1. SNR、SINAD、ENOB、THD 各个概念的含义，及计算实现方法

1. SNR (Signal-to-Noise Ratio)：信噪比，是指信号功率与噪声功率之比，表示信号与噪声的相对强度。通常用分贝（dB）表示。计算方法为：SNR = 10log10(Ps/Pn)，其中Ps为信号功率，Pn为噪声功率。

2. SINAD (Signal-to-Noise-and-Distortion Ratio)：信噪失真比，是指信号功率与噪声功率及失真功率之比，表示在存在失真时，信号与噪声的相对强度。通常用分贝（dB）表示。计算方法为：SINAD = 10log10(Ps/(Pn+Pd))，其中Ps为信号功率，Pn为噪声功率，Pd为失真功率。

3. ENOB (Effective Number of Bits)：有效位数，是指一个数字信号中，实际含有有效信息的比特位数。通常用位数表示。计算方法为：ENOB = (SNR - 1.76)/6.02。

4. THD (Total Harmonic Distortion)：总谐波失真，是指在信号中，除了原始频率之外的所有谐波的功率与基波功率之比。通常用百分比表示。计算方法为：THD = 100% × (sqrt(Sum(Harmonic Power²))/Fundamental Power)，其中Harmonic Power为谐波功率，Fundamental Power为基波功率。

相关问题

用python语言写计算adc enob snr的代码

以下是一个示例代码，用于计算ADC的ENOB和SNR：

import numpy as np

def calculate_enob_snr(adc_data, fs):
    """
    计算ADC的ENOB和SNR
    :param adc_data: ADC采样数据
    :param fs: 采样频率
    :return: ENOB和SNR
    """
    # 计算动态范围
    adc_max = np.max(adc_data)
    adc_min = np.min(adc_data)
    dynamic_range = adc_max - adc_min

    # 计算噪声电平
    adc_rms = np.sqrt(np.mean(np.square(adc_data)))
    noise_level = adc_rms * np.sqrt(2)

    # 计算ENOB
    enob = (dynamic_range - 1.76) / 6.02

    # 计算SNR
    snr = 20 * np.log10(dynamic_range / noise_level)

    return enob, snr

# 使用示例
fs = 1e6
adc_data = np.random.rand(int(fs))
enob, snr = calculate_enob_snr(adc_data, fs)
print("ENOB: {:.2f} bits, SNR: {:.2f} dB".format(enob, snr))

请注意，这只是一个示例代码，在实际应用中需要根据具体情况进行修改。

全参考图像质量评价中的snr计算代码实现

以下是Python实现的全参考图像质量评价中的SNR计算代码示例：

import cv2
import numpy as np

def calculate_snr(ref_img, dis_img):
    S = np.mean(ref_img)
    N = np.mean((ref_img - dis_img) ** 2)
    SNR = 10 * np.log10(S ** 2 / N)
    return SNR

# 读取参考图像和失真图像
ref_img = cv2.imread('ref.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
dis_img = cv2.imread('dis.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 计算SNR
snr = calculate_snr(ref_img, dis_img)

print("SNR:", snr)

说明：

1. 首先引入了NumPy和OpenCV库。

2. 定义了一个计算SNR的函数`calculate_snr`，它接受参考图像和失真图像作为输入，返回SNR值。

3. 在主程序中，使用OpenCV的`imread`函数读取了一张参考图像和一张失真图像。

4. 调用`calculate_snr`函数计算参考图像和失真图像之间的SNR值。

5. 最后输出SNR值。

需要注意的是，上述代码中计算的SNR值是在灰度图像上进行的。如果参考图像和失真图像是彩色图像，需要将它们转换为灰度图像后再进行计算。另外，为了避免噪声的影响，建议在计算SNR之前对失真图像进行一些去噪处理。