写一段求信号信噪比的matlab代码

以下是求信号信噪比的 MATLAB 代码：

signal = % 信号向量
noise = % 噪声向量
SNR = 20 * log10(norm(signal) / norm(noise)); % 计算信噪比
disp(['信噪比为：', num2str(SNR), ' dB']); % 显示信噪比

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用matlab写一段求肌电信号信噪比的代码

### 使用MATLAB编写的肌电信号信噪比(SNR)计算代码

为了计算肌电信号(EMG)的信噪比，在MATLAB中可以采用功率谱密度估计的方法来区分信号和噪声成分。下面提供了一种基于傅里叶变换的方式实现SNR测量的脚本[^1]。

function snr_value = calculate_emg_snr(emg_signal, fs)
% 计算给定采样频率fs下的emg_signal信噪比
% 输入参数:
% emg_signal - 肌电数据序列向量
% fs         - 数据采集时使用的固定采样率(Hz)

% 去除均值以消除直流分量影响
cleaned_signal = detrend(emg_signal);

% FFT长度设定为最接近输入样本数目的2次幂
NFFT = 2^nextpow2(length(cleaned_signal));

% 执行快速傅立叶变换并获取单边频谱幅度
Y = fft(cleaned_signal,NFFT)/length(cleaned_signal);
f = fs/2*linspace(0,1,NFFT/2+1); % 频域坐标轴创建
P2 = abs(Y(1:NFFT/2+1));          % 单侧幅值谱

% 定义肌肉活动的主要频带范围（通常认为是20Hz到500Hz之间）
muscle_band_indices = find(f >= 20 & f <= 500);

% 分别求取目标频段内的总能量以及剩余部分的能量作为信号与噪声强度指标
signal_power = sum(P2(muscle_band_indices).^2);
noise_power = sum(P2(setdiff(1:length(f), muscle_band_indices)).^2);

if noise_power ~= 0
    snr_value = 10*log10(signal_power / noise_power); % 将比率转换成dB单位表示
else 
    warning('Noise power is zero');
    snr_value = Inf;
end

此函数接受一段原始肌电信号及其对应的采样速率作为输入，并返回该片段内平均信噪比数值，单位为分贝(dB)[^1]。

写一段200*128的发射信号和200*128的接收信号的信噪比matlab代码

以下是200*128的发射信号和接收信号的信噪比matlab代码：

发射信号：
signal = randn(200,128);

接收信号：
noise = randn(200,128);
received_signal = signal + noise;

信噪比：
SNR = 10*log10(sum(signal(:).^2)/sum(noise(:).^2));