正弦波信号に白色雑音・ピンクノイズ・量子化ノイズを付加してSNR・ENOB・ノイズフロアをリアルタイム計算。時間域と周波数域の両方で可視化できる無料ツール。
$SNR = 10\log_{10}\!\left(\dfrac{P_s}{P_n}\right)$
$ENOB = \dfrac{SNR - 1.76}{6.02}$
量子化ノイズ：$P_n \approx \dfrac{\Delta^2}{12}$
オーディオ機器・通信機器の設計：高音質や高品質な通信を実現するため、回路やシステムのノイズ特性を評価します。例えば、オーディオアンプの設計では、ヒューマノイド（人間の聴覚特性に近いピンクノイズ）を用いてSNRを測定し、聴感上の性能を予測します。
センサ・計測システムの評価：温度センサや振動センサなど、微弱な信号を扱う計測システムでは、SNRが測定精度を直接左右します。センサ出力のENOBを評価することで、システム全体として期待できる分解能を見積もることができます。
ADC/DACの性能検証：データ変換器のカタログスペックを実測で確認する際、SNRとENOBは最も重要な性能指標の一つです。特定の周波数や振幅の信号に対する性能を評価し、データシートの値と比較します。
医用画像・科学計測の信号処理：MRIや天文観測など、極めて微弱な信号をノイズから抽出する必要がある分野では、信号の周波数特性とノイズの特性を詳細に分析し、最適なフィルタを設計する基礎データとしてSNR分析が用いられます。
このツールを使い始める時、いくつか気をつけないと実務での評価を誤るポイントがあるよ。まず、「SNRが高いから必ず良い回路」とは限らないということ。例えば、特定の周波数だけに大きなノイズ（トーン・ノイズ）がある場合、全体の平均電力では目立たなくてSNRは高く出るけど、その周波数の音は完全に聞こえてしまうんだ。ツールの周波数スペクトル表示をよく見て、ノイズが均一に分布しているか確認する癖をつけよう。
次に、入力信号の振幅設定。ツールで「信号振幅」を最大の1.0に近づけると、SNRは良く見えるよね。でも実ADCでは、信号がフルスケールを超えるとクリップ（歪み）が発生して、とんでもないノイズ源になる。実務では、目標SNRを達成するためにも、信号レベルを適切なヘッドルーム（例えばフルスケールの-3dB）で運用する設計が重要だ。
最後に、計算されるENOBは「その条件下での」値だという点。ツールではきれいな正弦波を使っているけど、実際の入力信号はもっと複雑。周波数や温度が変わればノイズ特性も変わる。データシートに「ENOB = 14 bits @ 1kHz」とあれば、それは1kHz入力時の値で、100kHzではもっと低くなるのが普通。一つの条件で判断せず、どう変わるかを観察することが、本当の性能理解につながるんだ。
16bit ADCで10kHz正弦波（振幅2V）をサンプリング周波数100kHzで取得する場合：信号電力Ps=2²/2=2V²、量子化ステップ=4V/65536≈61µV、量子化ノイズPn=(61µV)²/12≈3.1nV²となり、SNR=10log₁₀(2/3.1×10⁻⁹)≈98dBが得られます。白色雑音-60dBVを付加すると、SNRは低下して約88dB、ENOB≈14.3bitへ圧縮され、周波数スペクトルでは-60dBV/Hzのノイズフロアが明確に表示されます。