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信噪比计算公式在线播放_信噪比计算公式s/n中的s和n是什么(2024年11月免费观看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-11-27

信噪比计算公式

𐟔 ADC关键参数解析 𐟓 分辨率：ADC的分辨率定义了其采集数据的精细度。例如，12位分辨率意味着最小刻度为0.8mV。位数越高，精度越高哦！ 𐟎‡‡样率：这指的是ADC每秒钟采集的次数，如65MSPS代表每秒采样65百万次，通常是信号频率的2倍以上。 ⚡ 转换速率：模拟信号转数字信号的速度，也就是ADC的响应速度。 𐟔Š 信噪比（SNR）：理想ADC的信噪比计算公式为SNR=6.02*N+1.76dB，N为位数。比如10位ADC的SNR约为61.96dB。 𐟓Š 无杂散动态范围（SFDR）：表示干扰信号不会让采集信号失真的范围，值越大，噪声水平越低。 𐟚€ ADC输入阻抗：当输入阻抗远大于信号端时，可直接连接。否则，需加电压跟随器实现阻抗匹配。 𐟓ž 通信接口与封装：常见的有SPI接口、16位或32位并口输出，以及多种封装选择。 𐟌᯸ 工作温度与功耗：工业级ADC工作温度范围广，功耗从几十毫瓦到几百毫瓦不等，通道数越多，功耗越大。

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！𐟚€

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

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。

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。

𐟓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！

过采样与欠采样：ADC的两种采样策略 𐟓Š 今天我们来聊聊ADC的过采样和欠采样。采样这个话题绕不开奈奎斯特采样定理：如果信号带宽为B，那么采样频率fs必须大于2B才能确保信号能够被准确还原。如果fs小于2B，采样后的信号会混叠，原始信号的信息就会丢失（见图2）。过采样：高精度的秘密 𐟚€ 过采样是ADC常用的模式，主要目的是提高ADC的信噪比。简单来说，采样后噪声会混叠到奈奎斯特频带内。如果在ADC前级加上抗混叠滤波器，可以保证混叠后的噪声功率是有限的。fs越大，信号带宽内的噪声功率谱密度就越低。再经过数字滤波器，可以滤除信号带外的噪声，保证信号带宽内的噪声量维持在一个较低水平。因此，过采样常用于高精度ADC中，再配合噪声整形技术，可以进一步降低信号带宽内的噪声量，提高ADC的SNR指标。过采样和噪声整形是ADC的核心技术点。欠采样：高速场景的利器 𐟏Ž️ 欠采样与过采样相反，常应用于高速场景中。举个例子，如果信号带宽为20MHz，中心频率为70MHz，那么过采样该信号至少需要160M的采样频率。如果考虑给模拟带通滤波器留有一定设计裕度，将该信号中心频点置于第一奈奎斯特区间中心点，那么fs要求为280M（见图3），而根据奈奎斯特定理，针对该信号理论上仅需要40M采样率即可完成采样。欠采样正是利用采样混叠特性，将高频信号“混频”到低频带内。图4展示了欠采样的例子，将该信号置于第三奈奎斯特频带中心处，经过计算fs=56M即可将高频信号降频到第一奈奎斯特频带。相比过采样，在采样高中心频率、低带宽的信号时欠采样在ADC采样率指标上仅需考虑信号带宽而非信号最高频率，在ADC后续数据采集、系统功耗等设计方面具有较大优势。但同时，欠采样时采样频率远低于过采样时采样频率，奈奎斯特带宽减小，对模拟带通滤波器的衰减带设计提出较高要求（可对比图3和图4模拟BPF）。欠采样的实际应用 𐟓ˆ 应用于欠采样的ADC，其性能指标在高频输入下依然要保持较高水平。图5为一款14bit、125MSPS ADC Fin vs 动态性能测试结果。在SFDR>75dBc指标下，其Fin最高达到150MHz，可满足第三奈奎斯特区间内的欠采样需求。总结 𐟓 无论是过采样还是欠采样，都是为了更好地适应不同的应用场景和需求。过采样适合高精度、低噪声的应用，而欠采样则适合高速、高带宽的场景。希望这篇文章能帮你更好地理解这两种采样策略的原理和优势。

港媒发文称，随着解放军换装大涵道比涡扇-20版的运-20B大型战略运输机的亮相，基于运-20B打造的空警-3000新一代大型战略预警机也要来了。如果说空警500只是领先美国2代的话，那么空警3000不仅将主导全球预警机新标准，也将主导全球未来空战新标准。空警3000基于运20平台打造，运-20在2013年首飞，并在2016年正式装备解放军，整个运-20战略运输机项目从开始研制到最终成功装备部队一共花了8年的时间。相比之下，美国的C-17战略运输机总共花费了14年的时间，俄罗斯的伊尔-76战略运输机则花费了11年的时间，从这可以看出中国对于运输机技术掌握非常成熟。空警3000采用颠覆性雷达技术空警3000采用了颠覆性雷达技术——全球独创数字阵列雷达技术，数字波束形成 (DBF) 是一种以数字技术来实现波束形成的技术, 它保留了天线阵列单元信号的全部信息, 并可采用先进的数字信号处理技术对阵列信号进行处理, 可以获得优良的波束性能。例如, 可自适应地形成波束以实现空域抗干扰;可进行非线性处理以改善角分辨率。此外, 数字波束形成还可以同时形成多个独立可控的波束而不损失信噪比;波束特性由权矢量控制, 因而灵活可变;天线具有较好的自校正和低副瓣性能。而数字阵列雷达是一种接收和发射波束都采用数字波束形成技术的全数字阵列扫描雷达。由于收发波束形成均以数字方式实现 , 因而它有较好的数字处理灵活性。传统的有源相控阵雷达为产生足够高频率的发射信号，必须一级一级地进行变频，电路多，复杂度高，可靠性也相对较低；数字化雷达直接以数字的方法产生一定频率的发射信号，省掉了多级复杂电路，重量大幅度减轻，体积大幅度缩小，特别适合于重量和体积严重受限的机载场合，从而使得小飞机、大威力成为可能。华东电子工程研究所于1993年提出了“直接数字波束控制系统”的概念 , 其基本思想是利用DDS 的相位可控性来实现对相控阵发射波束的控制。雷达技术发展到现在，共经历了三次的变革，分别是机械扫描雷达和电子扫描雷达（相控阵雷达）然后再是数字扫描雷达，而相控阵雷达共发展了两代，分别是砷化镓有缘源相控阵雷达、氮化镓有源相控阵雷达（氮化镓中国已经经历了2代的发展，但是美国还没有给战斗机使用上）。空警500使用的氮化镓雷达要比美国的E系列预警机使用的机械扫描雷达领先两代，由此而来。E3系列预警机不具备反隐身的能力，这也是为什么歼灭20迫近F22,E3预警机没有发现的原因，而空警500则具备了反隐身的能力。空警3000还有多项首创技术据悉空警3000还专门针对近几年反隐身空战需求，加入了类似歼-16D的“全频电子战技术”，可以有效反制近几年部署亚太地区的F-35战斗机以及 B-21隐身战略轰炸机。相比空警-500那样专门加装的电子战反隐身系统可以说有了极大的提升，空警-3000将是世界首款具有完整反隐身战机能力的大型战略预警机。空警3000的数字阵列雷达技术或采用了世界首创的“共型贴片”布局，“共型贴片”布局也就是将数字雷达和机身蒙皮有机结合在一起，将数字雷达天线阵列“贴”在机身各处，比如翼下、机身侧面。此前中国公开展出的无人预警机已经实现了这一技术，所以对于“空警3000”大型预警机来说，想要实现这个设计目标没什么太大的问题。也就是说空警3000背上不再有大罩子了。空警3000的问世将主导全球空战新标准空警3000的问世将主导全球空战新标准，在现代空战系统中，预警机起着核心作用，1982年 6月 9日，在黎巴嫩战争这场“中东历史上规模最大的空战”中，以色列空军以 81∶ 0的悬大比分战胜了叙利亚空军震惊了世界，得益于领先全球的费尔康预警机（全球第一款有源相控阵雷达预警机）以色列空军发展出来了一种全新的空战模式 ——在空中预警机指挥下的多机协同空战，从此之后，各国空战都是以以色列空战模式为发展趋势，以色列主导了现代空战的发展标准，现代空战中，单机对单机的战斗已很少存在，而更多的是机群与机群的对抗。以预警机为大脑的现代空战系统，是怎么样作战的呢？以中国为例，“空警-500负责提供空中警戒及指挥控制；而作为多用途的中空长航时BZK-005无人机侦察机，则主要依靠其堪比轰炸机的大航程，负责前出战场侦查，并将信息传递给后方的空警-500分析，将空警-500的“千里眼”视线大幅延长；轰-6担当的则是“攻击链”中负责“火力输出”的角色，它可以接受空警-500的具体指挥，飞到制定空域后向数百、上千公里外的敌人舰队“无脑”发射远程反辐射导弹、反舰导弹或高超声速导弹等武器，完成“最后一击”。而战斗机在接收到预警机锁定的空中目标位置之后，可以视距外发射导弹击毁目标。指预警机甚至可以直接指挥控制导弹，战斗机只作为导弹的挂载平台，不向导弹发送指挥控制指令。空警3000将拥有足够优秀的对付隐形目标的能力，或将直接废掉战机的“隐形武功”。除此之外，空警3000也将拥有指挥无人机作战的协同能力。所以，当空警3000亮相之后，现代空战系统将会发生极大的改变，中国空警3000将于无人预警机、无人侦察机和无人机群、战斗机群、轰炸机群构建新的空战模式，而这对预警机的信息指挥系统提出了极大的挑战，预警机的指挥系统必须具备强大的处理复杂战场信息的能力，它需要高速信号/处理系统、宽带数据链，能够在瞬间完成大量数据交换和计算，从而应用多机群协同战术决策方法对目标进行战术编队、威胁评估、分配以及导引己方飞机，达到充分发挥己方战斗力量，高效杀伤敌方的目的。无人预警机可以长时间在空中巡航，还能够从临近空间向下探测目标，而背部是隐身飞机隐身处理一个薄弱环节，这样就能提高我方探测和抗击隐身目标的能力，无人预警机还可以深入敌群进入探测，及时将敌方目标传送给空警3000，空警3000指挥战斗机对目标进行视距外打击，预警机有人机/无人机协同作战是发展方向是未来空战发展的新趋势，而在这个领域已经大幅领先的中国，将会在空警3000之后，主导未来空战的新标准。

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