आउटपुटवर N गुणोत्तराने वास्तविक S उपाय

चरण 0: पूर्व-गणन सारांश
फॉर्म्युला वापरले जाते
आउटपुटवर वास्तविक S/N गुणोत्तर = कमाल संभाव्य S/N गुणोत्तर/अॅम्प्लीफायरचा नॉइज फिगर
SNout = SNm/F
हे सूत्र 3 व्हेरिएबल्स वापरते
व्हेरिएबल्स वापरलेले
आउटपुटवर वास्तविक S/N गुणोत्तर - (मध्ये मोजली डेसिबल) - आउटपुटवरील वास्तविक S/N गुणोत्तर हे तुमच्या सिग्नलवर मोजले जाऊ शकते आणि ध्वनी मोजमाप आधीच dB स्वरूपात आहे, फक्त मुख्य सिग्नलमधून आवाज आकृती वजा करा.
कमाल संभाव्य S/N गुणोत्तर - (मध्ये मोजली डेसिबल) - कमाल संभाव्य S/N गुणोत्तर हे विज्ञान आणि अभियांत्रिकीमध्ये वापरलेले माप म्हणून परिभाषित केले आहे जे इच्छित सिग्नलच्या पातळीची पार्श्वभूमी आवाजाच्या पातळीशी तुलना करते.
अॅम्प्लीफायरचा नॉइज फिगर - (मध्ये मोजली डेसिबल) - अॅम्प्लीफायरचा नॉइज फिगर हा एक पॅरामीटर आहे जो अॅम्प्लिफायरमधून जाणार्‍या सिग्नलमध्ये किती अतिरिक्त आवाज जोडतो हे मोजतो.
चरण 1: इनपुट ला बेस युनिटमध्ये रूपांतरित करा
कमाल संभाव्य S/N गुणोत्तर: 390 डेसिबल --> 390 डेसिबल कोणतेही रूपांतरण आवश्यक नाही
अॅम्प्लीफायरचा नॉइज फिगर: 13 डेसिबल --> 13 डेसिबल कोणतेही रूपांतरण आवश्यक नाही
चरण 2: फॉर्म्युलाचे मूल्यांकन करा
फॉर्म्युलामध्ये इनपुट व्हॅल्यूजची स्थापना करणे
SNout = SNm/F --> 390/13
मूल्यांकन करत आहे ... ...
SNout = 30
चरण 3: निकाल आउटपुटच्या युनिटमध्ये रूपांतरित करा
30 डेसिबल --> कोणतेही रूपांतरण आवश्यक नाही
अंतिम उत्तर
30 डेसिबल <-- आउटपुटवर वास्तविक S/N गुणोत्तर
(गणना 00.004 सेकंदात पूर्ण झाली)

जमा

Creator Image
ने निर्मित शोभित दिमरी
बिपिन त्रिपाठी कुमाऊँ तंत्रज्ञान तंत्रज्ञान (बीटीकेआयटी), द्वाराहाट
शोभित दिमरी यांनी हे कॅल्क्युलेटर आणि 900+ अधिक कॅल्क्युलेटर तयार केले आहेत!
Verifier Image
द्वारे सत्यापित उर्वी राठोड
विश्वकर्मा शासकीय अभियांत्रिकी महाविद्यालय (व्हीजीईसी), अहमदाबाद
उर्वी राठोड यानी हे कॅल्क्युलेटर आणि 1900+ अधिक कॅल्क्युलेटर सत्यापित केले आहेत।

15 डेटा विश्लेषण कॅल्क्युलेटर

प्रति शब्द बिट्सची संख्या
​ जा संदेशाची लांबी = (log10(1/ट्रान्समिशनची अपेक्षित संख्या))/(log10(1-शब्द त्रुटी दर))
प्रति शब्द न सापडलेली संभाव्यता
​ जा न सापडलेली संभाव्यता = (न सापडलेली त्रुटी संभाव्यता*यशाची शक्यता)/(1-न सापडलेली त्रुटी संभाव्यता)
यश संभाव्यता
​ जा यशाची शक्यता = (न सापडलेली संभाव्यता*(1-न सापडलेली त्रुटी संभाव्यता))/न सापडलेली त्रुटी संभाव्यता
प्रति एकल-शब्द संदेश न सापडलेली त्रुटी संभाव्यता
​ जा न सापडलेली त्रुटी संभाव्यता = न सापडलेली संभाव्यता/(न सापडलेली संभाव्यता+यशाची शक्यता)
इनपुट वेव्हफॉर्म
​ जा इनपुट वेव्हफॉर्म = sqrt(सिग्नल ते नॉइज रेशो*कोडिंग आवाज)
आउटपुटवर N गुणोत्तराने वास्तविक S
​ जा आउटपुटवर वास्तविक S/N गुणोत्तर = कमाल संभाव्य S/N गुणोत्तर/अॅम्प्लीफायरचा नॉइज फिगर
शब्द त्रुटी दर
​ जा शब्द त्रुटी दर = 1-(1/ट्रान्समिशनची अपेक्षित संख्या)^(1/संदेशाची लांबी)
ट्रान्समिशनची अपेक्षित संख्या
​ जा ट्रान्समिशनची अपेक्षित संख्या = 1/((1-शब्द त्रुटी दर)^संदेशाची लांबी)
फेडचा सरासरी कालावधी
​ जा सामान्यीकृत एलसीआर = संचयी वितरण कार्य/फेडचा सरासरी कालावधी
कोडिंग आवाज
​ जा कोडिंग आवाज = (इनपुट वेव्हफॉर्म^2)/सिग्नल ते नॉइज रेशो
माहिती बिट्स
​ जा माहिती बिट्स = प्रति शब्द बिट्सची संख्या-हेडर बिट्स
हेडर बिट्स
​ जा हेडर बिट्स = प्रति शब्द बिट्सची संख्या-माहिती बिट्स
त्रुटी सुधारणे बिट्सची क्षमता
​ जा त्रुटी सुधारणे बिट्सची क्षमता = (हॅमिंग अंतर-1)/2
अपेक्षित एक ट्रान्समिशन (E1)
​ जा अपेक्षित एक ट्रान्समिशन = 1/(1-शब्द त्रुटी दर)
असफलता संभाव्यता
​ जा शब्द त्रुटी दर = 1-यशाची शक्यता

आउटपुटवर N गुणोत्तराने वास्तविक S सुत्र

आउटपुटवर वास्तविक S/N गुणोत्तर = कमाल संभाव्य S/N गुणोत्तर/अॅम्प्लीफायरचा नॉइज फिगर
SNout = SNm/F

S/N गुणोत्तर किंवा सिग्नल ते नॉइज रेशो किंवा SNR म्हणजे काय

SNR मूळ सिग्नल पातळीमधील आवाजाच्या तुलनेत, इमेजमध्ये आढळलेल्या आउटपुट एजमध्ये उपस्थित असलेल्या एकूण आवाजाचे वर्णन करते. SNR एक गुणवत्ता मेट्रिक आहे आणि खोट्या स्विचिंगच्या शक्यतेची अंदाजे गणना सादर करते; हे वेगवेगळ्या अंमलबजावणीच्या सापेक्ष कामगिरीची तुलना करण्यासाठी एक माध्यम म्हणून काम करते

Let Others Know
Facebook
Twitter
Reddit
LinkedIn
Email
WhatsApp
Copied!