针对通常利用的匹配滤波法对低信噪比雷达LFM（linear frequency-modulated）进行信号检测和估计的不足，提出一种联合Gabor-Radon变换方法。通过计算雷达回波的Gabor时频变换，得到2D含强噪声和弱直线LFM的时频分布图；然后，利用Radon变换能对直线和边缘进行快速检测、抗噪能力强的特点，对时频2D图像进行Radon变换，检测出微弱LFM信号；再设置合适门限可对时频分布图去噪，进行Gabor逆变换可以得到去噪的时域波形。仿真结果证明了此方法能在低信噪比下有效地检测出LFM信

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计算给定输入和输出颜色的峰值信噪比8 位彩色图像。 RGB 转换为 YCbCr 颜色空间，然后再进行适当的运算操作，亮度通道用于 PSNR 计算。

在QPSK调制方式下，分别研究推导了基于辅助数据的极大似然比信噪比估计算法研究、基于矩的信噪比估计算法研究以及基于高阶累积量的信噪比估计算法。通过仿真比较了信噪比估计算法的性能，着重分析比较了采用的迭代次数及数据长度等参数对算法性能的影响，最终根据算法各自的特点给出了相应的适用范围。

峰值信噪比（PSNR） 峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio ，PSNR）一种广泛使用的客观图像质量评价标准。取原始图像与失真图像间的均方差相对于 的对数值(其中 为每个采样值的比特数，8位图通常取255)。

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。

此函数计算两个图像之间的加权峰值信噪比。

安全技术-网络信息-神经网络方法与高信噪比方法联合拾取初至.pdf

% PSN 是 Image Peak 信噪比的 PSNR。 % orgimg = 原始图像% mimg = 修改后的图像% 两个图像的大小必须相同。 % 代码开发者：Suraj Kamya % kamyasuraj@yahoo.com

此功能显示两幅图像之间的 PSNR（峰值信噪比）。 答案以分贝 (dB) 为单位。 PSNR 在图像处理中非常常见。 示例用途是原始图像和编码/解码图像之间的比较。 典型引用的 PSNR 数字在 +25 至 +35dB 的范围内。 此文件的语法为 PSNR(A,B)，其中 A 和 B 是 MATLAB 强度图像，矩阵元素位于 [0,1] 区间 该功能可适用于具有 256 级灰度的图像。