高速光传输系统中基于光滤波效应的光信噪比监控

介绍了在加性高斯噪声干扰条件下，多种二进制通信系统信号的传递与最佳接收，根据蒙特卡罗仿真方法基本思想，建立在加性噪声干扰下的相关检测系统蒙特卡罗仿真模型。模型通过Matlab软件方法实现，最终仿真结果与对应系统的理论误码率基本符合。

超分辨荧光成像实验的分辨率和成像质量与实验过程中收集到的荧光分子光子数和背景噪声有着密切的关系。为了实现低光子数、高背景光下的快速超分辨荧光显微成像,利用所提卷积神经网络算法实现了对极低信噪比信号的恢复,并结合重构网络进行了超分辨成像。结果表明:利用该方法可以实现荧光信号在低信噪比下的有效恢复,峰值信噪比可达27 dB,明显优于同类的其他两种算法。该方法还可以配合Deep-STORM重构网络在低信噪比下实现快速的超分辨成像。重构结果的归一化均方误差为7.5%,分辨率相较其他算法有明显提升。实验条件下的重构结果验证了该方法的能力,为弱信号下的荧光快速超分辨成像提供了可行方案。

Microsoft可伸缩的嘈杂语音数据集（MS-SNSD） 此数据集包含大量以16 kHz采样的.wav格式的干净语音文件和各种环境噪声文件。 该数据集的主要应用是训练深度神经网络（DNN）模型以抑制背景噪声。 但是它可以用于其他音频和语音应用程序。 我们提供了在各种信噪比（SNR）条件下混合干净语音和噪声以生成大型嘈杂语音数据集的方法。 可以根据应用要求配置SNR条件和所需的数据小时数。 随着我们鼓励研究人员和从业人员通过添加更多清晰的语音和噪声片段为该数据集做出贡献，该数据集的大小将继续增长。 该数据集将极大地帮助学院和行业的研究人员和从业人员开发更好的模型。 我们还提供与训练集不同的测试集，以评估开发的模型。 我们提供html代码，用于构建两个Human Intelligence Task（HIT）众包应用程序，以允许用户对嘈杂的音频片段进行评分。 我们根据ITU-T

为了提高信道在信噪比大范围变化环境下信道估计的精度，确保高速铁路通信系统的可靠性，提出高铁场景下一种基于信噪比判决的双模切换信道估计算法。该算法利用离散卡—洛基扩展模型（discrete Karhunen-Loeve basis expansion model，DKL-BEM）及线性最小均方误差（linear minimum mean square error， LMMSE）算法进行信道建模和不同速度环境下的信道估计。仿真发现，当信噪比增大至某值时，基于ICI消除的二次信道估计算法性能劣于传统的DKL-BEM算法（出现交叉点），且交叉点值随速度的提高左移（小信噪比方向）。通过对参数分析和两种算法交叉点值的提取，给出交叉点随速度变化的移动轨迹，自适应地实现两种算法的切换，提高信道估计算法的适应性和有效性。

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

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：利用matlab对am，dsb，ssb，ask，fsk，bpsk信号进行正交调制解调仿真，并在不同信噪比条件下对其数字信号 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

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)。