python 信噪比 代码实现

在Python中，可以使用以下代码计算信噪比（Signal-to-Noise Ratio，SNR）：

import numpy as np

def calculate_snr(signal, noise):
    signal_power = np.mean(np.square(signal))
    noise_power = np.mean(np.square(noise))
    snr = 10 * np.log10(signal_power / noise_power)
    return snr

这段代码使用了NumPy库来进行数值计算。函数`calculate_snr`接受两个参数：`signal`表示信号的样本数据，`noise`表示噪声的样本数据。函数首先计算信号的平均功率和噪声的平均功率，然后使用这两个值计算信噪比（以分贝为单位），最后返回计算结果。

使用该函数的示例代码如下：

# 生成示例信号和噪声数据
signal = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
noise = np.array([0.5, 0.8, 1.2, 1.5, 2.0])

# 计算信噪比
snr = calculate_snr(signal, noise)
print("SNR:", snr)

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的修改。

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峰值信噪比python实现代码

峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio, PSNR）是衡量图像质量的一个指标，它通常用于评估重构图像与原始图像之间的相似度。在Python中，我们可以使用OpenCV库来计算PSNR。这里是一个简单的例子：

import cv2
import numpy as np

def calculate_psnr(image1, image2):
    # 首先，确保两个输入图像具有相同的尺寸
    if image1.shape != image2.shape:
        raise ValueError("Images must have the same dimensions.")

    # 将图像转换为灰度（如果它们不是）
    if len(image1.shape) == 3 and image1.shape[-1] > 1:
        image1 = cv2.cvtColor(image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        image2 = cv2.cvtColor(image2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 计算均值
    mean1 = np.mean(image1)
    mean2 = np.mean(image2)

    # 计算方差
    var1 = np.var(image1)
    var2 = np.var(image2)

    # 使用下面公式计算PSNR
    psnr = 20 * np.log10(np.max(image1)) - 10 * np.log10(var1 / (var2 + mean1**2))

    return psnr

# 使用示例
image1_path = 'path_to_your_image1.jpg'
image2_path = 'path_to_your_image2.jpg'

image1 = cv2.imread(image1_path)
image2 = cv2.imread(image2_path)

psnr_value = calculate_psnr(image1, image2)
print(f"PSNR value: {psnr_value} dB")

python信噪比函数

在Python中，可以使用以下代码实现信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）的计算函数：

import numpy as np

def calculate_snr(signal, noise):
    """
    计算信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）

    参数：
    signal: 信号的数组或列表
    noise: 噪声的数组或列表

    返回：
    snr: 信噪比值
    """
    signal_power = np.mean(np.square(signal))  # 信号功率
    noise_power = np.mean(np.square(noise))  # 噪声功率

    snr = 10 * np.log10(signal_power / noise_power)  # 信噪比公式

    return snr

使用示例：

signal = [1, 2, 3, 4, 5]   # 信号
noise = [0.5, 1, -1, 0.5, -2]  # 噪声

snr_value = calculate_snr(signal, noise)
print("SNR =", snr_value)

这将输出信噪比的值。请注意，输入的 `signal` 和 `noise` 必须是相同长度的数组或列表。