MATLAB 如何计算信噪比

Matlab频谱分析程序Matlab 信号处理工具箱 谱估计专题频谱分析Spectral estimation （谱估计）的目标是基于一个有限的数据集合描述一个信号的功率（在频率上的）分布。功率谱估计在很多场合下都是有用的，包括对宽带噪声湮没下的信号的检测。从数学上看，一个平稳随机过程nx 的powerspectrum （功率谱）和correlation s

%模拟2ASK% Pe=zeros(1,26);jishu=1;for snr=-10:0.5:15max = 10000;s=round(rand(1,max));%长度为max的随机二进制序列f=100;%载波频率nsamp = 1000;每个载波的取样点数tc=0:2*pi/999:2*pi;tc的个数应与nsamp相同cm=zeros(1,nsamp

%模拟2ASK% Pe=zeros(1,26);jishu=1;for snr=-10:0.5:15max = 10000;s=round(rand(1,max));%长度为max的随机二进制序列f=100;%载波频率nsamp = 1000;每个载波的取样点数tc=0:2*pi/999:2*pi;tc的个数应与nsamp相同cm=zeros(1,nsamp

matlab练习程序（PSNR）PSNR，峰值信噪比，通常用来评价一幅图像压缩后和原图像相比质量的好坏，当然，压缩后图像一定会比原图像质量差的，所以就用这样一个评价指标来规定标准了。PSNR越高，压缩后失真越小。这里主要定义了两个值，一个是均方差MSE，另一个是峰值信噪比PSNR，公式如下：这里的MAX通常是图像的灰度级，一般就是255了。这里就不用什么压缩

《MATLAB课程设计》报告题目：基于MATLAB的AM调制与解调分析专业班级:学生姓名：指导教师：1MATLAB课程设计任务书学生姓名：专业班级：指导教师：工作单位：信息工程学院题目: 基于MATLAB的DSB调制与解调分析设计内容和要求DSB信号的仿真分析调制信号：分别为300Hz正弦信号和矩形信号；载波频率：30kHz；解调：同步解调；要求：画出以下三

信号检测与估值仿真报告题目信号检测与估值的MATLAB仿真学院通信工程学院专业通信与信息系统学生姓名学号导师姓名作业1试编写程序，画出相干移频键控、非相干移频键控（无衰落）和瑞利衰落信道下非相干移频键控的性能曲线。（1）根据理论分析公式画性能曲线；（2）信噪比范围（0dB-10dB），间隔是1dB；（3）信噪比计算SNR=10lg（Es/N0）一、脚本文件1

实验报告三实验目的：实现常规波束形成及基于MUSIC 方法的方位估计。 实验内容：1）若干阵元的接收阵，信号频率为10KHz ，波束主轴12度，仿真给出常规波束形成的波束图。 2）16个阵元的均匀线列阵，信号频率为10KHz ，信号方位为12度，用MUSIC 方法完成目标定向，信噪比-5dB ，0dB ，5dB 。i) 波束形成时的阵型设计为两种，一种是均匀

Matlab 信号处理工具箱 谱估计专题频谱分析Spectral estimation （谱估计）的目标是基于一个有限的数据集合描述一个信号的功率（在频率上的）分布。功率谱估计在很多场合下都是有用的，包括对宽带噪声湮没下的信号的检测。从数学上看，一个平稳随机过程n x 的power spectrum （功率谱）和correlation sequence （相

-20-15-10-50510152000.050.10.150.20.250.30.350.40.450.5Kalman滤波器在matlab仿真程序下的不同信噪比时的误码率：%multiuser_dectect.mclc;clear all;hold onBER_sum=zeros(1,13);%设定求和误码率的零矩阵；BER_ave=zeros(1,13

Matlab 信号处理工具箱 谱估计专题频谱分析Spectral estimation （谱估计）的目标是基于一个有限的数据集合描述一个信号的功率（在频率上的）分布。功率谱估计在很多场合下都是有用的，包括对宽带噪声湮没下的信号的检测。从数学上看，一个平稳随机过程n x 的power spectrum （功率谱）和correlation sequence （相

OFDM中LS和DFT信道估计算法matlab程序

太原理工大学毕业设计（论文）任务书噪声估计算法的研究及MATLAB仿真摘要日常的通信过程中,语音会常常受到环境噪声的干扰而使通话质量下降,严重时使得语音处理系统不能正常工作。因此,必须采用信号处理方法通过语音增强来抑制背景噪声从而提高语音通信质量,而噪声估计的准确性又直接影响语音的增强效果。可见,噪声估计是语音增强的一个非常重要的部分,所以研究噪声估计算法有

功率谱密度估计方法的MATLAB实现在应用数学和物理学中，谱密度、功率谱密度和能量谱密度是一个用于信号的通用概念，它表示每赫兹的功率、每赫兹的能量这样的物理量纲。在物理学中，信号通常是波的形式，例如电磁波、随机振动或者声波。当波的频谱密度乘以一个适当的系数后将得到每单位频率波携带的功率，这被称为信号的功率谱密度（power spectral density,

实验二 语音信号的频域处理一、 实验目的、要求（1）掌握语音信号频域分析方法 （2）了解语音信号频域的特点（3）了解谱减法作为频域语音增强的原理与编程实现 （3）了解谱减法的缺点，并分析产生该缺点的原因 二、实验原理语音虽然是一个时变、非平稳的随机过程。但在短时间内可近似看作是平稳的。因此如果能从带噪语音的短时谱中估计出“纯净”语音的短时谱，即可达到语音增强

太原理工大学毕业设计（论文）任务书噪声估计算法的研究及MATLAB仿真摘要日常的通信过程中,语音会常常受到环境噪声的干扰而使通话质量下降,严重时使得语音处理系统不能正常工作。因此,必须采用信号处理方法通过语音增强来抑制背景噪声从而提高语音通信质量,而噪声估计的准确性又直接影响语音的增强效果。可见,噪声估计是语音增强的一个非常重要的部分,所以研究噪声估计算法有

Matlab 信号处理工具箱 谱估计专题频谱分析Spectral estimation （谱估计）的目标是基于一个有限的数据集合描述一个信号的功率（在频率上的）分布。功率谱估计在很多场合下都是有用的，包括对宽带噪声湮没下的信号的检测。从数学上看，一个平稳随机过程n x 的power spectrum （功率谱）和correlation sequence （相

Matlab信号上叠加噪声和信噪比的计算在信号处理中经常需要把噪声叠加到信号上去，在叠加噪声时往往需要满足一定的信噪比，这样产生二个问题，其一噪声是否按指定的信噪比叠加，其二怎么样检验带噪信号中信噪比满足指定的信噪比。在MATLAB中可以用randn产生均值为0方差为1的正态分布白噪声，但在任意长度下x=randn(1,N)，x不一定是均值为0方差为1（有些

Matlab信号上叠加噪声和信噪比的计算在信号处理中经常需要把噪声叠加到信号上去，在叠加噪声时往往需要满足一定的信噪比，这样产生二个问题，其一噪声是否按指定的信噪比叠加，其二怎么样检验带噪信号中信噪比满足指定的信噪比。在MATLAB中可以用randn产生均值为0方差为1的正态分布白噪声，但在任意长度下x=randn(1,N)，x不一定是均值为0方差为1（有些

实验功率谱估计实验目的:1、掌握最大熵谱估计的基本原理。2、了解最终预测误差（FPE）准则。3、掌握周期图谱估计的基本原理。4、掌握传统谱估计中直接法与间接法之间的关系。5、复习快速傅里叶变换与离散傅里叶变换之间关系。实验内容:1、设两正弦信号的归一化频率分别为0.175和0.20，用最大熵法编程计算信噪比S/N=30dB、N=32点时该信号的最大熵谱估计结