Estimation of Std

D

Dmitrij

Guest
A minha pergunta é a seguinte.Muitas vezes precisamos processar a mistura aditivo do sinal útil e ruídos prejudiciais.Imagine, nada se sabe sobre o ruído (que é de variância, a densidade espectral de potência).
)?

Minha pergunta é: como podemos estimar o desvio-padrão do ruído nesta mistura (a expressão para a computação padrão)?Com respeito,

Dmitrij

 
Oi,

Em todo o algoritmo de processamento de sinal que envolvem dois tipos de sinais, o sinal desejado e um sinal indesejado (ruído e interferência).As principais coisas que o tornam possível de sinal de ruído e suas naturezas são diferentes.
Em algumas situações o sinal tem alfabeto finito (conhecido ou desconhecido).em um mais simples é o sinal de banda limitada.em alguns outros aplicativos que podem receber várias réplicas do sinal e ruído.
Assim, a resposta a esta pergunta é "depende da aplicação".a questão é "Em que situação você quer estimar std?"
mas se você quiser estudar esse problema sem explorar a natureza diferente de sinal e ruído que você está recebendo nada.Lembre-se que a adição é um operador de perdas.quando o resultado da adição é de 6 você pode supor que era 2 4, ou talvez 1 5.quem sabe, sem mais informações?

atenciosamente

 
Perhabs, você está certo, sobre o knoledge preliminares sobre o ruído estrutura interna.No entanto, você pode sugerir qualquer fórmula de estimativa de DST, que usa os parâmetros de ruído?Eu tenho certeza, essa fórmula, talvez não precisa, mas aproximada, deve existir, porque o proble, eu tenho colidiu com, muito realmente surge em algoritmos de processamento de sinal.
.

Por favor, oferecer qualquer fórmula.Eu vou ser grato por você.

Com respeito,

Dmitrij

 
Oi,

Std (desvio padrão)

Vamos dar um exemplo.

O cenário é std estimativa do ruído quando um sinal de banda limitada com PSD conhecidos (por exemplo, qualquer sinal modulado) é corrompido por em branco (ou cor) ruído Gaussiano.Neste exemplo simples, uma forma de estimar o std.de ruído é a primeira a obter a função de autocorrelação do sinal de amostra rceived e então calcular PSD de sinal.conhecer o facto de o PSD do sinal recebido é a soma do PSD do sinal desejado e do PSD de ruído (de cource se eles são independentes), de forma subtraindo-se o exemplo do PSD do sinal recebido com o PSD conhecido desejado sinal de uma estimativa da PSD do ruído é obtida.Agora, com o PSD estimado de ruído é possível obter parâmetros de ruído, como muitos de variância (sob a curva ária do PSD).largura de banda de ruído, e assim por diante.

Há muitos parâmetros de ruído elegante estimativa algoritmos se utilizadas em outros cenários como o alfabeto finito de transmissão de dados, os casos de MIMO e etc

Esperamos que este irá ajudá-lo.

 
Essa idéia de subtrair o PSD do sinal desejado a partir da mistura do PSD (sinal ruído) é adequado apenas quando sabemos exatamente o modelo de sinal.No entanto, em Nreal tarefas práticas o sinal positivo é conhecida, porque é contaminado pelo ruído.Isso é porque eu simplesmente não sei o que o sinal do "desejado" significa.Portanto, esta abordagem pode não ser útil e eficaz aqui.

Com respeito,

Dmitrij

 
10x de suas respostas,
mas plz uma outra pergunta, eu gosto de comparar alguns estimadores e seu desempenho se o nosso sinal é corepted por um ruído aditivo gaussien, posso usar o std?ou pode aconselhar-me alguma técnica para isso!

muito obrigado

atenciosamente

PS: no meu caso, eu tenho o sinal real eo sinal correpted pelo ruído

 
Bem, a eficácia da denoising técnica deve ser atentamente estmated por critérios especiais.Em geral, eles nos permitem concluir, se o algoritmo estudado é adequado para a classe concreta de sinais (sinal ou único) ou não.Eu uso os seguintes critérios:

1) SNR - sinal-ruído.Há uma quantidade numerosa de formas para SNR de computação.Na maioria das vezes é feito pela divisão do valor absoluto máximo do sinal para o std de ruído.Se necessário, pode ser transformado em dB:

SNR = max (ABS (s (t))) / std (n (t))

2) RMSE - Root Mean Squared Error.Esta característica utiliza a distância euclidiana, a fim de comadre os resultados iniciais do sinal original e mesmo após o sinal de ruído, incluindo e denoising subseqüentes:

RMSE = (s (t) - s '(t)) ^ 2, onde s (t) - sinal inicial, s' (t) - sinal após denoising

Erro 3) MAE - máxima absoluta

MAE = max (ABS (s (t)-s '(t)))

Estas expressões são as principais, difundida em denoising técnicas.Claro, muito mais do que eles existem.Mas ou eu não estou ciente deles, ou eles são muito sprecific e não são convenientes para todos os sinais.

Com respeito,

Dmitrij

 
Dmitrij,

thanks (infelizmente eu não posso apertar o botão''me ajudou''

<img src="http://www.edaboard.com/images/smiles/icon_biggrin.gif" alt="Muito feliz" border="0" />

),

Assim, a comparação entre diferentes estimadores; posso SNR via MSE, ou SNR aloso via RMSE.?

e cerca de SNR, podemos expresse assim: SNR = potência (S t ()) / Power (n (t))?e se é correto, é este equevalente expressão com a sua?

thansk novamente,

atenciosamente

 
Meu caro amigo, como eu escrevi na mensagem anterior, a SNR pode ser definido de muitas maneiras e nenhuma das expressões existiam é abolida hoje.No entanto, a forma mais comum de expressar a SNR é o único que eu introduzidas:

SNR = max (ABS (s (t))) / std (n (t)).
I think it's also possible.

No que diz respeito a sua sugestão de potência (S t ()) / Power (n (t))
Eu acho que é também possível.Mas você deve verificar-se, que os valores no numerador e denominador são medidos na mesma escala, caso contrário, o sentido de tal operação será perdido. E como está indo para avaliar Power (s (t)) e energia (n (t ))?
Envie as suas ideias e eu lhe darei o meu conselho.Sua pergunta 1 é abit confuso para mim.É preciso compreender que critérios diferentes, que eu mencionei, podem ser utilizados simultaneamente para estimar a eficácia do procedimento denoising.Não há necessidade de compará-los.Elas foram inventadas, porque em vários casos uma pode ser mais preferível que o outro.

Você pode, por exemplo, a dependência da parcela de SNR do sinal de entrada e SNR do sinal mesmo após denoising.Para isso, é claro, você deve escolher o parâmetro (dependes no algorythm), que vai estar mudando.Depois de obter essa dependência, você pode analisá-lo.

Com respeito,

Dmitrij

 
Ei,
Obrigado pela sua resposta, eu realmente aprecio

Assim, okkk, vou usar SNR = max (ABS (s (t))) / std (n (t)).

<img src="http://www.edaboard.com/images/smiles/icon_biggrin.gif" alt="Muito feliz" border="0" />e para avaliar o poder do (s t ()) e Power (n (t)): Eu tenho s t (), e eu crio um ruído aditivo gaussiane pelo Matlab (...) imnoise, portanto, se nós chamamos a J correpted sinal pelo ruído J (...), imnoise = e n (t) = J (t)-s (t), e então eu posso avaliaça o poder de n (t).

para a minha pergunta, tudo pensado que eu possa comparar o performe de 12 de estimadores por ploting SNR / Erro?

Atenciosamente

Nabil

 
Francamente falando, não consigo entender exatamente o que você quer dizer.Tente novamente para rever atentamente tudo escrito por mim, talvez, você vai se livrar do mal-entendido_O meu comentário é que o SNR denoising e outros critérios são utilizados para estimar a eficácia do procedimento, que é aplicado ao sinal contaminado.Quanto mais SNR é, o melhor é o resultado de denoising.A mesma situação pode ser observada se avaliar RMSE e MAE.

Com respeito,

Dmitrij

 
oi caro amigo,

Meu erro, me desculpe, eu entendi, mas agora está ok, obrigado

PB é o único que eu tenho que rever o meu código Matlab, porque eu usei a função matlab imnoise''''para adicionar um ruído aditivo gaussiano, e para alterar o valor da SNR eu altere o valor''q''onde; correpted sinal com ruído = imnoise (SIG / q)., e quando eu V. dahliae o valor de SNR (quer com a definição de duas), não faz sens, (por exemplo (SNR, MSE) = (3,9), (4 , 10), (5,6), (6,6), (7,11), (8,3) ...

atenciosamente

Nabil

 
Bem, eu estou muito feliz, que você tenha resolvido os seus problemas.No entanto, se algum problema surgir immeadiately deixe-me saber e eu vou ajudar.Tanto quanto você sabe que estou na Alemanha agora em diante o russo 7-Open Workshop.Então, pode haver pequenos atrasos em minha answerings.
and gwn
functions in Matlab in order to generate additive gaussian noise.

Além disso, WGN
utilização e funções GWN
em Matlab para gerar ruído gaussiano aditivo.Uma dessas funções no kernel já, enquanto a outra deve ser obtida com a aplicação Wavelab.É gratuito e está disponível na Internet.

Com respeito,

Dmitrij

 
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