信噪比分布（信噪比 图像）

本文目录一览：

• 1、对比度和信噪比的关系
• 2、如何计算信号的信噪比
• 3、匹配滤波器输出的信噪比与以下哪些因素有关
• 4、检验检测中如何用3倍信噪比法计算检
• 5、MATLAB中如何给信号加信噪比可变的瑞利分布噪声?有没有类似awgn的函数...

对比度和信噪比的关系

可以有效地减小信号的噪声和干扰，从而提高信噪比。

对比度和信噪比是图像处理中常用的两个参数，对比度和信噪比含义和作用不同。对比度指的是图像中最亮和最暗区域亮度之间的差异程度。

对比度是指图像中目标物体与背景之间的明暗差异，荧光信号的强度越大，目标物体和背景之间的差异也就越大，因此形成的图像更加清晰可辨。荧光信号的强度也会影响到成像的信噪比。

信噪比（Signal-to-Noise Ratio，简称SNR）是指在一个信号中所包含的有用信号与背景噪声的比值。它用于衡量信号的强度与背景噪声的相对水平之间的关系。SNR越高，表示有用信号相对于噪声更强，因此信号质量相对更好。

信噪比的计量单位是dB，其计算方法是10lg（Ps/Pn），其中Ps和Pn分别代表信号和噪声的有效功率，也可以换算成电压幅值的比率关系：20Lg（Vs/Vn），Vs和Vn分别代表信号和噪声电压的“有效值”。

如果把f（x，y）看做原始图g（x，y）和噪声信号e（x，y）的和，输出图的均方信噪比就是合成图像时采用SNR=（目标背景的灰度对比度/噪声均方差）的平放来进行估计。

如何计算信号的信噪比

如何计算信号的信噪比 在仿真实验中要产生具有某个信噪比的混合信号样本zt。这时，先求出不含噪声的有用信号的幅度（最大值）am；再根据给定的信噪比snr（db）反推噪声电平theta。

SNR计算技巧：log〔信号功率密度/噪声功率密度〕、a ＝log〔信号功率密度〕－log〔噪声功率密度〕，信号功率与噪声功率的比值，不过一般取对数。

信噪比的计算公式为：信噪比=10lg（S/N）单位是dB（分贝），例如S/N = 1000，信噪比 = 10*3=30（dB）；S/N = 10，信噪比=10*1=10（dB）。增大或改善信噪比是提高通信质量的一项主要任务。

计算信号的信噪比：信噪比的计量单位是dB，其计算方法是10LOG（Ps/Pn），其中Ps和Pn分别代表信号和噪声的有效功率。请注意：这是功率比。

信噪比计算公式：db=10lg（s/n）信噪比又称为讯噪比，是指一个电子设备或者电子系统中信号与噪声的比例。

S和N分别是信号和噪声的平均功率，S/N表示信号平均功率与噪声平均功率的比值，但并不是通常意义上的信噪比。

匹配滤波器输出的信噪比与以下哪些因素有关

加窗对匹配滤波的影响是由于加窗的影响，会导致系数失配，造成一定的信噪比损失（标准情况下47dB）。匹配滤波器实现通常采用FPGA或DSP来实现匹配滤波器，具体有时域和频域两种实现方法。

另外一方面，从相频特性上看，匹配滤波器的相频特性和输入信号正好完全相反。这样，通过匹配滤波器后，信号的相位为0，正好能实现信号时域上的相干叠加。而噪声的相位是随机的，只能实现非相干叠加。

［例3-1］中的最佳滤波器（维纳滤波器）的最大信噪比和最大功率信噪比分别为36399，而对于最佳匹配滤波器分别为18。由此可见，最佳匹配滤波器同时能保证信噪比和功率信噪比为最大。

语音和图像信号低频段能量大，高频段信号能量明显小；而鉴频器输出噪声的功率谱密度随频率的平方而增加，造成信号的低频信噪比很大，而高频信噪比明显不足，使高频传输困难。

检验检测中如何用3倍信噪比法计算检

1、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。

2、问题三：高效液相色谱法怎样计算检出限和定量限 首先要采集一段基线，看一看波动情况，需要一段稳定的波动，看看最高点和最低点之间的高度。这个就是你的仪器噪音。

3、问题2： 检测限和定量限（10倍基线噪音）可以一起做，通过稀释定量限样品，将定量限样品稀释2倍、3倍、4倍、5倍（这四个浓度中通常会有一个合适的），检测限不要求多针进样，进一针即可。

4、目前，一般将检测限定义为信噪比（S/N）3：1时的浓度。

5、检出限一般都用噪声的3倍峰高，再根据这个峰高计算出样品的进样量。

MATLAB中如何给信号加信噪比可变的瑞利分布噪声?有没有类似awgn的函数...

1、在原始信号上加噪声，首先要产生噪声。Matlab有两个函数可以产生噪声，wgn（ ）和awgn（ ）。

2、在matlab中无论是wgn还是awgn函数，实质都是由randn函数产生的噪声。即，wgn函数中调用了randn函数，而awgn函数中调用了wgn函数。

3、产生幅度服从瑞利分布的高斯白噪声 比较简单，就是产生实部和虚部相互独立的高斯序列。Matlab就是：x=randn（n，1）+i*randn（n，1）；高斯变量的产生可以用BoxMuller方法，两个gaussian相加就得到了 Railey分布。

4、之后加到图像上就行了。具体如下：A = imread（a.jpg）；%a.jpg 输入灰度图像文件名。

5、matlab中awgn函数用来在信号中加入高斯白噪声，用法为：y = awgn（x，SNR）信噪比SNR以dB为单位。题目要求信噪比为5%，那就是大噪声中的小信号。