周波数領域での信号のノイズフロアの決定


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信号を周波数領域で確認することにより、信号のノイズフロアを特定する方法はありますか?すべてのビン、または中央値、または以下の質問で説明されているようなより複雑な計算を平均化することの問題ですか?

周波数ピークを決定するための最良の基準は何ですか?

ノイズフロアを決定して、信号に特定の周波数が含まれているかどうかを判断するためのしきい値を設定します。


ノイズの特徴は何ですか?白ですか、それとも色ですか?
Jason R

ホワイトノイズ。ただし、他の色についても答えがどのように異なるかを聞きたいです。
Dan Sandberg

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ホワイトノイズは、周波数領域でフラットであることが期待できるため、特性評価が容易です。私は以前に尋ねるべきだったのですが、あなたの信号の特徴は何ですか?帯域は信号対ノイズでどのくらい満たされていますか?信号は常に存在していますか、それともノイズのみを観測する機会がありますか?
Jason R

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信号は、FFT(スペクトル漏れなし)を行うときにセンタービンに入る周波数で構成されます。ノイズとチャンネルの影響を無視すると、各周波数は最大またはノイズフロアになります。可能なn個の周波数のうち4つが「オン」の場合、各周波数は信号全体の1/4のパワーを持つ必要があります(ここでも、ノイズフロアは無視されます)
Dan Sandberg

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@DanSandberg:ウィンドウ関数を使用しない場合、Parsevalの定理により、時間または周波数のエネルギーを他のドメインから直接計算できます。たとえば、Pythonのfft関数の場合:rms(fft(x))/sqrt(n) = rms(x) 例ここにある ので、周波数領域での信号の外観を決定し、それを削除して、残りの値を測定し、sqrt(n)を乗算して、たとえばRMSノイズフロアを取得する必要があります。
endolith

回答:


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データの周波数領域表現を取得するには、使用しているウィンドウのタイプに基づいてデータを正規化する必要があります。正規化は、狭帯域(信号のピーク)信号を測定するか、広帯域(ノイズ)信号を測定するかによって異なります。データを適切に正規化したら、狭帯域信号のパワーをデータから直接読み取ることができます。ノイズ測定は、正規化された周波数データの「ノイズフロア」から推定する必要があります。ノイズパワーの見積もりは、ノイズフロアよりも6dB少なくなります。詳細については、

このリンクにアクセスしてくださいhttp : //www.fhnw.ch/technik/ime/publikationen

ペーパー「信号とノイズのシミュレーションと測定にFFTを使用する方法」をダウンロードしてください。


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ノイズがガウスであるため、パワースペクトルはフラットです。信号スペクトルのピークがいくつかある可能性があるため、それらは回避する必要があります。私は、パワースペクトルサンプルの中央値またはパワースペクトルサンプルのアルファトリミング平均、または最終的に四分位間平均のいずれかを提案します。これらの推定値はすべて堅牢であり、最適なものを選択できます。

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