使用python给信号添加某一信噪比的噪声

要给信号添加特定的信噪比的噪声,你可以先计算信号的功率,然后根据信噪比和信号功率计算噪声功率,最后随机生成符合噪声功率的高斯噪声。下面是一个示例代码来实现这个过程,并可视化添加噪声前后的信号:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def add_noise(signal, snr_db):
    # 计算信号功率
    signal_power = np.mean(np.abs(signal) ** 2)
    
    # 计算噪声功率
    snr = 10 ** (snr_db / 10)  # 将信噪比(单位dB)转换为线性信噪比
    noise_power = signal_power / snr
    
    # 生成高斯噪声
    noise = np.sqrt(noise_power) * np.random.randn(*signal.shape)
    
    # 添加噪声后的信号
    noisy_signal = signal + noise 
    return noisy_signal

# 创建原始信号
t = np.linspace(0, 1, 1000)  # 时间轴
signal = np.sin(2 * np.pi * 10 * t)  # 频率为10Hz的正弦信号

# 添加噪声前的信号
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(t, signal)
plt.title('Original Signal')

# 添加噪声
snr_db = 10  # 信噪比为10dB
noisy_signal = add_noise(signal, snr_db)

# 添加噪声后的信号
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(t, noisy_signal)
plt.title('Noisy Signal (SNR = {}dB)'.format(snr_db))

plt.tight_layout()
plt.show()

运行上述代码,你将会看到一个显示原始信号和添加噪声后的信号的图表,噪声的信噪比为10dB。你可以根据需要修改信噪比值来观察不同信噪比下的效果。

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转载自blog.csdn.net/weixin_44463965/article/details/131735254