主要内容

信噪比

描述

例子

r=信噪比(,y)返回信号的信噪比(信噪比)的分贝,的比例,通过计算其总结平方大小的噪音y:

r =mag2db(rssq((:))/rssq(y(:)))

y必须有相同的尺寸吗。使用这种形式不一定正弦输入信号时,你有一个估计的噪声。

例子

r=信噪比(x)返回分贝的信噪比相对于载波(dBc)实值的正弦输入信号,x。信噪比是决定使用修改后的长度相同的周期图作为输入。修改后的周期图使用Kaiser窗β= 38。结果排除了前六次谐波的力量,包括最基本的。

例子

r=信噪比(x,fs,n)返回在dBc真实正弦输入信号的信噪比,x采样率fs。计算不包括电源包含在最低n谐波,包括最基本的。的默认值fs是1。的默认值n是6。

例子

r=信噪比(pxx,f,' psd ')指定的输入pxx作为一个单边功率谱密度(PSD)估计。这个论点f是一个向量的频率估计的pxx发生。噪声的计算不包括前六次谐波的力量,包括最基本的。

r=信噪比(pxx,f,n,' psd ')指定谐波的数量,n计算信噪比时,排除。的默认值n是6,包括基本。

例子

r=信噪比(sxx,f,rbw“权力”)指定输入单边功率谱,sxx,真正的信号。输入rbw的分辨率带宽每个功率估计是集成。

r=信噪比(sxx,f,rbw,n“权力”)指定谐波的数量,n计算信噪比时,排除。的默认值n是6,包括基本。

例子

r=信噪比(___、“别名”)消除谐波的基本别名到尼奎斯特范围。使用这个选项undersampled正弦输入信号时。如果不指定这个选项,或者如果你设置它“omitaliases”,那么函数当作噪声基本频率的谐波超出奈奎斯特的范围。

例子

(r,noisepow)=信噪比(___)还返回总噪声信号的非调和组件的力量。

例子

信噪比(___)没有输出参数块信号的频谱图窗口和标签在当前其主要特性。它使用不同的颜色来画的基本组件,直流值和谐波和噪声。上面的信噪比出现情节。除了上面列出该功能适用于所有语法信噪比(x,y)

例子

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生成一个矩形脉冲为20毫秒采样2秒10 kHz。

Tpulse = 20 e - 3;Fs = 10 e3;t = 1:1 / Fs: 1;x = rectpuls (t, Tpulse);

嵌入的脉冲高斯白噪声,信噪比(信噪比)是53 dB。重置的随机数字生成器可重复的结果。

rng默认的信噪比= 53个;y = randn(大小(x)) *性病(x) / db2mag(信噪比);s = x + y;

使用信噪比函数来计算噪声信号的信噪比。

pulseSNR =信噪比(x, y)
pulseSNR = 53.1255

计算和对比信噪比(信噪比)、总谐波失真(THD),信号噪声和失真率(SINAD)的一个信号。

创建一个正弦信号在48千赫采样。信号的基本频率1 kHz和单位振幅。它还包含一个2 kHz谐波振幅的一半和加性噪声的方差0.1²。

fs = 48 e3;t = 0:1 / fs: 1 - 1 / f;一个= 1.0;powfund = ^ 2/2;一个= 0.4;powharm = ^ 2/2;s = 0.1;varnoise = s ^ 2;x = A * cos(2 *π* 1000 * t) +a * sin(2 *π* 2000 * t) + s * randn(大小(t));

确认信噪比、THD和SINAD同意他们的定义。

信噪比=信噪比(x);defSNR = 10 * log10 (powfund / varnoise);SN =(信噪比defSNR)
SN =1×217.0178 - 16.9897
(THD = (THD (x);defTHD = 10 * log10 (powharm / powfund);TH = (THD) defTHD)
TH =1×2-7.9546 - -7.9588
SINAD = SINAD (x);defSINAD = 10 * log10 (powfund / (powharm + varnoise));如果= [SINAD defSINAD]
如果=1×27.4571 - 7.4473

计算2.5 kHz的正弦信号的信噪比在48千赫采样。添加白噪声方差0.001²。

Fi = 2500;Fs = 48 e3;N = 1024;x =罪(2 *π* Fi / Fs * (1: N)) + 0.001 * randn (1, N);信噪比=信噪比(x, Fs)
信噪比= 57.7103

信噪比的频谱和注释。

信噪比(x, Fs);

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与标题信噪比:57.71 dB包含17线类型的对象,文本。这些对象代表基本,噪音、直流和谐波(排除)。

获得周期图的功率谱密度(PSD)估计2.5 kHz的正弦信号采样在48 kHz。添加白噪声标准差为0.00001。使用这个值作为输入来确定信噪比。将随机数字生成器设置为默认设置为可再生的效果。

rng默认的Fi = 2500;Fs = 48 e3;N = 1024;x =罪(2 *π* Fi / Fs * (1: N)) + 0.00001 * randn (1, N);w = kaiser(元素个数(x) 38);[Pxx F] =周期图(x, w,元素个数(x) Fs);信噪比=信噪比(Pxx Fpsd的)
信噪比= 97.7446

使用功率谱,计算信噪比2.5 kHz的正弦信号采样在48 kHz和嵌入在白噪声标准差为0.00001。重置的随机数字生成器可重复的结果。

rng默认的Fi = 2500;Fs = 48 e3;N = 1024;x =罪(2 *π* Fi / Fs * (1: N)) + 0.00001 * randn (1, N);w = kaiser(元素个数(x) 38);[Sxx F] =周期图(x, w,元素个数(x) Fs,“权力”);rbw = enbw (w, Fs);信噪比=信噪比(Sxx F rbw,“权力”)
信噪比= 97.7446

情节的光谱信噪比的信号和注释。

信噪比(Sxx F rbw“权力”);

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与标题信噪比:97.74 dB包含17线类型的对象,文本。这些对象代表基本,噪音、直流和谐波(排除)。

生成一个信号,类似于弱非线性放大器的输出2.1 kHz语气作为输入。信号采样为1秒10 kHz。信号的功率谱计算和阴谋。使用Kaiser窗β= 38的计算。

Fs = 10000;f = 2100;t = 0:1 / Fs: 1;x =双曲正切(罪(2 *π* f * t) + 0.1 + 0.001 * randn(1、长度(t));周期图(x, kaiser(长度(x), 38), [], Fs,“权力”)

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与标题周期图功率谱估计包含一个类型的对象。

噪声频率的谐波伸出4.2 kHz, 6.3 kHz, 8.4 kHz, 10.5 kHz, 12.6 kHz,和14.7 kHz。除了第一个频率都高于奈奎斯特频率。谐波分别别名为3.7 kHz, 1.6 kHz, 0.5 kHz, 2.6 kHz,和4.7 kHz。

计算信号的信噪比。默认情况下,信噪比将别名谐波噪音的一部分。

信噪比(x, Fs, 7);

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与标题信噪比:23.62 dB包含14线类型的对象,文本。这些对象代表基本,噪音、直流和谐波(排除)。

重复计算,但现在把别名谐波信号的一部分。

信噪比(x, Fs 7“别名”);

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与标题信噪比:55.23 dB包含19线类型的对象,文本。这些对象代表基本,噪音、直流和谐波(排除)。

创建一个正弦信号在48千赫采样。信号的基本频率1 kHz和单位振幅。它还包含一个2 kHz谐波振幅的一半和加性噪声的方差0.1²。

fs = 48 e3;t = 0:1 / fs: 1 - 1 / f;一个= 1.0;powfund = ^ 2/2;一个= 0.4;powharm = ^ 2/2;s = 0.1;varnoise = s ^ 2;x = A * cos(2 *π* 1000 * t) +a * sin(2 *π* 2000 * t) + s * randn(大小(t));

计算信号的噪声功率。确认它同意的定义。

(信噪比、npow) =信噪比(x, fs);比较= [10 * log10 (powfund) -npow信噪比)
比较=1×217.0281 - 17.0178

生成一个正弦信号频率2.5 kHz的采样在50千赫。重置随机数发生器。添加高斯白噪声信号标准偏差为0.00005。结果通过一个弱非线性放大器。图的信噪比。

rng默认的fs = 5 e4;f0 = 2.5 e3;N = 1024;t = (0: n - 1) / fs;ct = cos(2 *π* f0 * t);cd = ct + 0.00005 * randn(大小(ct));amp = [1 e-5 5 e-6 1 e - 3 6 e-5 1 25 e - 3);胡志明市= polyval (amp、cd);信噪比(胡志明市,fs);

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与标题信噪比:83.80 dB包含17线类型的对象,文本。这些对象代表基本,噪音、直流和谐波(排除)。

直流分量和谐波,包括基本被排除在噪声测量。基本和谐波是标记。

输入参数

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输入信号,指定为一个向量,矩阵,或N- d数组。

数据类型:|
复数的支持:金宝app是的

估计噪声的输入信号,指定为一个向量,矩阵,或N- d数组相同的维度

数据类型:|
复数的支持:金宝app是的

实值正弦输入信号,指定行或列向量。

数据类型:|

采样率,指定为一个积极的标量。采样率是单位时间内样品的数量。如果时间的单位是秒,那么采样率的单位是赫兹。

数据类型:|

的谐波数从信噪比计算,排除指定为一个正整数标量。的默认值n是6。

单边功率谱密度估计,指定为一个实值,非负列向量。

功率谱密度必须被表达在线性单元,不是分贝。使用db2pow分贝值转换为功率值。

例子:[pxx f] =周期图(cos (pi. / (4; 2) * (0:159)) ' + randn (160 2))指定嘈杂的双通道的周期图PSD估计正弦信号采样2π赫兹的频率计算。

数据类型:|

周期性片面PSD的频率估计,pxx,指定行或列向量。的第一个元素f必须是0。

数据类型:|

功率谱,指定为一个实值负的行或列向量。

功率谱必须被表达在线性单元,不是分贝。使用db2pow分贝值转换为功率值。

例子:[sxx, w] =周期图(cos (pi. / (4; 2) * (0:159))”+ randn(160 2),“权力”)指定一个双通道的周期图功率谱估计正弦信号嵌入在高斯白噪声和归一化频率的计算。

数据类型:|

分辨率带宽,指定为一个积极的标量。分辨率带宽的乘积的频率分辨率离散傅里叶变换和窗口的等效噪声带宽。

数据类型:|

输出参数

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信噪比,用分贝表示相对于承运人(dBc)作为实值返回标量。返回的信噪比是在分贝(dB)如果不是正弦输入信号。

数据类型:|

非调和组件的总噪声功率的输入信号,作为实值返回标量。

数据类型:|

更多关于

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变形测量功能

的函数,sfdr,sinad,信噪比衡量一个弱非线性系统的响应由正弦信号刺激。

当给定时域输入,信噪比执行周期图使用Kaiser窗旁瓣衰减大。找到的基本频率,算法搜索最大的非零谱分量的周期图。然后计算中央的所有相邻的垃圾箱,减少单调远离最大。可以被探测到,基本应该至少在第二频率。更高的谐波基频的整数倍。如果一个谐波在单调递减附近的另一个地区,它的力量被认为属于较大的谐波。这个大的谐波可能是也可能不是最基本的。

函数估计噪声水平使用区域只包含噪声的平均功率。直流分量是被排除在计算。每个点的噪声估计的水平或点的纵坐标,哪个更小。然后减去噪声从信号的值和谐波。

信噪比失败如果根本不是最高的光谱分量信号。

确保频率成分相距足够远的旁瓣宽度来适应凯撒窗口。如果这是不可行的,你可以使用“权力”国旗和计算一个周期图用不同的窗口。

扩展功能

介绍了R2013b