どのように我々は、この混合物中にノイズの標準偏差を推定することができますか？

D

Dmitrij

Guest
私の質問は以下の通りです。非常に多くの場合、我々は有用な信号とノイズの有害な添加物の混合物を処理する必要があります。想像してみて、何も雑音（それは分散、パワースペクトル密度である）に関して知られていません。私の質問は：どのように我々は、この混合物中にノイズの標準偏差を推定することができます（コンピューティングのためのstd式など）？つきましては、ドミトリイ
 
こんにちは、どのような信号処理アルゴリズムでは、2つの信号の種類、希望信号と不要な信号（ノイズや干渉）を伴う。それが可能な信号とノイズを分離するために行う主なものは、それらの異なる性質があります。いくつかのシナリオでは信号が有限のアルファベットを（既知または未知の）を持っています。単純なものでは信号は帯域制限されています。いくつかの他のアプリケーションで我々は、信号とノイズの複数のレプリカを受け取ることができる。そう、この質問への答えは "それはアプリケーションに依存"です。質問は "あなたはstdを推定したいどのようなシナリオでは？"​​です。あなたは信号とノイズの異なる性質を悪用せずにこの問題を勉強したい場合しかし、あなたはどこにもなっていません。さらには非可逆演算子であることを覚えておいてください。加算の結果が6であるとき、それは多分2 4、または1 5だったことを推測することができる。誰が遠い情報なし知っている？よろしく
 
Perhabs、ノイズ内部構造に関する予備knoledgeに関して、正しいです。ただし、ノイズのパラメータを使用しSTD推定の任意の式をお勧めできますか？私は確信している、このような式は、多分正確だが、近似ではない、probleので、私はと衝突しましたが、存在している必要があり、非常に実際の信号処理アルゴリズムで生じる。 の任意の式を提供してください。私はあなたに感謝するでしょう。つきましては、ドミトリイ
 
申し訳ありませんが、'' STDの推定''とは、何ですか？ 10倍
 
こんにちは、STD（標準偏差）の、例を持ってみましょう。シナリオは知られているPSDファイル（任意の変調信号など）と帯域制限信号が白（または色）ガウス雑音によってで破損しているノイズのstdの推定である。 stdを推定するために、この単純な例では1つの方法です。ノイズの最初rceived信号の標本自己相関関数を取得してから、信号のPSDを計算することです。所望の信号のPSD知ら推定で受信信号のPSDのサンプルを減算することにより、受信信号のPSDは、所望の信号のPSDの和と雑音のPSD（彼らが独立している場合courceの）であるという事実を知る雑音のPSDが得られる。今では、ノイズの推定PSDとは、差異のような多くのノイズパラメータ（PSDの下の曲線のアリア）を取得できます。雑音の帯域幅、などなど。有限アルファベットデータ伝送のような他のシナリオで使用される多くのエレガントな雑音パラメータ推定アルゴリズムがあり、MIMOの例等は、これはあなたを助けることを願っています。
 
混合物のPSDから所望の信号のPSDを引いたこのアイデアは、（信号+ノイズ）我々は正確に信号のモデルを知っている場合にのみ適しています。それはノイズで汚染されているので、nreal実用的なタスクに陽性シグナルが、知られています。私は単に何を "所望信号"の意味がわからないのはそういうわけです。したがって、このアプローチは、ここで有用かつ効果的ではないかもしれません。つきましては、ドミトリイ
 
あなたの答えを10倍しますが、plzのもう一つの質問は、私たちの信号が加法gaussienノイズによってcoreptedされた場合、いくつかの推定とそのパフォーマンスを比較するように、私はスタンダードを使用することができますか？または私は、このためのいくつかのテクニックをアドバイスすることができます！本当に感謝宜しくPS：私の場合は、実際の信号とノイズによってcorrepted信号を持っている
 
まあ、ノイズ除去手法の有効性を注意深く特別criterionsによってestmatedしなければなりません。一般的に彼らは勉強アルゴリズムは、信号（または単一の信号）、またはそれ以外の具象クラスに適しているかどうか、私たちは結論することができます。 - 信号対雑音比1）SN比：私は、次の基準を使用しています。コンピューティングのSNRのための方法の多くの量がある。ほとんどの場合それがノイズのSTDへの信号の絶対値の最大値の分割によって行わている。必要であれば、それはdBで形質転換することができる。SNR = MAX {ABS（S（T））} / STD（N（t））と2）のRMSE - ルートは、平均二乗誤差。 - - ^ 2、s（t）のRMSE = {S '（t）はS（t）}は：この特性は、初期原信号とを含む、後続のノイズ除去ノイズの後、同じ信号の結果をcomareするためにユークリッド距離を使用しています初期信号、S '（t）の - 3ノイズ除去後の信号）MAE - 最大絶対誤差MAE = MAX {ABS（s（t）は-S'（T））}これらの式は、技術をノイズ除去で広まっ主なものである。もちろん、それらの多くが存在しています。しかし、どちらも私は彼らの認識ではないか、彼らはあまりにもsprecificあり、すべての信号に便利ではありません。つきましては、ドミトリイ
 
ドミトリイ、感謝（生憎、私はボタンをプッシュすることはできません''私に助け''：D）は、したがって、異なる推定の比較のために、私はRMSE経由でMSEを経由して、SNR、またはaloso SNRをプロットすることができます？とSNRについて、我々はこのようにそれをすることができますexpresse SNR =電力（S（T））/パワー（N（t））は？そしてそれが正しいならば、自分とこの式equevalenteですか？再びthansk、宜しく
 
私の親愛なる友人、私は前のメッセージで書かれたように、SNRは多くの方法で定義されるかもしれないし、存在していた式のいずれも今日廃止された。しかし、SNRを表現する最も一般的な形式は、私が導入したものであるSNR = MAX {ABS（S（T））} / STD（N（T））。あなたの提案について電力（S（T））/パワー（N（T））私はそれも可能だと思います。しかし、あなたはそのような操作感が失われてしまいますそれ以外の場合は、分子と分母の値は、同じスケールで測定されたので、調べる必要があります。 および方法パワーを評価する（S（t））とパワー（N（t））をするつもりですか？あなたのアイデアを書いて、私はあなたに私のアドバイスを与えるでしょう。あなたの第一の質問は私のために混乱してabitはされています。あなたは、私が言及した様々なcriterionsが、手順をノイズ除去の効果を推定するために同時に使用することができることを理解する必要があります。それらを比較する必要はありません。別の例では、一方が他方よりも好ましいかもしれないので、彼らは、考案されました。あなたは、例えば、ノイズ除去後の同じ信号の入力信号とSNRのSNRの依存性をプロットすることができる。このためには、もちろん、あなたが変更されるパラメータを（それが推定アルゴリズムにdependes）、選択する必要があります。この依存関係を取得した後、あなたはそれを分析することができる。つきましては、ドミトリイ
 
あなたの答えのおかげで、私は本当に感謝しねえ、、okkk、私はSNR = MAX {ABS（S（T））} / stdを（N（t））を使用します：Dとs（の力を評価するための（ t））および電力（n（t）は）：私は、s（t）を持っている、と私はMatlab imnoise（で加法gaussianeノイズをクリート...）、我々は、JノイズJ = imnoise（によってcorrepted信号呼ぶそうだとすれば。 ..）した後、n（t）は次に= J（t）は、s（t）は、iがn（t）のパワーを評価をすることができます。私の質問のために、私は、SNR /エラーをplotingによる推定量の12 performeを比較することができthougth？敬具のナビル
 
率直に言って、私はあなたが何を意味するかを正確に理解することはできません。熱心に私が書いたすべてのものを改訂するには、もう一度試してください、多分、あなたは誤解を取り除くでしょう。私のコメントは、SNRおよび他のノイズ除去criterionsが汚染された信号に適用される手順の有効性を推定するために使用されることである。もっとSNRは良いが、ノイズ除去の結果である。 RMSEとMAEを評価する場合にも、同じ状況が観察されることがあります。つきましては、ドミトリイ
 
こんにちは親愛なる友人、私のミスで、ごめんなさい、私はあなたを誤解していたが、今は大丈夫だ、私は'' imnoise''は添加剤を追加するためのMATLAB関数を使用しているので、唯一のPBは私が私のMathWorks社のMATLABコードを確認する必要があるということです感謝ガウス雑音、と私は値を変更し、SNRの値を変更する'' q''はどこで、ノイズ= imnoise（SIG / Q）でcorrepted信号、ときに私は、SNRの値をevalueted（どちらかの定義を持つ）。それはセンス、（例えば（SNR、MSE）=（3,9）、（4,10）、（5,6）、（6,6）、（7,11）、（8,3）を行うものではありません。ナビル..宜しく
 
まあ、私はあなたの問題を解決したので、かなり満足している。何らかの問題が発生した場合immeadiatelyそれにもかかわらず、私に知らせて、私はお手伝いします。限り、あなたは、私が第七ロシアオープンワークショップで現在ドイツにいるよ知っているように。だから私answeringsに小さな遅延が発生することがあります。それに、使用ステップワゴンとのGWN のMatlabの関数を加法ガウス雑音を生成するためにインチをすでにカーネル内でこれらの機能の一つは、他のはWaveLabの実装から得られるべきであるのに対し。それは、インターネットで無料で利用可能です。つきましては、ドミトリイ
 
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