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LTE中采用OFDM调制方法，其中的一个指标为30MHz的采样率，其中有效信息带宽为18MHz。下面从这个案例出发研究信噪比之间的关系。
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首先，明确几个符号的意义 ：
S：信号的平均功率 N： 噪声的平均功率
Eb： 每bit信号能量 N0：噪声的功率谱密度
Es：信号（符号）的能量 Rb：传信率（每秒传输的bit数）
W： 信号带宽 T： 符号周期
Ts： 采样点间隔 k： 每个符号包含的bit数
因此，有如下公式：
E b N o = S N R − 10 l g （ R b / W ） = S N R − 10 l g （ f s ∗ M ∗ C o d e R a t e / W ） = S N R − 10 l g （ 30.72 / 18 ∗ M ∗ C o d e R a t e ） = S N R − 10 l g （ 30.72 / 18 ∗ k ） EbNo=SNR-10lg（Rb/W）= SNR-10lg（fs*M*CodeRate/W）=SNR-10lg（30.72/18*M*CodeRate） = SNR-10lg（30.72/18 * k）
EbNo=SNR−10lg（Rb/W）=SNR−10lg（fs∗M∗CodeRate/W）=SNR−10lg（30.72/18∗M∗CodeRate）=SNR−10lg（30.72/18∗k）
E s N o = S N R − 10 l g （ 1 / T ∗ W ） = S N R − 10 l g （ 30.72 ∗ N s / W ） EsNo=SNR-10lg（1/T*W）= SNR-10lg（30.72*Ns/W）
EsNo=SNR−10lg（1/T∗W）=SNR−10lg（30.72∗Ns/W）
R b = f s ∗ M ∗ c o d e r a t e = 30.72 ∗ M ∗ c o d e r a t e = 30.72 ∗ k Rb = fs*M*coderate = 30.72*M*coderate = 30.72*k
Rb=fs∗M∗coderate=30.72∗M∗coderate=30.72∗k
W = 18 M H z W = 18MHz
W=18MHz
T = 1 / f s = 1 / 30.72 M H z T = 1/fs = 1/30.72MHz
T=1/fs=1/30.72MHz
k = M ∗ C o d e R a t e k = M*CodeRate
k=M∗CodeRate
同时，这些公式说明了无论对于单载波或者是OFDM多载波调制，其结论和计算方法都是一样的。
2 DFT-S-OFDM波形的噪声
关于DFT-S-OFDM波形，与上面保持同样的结论。
这里主要讨论的是不同的用户需要的信噪比都是一样的吗？
3 加噪方式讨论
3.1 wgn函数与awgn函数两者的区别
1）normal
首先得明确EsN0和EbN0的区别，两者转换如下：2
E s N 0 = E b N 0 + 10 ∗ l o g 10 ( M ∗ C o d e R a t e ) EsN0 = EbN0 + 10*log10(M*CodeRate)
EsN0=EbN0+10∗log10(M∗CodeRate)
对应下面代码可以得知两者的关系。
S N R = E s N 0 − 10 ∗ l o g 10 ( i n s v a l u e ) SNR = EsN0 - 10*log10(ins_value)
SNR=EsN0−10∗log10(ins
v
alue)
在matlab函数中，对于加噪函数，awgn函数中加的是SNR值，在wgn函数中加的是EsN0。换句话说，awgn会计算信号的能量，wgn只是对于功率为1的信号对应信噪比的噪声进行直接叠加。
下面代码对比了两种加噪方式的区别，最终的SNR为4dB，EsNo为10dB。
clear
EsN0 = 10;
ins_value = 4;
[psf,den] = rcosine(1,ins_value,'fir/sqrt',0.35,6);
list = 0:pi/1000000:6*pi;
X = sqrt(2)*sin(list); %产生正弦信号
X_upsample = upsample(X,ins_value);
txSig = conv(X_upsample,psf);
SNR = EsN0 - 10*log10(ins_value);
% Y_temp = awgn(txSig,SNR,'measured'); %加入信噪比为10db的噪声，加入前预估信号的功率（强度）
Y_temp= txSig + wgn(1,length(txSig),-EsN0,'complex');
Y = Y_temp(49:end-48);
% 计算信噪比（下采样前计算信噪比）
% 因为是在滤波成型之后才加噪所以评估这个合理
sigPower = sum(abs(txSig).^2)/length(txSig); %求出信号功率
noisePower=sum(abs(Y_temp-txSig).^2)/length(Y_temp-txSig); %求出噪声功率
SNR=10*log10(sigPower/noisePower) %由信噪比定义求出信噪比，单位为dB
% 隔取ins_value选取再计算信噪比也是一样的。
Y_temp = Y_temp(1:4:end);
txSig = txSig(1:4:end);
sigPower = sum(abs(txSig).^2)/length(txSig); %求出信号功率
noisePower=sum(abs(Y_temp-txSig).^2)/length(Y_temp-txSig); %求出噪声功率
SNR=10*log10(sigPower/noisePower)
或者有以下简短的代码：
X = sqrt(2)*sin(0:pi/1000000:6*pi); %产生正弦信号，功率为1
% Y = awgn(X,10,'measured'); %加入信噪比为10db的噪声，加入前预估信号的功率（强度）
Y = X + wgn(1,length(X), -10);
std_noise = std(wgn(1,length(X), - 10))^2
sigPower = sum(abs(X).^2)/length(X) ; %求出信号功率
noisePower = sum(abs(Y-X).^2)/length(Y-X); %求出噪声功率
SNR = 10*log10(sigPower/noisePower) %由信噪比定义求出信噪比，单位为db
1
2
3
4
5
6
7
1
2
3
4
5
6
7
由此可见，计算信噪比的方式为SNR=10*log10(sigPower/noisePower)
2）matlab的官方文档3
EsN0 ( d B ) = E b N 0 ( d B ) + 10 log 10 ( K ) \operatorname{EsN0}(d B)=E b N 0(d B)+10 \log _{10}(K)
EsN0(dB)=EbN0(dB)+10log
10
(K)
3.2 EbN0和SNR两者的关系
EsN0与SNR的关系如下
E s N 0 = S ∗ T / ( N / B ) = S / N ∗ T s y m b o l ∗ B EsN0 = S*T/(N/B) = S/N *T_{symbol} *B
EsN0=S∗T/(N/B)=S/N∗T
symbol
∗B
下面讨论仿真中的一些想法：
在实际的信号传输过程中，讨论的是信噪比SNR。如果不进行滤波成型，那么两者一致，但是在实际的通信系统中，考虑无ISI准则一级硬件实现的代价，往往发送端需要成型滤波，在接收端需要进行成型滤波最大化接受信号的信噪比，这就需要过采样。实际上这个过程增大了信号的EsN0，提升了性能。
比较容易理解的是，在相同的SNR之下，如果信号被过采样，则等效于EbN0更高，EsN0也更高。
同时需要注意在成型滤波时产生的能量损失，损失sqrt(insvalue)。（insvalue代表采样倍数）
3.3 成型滤波与匹配滤波器对噪声的影响
下面讨论仿真中的一些想法：
同样需要特别注意的是成型滤波和匹配滤波给信噪比带来的影响。上面说成型滤波和上采样提升了EsN0，最后SNR和EsN0呈现上述关系。但是匹配滤波之后同样会改变信噪比。
如果是使用滤波前后的信号计算信噪比，那么无疑是不对的，因为滤波会改变频谱自然会对信号产生影响，最终变成什么样也是不好预测的。
SNR是显性的，代表着真实的信道环境，而估计出来的EsN0是真实的每个符号所对应的信噪比。
4 EbNo与SNR之间的关系4
4.1 两个问题
Q1：为什么要将EbN0转换为SNR呢？
A1：因为在实际仿真中要给信号加上高斯白噪声，而高斯白噪声的参数是与SNR直接相关的，即根据SNR变量，可以直观的给信号加上高斯白噪声，所以要将EbN0转换为SNR。一般而言，模拟系统常采用SNRBER来衡量通信系统性能，而对于数字通信系统，常采用EbN0BER来衡量通信系统的性能。
Q2：为什么仿真要用EbN0，而不用SNR呢？
A2：因为用EbN0可以直观的看到系统性能，EbN0是一个归一化的参量，由于在系统传输中会采用不同的调制技术，这样这不同进制的调制技术下频谱效率会不同，一个由k个比特映射生成的调制符号所实现的频谱效率就为k bit/s/Hz，这种情况下，在计算比特误码率的时候考虑的是整体的性能，如果横向的比较系统的性能，就要将系统效率的作用排除，此时就可以从单个比特着手去比较，EbN0可以排除频谱效率引起的问题。
4.2 示例分析
假如用户的数据传送速率为1kb/s，信道编码采用编码速率为1/3的卷积编码，每秒在这些编码数据前添加200bit的训练序列，星座映射采用QPSK调制方式，基带脉冲成型采用因子为alpha等于0.25的升余弦函数，上采样倍数为10。
首先来看一下经过各模块后数据速率的变化，原始信息速率为1kb/s，1/3卷积编码后变为3kb/s，也就是每秒传送3000bit数据，添加200bit的训练序列后，变为每秒传3200bit，此时数据速率变为3.2kb/s，采用QPSK调制后，速率变为1.6k symbol/s。
应用上述EbN0与SNR的转换公式，我们可得：
SNR=EbN0·(1/3)·(3000/3200)·log2(4)·(1/10)·(1/(1+0.25))
用dB表示，就是：
SNR(dB)=EbN0(dB)+10·log10(1/3)+10·log10(3000/3200) +10·log10(2)+10·log10(1/10)+10·log10(1/(1+0.25))
以上的公式中，1/3是卷积码引入的，3000/3200是因为添加了训练序列这个额外的开销而引入的，2是QPSK引入的，1/10是基带成型滤波前上采样引入的，1/(1+0.25)是基带脉冲成型滤波的升余弦函数因子引入的。
一般很容易忘记考虑训练序列或者保护间隔，一般影响不大，本例中10·log（3000/3200）接近0，但其他各项影响都很大，如果仿真结果性能超好，应该看看是否忘记哪项了。如果系统还进行了扩频，比如添加训练序列后进行了16倍扩频，那么还要考虑扩频增益带来的影响，此时，在转化为SNR时，EbN0应该还要加上10·log（1/16）。
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SNR、EbN0、EsN0的关系以及matlab仿真时添加AWGN噪声 ↩︎
张少侃 EbN0与SNR转化新解 ↩︎
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已知信噪比怎么求噪声matlab
public class TestStar {
public static void main(String[] args) {
String star = "*";
for (int i = 0; i 5; i++) {
if (i == 0) {
System.out.print(" " + star);
System.out.println();
}
if (i == 1) {
for (int z = 0; z 4; z++) {
System.out.print(" " + star);
}
System.out.println();
}
if (i == 2) {
System.out.print(" ");
for (int x = 0; x 3; x++) {
System.out.print(" " + star);
}
System.out.println();
}
if (i == 3) {
for (int y = 0; y 2; y++) {
System.out.print(" " + star + " ");
}
}
}
}
}
是好使的 但是我没找到画五角星有什么规律（五角星好象不是正规图形吧？）如果还有什么要求的话 补充问题(如果是用*填充所有的东西 不包括 “ ”的话 我可以重新再给你写一个)
/**
* 在该类中创建了服务器端的ServerSocket，
* 当有客户发出连接服务器的请求时，
* 生成与客户端进行通信的Socket对象。
*/
public class MultiServer {
public static void main(String args[]) throws IOException {
System.out.println("建立并等等待连接......");
// 创建 服务器端 ServerSocket 监听5500端口
ServerSocket serverSocket = new ServerSocket(5500);
// 初始化是个socket对象
Socket connectToClient = null;
while (true) {
// 等待客户端的连接 获得客户端Socket
connectToClient = serverSocket.accept();
new ServerThread(connectToClient);
}
}
}
你这while方法没break，你确定没问题？
应该要意识到，降噪不是一个单凭某个软件就能做到的事，否则还要那些高端硬件做什么。 撇开硬件因素，目前软件降噪常用的方法一个就是采样降噪，采集一段声音作为噪声样本
【方案1】
package ECDSA;
import com.sun.org.apache.xerces.internal.impl.dv.util.HexBin;
import java.security.*;
import java.security.interfaces.ECPrivateKey;
import java.security.interfaces.ECPublicKey;
import java.security.spec.PKCS8EncodedKeySpec;
import java.security.spec.X509EncodedKeySpec;
public class Ecdsa {
private static String src = "hello berber" ;
public static void main(String []args){
jdkECDSA();
}
public static void jdkECDSA(){
// 1.初始化密钥
try{
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("EC");
keyPairGenerator.initialize(256);
KeyPair keyPair = keyPairGenerator.generateKeyPair() ;
ECPublicKey ecPublicKey = (ECPublicKey)keyPair.getPublic() ;
ECPrivateKey ecPrivateKey = (ECPrivateKey)keyPair.getPrivate() ;
// 执行签名
PKCS8EncodedKeySpec pkcs8EncodedKeySpec = new PKCS8EncodedKeySpec(ecPrivateKey.getEncoded());
KeyFactory keyFactory = KeyFactory.getInstance("EC") ;
PrivateKey privateKey = keyFactory.generatePrivate(pkcs8EncodedKeySpec) ;
Signature signature = Signature.getInstance("SHA1withECDSA");
signature.initSign(privateKey);
signature.update(src.getBytes());
byte []arr = signature.sign();
System.out.println("jdk ecdsa sign :"+ HexBin.encode(arr));
// 验证签名
X509EncodedKeySpec x509EncodedKeySpec = new X509EncodedKeySpec(ecPublicKey.getEncoded());
keyFactory = KeyFactory.getInstance("EC");
PublicKey publicKey = keyFactory.generatePublic(x509EncodedKeySpec);
signature = Signature.getInstance("SHA1withECDSA");
signature.initVerify(publicKey);
signature.update(src.getBytes());
boolean bool = signature.verify(arr);
System.out.println("jdk ecdsa verify:"+bool);
}catch(Exception e){
}
}
}
Java数字签名——ECDSA算法
【方案2】
public class MyTest {
/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
new MyTest().getSign();
}
void getSign() {
// Get the instance of the Key Generator with "EC" algorithm
try {
KeyPairGenerator g = KeyPairGenerator.getInstance("EC");
ECGenParameterSpec kpgparams = new ECGenParameterSpec("secp256r1");
g.initialize(kpgparams);
KeyPair pair = g.generateKeyPair();
// Instance of signature class with SHA256withECDSA algorithm
Signature ecdsaSign = Signature.getInstance("SHA256withECDSA");
ecdsaSign.initSign(pair.getPrivate());
System.out.println("Private Keys is::" + pair.getPrivate());
System.out.println("Public Keys is::" + pair.getPublic());
String msg = "text ecdsa with sha256";//getSHA256(msg)
ecdsaSign.update((msg + pair.getPrivate().toString())
.getBytes("UTF-8"));
byte[] signature = ecdsaSign.sign();
System.out.println("Signature is::"
+ new BigInteger(1, signature).toString(16));
// Validation
ecdsaSign.initVerify(pair.getPublic());
ecdsaSign.update(signature);
if (ecdsaSign.verify(signature))
System.out.println("valid");
else
System.out.println("invalid!!!!");
} catch (Exception e) {
// TODO: handle exception
e.printStackTrace();
}
}}
java – 使用secp256r1曲线和SHA256算法生
怎么验证生成的Ecdsa签名是正确的呢，可以看下这篇文章:RSA,ECC,Ecdsa,国密SM2的签名，验签，加密
两路音视频流，符合以下条件才能混合：
格式相同，要解压成 PCM 格式。
采样率相同，要转换成相同的采样率。主流采样率包括：16k Hz、32k Hz、44.1k Hz 和 48k Hz。
帧长相同，帧长由编码格式决定，PCM 没有帧长的概念，开发者自行决定帧长。为了和主流音频编码格式的帧长保持一致，推荐采用 20ms 为帧长。
位深（Bit-Depth）或采样格式 (Sample Format) 相同，承载每个采样点数据的 bit 数目要相同。
声道数相同，必须同样是单声道或者双声道 (立体声)。这样，把格式、采样率、帧长、位深和声道数对齐了以后，两个音频流就可以混合了。
JAVA代码问题可以到即构开发者中心看看