Визначення рівня шуму сигналу в частотній області

Чи прийнятий спосіб визначення рівня шуму сигналу, дивлячись на нього в частотній області? Це питання усереднення всіх бункерів, або медіани, або якогось більш складного обчислення, як описано у наведеному нижче питанні?

Який найкращий критерій для визначення пікового частоти?

Я хочу визначити рівень шуму, щоб встановити поріг для визначення, чи містить мій сигнал задану частоту чи ні.

frequency-domain

— Ден Сандберг
джерело

Які характеристики шуму? Він білий або кольоровий?

— Джейсон R

Білий шум, хоча я хотів би почути, як відповідь відрізняється і від інших кольорів.

— Ден Сандберг

Білий шум простіше характеризувати, оскільки можна було б очікувати, що він буде рівним у частотній області. Я повинен був запитати раніше, але які характеристики вашого сигналу? Яка частина смуги заповнена сигналом проти шуму? Сигнал завжди присутній чи у вас є шанс спостерігати лише за шумом?

— Джейсон R

Сигнал складається з частот, які потрапляють у центральний відріз при FFT (відсутність витоку спектра). Ігнорування шуму та канальних ефектів кожна частота знаходиться на максимумі або на рівні шуму. Якщо чотири з можливих n частот "увімкнено", то кожна частота повинна мати 1/4 потужності всього сигналу (знову ж таки, ігноруючи підлогу шуму)

— Ден Сандберг

@DanSandberg: Без віконної функції теорема Парсевала дозволяє обчислювати енергію в часі або частоті безпосередньо з іншої області. Наприклад, для функції fft Python, наприклад: rms(fft(x))/sqrt(n) = rms(x) приклади тут. Отже, ви повинні вирішити, як виглядає ваш сигнал у частотній області, видалити його, виміряти значення залишку та помножити на sqrt (n), щоб отримати, наприклад, шум RMS.

— ендоліт

Відповіді:

Вам потрібно нормалізувати свої дані залежно від типу вікна, яке ви використовуєте для представлення даних про частотну область. Нормалізація відрізняється залежно від того, ви вимірюєте вузькосмуговий (ваш піковий сигнал) або широкосмуговий (шум) сигнал. Після нормалізації даних дані про потужність вузькосмугового сигналу можна зчитувати безпосередньо з даних. Вимірювання шуму слід оцінювати з "шумової підлоги" нормованих даних про частоту. Ваша оцінка шумової потужності буде на 6 дБ менше, ніж підлоговий рівень. Для детальної дискусії

Перейдіть за цим посиланням: http://www.fhnw.ch/technik/ime/publikationen

Завантажте папір "" Як використовувати FFT для моделювання сигналів та шуму та вимірювань ".

— user2718
джерело

Оскільки ваш шум гауссовий, то його спектр потужності рівний. Можливо, у вас є піки спектру сигналу, тому їх слід уникати. Я б запропонував або медіану зразків спектру потужності, або середню альфа-обробку зразків спектру потужності, або, зрештою, середквартильну середню. Усі ці оцінки є надійними, ви можете вибрати будь-який, який найкраще підходить.

— mbaitoff
джерело