25/09/11വയർലെസ് കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ മുതൽ ഡിജിറ്റൽ ഫോട്ടോഗ്രാഫി വരെയുള്ള ഏതൊരു അളവെടുപ്പ് സംവിധാനത്തിലും - സിഗ്നൽ-ടു-നോയ്സ് അനുപാതം (SNR) ഗുണനിലവാരത്തിന്റെ അടിസ്ഥാന മാനദണ്ഡമാണ്. നിങ്ങൾ ദൂരദർശിനി ചിത്രങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുകയാണെങ്കിലും, മൈക്രോഫോൺ റെക്കോർഡിംഗുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുകയാണെങ്കിലും, വയർലെസ് ലിങ്ക് ട്രബിൾഷൂട്ട് ചെയ്യുകയാണെങ്കിലും, അനാവശ്യ പശ്ചാത്തല ശബ്ദത്തിൽ നിന്ന് എത്രത്തോളം ഉപയോഗപ്രദമായ വിവരങ്ങൾ വേറിട്ടുനിൽക്കുന്നുവെന്ന് SNR നിങ്ങളോട് പറയുന്നു.
എന്നാൽ SNR ശരിയായി കണക്കാക്കുന്നത് എല്ലായ്പ്പോഴും എളുപ്പമല്ല. സിസ്റ്റത്തെ ആശ്രയിച്ച്, ഡാർക്ക് കറന്റ്, റീഡ് നോയ്സ് അല്ലെങ്കിൽ പിക്സൽ ബിന്നിംഗ് പോലുള്ള അധിക ഘടകങ്ങൾ പരിഗണിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഈ ഗൈഡ് നിങ്ങളെ സിദ്ധാന്തം, കോർ ഫോർമുലകൾ, സാധാരണ തെറ്റുകൾ, ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ, SNR മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള പ്രായോഗിക വഴികൾ എന്നിവയിലൂടെ കൊണ്ടുപോകുന്നു, ഇത് നിങ്ങൾക്ക് വിശാലമായ സന്ദർഭങ്ങളിൽ കൃത്യമായി പ്രയോഗിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.
സിഗ്നൽ-ടു-നോയ്സ് അനുപാതം (SNR) എന്താണ്?
അതിന്റെ കാതലായ ഭാഗത്ത്, സിഗ്നൽ-ടു-നോയ്സ് അനുപാതം ആവശ്യമുള്ള സിഗ്നലിന്റെ ശക്തിയും അതിനെ മറയ്ക്കുന്ന പശ്ചാത്തല ശബ്ദവും തമ്മിലുള്ള ബന്ധത്തെ അളക്കുന്നു.
● സിഗ്നൽ = അർത്ഥവത്തായ വിവരങ്ങൾ (ഉദാ: ഒരു കോളിലെ ശബ്ദം, ഒരു ദൂരദർശിനി ചിത്രത്തിൽ ഒരു നക്ഷത്രം).
● ശബ്ദം = സിഗ്നലിനെ വളച്ചൊടിക്കുന്നതോ മറയ്ക്കുന്നതോ ആയ ക്രമരഹിതമായ, അനാവശ്യമായ ഏറ്റക്കുറച്ചിലുകൾ (ഉദാ: സ്റ്റാറ്റിക്, സെൻസർ ശബ്ദം, വൈദ്യുത ഇടപെടൽ).
ഗണിതശാസ്ത്രപരമായി, SNR നെ ഇങ്ങനെ നിർവചിച്ചിരിക്കുന്നു:
ഈ അനുപാതങ്ങൾ പല ക്രമങ്ങളിൽ വ്യത്യാസപ്പെടാം എന്നതിനാൽ, SNR സാധാരണയായി ഡെസിബെലുകളിൽ (dB) പ്രകടിപ്പിക്കുന്നു:
● ഉയർന്ന SNR (ഉദാ. 40 dB): സിഗ്നൽ ആധിപത്യം പുലർത്തുന്നു, ഇത് വ്യക്തവും വിശ്വസനീയവുമായ വിവരങ്ങൾ നൽകുന്നു.
● കുറഞ്ഞ SNR (ഉദാ. 5 dB): ശബ്ദം സിഗ്നലിനെ മറികടക്കുന്നു, ഇത് വ്യാഖ്യാനത്തെ ബുദ്ധിമുട്ടാക്കുന്നു.
എസ്എൻആർ എങ്ങനെ കണക്കാക്കാം
ഉൾപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്ന ശബ്ദ സ്രോതസ്സുകളെ ആശ്രയിച്ച് വ്യത്യസ്ത തലത്തിലുള്ള കൃത്യതയോടെ സിഗ്നൽ-ടു-നോയ്സ് അനുപാതത്തിന്റെ കണക്കുകൂട്ടൽ നടത്താം. ഈ വിഭാഗത്തിൽ, രണ്ട് രൂപങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കും: ഒന്ന് ഇരുണ്ട വൈദ്യുതധാരയെ വിശദീകരിക്കുന്നതും മറ്റൊന്ന് അത് അവഗണിക്കാമെന്ന് അനുമാനിക്കുന്നതുമാണ്.
കുറിപ്പ്: സ്വതന്ത്ര ശബ്ദ മൂല്യങ്ങൾ ചേർക്കുന്നതിന് അവയെ ക്വാഡ്രേച്ചറിൽ ചേർക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഓരോ ശബ്ദ സ്രോതസ്സിനെയും വർഗ്ഗീകരിച്ച്, സംഗ്രഹിച്ച്, ആകെ സംഖ്യയുടെ വർഗ്ഗമൂലം എടുക്കുന്നു.
ഇരുണ്ട വൈദ്യുതധാരയുള്ള സിഗ്നൽ-ടു-നോയ്സ് അനുപാതം
ഉൾപ്പെടുത്തൽ ആവശ്യമായി വരുന്ന തരത്തിൽ ഇരുണ്ട വൈദ്യുതധാരയുടെ ശബ്ദം കൂടുതലുള്ള സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഉപയോഗിക്കേണ്ട സമവാക്യം താഴെ കൊടുക്കുന്നു:
പദങ്ങളുടെ നിർവചനം ഇതാ:
സിഗ്നൽ (e-): ഇരുണ്ട വൈദ്യുതധാര സിഗ്നൽ കുറച്ചാൽ ഫോട്ടോഇലക്ട്രോണുകളിൽ താൽപ്പര്യമുള്ളതിന്റെ സിഗ്നലാണിത്.
ടോട്ടൽ സിഗ്നൽ (e-) എന്നത് താൽപ്പര്യമുള്ള പിക്സലിലെ ഫോട്ടോഇലക്ട്രോൺ കൗണ്ട് ആയിരിക്കും - ഗ്രേ ലെവലുകളുടെ യൂണിറ്റുകളിലെ പിക്സൽ മൂല്യമല്ല. സമവാക്യത്തിന്റെ അടിയിലുള്ള സിഗ്നലിന്റെ (e-) രണ്ടാമത്തെ ഉദാഹരണം ഫോട്ടോൺഷോട്ട് നോയ്സ് ആണ്.
ഡാർക്ക് കറന്റ് (DC):ആ പിക്സലിനുള്ള ഡാർക്ക് കറന്റ് മൂല്യം.
t: എക്സ്പോഷർ സമയം സെക്കൻഡിൽ
σr: (σr)ക്യാമറ മോഡിൽ നോയ്സ് വായിക്കുക.
നിസ്സാരമായ ഇരുണ്ട വൈദ്യുതധാരയ്ക്കുള്ള സിഗ്നൽ-ടു-നോയ്സ് അനുപാതം
ഹ്രസ്വകാല സന്ദർഭങ്ങളിൽ (< 1 സെക്കൻഡ്) എക്സ്പോഷർ സമയം, കൂടാതെ കൂൾഡ്, ഉയർന്ന പ്രകടനമുള്ള ക്യാമറകൾ എന്നിവ ഉണ്ടെങ്കിൽ, ഡാർക്ക് കറന്റ് നോയ്സ് സാധാരണയായി റീഡ് നോയ്‌സിനേക്കാൾ വളരെ താഴെയായിരിക്കും, സുരക്ഷിതമായി അവഗണിക്കപ്പെടും.
മുകളിൽ നിർവചിച്ചിരിക്കുന്നതുപോലെ പദങ്ങൾ വീണ്ടും വരുന്നിടത്ത്, ഡാർക്ക് കറന്റ് സിഗ്നൽ പൂജ്യത്തിന് തുല്യമാകേണ്ടതിനാൽ അത് കണക്കാക്കി സിഗ്നലിൽ നിന്ന് കുറയ്ക്കേണ്ടതില്ല എന്നതൊഴിച്ചാൽ.
ഈ സൂത്രവാക്യങ്ങളുടെയും വിട്ടുപോയ പദങ്ങളുടെയും പരിമിതികൾ
എതിർവശത്തുള്ള ഫോർമുലകൾ CCD-ക്ക് ശരിയായ ഉത്തരങ്ങൾ മാത്രമേ നൽകൂ, കൂടാതെCMOS ക്യാമറകൾ. EMCCD യും തീവ്രതയുള്ള ഉപകരണങ്ങളും അധിക ശബ്ദ സ്രോതസ്സുകൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, അതിനാൽ ഈ സമവാക്യങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയില്ല. ഇവയും മറ്റ് സംഭാവനകളും കണക്കിലെടുക്കുന്ന കൂടുതൽ പൂർണ്ണമായ സിഗ്നൽ-ടു-നോയ്സ് അനുപാത സമവാക്യത്തിനായി.
SNR സമവാക്യങ്ങളിൽ സാധാരണയായി ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുള്ള (അല്ലെങ്കിൽ ഉപയോഗിച്ചിരുന്ന) മറ്റൊരു ശബ്ദ പദമാണ് ഫോട്ടോ-റെസ്‌പോൺസ് നോൺ-യൂണിഫോർമിറ്റി (PRNU), ചിലപ്പോൾ 'ഫിക്സഡ് പാറ്റേൺ നോയ്സ്' (FPN) എന്നും ഇത് ലേബൽ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. സെൻസറിലുടനീളമുള്ള സിഗ്നൽ പ്രതികരണത്തിന്റെയും നേട്ടത്തിന്റെയും അസമത്വത്തെ ഇത് പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു, ആവശ്യത്തിന് വലുതാണെങ്കിൽ ഉയർന്ന സിഗ്നലുകളിൽ ഇത് പ്രബലമാകും, ഇത് SNR കുറയ്ക്കുന്നു.
ആദ്യകാല ക്യാമറകൾക്ക് ഉൾപ്പെടുത്തൽ ആവശ്യമായി വരുന്നതിന് ആവശ്യമായ PRNU ഉണ്ടായിരുന്നെങ്കിലും, മിക്ക ആധുനിക ക്യാമറകളുംശാസ്ത്രീയ ക്യാമറകൾഫോട്ടോൺ ഷോട്ട് ശബ്ദത്തേക്കാൾ വളരെ താഴെയായി സംഭാവന നൽകാൻ PRNU ആവശ്യത്തിന് കുറവാണ്, പ്രത്യേകിച്ച് ഓൺ-ബോർഡ് തിരുത്തലുകൾ പ്രയോഗിച്ചതിന് ശേഷം. അതിനാൽ, ഇപ്പോൾ ഇത് സാധാരണയായി SNR കണക്കുകൂട്ടലുകളിൽ അവഗണിക്കപ്പെടുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ചില ക്യാമറകൾക്കും ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കും PRNU ഇപ്പോഴും പ്രധാനമാണ്, കൂടാതെ പൂർണ്ണതയ്ക്കായി കൂടുതൽ വിപുലമായ SNR സമവാക്യത്തിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്. ഇതിനർത്ഥം നൽകിയിരിക്കുന്ന സമവാക്യങ്ങൾ മിക്ക CCD/CMOS സിസ്റ്റങ്ങൾക്കും ഉപയോഗപ്രദമാണ്, പക്ഷേ സാർവത്രികമായി ബാധകമാണെന്ന് കണക്കാക്കരുത്.
SNR കണക്കുകൂട്ടലുകളിലെ ശബ്ദത്തിന്റെ തരങ്ങൾ
SNR കണക്കാക്കുന്നത് ഒരു സിഗ്നലിനെ ഒരൊറ്റ ശബ്ദ മൂല്യവുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുക മാത്രമല്ല. പ്രായോഗികമായി, ഒന്നിലധികം സ്വതന്ത്ര ശബ്ദ സ്രോതസ്സുകൾ സംഭാവന ചെയ്യുന്നു, അതിനാൽ അവയെ മനസ്സിലാക്കേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്.
ഷോട്ട് നോയ്സ്
● ഉത്ഭവം: ഫോട്ടോണുകളുടെയോ ഇലക്ട്രോണുകളുടെയോ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് വരവ്.
● സിഗ്നലിന്റെ വർഗ്ഗമൂലമുള്ള സ്കെയിലുകൾ.
● ഫോട്ടോൺ-പരിമിത ഇമേജിംഗിൽ (ജ്യോതിശാസ്ത്രം, ഫ്ലൂറസെൻസ് മൈക്രോസ്കോപ്പി) ആധിപത്യം പുലർത്തുന്നു.
താപ ശബ്ദം
● റെസിസ്റ്ററുകളിലെ ഇലക്ട്രോൺ ചലനം വഴി ഉണ്ടാകുന്ന ഇതിനെ ജോൺസൺ-നൈക്വിസ്റ്റ് നോയ്സ് എന്നും വിളിക്കുന്നു.
● താപനിലയും ബാൻഡ്‌വിഡ്ത്തും കൂടുന്നതിനനുസരിച്ച് വർദ്ധിക്കുന്നു.
● ഇലക്ട്രോണിക്സ്, വയർലെസ് ആശയവിനിമയത്തിൽ പ്രധാനം.
ഇരുണ്ട വൈദ്യുതധാരയുടെ ശബ്ദം
● സെൻസറുകൾക്കുള്ളിലെ ഇരുണ്ട വൈദ്യുതധാരയിലെ ക്രമരഹിതമായ വ്യതിയാനം.
● ദീർഘനേരം എക്സ്പോഷർ ചെയ്യുമ്പോഴോ വാം ഡിറ്റക്ടറുകളിലോ കൂടുതൽ പ്രാധാന്യമർഹിക്കുന്നു.
● സെൻസർ തണുപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ കുറയ്ക്കുന്നു.
നോയ്സ് വായിക്കുക
● ആംപ്ലിഫയറുകളിൽ നിന്നുള്ള ശബ്ദവും അനലോഗ്-ടു-ഡിജിറ്റൽ പരിവർത്തനവും.
● ഓരോ റീഡൗട്ടിനും സ്ഥിരം, കുറഞ്ഞ സിഗ്നൽ വ്യവസ്ഥകളിൽ വളരെ നിർണായകം.
ക്വാണ്ടൈസേഷൻ നോയ്സ്
● ഡിജിറ്റലൈസേഷൻ (വ്യക്തിഗത തലങ്ങളിലേക്ക് റൗണ്ടിംഗ്) വഴി അവതരിപ്പിച്ചു.
● ലോ-ബിറ്റ്-ഡെപ്ത് സിസ്റ്റങ്ങളിൽ പ്രധാനമാണ് (ഉദാ. 8-ബിറ്റ് ഓഡിയോ).
പരിസ്ഥിതി/സിസ്റ്റം ശബ്ദം
● ഇഎംഐ, ക്രോസ്‌സ്റ്റാക്ക്, പവർ സപ്ലൈ റിപ്പിൾ.
● ഷീൽഡിംഗ്/ഗ്രൗണ്ടിംഗ് മോശമാണെങ്കിൽ ആധിപത്യം സ്ഥാപിക്കാൻ കഴിയും.
ഇവയിൽ ഏതാണ് പ്രബലമെന്ന് മനസ്സിലാക്കുന്നത് ശരിയായ ഫോർമുലയും ലഘൂകരണ രീതിയും തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.
SNR കണക്കാക്കുന്നതിലെ സാധാരണ തെറ്റുകൾ
ഇമേജിംഗിൽ സിഗ്നൽ-ടു-നോയ്സ് അനുപാതം കണക്കാക്കാൻ നിരവധി 'ഷോർട്ട്കട്ട്' രീതികൾ കണ്ടെത്താൻ എളുപ്പമാണ്. ഇവ എതിർ സമവാക്യങ്ങളേക്കാൾ സങ്കീർണ്ണമല്ലാത്തവയാണ്, റീഡ് നോയ്സ് പോലുള്ള ക്യാമറ പാരാമീറ്ററുകളെക്കുറിച്ചുള്ള അറിവ് ആവശ്യമില്ലാതെ ഒരു ചിത്രത്തിൽ നിന്ന് എളുപ്പത്തിൽ ഉരുത്തിരിഞ്ഞുവരാൻ അനുവദിക്കുന്നു, അല്ലെങ്കിൽ രണ്ടും. നിർഭാഗ്യവശാൽ, ഈ രീതികളിൽ ഓരോന്നും തെറ്റായിരിക്കാം, കൂടാതെ വളച്ചൊടിച്ചതും സഹായകരമല്ലാത്തതുമായ ഫലങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കും. എല്ലാ സാഹചര്യങ്ങളിലും എതിർ സമവാക്യങ്ങൾ (അല്ലെങ്കിൽ വിപുലമായ പതിപ്പ്) ഉപയോഗിക്കണമെന്ന് ശക്തമായി ഉപദേശിക്കുന്നു.
ഏറ്റവും സാധാരണമായ തെറ്റായ കുറുക്കുവഴികളിൽ ചിലത് ഇവയാണ്:
1, സിഗ്നൽ തീവ്രതയും പശ്ചാത്തല തീവ്രതയും ഗ്രേ ലെവലിൽ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു. പീക്ക് തീവ്രതയെ പശ്ചാത്തല തീവ്രതയുമായി താരതമ്യം ചെയ്തുകൊണ്ട് ക്യാമറ സെൻസിറ്റിവിറ്റി, സിഗ്നൽ ശക്തി അല്ലെങ്കിൽ സിഗ്നൽ-ടു-നോയ്സ് അനുപാതം വിലയിരുത്താൻ ഈ സമീപനം ശ്രമിക്കുന്നു. ക്യാമറ ഓഫ്‌സെറ്റിന്റെ സ്വാധീനം ഏകപക്ഷീയമായി പശ്ചാത്തല തീവ്രത സജ്ജമാക്കാൻ കഴിയും, നേട്ടം ഏകപക്ഷീയമായി സിഗ്നൽ തീവ്രത സജ്ജമാക്കും, കൂടാതെ സിഗ്നലിലോ പശ്ചാത്തലത്തിലോ ശബ്ദത്തിന്റെ സംഭാവന പരിഗണിക്കപ്പെടാത്തതിനാൽ ഈ സമീപനം വളരെ പിഴവുള്ളതാണ്.
2、 പശ്ചാത്തല പിക്സലുകളുടെ ഒരു വിസ്തീർണ്ണത്തിന്റെ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ ഉപയോഗിച്ച് സിഗ്നൽ കൊടുമുടികളെ വിഭജിക്കുന്നു. അല്ലെങ്കിൽ, ഒരു ലൈൻ പ്രൊഫൈൽ വെളിപ്പെടുത്തുന്ന പശ്ചാത്തലത്തിലെ ദൃശ്യ ശബ്ദവുമായി പീക്ക് മൂല്യങ്ങളെ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു. വിഭജനത്തിന് മുമ്പ് മൂല്യങ്ങളിൽ നിന്ന് ഓഫ്‌സെറ്റ് ശരിയായി കുറച്ചിട്ടുണ്ടെന്ന് കരുതുക, ഈ സമീപനത്തിലെ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട അപകടം പശ്ചാത്തല പ്രകാശത്തിന്റെ സാന്നിധ്യമാണ്. ഏത് പശ്ചാത്തല പ്രകാശവും സാധാരണയായി പശ്ചാത്തല പിക്സലുകളിലെ ശബ്ദത്തെ മറികടക്കും. കൂടാതെ, ഷോട്ട് നോയ്സ് പോലുള്ള താൽപ്പര്യമുള്ള സിഗ്നലിലെ ശബ്ദത്തെ യഥാർത്ഥത്തിൽ പരിഗണിക്കുന്നില്ല.
3、 താൽപ്പര്യമുള്ള പിക്സലുകളിലെ ശരാശരി സിഗ്നൽ vs പിക്സൽ മൂല്യങ്ങളുടെ സ്റ്റാൻഡേർഡ് ഡീവിയേഷൻ: അയൽ പിക്സലുകളിലോ തുടർച്ചയായ ഫ്രെയിമുകളിലോ ഒരു പീക്ക് സിഗ്നൽ എത്രമാത്രം മാറുന്നു എന്ന് താരതമ്യം ചെയ്യുന്നതോ നിരീക്ഷിക്കുന്നതോ മറ്റ് കുറുക്കുവഴി രീതികളെ അപേക്ഷിച്ച് ശരിയാകുന്നതിന് അടുത്താണ്, പക്ഷേ ശബ്ദത്തിൽ നിന്ന് ഉരുത്തിരിഞ്ഞതല്ലാത്ത സിഗ്നലിലെ മാറ്റം പോലുള്ള മൂല്യങ്ങളെ വളച്ചൊടിക്കുന്ന മറ്റ് സ്വാധീനങ്ങൾ ഒഴിവാക്കാൻ സാധ്യതയില്ല. താരതമ്യത്തിൽ കുറഞ്ഞ പിക്സൽ എണ്ണം കാരണം ഈ രീതി കൃത്യമല്ലായിരിക്കാം. ഓഫ്‌സെറ്റ് മൂല്യത്തിന്റെ കുറയ്ക്കലും മറക്കരുത്.
4, ഫോട്ടോഇലക്ട്രോണുകളുടെ തീവ്രത യൂണിറ്റുകളായി പരിവർത്തനം ചെയ്യാതെയോ ഓഫ്‌സെറ്റ് നീക്കം ചെയ്യാതെയോ SNR കണക്കാക്കുന്നു: ഫോട്ടോൺ ഷോട്ട് നോയ്സ് സാധാരണയായി ഏറ്റവും വലിയ ശബ്ദ സ്രോതസ്സായതിനാലും ക്യാമറയുടെ ഓഫ്‌സെറ്റിനെയും അളവെടുപ്പിനുള്ള നേട്ടത്തെയും കുറിച്ചുള്ള അറിവിനെ ആശ്രയിക്കുന്നതിനാലും, SNR കണക്കുകൂട്ടലുകൾക്കായി ഫോട്ടോഇലക്ട്രോണുകളിലേക്ക് തിരികെ കണക്കുകൂട്ടുന്നത് ഒഴിവാക്കാൻ കഴിയില്ല.
5, കണ്ണുകൊണ്ട് SNR വിലയിരുത്തൽ: ചില സാഹചര്യങ്ങളിൽ കണ്ണുകൊണ്ട് SNR വിലയിരുത്തുകയോ താരതമ്യം ചെയ്യുകയോ ചെയ്യുന്നത് ഉപയോഗപ്രദമാകുമെങ്കിലും, അപ്രതീക്ഷിതമായ അപകടങ്ങളുമുണ്ട്. ഉയർന്ന മൂല്യമുള്ള പിക്സലുകളിൽ SNR വിലയിരുത്തുന്നത് താഴ്ന്ന മൂല്യമുള്ളതോ പശ്ചാത്തല പിക്സലുകളിലോ ഉള്ളതിനേക്കാൾ ബുദ്ധിമുട്ടായിരിക്കും. കൂടുതൽ സൂക്ഷ്മമായ ഇഫക്റ്റുകളും ഒരു പങ്കു വഹിക്കും: ഉദാഹരണത്തിന്, വ്യത്യസ്ത കമ്പ്യൂട്ടർ മോണിറ്ററുകൾക്ക് വളരെ വ്യത്യസ്തമായ കോൺട്രാസ്റ്റുള്ള ചിത്രങ്ങൾ റെൻഡർ ചെയ്യാൻ കഴിയും. കൂടാതെ, സോഫ്റ്റ്‌വെയറിൽ വ്യത്യസ്ത സൂം ലെവലുകളിൽ ചിത്രങ്ങൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നത് ശബ്ദത്തിന്റെ ദൃശ്യരൂപത്തെ സാരമായി സ്വാധീനിക്കും. വ്യത്യസ്ത ഒബ്ജക്റ്റ് സ്പേസ് പിക്സൽ വലുപ്പങ്ങളുള്ള ക്യാമറകളെ താരതമ്യം ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കുമ്പോൾ ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും പ്രശ്നകരമാണ്. അവസാനമായി, പശ്ചാത്തല വെളിച്ചത്തിന്റെ സാന്നിധ്യം SNR-നെ ദൃശ്യപരമായി വിലയിരുത്താനുള്ള ഏതൊരു ശ്രമത്തെയും അസാധുവാക്കും.
എസ്എൻആറിന്റെ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ
SNR എന്നത് വിശാലമായ ആപ്ലിക്കേഷനുകളുള്ള ഒരു സാർവത്രിക മെട്രിക് ആണ്:
● ഓഡിയോ & മ്യൂസിക് റെക്കോർഡിംഗ്: റെക്കോർഡിംഗുകളുടെ വ്യക്തത, ചലനാത്മക ശ്രേണി, വിശ്വാസ്യത എന്നിവ നിർണ്ണയിക്കുന്നു.
● വയർലെസ് കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ: SNR നേരിട്ട് ബിറ്റ് പിശക് നിരക്കുകളുമായും (BER) ഡാറ്റ ത്രൂപുട്ടുമായും ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു.
● ശാസ്ത്രീയ ഇമേജിംഗ്: ജ്യോതിശാസ്ത്രത്തിൽ, പശ്ചാത്തല ആകാശ തിളക്കത്തിൽ മങ്ങിയ നക്ഷത്രങ്ങളെ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ഉയർന്ന SNR ആവശ്യമാണ്.
● മെഡിക്കൽ ഉപകരണങ്ങൾ: സിഗ്നലുകളെ ഫിസിയോളജിക്കൽ ശബ്ദത്തിൽ നിന്ന് വേർതിരിച്ചറിയാൻ ഇസിജി, എംആർഐ, സിടി സ്കാനുകൾ ഉയർന്ന എസ്എൻആറിനെ ആശ്രയിക്കുന്നു.
● ക്യാമറകളും ഫോട്ടോഗ്രാഫിയും: കുറഞ്ഞ വെളിച്ചത്തിൽ പ്രകടനം ബെഞ്ച്മാർക്ക് ചെയ്യാൻ കൺസ്യൂമർ ക്യാമറകളും ശാസ്ത്രീയ CMOS സെൻസറുകളും SNR ഉപയോഗിക്കുന്നു.
SNR മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു
എസ്എൻആർ വളരെ നിർണായകമായ ഒരു നടപടിയായതിനാൽ, അത് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഗണ്യമായ ശ്രമം ആവശ്യമാണ്. തന്ത്രങ്ങളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:
ഹാർഡ്‌വെയർ സമീപനങ്ങൾ
● കുറഞ്ഞ ഡാർക്ക് കറന്റുള്ള മികച്ച സെൻസറുകൾ ഉപയോഗിക്കുക.
● EMI കുറയ്ക്കാൻ ഷീൽഡിംഗും ഗ്രൗണ്ടിംഗും പ്രയോഗിക്കുക.
● താപ ശബ്ദത്തെ അടിച്ചമർത്താൻ കൂൾ ഡിറ്റക്ടറുകൾ.
സോഫ്റ്റ്‌വെയർ സമീപനങ്ങൾ
● ആവശ്യമില്ലാത്ത ഫ്രീക്വൻസികൾ നീക്കം ചെയ്യാൻ ഡിജിറ്റൽ ഫിൽട്ടറുകൾ പ്രയോഗിക്കുക.
● ഒന്നിലധികം ഫ്രെയിമുകളിൽ ശരാശരി ഉപയോഗിക്കുക.
● ഇമേജിംഗിലോ ഓഡിയോ പ്രോസസ്സിംഗിലോ നോയ്സ് റിഡക്ഷൻ അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുക.
പിക്സൽ ബിന്നിംഗും SNR-ൽ അതിന്റെ സ്വാധീനവും
ബിന്നിംഗ് നടത്തിയതിന്റെ സിഗ്നൽ-ടു-നോയ്സ് അനുപാതത്തിലെ പ്രഭാവം ക്യാമറ സാങ്കേതികവിദ്യയെയും സെൻസർ സ്വഭാവത്തെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു, കാരണം ബിൻ ചെയ്തതും അൺബിൻ ചെയ്തതുമായ ക്യാമറകളുടെ ശബ്ദ പ്രകടനം ഗണ്യമായി വ്യത്യാസപ്പെടാം.
സി.സി.ഡി ക്യാമറകൾക്ക് അടുത്തുള്ള പിക്സലുകളുടെ ചാർജ് 'ഓൺ-ചിപ്പിൽ' സംഗ്രഹിക്കാൻ കഴിയും. റീഡ്ഔട്ട് നോയ്സ് ഒരു തവണ മാത്രമേ ഉണ്ടാകൂ, എന്നിരുന്നാലും ഓരോ പിക്സലിൽ നിന്നുമുള്ള ഡാർക്ക് കറന്റ് സിഗ്നലും സംഗ്രഹിക്കും.
മിക്ക CMOS ക്യാമറകളും ഓഫ്-ചിപ്പ് ബിന്നിംഗ് നടത്തുന്നു, അതായത് മൂല്യങ്ങൾ ആദ്യം അളക്കുന്നു (ഒപ്പം വായിക്കുന്ന ശബ്ദം അവതരിപ്പിക്കുന്നു), തുടർന്ന് ഡിജിറ്റലായി സംഗ്രഹിക്കുന്നു. അത്തരം സംഗ്രഹങ്ങൾക്കുള്ള റീഡ് നോയ്സ്, സംഗ്രഹിച്ച പിക്സലുകളുടെ എണ്ണത്തിന്റെ വർഗ്ഗമൂലത്താൽ ഗുണിച്ചാൽ വർദ്ധിക്കുന്നു, അതായത് 2x2 ബിന്നിംഗിന് 2 ന്റെ ഘടകം കൊണ്ട്.
സെൻസറുകളുടെ ശബ്ദ സ്വഭാവം സങ്കീർണ്ണമായേക്കാവുന്നതിനാൽ, ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്ക്, ബിൻ ചെയ്ത മോഡിൽ ക്യാമറയുടെ ഓഫ്‌സെറ്റ്, ഗെയിൻ, റീഡ് നോയ്സ് എന്നിവ അളക്കുന്നതും സിഗ്നൽ-ടു-നോയ്സ് അനുപാത സമവാക്യത്തിനായി ഈ മൂല്യങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതും നല്ലതാണ്.
തീരുമാനം
ശാസ്ത്രം, എഞ്ചിനീയറിംഗ്, സാങ്കേതികവിദ്യ എന്നിവയിലെ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട അളവുകോലുകളിൽ ഒന്നാണ് സിഗ്നൽ-ടു-നോയ്സ് അനുപാതം (SNR). ഫോൺ കോളുകളിലെ വ്യക്തത നിർവചിക്കുന്നത് മുതൽ വിദൂര ഗാലക്സികളുടെ കണ്ടെത്തൽ സാധ്യമാക്കുന്നത് വരെ, അളക്കലിന്റെയും ആശയവിനിമയ സംവിധാനങ്ങളുടെയും ഗുണനിലവാരത്തെ SNR പിന്തുണയ്ക്കുന്നു. സൂത്രവാക്യങ്ങൾ ഓർമ്മിക്കുക മാത്രമല്ല SNR-ൽ പ്രാവീണ്യം നേടുന്നത് - അനുമാനങ്ങൾ, പരിമിതികൾ, യഥാർത്ഥ ലോകത്തിലെ ട്രേഡ്-ഓഫുകൾ എന്നിവ മനസ്സിലാക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചാണ്. ഈ വീക്ഷണകോണിൽ നിന്ന്, എഞ്ചിനീയർമാർക്കും ഗവേഷകർക്കും കൂടുതൽ വിശ്വസനീയമായ അളവുകൾ നിർമ്മിക്കാനും ശബ്ദായമാനമായ സാഹചര്യങ്ങളിൽ പോലും അർത്ഥവത്തായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്ന സംവിധാനങ്ങൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാനും കഴിയും.
കൂടുതലറിയാൻ താൽപ്പര്യമുണ്ടോ? അനുബന്ധ ലേഖനങ്ങൾ പരിശോധിക്കുക:
ടക്സെൻ ഫോട്ടോണിക്‌സ് കമ്പനി ലിമിറ്റഡ്. എല്ലാ അവകാശങ്ങളും നിക്ഷിപ്തം. ഉദ്ധരിക്കുമ്പോൾ, ദയവായി ഉറവിടം അറിയിക്കുക:www.ടക്സെൻ.കോം
