信噪比matlab代码详解基于AFD的ECG去噪 该存储库包含基于AFD的ECG去噪的关键功能。 引入了基于AFD的ECG去噪。 这些代码由MATLAB实现。 使用这些代码时，请引用。 许可证如下。 AFD根据其能量分布分解信号，从而使该算法适用于分离具有重叠频率范围但能量分布不同的纯ECG信号和噪声。 根据噪声信号的估计信噪比（SNR），计算AFD中迭代分解过程的停止标准。 AFD的详细程序可以在中找到。 伪码 心电图增强性能

%%——————矩阵滤波器——————%% %%——————测角均方误差信噪比——————%%

%%——————矩阵滤波器——————%% %%——————检测概率信噪比——————%%

程序可计算峰值信噪比、均方根误差、归一化相关性 评价去噪后的图像与原始图像的近似程度,可以用峰值信噪比来衡量。峰值信噪比( Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)的数值越大,说明近似程度越好。峰值信噪比的定义如下: 另外一种评价两幅图近似程度的方法是均方根误差(Mean Square error,MSE)法，即 MSE值越小，表明去噪后的图像与原始图像更相似，去噪效果好。 还有一种是归一化相关性( Normalized correlation,NC)评价法,即 其值越接近1，说明去噪后的图像与理想图像越相似。

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

高速光传输系统中基于光滤波效应的光信噪比监控

介绍了在加性高斯噪声干扰条件下，多种二进制通信系统信号的传递与最佳接收，根据蒙特卡罗仿真方法基本思想，建立在加性噪声干扰下的相关检测系统蒙特卡罗仿真模型。模型通过Matlab软件方法实现，最终仿真结果与对应系统的理论误码率基本符合。

超分辨荧光成像实验的分辨率和成像质量与实验过程中收集到的荧光分子光子数和背景噪声有着密切的关系。为了实现低光子数、高背景光下的快速超分辨荧光显微成像,利用所提卷积神经网络算法实现了对极低信噪比信号的恢复,并结合重构网络进行了超分辨成像。结果表明:利用该方法可以实现荧光信号在低信噪比下的有效恢复,峰值信噪比可达27 dB,明显优于同类的其他两种算法。该方法还可以配合Deep-STORM重构网络在低信噪比下实现快速的超分辨成像。重构结果的归一化均方误差为7.5%,分辨率相较其他算法有明显提升。实验条件下的重构结果验证了该方法的能力,为弱信号下的荧光快速超分辨成像提供了可行方案。

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

为了提高信道在信噪比大范围变化环境下信道估计的精度，确保高速铁路通信系统的可靠性，提出高铁场景下一种基于信噪比判决的双模切换信道估计算法。该算法利用离散卡—洛基扩展模型（discrete Karhunen-Loeve basis expansion model，DKL-BEM）及线性最小均方误差（linear minimum mean square error， LMMSE）算法进行信道建模和不同速度环境下的信道估计。仿真发现，当信噪比增大至某值时，基于ICI消除的二次信道估计算法性能劣于传统的DKL-BEM算法（出现交叉点），且交叉点值随速度的提高左移（小信噪比方向）。通过对参数分析和两种算法交叉点值的提取，给出交叉点随速度变化的移动轨迹，自适应地实现两种算法的切换，提高信道估计算法的适应性和有效性。