基本定义

信噪比（Signal-to-Noise Ratio，缩写为 SNR）是衡量信号与噪声强度比值的指标。它可以用来表示信号在噪声干扰下的传输质量。通常情况下，信噪比越大，信号质量就越好。

信噪比可以应用于各种不同的领域，包括通信、信号处理、信息论等。在通信领域中，信噪比可以用来表示信号在通过通信链路时的质量。在信号处理领域中，信噪比可以用来表示信号在进行信号处理操作时的质量。在信息论领域中，信噪比可以用来表示信息在噪声干扰下的传输效率。

信噪比的公式通常为：

SNR = 信号强度 / 噪声强度

信噪比的单位通常为分贝（dB）。

例如，如果信号强度为 1 瓦，噪声强度为 0.1 瓦，那么信噪比就是 10 dB。如果信号强度为 1 瓦，噪声强度为 0.01 瓦，那么信噪比就是 20 dB

示例代码

现在我们以一个简单的代码来看看SNR是怎么计算的。

import numpy as np

def signal_to_noise_ratio(signal, noise):
    # 计算信号强度和噪声强度的平方和
    signal_power = np.sum(signal**2)
    noise_power = np.sum(noise**2)

    # 计算信噪比
    snr = 10 * np.log10(signal_power / noise_power)

    return snr

# 示例：计算信号强度为 1 瓦，噪声强度为 0.1 瓦时的信噪比
signal = np.ones(100)
noise = 0.1 * np.random.randn(100)
snr = signal_to_noise_ratio(signal, noise)
print(snr)  # 输出结果为 10 dB

在上述代码中，我们首先使用 Numpy 库中的 sum 函数计算信号和噪声的平方和。然后，我们使用 Numpy 库中的 log10 函数计算信号强度和噪声强度的比值的以 10 为底的对数。最后，我们将结果乘以 10，以得到信噪比的值，并将其以 dB 为单位输出。

在这个示例中，我们假设信号强度为 1 瓦，噪声强度为 0.1 瓦。运行上述代码后，输出的信噪比应该约为 10 dB。

最后

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