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次の記述は、雑音が重畳しているBPSK信号を理想的に同期検波したときに発生するビット誤り等について述べたものである。内に入れるべき字句の正しい組合せを下の番号から選べ。ただし、BPSK信号を識別する識別回路において、図のように符号が“0”のときの平均振幅値をA〔V〕、“1”のときの平均振幅値を-A〔V〕として、分散がσ2〔W〕で表されるガウス分布の雑音がそれぞれの信号に重畳しているとき、符号が“0”のときの振幅xの確率密度を表す関数をP0(x)、“1”のときの振幅xの確率密度を表す関数をP1(x)及びビット誤り率をPとする。(1)図に示すように、雑音がそれぞれの信号に重畳しているときの振幅の正負によって、符号が“0”か“1”かを判定するものとするとき、ビット誤り率Pは、符号“0”と“1”が現れる確率を1/2ずつとすれば、判定点(x=0〔V〕)からはみ出す面積P0及びP1により次式から算出できる。P=(1/2)×(A)(2)誤差補関数(erfc)を用いるとPは、P=(1/2)×{erfc(A/√2σ2)}で表せる。同式中の(A/√2σ2)は、(√A2/(2σ2))であり、A2とσ2は、それぞれベースバンドにおける信号電力と雑音電力であるから、それらの比であるSNR(真数)を用いて(√A2/(2σ2))を表すと、(B)となる。また、このSNRを搬送波周波数帯における搬送波電力と雑音電力の比であるCNRと比較すると理論的にSNRの方が3〔dB〕C値となる。確率密度判定点P1(x)P0P1P0(x)振幅-A0A〔V〕“1”“0”x
なるぽのブログ PythonのPillowのImage.effect_noiseでガウシアンノイズを生成 目次PillowのImage.effect_noiseの使い方ガウシアンノイズとは?Image.effect_noiseの構造ノイズを生成する目の細かいノイズを生成するノイズ画像とイラストを合成するソースコードの分析問題関連記事関連動画
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