有关于OFDM系统的在AWGN信道下(BPSK调制)的信噪比分析

基于卡尔曼滤波的SC-FDE系统信道估计和信噪比估计算法研究，尹航，林家儒，本文主要研究在单载波频域均衡系统下基于辅助导频序列的信道估计和信噪比估计算法研究。通过利用卡尔曼滤波算法对信道估计算法进

基于MUSIC算法的测向性能分析，包含阵元数、阵元间距、入射角度、快拍数、信噪比改变时的测向性能分析，适合入门者

为提取噪声背景下的微弱信号，提出了一种硬件与软件相结合的实现方案。采用仪表放大技术和单片机控制技术相结合对数据进行检测和处理。该系统优化硬件调理电路设计，保证采集数据的精度要求。利用ARM实现基于数字相关的算法，改善信噪比，有效恢复淹没于强背景噪声中的微弱信号。最后通过对模拟低频微弱电流信号的检测实验，充分显示了该系统在微弱信号检测方面的实用性和有效性。

信噪比matlab代码详解评估基于感知的语音增强损失 请在这里找到引用论文和脚本的脚本。 在此存储库中，我们提供用于训练/验证数据准备（包括感知加权滤波器的幅度响应），网络训练/验证（包括感知加权滤波器损耗和基于PESQ的损耗），网络推断，增强的语音波形的源代码。重建和测量。 该代码是基于由Juan Manuel Mart´ın-Donas编写的感知加权滤波器损失项目和PMSQE的项目。 然后由赵浩然进行整合和修改。 介绍 在该项目中，针对语音增强应用评估了两个基准损失和两个基于感知的损失。 将均方误差（MSE）损失和对数功率MSE损失作为基准进行测试。 对感知加权滤波器损失和基于PESQ的损失进行评估和比较。 先决条件 2014a或更高版本 3.6 CPU或NVIDIA GPU + 9.0 7.0.5 入门 安装 安装1.14.0和2.3.1 需要安装一些Python软件包，请在Python脚本中查看详细信息。 安装 数据集 请注意，在本项目中，干净的语音信号是从（降采样到8 kHz）中提取的，而噪声信号是从数据库中提取的。 为了在此项目中运行脚本，假定上述数据库在本地可用。 训练和

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.

被定义为 ： PSNR(x,y) = 10*log10( max(max(x),max(y))^2 / |xy|^2 )。

无线通信信噪比估计算法的研究与实现.pdf

SNR（信噪比）最大准则 若阵列信号为： 如果信号分量 与噪声分量 统计无关，且各自相关矩阵已知： 则 输出功率： 其中 为信号功率， 为噪声功率。

两种不同的假设： H1 ： 0 xn A fn wn ( ) cos(2 ) ( ) = ++ π θ n=12…N，f0 为规一化频率H0 ： xn wn () () = n=12…N其中 w[n]是均值为 0，方差为 2 σ n 的高斯白噪声，A 已知，样本间相互独立，信号与噪声相互独立; 相位θ 是随机变量，它服从均匀分布1 0 2 ( ) 20 pθ π θ π ?? ≤ ≤ = ??? 其它 1）改变输入信噪比（改变 A 或噪声方差均可），给定虚警概率，画出输入信噪比与检测概率之间的理论曲线。(注意：理论检测曲线与样本数有关) 2）改变样本数，用 Monte-Carlo 实验方法得出 PF＝0.001 时输入信噪比与检测概率之间关系曲线（至少三条），并得出结论。 3）改变 M-C 实验次数，样本数不变，用 Monte-Carlo 实验方法得出 PF ＝0.001 时输入信噪比与检测概率之间关系曲线（至少三条），并得出结论。