检测限-信噪比
1. 关于检测限（limit of detection, LOD）的定义: 在样品中能检出的被测组分的最低浓度（量）称为检测限，即产生信号（峰高）为基线噪音标准差k倍时的样品浓度，一般为信噪比（S/N）2:1或3:1时的浓度，对其测定的准确度和精密度没有确定的要求。目前，一般将检测限定义为信噪比（S/N）3:1时的浓度。
2. 计算公式为：D=3N/S （1）式中：N——噪音; S——检测器灵敏度；D——检测限而灵敏度的计算公式为：S=I/Q （2）式中：S——灵敏度；I——信号响应值；Q——进样量将式（1）和式（2）合并，得到下式：D=3N×Q/I (3) 式中：Q——进样量；N——噪音；I——信号响应值。I/N即为该进样量下的信噪比（S/N），该信噪比可通过工作站对图谱进行自动分析获得，一般的色谱或质谱工作站都可进行信噪比分析计算。这样检测限的计算方法就变得非常方便了。
3. 计算方法：实际计算时，检出限有2种表示方法：一种是进样瓶中样品检测限，一种是针对原始样品的方法检出限。1）对第一种检测限，只要知道进样量和信噪比即可计算。如进样瓶中样品浓度为1 mg/L,在此浓度下的信噪比为300(由工作站分析获得)，则其检测限为：D =（3×1 mg L-1）/300 = 0.01 mg/L。也可用绝对进样量表示，若进样体积为10 ul，则其检测限为：D = 3×（1 mgL-1×10 ul）/300 = 0.1 ng。2）对第二种表示方法，需同时考虑原始样品的取样量和提取样品的定容体积。仍按前述样品计算，若取样量为5克，最后定容体积为5 mL，则方法检测限为：D = 0.01 mgL-1×5 mL/5 g = 0.01 mg/kg。即当原始样品中待检物质的浓度为0.01mg/kg时，若取样量为5g,样品经前处理后定容体积为5mL时,进样瓶中样品的浓度可达0.01mg/L（假定回收率为100%）,此时，在其它给定的分析条件下，能产生3倍噪声强度的信号。在实际检测工作中，第二种表示方法更为常见。
4.注意事项由式（3）可见，信噪比的大小直接关系到检测限的大小。信噪比计算方法的不同，其比值大小有很大不同，这与计算信噪比时基线噪声峰值的定义方式有关，一般有三种不同的定义：①峰/峰（peak to peak）信噪比，用某一段基线噪声的平均高度；②峰/半峰（half peak to peak）信噪比, 用某一段基线噪声平均高度的1/2；③均方根（RMS）信噪比，用某一段基线噪声的均方根值计算。除此之外，信噪比的计算结果还和所取噪声的位置有很大关系，取信号哪一侧基线的噪声，取多长一段基线上的噪声，计算结果都很不完全相同，有时相差甚远。一般多取样品峰两侧的噪声峰值计算。
信噪比计算方法的不同，其比值大小有很大不同，这与计算信噪比时基线噪声峰值的定义方式有关，一般有三种不同的定义：①峰/峰（peak to peak）信噪比，用某一段基线噪声的平均高度；②峰/半峰（half peak to peak）信噪比, 用某一段基线噪声平均高度的1/2；③均方根（RMS）信噪比，用某一段基线噪声的均方根值计算。除此之外，信噪比的计算结果还和所取噪声的位置有很大关系，取信号哪一侧基线的噪声，取多长一段基线上的噪声，计算结果都很不完全相同，有时相差甚远。一般多取样品峰两侧的噪声峰值计算。
低信噪比检测总结
低信噪比检测技术算法总结 微弱信号检测技术是运用电子学、信息论、计算机和物理学等方法，研究被测信号和噪声的统计特性及其差别；采用一系列信号处理方法，从噪声中检测出有用的微弱信号，从而满足现代科学研究和技术应用需要的检测技术。 微弱信号检测特点是第一，在较低的信噪比中检测微弱信号。造成信噪比低的原因，一方面是由于特征信号本身十分微弱；另一方面是由于强噪声干扰使得信噪比降低。如在机械设备处在故障早期阶段时，故障对应的各类特征信号往往以某种方式与其它信源信号混合，使得特征信号相当微弱；同时设备在工作时，又有强噪声干扰。因此，特征信号多为低信噪比的微弱信号。第二，要求检测具有一定的快速性和实时性。工程实际中所采集的数据长度或持续时间往往会受到限制，这种在较短数据长度下的微弱信号检测在诸如通讯、雷达、声纳、地震、工业测量、机械系统实时监控等领域有着广泛的需求[3-5]。微弱特征信号检测方法日新月异，从传统的频谱分析、相关检测、取样积分和时域平均方法到新近发展起来的小波分析理论、神经网络、混沌振子、高阶统计量，随机共振等方法，在微弱特征信号检测中均有广泛的应用。 1 时域检测法 1.1 相关检测（可以再找找相关的论文补充一下） 相关检测是上世纪60年代发展起来的一门技术，最早的实用相关检测系统是1953年贝尔实验室的Bennett 等利用磁带记录仪技术实现，1961年，Weinreb 的文章描述了利用自相关法从随机噪声中提取周期信号。此后，人们进行了大量的工作，这项技术已经得到广泛的应用。 相关检测主要是对信号和噪声进行相关性分析，相关函数R(τ)是相关性分析的主要物理量。确定性信号的不同时刻取值一般都有较强的相关性；而对干扰噪声，因为其随机性较强，不同时刻取值的相关性一般较差。利用这一差异，把确定性信号和干扰噪声区分开来。 相关检测包括自相关法和互相关法，自相关法通过自相关函数度量同一个随机过程前后的相关性；而互相关法用互相关函数来度量两个随机过程间的相关性。相比自相关法，互相关法提取信号能力越强，对噪声抑制得较彻底[9]。通常，互相关是根据接收信号的重复周期或已知频率，在接收端发出与待测信号频率相同的参考信号，将参考信号与混有噪声的输入信号进行相关。互相关函数表达式为： 00()lim ()(t )T xy T R x y dt τττ→=-? 设待测信号为(t)S(t)n(t)x =+，其中S(t)为特征信号，n(t)为噪声。(t)y 为参考信号，()xy R τ为(t)x 和(t)y 信号的互相关函数，则互相关函数为： ()(t)y(t )(t)y(t )(t)y(t )()()xy Sy ny R E x E S E n R R ττττττ=-=-+-=+ 若(t)n 与(t)y 不相关，则0ny R =。 因此，()()xy ny R R ττ=，式中()Sy R τ为(t)S 信号和(t)y 参考信号的互相关函数。 在众多的信号检测方法中，相关检测室比较常用和有效的方法之一。利用相关检测技术对系统进行辨识的境地将首积分时间和信号带宽的影响。信号带宽越宽，积分时间越长，则精度越高。
几类信号信噪比的计算_百度上传
1，确知信号的信噪比计算 这里的“确知信号”仅指信号的确知，噪声可以是随机的。某些随机信号，例如幅度和相位随机的正弦波，如果能够准确估计出它的相位和幅度等参数也可以认为是“确知信号”。 接收到的确知信号通过减去确知信号的方法得到噪声电压或电流，高斯噪声的数学期望为0，方差除以或乘上电阻得到噪声功率。确知信号的大小的平方的积分除以或乘上电阻得到信号功率。信噪比等于这两个功率相除，因此可以不用考虑电阻的大小。 clear all; clc; SIMU_OPTION = 3 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 1, deterministic signal snr calc %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% if (SIMU_OPTION==1) SAM_LEN = 1e6; PERIOD = 1e3; SNR_DB = 30 signal = sin((1:SAM_LEN)*2*pi/PERIOD); signal_wgn = awgn(signal,SNR_DB,'measured'); wgn = signal_wgn - signal; snr_db_calc = 10*log10(var(signal)/var(wgn)) end
2，随机信号的信噪比计算 2.1，窄带信号加宽带噪声的信噪比计算 可以使用周期图FFT方法，即得到信号加噪声的功率谱，利用信号和噪声的频率特性，通过积分的方法将信号和噪声的功率计算出来，这样就得到信噪比。窄带信号是相对整个信号频率带而言。 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 2, sin signal + white gauss noise %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% if (SIMU_OPTION==2) SAM_LEN = 1e6; PERIOD = 1e3; SNR_DB = 30 signal = sin((1:SAM_LEN)*2*pi/PERIOD); signal_wgn = awgn(signal,SNR_DB,'measured'); signal_wgn_fft = fft(signal_wgn); signal_wgn_psd = (abs(signal_wgn_fft)).^2 / SAM_LEN; signal_wgn_psd_db = 10*log10(signal_wgn_psd); signal_wgn_psd = signal_wgn_psd(1:SAM_LEN/2); snr_db_calc = 10*log10(max(signal_wgn_psd)/(sum(signal_wgn_psd)-max(signal_wgn_psd) )) end
音频测试方法
STB音频测试操作手册 STB音频测试项目和指标 表1音频测试指标
测试信号 表2 0.33:01测试序列
在音频测试时，首先很重要的要对测试项目所对应的测试信号要十分清楚。目前测音频的指标用的信号基本上是CCITT0.33:01测试序列的各种码流，在.33测试序列中包含了表1所提到的所有测试指标用到的信号，而且每个测试信号都非常短，只有1秒，而我们测不同的指标要Freeze不同的曲线，所以先要十分熟悉每秒要播的信号，然后通过不断操作把自己培养成快手。 测试方法 1音频输出幅度和失真度 测音频输出幅度和失真度用的信号是CCIT0.33:01中的1020Hz,0dBm的信号，VM700T用Audio Analyzer进行测试，下面几个测试项目除了噪声用Audio Spectrum之外，都是用Audio Analyzer进行测试的。在1.020kHz，0dBu信号出现时，按Freeze,然后读出Level和THD+N的值，Level值为左右声道中较小的 值，失真度为左右声道中较大的那个。本例子中Level=-0.03dBu,失真度=0.016%.
2 音频幅频特性 测音频幅频特性时测试信号从1020Hz, -12dBm开始，到15000Hz，-12dBm，VM700T要在1020Hz,0dBm后，点击Erase Plot软键，清除屏幕上之前的打点，然后在信号跑到15000Hz，-12dBm时，按Freeze，可以得到幅频特性曲线。如下图所示。 得到的曲线看似平，但是通过放大后可以得到一根曲线，如下图。通过移动得到1kHz时的电平，记下该值A=－12.026dBu.
水下目标搜索与识别技术
水下目标搜索与识别技术 水下目标搜索与识别系统一般分为光视觉系统和声视觉系统，当距离物体十米以内，一般采用光视觉系统，当距离物体大于十米以上时则用声视觉系统。当前流行的趋势是采用激光的方式来进行目标搜索与识别。 一．光视觉系统 传统的光视觉系统包括水下摄像机、照明等设备用来满足获取光学图像和视频信息等基本的要求。而现在的光视觉系统不仅要求满足上述要求，还要求具备对图像和视频信息进行处理、特征提取以及分类识别的功能。总之，只能水下机器人中光视觉系统的使命是：快速、准确德获取水下目标的相关信息，并对信息进行实时处理，将处理结果反馈给计算机，从而指导机器人进行正确的作业。 1.光视觉系统框架 水下光视觉系统主要分为三大块：(1)底层模块:图像采集系统，包括专用水下CCD感光摄像头和图像采集卡，这部分属于硬件部分；(2)中层模块：图像处理，包括图像预处理、图像分割、特征提取、根据目标模型进行学习，形成知识库和逻辑推理机制，得到单幅图像的初步理解和评价。(3)高层模块：分类是水下目标识别最为核心的技术，也是最终实现部分。 1.1硬件组成 光视觉系统硬件包括光视觉计算机、水下CCD摄像头、云台和辅助照明灯。光视觉计算机完成视觉建模、高层视觉信息处理和理解、与机器人主控计算机的网络通讯，实时监控系统每个时间节拍的运行状态与处理参数。 1.2软件体系 水下光视觉系统的软件体系涵盖了两个部分：中层模块和高层模块。中层模块主要负责图像处理工作(图像处理一般包括图像预处理、图像分割和特征提取三方面)。高层模块是水下目标识别系统的最终实现部分，一般采用的是神经网络识别算法进行识别分类。 二．声视觉系统 理想的声视觉系统作为智能水下机器人的传感设备，应该具备灵敏度高、空间分辨率高、隐蔽性好、抗干扰能力强、自主调节和全天候作业等特点，能适合
信噪比
信噪比 来自维基 信噪比（通常简写为SNR 或S/N ）是科学和工程中常用的衡量信号受噪声干扰程度大小的物理量，定义为信号功率和噪声功率的比值。如果该比值大于1:1，说明信号比噪声强。信噪比不仅经常被用来衡量电信号，而且可以被用来衡量任何形式的信号（例如冰核间的同位素水平和细胞间的同位素信号）。 在非专业领域，信噪比比较了有用信号水平（例如音乐）和背景噪声水平。比值越高，背景噪声越平缓。 信噪比有时还用于表示通信或信息交流中有用信息和错误的或不相关信息的比值。例如，在线论坛或其他在线社区中，偏离话题的邮件和垃圾邮件就被当作是扰乱正常讨论信号的噪声。 1. 定义 信噪比定义为信号（有用信息）和背景噪声（不希望的信号）的功率比： signal noise P SNR P = 这里P 是平均功率。信号和噪声功率必须在系统相同的或等效的点上衡量，并且要在相同的系统带宽之内。如果信号和噪声的阻抗相同，那么信噪比可以通过计算幅度平方的比值来获得： 2 signal signal noise noise P A SNR P A ??== ??? 这里A 是均方根（RMS ）幅度（例如，均方根电压）。由于很多信号的动态范围很宽，信噪比经常用对数分贝值表示。信噪比的分贝值定义为 10,,10log signal dB signal dB noise dB noise P SNR P P P ??==- ??? 也可以用幅度比等效地写作 2101010log 20log signal signal dB noise noise A A SNR A A ????== ? ????? 信噪比的概念和动态范围紧密相关。动态范围衡量了信道中的最大不失真信号和最小可检测信号的比值，该比值大部分是用来衡量噪声水平的。信噪比衡量了任意的信号水平（不必是大部分可能的强信号）和噪声的比值。衡量信噪比需要选
水下磁异常探测
基于水下磁异常的潜艇探测技术 0引言 目前以声响讯号探测水面下的人造物体成为运用最广泛的手段。但由于复杂的海洋环境，声纳探测的灵敏度受到一定的限制，同时，声纳探测还有自身的诸如“声影区”的局限，探测海洋中的运动物体（如潜艇）和海洋资源，非声探测技术将发挥重要的作用，其中水下磁场探测技术是一种基于磁异信号的目标探测技术，是近年来随着磁传感器的测量精度不断提高而新兴的一种目标磁探测技术。虽然电磁波在水中衰减的速率非常的高，但随着减声降噪技术的发展，磁测量定位可以准确地推算出磁体与探头之间的相对位置，获得磁体在不同的位置下准确的磁场信息，磁探测技术被广泛地应用于军事设施上可以定位侵入防护区域的磁性目标（坦克，潜水艇，导弹等）的探测。因此，开展水下目标磁探测研究，根据水下大型目标磁场的远场分布特征，建立目标磁场分布的探测模型，对水下大型目标进行远程探测，迅速准确地判断出目标物的类型，并进一步对其进行定向与定位，已成为在现代海战中取得决胜的关键性因素。 1水下目标磁异常探测原理 磁探测技术是各种非声探测中发展较早、技术较成熟的一种探测方法，与声纳技术相比具有识别能力高、运行时间短、定位精度高及成本低等优点。海洋磁探测是搜索水下磁性体最有效的手段之一，这些磁性体产生的感应磁场叠加在海洋磁背景场之上，会导致海洋磁背景场明显畸变，会改变所在位置周围空间的地磁场分布，从而产生磁场异常信号，通过测试和处理磁异信号，可以得到反映磁性目标的探测信息，其物理基础为：含有铁磁性物质的物体会改变所在位置周围空间的地磁场分布，从而产生磁场异常信号，其原理如图1所示。 图 1 磁异常现象示意图 可见基于磁异信号的目标磁探测技术与磁异常场和地磁场有关。对磁性目标的探测信息的提取都是通过对磁异信号的测量，从地磁场（近似均匀场）为背景中提取出来的。 2水下磁异常探测研究现状 2.1潜艇磁场模型建立 分析目标的磁特性可以使磁异常探测系统准确确定目标，根据磁场来源可将用于水下目标探测的电磁场主要有四种：第一种是水下潜艇一般都是由不同金属构成的，不同金属之间会产生电化学腐蚀电流从而产生的感应电磁场，还有就是为了防止海水腐蚀金属，外加电流
什么是信噪比详解
信噪比详解 定义 信噪比,即SNR（Signal to Noise Ratio）又称为讯噪比，狭义来讲是指放大器的输出信号的电压与同时输出的噪声电压的比，常常用分贝数表示。设备的信噪比越高表明它产生的杂音越少。一般来说，信噪比越大，说明混在信号里的噪声越小，声音回放的音质量越高，否则相反。信噪比一般不应该低于70dB，高保真音箱的信噪比应达到110dB以上。 解析 信噪比是音箱回放的正常声音信号与无信号时噪声信号(功率)的比值。用dB表示。例如，某音箱的信噪比为80dB，即输出信号功率是噪音功率的10^8倍，输出信号标准差则是噪音标准差的10^4倍。信噪比数值越高，噪音越小。 “噪声”的简单定义就是：“在处理过程中设备自行产生的信号”，这些信号与输入信号无关。对于M P3播放器来说，信噪比都是一个比较重要的参数，它指音源产生最大不失真声音信号强度与同时发出噪音强度之间的比率称为信号噪声比，简称信噪比（Signal/Noise），通常以S/N表示，单位为分贝（d B）。对于播放器来说，该值当然越大越好。 目前MP3播放器的信噪比有60dB、65dB、85dB、90dB、95dB等等，我们在选择MP3的时候，一般都选择60dB以上的，但即使这一参数达到了要求，也不一定表示机子好，毕竟它只是MP3性能参数中要考虑的参数之一。 指在规定输入电压下的输出信号电压与输入电压切断时，输出所残留之杂音电压之比，也可看成是最大不失真声音信号强度与同时发出的噪音强度之间的比率，通常以S/N表示。一般用分贝（dB）为单位，信噪比越高表示音频产品越好，常见产品都选择60dB以上。 国际电工委员会对信噪比的最低要求是前置放大器大于等于63dB，后级放大器大于等于86dB，合并式放大器大于等于63dB。合并式放大器信噪比的最佳值应大于90dB，CD机的信噪比可达90dB 以上，高档的更可达110dB以上。信噪比低时，小信号输入时噪音严重，整个音域的声音明显感觉是混浊不清，所以信噪比低于80dB的音箱不建议购买，而低音炮70dB的低音炮同样原因不建议购买。用途 另外，信噪比可以是车载功放；光端机；影碟机；数字语音室；家庭影院套装；网络摄像机；音箱……等等，这里所说明的是MP3播放器的信噪比。 以dB计算的信号最大保真输出与不可避免的电子噪音的比率。该值越大越好。低于75dB这个指标，噪音在寂静时有可能被发现。AWE64 Gold声卡的信噪比是80dB，较为合理。SBLIVE更是宣称超过120dB的顶级信噪比。总的说来，由于电脑里的高频干扰太大，所以声卡的信噪比往往不令人满意。
缺陷检出能力、信噪比的测试方法
缺陷检出能力、信噪比的测试方法 一、70°探头缺陷检出能力、信噪比的测试方法 1. 设备：SZT-8型探伤仪、SZT-8多功能转换盒、GTS-60 试块、70°探头、耦合剂、压块。 2. 将SZT-8多功能转换盒用9芯高频线及电池4芯电源线 与SZT-8型探伤仪连接好，通道选择置A上，功能选择置外接探头上，70°探头暂不接Q9插座上。 3. 开机，仪器置A超显示状态，轨型置P60，抑制置大， 调节A通道衰减器使电噪声电平≤10％（满刻度的），记录此时衰减器读数为S０＇＝ dB 4. 将70°探头对接于Q9插座上，探头置GTS-60试块上， 偏斜20°角，前后移动探头，用二次波探测GTS-60试块的Φ4平底孔回波。Φ4平底孔回波应出在7.2大格上，调节衰减器使Φ4平底孔反射波波幅达到80％时。 此时衰减器的读数 dB并按下式（1）算出。在此基础上保持探头不动，释放衰减器，使Φ4平底孔反射回波前面的杂波达到80％时衰减器读数 dB并按下式（2）算出。 S t＝S2－S0＇（1）S t—检出能力，S2—衰减器读数。S0＇—电噪声电平 S噪＝S3－S2（2）S3—杂波80％时衰减器读数。
5. 测试结果分析 标准：缺陷检出能力≥20dB，信噪比≥10dB 实测：S t＝ dB S噪＝ dB 经测试后，70°探头的缺陷检出能力及信噪比合格或不合格。 二、37°探头缺陷检出能力、信噪比的测试方法 1. 设备：SZT-8型探伤仪SZT-8多功能转换盒、GTS-60试 块、37°探头、耦合剂、压块。 2. 将SZT-8SZT-8多功能转换盒用9芯高频线及电池4芯 电源线与SZT-8型探伤仪连接好，通道选择置D或E上，功能选择置外接探头上，37°探头暂不接Q9插座上。 3. 开机，仪器置A超显示状态，轨型置P60，抑制置大， 调节D通道衰减器使电噪声电平≤10％（满刻度的），记录此时衰减器读数为S０＇。 4. 将37°探头对接于Q9插座上，探头置GTS-60试块上， 前后移动探头，探测GTS-60试块的螺孔和3mm深度的上斜裂，调节衰减器使两波等高，并使波幅达到80％。 此时衰减器读 dB并按下式（1）算出。在此基础上保持探头不动，释放衰减器，使3mm深的上斜裂反射回波前面的杂波达到80％时衰减器读数 dB并按下式（2）算出 S t＝S2－S0＇（1）
如何在液相色谱中看信噪比
2、信噪比的查看 在方法验证时，通常需要验证方法的检测限与定量限，而检测限与定量限通常是以信噪比
然后再单击菜单栏的Report Specify Report<或直接点击该 界面的图标，下图红色方框处） 弹出“Specify Report”对话框在Style项下的“Report Style”下拉选项中选择“Performance + Noise”项OK。 DXDiTa9E3d
最后点击报告预览图标，如下图所示：
在报告中的“Noise determination”项下有噪音的相关信息，然后还有样品相关信息将样品的峰高
水面舰船目标检测识别系统设计
水面舰船目标检测识别系统设计 本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 在我国近海岸输油、气管道常常会因为不明船只在附近施工、作业或抛锚等危险行为而造成破坏，为了更好的保护海底管道，因而需要在沿管道附近的水域建立一套安防系统，检测过往船只航行状态，对危险目标进行实时预警，并把报警信息实时传送给上位机系统进行处理，以便安防管理人员快速响应报警情况，从而有效保护海底管道的安全。目前，国内外有许多使用图像和视频的方法来检测舰船，但在功耗、硬件实现等方面受到制约。 鉴于此，通过结合水声技术，提出了采用水声与雷达、视频联合自动监测方案，利用水声被动测量可长期工作的特点，实现对海管沿线水面、水下目标的前期声学预警，再利用岸基雷达的短期主动扫描，获取水面可疑目标的准确参数，而视频监测设备则用于雷达近端监测盲区的补充测量，以实现对海底管道附近水域进行全天候无死角的全方位监测。 文中主要论述水声监测分系统的信号处理软硬件设计，即基于浮标的海上舰船目标预警系统设计。其
主要功能包括：实现海上目标声学监测和自动识别，判断目标有无及目标状态;根据船只航行和作业等不同的频谱特性判断监测点附近是否有船只长时间停留或作业等危险存在;如有危险存在，通过北斗数据传输设备向指控中心机房传送报警信息。此外该预警系统还具有位置、电池电压等信息读取和发送功能以及对北斗模块的控制功能。舰船目标检测及识别分系统结合其它的监测系统，可有效降低海管被外部不明船只在附近施工、作业或抛锚等危险行为造成破坏的风险，具有明显的经济效益和社会意义。 1 系统总体设计 舰船目标检测及识别系统的设计思想是由浮标系统阵来完成对目标信号的初步监测，并将结果以无线通信的方式上传至岸基显控系统，岸基系统对结果进行评估，以决定是否开启雷达扫描。 系统工作原理为：首先在海上沿管道走向布放浮标阵，每个浮标上安装水听器，通过将水听器接收到的声信号传送到信号处理系统(模拟和数字)处理，实现对目标信号的检测和识别，当发现危险目标时通过北斗模块上传报警信息。整个系统由基阵、浮标系统、显控系统3 部分组成。 2 系统硬件设计
音频信噪比
音频信噪比 音频信噪比是指音响设备播放时，正常声音信号强度与噪声信号强度的比值。当信噪比低，小信号输入时噪音严重，在整个音域的声音明显变得浑浊不清，不知发的是什么音，严重影响音质。信噪比的大小是用有用信号功率（或电压）和噪声功率（或电压）比值的对数来表示的。这样计算出来的单位称为“贝尔”。实用中因为贝尔这个单位太大，所以用它的十分之一做计算单位，称为“分贝”。对于便携式DVD来说，信噪比至少应该在70dB（分贝）以上，才可以考虑。 信噪比，即SNR（Signal to Noise Ratio），又称为讯噪比。狭义来讲是指放大器的输出信号的电压与同时输出的噪声电压的比，常常用分贝数表示，设备的信噪比越高表明它产生的杂音越少。一般来说，信噪比越大，说明混在信号里的噪声越小，声音回放的音质量越高，否则相反。信噪比一般不应该低于70dB，高保真音箱的信噪比应达到110dB以上。 信噪比的测量及计算 通过计算公式我们发现，信噪比不是一个固定的数值，它应该随着输入信号的变化而变化，如果噪声固定的话，显然输入信号的幅度越高信噪比就越高。显然，这种变化着的参数是不能用来作为一个衡量标准的，要想让它成为一种衡量标准，就必须使它成为一个定值。于是，作为器材设备的一个参数，信噪比被定义为了“在设备最大不失真输出功率下信号与噪声的比率”，这样，所有设备的信噪比指标的测量方式就被统一起来，大家可以在同一种测量条件下进行比较了。信噪比通常不是直接进行测量的，而是通过测量噪声信号的幅度换算出来的，通常的方法是：给放大器一个标准信号，通常是0.775Vrms或2Vp-p@1kHz,调整放大器的放大倍数使其达到最大不失真输出功率或幅度（失真的范围由厂家决定,通常是10％，也有1％），记下此时放大器的输出幅Vs，然后撤除输入信号，测量此时出现在输出端的噪声电压，记为Vn，再根据SNR=20LG(Vn/Vs)就可以计算出信噪比了。Ps和Pn分别是信号和噪声的有效功率，根据SNR=10LG（Ps/Pn）也可以计算出信号比。 这样的测量方式完全可以体现设备的性能了。但是，实践中发现，这种测量方式很多时候会出现误差，某些信噪比测量指标高的放大器，实际听起来噪声比指标低的放大器还要大。经过研究发现，这不是测量方法本身的错误，而是这种测量方法没有考虑到人的耳朵对于不同频率的声音敏感性是不同的，同样多的噪声，如果都是集中在几百到几千Hz，和集中在20KHz以上是完全不同的效果，后者我们可能根本就察觉不到。因此就引入了一个“权”的概念。这是一个统计学上的概念，它的核心思想是，在进行统计的时候，应该将有效的、有用的数据进行保留，而无效和无用的数据应该尽量排除，使得统计结果接近最准确，每个统计数据都由一个“权”，“权”越高越有用，“权”越低就越无用，毫无用处的数据的“权”为0。于是，经过一系列测试和研究，科学家们找到了一条“通用等响度曲线”，这个曲线代表的是人耳对于不同频率的声音的灵敏度的差异，将这个曲线引入信噪比计算方法后，先兆比指标就和人耳感受的结果更为接近了。噪声中对人耳影响最大的频段“权”最高，而人耳根本听不到的频段的“权”为0。这种计算方式被称为“A计权”，已经称为音响行业中普遍采用的计算方式。 总谐波失真（THD） 信号的失真情况，通常使用THD也就是总谐波失真来表示，总谐波失真是指用信号源输入时，输出信号比输入信号多出的额外谐波成分。谐波失真是由于系统不是完全线性造成的，它通常用百分数来表示，也可以用dB来表示。在正常工作的情况下，输出信号中总的谐波电压有效值与总输出信号的电压有效值之比。所有附加谐波电平之和称为
信噪比
信噪比 简介 信噪比是音箱回放的正常声音信号与无信号时噪声信号(功率)的比值。用dB表示。例如，某音箱的信噪比为80dB，即输出信号功率是噪音功率的10^8倍，输出信号标准差则是噪音标准差的10^4倍，信噪比数值越高，噪音越小。 定义 “噪声”的简单定义就是：“在处理过程中设备自行产生的信号”，这些信号与输入信号无关。对于MP3播放器来说，信噪比都是一个比较重要的参数，它指音源产生最大不失真声音 信噪比 [1] 信号强度与同时发出噪音强度之间的比率称为信号噪声比，简称信噪比（Signal/Noise），通常以S/N表示，单位为分贝（dB）。对于播放器来说，该值当然越大越好。目前MP3播放器的信噪比有60dB、65dB、85dB、90dB、95dB等等，我们在选择MP3的时候，一般都选择60dB以上的，但即使这一参数达到了要求，也不一定表示机子好，毕竟它只是MP3性能参数中要考虑的参数之一。指在规定输入电压下的输出信号电压与输入电压切断时，输出所残留之杂音电压之比，也可看成是最大不失真声音信号强度与同时发出的噪音强度之间的比率，通常以S/N表示。一般用分贝（dB）为单位，信噪比越高表示音频产品越好，常见产品都选择60dB以上。
国际电工委员会对信噪比的最低要求 国际电工委员会对信噪比的最低要求是前置放大器大于等于63dB，后级放大器大于等于86dB，合并式放大器大于等于63dB。合并式放大器信噪比的最佳值应大于90dB，CD机的信噪比可达90dB以上，高档的更可达110dB以上。信噪比低时，小信号输入时噪音严重，整个音域的声音明显感觉是混浊不清，所以信噪比低于80dB的音箱不建议购买，而低音炮70dB 的低音炮同样原因不建议购买。 用途 另外，信噪比可以是车载功放；光端机；影碟机；数字语音室；家庭影院套 信噪比 装；网络摄像机；音箱……等等，这里所说明的是MP3播放器的信噪比。以dB计算的信号最大保真输出与不可避免的电子噪音的比率。该值越大越好。低于75dB这个指标，噪音在寂静时有可能被发现。AWE64 Gold声卡的信噪比是80dB，较为合理。SBLIVE更是宣称超过120dB的顶级信噪比。总的说来，由于电脑里的高频干扰太大，所以声卡的信噪比往往不令人满意。 编辑本段图像信噪比 简介 图像的信噪比应该等于信号与噪声的功率谱之比，但通常功率谱难以计算，
水下光学图像中目标探测关键技术研究综述
水下光学图像中目标探测关键技术研究综述 一、引言 近年来，海洋信息处理技术蓬勃发展，水下目标探测技术的应用也日益广泛，涉及海底光缆的铺设、水下石油平台的建立与维修、海底沉船的打捞、海洋生态系统的研究等领域。水下光学图像分辨率较高，信息量较为丰富，在短距离的水下目标探测任务中具有突出优势。然而，由于受水下特殊成像环境的限制，水下图像往往存在噪声干扰多、纹理特征模糊、对比度低及颜色失真等诸多问题。因此，水下目标探测任务面临诸多挑战，如何在图像可视性较差的情况下，精确、快速、稳定地检测识别和跟踪水下目标物体是亟待解决的问题。 根据水下目标探测任务的执行步骤，将基于光学图像的水下目标探测关键技术分为图像预处理和目标探测两部分。其中，水下目标探测特指水下目标检测、识别与跟踪。近年来，国内外研究人员对基于光学图像的水下目标探测关键技术进行了大量研究，水下目标探测技术取得了迅速发展，一些研究人员总结了关键技术的发展现状。Sahu等总结了一系列水下图像增强算法，Han等对水下图像智能去雾和色彩还原算法进行了综述，Kaeli等概述了一组用于水下图像颜色校正改进的算法，郭继昌等对水下图像增强和复原算法进行了
系统归纳并通过实验对比了不同算法，Moniruzzaman等梳理了近年来深度学习在水下图像分析中的应用。然而，这些综述仅总结了水下目标探测某一关键技术的研究成果，目前仍缺少对水下目标探测关键技术的系统概述。 本文从水下图像预处理和水下目标检测、识别、跟踪技术入手，详细归纳了水下目标探测关键技术的研究现状。根据是否需要构建模型，将水下图像预处理分为图像增强和图像复原，并重点分析了水下图像增强的各类方法（基于直方图处理、基于Retinex理论、基于图像融合和基于深度学习的方法）的优缺点。由于水下目标跟踪技术的相关研究论文较少，本文主要从传统方法和深度学习两个角度讨论了水下目标检测与识别相关算法，并简要介绍了常用的水下图像数据集。在上述基础上指出了水下光学图像中的目标探测技术亟待解决的问题，讨论了解决思路和进一步发展方向。 二、水下图像预处理 与大气光学成像技术相比，水下光学成像技术深受水体光吸收和散射的影响，可见光在水体中传播的波长依赖性使得水下图像呈现蓝绿色调，水体中的杂质微粒对光的散射导致图像细节模糊以及表面雾化。为解决上述问题，研究人员提出了大量水下图像预处理算法，分为基于非物理模型的图像增强方法和基于物理模型的复原方法。
有关信噪比计算方法
计算方法 软件根据最新的美国、欧洲和日本药典计算信噪比，公式如下 s/n = 2h/hn 其中 h = 与组分对应的峰高 hn = 在等于半高处峰宽的至少五倍 (USP) 或 20 倍（EP 和 JP）的距离内，观测到 的最大与最小噪音值之间的差值，并且，此段距离以空白进样的目标峰区域为中心。 可以指定是否使用处理方法的“适应性”选项卡中的“计算 USP、 EP 和 JP s/n”（以前为“计算 EP s/n”）复选框计算 USP、 EP 和 JP s/n。 也可以指定是否使用由空白进样中的峰区域计算的噪音值计算 USP s/n、EP s/n 和 JP s/n。每个峰的噪音区是唯一的。通过在各个峰的保留时间处将噪音区居中的相应空白进样来确定噪音区。指定半高处乘子参数，从而定义噪音区。 USP s/n 新的适应性峰字段 USP s/n 使用“美国药典”中的信噪比 (s/n) 公式计算。 USP s/n 计算 公式如下 2 峰高/ （噪音/缩放） 其中： 峰高 = 峰高的绝对值 噪音 = 峰的噪音值（峰到峰噪音） 缩放 = “缩放到微伏”值 缺省情况下，软件将 USP s/n 值报告为 6 位精度，不采用科学计数法也没有单位。 用于计算 USP s/n 的噪音值将根据“使用空白进样中位于峰区域内的噪音”选项的状态来确定： ?选中该选项时，软件用空白进样中所确定的峰到峰噪音计算每个峰的噪音值。该值针 对单个空白进样的相同通道中的区域进行计算。此区域以峰保留时间为中心，宽度等 于半高处峰宽乘以 USP 噪音区的半高处乘子值。软件在结果中将此噪音值报告为 USP 噪音。缺省情况下，软件将该值报告为 6 位精度，不采用科学计数法，单位为 “图单位”。 ?清除该选项后，软件将使用结果的峰到峰噪音值；不使用空白进样计算噪音。在处理 方法的“噪音和漂移”选项卡中，指定此区域的开始和结束时间。 在处理方法的“适应性”选项卡上，“USP s/n 噪音区的半高处乘子”字段的范围在 1 到99 之间，缺省为 5。当清除“使用空白进样中位于峰区域内的噪音”选项，并且药典选择为 JP 或 EP 时，该字段禁用。 EP s/n EP s/n 适应性峰字段使用“欧洲药典”中的信噪比 (s/n) 公式进行计算。 EP s/n 计算公式 如下 2 . （峰高 - （0.5 . 噪音/缩放））/（噪音/缩放） 其中： 峰高 = 峰高的绝对值 噪音 = 峰的噪音值（峰到峰噪音） 缩放 = “缩放到微伏”值 缺省情况下，软件将 EP s/n 值报告为 6 位精度，不采用科学计数法也没有单位。
仪器信噪比可以用两种方式表示
仪器信噪比可以用两种方式表示。一种是％透射率表示法；另一种 是吸光度表示法。①透射率表示法。样品室中不放样品，分别用相同的扫描次数扫描背景和样品，得透射率光谱。在100％线中2600～2500cm-1区间或2200～2100cm-1区间，将基线纵坐标满 刻度放大，测量峰－峰值N，用100除以N，即得仪器得信噪比SNR，即SNR＝100/N 在测定仪器的信噪比时，之所以选2600～2500>>> 信噪比是指样品吸光度与仪器吸光度噪声的比值。仪器吸光度噪声 可通过在一定的测试条件下，在确定的波长范围内对空白相应变化 的分析获得，用其最大噪声峰值或该波长范围内所有噪声峰值的均 方根值（RMS）表征，通常采用峰值表征更为直观。当在确定的波 长范围内对同一样品进行多次测量时，仪器吸光度噪声表现为测得 的样品吸光度的标准差。仪器的噪声主要取决于仪器光源的稳定性、电子系统的噪声、检测器产生的噪声以及环境影响所产生的噪声， 如电子系统设计不良、仪器接地不良、外界电磁干扰等因素都会使 仪器的噪声增大。近红外光谱分析是一门弱信号分析技术，即从一 个很强的背景信号中提取出相对较弱的有用信息，得到分析结果， 因此信噪比是近红外光谱仪器非常重要的指标之一，直接影响分析 结果的准确度和精确度。
傅立叶红外光谱仪的分辨率和信噪比,现在来说还是比较难以进行测定的,现在也没有世界公认的测试方法,只是行业内有固定的方法,但是现在的红外销售厂家都把自己的分辨率和信噪比作为显著的技术指标进行招投标比拼的一个项目,其实总的来说,就说PE的吧,他们把信噪比标到174000:1,当然人家还有个单位叫RMS,以均方根的形式来显示信噪比,看着好高,其实如果用常规表示方法的话,在其英文宣传资料上也有不过才36000:1,因为他们的波数精度和分辨率都不如尼高力和布鲁克,所以要有一项突出的指标.再说分辨率,其实在实际应用中我们做常规分析的话4个波数就完全满足要求了,但是现在各个厂家为了自己的销售把分辨率一次次降低,前提还都是仪器就根本没有换分辨率就变了,就象布鲁克的V70,以前标的还是0.2个波数,不知为什么忽然就成了0.16了
7第七章 信噪比的计算
计算信噪比 计算信噪比 “浏览项目”中选择欲浏览数据所在的项目，然后单击“确定”，进入该项目。在“通道”选项卡中选择欲处理的数据，单击（查看）打开。“查看”键 “通道”选项卡，找到需要处理的通道数据，然后按照以下步骤进行处理： 1．进入查看窗口，通过“文件－打开－处理方法”打开相应的处理方法。 2．按处理方法图标 进入处理方法窗口。在处理方法窗口里选择“适应性”选项卡。钩选计算适应性结果。
3．在“空体积时间”栏内填入适当的空体积时间，如果不确定，并且不需要计算相对保留时间或与孔体积时间无关的系统适应性参数，可尝试填入1 或者0.1。 4．在s/n噪音值下拉菜单中选取相应的噪音类型。以基线噪音为例。 5．在下部的“基线噪音和漂移测量”区域内，以及“基线开始时间”与“基线结束时间”。 1）用于平均的运行时间百分比指在运行时间内平均数据点的百分比。Empower 软件利用此数值来计算平均时间，其中“取用于平均的运行时间百分比”与“总运行时间”的积等于“平均时间”。软件将“平均时间”与“基线开始时间”相加，然后用“基线结束时间”减去所得结果数值，从而确定两个平均区域。平均计算只在平均区域进行。可以从0.1 到 50.0。默认值为5。 当“用于平均的运行时间百分比”与“总运行时间”的积，也就是“平均时间”大于30秒，也就是说总运行时间*用于平均的运行时间百分比≧50（0.5 分钟）时，则将噪音报告由结果，否则为空白。
2）基线开始时间（分）漂移和噪音计算的开始时间。计算漂移时，系统在“基线结束时间”获取毫伏读数，然后用此读数减去“基线开始时间”读数，得出漂移值。计算噪音时，系统计算由“基线开始时间”和“基线结束时间”以及“取用于平均的运行时间百分比”参数指定的基线区域的噪音。注意要使噪音计算有效，基线间隔内必须没有任何峰。 3）基线结束时间（分） 漂移和噪音计算的结束时间。计算漂移时，系统在“基线结束时间”获取毫伏读数，然后用此读数减去“基线开始时间”读数，得出漂移值。计算噪音时，系统计算由“取用于平均的运行时间百分比”参数以及“基线开始时间”和“基线结束时间”指定的基线区域的噪音。 6．回到主窗口，重新积分，校正，等到结果。
检测限-信噪比
1. 关于检测限（limit of detection, LOD）的定义: 在样品中能检出的被测组分的最低浓度（量）称为检测限，即产生信号（峰高）为基线噪音标准差k倍时的样品浓度，一般为信噪比（S/N）2:1或3:1时的浓度，对其测定的准确度和精密度没有确定的要求。目前，一般将检测限定义为信噪比（S/N）3:1时的浓度。 2. 计算公式为：D=3N/S （1）式中：N——噪音; S——检测器灵敏度；D——检测限而灵敏度的计算公式为：S=I/Q （2）式中：S——灵敏度；I——信号响应值；Q——进样量将式（1）和式（2）合并，得到下式：D=3N×Q/I (3) 式中：Q——进样量；N——噪音；I——信号响应值。I/N即为该进样量下的信噪比（S/N），该信噪比可通过工作站对图谱进行自动分析获得，一般的色谱或质谱工作站都可进行信噪比分析计算。这样检测限的计算方法就变得非常方便了。 3. 计算方法：实际计算时，检出限有2种表示方法：一种是进样瓶中样品检测限，一种是针对原始样品的方法检出限。1）对第一种检测限，只要知道进样量和信噪比即可计算。如进样瓶中样品浓度为1 mg/L,在此浓度下的信噪比为300(由工作站分析获得)，则其检测限为：D =（3×1 mg L-1）/300 = 0.01 mg/L。也可用绝对进样量表示，若进样体积为10 ul，则其检测限为：D = 3×（1 mgL-1×10 ul）/300 = 0.1 ng。2）对第二种表示方法，需同时考虑原始样品的取样量和提取样品的定容体积。仍按前述样品计算，若取样量为5克，最后定容体积为5 mL，则方法检测限为：D = 0.01 mgL-1×5 mL/5 g = 0.01 mg/kg。即当原始样品中待检物质的浓度为0.01mg/kg时，若取样量为5g,样品经前处理后定容体积为5mL时,进样瓶中样品的浓度可达0.01mg/L（假定回收率为100%）,此时，在其它给定的分析条件下，能产生3倍噪声强度的信号。在实际检测工作中，第二种表示方法更为常见。 4.注意事项由式（3）可见，信噪比的大小直接关系到检测限的大小。信噪比计算方法的不同，其比值大小有很大不同，这与计算信噪比时基线噪声峰值的定义方式有关，一般有三种不同的定义：①峰/峰（peak to peak）信噪比，用某一段基线噪声的平均高度；②峰/半峰（half peak to peak）信噪比, 用某一段基线噪声平均高度的1/2；③均方根（RMS）信噪比，用某一段基线噪声的均方根值计算。除此之外，信噪比的计算结果还和所取噪声的位置有很大关系，取信号哪一侧基线的噪声，取多长一段基线上的噪声，计算结果都很不完全相同，有时相差甚远。一般多取样品峰两侧的噪声峰值计算。 信噪比计算方法的不同，其比值大小有很大不同，这与计算信噪比时基线噪声峰值的定义方式有关，一般有三种不同的定义：①峰/峰（peak to peak）信噪比，用某一段基线噪声的平均高度；②峰/半峰（half peak to peak）信噪比, 用某一段基线噪声平均高度的1/2；③均方根（RMS）信噪比，用某一段基线噪声的均方根值计算。除此之外，信噪比的计算结果还和所取噪声的位置有很大关系，取信号哪一侧基线的噪声，取多长一段基线上的噪声，计算结果都很不完全相同，有时相差甚远。一般多取样品峰两侧的噪声峰值计算。
UPLC如何计算信噪比
Q：怎样计算信噪比？ A：已经建立好信噪比的自定义字段后，即可进行计算，具体步骤如下： 1)单击鼠标左键进入“浏览项目”。 2)选择欲浏览数据所在的项目，然后单击“确定”，进入该项目。 3)在“通道”选项卡中选择欲处理的数据，单击（查 看）打开。 “查看”键“通道”选项卡 4)进入查看窗口，通过“文件－打开－处理方法”打开相应的处理方法。
5)按处理方法图标进入处理方法窗口。 6)在处理方法窗口里选择“适应性”选项卡。 钩选计算适应性结果。 在“空体积时间”栏内填入适当的空体积时间，如果不确定，并且不需要计算相对保留时间，可尝试填入1或者0.1。 在下部的“基线噪音和漂移测量”区域内，填入“运行时间百分比”以及“基线开始时间”与“基线结束时间”。 取用于平均的运行时间百分比 运行时间（在这段时间内平均数据点）的百分比。Empower 软件利用此数值来计算平均时间，其中“取用于平均的运行时间百分比”与“总运行时间”的积等于“平均时间”。软件将“平均时间”与“基线开始时间”相加，然后用“基线结束时间”减去所得结果数值，从而确定两个平均区域。平均计算只在平均区域进行。输入：0.1 到 50.0%。缺省值：5%。当“取用于平均的运行时间百分比”与“总运行时间”的积，也就是“平均时间”小于30秒（0.5分钟）时，则将噪音报告为空白。
基线开始时间（分） 漂移和噪音计算的开始时间。计算漂移时，系统在“基线结束时间”获取毫伏读数，然后用此读数减去“基线开始时间”读数，得出漂移值。计算噪音时，系统计算由“基线开始时间”和“基线结束时间”以及“取用于平均的运行时间百分比”参数指定的基线区域的噪音。缺省值：空白 - 软件以 0.00 分钟作为“基线开始”时间。 注：要使噪音计算有效，基线间隔内必须没有任何峰。 基线结束时间（分） 漂移和噪音计算的结束时间。计算漂移时，系统在“基线结束时间”获取毫伏读数，然后用此读数减去“基线开始时间”读数，得出漂移值。计算噪音时，系统计算由“取用于平均的运行时间百分比”参数以及“基线开始时间”和“基线结束时间”指定的基线区域的噪音。缺省值：空白 - 软件用运行时间作为“基线结束”时间。 在本例中： 条件 设置 总运行时间 8 分钟 取平均的运行时间百分比 8% 平均时间 8×8%＝0.64 分钟（>30秒） 基线开始 3.8 分钟 基线结束 4.8 分钟 7)设置参数后，保存处理方法，关闭处理方法对话框。 8)回到查看主窗口，单击积分快捷键进行积分，即可得到信噪比结果。 9)如需保存该结果，需在菜单中选择“文件－保存－结果”。该结果保存后即出现在“结 果”选项卡的列表中。