SNR（信噪比）最大准则 若阵列信号为： 如果信号分量 与噪声分量 统计无关，且各自相关矩阵已知： 则 输出功率： 其中 为信号功率， 为噪声功率。

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该文件计算瑞利信道中多个 SNR 值的 BER。 每个 BER 值都是针对 100 个错误计算得出的，以获得精确的结果。 我希望脚本能帮助学生。

瑞利衰落matlab代码四通道分析matlab 该matlab代码通过QPSK调制分析了在不同SNR下的四个不同通道（1）AWGN（2）Rayleigh（3）Rician（4）Natagami BER。 运行此代码后，屏幕上将显示不同SNR下的动态星座图变化。 好吧，我在下面粘贴一些结果。 图。1。 小信噪比的四通道 图2。 中信噪比为四通道 图3。 大信噪比的四通道 注意：左上角的图是AWGN通道，右上角是Natagami通道，左下角是Rician通道，右下角是Rayleigh通道。 结果如下所示： 图4。 不同信噪比下的QPSK调制BER 结果分析 星座图分析 如图1-3所示，随着SNR的增加，图中的点变得更加紧凑和有序。 对于AWGN信道，它仅考虑一个直接信道，因此，随着SNR的增加，图中的点将位于四个点，分别为（1，i），（1，-i），（-1，i）和（ -1，-i）。 这四个点是QPSK的调制结果。 对于瑞利通道，它包含多通道，但不包含直接通道。 因此，由于诸如多通道时间延迟之类的多路径效应，该图将与AWGN相比旋转一个角度。 另外，由于模型中没有直接通道，因此平均信号功率将低

A Glossary of Analog-to-Digital Specifications and performance charateristics，ADC常用术语解释

相干性：基于相干函数的双麦克风降噪

通过Matlab模拟了随机产生的一定概率分布的信号序列,叠加高斯噪声后利用最大后验概率(MAP)检 测到的误码率,做出BER～SNR曲线,并与理论计算得到的曲线进行比较,两者吻合

Microsoft可伸缩的嘈杂语音数据集（MS-SNSD） 此数据集包含大量以16 kHz采样的.wav格式的干净语音文件和各种环境噪声文件。 该数据集的主要应用是训练深度神经网络（DNN）模型以抑制背景噪声。 但是它可以用于其他音频和语音应用程序。 我们提供了在各种信噪比（SNR）条件下混合干净语音和噪声以生成大型嘈杂语音数据集的方法。 可以根据应用要求配置SNR条件和所需的数据小时数。 随着我们鼓励研究人员和从业人员通过添加更多清晰的语音和噪声片段为该数据集做出贡献，该数据集的大小将继续增长。 该数据集将极大地帮助学院和行业的研究人员和从业人员开发更好的模型。 我们还提供与训练集不同的测试集，以评估开发的模型。 我们提供html代码，用于构建两个Human Intelligence Task（HIT）众包应用程序，以允许用户对嘈杂的音频片段进行评分。 我们根据ITU-T

测试

计算心音信号的信噪比源代码，采用经典公式，提取一小段实测纯净心音信号，并进行快速傅里叶变换，求取100HZ以内的心音信号幅值平方和；同样的在传感器静止时候获取的噪声求取频域100HZ以内的幅值平方和，最终通过经典公式求取传感器采集心音信号信噪比。