25/09/11Аливаа хэмжилтийн системд утасгүй холбооноос дижитал гэрэл зураг авах хүртэл дохио-дуу чимээний харьцаа (SNR) нь чанарын үндсэн шалгуур болдог. Та дурангийн зурагт дүн шинжилгээ хийх, микрофоны бичлэгийг сайжруулах эсвэл утасгүй холболтын алдааг олж засварлах эсэхээс үл хамааран SNR нь арын дэвсгэрийн шаардлагагүй чимээ шуугианаас хэр их хэрэгтэй мэдээлэл байгааг хэлж өгдөг.
Гэхдээ SNR-ийг зөв тооцоолох нь үргэлж хялбар байдаггүй. Системээс хамааран харанхуй гүйдэл, унших чимээ, пикселийн биннинг гэх мэт нэмэлт хүчин зүйлсийг харгалзан үзэх шаардлагатай. Энэхүү гарын авлага нь SNR-ийг сайжруулах онол, үндсэн томьёо, нийтлэг алдаа, хэрэглээ, практик арга замуудын талаар танд танилцуулж, үүнийг өргөн хүрээний нөхцөл байдалд үнэн зөв хэрэгжүүлэх боломжийг олгоно.
Дохионы дуу чимээний харьцаа (SNR) гэж юу вэ?
Үндсэндээ дохио ба дуу чимээний харьцаа нь хүссэн дохионы хүч ба түүнийг далдлах дэвсгэр чимээ шуугианы хоорондын хамаарлыг хэмждэг.
● Дохио = утга учиртай мэдээлэл (жишээлбэл, дуудлагын дуу хоолой, дуран дээрх од).
● Дуу чимээ = дохиог гажуудуулах эсвэл нуух санамсаргүй, хүсээгүй хэлбэлзэл (жишээлбэл, статик, мэдрэгчийн дуу чимээ, цахилгааны хөндлөнгийн оролцоо).
Математикийн хувьд SNR нь дараахь байдлаар тодорхойлогддог.
Эдгээр харьцаа нь олон тооны дарааллаар ялгаатай байж болох тул SNR-ийг ихэвчлэн децибелээр (дБ) илэрхийлдэг:
● Өндөр SNR (жишээ нь, 40 дБ): дохио давамгайлж, тодорхой бөгөөд найдвартай мэдээллийг бий болгодог.
● Бага SNR (жишээ нь, 5 дБ): дуу чимээ нь дохиог дарж, тайлбарлахад хэцүү болгодог.
SNR-ийг хэрхэн тооцоолох вэ
Дохио-дуугианы харьцааны тооцоог дуу чимээний эх үүсвэрээс хамаарч өөр өөр түвшний нарийвчлалтайгаар хийж болно. Энэ хэсэгт хоёр хэлбэрийг танилцуулах болно: нэг нь харанхуй гүйдэл үүсгэдэг, нөгөө нь үүнийг үл тоомсорлож болно гэж үздэг.
Тайлбар: Дуу чимээний бие даасан утгыг нэмэхийн тулд тэдгээрийг квадрат хэлбэрээр нэмэх шаардлагатай. Дуу чимээний эх үүсвэр бүрийг квадрат болгож, нэгтгэж, нийт дүнгийн квадрат язгуурыг авна.
Харанхуй гүйдэл бүхий дохионы дуу чимээний харьцаа
Харанхуй гүйдлийн чимээ шуугианыг оруулах шаардлагатай хангалттай том нөхцөлд ашиглах тэгшитгэлийг доор харуулав.
Энд нэр томъёоны тодорхойлолт байна:
Дохио (e-): Энэ нь харанхуй гүйдлийн дохиог хассан фотоэлектроныг сонирхож буй дохио юм
Нийт дохио (e-) нь сонирхсон пиксел дэх фотоэлектроны тоо байх болно - саарал түвшний нэгж дэх пикселийн утга биш юм. Тэгшитгэлийн доод талд байгаа дохионы (e-) хоёр дахь тохиолдол нь фотон шуугиан юм.
Харанхуй гүйдэл (DC):Тухайн пикселийн бараан гүйдлийн утга.
t: Хэдэн секундээр өртөх хугацаа
σr:Камерын горимд дуу чимээг уншина уу.
Өчүүхэн харанхуй гүйдлийн дохио ба дуу чимээний харьцаа
Богино тохиолдолд (< 1 секунд) өртөх хугацаа, хөргөлттэй, өндөр хүчин чадалтай камер, харанхуй гүйдлийн дуу чимээ ерөнхийдөө уншигдах дуу чимээнээс хамаагүй доогуур байх ба аюулгүйгээр үл тоомсорлодог.
Харанхуй гүйдлийн дохиог тооцоолж, тэгтэй тэнцүү байх тул дохионоос хасах шаардлагагүй гэдгийг эс тооцвол нэр томьёо дахин нэг удаа тодорхойлогдсон байна.
Эдгээр томьёоны хязгаарлалт ба дутуу нэр томъёо
Эсрэг талын томьёо нь зөвхөн CCD болон зөв хариултуудыг өгөх болноCMOS камерууд. EMCCD болон эрчимжүүлсэн төхөөрөмжүүд нь нэмэлт дуу чимээний эх үүсвэрийг нэвтрүүлдэг тул эдгээр тэгшитгэлийг ашиглах боломжгүй. Эдгээр болон бусад хувь нэмрийг тооцдог илүү бүрэн дохио-дуу чимээний харьцааны тэгшитгэлийн хувьд.
SNR тэгшитгэлд түгээмэл ордог (эсвэл урьд нь байсан) дуу чимээний өөр нэг нэр томъёо бол фото хариу урвалын жигд бус байдал (PRNU) бөгөөд заримдаа "тогтмол хэв маягийн чимээ" (FPN) гэж тэмдэглэдэг. Энэ нь мэдрэгч дээрх олз болон дохионы хариу урвалын тэгш бус байдлыг илэрхийлдэг бөгөөд хэрэв хангалттай том бол өндөр дохиогоор давамгайлж, SNR-ийг бууруулдаг.
Эртний камерууд үүнийг оруулах шаардлагатай хангалттай PRNU-тай байсан ч ихэнх нь орчин үеийншинжлэх ухааны камеруудPRNU нь хангалттай бага байх бөгөөд ялангуяа самбар дээрх залруулга хийсний дараа фотон буудлагын чимээ шуугианаас хамаагүй доогуур хувь нэмэр оруулах болно. Тиймээс одоо SNR-ийн тооцоололд үүнийг ихэвчлэн үл тоомсорлодог. Гэсэн хэдий ч PRNU нь зарим камер, програмуудад чухал ач холбогдолтой хэвээр байгаа бөгөөд бүрэн гүйцэд болгохын тулд илүү дэвшилтэт SNR тэгшитгэлд багтсан болно. Энэ нь өгөгдсөн тэгшитгэлүүд нь ихэнх CCD/CMOS системд ашигтай боловч бүх нийтээр хэрэглэх боломжгүй гэсэн үг юм.
SNR тооцоолол дахь дуу чимээний төрлүүд
SNR-ийг тооцоолох нь зөвхөн нэг дуу чимээний утгатай дохиог харьцуулах явдал биш юм. Практикт дуу чимээний бие даасан олон эх үүсвэрүүд хувь нэмэр оруулдаг бөгөөд тэдгээрийг ойлгох нь чухал юм.
Буудлагын чимээ
● Гарал үүсэл: фотон буюу электронуудын статистик ирэлт.
● Дохионы квадрат язгуур бүхий масштаб.
● Фотоны хязгаарлагдмал дүрслэлд (одон орон судлал, флюресценцийн микроскоп) давамгайлсан.
Дулааны дуу чимээ
● Үүнийг резистор доторх электрон хөдөлгөөнөөр үүсгэгддэг Жонсон-Никвистийн шуугиан гэж бас нэрлэдэг.
● Температур болон зурвасын өргөнтэй холбоотойгоор нэмэгддэг.
● Цахилгаан хэрэгсэл болон утасгүй холбоонд чухал ач холбогдолтой.
Харанхуй гүйдлийн чимээ
● Мэдрэгч доторх харанхуй гүйдлийн санамсаргүй өөрчлөлт.
● Удаан хугацаагаар өртөх эсвэл дулаан мэдрэгчүүдэд илүү чухал.
● Мэдрэгчийг хөргөхөд багасна.
Дуу чимээг уншина уу
● Өсгөгч болон аналог-тоон хувиргалтаас үүсэх дуу чимээ.
● Унших бүрт тогтмол, бага дохионы горимд маш чухал.
Квантжуулалтын шуугиан
● Дижитал хэлбэрт шилжүүлснээр нэвтрүүлсэн (дискрет түвшинд дугуйлах).
● Бага битийн гүнтэй системд чухал (жишээ нь, 8 битийн аудио).
Байгаль орчны/Системийн дуу чимээ
● EMI, харилцан яриа, цахилгаан хангамжийн долгион.
● Хамгаалалт/газаржуулалт муу байвал давамгайлах боломжтой.
Эдгээрийн аль нь давамгайлж байгааг ойлгох нь зөв томъёолол, нөлөөллийг бууруулах аргыг сонгоход тусална.
SNR-ийг тооцоолох нийтлэг алдаа
Дүрслэлд дохио ба дуу чимээний харьцааг тооцоолох олон "богино холболт" аргыг олоход хялбар байдаг. Эдгээр нь эсрэг талын тэгшитгэлээс бага төвөгтэй байх хандлагатай байдаг бөгөөд унших чимээ, эсвэл хоёуланг нь зэрэг камерын параметрүүдийн талаар мэдлэг шаардахын оронд зурагнаас өөрөөс нь илүү хялбар гаргах боломжийг олгодог. Харамсалтай нь эдгээр аргууд тус бүр нь буруу бөгөөд гажуудсан, ашиггүй үр дүнд хүргэх магадлалтай. Бүх тохиолдолд эсрэг талын тэгшитгэлийг (эсвэл дэвшилтэт хувилбарыг ашиглахыг зөвлөж байна.
Хамгийн түгээмэл хуурамч товчлолуудын зарим нь:
1、Саарал түвшинд дохионы эрчмийг дэвсгэр эрчмтэй харьцуулж байна. Энэ арга нь камерын мэдрэмж, дохионы хүч эсвэл дохионы дуу чимээний харьцааг дээд зэргийн эрчмийг арын эрчтэй харьцуулах оролдлого хийдэг. Камерын офсетийн нөлөөлөл нь арын эрчмийг дур зоргоороо тохируулж, олз нь дохионы эрчмийг дур мэдэн тохируулж болох ба дохио эсвэл арын шуугианы нөлөөллийг тооцдоггүй тул энэ арга нь маш буруу юм.
2、Дохионы оргилуудыг дэвсгэр пикселийн талбайн стандарт хазайлтаар хуваах. Эсвэл шугамын профайлаар илэрсэн арын шуугиантай оргил утгыг харьцуулах. Хуваахаасаа өмнө офсетийг зөв хассан гэж үзвэл энэ аргын хамгийн чухал аюул нь арын гэрэл байх явдал юм. Ямар ч дэвсгэр гэрэл ихэвчлэн дэвсгэр пикселийн дуу чимээг давамгайлдаг. Цаашилбал, буудлагын чимээ гэх мэт сонирхлын дохионы дуу чимээг үнэндээ огт тооцдоггүй.
3、Сонирхолтой пикселийн дундаж дохио ба пикселийн утгын стандарт хазайлт: Оргил дохиог хөрш пикселүүд эсвэл дараалсан фреймүүдээр хэр их өөрчлөгдөж байгааг харьцуулах буюу ажиглах нь бусад товчлолын аргуудтай харьцуулахад зөв байх нь илүү ойр боловч дуу чимээнээс үүдэлтэй дохионы өөрчлөлт гэх мэт утгыг гажуудуулах бусад нөлөөллөөс зайлсхийх боломжгүй юм. Харьцуулахад пикселийн тоо бага байгаа тул энэ арга нь алдаатай байж болно. Офсет утгыг хасахыг бас мартаж болохгүй.
4、Фотоэлектронуудын эрчимийн нэгж рүү хөрвүүлэхгүйгээр эсвэл офсетийг арилгахгүйгээр SNR-ийг тооцоолох: Фотоны буудлагын чимээ нь ихэвчлэн хамгийн том дуу чимээний эх үүсвэр бөгөөд камерын офсет болон хэмжилтийн ашгийн талаарх мэдлэгт тулгуурладаг тул SNR тооцоололд зориулж фотоэлектрон руу буцах тооцоо хийхээс зайлсхийх боломжгүй.
5、SNR-ийг нүдээр дүгнэх: Зарим тохиолдолд SNR-ийг нүдээр дүгнэх эсвэл харьцуулах нь ашигтай байж болох ч гэнэтийн бэрхшээлүүд бас бий. Өндөр утгатай пикселээр SNR-ийг үнэлэх нь бага утгатай эсвэл дэвсгэр пикселээс илүү хэцүү байж болно. Илүү нарийн эффектүүд бас үүрэг гүйцэтгэдэг: Жишээлбэл, өөр өөр компьютерийн дэлгэцүүд нь маш өөр тодосгогчтой зургийг гаргаж чаддаг. Цаашилбал, програм хангамжийн янз бүрийн томруулах түвшинд зургийг харуулах нь дуу чимээний харагдах байдалд ихээхэн нөлөөлдөг. Энэ нь өөр өөр объектын зайны пикселийн хэмжээтэй камеруудыг харьцуулах гэж оролдвол ялангуяа асуудалтай байдаг. Эцэст нь арын гэрэл байгаа нь SNR-ийг нүдээр дүгнэх оролдлогыг хүчингүй болгож чадна.
SNR-ийн хэрэглээ
SNR нь өргөн хүрээний хэрэглээтэй бүх нийтийн хэмжүүр юм:
● Аудио ба хөгжмийн бичлэг: Бичлэгийн тод байдал, динамик хүрээ, үнэн зөв байдлыг тодорхойлдог.
● Утасгүй холбоо: SNR нь битийн алдааны хурд (BER) болон өгөгдлийн дамжуулах чадвартай шууд холбоотой.
● Шинжлэх ухааны дүрслэл: Одон орон судлалд арын гэрэлтэлтийн эсрэг бүдэг оддыг илрүүлэхэд өндөр SNR шаардлагатай.
● Эмнэлгийн тоног төхөөрөмж: ЭКГ, MRI болон CT нь физиологийн дуу чимээнээс дохиог ялгах өндөр SNR дээр тулгуурладаг.
● Камер ба гэрэл зураг: Хэрэглэгчийн камер болон шинжлэх ухааны CMOS мэдрэгч хоёулаа гэрэл багатай үед гүйцэтгэлийг шалгахын тулд SNR ашигладаг.
SNR-ийг сайжруулах
SNR нь маш чухал хэмжүүр учраас үүнийг сайжруулахын тулд ихээхэн хүчин чармайлт гаргадаг. Стратегид дараахь зүйлс орно.
Техник хангамжийн хандлага
● Харанхуй гүйдэл багатай илүү сайн мэдрэгч ашиглана уу.
● EMI-г багасгахын тулд хамгаалалт болон газардуулга хийнэ.
● Дулааны дуу чимээг дарах сэрүүн мэдрэгч.
Програм хангамжийн аргууд
● Хүсээгүй давтамжийг арилгахын тулд дижитал шүүлтүүр хэрэглээрэй.
● Олон фрэймийн дунджийг ашиглана уу.
● Дүрслэл эсвэл аудио боловсруулалтад дуу чимээг бууруулах алгоритмыг ашиглах.
Pixel Binning ба түүний SNR-д үзүүлэх нөлөө
Хоосон болон тусгаарлагдаагүй камеруудын дуу чимээний гүйцэтгэл ихээхэн ялгаатай байж болох тул дохионы дуу чимээний харьцаанд биннинг үзүүлэх нөлөө нь камерын технологи, мэдрэгчийн үйл ажиллагаанаас хамаарна.
CCD камерууд нь зэргэлдээх пикселүүдийн цэнэгийг "чип дээр" цуглуулж чаддаг. Унших дуу чимээ нь зөвхөн нэг удаа гардаг ч пиксел тус бүрийн харанхуй гүйдлийн дохиог мөн нэгтгэнэ.
Ихэнх CMOS камерууд нь чипээс гадуур хуваах ажлыг гүйцэтгэдэг бөгөөд утгыг эхлээд хэмжиж (andread дуу чимээг нэвтрүүлсэн), дараа нь дижитал байдлаар нэгтгэдэг. Ийм нийлбэрүүдийн унших чимээ нь нийлбэрлэсэн пикселийн тооны квадрат язгуураар үржүүлснээр, өөрөөр хэлбэл 2х2 биннингийн хувьд 2 дахин нэмэгддэг.
Мэдрэгчийн дуу чимээний үйл ажиллагаа нь төвөгтэй байж болох тул тоон хэрэглээний хувьд камерын дуу чимээний офсет, олз, уншилтыг хоёрын горимд хэмжиж, эдгээр утгыг дохио-дуу чимээний харьцааны тэгшитгэлд ашиглахыг зөвлөж байна.
Дүгнэлт
Сигнал ба дуу чимээний харьцаа (SNR) нь шинжлэх ухаан, инженерчлэл, технологийн хамгийн чухал хэмжүүрүүдийн нэг юм. Утасны ярианы тодорхой байдлыг тодорхойлохоос эхлээд алс холын галактикуудыг илрүүлэх хүртэл SNR нь хэмжилт, холбооны системийн чанарыг дэмждэг. SNR-ийг эзэмших нь зөвхөн томьёо цээжлэх биш, харин таамаглал, хязгаарлалт, бодит ертөнцийн солилцоог ойлгох явдал юм. Энэ үүднээс инженер, судлаачид илүү найдвартай хэмжилт хийж, дуу чимээ ихтэй нөхцөлд ч утга учиртай ойлголтыг гаргаж авах системийг зохион бүтээх боломжтой.
Илүү ихийг мэдмээр байна уу? Холбогдох нийтлэлүүдийг харна уу:
Tucsen Photonics Co., Ltd. Бүх эрх хуулиар хамгаалагдсан. Иш татахдаа эх сурвалжийг хүлээн зөвшөөрнө үү:www.tucsen.com
