功率为: 如果已知的信号序列中的总共的点数为N个,则该序列的平均功率为: 在MATLAB中求平均功率的方法是: Pav=sum(x.^2)/length(x); (2)第二步是求单个符号的能量.能量的定义是功率乘以时间.对于单个符号来说,因为已经被采样了,每个符号可能对应多个采样点.因此,此处需要已知符号速率. 每个符号的能量为: 在MATLAB中求单位符号能量的方法是: Eb=sum(x.^2)/(length(x

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.

由于是第一篇博客,想先说点废话,其实自己早就想把学到的一些东西总结成文章随笔之类的供自己复习时查看的了.但是一是觉得自己学的的不够深入,总结也写不出什么很深刻的东西:二是觉得网上也有海量的资料了,需要时查一查根本不需要自己写.但是恰恰也是网上的资料过于庞大,良莠不齐,导致每次都如海水一样的知识涌入脑中,最后也如走马观花一般了了看下,知识吸收率低的惊人.现在也准备改变一下观念,尽量把自己学过的东西归纳整理,以随笔的形式发出来,可能有些地方我还不能理解作者的做法,我也会记录出来,懂的地方解释清楚,不

博客地址:凌逆战 (转载请注明出处) 论文地址:PercepNet+: 用于实时语音增强的相位和信噪比感知 PercepNet 引用格式: Ge X, Han J, Long Y, et al. PercepNet+: A Phase and SNR Aware PercepNet for Real-Time Speech Enhancement[J]. arXiv preprint arXiv:2203.02263, 2022. 摘要 PercepNet是RNNoise的最新扩展,是一种高效.

想到这个问题是因为平时使用的香农公式是 C=0.5*log2(1+SNR),后面才发现香农公式针对的好像是输入时高斯分布的情况,这种情况下用互信息来推导也可以看到: \[\begin{array}{c}I(X;Y) = H(Y) - H(Y|X)\\ = H(Y) - H(N)\\ = H(Y) - \frac{1}{2}\log (2\pi eN)\\ = \frac{1}{2}\log (2\pi e(P + N)) - \frac{1}{2}\log (2\pi eN)\end{array

对维特比译码的接触很早就开始了,也想过要写一篇总结性的文章,但无奈心中一直有几个疑团没能得到合理的解答.比如什么时候开始进行回溯译码比较合适?维特比译码的性能相比分组码等其他编码的译码性能究竟好在哪里,如何来评估?编码约束度和监督位数量对维特比译码的性能是如何产生影响的,等等……直到前些天看到这篇来自MIT的数字通信系统课程的教案,诸多的疑惑才豁然开朗.这篇文章将通信理论中的维特比译码的前前后后讲的非常的全面,是我读到的关于维特比译码最好的文章(没有之一)!特此翻译过来,一来加深自己的理解,二来

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Matlab函数--awgn awgn 将白色高斯噪声添加到信号中 语法  y = awgn(x,snr)  y = awgn(x,snr,sigpower)  y = awgn(x,snr,'measured')  y = awgn(x,snr,sigpower,state)  y = awgn(x,snr,'measured',state)  y = awgn(...,powertype)  描述 y = awgn(x,snr)将白高斯噪声添加到向量信号x中.标量snr指定了每一个采样点信号

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 18. Image Stitching图像拼接,另一个相关的词是Panoramic.在Computer Vision: Algorithms and Applications一书中,有专门一章是讨论这个问题.这里的两面文章一篇是综述,一篇是这方面很经典的文章.[20

1.Turbo码: 信道编码的初期:分组码实现编码,缺点有二:只有当码字全部接收才可以开始译码,需要精确的帧同步时延大,增益损失多 解决方案:卷积码:充分利用前一时刻和后一时刻的码组,延时小,缺点:计算复杂度高 Turbo码,依靠迭代译码解决计算复杂性问题,通过在编译码器中交织器和解交织器的使用,有效地实现随机性编译码的思想,通过短码的有效结合实现长码,达到了接近Shannon理论极限的性能(在两个分量译码器之间迭代译码) 缺点:时延问题. 百科结论:Turbo码采用反馈卷积码是为了获得更大的交

rand产生的是[0,1]上的均匀分布的随机序列randn产生均值为0,方差为1的高斯随机序列,也就是白噪声序列 rand产生的是均匀分布白噪声序列randn产生的是正态分布的白噪声序列 MATLAB还提供了两个产生高斯白噪声的函数,一个是WGN,另一个是AWGN.WGN用于产生高斯白噪声,AWGN则用于在某一信号中加入高斯白噪声. 1. WGN:产生高斯白噪声 y = wgn(m,n,p) 产生一个m行n列的高斯白噪声的矩阵,p以dBW为单位指定输出噪声的强度. y = wgn(m,n,p,i

MATLAB中白噪声的WGN和AWGN函数的使用如下: MATLAB中产生高斯白噪声非常方便,可以直接应用两个函数,一个是WGN,另一个是AWGN.WGN用于产生高斯白噪声,AWGN则用于在某一 信号中加入高斯白噪声. 1. WGN:产生高斯白噪声y = wgn(m,n,p) 产生一个m行n列的高斯白噪声的矩阵,p以dBW为单位指定输出噪声的强度.y = wgn(m,n,p,imp) 以欧姆(Ohm)为单位指定负载阻抗.y = wgn(m,n,p,imp,state) 重置RANDN的状态. 在

cv::Mat 是C++版OpenCV的新结构. cvSmooth() 是老版 C API. 没有把C接口与C + + 结合. 建议你们也可以花一些时间看一下介绍. 同样,你如果查看opencv/modules/imgproc/src/smooth.cpp ,你就会明白cv::boxFilter()和 cvSmooth(CV_BLUR)等价在新的C++ 接口. Calling cvSmooth: void callCvSmooth(cv::Mat srcmtx, cv::Mat dstmtx,

作为应用工程师,我们经常遇到各种有关差分输入型高速模数转换器(ADC)的驱动问题.事实上,选择正确的ADC驱动器和配置极具挑战性.为了使鲁棒性ADC电路设计多少容易些,我们汇编了一套通用“路障”及解决方案.本文假设实际驱动ADC的电路——也被称为ADC驱动器或差分放大器——能够处理高速信号. 引言大多数现代高性能ADC使用差分输入抑制共模噪声和干扰.由于采用了平衡的信号处理方式,这种方法能将动态范围提高2倍,进而改善系统总体性能.虽然差分输入型ADC也能接受单端输入信号,但只有在输入差分信号时才

文章来源: http://www.21ic.com/app/test/201108/90808.htm 虽然在较低频率下可以较轻松地检查一个简单放大器的稳定性,但评估一个较为复杂的电路是否稳定,难度可能会大得多.本文使用常见的Pspice宏模型结合一些简单的电路设计技巧来提高设计工程师的设计能力,以确保其设计的实用性与稳定性. 导致放大器不稳定的原因 在任何相关频率下,只要环路增益不转变为正反馈,则闭环系统稳定.环路增益是一个相量,因而具有幅度和相位特性.环路由理想的负反馈转变为正反馈所带来的额

MATLAB中产生高斯白噪声非常方便,可以直接应用两个函数,一个是WGN,另一个是AWGN.WGN用于产生高斯白噪声,AWGN则用于在某一信号中加入高斯白噪声. 1. WGN:产生高斯白噪声 y = wgn(m,n,p) 产生一个m行n列的高斯白噪声的矩阵,p以dBW为单位指定输出噪声的强度. y = wgn(m,n,p,imp) 以欧姆(Ohm)为单位指定负载阻抗. y = wgn(m,n,p,imp,state) 重置RANDN的状态. 在数值变量后还可附加一些标志性参数: y = wgn(