灵敏度公式

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灵敏度计算公式

灵敏度计算公式

灵敏度计算公式
灵敏度的计算公式通常用以下给出的公式表示:
Sensitivity=Sp/(Sp+Np)。

其中,Sensitivity表示灵敏度,Sp表示阳性预测中的真实阳性,Np
表示阴性预测中的假阳性。

灵敏度是一种衡量模型预测能力的指标,反映模型能够正确检测出真
实阳性样本的能力。

它代表模型能够在阳性样本中检测出来的正确率,也
就是模型对真实阳性样本的检测能力。

灵敏度越高,模型的分类能力越强,说明模型越精准地检测到真实阳性样本。

通常,灵敏度与特异度是相互影
响的,也就是说,模型设置分类更严格,灵敏度越高,特异度越低,反之
亦然。

临床试验公式

临床试验公式

临床试验公式
临床试验公式有很多,以下是一些常见的公式:
1. 样本量计算公式:n=Z²σ²/d²,其中n为样本量,Z为统计量,σ为标准差,d为允许误差。

2. 诊断试验临床灵敏度计算公式:灵敏度=真阳性人数/(真阳性人数+假阴性人数)×100%。

3. 诊断试验临床特异度计算公式:特异度=真阴性人数/(真阴性人数+假阳性人数)×100%。

4. 诊断试验临床准确度计算公式:准确度=(真阳性人数+真阴性人数)/(真阳性人数+真阴性人数+假阳性人数+假阴性人数)×100%。

5. 诊断试验约登指数计算公式:约登指数=灵敏度+特异度-1。

这些公式在临床试验中经常使用,但具体使用哪个公式需要根据试验的目的和设计来确定。

灵敏度系数公式

灵敏度系数公式

灵敏度系数公式
1. 灵敏度系数的定义。

- 在不同的学科领域中,灵敏度系数有着不同的含义。

一般来说,灵敏度系数是用来衡量某个系统(或模型)输出对输入变化的敏感程度的指标。

- 电学中的电阻温度灵敏度系数。

- 在电学中,对于金属电阻,其电阻值R与温度T的关系可以近似表示为R = R_0(1 +α(T - T_0)),这里的α就是电阻温度灵敏度系数。

- 推导过程:设温度变化量为Δ T,电阻变化量为Δ R,则Δ R=R -
R_0=R_0αΔ T,所以α=(Δ R)/(R_0Δ T)。

- 化学中的反应速率灵敏度系数(以简单反应为例)
- 对于反应 A + B→ C,反应速率v = k[A]^m[B]^n(这里k是反应速率常数,[A]、[B]分别是反应物A、B的浓度,m、n是反应级数)。

- 如果我们研究反应速率对反应物A浓度的灵敏度系数,假设其他条件不变,对v关于[A]求偏导数(∂ v)/(∂[A]) = mk[A]^m - 1[B]^n,这个偏导数就可以看作是反应速率对反应物A浓度的灵敏度系数(在一定程度上表示浓度变化时反应速率变化的敏感程度)。

- 工程力学中的应变灵敏度系数(以应变片为例)
- 对于应变片,其电阻相对变化率(Δ R)/(R)与应变varepsilon之间存在关系(Δ R)/(R)=Kvarepsilon,这里的K就是应变灵敏度系数。

- 推导过程:通过实验和理论分析得出应变片在受到应变时,其几何尺寸和电阻率的变化会导致电阻变化,K综合反映了这些因素的影响,并且通过大量的测试数据拟合得到上述关系。

传感器几个必须掌握的公式

传感器几个必须掌握的公式

传感器几个必须掌握的公式在传感器领域,有一些必须掌握的公式对于传感器的设计、校准和使用至关重要。

下面是一些重要的传感器公式:1. 传感器的灵敏度(Sensitivity):灵敏度是指传感器输出的变化量与输入变化量之间的关系。

通常用一个比例系数来表示,可以通过以下公式计算:Sensitivity = ΔY/ΔX其中,ΔY是传感器输出量的变化量,ΔX是对应的输入量的变化量。

在改变输入量的情况下,观察输出量的变化,可以通过计算斜率来获得灵敏度。

2. 传感器的线性度(Linearity):线性度是指传感器输出与输入之间的直线关系的程度,可通过下面的公式计算:Linearity = (Measured value - Ideal value) / Ideal value × 100%线性度的值越接近100%,说明传感器输出与输入之间的关系越直线。

3. 传感器的误差(Error):传感器的误差实际上是输出值与真值之间的差异。

误差可以分为绝对误差和相对误差。

绝对误差是指输出值与期望值之间的差异,可以通过以下公式计算:Error = Measured value - Ideal value相对误差是绝对误差与期望值之比,可以通过以下公式计算:Relative Error = (Measured Value - Ideal Value) / IdealValue × 100%4. 传感器的分辨率(Resolution):分辨率是指能够被传感器检测到的最小变化量。

通常用最小可测量的输入量来表示。

分辨率可以通过以下公式计算:Resolution = (Max input - Min input) / Number of steps其中,Max input是传感器能够测量的最大输入值,Min input是传感器能够测量的最小输入值,Number of steps是可以测量的离散步数。

5. 传感器的灵敏度范围(Sensitivity Range):灵敏度范围是指传感器能够测量的输入范围。

差动式传感器灵敏度推导用的数学公式

差动式传感器灵敏度推导用的数学公式

差动式传感器灵敏度推导用的数学公式数字灵敏度计算公式:P = 10lg(KT)+10lg(BW)+NF + SNR。

灵敏度在数值上等于输出一输入特性曲线的斜率。

如果传感器的输出和输入之间显线性关系,则灵敏度S是一个常数。

否则,它将随输入量的变化而变化。

提高灵敏度,可得到较高的测量精度。

但灵敏度愈高,测量范围愈窄,稳定性也往往愈差。

主要特点:
传感器的特点包括:微型化、数字化、智能化、多功能化、系统化、
网络化,它不仅促进了传统产业的改造和更新换代,而且还可能建立新型
工业,从而成为21世纪新的经济增长点。

微型化是建立在微电子机械系
统(MEMS)技术基础上的,已成功应用在硅器件上做成硅压力传感器。

敏感元件直接感受被测量,并输出与被测量有确定关系的物理量信号;转换元件将敏感元件输出的物理量信号转换为电信号;变换电路负责对转
换元件输出的电信号进行放大调制;转换元件和变换电路一般还需要辅助
电源供电。

联合试验的灵敏度计算公式

联合试验的灵敏度计算公式

联合试验的灵敏度计算公式联合试验是一种常用的统计方法,用于评估两个或多个变量之间的关系。

在医学研究和实验设计中,联合试验可以帮助研究人员确定治疗方法的有效性,评估不同因素对结果的影响,以及预测未来事件的可能性。

在进行联合试验时,一个重要的指标是灵敏度,它可以帮助研究人员评估测试的准确性和可靠性。

本文将介绍联合试验的灵敏度计算公式,以及如何使用该公式进行实际计算。

联合试验的灵敏度是指测试方法正确识别出真正患病者的能力。

换句话说,灵敏度是指测试方法能够在真正患病者中正确识别出疾病的能力。

灵敏度的计算公式如下:灵敏度 = 真正患病者中被正确识别为患病者的人数 / 真正患病者的总人数。

在这个公式中,真正患病者中被正确识别为患病者的人数是指测试方法正确识别出的患病者的人数,真正患病者的总人数是指实际患病的人数。

通过这个公式,我们可以得到一个介于0和1之间的数值,该数值越接近1,说明测试方法的灵敏度越高,即能够更准确地识别出真正患病者。

在进行联合试验时,研究人员通常会使用该公式来评估测试方法的准确性。

例如,假设一项新的癌症筛查测试方法被用于筛查患有某种癌症的人群,研究人员可以使用灵敏度计算公式来评估该测试方法的准确性,从而确定其在真正患病者中的识别能力。

除了灵敏度之外,联合试验还可以使用其他指标来评估测试方法的准确性,如特异度、阳性预测值和阴性预测值。

这些指标可以帮助研究人员全面地评估测试方法的准确性和可靠性,从而确定其在临床实践中的应用价值。

在实际应用中,研究人员可以通过收集样本数据来计算联合试验的灵敏度。

首先,他们需要确定真正患病者的总人数,然后使用测试方法对这些人进行筛查,记录测试结果,并与实际情况进行比对。

通过对测试结果进行统计分析,研究人员可以得到测试方法的灵敏度,并据此评估测试方法的准确性和可靠性。

在计算灵敏度时,研究人员需要注意一些问题。

首先,他们需要确保样本数据的代表性和可靠性,以避免由于样本不足或样本选择偏差而导致计算结果的不准确。

灵敏度公式——精选推荐

灵敏度公式——精选推荐

上行灵敏度‎公式:Si‎n (dB‎m) = ‎N F (d‎B) + ‎K TBRF‎(dBm‎) + E‎b/No ‎(dB) ‎- PG ‎(dB)‎Sin‎= 可获‎得的输入信‎号功率(W‎)Ni‎n = 可‎获得的输入‎热噪声功率‎(W) =‎KTBR‎F其中:‎K = ‎波尔兹曼常‎数 = 1‎.381 ‎× 10-‎23 W/‎H z/K,‎T =‎290K‎,室温‎S out ‎=可获得‎的输出信号‎功率(W)‎Nou‎t = 可‎获得的输出‎噪声功率(‎W)G‎= 设备‎增益(数值‎)F ‎=设备噪‎声系数(数‎值)P‎G = B‎R F / ‎R bit ‎W‎C DMA ‎规定用‎户数据速率‎R bit等‎于12.2‎k bps‎F的定‎义如下:‎F = ‎(Sin ‎/ Nin‎) / (‎S out ‎/ Nou‎t) = ‎(Sin ‎/ Nin‎) ×(N‎o ut /‎Sout‎)用输‎入噪声Ni‎n表示No‎u t:‎N out ‎= (F ‎× Nin‎× So‎u t) /‎Sin其‎中Sout‎= G ‎× Sin‎得到:‎Nou‎t = F‎× Ni‎n × G‎调制信‎号的平均功‎率定义为S‎= Eb‎/ T,‎其中Eb为‎比特持续时‎间内的能量‎,单位为W‎-s,T是‎以秒为单位‎的比特持续‎时间。

‎调制信号平‎均功率与用‎户数据速率‎的关系按下‎面的式子计‎算:1‎/ T ‎=用户数‎据比特率,‎R bit单‎位Hz,得‎出Sin ‎= Eb ‎× Rbi‎t根据‎上述方程,‎以Eb/N‎o表示的设‎备输出端信‎噪比为:‎Sout‎/ No‎u t = ‎(Sin ‎× G) ‎/ (Ni‎n × G‎× F)‎=S‎i n / ‎(Nin ‎× F) ‎=(E‎b × R‎b it) ‎/ (KT‎B RF ×‎F) =‎(Eb‎/ KTF‎) ×(R‎b it /‎BRF)‎,其中‎K TF表示‎1比特持续‎时间内的噪‎声功率(N‎o)。

开关灵敏度系数计算公式

开关灵敏度系数计算公式

开关灵敏度系数计算公式
开关灵敏度系数计算公式
Ps = 10lg(KT)+10lg(BW)+NF + SNR。

Ps为灵敏度的理论值,K为波尔兹曼常数(1.38×E-23,单位:J/K),T为绝对温度(273.15,单位:K,公式中采用20℃常温,故T=293.15),NF为噪声系数(LNA = 1.2dB),BW为带宽(12.5kHz),SNR为信噪比(5%误码解调门限)。

灵敏度是指仪器测量最小被测量的能力。

所测的最小量越小,该仪器的灵敏度就越高。

如天平的灵敏度,每个毫克数就越小,即使天平指针从平衡位置偏转到刻度盘一分度所需的最大质量就越小。

又如多用电表表盘上标的数字“20kΩ/V”就是表示灵敏度的。

它的物理意义是,在电表两端加1V电压时,使指针满偏所要求电表的总内阻Rv(表头内阻与附加电压之和)为20kΩ。

这个数字越大,灵敏度越高。

这是因为U=IgRv,即Rv/U=1/Ig,显然当Rv/U越大,说明满偏电流Ig越小,即该电表所能测量的最小电流越小,灵敏度便越高。

力敏传感器的灵敏度计算公式

力敏传感器的灵敏度计算公式

力敏传感器的灵敏度计算公式力敏传感器是一种能感受外力并将其转换为电信号输出的装置,在很多领域都有着广泛的应用。

要了解力敏传感器,就不得不提到它的灵敏度计算公式。

咱们先来说说灵敏度这个概念。

灵敏度啊,简单来讲,就是传感器输出变化量与输入变化量的比值。

就好像你吃了一块蛋糕觉得特别甜,蛋糕的甜度就是一个类似于灵敏度的概念,吃的蛋糕量变化一点,感觉到的甜度变化很大,那这个蛋糕的“甜度灵敏度”就高。

力敏传感器的灵敏度计算公式通常表示为:灵敏度(S) = 输出变化量(ΔY) / 输入变化量(ΔX)。

我给您举个例子吧。

有一次我去一个工厂参观,看到工人师傅们正在检测一批零件的受力情况。

他们用的就是力敏传感器。

那个传感器连着一个显示屏,能清楚地看到受力变化的数据。

当时有个零件,稍微施加一点力,传感器的输出数值就有很大的变化。

师傅们根据灵敏度计算公式,很快就判断出这个传感器的性能特别好,检测结果非常准确。

再深入一点说,这个输出变化量和输入变化量,具体得看传感器的类型和测量的物理量。

比如说,有的力敏传感器输出的是电压变化,有的是电流变化。

而输入的力可能是压力、拉力或者扭力等等。

不同类型的力敏传感器,灵敏度的计算可能会有所差异。

但万变不离其宗,都是按照这个基本的公式来的。

就像咱们做数学题,虽然题目形式多样,但基本的公式定理掌握了,就能迎刃而解。

在实际应用中,准确计算力敏传感器的灵敏度至关重要。

如果灵敏度计算不准确,那得出的测量结果可能就会有很大的误差。

想象一下,假如在建筑施工中,对承受力的测量出现了大的偏差,那后果可不堪设想。

所以啊,咱们可得把这个灵敏度计算公式弄清楚、搞明白。

无论是在科学研究中,还是在工程实践里,它都能帮助我们获取更准确、更可靠的数据。

总之,力敏传感器的灵敏度计算公式虽然看起来简单,但其背后蕴含着重要的物理原理和实际应用价值。

只有熟练掌握并正确运用,才能让力敏传感器更好地为我们服务。

希望通过今天的介绍,能让您对力敏传感器的灵敏度计算公式有更清晰的认识!。

土力学中灵敏度的名词解释

土力学中灵敏度的名词解释

土力学中灵敏度的名词解释土力学是研究土壤力学性质及其应用的学科。

在土力学中,灵敏度是一种重要的参数,用以描述土壤的变形特性和稳定性。

灵敏度是指土壤在剪切过程中的变形特性与剪切应力的敏感程度。

本文将对土力学中灵敏度的概念、计算方法以及其在工程实践中的应用等方面进行解释。

一、灵敏度的概念灵敏度是对土壤剪切变形特性的度量,主要用于描述土壤在剪切载荷作用下的敏感程度。

在土壤剪切过程中,土壤颗粒之间的接触会发生破坏,形成剪切面。

而灵敏度则是描述土壤在剪切面形成过程中的稳定性和变形特性。

灵敏度通常用符号"Cs"表示,其计算公式为:Cs= (Ip-1)/(Ip+1),其中"Ip"为塑性指数,Ip=log(Sr)=log(τf/τ0),"Sr"为有效应力比,"τf"为破裂应力,"τ0"为原始的应力。

灵敏度的数值通常在0到1之间,数值越大表示土壤越容易发生剪切破坏或变形。

当灵敏度为1时,表示土壤具有最大的变形敏感性。

而当灵敏度为0时,表示土壤不受剪切应力影响或变形。

二、灵敏度的计算方法灵敏度的计算需要根据土壤试验数据进行。

常用的试验方法包括剪切试验和压缩试验。

在剪切试验中,可以通过剪切箱试验或直剪试验来测定土壤的强度指标和灵敏度。

剪切箱试验是将土壤放置在剪切箱内,通过施加剪切应力来测定土壤的剪切强度和灵敏度。

直剪试验则是将土壤样品切割成直角梯形形状,再施加剪切应力进行测试。

在压缩试验中,可以通过进行一维压缩试验来测定土壤的压缩特性和灵敏度。

一维压缩试验是将土壤样品置于压实装置中,施加垂直压力进行测试。

通过测量土壤的应变和应力变化,可以计算出灵敏度的数值。

三、灵敏度在工程实践中的应用灵敏度在土力学中具有广泛的应用价值,在工程实践中被广泛运用于土壤工程设计和土壤稳定性评估等方面。

1. 土壤工程设计:灵敏度是评估土壤变形特性和稳定性的重要指标。

失真度灵敏度阻抗计算公式

失真度灵敏度阻抗计算公式

失真度灵敏度阻抗计算公式失真度、灵敏度和阻抗是电子电路中非常重要的参数,它们对电路的性能和稳定性有着重要的影响。

在设计和分析电子电路时,我们经常需要计算这些参数,以便更好地了解电路的工作情况。

本文将介绍失真度、灵敏度和阻抗的计算公式,并讨论它们在电子电路中的应用。

失真度是衡量电路输出信号与输入信号之间失真程度的指标。

失真度通常用百分比或分贝来表示,其计算公式如下:失真度(%)= |(Vout Vin) / Vin| 100%。

其中,Vout表示电路输出信号的幅度,Vin表示电路输入信号的幅度。

失真度越小,表示电路输出信号与输入信号之间的失真程度越小,电路的性能越好。

灵敏度是衡量电路输出信号对输入信号变化的敏感程度的指标。

灵敏度通常用分贝或者电压/电流变化比来表示,其计算公式如下:灵敏度(dB)= 20 log10(Vout / Vin)。

或者。

灵敏度(V/A)= |ΔVout / ΔVin|。

其中,ΔVout表示电路输出信号的变化量,ΔVin表示电路输入信号的变化量。

灵敏度越大,表示电路输出信号对输入信号的变化越敏感,电路的性能越好。

阻抗是电路对交流信号的阻力,是电路中最基本的参数之一。

阻抗通常用欧姆(Ω)来表示,其计算公式如下:阻抗(Ω)= V / I。

其中,V表示电路的电压,I表示电路的电流。

阻抗越大,表示电路对交流信号的阻力越大,电路的性能越稳定。

以上是失真度、灵敏度和阻抗的计算公式,接下来我们将讨论它们在电子电路中的应用。

在电子电路设计中,失真度、灵敏度和阻抗是非常重要的参数。

失真度可以帮助我们评估电路输出信号与输入信号之间的失真程度,从而指导我们改进电路设计,提高电路的性能。

灵敏度可以帮助我们评估电路对输入信号变化的敏感程度,从而指导我们调整电路参数,优化电路设计。

阻抗可以帮助我们评估电路对交流信号的阻力,从而指导我们选择合适的元器件,提高电路的稳定性。

除此之外,失真度、灵敏度和阻抗还可以帮助我们分析电路的工作情况。

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Eb/No,这个No是指白噪声的功率谱密度,其单位是W/Hz,No是Noise的简称。
C/N:
Carrier-to-noise ratio 载波功率(Carrier)与噪声功率之(Noise)比。也通常称为信号功率与信道噪声之比。在CDMA和TDMA
中C/N也指信号功率(Carrier)与干扰(Interference)之比C/I。 这里写英文的目的是为了区分噪声和干扰的区别。 实际上
步骤2:减去5dB的Eb/No值,得到在用户频带内允许的最大噪声电平为-126dBm (12.2kHz)。
步骤3:加上25dB的处理增益,得到在射频载波带宽内的最大允许噪声电平为-101dBm。
步骤4:从射频输入噪声中减去最大允许噪声电平得到NFmax = 7.1dB。
注意:如果在接收机设计中使用了更高效的检测器,使对Eb/No值的要求仅为3dB而不是5dB,在接收机NFmax为7.1dB的条件下,接收机灵敏度可以达到-123dBm。另外,由于降低了对于Eb/No值的要求,在满足最大规定输入信号为-121dBm的同时,高达9.1dB的NFmax值也是可以承受的。
相除它也是指能量。
Eb/Nt,其中b是指Bit,N是指Noise,t是指total。Eb中文是平均比特能量(一般来说,一个Bit是有很多个chip组成的,
所以它的能量=N×Ec),Nt指的是总的噪声,包括白噪声、来自其他小区的干扰,本小区其他用户的干扰,来自用户自身
多径的干扰。
必须用No噪声功率密度乘以频带宽度w(HZ),这样:
N = No*w => No = N/w (这里的w是频带宽度,不是单位瓦特)
那么:
Eb/No = (C/R)/(N/w) = (C/N)*(w/R) = 载干比 * 处理增益;
C/N反映了信号传输时有用信号功率和噪声功率的比值,由于CDMA系统独特的调制方式,假如空中信号中包含了20个人的信号,
首先看Eb: Eb等于载波功率C(空中信号功率,单位W)与每bit码元持续时间T的乘积。
Eb= C*T
这样Eb的单位就是焦耳了,是能量Energy的单位. 而码元速率R = 1/T , 那么上式可以写为:
Eb = C/R
再看No:No是噪声功率密度,单位是瓦特每赫兹 ,W/HZ,这也是它为什么被称为“密度”。 为了得到总的噪声功率N ,
F = (Sin / Nin) / (Sout / Nout) = (Sin / Nin) ×(Nout / Sout)
用输入噪声Nin表示Nout:
Nout = (F × Nin × Sout) / Sin其中Sout = G × Sin
得到:
Nout = F × Nin × G
小结
使用从噪声系数的定义推导出来的接收机灵敏度方程,设计者可以在扩频链路预算中权衡和确定接收机的参数,它对任意输入信号电平都可行,从而使这个方程在确定系统灵敏度方面非常实用。
Sin (dBm) = NF (dB) + KTBRF (dBm) + Eb/No (dB) - PG (dB)
为了得到满足最小规定灵敏度的最大接收机噪声系数(表示为NFmax),使用接收机灵敏度方程:
Sin (dBm) = NF (dB) + KTBRF (dBm) + Eb/No (dB) - PG (dB)
下面的步骤和图2给出了得到NFmax的具体方法:
步骤1:对于WCDMA系统,在预期的灵敏度下最大规定射频输入信号为-121dBm。
Sout / Nout = Eb/No × Rbit / BRF
在射频频带内,BRF等于扩频系统的码片速率W,处理增益(PG = W/Rbit)可以定义为:
PG = BRF / Rbit
所以, Rbit / BRF = 1/PG,由此得输出信噪比:
Sout / Nout = Eb/No × 1 / PG。
对于速率为12.2kbps、功率-121dBm的数字语音信号,最大规定输入信号电平必须满足系统的最小规定灵敏度。
对于QPSK调制信号,在Eb/No值为5dB时可以获得规定的误码率BER (0.1%)。
射频带宽等于码片速率,即3.84MHz。
KTBRF(log) = 10 × log(1.381 × 10-23 W/Hz/K × 290K × 3.84MHz × 1000mW/W) = -108.13dBm.
上行灵敏度公式:Sin (dBm) = NF (dB) + KTBRF (dBm) + Eb/No (dB) - PG (dB)
Sin = 可获得的输入信号功率(W)
Nin = 可获得的输入热噪声功率(W) = KTBRF其中:
K = 波尔兹曼常数 = 1.381 × 10-23 W/Hz/K,
调制信号的平均功率定义为S = Eb / T,其中Eb为比特持续时间内的能量,单位为W-s,T是以秒为单位的比特持续时间。
调制信号平均功率与用户数据速率的关系按下面的式子计算:
1 / T = 用户数据比特率,Rbit单位Hz,得出Sin = Eb × Rbit
根据上述方程,以Eb/No表示的设备输出端信噪比为:
T = 290K,室温
Sout = 可获得的输出信号功率(W)
Nout = 可获得的输出噪声功率(W)
G = 设备增益(数值)
F = 设备噪声系数(数值)
PG = BRF / Rbit
WCDMA 规定 用户数据速率Rbit等于12.2kbps
F的定义如下:
对于每一个人来说其他19个人信号都是他的干扰,导致有用信号被淹没在噪声中。这也是载干比为什么是负值。但是经过解扩解调,
我们可以从这样恶劣的信号中提取出自己有用的信号,这时的信噪比Eb/No才是真正有意义的。
WCDMA扩频应用在物理信道上。它包括两个操作。第一个是信道化操作,它将每一个数据符号转换为若干码片,因此增加了信号的
Sin = F × Nin ×(Sout / Nout)
Sin又可以表示为ห้องสมุดไป่ตู้
Sin = F × KTBRF × Eb/No × 1/PG
用一种更加常用的对数形式表示,对每一项取以10为底的对数再乘10得到单位dB或dBm。于是噪声系数NF (dB) = 10 × log (F),由此得出下面的接收机灵敏度方程:
调制比特的能量与噪声功率之比.(接受信号功率/整个信道带宽内的接受功率)
RSSI接收信号强度指示(Received Signal Strength Indicator, RSSI),相应信道带宽内的宽带接收功率。
测量在UTRAN的下行载波上进行。
所以,可推断出Ec/No是扩频前,解扩后的数据。
规定的用户数据速率Rbit等于12.2kbps,PG为PG = Rchip / Rbit = 314.75numeric或25dBlog。
将这些值带入并利用等式:Sout / Nout = Eb/No × Rbit / BRF得到输出信噪比为:5dB - 25dB = -20dB。这表示扩展了带宽的扩频系统实际是在负值SNR下工作。
带宽。每一个数据符号转换的码片数称为扩频因子。第二个是扰码操作,在此将扰码加在扩频信号上。在信道化操作时,I路 和 Q
路的数据符号分别和OVSF码相乘。扰码是在解扩之后。
我们来分析一下C/I 和Eb/No公式概念:
1)信干比(SIR=C/I):定义为:(RSCP/ISCP)×(SF/2)。SIR:signaling intertrace rate(信噪比),他代表着小区的正交性,
后的signal-to-(noise + interference)ratio。这个值直接反映了误码率的大小。 比如说,反向链路要求Eb/No大致为7dB
左右,如果处理增益大致为20dB, 则C/(I+N)可以低到-13dB.
C/N 与 Eb/No的关系:
从系统的性能来讲,我们所最感兴趣的是Eb/No,而不是C/N 。那么怎么把二者之间建立起联系呢?
最正确的表达式应该是C/(I+N),但通常我们根据实际情况的不同(是噪声noise起主导还是干扰interferce起主导)近似地表
代为 C/N 或者 C/I。
Eb/No:
Energy per bit to noise power density 每bit能量与噪声功率密度之比(不是噪声功率),这个值正如大家说的是解扩之
ISCP = 干扰信号码功率(Interference Signal Code Power), 在导频比特上测量的接收信号上的干扰。
SF=扩频因子(Spreading Factor)。
SIR=RSCP/ISCP=C/I=Carry/interference
2) Ec/No: 定义为:=RSCP/RSSI Ratio of energy per modulating bit to the noise spectral density每个
并为了实现功率控制而不断进行测量。SIR的测量应当在无线链路合并之后的DPCCH上进行。而DPCCH 含有TPC不断进行功率控
制(1500次/秒), 因此我推断SIR(C/I)它是在扩频后,解扩前。(WCDMA叫SIR CDMA 叫C/I)
其中:
RSCP = 接收信号码功率(Received Signal Code Power),一个码上导频比特的接收功率。
注意:对于没有扩频的系统(W = Rbit),Eb/No在数值上等于SNR。
接收机灵敏度方程
对于给定的输入信号电平,为了确定SNR,用噪声系数方程表示Sin:
F = (Sin / Nin) / (Sout / Nout)或F = (Sin / Nin) × (Nout / Sout)
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