25/09/11Ցանկացած չափման համակարգում՝ անլար կապից մինչև թվային լուսանկարչություն, ազդանշան-աղմուկ հարաբերակցությունը (SNR) որակի հիմնարար չափանիշ է: Անկախ նրանից, թե դուք վերլուծում եք աստղադիտակի պատկերները, բարելավում միկրոֆոնի ձայնագրությունները, թե լուծում եք անլար կապի հետ կապված խնդիրները, SNR-ը ցույց է տալիս, թե որքան օգտակար տեղեկատվություն է առանձնանում անցանկալի ֆոնային աղմուկից:
Սակայն SNR-ի ճիշտ հաշվարկը միշտ չէ, որ հեշտ է։ Համակարգից կախված՝ կարող են անհրաժեշտ լինել հաշվի առնել լրացուցիչ գործոններ, ինչպիսիք են մութ հոսանքը, ընթերցման աղմուկը կամ պիքսելների խմբավորումը։ Այս ուղեցույցը ձեզ կծանոթացնի տեսությանը, հիմնական բանաձևերին, տարածված սխալներին, կիրառություններին և SNR-ը բարելավելու գործնական եղանակներին՝ ապահովելով, որ դուք կարողանաք այն ճշգրիտ կիրառել տարբեր համատեքստերում։
Ի՞նչ է ազդանշան-աղմուկ հարաբերակցությունը (SNR):
Իր էությամբ, ազդանշան-աղմուկ հարաբերակցությունը չափում է ցանկալի ազդանշանի ուժի և այն մթագնող ֆոնային աղմուկի միջև եղած կապը։
● Ազդանշան = նշանակալից տեղեկատվություն (օրինակ՝ ձայն զանգի մեջ, աստղ աստղադիտակի պատկերում):
● Շշուկ = պատահական, անցանկալի տատանումներ, որոնք աղավաղում կամ թաքցնում են ազդանշանը (օրինակ՝ ստատիկ, սենսորային աղմուկ, էլեկտրական խանգարումներ):
Մաթեմատիկորեն, SNR-ը սահմանվում է որպես՝
Քանի որ այս հարաբերակցությունները կարող են տարբեր լինել մեծության բազմաթիվ կարգերով, SNR-ը սովորաբար արտահայտվում է դեցիբելներով (dB):
● Բարձր SNR (օրինակ՝ 40 դԲ). ազդանշանը գերակշռում է, ինչը հանգեցնում է հստակ և հուսալի տեղեկատվության:
● Ցածր SNR (օրինակ՝ 5 դԲ). աղմուկը ծանրաբեռնում է ազդանշանը, ինչը դժվարացնում է մեկնաբանությունը։
Ինչպես հաշվարկել SNR-ը
Ազդանշան-աղմուկ հարաբերակցության հաշվարկը կարող է իրականացվել ճշգրտության տարբեր մակարդակներով՝ կախված նրանից, թե աղմուկի որ աղբյուրներն են ներառված։ Այս բաժնում կներկայացվեն երկու ձև՝ մեկը, որը հաշվի է առնում մութ հոսանքը, և մեկը, որը ենթադրում է, որ այն կարելի է անտեսել։
Նշում. Անկախ աղմուկի արժեքներ ավելացնելու համար անհրաժեշտ է դրանք ավելացնել քառակուսաձև։ Աղմուկի յուրաքանչյուր աղբյուր քառակուսի է հանվում, գումարվում և վերցվում է ընդհանուրի քառակուսի արմատը։
Սիգնալ-աղմուկ հարաբերակցությունը մութ հոսանքի դեպքում
Հետևյալը հավասարումն է, որը պետք է օգտագործել այն դեպքերում, երբ մութ հոսանքի աղմուկը բավականաչափ մեծ է ներառման անհրաժեշտության համար.
Ահա տերմինների սահմանումը.
Սիգնալ (e-): Սա ֆոտոէլեկտրոնների համար հետաքրքրության առարկա ազդանշանն է՝ հանած մութ հոսանքի ազդանշանը։
Ընդհանուր ազդանշանը (e-) կլինի հետաքրքրության պիքսելում ֆոտոէլեկտրոնների քանակը, այլ ոչ թե պիքսելների արժեքը մոխրագույն մակարդակի միավորներով: Հավասարման ներքևում գտնվող ազդանշանի (e-) երկրորդ օրինակը ֆոտոնոկադրի աղմուկն է:
Մութ հոսանք (DC):Այդ պիքսելի մութ հոսանքի արժեքը։
t: Էքսպոզիցիայի ժամանակը վայրկյաններով
σr:Կարդացեք աղմուկը տեսախցիկի ռեժիմում։
Աննշան մութ հոսանքի դեպքում ազդանշան-աղմուկ հարաբերակցությունը
Կարճ () դեպքերում< 1 վայրկյան) էքսպոզիցիայի ժամանակները, գումարած սառեցված, բարձր արդյունավետությամբ տեսախցիկները, մութ հոսանքի աղմուկը, որպես կանոն, շատ ավելի ցածր կլինի կարդացված աղմուկից և անվտանգ կերպով անտեսված կլինի։
Որտեղ անդամները կրկին վերևում սահմանվածի պես են, բացառությամբ այն բանի, որ մութ հոսանքի ազդանշանը անհրաժեշտ չէ հաշվարկել և հանել ազդանշանից, քանի որ այն պետք է հավասար լինի զրոյի։
Այս բանաձևերի սահմանափակումները և բացակայող տերմինները
Հակառակ բանաձևերը կտան միայն CCD-ի ևCMOS տեսախցիկներEMCCD-ն և ուժեղացված սարքերը ներմուծում են լրացուցիչ աղմուկի աղբյուրներ, ուստի այս հավասարումները չեն կարող օգտագործվել: Ավելի ամբողջական ազդանշան-աղմուկ հարաբերակցության հավասարման համար, որը հաշվի է առնում այս և այլ ներդրումները:
SNR հավասարումներում հաճախ ներառվող (կամ նախկինում ներառված) մեկ այլ աղմուկի տերմին է լուսաարձագանքի անհավասարությունը (PRNU), որը երբեմն անվանում են նաև «ֆիքսված պատկերի աղմուկ» (FPN): Սա ներկայացնում է սենսորի վրայով ուժեղացման և ազդանշանի արձագանքի անհավասարությունը, որը կարող է գերիշխող դառնալ բարձր ազդանշանների դեպքում, եթե բավականաչափ մեծ է, նվազեցնելով SNR-ը:
Մինչդեռ վաղ շրջանի տեսախցիկներն ունեին բավականաչափ նշանակալի PRNU՝ դրա ներառումը պահանջելու համար, ժամանակակիցների մեծ մասըգիտական տեսախցիկներունեն բավականաչափ ցածր PRNU, որպեսզի իրենց ներդրումը ունենան ֆոտոնային կրակոցի աղմուկից զգալիորեն ցածր, հատկապես ներկառուցված ուղղումները կիրառելուց հետո: Հետևաբար, այժմ այն սովորաբար անտեսվում է SNR հաշվարկներում: Այնուամենայնիվ, PRNU-ն դեռևս կարևոր է որոշ տեսախցիկների և կիրառությունների համար և ներառված է ավելի առաջադեմ SNR հավասարման մեջ՝ ամբողջականության համար: Սա նշանակում է, որ տրամադրված հավասարումները օգտակար են CCD/CMOS համակարգերի մեծ մասի համար, բայց չպետք է դիտարկվեն որպես համընդհանուր կիրառելի:
SNR հաշվարկներում աղմուկի տեսակները
SNR-ի հաշվարկը չի նշանակում միայն ազդանշանը համեմատել մեկ աղմուկի արժեքի հետ։ Գործնականում, աղմուկի բազմաթիվ անկախ աղբյուրներ նպաստում են դրան, և դրանք հասկանալը կարևոր է։
Կրակոցի աղմուկ
● Ծագումը՝ ֆոտոնների կամ էլեկտրոնների վիճակագրական ժամանումը։
● Սանդղակը փոփոխվում է ազդանշանի քառակուսի արմատով։
● Դոմինանտ է ֆոտոններով սահմանափակված պատկերման մեջ (աստղագիտություն, ֆլուորեսցենտային մանրադիտակ):
Ջերմային աղմուկ
● Այն նաև կոչվում է Ջոնսոն-Նիկվիստի աղմուկ, որն առաջանում է ռեզիստորներում էլեկտրոնների շարժումից։
● Աճում է ջերմաստիճանի և թողունակության հետ մեկտեղ։
● Կարևոր է էլեկտրոնիկայի և անլար կապի մեջ։
Մութ հոսանքի աղմուկ
● Սենսորների ներսում մութ հոսանքի պատահական տատանում։
● Ավելի նշանակալի է երկար էքսպոզիցիաների կամ տաք դետեկտորների դեպքում։
● Նվազեցված է սենսորի սառեցման միջոցով։
Կարդալ աղմուկը
● Ուժեղացուցիչներից աղմուկ և անալոգից թվային փոխակերպում։
● Յուրաքանչյուր ցուցմունքի համար ֆիքսված է, ուստի կարևոր է ցածր ազդանշանային ռեժիմներում։
Քվանտացման աղմուկ
● Ներկայացվել է թվայնացման միջոցով (կլորացում մինչև դիսկրետ մակարդակներ):
● Կարևոր է ցածր բիթային խորության համակարգերում (օրինակ՝ 8-բիթային աուդիո):
Շրջակա միջավայրի/համակարգի աղմուկ
● Էլեկտրամագնիսական ինֆարկտ, խաչաձև խոսակցություն, էլեկտրամատակարարման ալիքային ազդանշան։
● Կարող է գերիշխել, եթե պաշտպանությունը/հողանցումը վատ է։
Այս երկուսից որն է գերիշխող, դա կօգնի ընտրել ճիշտ բանաձևը և մեղմացման մեթոդը։
SNR-ի հաշվարկման տարածված սխալներ
Պատկերման մեջ ազդանշան-աղմուկ հարաբերակցությունը գնահատելու համար հեշտ է հանդիպել բազմաթիվ «կարճ ճանապարհների» մեթոդների: Սրանք սովորաբար կամ ավելի քիչ բարդ են, քան հակառակ հավասարումները, կամ թույլ են տալիս ավելի հեշտ ստանալ պատկերից՝ առանց տեսախցիկի պարամետրերի, ինչպիսիք են ընթերցման աղմուկը, իմացություն պահանջելու, կամ երկուսն էլ: Ցավոք, հավանական է, որ այս մեթոդներից յուրաքանչյուրը սխալ է և կհանգեցնի աղավաղված և անօգուտ արդյունքների: Խորհուրդ է տրվում բոլոր դեպքերում օգտագործել հակառակ հավասարումները (կամ առաջադեմ տարբերակը):
Ամենատարածված կեղծ կարճ ճանապարհներից մի քանիսը ներառում են.
1. Ազդանշանի ինտենսիվության և ֆոնային ինտենսիվության համեմատությունը մոխրագույն մակարդակներով: Այս մոտեցումը փորձում է գնահատել տեսախցիկի զգայունությունը, ազդանշանի ուժգնությունը կամ ազդանշան-աղմուկ հարաբերակցությունը՝ համեմատելով գագաթնակետային ինտենսիվությունը ֆոնային ինտենսիվության հետ: Այս մոտեցումը խորապես թերի է, քանի որ տեսախցիկի շեղման ազդեցությունը կարող է կամայականորեն սահմանել ֆոնային ինտենսիվությունը, ուժեղացումը կարող է կամայականորեն սահմանել ազդանշանի ինտենսիվությունը, և աղմուկի որևէ ներդրում չի դիտարկվում ո՛չ ազդանշանում, ո՛չ էլ ֆոնում:
2. Սիգնալի գագաթները բաժանել ֆոնային պիքսելների տարածքի ստանդարտ շեղման վրա։ Կամ գագաթնակետային արժեքները համեմատել գծային պրոֆիլով հայտնաբերված ֆոնային տեսողական աղմուկի հետ։ Ենթադրելով, որ բաժանումից առաջ շեղումը ճիշտ է հանվել արժեքներից, այս մոտեցման ամենակարևոր վտանգը ֆոնային լույսի առկայությունն է։ Ցանկացած ֆոնային լույս սովորաբար կգերակշռի ֆոնային պիքսելների աղմուկի նկատմամբ։ Ավելին, հետաքրքրության ազդանշանի աղմուկը, ինչպիսին է կրակոցի աղմուկը, իրականում ընդհանրապես հաշվի չի առնվում։
3. Հետաքրքրության առարկա պիքսելներով միջին ազդանշանը ընդդեմ պիքսելային արժեքների ստանդարտ շեղման. Հարևան պիքսելների կամ հաջորդական կադրերի միջև գագաթնակետային ազդանշանի փոփոխության համեմատությունը կամ դիտարկումը ավելի մոտ է ճիշտ լինելուն, քան այլ կարճ մեթոդները, բայց քիչ հավանական է, որ խուսափի արժեքները աղավաղող այլ ազդեցություններից, ինչպիսիք են ազդանշանի փոփոխությունը, որը չի առաջանում աղմուկից: Այս մեթոդը կարող է նաև սխալ լինել համեմատության մեջ պիքսելների ցածր քանակի պատճառով: Չպետք է մոռանալ նաև շեղման արժեքի հանման մասին:
4. SNR-ի հաշվարկը՝ առանց ֆոտոէլեկտրոնների ինտենսիվության միավորների փոխակերպելու կամ առանց շեղումը հեռացնելու. Քանի որ ֆոտոնային կրակոցի աղմուկը սովորաբար աղմուկի ամենամեծ աղբյուրն է և չափման համար կախված է տեսախցիկի շեղման և ուժեղացման մասին գիտելիքներից, SNR հաշվարկների համար հնարավոր չէ խուսափել ֆոտոէլեկտրոններին հետ հաշվարկելուց։
5. Աչքով SNR-ի գնահատումը. Մինչդեռ որոշ դեպքերում աչքով SNR-ի գնահատումը կամ համեմատությունը կարող է օգտակար լինել, կան նաև անսպասելի թերություններ: Բարձր արժեքի պիքսելներում SNR-ի գնահատումը կարող է ավելի դժվար լինել, քան ցածր արժեքի կամ ֆոնային պիքսելներում: Ավելի նուրբ էֆեկտները նույնպես կարող են դեր խաղալ. Օրինակ, տարբեր համակարգչային մոնիտորներ կարող են պատկերներ ցուցադրել շատ տարբեր կոնտրաստով: Ավելին, ծրագրային ապահովման մեջ պատկերների տարբեր մեծացման մակարդակներով ցուցադրումը կարող է զգալիորեն ազդել աղմուկի տեսողական տեսքի վրա: Սա հատկապես խնդրահարույց է, եթե փորձ է արվում համեմատել տարբեր օբյեկտային տարածության պիքսելների չափսերով տեսախցիկներ: Վերջապես, ֆոնային լույսի առկայությունը կարող է չեղյալ համարել SNR-ի տեսողականորեն գնահատման ցանկացած փորձ:
SNR-ի կիրառությունները
SNR-ը ունիվերսալ չափանիշ է՝ լայն կիրառություններով.
● Աուդիո և երաժշտության ձայնագրություն. Որոշում է ձայնագրությունների պարզությունը, դինամիկ տիրույթը և ճշգրտությունը:
● Անլար կապ. SNR-ը ուղղակիորեն կապված է բիթային սխալների հաճախականության (BER) և տվյալների թողունակության հետ։
● Գիտական պատկերացում. Աստղագիտության մեջ ֆոնային երկնքի փայլի ֆոնին թույլ աստղերի հայտնաբերումը պահանջում է բարձր SNR:
● Բժշկական սարքավորումներ. ԷՍԳ-ն, ՄՌՏ-ն և ՀՏ սկանավորումը հիմնված են բարձր SNR-ի վրա՝ ազդանշանները ֆիզիոլոգիական աղմուկից տարբերակելու համար:
● Տեսախցիկներ և լուսանկարչություն. Սպառողական տեսախցիկները և գիտական CMOS սենսորները օգտագործում են SNR՝ թույլ լուսավորության պայմաններում կատարողականությունը չափելու համար:
SNR-ի բարելավում
Քանի որ SNR-ը այդքան կարևոր չափանիշ է, դրա բարելավման համար զգալի ջանքեր են գործադրվում: Ռազմավարությունները ներառում են՝
Սարքավորումների մոտեցումներ
● Օգտագործեք ավելի լավ սենսորներ՝ ավելի ցածր մութ հոսանքով։
● Կիրառեք պաշտպանություն և հողանցում՝ էլեկտրամագնիսական ալիքները նվազեցնելու համար։
● Սառեցնող դետեկտորներ՝ ջերմային աղմուկը ճնշելու համար։
Ծրագրային մոտեցումներ
● Կիրառեք թվային ֆիլտրեր՝ անցանկալի հաճախականությունները հեռացնելու համար։
● Օգտագործեք միջինացված արժեք բազմաթիվ կադրերի համար։
● Կիրառել աղմուկի նվազեցման ալգորիթմներ պատկերման կամ աուդիո մշակման մեջ։
Պիքսելների խմբավորումը և դրա ազդեցությունը SNR-ի վրա
Սինգալ-աղմուկ հարաբերակցության վրա խմբավորման ազդեցությունը կախված է տեսախցիկի տեխնոլոգիայից և սենսորի վարքից, քանի որ խմբավորված և չխմբավորված տեսախցիկների աղմուկի արդյունավետությունը կարող է զգալիորեն տարբերվել։
CCD տեսախցիկները կարող են գումարել հարակից պիքսելների լիցքերը «չիպի վրա»։ Ցուցադրման աղմուկը առաջանում է միայն մեկ անգամ, չնայած յուրաքանչյուր պիքսելից եկող մութ հոսանքի ազդանշանը նույնպես գումարվում է։
CMOS տեսախցիկների մեծ մասը կատարում է չիպից դուրս խմբավորում, այսինքն՝ արժեքները նախ չափվում են (ներառվում է ընթերցման աղմուկը), ապա գումարվում թվային եղանակով։ Նման գումարումների ընթերցման աղմուկը մեծանում է գումարված պիքսելների քանակի քառակուսի արմատով բազմապատկելով, այսինքն՝ 2x2 խմբավորման համար՝ 2 անգամ։
Քանի որ սենսորների աղմուկի վարքագիծը կարող է բարդ լինել, քանակական կիրառությունների համար խորհուրդ է տրվում չափել տեսախցիկի շեղումը, ուժեղացումը և կարդացված աղմուկը խմբավորված ռեժիմով և օգտագործել այդ արժեքները ազդանշան-աղմուկ հարաբերակցության հավասարման համար։
Եզրակացություն
Ազդանշան-աղմուկ հարաբերակցությունը (SNR) գիտության, ճարտարագիտության և տեխնոլոգիայի ամենակարևոր չափանիշներից մեկն է: Հեռախոսազանգերի հստակության սահմանումից մինչև հեռավոր գալակտիկաների հայտնաբերումը հնարավոր դարձնելը, SNR-ը հիմք է հանդիսանում չափման և հաղորդակցման համակարգերի որակի համար: SNR-ի յուրացումը միայն բանաձևերը անգիր սովորելը չէ, այլ ենթադրությունների, սահմանափակումների և իրական աշխարհի փոխզիջումների հասկանալը: Այս տեսանկյունից ինժեներներն ու հետազոտողները կարող են ավելի հուսալի չափումներ կատարել և նախագծել համակարգեր, որոնք իմաստալից պատկերացումներ կբերեն նույնիսկ աղմկոտ պայմաններում:
Ցանկանո՞ւմ եք ավելին իմանալ։ Նայեք հարակից հոդվածներին՝
Tucsen Photonics Co., Ltd. Բոլոր իրավունքները պաշտպանված են։ Մեջբերելիս խնդրում ենք նշել աղբյուրը։www.tucsen.com
