以达到指定信噪比的方式向时间序列添加高斯噪声

Question

我想以达到指定信噪比（snr）的方式将高斯噪声添加到时间序列（形状行*列）。据我所知，需要改变sigma的值以达到适当的信噪比。因此，为了测量适当的信噪比，我在阅读了stack overflow中的教程后尝试编写了一个示例代码，但是我在这里讨论了如何定义x和y变量。我使用电压数据来实现它。有人能为同样的问题提出一个适当的解决方案吗？提前感谢

import numpy as np
import scipy.io

mu=0.0   
sigma=0.5

inpdata=np.loadtxt("test_data")  #shape rows=400 and columns =8
noise = np.random.normal(mu, sigma, [inpdata.shape[0],inpdata.shape[1]])
noisydata =  inpdata +  noise

x=
y=

measuredSNR = 10*np.log10(x/y)
print(measuredSNR)