25/09/11Ар кандай өлчөө тутумунда - зымсыз байланыштан санарип фотосүрөткө чейин - сигналдын ызы-чуу катышы (SNR) сапаттын негизги эталону болуп саналат. Телескоптун сүрөттөрүн талдап жатасызбы, микрофондук жаздырууларды жакшыртып жатасызбы же зымсыз байланышты оңдоп жатасызбы, SNR сизге керексиз фон ызы-чуусунан канчалык пайдалуу маалымат айырмаланып турганын айтып берет.
Бирок SNRди туура эсептөө дайыма эле оңой боло бербейт. Системага жараша, кара агым, окуу ызы-чуусу же пикселди бириктирүү сыяктуу кошумча факторлор эске алынышы мүмкүн. Бул колдонмо теорияны, негизги формулаларды, жалпы каталарды, тиркемелерди жана SNRди өркүндөтүүнүн практикалык жолдорун көрсөтүп, аны контексттердин кеңири диапазонунда так колдонууга кепилдик берет.
Сигнал-ызы-чуу катышы (SNR) деген эмне?
Негизинен сигнал-ызы-чуу катышы каалаган сигналдын күчү менен аны жашырган фон ызы-чуунун ортосундагы мамилени өлчөйт.
● Сигнал = маанилүү маалымат (мисалы, чалуудагы үн, телескоптун сүрөтүндөгү жылдыз).
● Ызы-чуу = сигналды бурмалаган же жашырган кокустук, керексиз термелүүлөр (мисалы, статикалык, сенсордук ызы-чуу, электрдик тоскоолдуктар).
Математикалык жактан SNR төмөнкүчө аныкталат:
Бул катыштар чоңдуктун көп тартибине жараша өзгөрүшү мүмкүн болгондуктан, SNR адатта децибелде (дБ) көрсөтүлөт:
● Жогорку SNR (мисалы, 40 дБ): сигнал үстөмдүк кылат, натыйжада так жана ишенимдүү маалымат болот.
● Төмөн SNR (мисалы, 5 дБ): ызы-чуу сигналга басым жасап, чечмелөөнү кыйындатат.
SNR кантип эсептөө керек
Сигнал-ызы-чуу катышын эсептөө ызы-чуу булактары камтылганына жараша ар кандай деңгээлдеги тактык менен жүргүзүлүшү мүмкүн. Бул бөлүмдө эки форма киргизилет: бири караңгы токту эсепке алган, экинчиси ага көңүл бурбай коюуга болот.
Эскертүү: Көз карандысыз ызы-чуу маанилерин кошуу аларды квадратурага кошууну талап кылат. Ар бир ызы-чуунун булагы чарчыланып, жыйынтыкталып, жалпынын квадрат тамыры алынат.
Караңгы ток менен сигналдын ызы-чуу катышы
Төмөндө кара агымдын ызы-чуусу кошулууну талап кылгандай чоң болгон учурларда колдонула турган теңдеме:
Бул жерде терминдердин аныктамасы:
Сигнал (e-): Бул караңгы токтун сигналы алынып салынган фотоэлектрондордогу кызыгуу сигналы
Жалпы сигнал (e-) кызыктырган пикселдеги фотоэлектрондордун саны болот – бул катуу боз деңгээлдердин бирдиктериндеги пикселдик мааниси эмес. Теңдеменин ылдый жагындагы Сигналдын (e-) экинчи инстанциясы фотондук ызы-чуу болуп саналат.
Кара агым (DC):Ошол пиксел үчүн кара токтун мааниси.
t: Экспозиция убактысы секундада
σr:Камера режиминде ызы-чууну окуу.
Болбогон караңгы ток үчүн сигналдын ызы-чуу катышы
кыска учурларда (< 1 секунд) экспозиция убакыттары, ошондой эле муздатылган, жогорку өндүрүмдүүлүктөгү камералар, караңгы токтун ызы-чуусу көбүнчө окулган ызы-чуудан бир топ төмөн болуп, коопсуз түрдө көңүл бурулбайт.
Терминдер дагы бир жолу жогоруда аныкталгандай болгондо, караңгы токтун сигналын эсептөө жана сигналдан алып салуу керек эмес, анткени ал нөлгө барабар болушу керек.
Бул формулалардын чектөөлөрү жана жетишпеген терминдер
Карама-каршы формулалар CCD жана үчүн туура жоопторду гана беретCMOS камералары. EMCCD жана күчөтүлгөн түзүлүштөр кошумча ызы-чуу булактарын киргизет, ошондуктан бул теңдемелерди колдонууга болбойт. Ушул жана башка салымдарды эсепке алган бир кыйла толук сигнал-ызы-чуу катышы үчүн.
SNR теңдемелерине көбүнчө кошулган (же мурда болгон) дагы бир ызы-чуу термини - бул фото-жооптун бирдей эместиги (PRNU), ошондой эле кээде "туруктуу ызы-чуу" (FPN) деп аталат. Бул жетишерлик чоң болсо, жогорку сигналдарда үстөмдүк кылып, SNRди азайтып, сенсордогу пайданын жана сигналдын реакциясынын бирдей эместигин билдирет.
Алгачкы камералар аны киргизүүнү талап кылуу үчүн жетиштүү PRNUга ээ болсо да, эң заманбапилимий камераларӨзгөчө борттогу оңдоолор колдонулгандан кийин, фотондук ызы-чуусунан бир топ төмөн салым кошуу үчүн PRNU жетишерлик төмөн. Ал азыр, ошондуктан, адатта, SNR эсептөөлөрүндө этибарга алынбайт. Бирок, PRNU кээ бир камералар жана тиркемелер үчүн дагы эле маанилүү жана толуктугу үчүн өнүккөн SNR теңдемесине киргизилген. Бул берилген теңдемелердин көпчүлүк CCD/CMOS системалары үчүн пайдалуу экенин, бирок жалпыга колдонулуучу катары каралбашы керек дегенди билдирет.
SNR эсептөөлөрүндө ызы-чуунун түрлөрү
SNRди эсептөө сигналды бир ызы-чуунун маанисине салыштыруу гана эмес. Иш жүзүндө, бир нече көз карандысыз ызы-чуу булактары салым кошот жана аларды түшүнүү абдан маанилүү.
Shot Noise
● Origin: фотондордун же электрондордун статистикалык келиши.
● Сигналдын квадрат тамыры менен таразалар.
● Фотон менен чектелген сүрөттөөдө (астрономия, флуоресценттик микроскопия) басымдуулук кылат.
Термикалык ызы-чуу
● Ал резисторлордогу электрондордун кыймылынан пайда болгон Джонсон-Никвистин ызы-чуусу деп да аталат.
● Температура жана өткөрүү жөндөмдүүлүгү менен көбөйөт.
● Электроникада жана зымсыз байланышта маанилүү.
Кара агымдын ызы-чуу
● Сенсорлордун ичиндеги караңгы токтун кокусунан өзгөрүшү.
● Узак экспозицияларда же жылуу детекторлордо көбүрөөк мааниге ээ.
● Сенсорду муздатуу менен азайтылат.
Noise окуу
● Күчөткүчтөрдөн ызы-чуу жана аналогдук-санариптик өзгөртүү.
● Ар бир окуу үчүн бекитилген, аз сигнал режимдеринде абдан маанилүү.
Квантташтыруу ызы-чуу
● Санариптештирүү жолу менен киргизилген (дискреттик деңгээлдерге тегеректөө).
● Тереңдиги төмөн системаларда маанилүү (мисалы, 8 биттик аудио).
Экологиялык/системанын ызы-чуусу
● EMI, кайчылаш, кубат менен камсыздоо толкуну.
● Экрандоо/жерге туташтыруу начар болсо, үстөмдүк кыла алат.
Булардын кайсынысы басымдуу экенин түшүнүү туура формуланы жана жумшартуу ыкмасын тандоого жардам берет.
SNR эсептөөдө жалпы каталар
Сүрөттөөдө сигналдын ызы-чуу катышын баалоо үчүн көптөгөн "кыска жол" ыкмаларын табуу оңой. Булар карама-каршы теңдемелерге караганда анча татаал эмес, окуу ызы-чуу сыяктуу камера параметрлерин же экөөнү тең билүүнү талап кылбастан, сүрөттүн өзүнөн оңой чыгарууга мүмкүндүк берет. Тилекке каршы, бул ыкмалардын ар бири туура эмес болуп, кыйшайган жана пайдасыз натыйжаларга алып келиши мүмкүн. Карама-каршы теңдемелерди (же өркүндөтүлгөн версияны бардык учурларда колдонуу керек) катуу сунушталат.
Эң кеңири таралган жалган жарлыктардын айрымдарына төмөнкүлөр кирет:
1、сигналдын интенсивдүүлүгү менен фондо интенсивдүүлүктү боз деңгээлде салыштыруу. Бул ыкма камеранын сезгичтигин, сигналдын күчүн же сигналдын ызы-чуунун катышын эң жогорку интенсивдүүлүккө фон интенсивдүүлүгүн салыштыруу аркылуу баалоого аракет кылат. Бул ыкма терең кемчиликтерди камтыйт, анткени камеранын жылышынын таасири фон интенсивдүүлүгүн өзүм билемдик менен орното алат, пайда сигналдын интенсивдүүлүгүн өзүм билемдик менен орното алат жана сигналда да, фондо да ызы-чуунун салымы эске алынбайт.
2、Сигналдын чокуларын фон пикселдеринин аянтынын стандарттык четтөөсүнө бөлүү. Же болбосо, сызык профили тарабынан аныкталган фондо визуалдык ызы-чуу менен эң жогорку маанилерди салыштыруу. Бөлүүгө чейинки маанилерден офсет туура алынып салынган деп ойлосок, бул ыкмадагы эң олуттуу коркунуч фон жарыктын болушу болуп саналат. Фондук пикселдердеги ызы-чуу боюнча кандайдыр бир фон жарыгы үстөмдүк кылат. Андан тышкары, кызыккан сигналдагы ызы-чуу, мисалы, атуу ызы-чуу, иш жүзүндө таптакыр каралбайт.
3、Кызыктуу пикселдердеги орточо сигнал жана пикселдик маанилердин стандарттык четтөөлөрү: Коңшу пикселдер же ырааттуу кадрлар боюнча чоку сигналынын канчалык өзгөрүшүн салыштыруу же байкоо башка жарлык методдоруна караганда туурага жакыныраак, бирок ызы-чуудан келип чыкпаган сигналдын өзгөрүшү сыяктуу маанилерди бурмалаган башка таасирлерден качуу күмөн. Бул ыкма дагы салыштыруудагы пикселдердин аздыгынан улам так эмес болушу мүмкүн. Оффсеттик маанини алып салуу да унутпаш керек.
4、СНРди фотоэлектрондордун интенсивдүүлүк бирдигине айландырбастан же офсетті алып салбастан эсептөө: Фотондук ызы-чуу адатта эң чоң ызы-чуу булагы болуп саналат жана камеранын жылышуусу жана өлчөө үчүн пайда тууралуу билимге таянгандыктан, SNR эсептөөлөрү үчүн фотоэлектрондорго кайра эсептөөдөн качуу мүмкүн эмес.
5、SNRди көз менен баалоо: Кээ бир жагдайларда SNRди көз менен баалоо же салыштыруу пайдалуу болушу мүмкүн, бирок күтүлбөгөн тузактар да бар. Жогорку маанидеги пикселдерде SNRди баалоо төмөнкү мааниге же фондо пикселдерге караганда кыйыныраак болушу мүмкүн. Көбүрөөк тымызын эффекттер да роль ойной алат: Мисалы, ар кандай компьютер мониторлору сүрөттөрдү такыр башка контраст менен көрсөтө алышат. Андан тышкары, программалык камсыздоодо ар кандай масштабдагы сүрөттөрдү көрсөтүү ызы-чуунун визуалдык көрүнүшүнө олуттуу таасир этиши мүмкүн. Бул, өзгөчө, камераларды объективдүү мейкиндиктин пикселдик өлчөмдөрү менен салыштырууга аракет кылып жатканда көйгөйлүү. Акыр-аягы, фон жарыгынын болушу SNRди визуалдык түрдө баалоо аракетин жокко чыгарышы мүмкүн.
SNR колдонмолору
SNR – бул кеңири спектрдеги колдонмолору бар универсалдуу метрика:
● Аудио жана музыка жаздыруу: жаздыруулардын тактыгын, динамикалык диапазонун жана тактыгын аныктайт.
● Зымсыз байланыш: SNR бит ката ылдамдыгына (BER) жана маалыматтарды өткөрүү жөндөмдүүлүгүнө түздөн-түз байланыштуу.
● Илимий сүрөттөө: астрономияда, асмандын фонунда өчүп бараткан жылдыздарды аныктоо үчүн жогорку SNR талап кылынат.
● Медициналык жабдуулар: ЭКГ, MRI жана КТ сканерлери сигналдарды физиологиялык ызы-чуудан айырмалоо үчүн жогорку SNRге таянат.
● Камералар жана фотосүрөттөр: Керектөөчү камералар жана илимий CMOS сенсорлору жарыгы аз болгон шартта иштөөнү баалоо үчүн SNRди колдонушат.
SNR жакшыртуу
SNR абдан маанилүү чара болгондуктан, аны жакшыртуу үчүн олуттуу күч-аракет жумшалат. Стратегиялар төмөнкүлөрдү камтыйт:
Аппараттык ыкмалар
● Төмөнкү караңгы ток менен жакшыраак сенсорлорду колдонуңуз.
● EMIди азайтуу үчүн экранды жана жерге туташтырыңыз.
● Термикалык ызы-чууну басуу үчүн муздак детекторлор.
Программалык ыкмалар
● Керексиз жыштыктарды жок кылуу үчүн санарип чыпкаларын колдонуңуз.
● Бир нече кадр боюнча орточо эсепти колдонуңуз.
● Сүрөттөө же аудио иштетүүдө ызы-чууну азайтуу алгоритмдерин колдонуңуз.
Pixel Binning жана анын SNRге тийгизген таасири
Сигналдын ызы-чуу катышына туташтыруунун таасири камеранын технологиясына жана сенсордун жүрүм-турумуна көз каранды, анткени туташылган жана туташпаган камералардын ызы-чуу көрсөткүчтөрү олуттуу түрдө өзгөрүшү мүмкүн.
CCD камералары чектеш пикселдердин зарядын "чиптеги" суммалай алат. Окуу ызы-чуусу бир гана жолу пайда болот, бирок ар бир пикселден келген караңгы токтун сигналы да жыйынтыкталат.
Көбүнчө CMOS камералары чиптен тышкары топтоону аткарышат, башкача айтканда, баалуулуктар адегенде өлчөнөт (andread ызы-чуусу киргизилет), андан кийин санариптик түрдө жыйынтыкталат. Мындай суммалар үчүн окуу ызы-чуусу чогулган пикселдердин санынын квадрат тамырына көбөйтүлгөндө, башкача айтканда, 2x2 бириктирүү үчүн 2 эсеге көбөйөт.
Датчиктердин ызы-чуусу татаал болушу мүмкүн болгондуктан, сандык колдонмолор үчүн камеранын ызы-чуусун, пайдасын жана окуусун ченөө максатка ылайыктуу.
Корутунду
Сигнал-ызы-чуу катышы (SNR) илим, инженерия жана технологиядагы эң маанилүү көрсөткүчтөрдүн бири. Телефон чалуулардагы айкындуулукту аныктоодон тартып, алыскы галактикаларды аныктоого чейин, SNR өлчөө жана байланыш системаларынын сапатын негиздейт. SNRди өздөштүрүү бул жөн гана формулаларды жаттап алуу эмес — бул божомолдорду, чектөөлөрдү жана реалдуу дүйнөдөгү алмашууларды түшүнүү. Бул көз караштан алганда, инженерлер жана изилдөөчүлөр ызы-чуу шарттарда да маанилүү түшүнүктөрдү алуу үчүн ишенимдүү өлчөө жана долбоорлоо системаларын жасай алышат.
Көбүрөөк билгиңиз келеби? Тиешелүү макалаларды карап көрүңүз:
Tucsen Photonics Co., Ltd. Бардык укуктар корголгон. Шилтеме бергенде булакты ырастаңыз:www.tucsen.com
