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设计中的“信噪比”平衡

推荐人:马化腾 腾讯公司董事会主席兼首席执行官 推荐语: “信噪比”(Signal-to-Noise Ratio)原本是用在声音和图像领域的概念。 这篇文章巧妙地把“信噪比”的概念借用到了用户体验,把道理说得浅显易懂,难能可贵。 用户体验是互联网产品的命脉,琢磨和研发更好的用户体验应是产品经理和设计师的主要工作。 文章内容 设计中的“信噪比”平衡 文/陈威帆 所谓的讯息就是为了沟通而产生的,而使用者界面就是承载着资讯的载体。使用者透过界面和各式各样的系统进行五花八门的资讯交换。 如果要将讯息完整地传递给使用者,设计师可以选择强化原有的讯息,或是降低多余的杂讯,来提高“信噪比”(Signal-to-Noise Ratio)以增加讯息成功被判读的机率,也让使用者能更轻松地阅读资讯。 图表与信噪比 左右两张图都是在呈现各国的人口数量,左边的图表我们可以清楚地看到不同的人口数量,一眼就可以看出不同国家之间的人口比例关系。

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    matlab-如何计算信噪比

    Matlab信号上叠加噪声和信噪比的计算在信号处理中经常需要把噪声叠加到信号上去,在叠加噪声时往往需要满足一定的信噪比,这样产生二个问题,其一噪声是否按指定的信噪比叠加,其二怎么样检验带噪信号中信噪比满足指定的信噪比 在这里提供3个函数用于按一定的信噪比把噪声叠加到信号上去,同时可检验带噪信号中信噪比。 signal_power / ( 10^(SNR/10) );NOISE=sqrt(noise_variance)/std(NOISE)*NOISE;Y=X+NOISE;其中X是纯信号,SNR是要求的信噪比 3,检验带噪信号的信噪比信噪比的定义为 信号能量 (纯信号)^2SNR=-----------------=-------------------------- 噪声能量 (带噪信号-纯信号)^2function snr=SNR_singlech(I,In)% 计算信噪比函数% I :original signal% In:noisy signal(ie. original signal + noise signal

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    过采样系列二:傅里叶变换与信噪比

    信噪比(SNR)是信号与噪声的比率,它是衡量通信或模拟系统性能的重要指标之一,与傅里叶变换更是有千丝万缕的联系。 在很多情况下,我们是通过傅里叶变换来评估信噪比,如果评估方法不对,很难的到我们期望的结果,经常会事与愿违。 用Matlab SNR函数计算计算信噪比的结果如下,蓝色为感兴趣的信号成分,橙色为噪声。这个频域图就可以表征SNR,橙色的噪声数值越小、越低,说明信噪比越高、越好。 用Matlab SNR函数计算计算信噪比的结果如下,蓝色为感兴趣的信号成分,橙色为噪声,matlab舍弃了频率为9Hz、能量少的成分,只计算了2Hz信号的信噪比。 在过采样中,信噪比、ADC有效位数、过采样率是有千丝万缕的联系,了解了基本的概念后,我们一步一步理解过采样的原理。

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    什么是码原,波特率,比特率,带宽,容量,信噪比

    口语中也会把信道容量叫做“带宽”的,比如“带宽10M的网络”,“网络带宽是10M”等等。 信噪比:如果我们在人声嘈杂的集市上向远处的一个人喊话,我们必定会提高自己的声音的音量。我们所喊的话叫做信号,周围环境的声音是噪声。 信号和噪声的功率比就叫做信噪比,用S/N表示,单位没有量纲。由于信噪比有时数值很大,在一个通信线路的各个环节里面还要用它进行计算,所以经常对它取常用对数,再乘以10。 所得的结果也叫做信噪比,不过这时的单位为分贝(db)。 电平:系统中某点的电平,是指该点的功率P(或电压U)对某一基准功率P0(或基准电压U0)的分贝比。

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    CVPR 2018 图像压缩挑战赛结果出炉,腾讯音视频实验室压缩性能第一

    今年,CVPR 新增了图像压缩 workshop 和挑战赛议程,这场挑战赛由 Google、Twitter、Amazon 等公司联合赞助,是第一个由计算机视觉领域的会议发起的图像压缩挑战赛,旨在将神经网络 一张未经压缩的 1200 万像素的图片就会占用 36MB 的存储空间,而目前网络上每天图片传输、存储数量数以亿万计,为了节省带宽资源、存储资源,减少服务器的压力,高效的图像压缩算法必不可少。 峰值信噪比(PSNR)衡量的是压缩前后两张图逐像素统计所产生的误差,峰值信噪比越高,代表两张图误差越小,也就意味着压缩后的图与原图越接近、图片质量损失越小。 腾讯音视频实验室和武汉大学陈震中教授联合团队 iipTiramisu 在 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio,峰值信噪比)指标上占据领先优势,在决赛数据集上比第二名高了 0.13 从下图可以看到,与业界最优秀的开源图像压缩算法之一 BPG 相比,iipTiramisu 在峰值信噪比上有显著的优势: ?

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    压缩效率第一!CVPR图像压缩挑战赛腾讯音视频实验室胜出

    今年,CVPR新增了图像压缩workshop和挑战赛议程,这场挑战赛由Google、Twitter、Amazon等公司联合赞助,是第一个由计算机视觉领域的会议发起的图像压缩挑战赛,旨在将神经网络、深度学习等一些新的方式引入到图像压缩领域 峰值信噪比(PSNR)衡量的是压缩前后两张图逐像素统计所产生的误差,峰值信噪比越高,代表两张图误差越小,也就意味着压缩后的图与原图越接近、图片质量损失越小。 iipTiramisu在峰值信噪比上有显著的优势,与业界最优秀的开源图像压缩算法之一BPG相比: ? ? 在码率都为0.14 bpp的情况下,iipTiramisu的峰值信噪比比BPG高1.58 dB,质量损失率明显减少。 一张未经压缩的 1200 万像素的图片就会占用 36MB 的存储空间,而目前网络上每天图片传输、存储数量数以亿万计,为了节省带宽资源、存储资源,减少服务器的压力,高效的图像压缩算法必不可少。

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    5G技术中的无源光器件(二)

    相干接收机中的可调滤波器(TOF) 在DWDM光网络中,可调光学滤波器(TOF)作为重要的动态光学器件之一,被用于在波长域实现诸如信道选择、光性能监控、光信道监控等功能。 光网络对TOF的要求包括低损耗、窄带宽、足够的调谐范围和良好的滤波特性。 由于相干接收机自带波长选择性,为了提高光信噪比,通常前置一个线宽稍宽的TOF,以滤除带外噪声。 6.jpg 光性能监控模块(OPM) ROADM和DWDM技术下沉至城域网,同时也带来了光纤链路的复杂化,如图2所示,必须对光纤链路的光信噪比OSNR进行监控,以保证光纤网络的正常运行。 7.jpg 光性能监测(OPM)技术是对光网络物理状态和光信号传输质量的物理检测。在光纤通信中,为降低运营成本,提高资源利用率保证动态光网络的管理,必须大量应用OPM技术。 8.jpg 应用于OPM中的TOF,要求具有极窄的通带宽度,以便分析光纤链路中的光信噪比OSNR。理论分析表明,TOF的通带宽度取决于入射在光栅上的光斑尺寸。

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    Web性能探索之旅-1.无线网络基础

    一、无所不在的连接 针对不通的使用场景,无线网络技术有很多种。 鉴于无线网络技术如此多样,笼统地概括所有无线网络的性能优化手段是不可能的。 二、无线网络的性能基础 香农模型: ? C是信道容量,单位bit/s; BW是可用带快,单位是Hz; S是信号,N是噪声,单位是W。 2.2 信号强度 信号强度:又叫做信噪比(SNR)。本质上,信噪比衡量的是预期信号强度与背景噪声及干扰之间的比值。背景噪声越大,携带信息的信号就必须越强。 提高信噪比:增大发射功率,缩短收发两端的距离 路径损耗(通路衰减):信号强度随距离降低。 2.3 调制 用于编码信号的算法对无线性能同样有显著影响。 影响无线网络性能的因素: 1.收发端的距离; 2.当前位置的背景噪声大小; 3.来自同一网络(小区)其他用户的干扰大小; 4.来自相邻网络(小区)其他用户的干扰大小; 5.两端发射功率大小 6.处理能力及调制算法

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    【计算机网络】学习笔记,第二篇:物理层(谢希仁版)

    此文章归纳整理自:【计算机网络】(第七版)谢希仁 ,一切内容版权均归书籍作者所有,侵删 一 物理层的基本概念 物理层考虑的是怎样才能在连接各种计算机的传输媒体上传输数据比特流,而不是指具体的传输媒体 现有的计算机网络中的硬件设备和传输媒体的种类非常繁多 定义:信号的平均功率和噪声的平均功率之比,记作S/N,且常用分贝(dB)作为度量单位 公式:信噪比(dB) = 10 log10(S/N)(dB) 例子:当 S/N = 10 时,信噪比为 10 dB ,而当 S/N = 1000时,信噪比为 30 dB (3) 香农公式 信道的极限数据传输速率 = Wlog₂(1+S/N) W:信道带宽(Hx) S/N:信噪比【无单位】 如果信噪比单位为dB 需要使用 (三) FTTx技术 FTTx技术:是一种实现宽带居民接入网的方案,代表多种宽带光纤接入方式 无源光网络PON:为有效利用光纤资源,在光纤干线和用户之间使用无源光网络PON。 无源光网络无须配备电源,长期运行和管理成本低。 最流行的无源光网络是以太网无源光网络EPON和吉比特无源光网络GPON ?

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    Web性能探索之旅-1.无线网络基础

    一、无所不在的连接 针对不通的使用场景,无线网络技术有很多种。 鉴于无线网络技术如此多样,笼统地概括所有无线网络的性能优化手段是不可能的。 二、无线网络的性能基础 香农模型: ? C是信道容量,单位bit/s; BW是可用带快,单位是Hz; S是信号,N是噪声,单位是W。 2.2 信号强度 信号强度:又叫做信噪比(SNR)。本质上,信噪比衡量的是预期信号强度与背景噪声及干扰之间的比值。背景噪声越大,携带信息的信号就必须越强。 提高信噪比:增大发射功率,缩短收发两端的距离 路径损耗(通路衰减):信号强度随距离降低。 2.3 调制 用于编码信号的算法对无线性能同样有显著影响。 影响无线网络性能的因素: 1.收发端的距离; 2.当前位置的背景噪声大小; 3.来自同一网络(小区)其他用户的干扰大小; 4.来自相邻网络(小区)其他用户的干扰大小; 5.两端发射功率大小 6.处理能力及调制算法

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    【完结】AI1000问以后知识星球和B站见啦

    而为了公平的比较,网络的输入大小通常都是224*224的大小,那为什么呢?你第一时间思考出答案了吗? ? 第2问 ? 相信大家也都知道LeNet5这个经典的卷积神经网络,它有3个全连接层,输出维度分别是120,84,10,不知道大家知不知道为什么倒数第2个全连接层的维度是84呢? 那么为什么GoogLeNet要取一个跟作者名字没有关系,也不能直接表现出网络特点的InceptionNet作为名字呢? ? 第7问 ? 想必熟悉图像噪声和和图像信噪比的应该都听说过dB,一般监控摄像机的图像信噪比是50dB,信噪比的典型值一般为45-55dB,若为50dB,则图像有少量噪声,但图像质量良好;若为60dB,则图像质量优良, 我们知道现在在构建CNN时大家喜欢用3*3的卷积,而不是早期的5*5,7*7等更大尺寸的卷积,如vgg系列网络中全部使用了3*3的卷积。那么你知道为什么这样做吗? ? 第11问 ?

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    物理层

    四、信噪比与香农公式 4.1信噪比 任何实际的信道都不是理想的,在传输信号时会产生各种失真以及带来多种干扰。 信噪比 噪声是随机产生的,它的瞬时值有时会很大。因此噪声会使接收端对码元的判决产生错误。但是如果信号相对较强,那么噪声的影响就相对较小。 所以,信噪比就是信号的平均功率和噪声的平均功率之比。 公式: 信噪比(dB) = 10 log10(S/N)(dB) 例子:当 S/N = 10 时,信噪比为 10 dB,而当 S/N = 1000时,信噪比为 30 dB。 对于频带宽度已确定的信道,如果信噪比不能再提高了,并且码元传输速率也达到了上限值,那么还有办法提高信息的传输速率。 用编码的方法让每一个码元携带更多比特的信息量。 现有的 CATV 网是树形拓扑结构的同轴电缆网络,它采用模拟技术的频分复用对电视节目进行单向传输。 HFC 网对 CATV 网进行了改造。

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    清华戴琼海、中科院李栋联合发文《自然•方法》,开发深度学习超分辨显微成像方法

    该文综合测评了现有超分辨卷积神经网络模型在显微图像超分辨任务上的表现,提出傅立叶域注意力卷积神经网络(DFCAN, Deep Fourier Channel Attention Network)和傅立叶域注意力生成对抗网络 Science,2015】和掠入射结构光照明显微镜(GI-SIM)【Cell,2018】等多种超分辨成像模态的多模态结构光超分辨显微镜系统对不同生物结构进行成像,建立了一个包含四种不同复杂度的生物结构、九种不同信噪比 但通过分析评测矩阵结果发现,现有超分辨神经网络模型的优越区域主要集中在低复杂度生物结构和提升2倍分辨率(即Linear-SIM)的成像条件下,而在生物成像实验通常使用的中、高信噪比条件下的性能则低于传统超分辨成像方法 (DFGAN),实现了比其他现有卷积神经网络模型更鲁棒的显微图像超分辨预测效果,依据测评矩阵结果,其优越区域可以拓展至中高信噪比,可在实际生物成像实验中替代现有超分辨成像方法,应用场景得到较大程度的拓展 傅立叶注意力机制和基于傅立叶域注意力卷积神经网络(DFCAN)、傅立叶域注意力生成对抗网络(DFGAN)结构光超分辨重建的活细胞成像 应用傅立叶域注意力卷积神经网络(DFCAN)和傅立叶域注意力生成对抗网络模型

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    泛广电领域的卫星传输和公网传输

    1948年数学家克劳德·香农在论文《通信的数学原理》与《噪声下的通信》中,给出了在加性高斯白噪声信噪下信道的最大容量: 最大容量只由信噪比与带宽两个变量决定,也就是我们如果知道带宽与信噪比,就能推断出该条件下所能传输信号的最大码率 例如在30dB的信噪比下,信号与噪声之比为1000倍,有线传输(同轴电缆等)所能承载的最大数据容量为带宽的10倍;如果是在卫星传输中常见的10dB信噪比下,那么最大容量为带宽的3.46倍。 根据计算,如果滚降系数从0.2降到0.05,那么接收的信噪比会降0.6dB,这种信噪比的降低是否值得? 这时大家都会想到一个问题:为什么不能增加信噪比?只要信噪比增加的幅度追得上接收门限的提升,就可以不用担心此问题?在解答该问题之前我们需要对卫星传输链路进行详细分析。 但是即使是5G网络也有网络波动:图中可以看到在网络波动出现时缓冲区的占用也激增,即便如此仍留出了一半左右的安全冗余量。

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    61. 基于噪声模型优化的HDR融合算法

    ,最终得到的图像在同样的暗区,信噪比提升了约12dB. 而按照我们上一讲的讲解,此时的信噪比约为: 由这个式子可以简单仿真可知,其他条件不变时 g越小即ISO越小,信噪比越低。反之,ISO越大时信噪比越高。 作者论文中的下面这幅图也说明了这一点: 上图中,左边是不固定曝光时间时,低ISO设定能得到更好的信噪比。而固定曝光时间时,高ISO设定能在图像的暗区得到更好的信噪比。 回到我之前提到的HDR融合公式: 作者指出,要想让融合后图像I信噪比最高,所选择的每像素权重应该: 这样最终图像的信噪比可以表达为: 这样,为了使得SNR在最低亮度时最佳,我们就需要搜索最佳的ti 由于作者的优化目标是暗区信噪比,在亮区作者也说明其方法的信噪比不如基础曝光组合,但由于亮区的信噪比已经超过了人类的感知阈值,所以肉眼观察上去并没有那么明显的差异。

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    CVPR 2018论文解读 | 学习在黑暗中看世界(Learning to See in the Dark)

    在低光照甚至黑暗条件下,我们拍出高质量的照片一直是非常有挑战性的科研问题,这主要原因是由于低光子数和低信噪比给相机成像带来了很大的困难。 使用这个数据集,开发了一个基于全卷积网络端到端训练的低光图像处理流水线。该网络直接读入原始传感器数据,然后前向输出一张高清图像。这个技术克服了传统图像处理流水线需要多模块且夜间成像效果差的不足。 后处理,如缩放或直方图拉伸,可以应用,但这不能解决低信噪比,因为低光子计数。在弱光下提高信噪比的物理手段有:打开光圈、延长曝光时间和使用闪光灯。但每一种方法都有其自身的缺点。 然而,无论是传统的流程还是L3,都不能成功地处理快速低光成像,因为它们无法处理极低的信噪比。Hasinoff等人[2]描述了一种用于智能手机相机的burst成像流程。 此外,目前假设一个专门的网络被训练为一个给定的摄像机传感器。在交叉传感器上的初步实验是令人鼓舞的,今后的工作可以进一步研究微光成像网络的泛化能力。 未来工作的另一个机会是运行时间的优化。

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