Signaali-äänisuhteen (SNR) paranemisen laskeminen Fast Fourier Transformin (FFT) avulla edellyttää signaalin taajuusalueen esitystavan analysointia. Tämä prosessi auttaa ymmärtämään, miten suodattaminen tai käsittely parantaa signaalin selkeyttä vähentämällä melua.

Signaalin ja melun välisen suhteen ymmärtäminen

SNR on signaalin voimakkuuden mitta suhteessa taustameluun. Se ilmaistaan tyypillisesti desibeleinä (dB). Korkeampi SNR-arvo osoittaa selkeämmän ja erottuvamman signaalin melusta.

FFT:n käyttäminen signaalien analysoimiseen

FFT muuntaa aika-aluesignaalin taajuuskomponenteiksi. Tutkimalla taajuusspektrin voit tunnistaa signaalin tehon ja äänen eri taajuuksilla.

SNR-arvon paranemisen laskeminen

FFT:n avulla tehtävän SNR-parannuksen määrittämiseksi on noudatettava seuraavia ohjeita:

  • FFT:n on otettava huomioon kaikki FFT:n ja FFT:n väliset sopimukset.
  • Tunnista signaalia edustava taajuushuippukomponentti.
  • Mittaa keskimääräinen meluteho taajuuskaistalla ilman signaalia.
  • Jos FFT:n herkkyys on pienempi kuin FFT:n herkkyys, se on määritettävä käyttämällä FFT:n herkkyysanalyysiä.
  • Toista melumittaus samalla taajuusalueella.
  • Laske SNR ennen käsittelyä ja sen jälkeen käyttäen seuraavaa kaavaa:

]SNR (dB) = 10 * log10(Signaaliteho / meluteho)[]

Esimerkkilaskenta

Jos alkuperäisen signaalin signaaliteho on 100 yksikköä ja ääniteho 10 yksikköä, alkuperäinen SNR-arvo on:

]SNR = 10 * log10(100/10) = 10 * log10[](10) = 10 dB[]

Suodatuksen jälkeen, jos ääniteho laskee kahteen yksikköön signaalin pysyessä 100 yksikössä, uusi SNR on:

]SNR = 10 * log10[[100 / 2) ... 10 * log10[](50) ... 16.99 dB