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2022年6月29日 · 无杂散动态范围 (SFDR) 常用于衡量数据转换器在杂散分量干扰基本信号或导致基本信号失真之前可用的动态范围。 SFDR 的定义是基本正弦波信号均方根 (RMS) 值与从 0Hz (DC) 到二分之一数据转换器采样速率 (如 fs/2) 范围内测得的输出峰值杂散信号均方根值之比。 峰值杂散分量可以是谐波关系，也可以是非谐波关系。 数据转换器的 SFDR 常常受输入信号的二次或三次谐波限制，但通过精心设计滤波器和优化频率分配，一般可避免二次谐波 (HD2) 和/或 …

However, when moving from laboratory to field conditions the radiometric resolution and the SNR hamper the alignments of dissimilar spectral outputs, and the atmospheric correction introduces non-systematic or random differences between laboratory and remote spectra.…”

2025年1月16日 · 信噪比 （Signal-to-Noise Ratio，SNR）是衡量信号质量的重要参数，表示有用信号的功率与背景噪声功率的比值。 SNR在通信、音频处理、视频处理以及其他电子信号处理领域中具有广泛的应用。 1. 基本概念. SNR 定义为信号功率与噪声功率之比，通常用分贝（dB）表示。 其公式为： 其中， 表示信号功率， 表示噪声功率。 用分贝表示时，公式为： 高SNR值意味着 信号质量 好，噪声对信号的干扰小；低SNR值则表明信号中噪声成分较多，信号质量差。 2. …

The PWM SNR response is measured by FFT using coherent sampling for different PWM resolution. Low-pas filtering removing high frequency PWM components is introduced as well to improve PWM SNR and prevent intermodulation effects, which tend to hamper the harmonic distortion test (HD).

2024年3月11日 · The combination of surface coils and metamaterials remarkably enhance magnetic resonance imaging (MRI) performance for significant local staging flexibility. However, due to the coupling in between, impeded signal-to-noise ratio (SNR) and low-contrast resolution, further hamper the future growth in …

We observe that the polarization difference (VV-HH) reliably separates the mineral oil slicks and newly formed sea ice areas using UAVSAR images, due to the low noise floor and subsequent high signal-to-noise ratio (SNR) radiometric performance of the airborne system.

2024年10月23日 · ADI 文中举了一个例子，标称 SNR 同为 70dB 的 4 个 ADC，所支持的采样率从 100MSPS 到 2GSPS 不等，并且也提供了各个 ADC 的 NSD，如果它们都对 50MHz BW （Bandwidth） 进行采样，那么在 50MHz BW 上 SNR 是多少？

首先，SNR Signal-to-Noise Ratio，信噪比，表示的是信息（原数据）和噪声的量的相对值。 在diffusion的扩散过程中， 正向扩散过程 一般可以写成. x_t = \alpha_t x_0 + \beta_t \epsilon. 其中 x_0 的是原数据， \epsilon 是noise，那么他们前面的系数大小可以分别表示信息和噪声的强度。 因此snr可被定义为 snr_t=\log \frac {\alpha^2_t} {\beta^2_t}=2\log \frac {\alpha_t} {\beta_t}。

This is a v-prediction model, like SD 2.x's 768 version. As such, it requires a custom YAML config for A1111. It might never work there? This uses a rescaled betas schedule for zero-terminal SNR that means the model learns to interpret pure Gaussian noise correctly when training at the highest timestep, T=1000.