raputil.py 文件源码

python
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项目:onsager_deep_learning 作者: mborgerding 项目源码 文件源码
def _test_awgn(self,cpx):
            snr = np.random.uniform(3,20)
            p = Problem(cpx=cpx,SNR_dB=snr)
            X = p.genX(5)
            self.assertEqual( np.iscomplexobj(X) , cpx )
            Y0 = p.fwd(X)
            self.assertEqual( np.iscomplexobj(Y0) , cpx )
            Y,wvar = p.add_noise(Y0)
            self.assertEqual( np.iscomplexobj(Y) , cpx )
            snr_obs = -20*np.log10( la.norm(Y-Y0)/la.norm(Y0))
            self.assertTrue( abs(snr-snr_obs) < 1.0, 'gross error in add_noise')
            wvar_obs = la.norm(Y0-Y)**2/Y.size
            self.assertTrue( .5 < wvar_obs/wvar < 1.5, 'gross error in add_noise wvar')
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