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信噪比计算前沿信息_信噪比计算方法(2024年11月实时热点)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：教程更新日期：2024-11-29

信噪比计算

海格通信取得信噪比计算方法相关专利

OFDM信道估计，新思路来袭！将OFDM信道估计与深度学习超分辨率结合起来，把信道估计矩阵看作2D图像。通过超分辨率网络SRCNN和去噪网络DnCNN进行估计。具体来说，导频值得到导频位置的频率响应，然后通过插值得到其他数据位置的频率响应。然而，插值算法在CV领域被超分辨率神经网络虐得体无完肤。超分辨率算法虽然效果好，但泛用性很差，不同SNR条件下需要训练不同参数的模型。我的研究致力于以下三个方面：提高泛用性：不需要提前选择不同SNR的参数网络。减少先验信道信息：尽量做到不需要先验信道信息和信噪比。效果优于MMSE：计算量小，效果比MMSE好。思考：第一点是否可以加一个用于选择不同信噪比模型的网络，根据接收到的导频值估计SNR范围。第二点想把LS方法结合起来。第三点，采用更先进的网络，SRCNN已经是很老的网络了。就这么多，睡觉𐟘ꀀ

模拟IC面试：ADC项目会被问哪些问题？秋招已经过半，大家面试得怎么样了呀？今天我们来聊聊在模拟IC设计岗位的面试中，面试官会如何根据简历上的ADC项目提问。 ✨✨✨𐟒ᰟ’ᰟ’ኁDC项目在面试中能被问到的内容非常多，模拟面试中会全面而细致地去准备。下面是一些面试官可能会根据SAR ADC项目问出的问题： ✅✅✅ SAR ADC的采样开关 ✅✅✅ 底板采样和顶板采样相比有什么优缺点？采样开关的电荷注入和时钟馈通会如何影响ADC的增益和偏移？分别分析在时钟的上升下降沿很快或很慢的两种情况。如何减小采样开关的电荷注入和时钟馈通？使用自举开关能否100%保证开关的线性度？ ✅✅✅ SAR ADC的CDAC ✅✅✅ 定量计算SAR ADC的DNL和INL。 CDAC中最小的那个电容的值，上限由什么决定，下限由什么决定？面试官给出一个SAR ADC的输入输出传函图象，问针对每一段输入信号的非线性都是由什么造成的。 ✅✅✅ SAR ADC的时钟 ✅✅✅ 时钟抖动会如何影响ADC的信噪比？对高频还是低频输入信号的影响更大？直觉+定量分析。时钟的上升下降沿过慢会影响ADC的哪个输出参数，如何减小其影响？ ✅✅✅ SAR ADC的比较器 ✅✅✅ 比较器的输入相对偏移应该如何仿真？比较器的回击噪声应该如何仿真？定量分析StrongArm比较器的延迟。基于锁存器的比较器比基于运放的比较器有什么优缺点？几种auto-zero方法的优缺点。 ✅✅✅ ADC基础 ✅✅✅ ADC的DNL和INL如何仿真？ ADC的采样噪声一定永远是(LSB^2/12)吗？做ADC线性度的仿真/测试时，更常用的输入是斜坡信号还是正弦波？为什么？ ✨✨✨𐟒ᰟ’ᰟ’ኁDC相关的面试题范围广难度大，从系统级到晶体管级都有，相关简历内容一定要能扛面试题问。同时要有经验丰富的前辈帮你分析面试官会根据你的简历问出哪些问题。欢迎一起交流！

自媒体新手必看！选领夹麦克风的6个关键点踏入自媒体这条路，真不是吃素的！如果你不想在录音上踩雷，选个好用的领夹麦克风能省下你不少麻烦。市面上的领夹麦克风功能五花八门，降噪、收音模式、附加功能应有尽有，但怎么选才能找到最适合自己的呢？别急，看完这篇选购指南，你就能秒懂！降噪性能 𐟓‰ 降噪效果好的麦克风能帮你滤掉各种噪音，让你的录音更清晰。高端麦克风通常采用更高标准的DSP芯片，比如32位浮点数计算的DSP，相比传统的16位或24位定点数计算，精度和动态范围都更高，音频处理质量自然也更上一层楼。收音效果 𐟎䊧𕦕度和频率响应：灵敏度越高，麦克风的电平增益输出功率越强，音质也就越清晰。频率响应平稳宽阔的话，人声录制效果会更好。信噪比：信噪比系数越大，信号里的底噪音和杂音就越少，音质自然更纯净。指向性与立体声 𐟔Š 麦克风的指向性（如全指向、心形指向、超心形指向等）决定了其收音的范围和方向。如果你需要更精准的收音，那就要选指向性好的麦克风。价格与性价比 𐟒𐊧𛓥ˆ你的预算、拍摄设备、使用场景以及预期的录音质量，寻找性价比高的产品。毕竟，谁的钱都不是大风刮来的。兼容性与接口 𐟔Œ 确保所选麦克风的接口（如3.5mm、Type-C或USB接口）与你的拍摄设备兼容。还要了解麦克风是否支持外部麦克风输入、是否具备音频输出接口以及是否配备耳机监听功能。电池寿命与充电方式 𐟔‹ 对于需要长时间拍摄的用户来说，麦克风的电池寿命和充电方式也是需要考虑的因素。一些麦克风配备充电盒，支持移动充电，可以满足长时间拍摄的需求。佩戴舒适性与设计 𐟑‚ 考虑到无线领夹麦克风通常需要长时间佩戴，选择轻便、设计合理的麦克风可以减轻负担。毕竟，舒适的佩戴体验也是提升工作效率的关键。推荐麦克风 𐟌Ÿ 大疆领夹麦克风古斯岚领夹麦克风星唱领夹麦克风施索领夹麦克风金运领夹麦克风博雅领夹麦克风希望这篇指南能帮你选到心仪的领夹麦克风，让你的自媒体之路更加顺畅！𐟚€

是德VNA测信噪比，优势多？信噪比（Signal-to-Noise Ratio，SNR）是衡量信号强度与噪声强度之比的重要指标，广泛应用于无线通信、雷达、音频处理等领域。是德科技（Keysight Technologies）的矢量网络分析仪（Vector Network Analyzer，VNA）凭借其高精度、宽频带、多功能等特性，在测量信噪比方面发挥着重要作用。本文将深入探讨是德VNA在测量信噪比方面的应用，并分析其优势和局限性。 𐟔 测量原理是德VNA通过发射已知频率的信号，并接收反射或透射信号，从而获得信号的幅度和相位信息。同时，VNA还能够测量噪声信号的功率谱密度，进而计算出信噪比。 𐟓Š 测量方法直接测量法：利用VNA的噪声测量功能，直接测量信号和噪声的功率，并计算其比值。该方法简单易行，但精度受限于VNA的噪声测量精度。间接测量法：利用VNA的扫描功能，测量信号在不同频率下的幅度，并通过曲线拟合等方法估计噪声水平，最终计算出信噪比。该方法能够提高测量精度，但需要更复杂的处理过程。 𐟌Ÿ 优势高精度：是德VNA拥有高精度的接收器和信号处理能力，能够精确地测量信号和噪声，从而获得准确的信噪比结果。宽频带：是德VNA支持宽频带测量，能够覆盖各种频段，满足不同应用场景的需求。多功能：是德VNA除了测量信噪比外，还能够进行其他多种测量，例如阻抗、反射系数、传输系数等，为用户提供全面的测试解决方案。自动化：是德VNA支持自动化测量，能够快速高效地完成测试，提高工作效率。 𐟚력𑀩™性测量范围：是德VNA的测量范围有限，对于极低或极高的信噪比，测量精度可能会下降。测量环境：测量环境的噪声水平会影响测量结果，需要选择合适的测量环境或采取相应的降噪措施。成本：是德VNA的价格较高，对于预算有限的用户来说可能难以负担。 𐟓Œ 应用场景无线通信：测量手机、基站等无线设备的接收灵敏度和抗噪能力。雷达：测量雷达信号的信噪比，评估雷达的探测距离和精度。音频处理：测量音频设备的信噪比，评估音频设备的音质。医疗设备：在医疗设备中也有应用，以确保设备的性能和安全性。

脑电图溯源：揭秘大脑电活动的奥秘𐟧 𐟔 𐟌【脑区划分与数据要求】𐟌 首先，让我们深入了解大脑是如何被划分的。想象一下，大脑被细分为68、64甚至142个区域，每个区域都有其特定的功能和名称。在进行EEG溯源时，我们需要高质量的数据，如足够的电极和高信噪比（SNR），以确保能够准确捕捉大脑的电信号。𐟧슊𐟔„【前向与逆向问题】𐟔„ 接下来，我们面临两个关键问题：前向问题和逆向问题。前向问题类似于预测，通过头模型（大脑由不同电导率的组织构成）和源模型（大脑电活动源的模型）来计算电信号的传播路径。而逆向问题则类似于解谜，需要根据EEG数据反推脑源位置，常用的算法有MNE、sLORETA和Beamformer，听起来是不是很酷？𐟕𕯸‍♂️𐟔 𐟓š【脑电图溯源的流程】𐟓š 在BrainStorm软件中，我们可以按照一系列步骤进行溯源分析。从创建protocol、导入EEG数据、设置电极位置，到构建头模型和源模型、估计噪声，最后选择和运行溯源算法，每一步都至关重要。𐟛 ️ 𐟏壀标准模型与个体模型】𐟏劦ˆ‘们有两种模型可以选择：标准模型和个体模型。标准模型就像是通用模板，适用于大多数人；而个体模型则需要个体的MRI数据，这样可以更精确地生成大脑的个体表面和BEM表面，并调整电极位置。𐟧銊𐟎裀具体操作】𐟎芦œ€后，让我们看看如何在BrainStorm中进行具体操作。从使用预处理后的EEG数据、创建protocol、导入数据、调整电极位置，到构建和调整BEM模型表面，这些步骤都需要仔细操作。

罗德与施瓦茨示波器频率测量方法大揭秘罗德与施瓦茨(Rohde & Schwarz)示波器在业界享有盛誉，尤其在测量未知信号频率方面提供了多种高效方法。本文将详细介绍几种常用的频率测量方法，帮助用户选择最适合其应用场景的方案。 𐟔 直接读取频率值大多数现代罗德与施瓦茨示波器都配备了自动频率测量功能。用户只需将信号连接到示波器，并选择“频率”测量选项，示波器即可自动识别并显示信号的频率值。这种方法简单直观，适用于大多数常见信号的频率测量。优点: 操作简便，无需复杂设置。测量速度快，实时显示频率值。适用于大多数常见信号。缺点: 对于复杂信号或低信噪比信号，测量精度可能受到影响。无法测量频率变化较快的信号。 𐟓Š 使用FFT分析快速傅里叶变换(FFT)分析是一种强大的信号处理技术，可以将时域信号转换为频域信号。罗德与施瓦茨示波器通常内置FFT分析功能，用户可以通过FFT分析来识别信号中的频率成分。优点: 可以识别信号中的所有频率成分，即使是微弱的信号。适用于分析复杂信号的频率特性。缺点: 需要一定的信号处理知识。测量速度较慢，不适合实时测量频率。 𐟔젤𝿧”詢‘率计数器示波器通常内置频率计数器功能，可以精确测量信号的频率。用户可以通过设置门控时间，将信号的周期计数，并根据门控时间计算出频率值。这种方法适用于需要高精度测量频率的应用场景。优点: 测量精度高，可以达到毫赫兹级别。适用于测量频率变化较慢的信号。缺点: 操作相对复杂，需要设置门控时间。测量速度较慢，不适合实时测量频率。 𐟌 使用频谱分析仪罗德与施瓦茨示波器的一些型号内置频谱分析仪功能，可以对信号进行频谱分析，并显示信号的频率成分。这种方法适用于需要详细分析信号频谱的应用场景。优点: 可以精确测量信号的频率成分。适用于分析信号的频率特性，例如带宽、谐波等。缺点: 测量速度较慢，不适合实时测量频率。需要一定的信号处理知识。 𐟔’ 使用外部频率计对于一些特殊应用场景，用户可能需要使用外部频率计来测量信号的频率。外部频率计通常具有更高的精度和更快的测量速度。优点: 测量精度高，测量速度快。适用于测量高频信号或频率变化较快的信号。缺点: 需要额外购买。通过以上几种方法，用户可以根据自己的需求选择最适合的频率测量方案，确保获得准确可靠的测量结果。

脑电图溯源：揭秘大脑电活动的奥秘𐟧 𐟔 ### 𐟌【大脑区域与数据要求】𐟌 首先，让我们来探索一下大脑是如何被分割的。你知道吗？大脑被划分为68、64甚至142个不同的区域，每个区域都有其独特的名称和功能。在进行EEG溯源时，我们需要高质量的数据，比如更多的电极和高信噪比（SNR），这样才能更精确地捕捉到大脑的电信号。𐟧슊𐟔„【前向与逆向问题】𐟔„ 接下来，我们需要解决两个关键问题：前向问题和逆向问题。前向问题就像是预测，我们通过头模型（想象一下，我们的头是由不同电导率的组织构成的）和源模型（大脑电活动源的模型）来计算电信号的传播路径。而逆向问题就像是解谜，我们要根据EEG数据反推脑源位置，常用的算法有MNE、sLORETA和Beamformer，听起来是不是很酷？𐟕𕯸‍♂️𐟔 𐟓š【脑电图溯源的流程】𐟓š 在BrainStorm软件中，我们可以按照一系列步骤进行溯源分析。从创建protocol、导入EEG数据、设置电极位置，到构建头模型和源模型、估计噪声，最后选择和运行溯源算法，每一步都至关重要。𐟛 ️ 𐟏壀标准模型与个体模型】𐟏劦ˆ‘们有两种模型可以选择：标准模型和个体模型。标准模型就像是通用模板，适用于大多数人；而个体模型则需要个体的MRI数据，这样可以更精确地生成大脑的个体表面和BEM表面，并调整电极位置。𐟧銊𐟎裀具体操作】𐟎芦œ€后，让我们来看看如何在BrainStorm中进行具体操作。从使用预处理后的EEG数据、创建protocol、导入数据、调整电极位置，到构建和调整BEM模型表面，每一步都需要细心操作。𐟧退

理光GR2星空攻略，轻松拍！哇塞，今天早上一醒来，发现百度上99+的点赞，真是吓了一跳！连理光官方都来点赞了，真是太感谢了！𐟙 为了不辜负大家的期望，我特意整理了一份详细的理光GR2星空摄影教程，赶紧收藏吧！前期准备：工具和机身设置相机：理光GR系列理光GR系列的传感器面积大，信噪比高，拍出来的星空照片更纯净。虽然GR是APS-C画幅，但它的光学设计和机身调教都非常优秀，画质依然很棒。器材：三脚架拍摄星空时，曝光时间会很长，从1秒到25秒不等。所以需要一个稳定的三脚架来支撑相机。设置：GR菜单对焦模式：打开GR菜单，找到对焦模式并改为“MF”。星空很难被自动对焦，手动对焦更靠谱。对焦模式：改为无限远。星星离我们很远，将对焦距离改为无限远能确保星星清晰。定时自拍：在GR屏幕右下角有一个定时自拍按钮，设置为两秒自拍。手指按快门会产生微小震动，定时自拍能避免这个问题。拍摄格式：改为RAW+。这样会生成一张jpg和raw格式的文件，后期修改时用raw文件，画质和后期难度都会大大提高！拍摄参数设置：GR相机转盘设置：将相机转盘设置为M挡，非常重要！自动挡在黑暗环境下无法计算出正确的曝光参数。快门速度：想要拍出没有拖尾的星星，曝光时间不宜过长。GR的最佳时间是25秒左右，全画幅相机及24mm镜头则需要更短，大约15秒。可以根据“500原则”来计算曝光时间，公式是“期望快门=500除以焦距”。例如，GR镜头是28mm，那么曝光时间应该在17秒左右。光圈和ISO：拍摄星空需要大光圈和低ISO。最大光圈可以降低曝光压力，不用再次拉高ISO。ISO也叫感光度，感光度越高，画质越差，但星星会更多。大家可以根据自己的需求选择合适的ISO。拍摄地点尽量选择没有光污染的农村，这样拍出来的星空更纯净。到这里已经1000字了，如果大家还感兴趣，我会继续讲解参数配合和后期处理哦！希望大家都能拍出美丽的星空照片，享受摄影的乐趣！𐟓𘢜耀

𐟓𗦑„影传感器：CMOS探秘 𐟤”你知道吗？摄影传感器在拍照和录视频时扮演着重要角色。今天，我们就来深入探讨一下CMOS传感器。 𐟓𘤼 感器的底大小是决定拍照质量的关键参数。例如，“索尼IMX989”传感器的底为1/1英寸，数字越小，性能越优哦！ 𐟑大底传感器的好处多多：它拥有更大的单像素面积，这意味着在摄影时信噪比更高，能获取更多的信息量。但是，这也可能导致镜头更大，更突出，占用更多手机空间。 𐟒ᩫ˜像素传感器也有其利弊。像素越高，画面越清晰，但同时，高像素也会让画面在同大小传感器下成像更暗，因为单像素面积变小了，感光能力自然就下降了。 𐟌ˆ说到单像素面积，它可是由传感器大小和感光元件数量共同决定的。单像素面积越大，噪点就越少，感光能力就越强。这就是为什么旗舰机都采用高像素传感器的原因啦！ 𐟤市面上大部分传感器都采用了像素多合一技术。这种技术能把画面周围的多个像素融合成一个，从而提高单像素面积，减少计算量，让拍摄更流畅。但需要注意的是，像素减少可能会导致画面略显不清晰。 𐟎好“然，一个好的传感器不仅仅要看这些参数。降噪技术、自动对焦速度、色彩表现、是否支持高帧视频拍摄以及滤光镜的质量等都是衡量传感器好坏的重要因素哦！ 𐟔现在，你是不是对摄影传感器有了更深入的了解呢？下次选购相机或手机时，不妨多留意一下这些参数哦！