25/09/11In enige meetstelsel – van draadlose kommunikasie tot digitale fotografie – is die sein-tot-ruisverhouding (SNR) 'n fundamentele maatstaf van gehalte. Of jy nou teleskoopbeelde ontleed, mikrofoonopnames verbeter of 'n draadlose skakel oplos, SNR vertel jou hoeveel nuttige inligting uitstaan teenoor ongewenste agtergrondgeraas.
Maar die korrekte berekening van SNR is nie altyd eenvoudig nie. Afhangende van die stelsel, moet bykomende faktore soos donkerstroom, leesruis of pixelbinning moontlik in ag geneem word. Hierdie gids lei jou deur die teorie, kernformules, algemene foute, toepassings en praktiese maniere om SNR te verbeter, en verseker dat jy dit akkuraat oor 'n wye reeks kontekste kan toepas.
Wat is sein-tot-ruisverhouding (SNR)?
In sy kern meet die sein-tot-ruisverhouding die verhouding tussen die sterkte van 'n verlangde sein en die agtergrondgeraas wat dit verberg.
● Sein = die betekenisvolle inligting (bv. 'n stem in 'n oproep, 'n ster in 'n teleskoopbeeld).
● Geraas = ewekansige, ongewenste skommelinge wat die sein verdraai of verberg (bv. statiese elektrisiteit, sensorgeraas, elektriese interferensie).
Wiskundig word SNR gedefinieer as:
Omdat hierdie verhoudings oor baie ordes van grootte kan wissel, word SNR gewoonlik in desibel (dB) uitgedruk:
● Hoë SNR (bv. 40 dB): sein oorheers, wat lei tot duidelike en betroubare inligting.
● Lae SNR (bv. 5 dB): geraas oorweldig die sein, wat interpretasie moeilik maak.
Hoe om SNR te bereken
Die berekening van die sein-tot-ruisverhouding kan met verskillende vlakke van presisie uitgevoer word, afhangende van watter geraasbronne ingesluit is. In hierdie afdeling sal twee vorme bekendgestel word: een wat rekening hou met donkerstroom en een wat aanvaar dat dit verwaarloos kan word.
Let wel: Die byvoeging van onafhanklike geraaswaardes vereis dat hulle in kwadratuur bygetel word. Elke bron van geraas word gekwadreer, opgesom en die vierkantswortel van die totaal word geneem.
Sein-tot-ruisverhouding met donkerstroom
Die volgende is die vergelyking om te gebruik in situasies waar donkerstroomgeraas groot genoeg is om insluiting te vereis:
Hier is die definisie van terme:
Sein (e-): Dit is die sein van belang in foto-elektrone, met die donkerstroomsein afgetrek.
Die Totale sein (e-) sal die foto-elektrontelling in die betrokke pixel wees – streng gesproke nie die pixelwaarde in eenhede van grysvlakke nie. Die tweede geval van die sein (e-), onderaan die vergelyking, is die fotonskotgeraas.
Donkerstroom (GS):Die donkerstroomwaarde vir daardie pixel.
t: Blootstellingstyd in sekondes
σr:Lees geraas in kameramodus.
Sein-tot-ruisverhouding vir weglaatbare donkerstroom
In gevalle van kort (< 1 sekonde) blootstellingstye, plus verkoelde, hoëprestasie-kameras, sal donkerstroomgeraas oor die algemeen heelwat onder leesgeraas wees en veilig verwaarloos word.
Waar terme weereens soos hierbo gedefinieer is, met die uitsondering dat die donkerstroomsein nie bereken en van die sein afgetrek hoef te word nie, aangesien dit gelyk moet wees aan nul.
Beperkings van hierdie formules en ontbrekende terme
Die teenoorgestelde formules sal slegs korrekte antwoorde vir CCD enCMOS-kamerasEMCCD en versterkte toestelle bring addisionele geraasbronne in, dus kan hierdie vergelykings nie gebruik word nie. Vir 'n meer volledige sein-tot-geraas-verhoudingsvergelyking wat rekening hou met hierdie en ander bydraes.
Nog 'n geraasterm wat algemeen in SNR-vergelykings ingesluit word (of was) is dié van die fotorespons-nie-uniformiteit (PRNU), ook soms die 'vastepatroonruis' (FPN) genoem. Dit verteenwoordig die ongelykheid van versterking en seinrespons oor die sensor, wat dominant kan word by hoë seine indien groot genoeg, wat SNR verminder.
Terwyl vroeë kameras genoeg PRNU gehad het om die insluiting daarvan te vereis, het die meeste modernewetenskaplike kamerashet voldoende lae PRNU om sy bydrae ver onder dié van fotonskootruis te maak, veral nadat ingeboude korreksies toegepas is. Dit word dus nou gewoonlik in SNR-berekeninge verwaarloos. PRNU is egter steeds belangrik vir sommige kameras en toepassings, en word vir volledigheid ingesluit in die meer gevorderde SNR-vergelyking. Dit beteken dat die vergelykings wat verskaf word, nuttig is vir die meeste CCD/CMOS-stelsels, maar nie as universeel toepaslik beskou moet word nie.
Tipes geraas in SNR-berekeninge
Die berekening van SNR gaan nie net daaroor om 'n sein teen 'n enkele ruiswaarde te vergelyk nie. In die praktyk dra verskeie onafhanklike ruisbronne by, en dit is noodsaaklik om hulle te verstaan.
Skootgeraas
● Oorsprong: statistiese aankoms van fotone of elektrone.
● Skaal met die vierkantswortel van die sein.
● Dominant in foton-beperkte beeldvorming (sterrekunde, fluoresensiemikroskopie).
Termiese geraas
● Dit word ook Johnson-Nyquist-geraas genoem, wat deur elektronbeweging in weerstande veroorsaak word.
● Neem toe met temperatuur en bandwydte.
● Belangrik in elektronika en draadlose kommunikasie.
Donkerstroomgeraas
● Willekeurige variasie in donkerstroom binne sensors.
● Meer betekenisvol in lang blootstellings of warm detektors.
● Verminder deur die sensor af te koel.
Lees geraas
● Geraas van versterkers en analoog-na-digitale omskakeling.
● Vas per uitlesing, so krities in lae-sein regimes.
Kwantiseringsgeraas
● Ingestel deur digitalisering (afronding na diskrete vlakke).
● Belangrik in lae-bis-diepte stelsels (bv. 8-bis oudio).
Omgewings-/Stelselgeraas
● EMI, kruisspraak, kragtoevoerrimpel.
● Kan oorheers as die afskerming/aarding swak is.
Om te verstaan watter van hierdie dominant is, help om die regte formule en versagtingsmetode te kies.
Algemene foute in die berekening van SNR
Dit is maklik om baie 'kortpad'-metodes teë te kom om 'n sein-tot-ruisverhouding in beeldvorming te skat. Hierdie is geneig om óf minder kompleks as die vergelykings teenoor te wees, óf maak dit makliker om van 'n beeld self af te lei eerder as om kennis van kameraparameters soos leesruis te vereis, óf albei. Ongelukkig is dit waarskynlik dat elkeen van hierdie metodes verkeerd is, en sal dit lei tot skewe en onbehulpsame resultate. Dit word sterk aanbeveel dat die vergelykings teenoor (of die gevorderde weergawe) in alle gevalle gebruik word.
Van die mees algemene vals kortpaaie sluit in:
1. Vergelyking van seinintensiteit teenoor agtergrondintensiteit, in grysvlakke. Hierdie benadering poog om kamerasensitiwiteit, seinsterkte of 'n sein-tot-geraasverhouding te beoordeel deur 'n piekintensiteit met 'n agtergrondintensiteit te vergelyk. Hierdie benadering is diep gebrekkig, aangesien die invloed van kameraverstelling die agtergrondintensiteit arbitrêr kan stel, versterking die seinintensiteit arbitrêr kan stel, en geen bydrae van geraas in die sein of agtergrond word in ag geneem nie.
2. Deur seinpieke te deel deur die standaardafwyking van 'n area van agtergrondpixels. Of deur piekwaardes te vergelyk met die visuele geraas in die agtergrond wat deur 'n lynprofiel getoon word. As ons aanvaar dat die verrekening korrek van die waardes afgetrek word voor deling, is die grootste gevaar in hierdie benadering die teenwoordigheid van agtergrondlig. Enige agtergrondlig sal tipies die geraas in agtergrondpixels oorheers. Verder word die geraas in die sein van belang, soos skootgeraas, glad nie in ag geneem nie.
3. Gemiddelde sein in pixels van belang teenoor standaardafwyking van pixelwaardes: Om te vergelyk of waar te neem hoeveel 'n pieksein oor aangrensende pixels of opeenvolgende rame verander, is nader aan korrek as ander kortpadmetodes, maar dit sal waarskynlik nie ander invloede wat waardes verdraai, vermy nie, soos 'n verandering in die sein wat nie van geraas afkomstig is nie. Hierdie metode kan ook onakkuraat wees as gevolg van lae pixeltellings in die vergelyking. Aftrekking van die verrekeningswaarde moet ook nie vergeet word nie.
4. Berekening van SNR sonder om om te skakel na intensiteitseenhede van foto-elektrone, of sonder om die verrekening te verwyder: Aangesien fotonskootgeraas tipies die grootste geraasbron is en staatmaak op kennis van die kamera se verrekening en versterking vir meting, is dit nie moontlik om berekening terug na foto-elektrone vir SNR-berekeninge te vermy nie.
5. Beoordeling van SNR met die oog: Alhoewel dit in sommige omstandighede nuttig kan wees om SNR met die oog te beoordeel of te vergelyk, is daar ook onverwagte slaggate. Die beoordeling van SNR in hoëwaarde-pixels kan moeiliker wees as in laerwaarde- of agtergrondpixels. Meer subtiele effekte kan ook 'n rol speel: Byvoorbeeld, verskillende rekenaarmonitors kan beelde met baie verskillende kontras weergee. Verder kan die vertoon van beelde op verskillende zoemvlakke in sagteware die visuele voorkoms van geraas aansienlik beïnvloed. Dit is veral problematies as kameras met verskillende voorwerpruimte-pixelgroottes vergelyk word. Laastens kan die teenwoordigheid van agtergrondlig enige poging om SNR visueel te beoordeel, onbruikbaar maak.
Toepassings van SNR
SNR is 'n universele maatstaf met wye toepassings:
● Oudio- en musiekopname: Bepaal die helderheid, dinamiese omvang en getrouheid van opnames.
● Draadlose Kommunikasie: SNR hou direk verband met bitfouttempo's (BER) en datadeurset.
● Wetenskaplike Beelding: In sterrekunde vereis die opsporing van dowwe sterre teen agtergrondgloed hoë SNR.
● Mediese toerusting: EKG-, MRI- en CT-skanderings maak staat op hoë SNR om seine van fisiologiese geraas te onderskei.
● Kameras en Fotografie: Verbruikerskameras en wetenskaplike CMOS-sensors gebruik albei SNR om prestasie in lae lig te meet.
Verbetering van SNR
Aangesien SNR so 'n kritieke maatstaf is, word aansienlike moeite gedoen om dit te verbeter. Strategieë sluit in:
Hardewarebenaderings
● Gebruik beter sensors met laer donkerstroom.
● Pas afskerming en aarding toe om EMI te verminder.
● Koel detektors om termiese geraas te onderdruk.
Sagtewarebenaderings
● Pas digitale filters toe om ongewenste frekwensies te verwyder.
● Gebruik gemiddelde berekening oor verskeie rame.
● Gebruik geraasverminderingsalgoritmes in beeld- of klankverwerking.
Pixel Binning en die effek daarvan op SNR
Die effek van binning op die sein-tot-ruis-verhouding hang af van kamerategnologie en sensorgedrag, aangesien die geraasprestasie van gebinde en ongebinde kameras aansienlik kan verskil.
CCD-kameras kan aangrensende pixels se lading 'op die skyfie' opsom. Die uitleesgeraas word slegs een keer veroorsaak, alhoewel die donkerstroomsein van elke pixel ook opgesom sal word.
Die meeste CMOS-kameras voer off-chip binning uit, wat beteken dat waardes eers gemeet word (en leesruis ingebring word), en dan digitaal opgesom word. Die leesruis vir sulke somme neem toe deur vermenigvuldiging met die vierkantswortel van die aantal pixels wat opgesom word, d.w.s. met 'n faktor van 2 vir 2x2 binning.
Aangesien die geraasgedrag van sensors ingewikkeld kan wees, is dit vir kwantitatiewe toepassings raadsaam om die verstelling, versterking en leesgeraas van die kamera in gekombineerde modus te meet, en hierdie waardes vir die sein-tot-geraas-vergelyking te gebruik.
Gevolgtrekking
Die sein-tot-ruisverhouding (SNR) is een van die belangrikste maatstawwe in wetenskap, ingenieurswese en tegnologie. Van die definisie van duidelikheid in telefoonoproepe tot die opsporing van verre sterrestelsels, SNR onderlê die kwaliteit van meet- en kommunikasiestelsels. Die bemeestering van SNR gaan nie net oor die memorisering van formules nie – dit gaan oor die begrip van aannames, beperkings en werklike afwegings. Vanuit hierdie perspektief kan ingenieurs en navorsers meer betroubare metings maak en stelsels ontwerp wat betekenisvolle insigte onttrek, selfs in raserige toestande.
Wil jy meer leer? Kyk na verwante artikels:
Tucsen Photonics Co., Ltd. Alle regte voorbehou. Wanneer u aanhaal, erken asseblief die bron:www.tucsen.com
