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搜索资源 - SNR and power of signal
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计算信噪比，计算公式是信号能量比上噪声能量-SNR Calculation，signal power divide noise power
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SPEECH ENHANCEMENT BASED ON WAVELET DENOISING
Abstract: - Noise is an unwanted and inevitable interference in any form of communication. It is
non-informative and plays the role of sucking the intelligence of the original signal. Any kind of
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在采集信号时,如果传感器没有前置放大,
则传感器输出的压电信号的信噪比会比较低。本文利用小波域软阈值滤波方法对未采用前置放大而采样得到的
信号进行小波分析,大幅度地提高了信号的信噪比,提取的目标信号位置与理论位置吻合的很好。这表明可以通
过小波分析方法很好地改善热超声信号的信噪比,从而降低对微波致热超声成像采集系统中前置放大器的要求-When human tissue is irradiated by microwave pulses, there is thermo2acoust
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求正弦信号fft，并利用该fft计算正弦信号的功率，信噪比等-Seeking sinusoidal signal fft, fft calculated using the sinusoidal signal power, SNR, etc.
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voice) is the target signal and the
second one (woman s voice) is the interfering speaker. To contrast the
effects of an interference speaker (non-stationary noise) with a white
noise inference (stationary noise/constant power) a white nois
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随着传输速率越来越高,信号所占用的带宽越来越宽,实际信道呈现出频率选择性衰落特
性。根据频率选择性衰落信道特性,建立了频率选择性衰落M IMO信道模型,采用频域和时域的方
法研究了在频率选择性衰落下,发射端已知和未知信道状态信息的M IMO信道容量,并给出了相关
的仿真结果。研究结果表明:在相同发射功率和传输带宽下,M IMO系统可以不牺牲信号带宽而显
著提高信道的容量,并且天线数量和输入信噪比的大小对信道容量具有不同的影响。研究结果为如
何提高频率选择性衰落环境下M IMO
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多输入多输出(MIMO)通信系统相比其他的通信系统具有更高的频谱效率，在不增加发射功率以及信号带宽的
情况下，MIMO 技术可以有效地提高系统信道容量及其性能。利用均匀角能量分布以及相关矩阵，分析了相关信道下的MIMO
系统信道容量，得出了系统信道容量的通用公式，并利用MATLAB 进行仿真。仿真结果表明，相关性的增加意味着信噪比的减
小，圆形接收天线阵列半径与角度扩展是决定MIMO 系统信道容量的主要因素。-Multiple-input multiple output (MIMO)
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比较采用干扰消除和无干扰消除的V-BLAST系统误帧率与SNR的关系曲线。系统参数：收发天线个数M=4，N=6；设定发送信号总功率P=1；设定每一帧中的符号数Nframe=100；调制方式为16QAM；信道为不相关瑞利衰落信道。-Was used to compare the interference canceller and V-BLAST system without interference cancellation, the frame error rate and SNR curve
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仿真比较采用干扰消除和无干扰消除的V-BLAST系统误帧率与SNR的关系曲线。系统参数：收发天线个数M=4，N=6；设定发送信号总功率P=1；设定每一帧中的符号数Nframe=100；调制方式为16QAM；信道为不相关瑞丽衰落信道-The simulation was used to compare the interference canceller and V-BLAST system without interference cancellation, the frame error ra
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With the higher and higher of transmitting rate, the signal bandwidth iswider and wider, and the
p ractical channel p resents the frequency selective fading character. In this paper, a multi - input multi -
output (M IMO) channelmodel under frequ
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文档为信噪比的定义，包括平均功率信噪比、瞬时功率(或电压)信噪比和偏移信噪比，并给出详细的定义公式-The definition of the documentation for the signal-to-noise ratio, signal-to-noise ratio of the average power signal-to-noise ratio and offset signal-to-noise ratio of the instantaneous power (or volt
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Bit Loading
The amount of bits that can be carried per channel depends upon the SNR at that particular frequency, lower SNR levels may need more power to transmit data and since each frequency is subject to an overall power limit, those frequencies
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Bit Loading
The amount of bits that can be carried per channel depends upon the SNR at that particular frequency, lower SNR levels may need more power to transmit data and since each frequency is subject to an overall power limit, those frequencies
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注水算法是根据某种准则，并根据信道状况对发送功率进行自适应分配，通常是信道状况好的时刻，多分配功率，信道差的时候，少分配功率，从而最大化传输速率。本文运用matlab通过对注水算法在mino系统中的三种不同的情况下进行了仿真，比较出在小信噪比时，相同信噪比下利用CSI的功率注水算法获得容量优于未知CSI的平均功率分配算法；相同容量下已知CSI信噪比比未知CSI时的信噪比小3dB.当信噪比增大到一定程度时，功率注水算法所获得的信道容量将收敛到平均功率分配的信道容量。-Water flooding
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用LabVIEW编制一个完整应用软件，完成以下功能：
1、产生一个正弦波，叠加一个噪声信号，从界面上可以调整噪声和信号的幅度、频率等参数，此信号作为后续分析的信号源；
2、显示信号的时域波形，点击按钮可以显示信号的幅度谱、功率谱
3、图形上可以显示光标，具有峰值跟踪功能，同时将峰值频率、幅度显示在界面上。
4、点击按钮可以计算显示信号的失真度（THD）、信噪比（SNR）、各次谐波的频率和幅度；-Preparation of a complete application using
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高精度、低功耗模数转换器是当今集成电路设计模拟领域的研究热点之一，采用sigma-delta调制原理和过釆样原理的模数转换器广泛使用在音频、数字网络、电子测量等系统中。此类模数转换器，为降低信号带内的量化噪声功率，而釆用噪声整形技术，为提高模数转换器的信噪比，使用过采样技术，将基带中的量化噪声调制到了高频区域，这样就增加了基带中的信噪比，也就是增加了转换器的有效量化位数，由于采用较高的过采样率，Sigma-Delta ADC的转换速率相对较低，高精度和较低转换速率的特点，使得Sigma-Delt
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功率谱估计
信号为两个正弦信号加高斯白噪声，各正弦信号的信噪比均为10dB，长度为N，信号频率分别为 和 ，初始相位 ，取 ， 取不同数值：0.3，0.25。 为采样频率。分别用Levinson递推法和Burg法进行功率谱估计，并分析改变数据长度、模型阶数对谱估计结果的影响。-Power spectrum estimation signal into two sinusoidal signals applied Gaussian white noise, the SNR of each si
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阵列信号处理中的最大信噪比准则方向图和功率谱MSNR-Array Signal Processing maximum SNR criterion pattern and power spectral MSNR
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Energy detection is a spectrum sensing method that detects the presence/absence of a signal just by measuring the received signal power. This signal detection approach is quite easy and convenient for practical implementation. To implement energy det
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A 16-QAM signal X, whose power is normalized as unity, is transmitted with OFDM over the discrete-time channel model h which has been used in Homework #2 and #3. As depicted in the below figure, the transmitter (TX) is now equipped with an N-point ID
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