dự toán của Standard

D

Dmitrij

Guest
Câu hỏi của tôi là sau.Rất thường chúng ta cần phải quá trình hỗn hợp phụ gia của tín hiệu hữu ích và tiếng ồn có hại.Hãy tưởng tượng, không có gì được biết về tiếng ồn (đó là phương sai, mật độ điện quang phổ).
)?

Câu hỏi của tôi là: làm thế nào chúng ta có thể ước tính độ lệch chuẩn của tiếng ồn trong hỗn hợp này (biểu thức để tính toán tiêu chuẩn)?Với sự tôn trọng,

Dmitrij

 
Chào,

Trong bất kỳ giải thuật xử lý tín hiệu, chúng tôi liên quan đến hai loại tín hiệu, tín hiệu mong muốn và một tín hiệu không mong muốn (tiếng ồn và nhiễu).chính những điều đó làm cho nó có thể tín hiệu riêng biệt và tiếng ồn có tính chất khác nhau của họ.
trong một số kịch bản tín hiệu có bảng chữ cái hữu hạn (được biết hoặc chưa biết).trong những tín hiệu đơn giản là ban nhạc hạn chế.trong một số ứng dụng khác mà chúng tôi có thể nhận được nhiều bản sao của tín hiệu và tiếng ồn.
vì vậy, câu trả lời cho câu hỏi này là "nó phụ thuộc vào ứng dụng".câu hỏi là "trong kịch bản gì bạn muốn ước tính std?"
nhưng nếu bạn muốn nghiên cứu vấn đề này mà không cần khai thác tính chất khác nhau của tín hiệu và tiếng ồn bạn đang nhận được hư không.Ngoài ra hãy nhớ rằng là một nhà điều hành lossy.khi kết quả là 6 Ngoài ra bạn có thể đoán được 2 4, hoặc có thể 1 5.những người hiểu biết xa hơn mà không cần thông tin?

kính trọng

 
Perhabs, bạn phải, liên quan đến knoledge sơ bộ về cơ cấu nội bộ tiếng ồn.Tuy nhiên, bạn có thể đề nghị bất cứ dự toán công thức tiêu chuẩn mà dùng các tham số của tiếng ồn?Tôi chắc rằng, các công thức, có thể không chính xác nhưng gần đúng, phải tồn tại, vì proble, tôi đã va chạm với, rất thực tế phát sinh trong các thuật toán xử lý tín hiệu.
.

Xin vui lòng, cung cấp cho bất kỳ công thức.Tôi sẽ được biết ơn đối với bạn.

Với sự tôn trọng,

Dmitrij

 
Chào,

Std (độ lệch chuẩn)

Hãy có một ví dụ.

Kịch bản này được tiêu chuẩn dự toán của tiếng ồn khi một tín hiệu ban nhạc được biết đến giới hạn với PSD (ví dụ như bất cứ tín hiệu điều biến) là do bị hỏng trong trắng (hay màu) Gaussian tiếng ồn.trong ví dụ này một cách đơn giản để ước lượng tiêu chuẩn.tiếng ồn là lần đầu tiên có được chức năng autocorrelation mẫu của tín hiệu rceived và sau đó tính toán PSD của tín hiệu.hiểu biết thực tế là các PSD của tín hiệu nhận được là tổng của PSD của tín hiệu mong muốn và những tiếng ồn PSD (trong cource nếu họ là độc lập) vì vậy bằng cách trừ đi các mẫu PSD của tín hiệu nhận được với PSD mong muốn được biết đến của các tín hiệu của một dự toán PSD của tiếng ồn là được lấy.Bây giờ, với tiếng ồn PSD ước tính của bạn có thể có được các thông số tiếng ồn nhiều như phương sai (theo đường cong aria của PSD).băng thông của tiếng ồn, vv.

thanh lịch có rất nhiều tiếng ồn thông số thuật toán dự toán, nơi được sử dụng trong các kịch bản khác như truyền dữ liệu hữu hạn bảng chữ cái, các trường hợp MIMO và vv

hy vọng điều này sẽ giúp bạn.

 
Ý tưởng này của trừ PSD của tín hiệu mong muốn từ PSD của hỗn hợp (tín hiệu tiếng ồn) là chỉ phù hợp khi chúng tôi biết chính xác theo mô hình tín hiệu.Tuy nhiên, trong thực hiện nhiệm vụ nreal tín hiệu tích cực được biết đến, bởi vì nó bị ô nhiễm bởi tiếng ồn.Đó là lý do tại sao tôi chỉ đơn giản là không biết điều gì là "mong muốn tín hiệu" có nghĩa là.Vì vậy, cách tiếp cận này có thể là không hữu ích và hiệu quả ở đây.

Với sự tôn trọng,

Dmitrij

 
10x cho câu trả lời của bạn,
nhưng plz một câu hỏi khác, tôi muốn so sánh một số estimators và hiệu suất của chúng nếu tín hiệu của chúng tôi là corepted bởi một tiếng ồn gaussien phụ gia, tôi có thể sử dụng các tiêu chuẩn?hoặc có thể bạn tư vấn cho tôi một số kỹ thuật này!

thực sự cảm ơn

lời chúc mừng tốt đẹp nhất

PS: trong trường hợp của tôi, tôi có những tín hiệu thực và tín hiệu correpted bởi tiếng ồn

 
Vâng, hiệu quả của denoising kỹ thuật phải được chăm chú estmated bởi tiêu chí đặc biệt.Nói chung họ cho phép chúng tôi kết luận, cho dù thuật toán học phù hợp cho lớp học cụ thể của các tín hiệu (hoặc đơn tín hiệu) hay không.Tôi sử dụng các tiêu chí sau đây:

1) SNR - Tỉ lệ tín hiệu-nhiễu.Có một số lượng rất nhiều phương cách để SNR tính toán.Hầu hết nó thường được thực hiện bằng cách phân chia giá trị tuyệt đối tối đa là tín hiệu để các tiêu chuẩn của tiếng ồn.Nếu cần thiết, nó có thể được chuyển vào dB:

SNR = max (abs (s (t))) / std (n (t))

2) RMSE - Root Mean Squared Error.Đặc tính này sử dụng khoảng cách Euclide để comare các kết quả của tín hiệu gốc ban đầu và tín hiệu tương tự sau khi tiếng ồn và denoising tiếp theo bao gồm:

RMSE = (s (t) - s (t)) ^ 2, trong đó s (t) - tín hiệu ban đầu, s '(t) - tín hiệu sau khi denoising

3) MAE - tối đa tuyệt đối lỗi

MAE = max (abs (s (t)-s (t)))

Đây là những biểu thức chính, phổ biến rộng rãi trong denoising kỹ thuật.Tất nhiên, nhiều hơn nữa của chúng tồn tại.Nhưng hoặc là tôi không nhận thức của họ, hoặc họ có quá sprecific và không thuận tiện cho tất cả các tín hiệu.

Với sự tôn trọng,

Dmitrij

 
Dmitrij,

nhờ (unfortunatelly tôi không thể nhấn nút''giúp tôi''

<img src="http://www.edaboard.com/images/smiles/icon_biggrin.gif" alt="Very Happy" border="0" />

),

Vì vậy, để so sánh giữa estimators khác nhau; tôi có thể lô SNR qua MSE, hoặc SNR aloso qua RMSE.?

và về SNR, chúng tôi có thể expresse nó như thế này: SNR = Power (s (t)) / Power (n (t))?và nếu nó là đúng, là biểu hiện equevalente này đến bạn?

thansk một lần nữa,

lời chúc mừng tốt đẹp nhất

 
Người bạn thân yêu của tôi, như tôi đã viết trong bài viết trước, SNR có thể được định nghĩa trong nhiều cách và không tồn tại của các biểu thức được bãi bỏ ngày hôm nay.Tuy nhiên, hình thức phổ biến nhất của SNR thể hiện là một trong tôi đã giới thiệu:

SNR = max (abs (s (t))) / std (n (t)).
I think it's also possible.

Công suất
liên quan đến đề nghị của bạn (s (t)) / Power (n (t))
Tôi nghĩ rằng nó cũng có thể.Nhưng bạn phải kiểm tra, mà các giá trị trong tử số và mẫu số được đo bằng quy mô tương tự, nếu không ý thức hoạt động như vậy sẽ bị mất Và làm thế nào để đánh giá sẽ Power (s (t)) và điện. (N (t ))?
Viết ý tưởng của bạn và tôi sẽ cung cấp cho bạn lời khuyên của tôi.1 câu hỏi của bạn là Abit gây nhầm lẫn cho tôi.Bạn phải hiểu rằng tiêu chí khác nhau, mà tôi đã đề cập, đồng thời có thể được dùng để ước tính hiệu quả của denoising thủ tục.Không cần trong so sánh chúng.Họ đã phát minh ra, bởi vì trong một số trường hợp khác nhau có thể có nhiều hơn thích khác.

Bạn có thể, ví dụ, âm mưu sự phụ thuộc của SNR của tín hiệu đầu vào và SNR của tín hiệu tương tự sau khi denoising.Đối với điều này, tất nhiên, bạn nên chọn các tham số (nó dependes ngày algorythm này), mà sẽ được thay đổi.Sau khi nhận được sự phụ thuộc này, bạn có thể phân tích nó.

Với sự tôn trọng,

Dmitrij

 
Này,
cảm ơn cho câu trả lời của bạn, tôi thực sự đánh giá cao

Vì vậy, okkk, tôi sẽ sử dụng SNR = max (abs (s (t))) / std (n (t)).

<img src="http://www.edaboard.com/images/smiles/icon_biggrin.gif" alt="Very Happy" border="0" />và để đánh giá sức mạnh của (s (t)) và điện n ((t)): Tôi có s (t), và tôi tạo một tiếng ồn gaussiane phụ bởi (...) imnoise Matlab, vì thế nếu chúng ta gọi là J correpted tín hiệu bởi nhiễu J (...), imnoise = và sau đó n (t) = J (t)-s (t), và sau đó tôi có thể evaluat sức mạnh của n (t).

cho câu hỏi của tôi, tôi thougth rằng tôi có thể so sánh các performe của 12 estimators bởi ploting SNR / Lỗi?

Lời chúc mừng tốt đẹp nhất

Nabil

 
Thực tình, tôi không thể hiểu chính xác những gì bạn có ý nghĩa.Hãy thử một lần nữa để sửa lại chăm chú tất cả mọi thứ bằng văn bản của tôi, có lẽ, bạn sẽ được thoát khỏi sự hiểu lầm.Bình luận của tôi là SNR và tiêu chí denoising khác được sử dụng để ước tính hiệu quả của thủ tục, được áp dụng cho tín hiệu bị ô nhiễm.Các SNR thêm là, tốt hơn là kết quả của denoising.Tình hình tương tự có thể được quan sát thấy nếu đánh giá RMSE và MAE.

Với sự tôn trọng,

Dmitrij

 
hi dear friend,

Sai lầm của tôi, tôi xin lỗi, tôi hiểu lầm bạn, nhưng bây giờ nó ok, nhờ

các pb duy nhất là tôi đã xem lại mã MATLAB của tôi, vì tôi được sử dụng chức năng MATLAB imnoise''''để thêm một tiếng ồn phụ gaussian, và thay đổi giá trị của SNR tôi thay đổi giá trị q''''nơi; tín hiệu correpted với tiếng ồn = imnoise (sig / q), và. evalueted i khi giá trị của SNR (hoặc với định nghĩa hai) nó không Sens, (ví dụ: (SNR, MSE) = (3,9), (4 , 10), (5,6), (6,6), (7,11), (8,3) ...

lời chúc mừng tốt đẹp nhất

Nabil

 
Vâng, tôi là khá hạnh phúc, là bạn đã giải quyết vấn đề của bạn.Tuy nhiên, nếu có vướng mắc immeadiately cho tôi biết và tôi sẽ giúp đỡ.Xa như bạn biết tôi là ở Đức bây giờ vào Nga 7-Open Hội thảo.Vì vậy, có thể có sự chậm trễ trong answerings nhỏ của tôi.
and gwn
functions in Matlab in order to generate additive gaussian noise.

Bên cạnh đó, sử dụng và chức năng wgn GWN
trong Matlab để tạo ra các phụ gia gaussian tiếng ồn.Một trong những chức năng này ở trong hạt nhân đã có, trong khi các khác nên được lấy từ Wavelab thực hiện.Miễn phí và có sẵn trong Internet.

Với sự tôn trọng,

Dmitrij

 
You must log in or register to reply here.

Welcome to EDABoard.com

Sponsor

Back
Top