ADC笔记——采样方式为了使采样信号的频谱不发生混叠，采样频率至少为信号频率或一组信号中频率最大值的两倍，刚好满足采样定理的采样频率称为信号的奈奎斯特频率，当采样频率低于奈奎斯特频率时，称为欠采样，反之，当采样频率高于奈奎斯特频率时，称为过采样，当采样频率恰好等于奈奎斯特频率时，称为标准奈奎斯特采样。过采样过采样是最为常用的采样方式，可以提高ADC的信噪比，通过过采样，噪声没有减少，而是分散在更宽
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2023-08-03 15:34:30
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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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# Python 分析 ADC 数据的信噪比
## 引言
模数转换器（Analog-to-Digital Converter, ADC）是一种将模拟信号转换为数字信号的关键设备，广泛应用于音频、视频以及传感器数据的采集和处理。在实际的信号处理过程中，我们常常需要评估信号质量的一个重要指标——信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）。本篇文章将用Python分析ADC数据的
1、转换器理论信噪比理想转换器对信号进行数字化时，最大误差为±1/2LSB，量化噪声近似于高斯分布，几乎均匀地分布于从DC至fs/2的奈奎斯特带宽。其量化误差可以通过一个峰峰值幅度为q(一个LSB的权重)的非相关锯齿波形来近似计算。现理论信噪比可以通过满量程输入正弦波计算，可以估计得到均方根量化噪声
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2021-04-30 22:37:00
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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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▼关注公众号：工程师看海▼ 大家好，我是工程师看海，原创文章欢迎点赞分享！做过数据采集或者模拟电路的同学很可能知道下面这个关于ADC信噪比的著名公式：其中N是ADC的位数，比如对于一个10bit的ADC，N=10，当ADC采集一个满量程的正弦波时，那么信噪比SNR=6.02*10+1.76=61.96dB，那么这个公式是怎么来的呢？ADC量化噪声下图是理想ADC的量化噪声示
原创
2022-10-08 15:51:17
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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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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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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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# 实现信噪比（SNR）计算的完整指南
## 信噪比简介
信噪比（Signal-to-Noise Ratio，简称 SNR）是衡量信号质量的一个重要指标。信号的强度与噪声的强度之比越高，信号质量越好。我们将使用 Python 编写程序来计算信噪比。
## 实现流程
以下是实现信噪比计算的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2
信噪比：即Signal noise ratio , 即SNR；它的单位为 dB, 公式为： SNR = 10lg(PS / PN), 其中 ps 表示信号的有效功率， pn 表示噪声的有效功率； 如何计算一个信号的功率呢？假如有一个一维的信号 x ,它的平均功率可以这么算：power = sum(x .* x ) / size(x) &nbs
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2023-10-30 16:06:55
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一文理清信噪比及其应用，包含：公式与相关链接定义公式python 写matlab中的加性高斯白噪声AWGN思考为什么大家都在研究高斯白噪声？心电研究常用噪声数据库python合成指定信噪比 （NSTDB）去噪评估方法心电信号去噪的论文推荐 定义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/V
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2023-12-12 13:38:32
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信号处理领域的信噪比即SNR--Singal to Noise Ration，又称讯噪比，即放大器的输出信号的电压与同时输出的噪声电压的比，常常用分贝数表示。设备的信噪比越高表明它产生的杂音越少。一般来说，信噪比越大，说明混在信号里的噪声越小，声音回放的音质量越高，否则相反。 图像的信噪比应该等于信号与噪声的功率谱之比，但通常
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2024-08-29 23:51:46
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SINR：信号与干扰加噪声比 （Signal to Interference plus Noise Ratio）是指接收到的有用信号的强度与接收到的干扰信号（噪声和干扰）的强度的比值；要了解SINR，可以先了解它的近亲，SNR。SNR（Signal Noise Ratio，信噪比），就是信号与噪声的比值。这一概念，估计学过通信基础的读者都很熟悉，在下面著名的香农公式中就有出现。C=B×log₂（1
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2023-08-08 08:57:03
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信噪比，英文名称叫做SNR或S/N（SIGNAL-NOISE RATIO)，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。图像信噪比图像的信噪比应该等于信号与噪声的功率谱之比，但通常功率谱难以计算，有一种方法
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2023-12-13 14:59:17
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matlab中的信噪比 (2011-03-22 19:52:49)
以高斯噪声为例：若有用信号s(n)的最大幅度am，要求得到的信噪比为p，则p=10log10[(am^2)/b^2]，用这个公式反推出高斯噪声的方差b^2，若s(n)单通道实信号，则Matlab程序就是x=s+b*randn(size(s))；若s(n)是正交双通道信号，则Matlab程序就是x=s
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2024-03-14 21:55:28
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目录1. 绪论1.1. 常见概念（术语）2. 数字图像处理基础2.1. 人类视觉构造2.2. 亮度对比效应2.3. 图像数字化：将连续的模拟信号转为离散的数字信号。2.3.1. Nyquist采样定理2.3.2. 空间分辨率2.3.3. 像素间的基本关系2.3.4. 像素距离2.3.5. 数字图像代数运算3. 灰度变换与空间滤波3.1. 图像增强3.2. 灰度变换3.2.1. 应用3.3. 计算3
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2024-06-07 20:59:26
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峰值信噪比经常用作图像压缩等领域中信号重建质量的测量方法，它常简单地通过均方差（MSE）进行定义。两个m×n单色图像I和K，如果一个为另外一个的噪声近似，那么它们的的均方差定义为：其中，MAXI是表示图像点颜色的最大数值，如果每个采样点用 8 位表示，那么就是 255。下图用具体的例子演示了峰值信噪比（PSNR）的计算方法。其中左侧是图像中的16个像素值，右侧是经过变
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2023-12-22 21:10:53
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# 信噪比(SNR)的Python实现指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对信噪比(Signal-to-Noise Ratio, SNR)的概念和计算方法不太熟悉。信噪比是衡量信号质量的一个重要指标，广泛应用于通信、音频处理等领域。本文将向你介绍如何使用Python实现信噪比的计算。
## 信噪比计算流程
首先，我们通过一个简单的流程表来概述信噪比计算的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-07-20 10:08:38
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在这篇博文中，我们将探讨如何在 Python 中计算信噪比（SNR）。信噪比是信号和噪声强度之间的比例，常用于信号处理、通信等领域。掌握如何在 Python 中计算信噪比是很多工程师和科学家日常工作的基本要求。接下来，我们将通过一系列结构化的内容来深入了解这个话题。
## 背景定位
信噪比在很多领域都有广泛应用，包括音频处理、图像处理和无线通信等。尤其在传感器数据分析中，信噪比是评估数据质量的
