计算SNR的Python脚本

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计算SNR的Python脚本


import numpy as np
import sys
def calculate_snr(adc_output, fs, f_signal):
    """
    计算 ADC 输出的信噪比 (SNR)。
    参数:
    adc_output (array-like): ADC 输出的数据序列。
    fs (float): 采样频率。
    f_signal (float): 输入信号的频率。
    返回:
    float: 计算得到的 SNR，单位为 dB。
    """
    # 转换为 numpy 数组
    adc_output = np.array(adc_output)
    # 计算信号的长度
    N = len(adc_output)
    # 执行快速傅里叶变换 (FFT)
    fft_result = np.fft.fft(adc_output)
    frequencies = np.fft.fftfreq(N, 1/fs)
    # 找到信号频率对应的索引
    signal_index = np.argmin(np.abs(frequencies - f_signal))
    # 计算信号功率
    signal_power = np.abs(fft_result[signal_index])**2 / (N**2)
    # 计算噪声功率
    noise_power = np.sum(np.abs(fft_result)**2) / (N**2) - signal_power
    # 计算 SNR
    snr = 10 * np.log10(signal_power / noise_power)
    return snr
# 示例使用
if __name__ == "__main__":
    # 模拟 ADC 输出数据
    fs = 1000  # 采样频率 (Hz)
    f_signal = 50  # 信号频率 (Hz)
    t = np.arange(0, 1, 1/fs)
    adc_output = np.sin(2 * np.pi * f_signal * t) + 0.1 * np.random.randn(len(t))
    # 计算 SNR
    snr = calculate_snr(adc_output, fs, f_signal)
    print(f"SNR: {snr:.2f} dB")