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SNR 계산하기
1. SNR 계산방법 조사
2. 440Hz sine wave(Fs = 22050Hz)를 3초 발생후, 1)-2 잡음을 각각 섞었을 경우 SNR계산
3. 임의의 mean, var 갖도록 rand, randn 함수 변형방법 연구
3) 원하는 SNR(dB)을 갖도록 신호에 잡음을 혼합하기
1. 원하는 SNR을 갖도
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계산을 위해 소수점 이하는 버린다.
end
b = rand()*10;
if b<8;
i_s = floor(b);
end
x = (2*i_c - 7) + j*(2*i_s - 7);
n_re = gaussrv(0, s, 1);
n_im = gaussrv(0, s, 1);
n = n_re + n_im*j;
x_r = x + n;
plot(x_r,'.');
hold on
end
minimum distance dmin = sqrt(2*E_s/21)
SNR
v
30dB
0.042
25dB
0.13
20dB
0.4
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SNR 값 계산
- Source code
clear all, clc
origin = wavread('Original2.wav');
outam = wavread('output_AM.wav');
outfm = wavread('out1.wav');
noam = wavread('output_noAM.wav');
nofm = wavread('out2.wav');
SNR1 = 10*log10(sum(origin.^2) ./ sum(outam.^2))
SNR2 = 10*log10(sum(origin.^2) ./ sum(outfm.^2
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,
i++; //소수점 2째짜리 출력 하게 된다.
}
}
void calculator(void) {
inputsum(); //배열로 입력받은 숫자들을 더하는 함수
switch(ao) { //연산부호에 맞게 계산을 한다.
case '+' : result = (float)fnr + (float)snr;
break;
case '-' : result = (float)fnr - (float)snr;
break;
case '*' : r
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계산하기 힘들다.
Canny 알고리즘은
image I를 읽는다. I와 convolution시키기 위해 1D Gaussian mask G를 만든다.Gaussian의 표준편차 s는 edge detecter의 parameter이다. x와 y방향에서 Gaussian의 1차 도함수에 대한 1D mask를 만단다. 이것들을 와 라 부르자. 같은 s 값
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