基于MUSIC算法的测向性能分析，包含阵元数、阵元间距、入射角度、快拍数、信噪比改变时的测向性能分析，适合入门者

为提取噪声背景下的微弱信号，提出了一种硬件与软件相结合的实现方案。采用仪表放大技术和单片机控制技术相结合对数据进行检测和处理。该系统优化硬件调理电路设计，保证采集数据的精度要求。利用ARM实现基于数字相关的算法，改善信噪比，有效恢复淹没于强背景噪声中的微弱信号。最后通过对模拟低频微弱电流信号的检测实验，充分显示了该系统在微弱信号检测方面的实用性和有效性。

信噪比matlab代码详解评估基于感知的语音增强损失 请在这里找到引用论文和脚本的脚本。 在此存储库中，我们提供用于训练/验证数据准备（包括感知加权滤波器的幅度响应），网络训练/验证（包括感知加权滤波器损耗和基于PESQ的损耗），网络推断，增强的语音波形的源代码。重建和测量。 该代码是基于由Juan Manuel Mart´ın-Donas编写的感知加权滤波器损失项目和PMSQE的项目。 然后由赵浩然进行整合和修改。 介绍 在该项目中，针对语音增强应用评估了两个基准损失和两个基于感知的损失。 将均方误差（MSE）损失和对数功率MSE损失作为基准进行测试。 对感知加权滤波器损失和基于PESQ的损失进行评估和比较。 先决条件 2014a或更高版本 3.6 CPU或NVIDIA GPU + 9.0 7.0.5 入门 安装 安装1.14.0和2.3.1 需要安装一些Python软件包，请在Python脚本中查看详细信息。 安装 数据集 请注意，在本项目中，干净的语音信号是从（降采样到8 kHz）中提取的，而噪声信号是从数据库中提取的。 为了在此项目中运行脚本，假定上述数据库在本地可用。 训练和

This tutorial first derives the theoretical quantization noise of an N-bit analog-to-digital converter (ADC). Once the rms quantization noise voltage is known, the theoretical signal-to-noise ratio (SNR) is computed. The effects of oversampling on the SNR are also analyzed.

被定义为 ： PSNR(x,y) = 10*log10( max(max(x),max(y))^2 / |xy|^2 )。

无线通信信噪比估计算法的研究与实现.pdf

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。

两种不同的假设： H1 ： 0 xn A fn wn ( ) cos(2 ) ( ) = ++ π θ n=12…N，f0 为规一化频率H0 ： xn wn () () = n=12…N其中 w[n]是均值为 0，方差为 2 σ n 的高斯白噪声，A 已知，样本间相互独立，信号与噪声相互独立; 相位θ 是随机变量，它服从均匀分布1 0 2 ( ) 20 pθ π θ π ?? ≤ ≤ = ??? 其它 1）改变输入信噪比（改变 A 或噪声方差均可），给定虚警概率，画出输入信噪比与检测概率之间的理论曲线。(注意：理论检测曲线与样本数有关) 2）改变样本数，用 Monte-Carlo 实验方法得出 PF＝0.001 时输入信噪比与检测概率之间关系曲线（至少三条），并得出结论。 3）改变 M-C 实验次数，样本数不变，用 Monte-Carlo 实验方法得出 PF ＝0.001 时输入信噪比与检测概率之间关系曲线（至少三条），并得出结论。

信噪比 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性能，同时为系统级仿真提供了 接口。 二、信噪比概述 信噪比，英文名称叫做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。噪声是指在处理过程中设备自行产生的信号，它与输入信号无关，不随原信号 的变化而变化。图示中不同的调制方式，随着信噪比的增大，误码率不断减小，业务质 量不断提高，所以说信噪比应该越高越好。 信噪比的计量单位是dB。SNR是信号功率与噪声功率之比，在模拟通信中，适合做 度量指标，但在数字通信中就不太合适。计算公式如下所示： 其中SNR为S/N的dB形式，计算公式中各个符号代

3．1光电探测器输出频率特性和增益的测试 测量时，信号发生器送出一个20 mV的模拟信号， 用一个22 kQ和一个50 Q的电阻分压，将其20，mV信 号衰减4 400倍后为4．5肛V，送到被测放大器输入端。 将信号发生器的频率从i0 kHz～3 MHz逐级变化，同 时记录被测波形幅度的大小，将测量的每个点连接起 来，绘出放大器输出频率特性。再测放大器增益，以频 率，=1 MHz时为例，示波器测得输出波形幅度约为 1．8 mV。 输出／输入△1．8 mV／4．5弘V=400 3．2光电探测器等效输入噪声的测试 利用噪声发生器法测量前置放大器等效输入噪声。 用自制的简易噪声源电路产生0"--1 V电压为带宽白噪 声。校准噪声源表示成一个与APD内阻R。串联的噪 声发生器，一般取R。=100 kn左右。系统的等效输入 噪声相加为E血，放大器和发生器的噪声测得为E。。 E二=2E壶 E血2=西器2 2=E墨 提高噪声发生器电压E。，使输出噪声功率增大 一倍所必须的噪声发生器噪声电压等于放大器等效输 入噪声，用这种方法来测量光电探测器的等效输入噪 声，按照下列步骤进行测量： (1)不加输入噪声发生器，用均方根值表测量被测 放大器总输出k； (2)加噪声发生器，调节电位使被测光电探测器前 置放大器总输出为原来的拉倍噪声电压，即拉E。，也 就是提高了3 dB； (3)此时测得的噪声发生器产生的电压就等于放 大器的等效输入电压Em。 噪声发生器法测噪声，其特点是简单易行，且能测 定多种混杂的随机噪声，又克服了示波器波形观察峰一 峰值读取容易因人而异出错的缺点。此外，由于自制简 易噪声发生器电路容易实现，所用仪器少，且测量较为 准确。 4实验结果 4．1光电探测器输入信噪比 表1为用噪声发生器法测得的一组噪声电压数据。 表1 APD探测器光电信号前置放大器噪声电压数据 由表1中测量数据可观察到，测得的噪声仍可能受 到外界的影响。这里要特别强调的是，由于所测试的地 点实验室比较集中，干扰源也有可能会相对多一些，要 179 万方数据