信噪比(SNR):信噪比是原始信号与去噪后信号的比值,用于衡量去噪效果的好坏,SNR 值越大,说明去噪效果越好。SNR 的计算公式为:SNR = 10 * log10(能量(原始信号) / 能量(原始信号 - 去噪信号))python实现
时间: 2024-05-16 09:15:32 浏览: 11
以下是 Python 实现:
```python
import numpy as np
def calculate_snr(signal, noise):
"""
计算信噪比(SNR)
:param signal: 原始信号
:param noise: 噪声信号
:return: SNR 值
"""
signal_energy = np.sum(np.square(signal)) # 原始信号能量
noise_energy = np.sum(np.square(noise)) # 噪声信号能量
snr = 10 * np.log10(signal_energy / noise_energy) # 计算 SNR
return snr
```
其中,`signal` 为原始信号,`noise` 为去噪后的信号。该函数使用了 NumPy 库中的 `np.square` 函数来计算信号的平方和,然后使用 `np.sum` 函数对平方和进行求和,得到信号的能量。最后,根据信噪比的计算公式,计算 SNR 值并返回。
相关问题
信号去噪的信噪比和均方根误差 matlab
信号去噪的信噪比和均方根误差是评价信号去噪效果的常用指标。信噪比(Signal to Noise Ratio, SNR)是衡量去噪后的信号与原始信号之间的相似程度的指标,其定义为峰值信号与噪声的比值。峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio, PSNR)是信噪比的一种常用形式,其数值越大,说明去噪效果越好。均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)是衡量去噪后的信号与原始信号之间的差异程度的指标,其值越小,说明去噪效果越好。
在Matlab中,可以使用以下代码计算信噪比和均方根误差:
```matlab
% 假设denoisedSignal为去噪后的信号,originalSignal为原始信号
% 计算信噪比
snrValue = snr(denoisedSignal, originalSignal);
% 计算均方根误差
rmseValue = sqrt(mean((denoisedSignal - originalSignal).^2));
```
其中,`snr`函数用于计算信噪比,`sqrt`函数用于计算均方根误差,`mean`函数用于计算均值。
请注意,以上代码仅为示例,具体的计算方法可能会根据实际情况有所不同。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【Matlab代码】图像去噪评价指标-峰值信噪比-均方根误差、归一化相关性](https://blog.csdn.net/m0_70745318/article/details/124916799)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [【数字信号去噪】基于matlab小波阙值数字信号去噪和求信噪比【含Matlab源码 2191期】](https://blog.csdn.net/TIQCmatlab/article/details/127482360)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
三位时序信号的去噪效果评估指标有哪些
常用的三位时序信号的去噪效果评估指标包括:
1. 信噪比(SNR):用于衡量信号与噪声的比例,SNR 越高表示信号占比越大,噪声占比越小,去噪效果越好。
2. 均方误差(MSE):是预测值与实际值之间差别的平方的平均值,MSE 越小表示预测值与实际值越接近,去噪效果越好。
3. 峰值信噪比(PSNR):是信号最大可能的值与误差信号的均方根值的比值,PSNR 越高表示去噪后的信号与原始信号越相似,去噪效果越好。
此外,还有一些其他的评估指标,如结构相似性指标(SSIM)、峰值信号电平(PSP)、信号失真度(SDR)等,不同的指标可根据具体情况选择使用。
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