针对LED通信系统中信道估计性能低的问题，提出了将正交频分复用（OFDM）系统与多输入多输出（MIMO）技术相结合的可见光通信系统及其基于信噪比的自适应信道估计算法。通过对最小二乘法(LS)、最小均方误差(MMSE)、离散傅里叶变换改进最小二乘法(LS-DFT)、离散傅里叶变换改进最小均方误差(MMSE-DFT)以及分布式压缩感知同步正交匹配追踪（DCS-SOMP）5种信道估计方法的研究，确定了信噪比的临界阈值。当信噪比低于临界阈值时，采用MMSE-DFT算法进行信道估计；当信噪比高于临界阈值时，选用DCS-SOMP算法进行数据重构并恢复信道脉冲响应矩阵。仿真结果表明，当信噪比为1 dB~40 dB时, 所提算法的均方误差得到有效降低（2.95 dB~15 dB），且LED通信系统的通信质量得到提高。

将db小波设定不同的尺度，不同的db小波，处理构造的加噪信号，输出去噪前后的对比波形图，和信噪比，并将信噪比存储，可导出到excel中。

 为去除脑电信号采集过程中存在的噪声信号，提出了基于小波阈值去噪的脑电信号去噪。以小波阈值降噪为基础，首先利用db4小波对脑电信号进行5尺度分解，然后采用软、硬阈值与小波重构的算法进行去噪。通过对MIT脑电数据库中的脑电信号进行仿真，结果表明，采用软阈值方法有效去除了噪声，提高了脑电信号的信噪比。

数字通信系统中信噪比与误码率关系的Matlab模拟

针对微震信号固有的低信噪比、非平稳性、随机性等特征,发展了一种基于希尔伯特-黄变换(HHT)和AIC准则相结合的震相初至自动拾取方法,该方法首先对含噪信号进行经验模态分解(EMD)及内蕴模态函数(IMF)重构,在保留微震信号固有特征基础上实现降噪;其次,基于Hilbert变换计算出归一化包络信号,通过设置包络阈值搜索震相初至的大致位置,并以该位置为基础为AIC函数选择合适的计算时窗以降低计算复杂度;最后,在选择的时窗内应用AIC准则计算出P波震相初至。应用该方法对随机选取的高、低信噪比两类共80个微震信号进行震相初至拾取,若以人工拾取结果为基准、时差在10 ms以内视为准确拾取,结果显示,高信噪比信号拾取准确率为100%,低信噪比信号拾取准确率为92%。

利用matlab求img图像的峰值信噪比:图像的噪声指标

通过原理和实例分析LNA的gain/NF等RF性能对接收机性能的影响

详细的描述了晶体管放大电路的噪声来源，以及在设计晶体管放大电路时减小噪声的方法。

代码总结步骤： %% 动态自适应调制%生成消息数据%获取数据包%估计信道的信噪比%确定发射机的调制%在接收器处解调%给出信噪比的反馈

行业资料-电子功用-提高电容式触摸传感器信噪比的方法.zip