信噪比计算公式matlab

在Matlab中，计算信噪比的公式可以使用以下方式来实现。对于单通道实信号s(n)，可以使用x=s b*randn(size(s))来计算，其中b为高斯噪声的方差。对于正交双通道信号s(n)，可以使用x=s b/sqrt(2)*randn(size(s))来计算。公式为p=10log10[(am^2)/b^2，其中p为信噪比，am为用信号s(n)的最大幅度，b为高斯噪声的方差。这样就可以通过Matlab程序来计算信噪比。

相关问题

信噪比计算公式snrmatlab

信噪比(SNR)通常用于衡量信号的质量，它是信号强度与噪声强度的比例。在MATLAB中，计算SNR的一般公式可以是：

对于模拟信号，如果已知信号\( s(t) \)和噪声\( n(t) \)的时间域波形，可以使用平均功率来计算，公式如下：

\[
\text{SNR}_{\text{time-domain}} = 10 \log_{10} \left( \frac{\langle s^2(t) \rangle}{\langle n^2(t) \rangle} \right)
\]

其中 \( \langle \cdot \rangle \) 表示时间平均，\( s^2(t) \) 和 \( n^2(t) \) 分别表示信号和噪声的平方。

对于频谱分析，比如使用MATLAB的`periodogram`函数得到的谱密度，SNR通常是基于功率的比率：

\[
\text{SNR}_{\text{spectral-domain}} = 10 \log_{10} \left( \frac{P_s(f)}{P_n(f)} \right)
\]
这里 \( P_s(f) \) 是信号功率谱，\( P_n(f) \) 是噪声功率谱。

图像批处理高斯滤波降噪+峰值信噪比计算代码MATLAB

好的，以下是MATLAB代码实现：

% 读取所有图像
img_list(:,:,1) = imread('img1.jpg');
img_list(:,:,2) = imread('img2.jpg');
img_list(:,:,3) = imread('img3.jpg');

% 高斯滤波降噪
for i = 1:size(img_list, 3)
    img_list(:,:,i) = imgaussfilt(img_list(:,:,i), 2);
end

% 计算峰值信噪比
psnr_list = [];
for i = 1:size(img_list, 3)
    img1 = imread('img1.jpg');
    img2 = img_list(:,:,i);
    mse = mean(mean((img1 - img2) .^ 2));
    if mse == 0
        psnr = 100;
    else
        pixel_max = 255.0;
        psnr = 20 * log10(pixel_max / sqrt(mse));
    end
    psnr_list(i) = psnr;
end

% 输出峰值信噪比列表
disp(psnr_list)

以上代码中，我们首先读取了所有需要处理的图像，并将它们存储在一个三维矩阵中。然后，我们对每张图像进行高斯滤波降噪的处理，采用了MATLAB中的imgaussfilt函数。接着，我们计算每张图像的峰值信噪比，采用了公式PSNR = 20 * log10(MAXp) - 10 * log10(MSE)。最后，我们将每张图像的峰值信噪比存储在一个列表中，并输出该列表。