คํานวณการปรับปรุงในสัดส่วนสัญญาณต่อจมูก (SNR) โดยใช้การแปลงแบบเร็ว (FT) ร่วมกับการวิเคราะห์การแสดงความถี่ของสัญญาณในโดเมน โพรเซสนี้จะช่วยในความเข้าใจว่าการกรองหรือประมวลผลช่วยเพิ่มความชัดเจนของสัญญาณได้โดยลดเสียงรบกวน

การเข้าใจความทึบแสงของการจับเท็จ

SNR เป็นเครื่องวัดความแรงสัญญาณ เมื่อเทียบกับเสียงรบกวนจากพื้นหลัง โดยปกติจะแสดงใน DEC (DB) SNR ที่สูงกว่า จะแสดงสัญญาณที่ชัดกว่า และแยกแยะได้มากขึ้นจากเสียงรบกวน

การ ใช้ สัญญาณ ที่ เป็น สัญญาณ ตรวจ สอบ

FFT เปลี่ยนสัญญาณเวลาเป็นส่วนประกอบความถี่ของมัน โดยการตรวจสอบความถี่ของความถี่ คุณสามารถระบุพลังงานของสัญญาณ และเสียงที่ความถี่ที่แตกต่างกัน

การคํานวณ SNR ปรับปรุง

เพื่อ จะ รู้ ว่า ส เอ็น อาร์ ปรับ ปรุง ตัว ได้ ดี ขึ้น โดย ใช้ เอฟ เอฟ เอฟ บี จง ทํา ตาม ขั้น ตอน เหล่า นี้:

  • เปิดสัญญาณต้นฉบับ และคํานวณ FFT
  • ระบุว่าส่วนประกอบความถี่สูงสุดที่แสดงสัญญาณ
  • วัดพลังงานเสียงรบกวนเฉลี่ย ในแถบความถี่โดยไม่ต้องสัญญาณ
  • ปรับใช้ตัวกรองหรือประมวลผลและคํานวณ FFT ของสัญญาณประมวลผล
  • ทําซ้ําการวัดเสียง ในวงความถี่เดียวกัน
  • คํานวณ SNR ก่อนและหลังการประมวลผลโดยใช้สูตร:

[FLT: 0] SNR (DB) = 10 * ล็อก 10 (เสียงเสียงเสียง) [เสียงเสียงเสียง)

การคํานวณตัวอย่าง

ถ้าสัญญาณเดิมมีพลังงาน 100 หน่วย และสัญญาณรบกวน 10 หน่วย จุดเริ่มต้นของ SNR คือ

[FLT: 0] ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ – ⁇ log 10 (100/10] = 10 * log] 10[FLTT: 4] (10] = 10 dB[FLLTTT:5]

หลังจากกรอง หากระบบไฟฟ้ารบกวนลดลงเหลือ 2 หน่วย ในขณะที่สัญญาณยังคงอยู่ที่ 100 หน่วย SNR ใหม่คือ:

[FLT: 0] ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ log] 10[FLTT: 4] (50]. ⁇ . ⁇ . ⁇ . ⁇ dB[FLTT: 5]