在信号处理领域，SNR（信噪比）、SNDR（信号到噪声加失真比）、THD（总谐波失真）、ENOB（有效位数）和SFDR（无杂散动态范围）是评估数字信号处理器件性能的关键指标。本文将对这些概念进行详细阐述，并介绍基于MATLAB实现这些参数计算的基本思路。 SNR（Signal-to-Noise Ratio）是衡量信号质量的重要参数，表示信号功率与噪声功率的比值。在MATLAB中，可以通过计算信号和噪声的均方根（RMS）值来估算SNR。具体步骤为：先计算信号的RMS值，再计算噪声的RMS值，最后将信号RMS值除以噪声RMS值，得到以分贝（dB）表示的SNR。 SNDR（Signal-to-Noise plus Distortion Ratio）不仅考虑了噪声，还考虑了信号中的失真成分，能够更全面地评估系统性能，尤其在处理非线性系统时更为有效。在MATLAB中，通常通过傅里叶变换分析信号频谱，分离信号和失真成分，进而计算SNDR。 THD（Total Harmonic Distortion）用于衡量信号的失真程度，尤其是谐波失真。它是所有谐波分量（除基波外）功率之和与基波功率的比率。在MATLAB中，可以通过计算原始信号和失真后信号的傅里叶系数，提取各次谐波的功率，从而计算THD。 ENOB（Effective Number of Bits）是衡量ADC（模拟到数字转换器）性能的重要指标，表示转换结果等效于多少位的无噪声数字信号。ENOB的计算通常基于量化噪声分析，可通过SNR和ADC的满量程信号幅度来确定。在MATLAB中，可以将SNR公式转换为ENOB进行计算。 SFDR（Spurious-Free Dynamic Range）定义为最大无杂散信号与噪声底之间的功率差，用于衡量系统在没有额外杂散信号干扰时的动态范围。在MATLAB中，SFDR的计算通常通过FFT（快速傅里叶

关于博文：车载毫米波雷达的系统设计细节(3)：关于目标检测的SNR-虚警率-检出率中相对应的仿真代码。

使用 16 QAM 技术在 OFDM 中绘制 SNR 与 BER 的关系图

统一随机数生成器用于从二进制数据源生成二进制信息序列。 '0'和'1'的序列被映射成+E和-E的序列其中 E 代表信号能量。 E 可以归一化为统一高斯噪声发生器用于生成'0'均值和方差σ2高斯随机数的序列。 检测器将随机变量“r”与阈值“0”进行比较。 如果 r > 0，则确定传输的位为“0”。 如果 r < 0，则确定传输的位为“1”。 检测器的输出与传输的信息位序列进行比较，并计算位错误。

该例程获取循环的信噪比没有先验知识的肌电图 (EMG) 信号信号。 此例程的输出可能会进一步用作输入用于确定接通和偏移的双阈值检测器的参数肌肉活动。 可以找到此代码中执行的过程并基于以下科学文章： Agostini, V., & Knaflitz, M. (2012)。 估计的算法期间产生的表面肌电信号的信噪比循环运动。 IEEE 生物医学工程汇刊，59(1)， 219–225。 doi:10.1109/TBME.2011.2170687

具有确定性干扰的AWGN信道的非数据辅助ML SNR估计

adc 积分非线性与微分非线性及SNR matlab 代码

通过matlab程序，计算信号的信噪比。

图像去噪的评价指标ENL, SSIM, PSNR,SNR,EPI

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.