如何使用python计算信噪比答案

【问题标题】：how to calculate signal to noise ratio using python如何使用python计算信噪比
【发布时间】：2020-11-20 10:31:51
【问题描述】：

尊敬的专家，我有一个数据集。我只想计算数据的信噪比。数据在这里加载https://i.fluffy.cc/jwg9d7nRNDFqdzvg1Qthc0J7CNtKd5CV.html

我的代码如下：

import numpy as np
from scipy import signaltonoise
import scipy.io
dat=scipy.io.loadmat('./data.mat')
arr=dat['dn']
snr=scipy.stats.signaltonoise(arr, axis=0, ddof=0)

但我收到类似 importError: cannot import name 'signaltonoise' from 'scipy' 之类的错误如果不存在如何计算 snr，请建议使用 python 处理此数据集的其他方法。

【问题讨论】：

标签： python scipy signal-processing

【解决方案1】：

scipy.stats.signaltonoise 在 scipy 1.0.0 中被删除。您可以降级 scipy 版本或自己创建函数：

def signaltonoise(a, axis=0, ddof=0):
    a = np.asanyarray(a)
    m = a.mean(axis)
    sd = a.std(axis=axis, ddof=ddof)
    return np.where(sd == 0, 0, m/sd)

来源：https://github.com/scipy/scipy/blob/v0.16.0/scipy/stats/stats.py#L1963

查看文档字符串的 github 链接。

编辑：完整的脚本如下所示

import numpy as np
import scipy.io

def signaltonoise(a, axis=0, ddof=0):
    a = np.asanyarray(a)
    m = a.mean(axis)
    sd = a.std(axis=axis, ddof=ddof)
    return np.where(sd == 0, 0, m/sd)

dat = scipy.io.loadmat('./data.mat')
arr = dat['dn']
snr = signaltonoise(arr)

【讨论】：

但是信噪比在哪里，你能帮我在你的脚本上实现我的数据吗？
它的工作......但我需要一些分贝值......类似于 1db......是否需要计算一些平均值
不确定你的意思。如果signaltonoise 按预期工作，请接受答案。如果您还有其他不相关的问题，您可能需要提出一个新问题。
这似乎是关于数据的问题。可能最好与数据提供者核实。

【解决方案2】：

更一般地说，这取决于应用程序。对于许多应用程序，均值和标准差之间的关系可能就足够了。

正如 JuliettVictor 所指出的，旧的scipy implementation's source code 很容易在网上找到，并且是最常见的。为了将其转换为分贝，可以添加。在此之前应该计算绝对值，以防信号的平均值为负：

def signaltonoise_dB(a, axis=0, ddof=0):
    a = np.asanyarray(a)
    m = a.mean(axis)
    sd = a.std(axis=axis, ddof=ddof)
    return 20*np.log10(abs(np.where(sd == 0, 0, m/sd)))

但是，当感兴趣的信号包含更高频率时（例如，在音频应用中，在这里，DC 经常被滤除），这会遇到问题。

In matlab's snr() function 使用 kaiser windowed periodogram，检测基波峰值并计算其功率。同样的情况也发生在谐波上。信号的其余部分假定为噪声，并计算其相应的功率电平。其他方法涉及信号的低通滤波（类似于计算其平均值）。
另一个基于 python 的示例可以在here 找到。 python中方法的不完整概述（包括基于周期图的matlab）可以找到here

【讨论】：