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峰值信噪比

峰值信噪比(英語:Peaksignal-to-noiseratio,常縮寫為PSNR)是一個表示信號最大可能功率和影響它的表示精度的破壞性噪聲功率的比值的工程術(shù)語。由于許多信號都有非常寬的動態(tài)范圍,峰值信噪比常用對數(shù)分貝單位來表示。
  • 基于小波分析的腦電信號處理

    為去除腦電信號采集過程中存在的噪聲信號,提出了基于小波閾值去噪的腦電信號去噪。以小波閾值降噪為基礎(chǔ),首先利用db4小波對腦電信號進行5尺度分解,然后采用軟、硬閾值與小波重構(gòu)的算法進行去噪。通過對MIT腦電數(shù)據(jù)庫中的腦電信號進行仿真,結(jié)果表明,采用軟閾值方法有效去除了噪聲,提高了腦電信號的信噪比。

    標簽: 小波分析 腦電信號

    上傳時間: 2014-12-23

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  • 2012TI電子設(shè)計大賽——微弱信號檢測裝置

    微弱信號檢測裝置 四川理工學(xué)院 劉鵬飛、梁天德、曾學(xué)明 摘要: 本設(shè)計以TI的Launch Pad為核心板,采用鎖相放大技術(shù)設(shè)計并制作了一套微弱信號檢測裝置,用以檢測在強噪聲背景下已知頻率微弱正弦波信號的幅度值,并在液晶屏上數(shù)字顯示出所測信號相應(yīng)的幅度值。實驗結(jié)果顯示其抗干擾能力強,測量精度高。 關(guān)鍵詞:強噪聲;微弱信號;鎖相放大;Launch Pad Abstract: This design is based on the Launch Pad of TI core board, using a lock-in amplifier technique designed and produced a weak signal detection device, to measure the known frequency sine wave signal amplitude values of the weak in the high noise background, and shows the measured signal amplitude of the corresponding value in the liquid crystal screen. Test results showed that it has high accuracy and strong anti-jamming capability. Keywords: weak signal detection; lock-in-amplifier; Launch Pad  1、引言 隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,在科研與生產(chǎn)過程中人們越來越需要從復(fù)雜高強度的噪聲中檢測出有用的微弱信號,因此對微弱信號的檢測成為當前科研的熱點。微弱信號并不意味著信號幅度小,而是指被噪聲淹沒的信號,“微弱”也僅是相對于噪聲而言的。只有在有效抑制噪聲的條件下有選擇的放大微弱信號的幅度,才能提取出有用信號。微弱信號檢測技術(shù)的應(yīng)用相當廣泛,在生物醫(yī)學(xué)、光學(xué)、電學(xué)、材料科學(xué)等相關(guān)領(lǐng)域顯得愈發(fā)重要。 2、方案論證 針對微弱信號的檢測的方法有很多,比如濾波法、取樣積分器、鎖相放大器等。下面就針對這幾種方法做一簡要說明。 方案一:濾波法。 在大部分的檢測儀器中都要用到濾波方法對模擬信號進行一定的處理,例如隔離直流分量,改善信號波形,防止離散化時的波形混疊,克服噪聲的不利影響,提高信噪比等。常用的噪聲濾波器有:帶通、帶阻、高通、低通等。但是濾波方法檢測信號不能用于信號頻譜與噪聲頻譜重疊的情況,有其局限性。雖然可以對濾波器的通頻帶進行調(diào)節(jié),但其噪聲抑制能力有限,同時其準確性與穩(wěn)定性將大打折扣。

    標簽: 2012 TI 電子設(shè)計大賽 微弱信號

    上傳時間: 2013-11-04

    上傳用戶:lty6899826

  • 具有壓縮和噪聲門的低噪聲模擬MEMS麥克風(fēng)和前置放大器

    本電路用于實現(xiàn)模擬MEMS麥克風(fēng)與麥克風(fēng)前置放大器的接口,如圖1所示。ADMP504由一個MEMS麥克風(fēng)元件和一個輸出放大器組成。ADI公司的MEMS麥克風(fēng)具有高信噪比(SNR)和平坦的寬帶頻率響應(yīng),堪稱高性能、低功耗應(yīng)用的絕佳選擇。

    標簽: MEMS 低噪聲 模擬 前置放大器

    上傳時間: 2014-01-16

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  • 過采樣∑—△ADC的原理及實現(xiàn)

    論述了過采樣Σ一AADC的基本原理及結(jié)構(gòu),分析了Σ一△調(diào)制器的頻域傳輸特性和系統(tǒng)的信噪比,給出了實現(xiàn)不同的A/D轉(zhuǎn)換精度必須滿足的條件和用單片機實現(xiàn)Σ一AADC的具體方法和電路.實際使用表明,該方法測量結(jié)果可靠,具有實用價值.

    標簽: ADC 過采樣

    上傳時間: 2013-11-17

    上傳用戶:gaome

  • 哈達瑪變換光譜儀壓縮系統(tǒng)研究

     基于數(shù)字微鏡器件(Digital Micro-mirror Device,DMD)的哈達瑪變換光譜技術(shù)是一種新型的光譜成像技術(shù),在國內(nèi)很少有專門的文獻介紹[1-3]。文中先介紹了本實驗采用的哈達瑪光譜儀樣機的原理以及哈達瑪成像光譜儀優(yōu)于傳統(tǒng)模板的獨特之處,即獲得多通道高能量高信噪比的光譜數(shù)據(jù),然后描述對采集到的數(shù)據(jù)做高信噪比,高分辨率壓縮處理,最后說明此方法實時性強、圖像失真小、實用價值高、應(yīng)用范圍廣。

    標簽: 哈達 變換光譜儀 壓縮系統(tǒng)

    上傳時間: 2013-11-25

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  • ADC模數(shù)轉(zhuǎn)換器有效位計算

    將模擬信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號后再進行處理,是當前信號處理普遍使用的方法,模數(shù)轉(zhuǎn)換器(ADC)就是將模擬信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號的器件,所以計算其有效轉(zhuǎn)換位數(shù)對系統(tǒng)性能評估就顯得尤為重要。文中結(jié)合項目工程實踐,討論了ADC有效轉(zhuǎn)換位數(shù)的兩種測試方法:噪聲測試法和信噪比測試法,并對兩種方法進行了仿真與分析。

    標簽: ADC 模數(shù)轉(zhuǎn)換器 計算

    上傳時間: 2013-12-17

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  • ADC的九個關(guān)鍵指標

        模擬轉(zhuǎn)換器性能不只依賴分辨率規(guī)格   大量的模數(shù)轉(zhuǎn)換器(ADC)使人們難以選擇最適合某種特定應(yīng)用的ADC器件。工程師們選擇ADC時,通常只注重位數(shù)、信噪比(SNR)、諧波性能,但是其它規(guī)格也同樣重要。本文將介紹ADC器件最易受到忽視的九項規(guī)格,并說明它們是如何影響ADC性能的。   1. SNR比分辨率更為重要。   ADC規(guī)格中最常見的是所提供的分辨率,其實該規(guī)格并不能表明ADC器件的任何能力。但可以用位數(shù)n來計算ADC的理論SNR:   不 過工程師也許并不知道,熱噪聲、時鐘抖動、差分非線性(DNL)誤差以及其它參數(shù)異常都會限制ADC器件的SNR。對于高性能高分辨率轉(zhuǎn)換器尤其如此。一 些數(shù)據(jù)表提供有效位數(shù)(ENOB)規(guī)格,它描述了ADC器件所能提供的有效位數(shù)。為了計算ADC的ENOB值,應(yīng)把測量的SNR值放入上述公式,并求解 n。

    標簽: ADC 指標

    上傳時間: 2014-12-22

    上傳用戶:z240529971

  • 微弱信號選頻放大電路的研制

    為提高弱信號檢測中的信噪比, 常采用選頻放大電路放大微弱信號, 然后利用自相關(guān)檢測技術(shù)只提取所需信號, 抑制噪聲干擾信號。

    標簽: 微弱信號 選頻放大電路

    上傳時間: 2014-12-24

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  • 電力系統(tǒng)諧波檢測全相位頻譜分析研究

    為了解決電力系統(tǒng)諧波檢測中存在的檢測精度低的問題,提出一種改進的全相位時移相位差頻譜校正算法,消除了相位值對采樣中心樣點的依賴性。將該算法用于電網(wǎng)含有諧波以及間諧波的測量分析,結(jié)果表明該算法在中高信噪比情況下相位誤差小于1°,具有估計精度高且穩(wěn)定性好的特點。

    標簽: 電力系統(tǒng) 諧波檢測 相位 頻譜分析

    上傳時間: 2014-12-24

    上傳用戶:dajin

  • 利用過采樣技術(shù)提高ADC測量分辨率

    提出了用“過采樣”技術(shù)使在有用的測量頻帶內(nèi)的信噪比得到改善, 從而提高ADC 測量的分辨率。并利用Matlab 對其結(jié)論進行仿真, 且在TMS320L F2407 DSP 上予以實現(xiàn),結(jié)果表明信噪比和測量分辨率明顯提高。

    標簽: ADC 過采樣 測量 分辨率

    上傳時間: 2013-11-20

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