信噪比

信噪比计算方法：

样品检测线＝3*实际样品浓度/（s/N）

定量限或检测限不是计算出来的，调节纵坐标，使你所测的峰的峰高大概是基线高度的10倍或3倍，就行了。这时你注入仪器的量或浓度就是你的定量限或检测限

S/N=3时的浓度是检测限，也就是峰高约在基线噪音高的3倍，注入液相色谱仪的对照品百分浓度％。

S/N=10是定量限，也就是峰高约在基线噪音高的10倍时，注入液相色谱仪的对照品量。

首先，配制一个较低浓度的对照品溶液，注入液相色谱仪，观察其峰高比基线噪音高多少倍（假设X倍），将该溶液稀释到X/3倍，基本即为该物质的检测限，将该溶液稀释到X/10倍，基本即为该物质的定量限。

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。

ad信噪比分析及高分辨率

在雷达、导航等军事领域中,由于信号带宽宽(有时可能高于10MHz),要求ADC的采样率高于30MSPS,分辨率大于10位。目前高速高分辨率ADC器件在采样率高于10MSPS 时,量化位数可达14位,但实际分辨率受器件自身误差和电路噪声的影响很大。在数字通信、数字仪表、软件无线电等领域中应用的高速ADC电路,在输入信号低于1MHz时,实际分辨率可达10位,但随输入信号频率的增加下降很快,不能满足军事领域的使用要求。 针对这一问题,本文主要研究在不采用过采样、数字滤波和增益自动控制等技术条件下,如何提高高速高分辨率ADC电路的实际分辨率,使其最大限度地接近ADC器件自身的实际分辨率,即最大限度地提高ADC电路的信噪比。为此,本文首先从理论上分析了影响ADC信噪比的因素;然后从电路设计和器件选择两方面出发,设计了高速高分辨率ADC电路。经实测表明,当输入信号频率为0．96MHz时,该电路的实际分辨率为11．36位;当输入信号频率为14．71MHz日寸,该电路的实际分辨率为10．88位。 1 影响ADC信噪比因素的理论分析 ADC的实际分辨率是用有效位数ENOB标称的。不考虑过采样,当满量程单频理想正弦波输入时,实际分辨率可用下式表示： ENOB=[SINA0(dB)-1．76]／6．02 (1) 式中,SINAD表示ADC的信噪失真比,指ADC满量程单频理想正弦波输入信号的有效值与ADC输出信号的奈奎斯特带宽内的全部其它频率分量(包括谐波分量,但不包括直流允量)的总有效值之比。 ADC的信噪比SNR,指ADC满量程单频理想正弦波输入信号的有效值与ADC输出信号的奈奎斯特带宽内的全部其它频率分量(不包括直流分量和谐波分量)总有效值之比。

LTE关于信噪比相关参数介绍

1. 参数RSRP 、RSSI 、RSRQ 、RS-CINR 在介绍LTE 一系列的相关文档中，出现了几个比较容易混淆的参数RSRP 、RSSI 、RSRQ 、RS-CINR ，这些参数关系到边缘场强、信噪比等指标，考虑到方案设计时这些指标的重要性，下面详细介绍这几个参数的意义。 2.RSRP （Reference Signal Receiving Power ）的介绍 在3GPP 的协议中，参考信号接收功率(RSRP)，定义为在考虑测量频带上，承载小区专属参考信号的资源粒子的功率贡献（以W 为单位）的线性平均值。 通俗的理解，可以认为RSRP 的功率值就是代表了每个子载波的功率值。 3. RSSI( Received Signal Strength Indicator)的介绍 在3GPP 的协议中，接收信号强度指示（RSSI ）定义为：接收宽带功率，包括在接收机脉冲成形滤波器定义的带宽内的热噪声和接收机产生的噪声。测量的参考点为UE 的天线端口。即RSSI （Received Signal Strength Indicator ）是在这个接收到Symbol 内的所有信号（包括导频信号和数据信号，邻区干扰信号，噪音信号等）功率的平均值。 虽然也是平均值，但是这里还包含了来自外部其他的干扰信号，因此通常测量的平均值要比带内真正有用信号的平均值要高。

4. RSRQ (Reference Signal Receiving Quality) 的介绍 在3GPP中有该参数的介绍，参考信号接收质量(RSRQ) i定义为比值N×RSRP/(E-UTRA carrier RSSI)，其中N表示 E-UTRA carrier RSSI 测量带宽中的RB的数量。分子和分母应该在相同的资源块上获得。 E-UTRA 载波接收信号场强指示（E-UTRA Carrier RSSI），由UE从所有源上观察到的总的接收功率（以W为单位）的线性平均，包括公共信道服务和非服务小区，邻仅信道干扰，热噪声等。如果UE使用接收分集，那么报告值应该不低于任一独立分集分支的相应RSRQ值。 从公式上推断，该数值用对数表示时，大部分情况是负值。即使来自外部的干扰为0或忽略不计，极限情况数值也是趋近与0的。 5.RS-CINR（Carrier to Interference plus Noise Ratio)的介绍 载波干扰噪声比，RS-CINR在终端定义为RS有用信号与干扰(或噪声或干扰加噪声)相比强度，路测中由UE测得。RS-SINR没有在3GPP进行标准化，所以目前仅在外场测试中要求厂家提供RS-CINR，且不同厂家在实现中可能会有一定偏差。具体计算数值如下RS-CINR=RSRP/(RS RSSI-RSRP)；或者可以说：下行RS的SINR = RS接收功率 /（干扰功率 + 噪声功率），干扰功率 = RS所占的RE上接收到的邻小区的功率之和。 通俗的理解，该比值类似于GSM系统中的C/I，即有用信号/无用的信号。从定义来看RSRP相当于WCDMA里CPICH的RSCP，RSRQ相当于CPICH Ec/No.

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

基于信噪比的分析

基于信噪比理论的光电成像系统性能分析与评价 摘要 本文主要讨论了典型的固体光学成像系统的信噪比。通过对光学成像系统成像的各个过程的噪声来源，种类，性质进行了归纳总结，最后得出整个光电成像系统的信噪比。并简要的指明了信噪比在光电成像系统评价中的特点及优势。最后，从提高系统信噪比的角度，提出了几点改进系统成像质量的建议。 关键词：信噪比，光电成像 1.前言： 由于在目前的应用中，人们使用最多的都是固体成像器件，因此，以下的讨论中将主要考虑固体成像器件。在固体成像器件中，光电转换部分使用最为广泛的还应该属于光电二极管。即使是对于常见到的CCD以及CMOS固体成像器件，其像元中的光电转换部分多数还是与光电二极管的转换原理是一致的。所以，在接下来的讨论中，将以光电二极管作为光电转换器件的代表进行分析讨论。 2.光电成像器件的噪声来源： 通常，光电成像系统对某一目标物体的成像过程主要分为以下一个步骤：目标物体发出的辐射光线经过在大气中传播后，进入到光电成像系统的入瞳，入瞳处的辐射经过光学系统作用后到达光电转换器件的像面上进行曝光；然后，光电探测器将收集到的光信号转化为相应的电信号，而后输出到后续的电路中进行相应的信号处理；最终，最终输出可供目视判读的目标景物图像。 由于在整个光学成像系统工作的过程中，每一个过程都会伴随着噪声的干扰。因此，要分析整个系统的信噪比，就必须要对探测及成像过程中的每一个环节进行噪声的分析。其中，对于一个完整的系统来说，其误差来源可以分为外部误差来源和内部误差来源。 当光电成像系统进行工作时，所观察目标的辐射光线在到达光电系统的入瞳之前,由于大气层中的分子散射和气溶胶散射等原因的存在,造成了传播中的能 量衰减，此时，系统探测器像面上的曝光量由入瞳辐亮度、光学系统的相对孔径和透过率、探测器像元光敏面面积以及积分时间等参数共同决定。其中散射是造成辐射能量衰减的主要原因,最直接的结果将会是对光谱辐射透过率产生较大的 影响。当大气的散射作用对目标物发出的辐射作用很大时,就会使目标信号完全

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

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。

不同调制模式下的误码率与信噪比关系

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不同调制模式下的误码率与信噪比的关系一．原理概述 调制（modulation）就是对信号源的信息进行处理加到载波上，使其变为适合于信道传输的形式的过程，就是使载波随信号而改变的技术。一般来说，信号源的信息（也称为信源）含有直流分量和频率较低的频率分量，称为基带信号。基带信号往往不能作为传输信号，因此必须把基带信号转变为一个相对基带频率而言频率非常高的信号以适合于信道传输。这个信号叫做已调信号，而基带信号叫做调制信号。调制是通过改变高频载波即消息的载体信号的幅度、相位或者频率，使其随着基带信号幅度的变化而变化来实现的。而解调则是将基带信号从载波中提取出来以便预定的接收者（也称为信宿）处理和理解的过程。 调制的种类很多，分类方法也不一致。按调制信号的形式可分为模拟调制和数字调制。用模拟信号调制称为模拟调制；用数据或数字信号调制称为数字调制。按被调信号的种类可分为脉冲调制、正弦波调制和强度调制（如对非相干光调制）等。调制的载波分别是脉冲，正弦波和光波等。正弦波调制有幅度调制、频率调制和相位调制三种基本方式，后两者合称为角度调制。此外还有一些变异的调制，如单边带调幅、残留边带调幅等。脉冲调制也可以按类似的方法分类。此外还有复合调制和多重调制等。不同的调制方式有不同的特点和性能。 本文简单介绍了数字正弦波调制的误码率与信噪比的关系。

数字调制即基于调制器输入信息比特，从一组可能的信号波形（或符 号）组成的有限集中选取特定的信号波形 。如果共有M 种可能的信号，则调制信号集S 可表示为 对于二进制调制方案，一个二进制信息比特之间映射到信号，S 就只包含两种信号。对于更多进制的调制方案（多进制键控），信号集包含两种以上的信号，每种信号（或符号）代表一个比特以上的信息。对于一个大小为M 的信号集，最多可在每个符号内传输2log M 个比特信息。 1. 二进制相移键控（BPSK ） 在二进制相移键控中，幅度恒定的载波信号随着两个代表二进制 数据1和0的信号1m 和2m 的改变而在两个不同的相位间跳变，通常这 两个相位差为180°，如果正弦载波的幅度为c A ，每比特能量21=2 b c b E A T ，则传输的BPSK 信号为： 2(t)=t+) 0t (1)b BPSK c c b b E s f T T πθ≤≤二进制的或者 我们将1m 和2m 一般化为二进制数据信号(t)m ，这样传输信号可表示为：2(t)=m(t)t+)b BPSK c c b E s f T πθ 对于AWGN （加性高斯白噪声）信道，许多调制方案的比特差错率用 信号点之间的距离（星座图中相邻点的欧几里得距离）的Q 函数得到。对于BPSK ，距离为2b E 其中Q 函数与互补误差函数erfc 的关系为：1()=22 Q erfc α，其中()=1-()erfc erf ββ，而误差函数erf 的表达式为：

信噪比定义

随机共振在信号检测中的研究与应用 广东工业大学博士学位论文万频 2011年6月 2.5随机共振的信噪比及信噪比增益测度 随机共振是某些非线性系统中噪声对信号增强起到积极作用的物理现象，很多时候人们更关心将随机共振应用到实际的信号检测与处理中，这就需要对随机共振所产生的积极作用有一个定量的精确描述，也就是说需要定义一些随机共振的测度。随机共振的测度根据研究侧重点以及信号检测和处理任务不同可选用信噪比、信噪比增益、谱功率放大系数、线性响应敏感度、互相关系数、驻留时间分布、检测概率、信息接收率、误码率与信道容量、Fisher信息量、互信息量、估计的均方误差等。在一般的信号检测和处理以及通信领域最常用到的还是信噪比与信噪比增益指标，这也是本文重要的研究内容。 2.5.1信噪比增益 一个系统对信号增强和改善作用的重要的衡量指标是信噪比增益，即系统输出端信噪比与输入端信噪比之比。在该指标大于1的情况下，才说明系统具有改善信噪比的作用。系统信噪比增益定义如下： 式中SNRgain为信噪比增益，SNRout为输出端信噪比，SNRin为输入端信噪比。 2.5.2信噪比 对于随机共振系统的信噪比定义，至今也没有统一认识。主要有两种定义，一种是源自于随机共振近似解析解推导过程中得到的信噪

比定义: 随机共振系统输入驱动信号为频率F0的正弦信号，其输出端信噪比为： 式中S(F0）为输出端F0频率的信号功率，N(F0）为输出端F0频率处的噪声功率谱。 另一种是信号检测与处理以及通信等领域中常用的信噪比定义： 式中S(F0）为F0频率的信号功率；P为系统总功率，包括信号功率和噪声功率，减去S(F0)后剩下的即为噪声功率。 两种信噪比定义的不同之处在于噪声功率的解释不同，前一种是局部噪声功率，而后一种是全部噪声功率。式(2.5.3)的定义被认为能更好更全面地描述信号与噪声的功率对比关系，更符合信号检测、通信等实际工程中信噪比的定义。由于进一步求解信噪比增益还需要计算输入端信噪比，而SNRin对应采用式(2.5.3)的定义，显然更能反映并未经过随机共振处理的信号和噪声的功率对比关系。因此，本文采用式(2.5.3)的信噪比定义。

不同调制模式下的误码率与信噪比关系

不同调制模式下的误码率与信噪比的关系 一．原理概述 调制（modulation ）就是对信号源的信息进行处理加到载波上，使其变为适合于信道传输的形式的过程，就是使载波随信号而改变的技术。一般来说，信号源的信息（也称为信源）含有直流分量和频率较低的频率分量，称为基带信号。基带信号往往不能作为传输信号，因此必须把基带信号转变为一个相对基带频率而言频率非常高的信号以适合于信道传输。这个信号叫做已调信号，而基带信号叫做调制信号。调制是通过改变高频载波即消息的载体信号的幅度、相位或者频率，使其随着基带信号幅度的变化而变化来实现的。而解调则是将基带信号从载波中提取出来以便预定的接收者（也称为信宿）处理和理解的过程。 调制的种类很多，分类方法也不一致。按调制信号的形式可分为模拟调制和数字调制。用模拟信号调制称为模拟调制；用数据或数字信号调制称为数字调制。按被调信号的种类可分为脉冲调制、正弦波调制和强度调制（如对非相干光调制）等。调制的载波分别是脉冲，正弦波和光波等。正弦波调制有幅度调制、频率调制和相位调制三种基本方式，后两者合称为角度调制。此外还有一些变异的调制，如单边带调幅、残留边带调幅等。脉冲调制也可以按类似的方法分类。此外还有复合调制和多重调制等。不同的调制方式有不同的特点和性能。 本文简单介绍了数字正弦波调制的误码率与信噪比的关系。 数字调制即基于调制器输入信息比特，从一组可能的信号波形（或符号）组成的有 限集中选取特定的信号波形。如果共有M 种可能的信号，则调制信号集S 可表示为 对于二进制调制方案，一个二进制信息比特之间映射到信号，S 就只包含两种信号。对于更多进制的调制方案（多进制键控），信号集包含两种以上的信号，每种信号（或符号）代表一个比特以上的信息。对于一个大小为M 的信号集，最多可在每个符号内传输2log M 个比特信息。 1. 二进制相移键控（BPSK ） 在二进制相移键控中，幅度恒定的载波信号随着两个代表二进制数据1和0的信号1m 和2m 的改变而在两个不同的相位间跳变，通常这两个相位差为180°，如果正弦载波的幅度为c A ，每比特能量21=2 b c b E A T ，则传输的BPSK 信号为： t+) 0t (1)BPSK c c b s f T πθ≤≤二进制的或者 t++t+) 0t (0)BPSK c c c c b s f f T ππθπθ≤≤二进制的 我们将1m 和2m 一般化为二进制数据信号(t)m ，这样传输信号可表示为：

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，

信噪比SN、载噪比CN与EbN0之全方位区别

信噪比S/N、载噪比C/N与Eb/N0之全方位区别： Eb的单位是J,定义是接收端的平均比特能量，N0的单位是W/Hz(J)，也是在接收端定义的平均功率谱密度。S和N的单位是W。简单的换算，是(Eb/N0)=(S/N)/f，其中f是系统的频谱效率（Gp=WPR处理增益的倒数），这个值是与编码、调制方式有关的，比如1/2的编码，16QAM，f=1/2*4=2（bits/symbol)。信息论中的定义是（Eb/N0)=(S/N)/(R/W)，这与上面是一样的。首先，必须弄清单位！按照信息论中对Eb的定义，应该和信号的调制方式无关。Eb=S/C，其中C为信道容量。这样若设r为信噪比，则由信道容量的定义有Eb /No=r/log(1+r)。这里是认为C=log(1+r)推出来的。信噪比( S/N )是指传输信号的平均功率与加性噪声的平均功率之比。载噪比(C/N )指已经调制的信号的平均功率与加性噪声的平均功率之比。它们通常都以对数的方式来计算，单位为dB。 信噪比与载噪比区别在于，载噪比中已调信号的功率包括了传输信号的功率和调制载波的功率，而信噪比中仅包括传输信号的功率，两者之间相差一个载波功率。当然载波功率与传输信号功率相比通常都是很小的，因而载噪比与信噪比在数值上十分接近。对抑制载波的调制方式来说，两者的值相等。信噪比和载噪比可以在接收端直接通过测量得到。在调制传输系统中，一般采用载噪比指标；而在基带传输系统中，一般采用信噪比指标。实际数字通信系统的可靠性性能常以一个载噪比对误码率的关系曲线来描述的，曲线的横坐标为C/N，纵坐标为BER。Eb表示信道内单位比特码的功率，N0代表噪声谱密度，Eb/N0实际上就是一种信噪比，因为通常讲的SNR是信号和噪声功率的比值，是单位时间内的信号和噪声能量的比值，但是在通信中计算单位时间内的SNR是相对笼统的，Eb/NO取单位比特码的SNR 就比较科学，和一般的信噪比一样，用它来表征无线信道的质量是理所当然的。Eb/N0SNR 之间的关系在仿真中信号能量绝对是非常非常重要的问题，但是一直有扰于一些概念没有理清楚，现在理一理。 SNR信噪比，信号平均能量与噪声平均能量的比值，将噪声能量设置为1，信号能量可以由信噪比和噪声能量求得，S=10^（SNR/10）*N。 传信率为Rb(比特/秒)，带宽W（赫兹），S/N=Eb*Rb/N0*W=(Eb/N0)*(Rb/W),Rb/W就是频谱效率，所以在这SNR与Eb/N0就是一个线性的关系，仿真时可以将Eb/N0与S/N统一看待，然后将S/N用db形式的SNR反映出来。 由于严格意义上讲E是信号能量，而不是信号功率，所以信号能量与时间长度还有关系，一个符号的时间长度是一个比特时间长度的log2(M)的关系，即Es/N0=log2(M)*Eb/N0. 所以如果信号能量加在比特上用Eb/N0的形式转化，如果能量加在符号级上，就按照Es/N0的形式转化。 Eb/N0 Ec/N0 Es/N0 （一）比特信噪比Eb/ N0：Eb是比特能量, （一般来说，一个Bit是有很N个chip组成的，所以它的能量＝N×Ec）； （二）Ec/ N0：Ec是指一个chip的平均能量； （三）符号信噪比Es/ N0：Es是符号能量； Es/N0=log2(M)*Eb/N0。

GPS信号功率,信噪比和系统灵敏度

GPS信号功率，信噪比和系统灵敏度讨论（摘自网上论坛 (2009-12-15 12:40:30) 转载 标签： 噪声功率 gps 热噪声 灵敏度 it GPS信号功率，信噪比和系统灵敏度讨论 Arm720: 讨论这个议题的主要起因是：灵敏度（sensitivity）是如何确定的。[https://www.wendangku.net/doc/bf1746787.html,] 问题：我们经常看到某些GPS芯片厂商宣称自己的芯片灵敏度是如何的高，但是根据对整个系统的分析可以看出系统的灵敏度主要取决于第一级LNA的设计，GPS产品的灵敏度取决于GPS芯片和放大器的设计，那么就带来下面的问题：[https://www.wendangku.net/doc/bf1746787.html,] 1）系统的灵敏度是如何计算的？芯片的灵敏度对系统设计有什么影响？[https://www.wendangku.net/doc/bf1746787.html,] 2）接收GPS信号的功率和信噪比是一个什么样的水平？[https://www.wendangku.net/doc/bf1746787.html,] 3）如何按照信噪比，信号功率设计系统灵敏度？[https://www.wendangku.net/doc/bf1746787.html,] [https://www.wendangku.net/doc/bf1746787.html,] 这真是一篇超精华的帖子!感谢楼主和参与的所有人![5 2

jinfoxhe: R1 灵敏度的计算公式：S=-174dBm+10*log(BW)+Eb/N0+NF. BW一般为中频带宽，Eb/N0为芯片在一定误码的情况下解调需要的信噪比，NF为系统噪声系数。如果是扩频系统，还需要减去扩频增益。 2 对于GSM来说，其灵敏度一般为-110dBm左右(基站），和具体的配置有关系。从仿真来看，GSM的解调Eb/N0为4-5dB. 3 见1。 snow99: 好象在说GPS, 不是GSM, 虽然看起来很像 GPS RF BW: 2.046 MHz Modulation: BPSK Process Gain: 46 dB Thermal Noise Floor: kTB = -111 dBm/2.046MHz Required Eb/N0: 6 dB (不太清楚, 可以修正) Receiver NF: 3 dB (Typical) Sensitivity: -111 + 6 + 3 - 46 = -148 dBm 这只是一个大致结果, 考虑系统的其他算法以及Doppler校正, 最终灵敏度在-154 ~ -149之间 https://www.wendangku.net/doc/bf1746787.html,] Arm720: 楼上朋友对灵敏度的描述已经非常清楚了，降低系统的信噪比和噪声系数能提高系统的灵敏度。那么对于设计来说是不是可以这么理解：

信噪比资料

信号接收功率的强弱并不能完整的描述信号的清晰程度或者说是质量的好坏，一般我们还需要知道信号相对于噪声的强弱。信号的质量通常用信噪比（SNR）来衡量，它定义为信号的功率P与噪声的功率N之间的比率 信噪比没有单位，通常以分贝的形式表示，显然，信噪比越高，则信号的质量越好。接收机的信号捕获和跟踪的性能与信噪比有关 由于噪声功率N以及相应的信噪比SNR与噪声带宽Bn的取值有关系，因而每次给定一个信噪比值，我们一般应当随即指出其所采用的噪声带宽值，而这时常会给信噪比的应用带来不方便。载噪比C/N0 简称载噪比，其大小与接收机所采用的噪声带宽Bn没有关系，有利于性能的对比。 N=KTBn N0=KT 而N0/2称为噪声频谱功率密度。需要说明的是，因为噪声带宽Bn通常指代单边频谱带宽值，所以噪声频谱功率密度也就相应的定义成N0/2而不是N0，其中系数1/2用来强调次噪声频谱功率密度值指代单边。由于信号的正负双边频带总宽为2Bn,因为噪声功率N就等于N0/2乘以2B0 N=N0Bn 信噪比与载噪比之间的关系：C/N0=SNR*Bn 对于一般的接收机而言，N0的典型值为-205DBW/Hz，那么载波L1上-160DBW的喜好标称最低接受功率相当于45db.hz的载噪比，其大于40db.hz视为强信号，小于28视为弱信号 在地面上接收到的GPS信号十分微弱，信号的功率通常比噪声低得多。每颗GPS卫星在Ll载波上以13．4W的功率广播C／A码信号，对于在天顶的卫星来说，信号的传输路径约为20000km，信号衰耗为182．4dB：对于在地平线的卫星来说，信号的传输路径约为26000km，信号衰耗为184．7dB。下表3．1说明了GPS 信号接收电平。通常情况下，GPS卫星广播C／A码信号的功率比设定的最低功率高3～7dB。 在信号仿真模型中，C/A码功率PC/A可由信号幅值表示：PC/A=A2/2 其中： A为信号幅值由于干扰噪声的存在，信号功率的绝对大小不具有实际的意义，GPS接收机对信噪比(SNR)更为敏感。因此在信号仿真中，噪声的仿真与信噪比的设定具有重要意义。信噪比定义为信号功率与噪声功率的比值。 SNR=S/N0B n

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。

kalman滤波在不同信噪比时的误码率matlab仿真程序

-20-15-10-50510152000.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.5

Kalman滤波器在matlab仿真程序下的不同信噪比时的误码率： %multiuser_dectect.m clc; clear all; hold on BER_sum=zeros(1,13);%设定求和误码率的零矩阵； BER_ave=zeros(1,13); %设定平均误码率的零矩阵； for m=1:10；%m的长度为1到10 间隔为1； snr_in_db=-20:3:16;%定义信噪比的长度为-20到16 间隔为3；snr_in_db是信噪比用db表示 for i=1:length(snr_in_db);%i的长度为1到信噪比的长度 BER(i)= Kalman_S1(snr_in_db(i));%卡尔曼的误码率函数； end BER_sum=BER_sum+BER;%误码率求和的算法 end; BER_ave=0.1* BER_sum ; %误码率平均值的算法 semilogy( snr_in_db,BER_ave,'rd-')；%y轴维数坐标图定义横坐标为信噪比，纵坐标为误码率； %Kalman_S1.m %Kalman algorithm %synchronous CDMA同步cdma %channel: White Gaussis Noise function [p] = Kalman_S1(snr_in_dB) SNR=10^(snr_in_dB/10); %信噪比由dB形式转化 sgma=1; % noise standard deviation is fixed 定义方差 Eb=sgma^2*SNR; A=[sqrt(Eb),sqrt(Eb),sqrt(Eb),sqrt(Eb),sqrt(Eb),sqrt(Eb),sqrt(Eb),sqrt(Eb),sqrt(Eb),sqr t(Eb),sqrt(Eb),sqrt(Eb),sqrt(Eb),sqrt(Eb),sqrt(Eb)]; K=length(A);

GPS信号功率,信噪比和系统灵敏度

GPS信号功率，信噪比和系统灵敏度讨论 Arm720: 讨论这个议题的主要起因是：灵敏度（sensitivity）是如何确定的。 问题：我们经常看到某些GPS芯片厂商宣称自己的芯片灵敏度是如何的高，但是根据对整个系统的分析可以看出系统的灵敏度主要取决于第一级LNA的设计，GPS产品的灵敏度取决于GPS 芯片和放大器的设计，那么就带来下面的问题： 1）系统的灵敏度是如何计算的？芯片的灵敏度对系统设计有什么影响？ 2）接收GPS信号的功率和信噪比是一个什么样的水平？ 3）如何按照信噪比，信号功率设计系统灵敏度？ 这真是一篇超精华的帖子!感谢楼主和参与的所有人! jinfoxhe: 1 灵敏度的计算公式：S=-174dBm+10*log(BW)+Eb/N0+NF. BW一般为中频带宽，Eb/N0为芯片在一定误码的情况下解调需要的信噪比， NF为系统噪声系数。如果是扩频系统，还需要减去扩频增益。 2 对于GSM来说，其灵敏度一般为-110dBm左右(基站），和具体的配置有关系。从仿真来看，GSM的解调Eb/N0为4-5dB. 3 见1。 snow99: 好象在说GPS, 不是GSM, 虽然看起来很像 GPS RF BW: 2.046 MHz Modulation: BPSK Process Gain: 46 dB Thermal Noise Floor: kTB = -111 dBm/2.046MHz Required Eb/N0: 6 dB (不太清楚, 可以修正) Receiver NF: 3 dB (Typical) Sensitivity: -111 + 6 + 3 - 46 = -148 dBm 这只是一个大致结果, 考虑系统的其他算法以及Doppler校正, 最终灵敏度在-154 ~ -149之间 Arm720: 楼上朋友对灵敏度的描述已经非常清楚了，降低系统的信噪比和噪声系数能提高系统的灵敏度。那么对于设计来说是不是可以这么理解： 1）根据灵敏度公式估算系统的接收灵敏度 2）根据估算的系统接收灵敏度计算对芯片接收灵敏度的要求 芯片接收的灵敏度反映了对前级放大器噪声系数和信噪比的设计要求。不知我的理解是否正确，如果是这样，估算的原则又是什么？那些参考书上有描述，我想详细的研究一下，多谢了！ 那位测试过GPS信号的朋友能说一下GPS信号的接收功率和信噪比吗？