25/09/11İstənilən ölçmə sistemində - simsiz rabitədən rəqəmsal fotoqrafiyaya qədər - siqnal-küy nisbəti (SNR) keyfiyyətin əsas meyarıdır. İstər teleskop şəkillərini təhlil edir, istər mikrofon qeydlərini təkmilləşdirir, istərsə də simsiz əlaqə ilə bağlı problemləri həll edirsinizsə, SNR sizə arzuolunmaz fon səs-küyündən nə qədər faydalı məlumatın seçildiyini bildirir.
Lakin SNR-ni düzgün hesablamaq həmişə asan olmur. Sistemdən asılı olaraq, qaranlıq cərəyan, oxunan səs-küy və ya piksellərin yığılması kimi əlavə amillər nəzərə alınmalı ola bilər. Bu bələdçi sizə nəzəriyyəni, əsas düsturları, ümumi səhvləri, tətbiqləri və SNR-ni təkmilləşdirməyin praktiki yollarını öyrədir və onu geniş kontekstlərdə dəqiq şəkildə tətbiq edə bilmənizi təmin edir.
Siqnal-səs nisbəti (SNR) nədir?
Əsas olaraq, siqnal-küy nisbəti istənilən siqnalın gücü ilə onu gizlədən fon səs-küyü arasındakı əlaqəni ölçür.
● Siqnal = mənalı məlumat (məsələn, zəngdəki səs, teleskop şəklindəki ulduz).
● Səs-küy = siqnalı təhrif edən və ya gizlədən təsadüfi, arzuolunmaz dalğalanmalar (məsələn, statik, sensor səs-küyü, elektrik müdaxiləsi).
Riyazi olaraq SNR aşağıdakı kimi müəyyən edilir:
Bu nisbətlər bir çox miqyasda dəyişə bildiyi üçün SNR adətən desibellə (dB) ifadə edilir:
● Yüksək SNR (məsələn, 40 dB): siqnal üstünlük təşkil edir, nəticədə aydın və etibarlı məlumat verilir.
● Aşağı SNR (məsələn, 5 dB): səs-küy siqnalı aşır və şərhi çətinləşdirir.
SNR-ni necə hesablamaq olar
Siqnal-küy nisbətinin hesablanması səs-küy mənbələrinin daxil olmasından asılı olaraq müxtəlif dəqiqlik səviyyələri ilə həyata keçirilə bilər. Bu bölmədə iki forma təqdim ediləcək: biri qaranlıq cərəyanı, digəri isə onun laqeyd edilə biləcəyini güman edir.
Qeyd: Müstəqil səs-küy dəyərlərinin əlavə edilməsi onların kvadrat şəklində əlavə edilməsini tələb edir. Hər bir səs-küy mənbəyi kvadratlaşdırılır, cəmlənir və ümuminin kvadrat kökü alınır.
Qaranlıq cərəyanla siqnal-küy nisbəti
Qaranlıq cərəyan səs-küyünün daxil edilməsini tələb edəcək qədər böyük olduğu hallarda istifadə ediləcək tənlik aşağıdakılardır:
Budur terminlərin tərifi:
Siqnal (e-): Bu, qaranlıq cərəyan siqnalı çıxılmaqla fotoelektronlara maraq göstərən siqnaldır
Ümumi siqnal (e-) maraqlandıran pikseldəki fotoelektronların sayı olacaq - boz səviyyə vahidlərindəki piksel dəyəri deyil. Tənliyin altındakı Siqnalın (e-) ikinci nümunəsi foton çəkiliş səsidir.
Qaranlıq cərəyan (DC):Həmin piksel üçün qaranlıq cərəyan dəyəri.
t: Ekspozisiya müddəti saniyələrlə
σr:Kamera rejimində səs-küyü oxuyun.
Zəif qaranlıq cərəyan üçün siqnal-küy nisbəti
Qısa hallarda (< 1 saniyə) ifşa vaxtları, üstəgəl soyudulmuş, yüksək performanslı kameralar, qaranlıq cərəyan səs-küyü ümumiyyətlə oxunan səs-küydən xeyli aşağı olacaq və təhlükəsiz şəkildə diqqətdən kənarda qalacaq.
Şərtlər bir daha yuxarıda müəyyən edildiyi kimi olduqda, qaranlıq cərəyan siqnalını hesablamaq və siqnaldan çıxmaq lazım deyil, çünki sıfıra bərabər olmalıdır.
Bu düsturların məhdudiyyətləri və çatışmayan terminlər
Qarşıdakı düsturlar yalnız CCD və üçün düzgün cavablar verəcəkdirCMOS kameralar. EMCCD və gücləndirilmiş cihazlar əlavə səs-küy mənbələrini təqdim edir, ona görə də bu tənliklərdən istifadə etmək mümkün deyil. Bu və digər töhfələri nəzərə alan daha tam siqnal-küy nisbəti tənliyi üçün.
SNR tənliklərinə tez-tez daxil olan (və ya əvvəllər) başqa bir səs-küy termini, bəzən “sabit model səs-küyü” (FPN) kimi etiketlənən foto-cavab qeyri-bərabərliyi (PRNU) terminidir. Bu, sensor üzrə qazanc və siqnal reaksiyasının qeyri-bərabərliyini təmsil edir, kifayət qədər böyük olduqda yüksək siqnallarda dominant ola bilər və SNR-ni azaldır.
İlkin kameralar onun daxil edilməsini tələb etmək üçün kifayət qədər əhəmiyyətli PRNU-ya malik olsa da, ən müasirelmi kameralarXüsusilə bortda düzəlişlər tətbiq edildikdən sonra, foton çəkilişinin səs-küyündən xeyli aşağı töhfə vermək üçün kifayət qədər aşağı PRNU-ya malikdir. İndi buna görə də SNR hesablamalarında adətən laqeyd qalır. Bununla belə, PRNU bəzi kameralar və tətbiqlər üçün hələ də vacibdir və tamlıq üçün daha təkmil SNR tənliyinə daxil edilmişdir. Bu o deməkdir ki, təqdim olunan tənliklər əksər CCD/CMOS sistemləri üçün faydalıdır, lakin universal olaraq tətbiq edilməməlidir.
SNR hesablamalarında səs-küyün növləri
SNR-nin hesablanması yalnız bir siqnalı bir səs-küy dəyəri ilə müqayisə etmək deyil. Praktikada çoxsaylı müstəqil səs-küy mənbələri öz töhfəsini verir və onları başa düşmək vacibdir.
Atış səsi
● Origin: fotonların və ya elektronların statistik gəlişi.
● Siqnalın kvadrat kökü ilə miqyaslar.
● Foton-məhdud təsvirdə dominantdır (astronomiya, flüoresan mikroskopiya).
Termal səs-küy
● Rezistorlarda elektronların hərəkəti nəticəsində yaranan Conson-Nyquist səs-küyü də adlanır.
● Temperatur və bant genişliyi ilə artır.
● Elektronika və simsiz rabitədə vacibdir.
Qaranlıq cərəyan səs-küyü
● Sensorlar daxilində qaranlıq cərəyanın təsadüfi dəyişməsi.
● Uzun məruz qalmalarda və ya isti detektorlarda daha əhəmiyyətlidir.
● Sensorun soyudulması ilə azaldılır.
Səs-küy oxuyun
● Gücləndiricilərdən səs-küy və analoqdan rəqəmə çevrilmə.
● Hər oxunuşda sabit, aşağı siqnal rejimlərində çox vacibdir.
Kvantlaşdırma səs-küyü
● Rəqəmləşdirmə (diskret səviyyələrə yuvarlaqlaşdırma) ilə təqdim edilmişdir.
● Aşağı bit dərinlikli sistemlərdə vacibdir (məsələn, 8 bit audio).
Ətraf Mühit/Sistem Səs-küyü
● EMI, qarşılıqlı əlaqə, enerji təchizatı dalğası.
● Ekranlama/torpaqlama zəif olarsa üstünlük təşkil edə bilər.
Bunlardan hansının üstünlük təşkil etdiyini başa düşmək düzgün düstur və təsirin azaldılması metodunu seçməyə kömək edir.
SNR hesablanmasında ümumi səhvlər
Təsvirdə siqnalın səs-küy nisbətini qiymətləndirmək üçün bir çox "qısa yol" metodlarına rast gəlmək asandır. Bunlar ya əks tənliklərdən daha az mürəkkəbdir, oxunan səs-küy və ya hər ikisi kimi kamera parametrləri haqqında bilik tələb etməkdənsə, təsvirin özündən daha asan əldə etməyə imkan verir. Təəssüf ki, çox güman ki, bu üsulların hər biri yanlışdır və yanlış və faydasız nəticələrə gətirib çıxaracaq. Bütün hallarda əks tənliklərdən (və ya təkmil versiyadan istifadə edilməlidir) şiddətlə tövsiyə olunur.
Ən çox yayılmış yanlış qısa yollardan bəziləri bunlardır:
1、Boz səviyyələrdə siqnal intensivliyi ilə fon intensivliyinin müqayisəsi. Bu yanaşma, pik intensivliyi fon intensivliyi ilə müqayisə edərək kamera həssaslığını, siqnal gücünü və ya siqnalın səs-küyə nisbətini mühakimə etməyə çalışır. Bu yanaşma dərin qüsurludur, çünki kamera ofsetinin təsiri özbaşına fon intensivliyini təyin edə bilər, qazanc ixtiyari olaraq siqnal intensivliyini təyin edə bilər və nə siqnalda, nə də fonda səs-küyün heç bir töhfəsi nəzərə alınmır.
2、Siqnal zirvələrinin fon piksellərinin sahəsinin standart kənarlaşmasına bölünməsi. Və ya, xətt profili tərəfindən aşkar edilən fonda vizual səs-küylə pik dəyərlərin müqayisəsi. Bölünmədən əvvəl ofsetin dəyərlərdən düzgün çıxdığını fərz etsək, bu yanaşmada ən əhəmiyyətli təhlükə fon işığının olmasıdır. İstənilən fon işığı adətən fon piksellərində səs-küyə üstünlük verir. Bundan əlavə, çəkiliş səsi kimi maraq siqnalındakı səs-küy əslində heç nəzərə alınmır.
3、Maraqlanan piksellərdə orta siqnal piksel dəyərlərinin standart sapmasına qarşı: Qonşu piksellər və ya ardıcıl kadrlar arasında pik siqnalın nə qədər dəyişdiyini müqayisə etmək və ya müşahidə etmək digər qısayol metodlarına nisbətən düzgün olmağa daha yaxındır, lakin səs-küydən yaranmayan siqnalın dəyişməsi kimi dəyərləri təhrif edən digər təsirlərdən qaçınmaq mümkün deyil. Müqayisə zamanı aşağı piksel sayına görə bu üsul da qeyri-dəqiq ola bilər. Ofset dəyərinin çıxarılması da unudulmamalıdır.
4、Fotoelektronların intensivlik vahidlərinə çevirmədən və ya ofseti silmədən SNR-nin hesablanması: Foton çəkilişinin səs-küyü adətən ən böyük səs-küy mənbəyi olduğundan və kameranın ofset və ölçmə üçün qazancı haqqında biliklərə əsaslandığından, SNR hesablamaları üçün fotoelektronlara geri hesablamadan qaçmaq mümkün deyil.
5、SNR-ni gözlə mühakimə etmək: Bəzi hallarda SNR-ni gözə görə qiymətləndirmək və ya müqayisə etmək faydalı ola bilsə də, gözlənilməz tələlər də var. SNR-ni yüksək dəyərli piksellərdə qiymətləndirmək aşağı dəyərli və ya fon piksellərindən daha çətin ola bilər. Daha incə effektlər də rol oynaya bilər: Məsələn, müxtəlif kompüter monitorları şəkilləri çox fərqli kontrastla göstərə bilər. Bundan əlavə, proqram təminatında müxtəlif miqyas səviyyələrində şəkillərin göstərilməsi səs-küyün vizual görünüşünə əhəmiyyətli dərəcədə təsir göstərə bilər. Bu, müxtəlif obyekt məkanı piksel ölçüləri olan kameraları müqayisə etməyə cəhd edərkən xüsusilə problemlidir. Nəhayət, fon işığının olması SNR-ni vizual olaraq qiymətləndirmək cəhdini ləğv edə bilər.
SNR tətbiqləri
SNR geniş tətbiqləri olan universal bir metrikdir:
● Audio və Musiqi Qeydiyyatı: Yazıların aydınlığını, dinamik diapazonunu və düzgünlüyünü müəyyən edir.
● Simsiz Rabitə: SNR bilavasitə bit xəta dərəcələri (BER) və məlumat ötürmə qabiliyyətinə aiddir.
● Elmi Təsvir: Astronomiyada səma fonunda sönük ulduzların aşkarlanması yüksək SNR tələb edir.
● Tibbi Avadanlıq: EKQ, MRT və KT skanları siqnalları fizioloji səs-küydən ayırmaq üçün yüksək SNR-ə əsaslanır.
● Kameralar və Fotoqrafiya: İstehlakçı kameraları və elmi CMOS sensorları aşağı işıqda performansı qiymətləndirmək üçün SNR-dən istifadə edir.
SNR-nin təkmilləşdirilməsi
SNR belə kritik bir ölçü olduğundan, onun təkmilləşdirilməsi üçün əhəmiyyətli səylər göstərilir. Strategiyalara daxildir:
Avadanlıq yanaşmaları
● Daha az qaranlıq cərəyanla daha yaxşı sensorlardan istifadə edin.
● EMI azaltmaq üçün ekranlama və torpaqlama tətbiq edin.
● Termal səs-küyün qarşısını almaq üçün sərin detektorlar.
Proqram təminatı yanaşmaları
● Arzuolunmaz tezlikləri aradan qaldırmaq üçün rəqəmsal filtrləri tətbiq edin.
● Çoxlu çərçivələr üzrə orta hesablamadan istifadə edin.
● Görünüşün və ya audionun işlənməsi zamanı səs-küyün azaldılması alqoritmlərindən istifadə edin.
Piksel Binning və Onun SNR-ə Təsiri
Qablaşdırmanın siqnal-küy nisbətinə təsiri kamera texnologiyasından və sensor davranışından asılıdır, çünki zibillənmiş və bağlanmamış kameraların səs-küy performansı əhəmiyyətli dərəcədə dəyişə bilər.
CCD kameraları bitişik piksellərin yükünü "çipdə" cəmləyə bilər. Oxuma səsi yalnız bir dəfə yaranır, baxmayaraq ki, hər pikseldən gələn qaranlıq cərəyan siqnalı da cəmlənəcək.
Əksər CMOS kameraları çipdən kənar bağlamanı həyata keçirir, yəni dəyərlər əvvəlcə ölçülür (və səs-küy təqdim olunur) və sonra rəqəmsal olaraq yekunlaşdırılır. Bu cür cəmləmələr üçün oxunan səs-küy cəmlənmiş piksellərin sayının kvadrat kökünə, yəni 2x2 binning üçün 2 faktoruna vurulmaqla artır.
Sensorların səs-küy davranışı mürəkkəb ola bildiyindən, kəmiyyət tətbiqləri üçün kameranın sıxılmış rejimdə ofset, qazanc və oxunuş səs-küyünü ölçmək və bu dəyərləri siqnal-küy nisbəti tənliyi üçün istifadə etmək məsləhətdir.
Nəticə
Siqnal-küy nisbəti (SNR) elm, mühəndislik və texnologiyada ən vacib ölçülərdən biridir. Telefon zənglərində aydınlığın müəyyən edilməsindən tutmuş uzaq qalaktikaların aşkarlanmasına qədər, SNR ölçmə və rabitə sistemlərinin keyfiyyətini dəstəkləyir. SNR-ni mənimsəmək təkcə düsturları yadda saxlamaq deyil, həm də fərziyyələri, məhdudiyyətləri və real dünya mübadilələrini başa düşməkdən ibarətdir. Bu nöqteyi-nəzərdən mühəndislər və tədqiqatçılar səs-küylü şəraitdə belə mənalı fikirlər çıxaran daha etibarlı ölçmələr və dizayn sistemləri edə bilərlər.
Daha çox öyrənmək istəyirsiniz? Əlaqədar məqalələrə nəzər salın:
Tucsen Photonics Co., Ltd. Bütün hüquqlar qorunur. İstinad edərkən mənbəni qeyd edin:www.tucsen.com
