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PSNR峰值信噪比计算工具绿色版.rar
软件介绍: PSNR峰值信噪比计算工具ComputePSNR.exe,解压后打开即用,不需要安装,完全绿色软件。使用方法:选择源参考序列、目标序列,指定高度与宽度及帧数,计算PSNR后,将结果保存为指定文件。
2022-03-17 17:51:43
43KB
其他资源
1
误码率BER与信噪比SNR的关系解析[1].pdf
本文讲述了信噪比SNR与误码率BER的关系 由简入深 图形丰富 还有频谱图形讲解 等效噪声带宽 也有一定的讲解
2022-03-14 12:09:40
287KB
误码率
BER
信噪比
SNR
1
基于MATLAB 的扩频通信系统仿真研究
本文阐述了扩展频谱通信技术的理论基础和实现方法,利用MATLAB 提供的可视化 工具Simulink 建立了扩频通信系统仿真模型,详细讲述了各模块的设计,并指出了仿真建模 中要注意的问题。在给定仿真条件下,运行了仿真程序,得到了预期的仿真结果。同时,利 用建立的仿真系统,研究了扩频增益与输出端信噪比的关系,结果表明,在相同误码率下, 增大扩频增益,可以提高系统输出端的
信噪比,
从而提高通信系统的抗干扰能力。
2022-03-12 23:50:28
174KB
扩频通信
信噪比,
误码率,
扩频增益
1
db小波去噪后信噪比输出matlab程序
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。
2022-03-12 22:06:08
2KB
db小波
1
基于MUSIC的分布式雷达超分辨率成像
多重信号分类(MUSIC)方法已在单基地雷达的超分辨成像中得到较广泛的研究,而与此方法直接应用到双/多基地形式的分布式雷达超分辨成像上,可以实现收发分置带来的散射信息解相关和波数分解分解等问题。利用三维空间平滑和双重线性插值对MUSIC方法进行了改进,给出了分布式雷达超分辨成像的最小信噪比显式表达及其快速计算公式,并据此后分析超分辨成像性能。仿真结果验证了这种基于收发分放置形式的MUSIC超分辨成像方法的有效性。
2022-03-11 21:27:59
768KB
MUSIC;
超分辨成像;
分布式雷达;
最小信噪比
1
图像质量评价psnr
图像质量的客观评价是指用畸变图像偏离原始图像的误差来衡量畸变图像的质量,目前人们最常用的指标是PSNR(李英明,2011,中国图象图形学报)设 和 分别表示原始图像和待评价图像,且有 PSNR值越大,表示畸变图像 和原始图像 越接近,视觉感知越好
2022-03-05 16:44:40
16KB
图像信噪比
1
ADC信噪比的分析及高速高分辨率ADC电路的实现
本文主要研究在不采用过采样、数字滤波和增益自动控制等技术条件下,如何提高高速高分辨率ADC电路的实际分辨率,使其最大限度地接近ADC器件自身的实际分辨率,即最大限度地提高ADC电路的信噪比。
2022-02-28 16:53:04
166KB
ADC信噪比
高速
高分辨率
ADC电路
1
微弱信号检测-清华高晋占
微弱信号检测是发展高新技术、探索及发现新的自然规律的重要手段,对推动很多领域 的发展具有重要的应用价值。将淹没在强背景噪声中的微弱信号,运用电子学和近代信号处理手段抑制噪声,进而从噪声中提取和恢复有用的微弱信号,是本书的主要内容。本书涉及利用随机噪声理论分析和解释电子系统内部噪声和外部干扰噪声的产生和传播问题,并详细介绍各种不同噪声的抑制方法,以及锁相放大、采样积分、相关检测、自适应降噪等应用技术。 本书可作为自动化、电子工程、物理、生物医学工程、测试技术与仪器等专业的研究生和高年级本科生的教材,也可供涉及电子噪声、低噪声设计、电磁兼容性、微弱信号检测的工程技术人员参考。 微弱信号是淹没在噪声中的信号,微弱信号检测的主要目的是提高信噪比。本书研究噪声的来源和统计特性,分析噪声产生的原因和规律,运用电子学和信号处理方法检测被噪声覆盖的微弱信号,并介绍几种行之有效的微弱信号检测方法和技术。 全书共分7章,主要内容有:微弱信号检测与随机噪声、放大器的噪声源和噪声特性、干扰噪声及其抑制、锁定放大、取样积分与数字式平均、相关检测、自适应噪声抵消。 本书可作为自动化、电子工程、物理、化学、生物医学工程、测试技术与仪器等专业的研究生和高年级本科生教材,也可供有关专业丁程技术人员自学和参考。
2022-02-27 13:03:51
5.65MB
信号检测
微弱信号
信噪比
电子技术
1
峰值信噪比
Calculates the PSNR (Peak Signal to Noise Ratio)
2022-02-27 11:33:11
994B
PSNR
1
基于小波和先验信噪比维纳滤波的语音增强 (2013年)
描述了先验信噪比估计的维纳滤波算法,分析了小波多分辨率分析在信号频谱划分中的作用,提出一种小波和先验信噪比维纳滤波相结合的改进算法。通过小波变换对带噪语音信号进行多尺度分解,然后对不同尺度的小波系数采用维纳滤波,用滤波后的小波系数重构得到增强语音信号。通过计算机仿真实验,将提出的算法与传统维纳滤波算法进行比较。实验结果表明改进算法在低信噪比情况下有效提高了增强效果,对语音成分的影响较小,提高了语音质量。
2022-02-24 20:40:31
1.91MB
自然科学
论文
1
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