Python 中干净信号和噪声信号的区分

Question

我有以下 SNR 信号：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

SNR_signal = np.array([0.10134662, 0.00941053, 0.15660532, 0.30411626, 0.59214933,
       0.90592892, 1.21066261, 1.68196251, 1.9605259 , 2.34029174,
       2.65199842, 3.01118228, 3.16316174, 3.28022538, 3.34901719,
       3.21725934, 3.3490386 , 3.20125906, 2.92811981, 2.89281209,
       2.46155156, 2.13995433, 1.90885968])

SNR_signal_noisy = np.array([-0.40453594,  0.23530384, -0.2138662 ,  0.78094685,
2.21687829, 1.59897599,  1.97371773,  2.30516968,  1.23779907,  1.64628358,
4.99010801,  2.72729907,  3.45409474,  3.0851324 ,  1.89160872,
3.84695234,  1.74147151,  3.20327341,  4.00223569,  1.87373223,
2.65093098,  1.55633982,  2.05920386])

plt.plot(SNR_signal)
plt.show()

plt.plot(SNR_signal_noisy)
plt.show()

他们的情节：

我想估计这些信号之间的噪声水平。我尝试了psd方法，但效果不佳。

估计这些信号中的噪声水平的最佳方法是什么？

Answer 1

您没有说明为什么不能使用功率谱密度方法，但它在这里似乎非常有效。假设主频率分量是第一个非零频率分量：

f1 = np.fft.rfft( SNR_signal )
f2 = np.fft.rfft( SNR_signal_noisy )
psd1 = np.abs( f1[1:] ) ** 2
psd2 = np.abs( f2[1:] ) ** 2
print( "Noise over signal (first data)  = ", np.sum( psd1[1:] ) / psd1[0] )
print( "Noise over signal (second data) = ", np.sum( psd2[1:] ) / psd2[0] )

输出：

Noise over signal (first data)  =  0.0961956265790858
Noise over signal (second data) =  1.1029829268452012