文章目录前言一、介绍[1]. 平均功率[2]. I输入和Q输入[3]. 映射[4]. I和Q输出[5]. 进制转换二、代码 前言QAM正交振幅调制是Quadrature Amplitude Modulation的缩写，QAM星座图有好几种，4QAM（也称QPSK）、16QAM和64QAM。 此篇文章主要是针对16QAM进行编码实现，4QAM和64QAM的实现方法与16QAM类似。 介绍中有些内容的
# Android 获取信噪比的科普文章
在现代通信技术中，信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）是一个重要的概念，用于衡量信号质量与背景噪声的比例。高信噪比意味着信号相对较清晰，而低信噪比则可能导致通信质量下降。在Android应用开发中，我们有时需要获取信噪比，以优化与网络相关的功能。
## 什么是信噪比？
信噪比是指有效信号功率与背景噪声功率之比。通常用分贝（d
一、误码率与信噪比的关系作为网络规划仿真，我们最关心的是链路级仿真的结果。链路级仿真的过程虽然复杂，但结果的表达却十分简单：如图中所示，表示了误码率BER与信噪比（SNR、Eb/No）的关系。 我们关心误码率与信噪比的关系，是因为误码率决定了业务质量，是网络性能的最核心指标。而信噪比是整个链路的灵魂，它为接收机灵敏度和系统负载定标。建立了误码率和信噪比的关系，实际就是将业务质量映射到网络
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2023-11-13 17:33:46
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之前两篇文章讲了滤波算法的两大最基本理论FIR和IIR。本篇将讲一下滤波效果的评价指标与用法。评价指标主要用于对滤波效果的量化评价，在论文里经常会用到。一、信噪比SNR信噪比（英语：Signal-to-noise ratio，缩写为SNR或S/N），指信号功率（Power of Signal）与噪声功率（Power of Noise）的比，也为幅度（Amplitude）平方的比：它的单位一般使用分
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2024-10-25 09:32:15
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## Android 获取信号的信噪比（SNR）
信噪比（Signal-to-Noise Ratio，SNR）是衡量信号质量的重要指标。在Android中获取信号的信噪比并不复杂，下面我将为你一步一步详细讲解这个过程。
### 整体流程
我们可以将获取信噪比的过程分成几个具体的步骤，下面是流程表：
| 步骤 | 说明 |
|------|-----
1.《KVM 实战：原理、进阶与性能调优》作者：任永杰 程舟内容简介：阿里云和 Intel 的云计算与虚拟化技术专家联合撰写。系统性、实战性兼备的 KVM 学习手册，从基本原理、实战进阶和性能优化三个维度详细讲解 KVM 的各种技术细节2.《Kubernetes 进阶实战》作者：马永亮内容简介：马哥教育CEO马哥（马永亮）撰写。基于K8S 1.12版本，透彻解析技术架构、组件应用、扩缩容、网络与存
## 如何实现Python SNMP获取信息
### 流程图：
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(引入必要模块)
B --> C(创建SNMP会话)
C --> D(执行SNMP请求)
D --> E(解析响应数据)
E --> F(结束)
```
### 步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
|-
原创
2024-05-30 06:33:47
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# 使用Python获取JIRA信息
在现代软件开发中，项目管理是一个不可或缺的环节。JIRA是一个广泛使用的项目和问题跟踪工具，它可以帮助团队更好地管理工作流程。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python获取JIRA的信息。通过本文，您将了解如何通过Python与JIRA的REST API进行交互，获取项目、任务以及其他相关信息。
## JIRA API概述
JIRA提供了一套REST
# Python FFmpeg 获取信息入门指南
作为一名刚入行的开发者，你可能会对如何使用Python结合FFmpeg来获取视频或音频文件的信息感到困惑。别担心，这篇文章将为你提供一个简单的入门指南，帮助你理解整个过程并实现基本的功能。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来了解整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装FFmpeg |
|
原创
2024-07-26 03:31:59
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本文作者：范伟亚【目的】鱼类识别对渔业资源的开发利用有着重要的意义。针对海底环境恶劣、拍摄环境亮度低、场景模糊的实际情况导致海底观测视频品质差，视频中的鱼类识别难的问题以及现有鱼类识别方法存在的鱼类标注数据集过少导致训练的深度模型准确度不高的问题。【方法】本文提出了一种基于百度EasyDL定制化图像识别平台的海底鱼类识别方法。首先使用伽马校正法和暗通道先验算法对图片数据进行预处理，提高图片亮度和清
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2024-08-01 07:09:38
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信噪比（SNR）是衡量信号质量的重要指标，尤其在通信和信号处理领域中，如何计算信噪比是一个基础且重要的话题。本文将详细介绍如何使用 Python 计算信噪比，并且包含一些实用的技巧和可视化方法。
在实际应用中，信号和噪声的区分至关重要。如果一个信号中包含的噪声太多，最终接收的信号就会变得模糊，导致信息的丢失或误解。因此，信噪比的计算在提高通信质量、优化信号处理算法和进行系统评估中都起着不可或缺的
信噪比(SNR)有用信号功率与噪声功率的比（此处功率为平均功率），也等于幅度比的平方$$SNR(dB)=10\log_{10}\frac{\sum_{n=0}^{N-1}s^2(n)}{\sum_{n=0}^{N-1}d^2(n)}=10*\log_{10}(\frac{P_{signal}}{P_{noise}})=20*log_{10}(\frac{A_{signal}}{A_{noise}}
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2023-10-20 21:47:03
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在优化西安网络营销网站的时候通过金花关键词工具查询到网页信噪比为11%当时不懂什么意思，于是在网上搜索了一下关于信噪比的介绍以及优化方法，给大家分享下，希望能共同学习。什么是网页信噪比，网页信噪比是指网页上的文字内容与HTML代码的比率，同时也指网页上有用的相关信息与无用的、不相关信息比率，它是一个很重要的概念，涉及到了网页代码的精简，其实，稍微有点搜索引擎原理知识基础的人都知道，搜索引擎的抓取
信噪比（Signal-to-noise ratio，缩写为 SNR 或 S/N），也称作信杂比或讯杂比。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： matlab中噪声功率、噪声方差关系以matlab中awgn函数为例说明： 在matlab中
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2024-01-10 15:17:05
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在本篇博文中，我将揭示如何在Python中获取图像的峰值信噪比（PSNR），这个过程涉及到一系列技术步骤和方法的整理与应用。我们会逐步分析从背景知识到具体实现的整个流程，以便更好地理解这一技术。
## 协议背景
随着数字图像处理技术的发展，峰值信噪比（PSNR）成为评估图像压缩质量的重要指标。它的计算主要是基于原始图像与压缩图像之间的差异。PSNR的值越高，图像质量越接近于原始图像。它的计算公
不同于 C++、Java、C# namespace 仅作为符号隔离前缀，Python 模块是运行期对象。模块对应同名源码文件，为成员提供全局名字空间。模块对象模块对象有几个重要属性：name: 模块名 .，在 sys.modules 中以此为主键。file: 模块完整文件名。dict: 模块 globals 名字空间。除使用 py 文件外，还可动态创建模块对象。>>> impor
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2024-07-01 16:17:11
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文章目录提取音频的整体步骤预加重分帧加窗FFT(快速傅里叶变换)声谱图（Spectrogram）梅尔频谱和梅尔倒谱倒谱（cepstrum）就是一种信号的傅里叶变换经对数运算后再进行傅里叶反变换得到的谱记住一句话，在梅尔频谱上做倒谱分析（取对数，做DCT变换）就得到了梅尔倒谱。librosa.feature.mfcc()提取的特征如何理解代码解析 提取音频的整体步骤预加重解释一下信噪比：信噪比的计
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2024-04-03 15:27:45
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一、原理psnr是“Peak Signal to Noise Ratio”的缩写，即峰值信噪比，是一种评价图像的客观标准用来表示信号最大可能功率和影响它的表示精度的破坏性噪声功率的比值，可以显示图像画质损失的程度。峰值信噪比越大，表示画质损失越小。PSNR的单位是dB，数值越大表示失真越小。 1、PSNR
是基于对应像素点间的误差,
即基于误差敏感的图像质量评价,
但是由于
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2024-02-19 16:54:10
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SNR或S/N，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。同样是“原信号不存在”还有一种东西叫“失真”，失真和噪声实际上有一定关系，二者的不同是失真是有规律的，而噪声则是无规律的。【计算】信噪比的计量单位
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2023-10-08 06:59:51
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signal-to-noise_ratio信噪比，SNR或S/N，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。同样是“原信号不存在”还有一种东西叫“失真”，失真和噪声实际上有一定关系，二者的不同是失真是有规
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2023-11-14 22:14:03
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