Matlab信号上叠加噪声和信噪比的计算
2014-12-20 00:00
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在信号处理中经常需要把噪声叠加到信号上去,在叠加噪声时往往需要满足一定的信噪比,这样产生二个问题,其一噪声是否按指定的信噪比叠加,其二怎么样检验带噪信号中信噪比满足指定的信噪比。 在MATLAB中可以用randn产生均值为0方差为1的正态分布白噪声,但在任意长度下x=randn(1,N),x不一定是均值为0方差为1(有些小小的偏差),这样对后续的计算会产生影响。在这里提供3个函数用于按一定的信噪比把噪声叠加到信号上去,同时可检验带噪信号中信噪比。 1,把白噪声叠加到信号上去:
其中X是纯信号,SNR是要求的信噪比,Y是带噪信号,NOISE是叠加在信号上的噪声。 2,把指定的噪声叠加到信号上去 有标准噪声库NOISEX-92,其中带有白噪声、办公室噪声、工厂噪声、汽车噪声、坦克噪声等等,在信号处理中往往需要把库中的噪声叠加到信号中去,而噪声的采样频率与纯信号的采样频率往往不一致,需要采样频率的校准。
http://www.ilovematlab.cn/thread-54155-1-1.html
function [Y,NOISE] = noisegen(X,SNR) % noisegen add white Gaussian noise to a signal. % [Y, NOISE] = NOISEGEN(X,SNR) adds white Gaussian NOISE to X. The SNR is in dB. NOISE=randn(size(X)); NOISE=NOISE-mean(NOISE); signal_power = 1/length(X)*sum(X.*X); noise_variance = signal_power / ( 10^(SNR/10) ); NOISE=sqrt(noise_variance)/std(NOISE)*NOISE; Y=X+NOISE;
其中X是纯信号,SNR是要求的信噪比,Y是带噪信号,NOISE是叠加在信号上的噪声。 2,把指定的噪声叠加到信号上去 有标准噪声库NOISEX-92,其中带有白噪声、办公室噪声、工厂噪声、汽车噪声、坦克噪声等等,在信号处理中往往需要把库中的噪声叠加到信号中去,而噪声的采样频率与纯信号的采样频率往往不一致,需要采样频率的校准。
function [Y,NOISE] = add_noisem(X,filepath_name,SNR,fs) % add_noisem add determinated noise to a signal. % X is signal, and its sample frequency is fs; % filepath_name is NOISE's path and name, and the SNR is signal to noise ratio in dB. [wavin,fs1,nbits]=wavread(filepath_name); if fs1~=fs wavin1=resample(wavin,fs,fs1); end nx=size(X,1); NOISE=wavin1(1:nx); NOISE=NOISE-mean(NOISE); signal_power = 1/nx*sum(X.*X); noise_variance = signal_power / ( 10^(SNR/10) ); NOISE=sqrt(noise_variance)/std(NOISE)*NOISE; Y=X+NOISE;其中X是纯信号,filepath_name是指定噪声文件(.wav)的路径和文件名,SNR是要求的信噪比,fs是信号X的采样频率,Y是带噪信号,NOISE是叠加在信号上的噪声。 3,检验带噪信号的信噪比 信噪比的定义为 信号能量 (纯信号)^2 SNR=-----------------=-------------------------- 噪声能量 (带噪信号-纯信号)^2
function snr=SNR_singlech(I,In) % 计算信噪比函数 % I :\original signal % In :noisy signal(ie. original signal + noise signal) snr=0; Ps=sum(sum((I-mean(mean(I))).^2));%signal power Pn=sum(sum((I-In).^2)); %noise power snr=10*log10(Ps/Pn);其中I是纯信号,In是带噪信号,snr是信噪比 以下给出调用上函数的例子可作参考: 例一
clear all; clc; close all; [filename,pathname]=uigetfile('*.wav','请选择语音文件:'); [X,fs]=wavread([pathname filename]); [Y,NOISE] = noisegen(X,10); subplot 311; plot(X); subplot 312; plot(NOISE); subplot 313; plot(Y); mn=mean(NOISE) snr=SNR_singlech(X,Y)例二
clear all; clc; close all; [filename,pathname]=uigetfile('*.wav','请选择语音文件:'); [filename1,pathname1]=uigetfile('*.wav','请选择噪声文件:'); filepath_name=[pathname1 filename1]; [X,fs]=wavread([pathname filename]); [Y,NOISE] = add_noisem(X,filepath_name,10,fs); subplot 311; plot(X); subplot 312; plot(NOISE); subplot 313; plot(Y); mn=mean(NOISE) snr=SNR_singlech(X,Y)参考: [1] .
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