२५/०९/११वायरलेस कम्युनिकेशनपासून ते डिजिटल फोटोग्राफीपर्यंत - कोणत्याही मापन प्रणालीमध्ये सिग्नल-टू-नॉइज रेशो (SNR) हा गुणवत्तेचा मूलभूत निकष आहे. तुम्ही टेलिस्कोपिक प्रतिमांचे विश्लेषण करत असाल, मायक्रोफोन रेकॉर्डिंग सुधारत असाल किंवा वायरलेस लिंकचे समस्यानिवारण करत असाल, SNR तुम्हाला सांगते की अवांछित पार्श्वभूमी आवाजातून किती उपयुक्त माहिती बाहेर येते.
परंतु SNR ची योग्य गणना करणे नेहमीच सोपे नसते. सिस्टमवर अवलंबून, गडद प्रवाह, वाचन आवाज किंवा पिक्सेल बिनिंग यासारख्या अतिरिक्त घटकांचा विचार करावा लागू शकतो. हे मार्गदर्शक तुम्हाला सिद्धांत, मुख्य सूत्रे, सामान्य चुका, अनुप्रयोग आणि SNR सुधारण्याचे व्यावहारिक मार्ग सांगते, जेणेकरून तुम्ही ते विस्तृत संदर्भांमध्ये अचूकपणे लागू करू शकाल याची खात्री करते.
सिग्नल-टू-नॉइज रेशो (SNR) म्हणजे काय?
त्याच्या गाभ्यामध्ये, सिग्नल-टू-नॉइज रेशो इच्छित सिग्नलची ताकद आणि त्याला अस्पष्ट करणाऱ्या पार्श्वभूमी आवाजातील संबंध मोजतो.
● सिग्नल = अर्थपूर्ण माहिती (उदा. कॉलमधील आवाज, टेलिस्कोपमधील प्रतिमेतील तारा).
● आवाज = सिग्नल विकृत करणारे किंवा लपवणारे यादृच्छिक, अवांछित चढउतार (उदा., स्थिर, सेन्सर आवाज, विद्युत हस्तक्षेप).
गणितीयदृष्ट्या, SNR ची व्याख्या अशी केली आहे:
हे गुणोत्तर अनेक परिमाणांमध्ये बदलू शकतात, म्हणून SNR सहसा डेसिबल (dB) मध्ये व्यक्त केले जाते:
● उच्च SNR (उदा., 40 dB): सिग्नल वर्चस्व गाजवतो, परिणामी स्पष्ट आणि विश्वासार्ह माहिती मिळते.
● कमी SNR (उदा., ५ dB): आवाज सिग्नलला व्यापून टाकतो, ज्यामुळे अर्थ लावणे कठीण होते.
SNR कसे मोजायचे
सिग्नल-टू-नॉइज रेशोची गणना कोणत्या ध्वनी स्रोतांचा समावेश आहे यावर अवलंबून वेगवेगळ्या पातळीच्या अचूकतेसह केली जाऊ शकते. या विभागात, दोन प्रकार सादर केले जातील: एक जो गडद प्रवाहासाठी जबाबदार आहे आणि दुसरा जो असे गृहीत धरतो की ते दुर्लक्षित केले जाऊ शकते.
टीप: स्वतंत्र ध्वनी मूल्ये जोडण्यासाठी त्यांना चौरसात जोडणे आवश्यक आहे. ध्वनीच्या प्रत्येक स्रोताचे वर्गीकरण केले जाते, बेरीज केले जाते आणि एकूण संख्येचे वर्गमूळ घेतले जाते.
गडद प्रवाहासह सिग्नल-ते-आवाज गुणोत्तर
गडद प्रवाहाचा आवाज समाविष्ट करण्यासाठी पुरेसा मोठा असल्यास खालील समीकरण वापरावे:
येथे संज्ञांची व्याख्या आहे:
सिग्नल (e-): हा फोटोइलेक्ट्रॉनमधील स्वारस्याचा सिग्नल आहे, ज्यामध्ये गडद प्रवाह सिग्नल वजा केला जातो.
एकूण सिग्नल (e-) हा आवडीच्या पिक्सेलमधील फोटोइलेक्ट्रॉन संख्या असेल - राखाडी पातळीच्या युनिट्समधील पिक्सेल मूल्य नाही. समीकरणाच्या तळाशी असलेल्या सिग्नल (e-) चा दुसरा भाग म्हणजे फोटोनशॉट नॉइज.
गडद प्रवाह (DC):त्या पिक्सेलसाठी गडद प्रवाह मूल्य.
t: एक्सपोजर वेळ सेकंदात
σr:कॅमेरा मोडमध्ये आवाज वाचा.
नगण्य गडद प्रवाहासाठी सिग्नल-टू-नॉइज रेशो
लहान प्रकरणांमध्ये (< १ सेकंद) एक्सपोजर वेळा, तसेच थंड केलेले, उच्च-कार्यक्षमता असलेले कॅमेरे, गडद प्रवाहाचा आवाज सामान्यतः वाचनीय आवाजापेक्षा खूपच कमी असेल आणि सुरक्षितपणे दुर्लक्षित केला जाईल.
जिथे पदे पुन्हा एकदा वर परिभाषित केल्याप्रमाणे आहेत, अपवाद वगळता गडद प्रवाह सिग्नलची गणना करण्याची आणि सिग्नलमधून वजा करण्याची आवश्यकता नाही कारण तो शून्याइतकाच असावा.
या सूत्रांच्या मर्यादा आणि गहाळ संज्ञा
विरुद्ध सूत्रे फक्त CCD साठी योग्य उत्तरे देतील आणिCMOS कॅमेरे. EMCCD आणि तीव्र उपकरणे अतिरिक्त ध्वनी स्रोत सादर करतात, म्हणून ही समीकरणे वापरली जाऊ शकत नाहीत. या आणि इतर योगदानांसाठी जबाबदार असलेल्या अधिक संपूर्ण सिग्नल-टू-नॉइज रेशो समीकरणासाठी.
SNR समीकरणांमध्ये सामान्यतः समाविष्ट केलेला (किंवा वापरला जाणारा) आणखी एक नॉइज टर्म म्हणजे फोटो-रिस्पॉन्स नॉन-युनिफॉर्मिटी (PRNU), ज्याला कधीकधी 'फिक्स्ड पॅटर्न नॉइज' (FPN) असेही लेबल केले जाते. हे सेन्सरमध्ये गेन आणि सिग्नल रिस्पॉन्सची असमानता दर्शवते, जे पुरेसे मोठे असल्यास उच्च सिग्नलवर प्रबळ होऊ शकते, ज्यामुळे SNR कमी होते.
सुरुवातीच्या कॅमेऱ्यांमध्ये PRNU इतके लक्षणीय होते की ते समाविष्ट करणे आवश्यक होते, परंतु बहुतेक आधुनिकवैज्ञानिक कॅमेरेविशेषतः ऑन-बोर्ड सुधारणा लागू केल्यानंतर, फोटॉन शॉट नॉइजपेक्षा त्याचे योगदान खूपच कमी करण्यासाठी PRNU पुरेसे कमी आहे. म्हणूनच, आता SNR गणनांमध्ये ते सहसा दुर्लक्षित केले जाते. तथापि, काही कॅमेरे आणि अनुप्रयोगांसाठी PRNU अजूनही महत्त्वाचे आहे आणि पूर्णतेसाठी अधिक प्रगत SNR समीकरणात समाविष्ट आहे. याचा अर्थ असा की प्रदान केलेली समीकरणे बहुतेक CCD/CMOS प्रणालींसाठी उपयुक्त आहेत परंतु त्यांना सार्वत्रिकपणे लागू म्हणून मानले जाऊ नये.
SNR गणनेमध्ये आवाजाचे प्रकार
SNR ची गणना करणे म्हणजे केवळ एकाच ध्वनी मूल्याशी सिग्नलची तुलना करणे नाही. प्रत्यक्षात, अनेक स्वतंत्र ध्वनी स्रोत योगदान देतात आणि त्यांना समजून घेणे आवश्यक आहे.
शॉट नॉइज
● मूळ: फोटॉन किंवा इलेक्ट्रॉनचे सांख्यिकीय आगमन.
● सिग्नलच्या वर्गमूळासह स्केल.
● फोटॉन-मर्यादित इमेजिंगमध्ये (खगोलशास्त्र, फ्लोरोसेन्स मायक्रोस्कोपी) प्रमुख.
थर्मल नॉइज
● याला जॉन्सन-नायक्विस्ट आवाज असेही म्हणतात, जो रेझिस्टरमध्ये इलेक्ट्रॉन गतीमुळे निर्माण होतो.
● तापमान आणि बँडविड्थसह वाढते.
● इलेक्ट्रॉनिक्स आणि वायरलेस कम्युनिकेशनमध्ये महत्त्वाचे.
गडद प्रवाहाचा आवाज
● सेन्सर्समधील गडद प्रवाहात यादृच्छिक फरक.
● दीर्घ एक्सपोजर किंवा उबदार डिटेक्टरमध्ये अधिक लक्षणीय.
● सेन्सर थंड करून कमी केले.
वाचन आवाज
● अॅम्प्लिफायर्स आणि अॅनालॉग-टू-डिजिटल रूपांतरणातून येणारा आवाज.
● प्रति रीडआउट निश्चित, कमी-सिग्नल पद्धतींमध्ये खूप महत्वाचे.
परिमाणीकरण आवाज
● डिजिटायझेशन (स्वतंत्र पातळीवर पूर्णांकन) द्वारे सादर केले.
● कमी-बिट-डेप्थ सिस्टममध्ये (उदा., 8-बिट ऑडिओ) महत्वाचे.
पर्यावरणीय/सिस्टम आवाज
● ईएमआय, क्रॉसटॉक, पॉवर सप्लाय रिपल.
● जर शिल्डिंग/ग्राउंडिंग खराब असेल तर वर्चस्व गाजवू शकते.
यापैकी कोणते प्रभावी आहे हे समजून घेतल्याने योग्य सूत्र आणि शमन पद्धत निवडण्यास मदत होते.
SNR मोजताना सामान्य चुका
इमेजिंगमध्ये सिग्नल-टू-नॉइज रेशोचा अंदाज घेण्यासाठी अनेक 'शॉर्टकट' पद्धती शोधणे सोपे आहे. हे एकतर विरुद्ध समीकरणांपेक्षा कमी जटिल असतात, रीड नॉइज सारख्या कॅमेरा पॅरामीटर्सचे ज्ञान आवश्यक नसून प्रतिमेवरूनच सोपे व्युत्पन्न करण्यास अनुमती देतात किंवा दोन्ही. दुर्दैवाने, यापैकी प्रत्येक पद्धत चुकीची असण्याची शक्यता आहे आणि त्यामुळे विकृत आणि निरुपयोगी परिणाम होतील. सर्व प्रकरणांमध्ये विरुद्ध समीकरणे (किंवा प्रगत आवृत्ती) वापरावीत असा जोरदार सल्ला दिला जातो.
काही सर्वात सामान्य खोटे शॉर्टकट हे आहेत:
१, राखाडी पातळींमध्ये सिग्नल तीव्रता विरुद्ध पार्श्वभूमी तीव्रता यांची तुलना करणे. हा दृष्टिकोन कॅमेरा संवेदनशीलता, सिग्नल सामर्थ्य किंवा सिग्नल ते आवाज गुणोत्तर यांची तुलना पीक तीव्रतेची तुलना पार्श्वभूमी तीव्रतेशी करून करण्याचा प्रयत्न करतो. हा दृष्टिकोन गंभीरपणे दोषपूर्ण आहे कारण कॅमेरा ऑफसेटचा प्रभाव अनियंत्रितपणे पार्श्वभूमी तीव्रता सेट करू शकतो, गेन अनियंत्रितपणे सिग्नल तीव्रता सेट करू शकतो आणि सिग्नल किंवा पार्श्वभूमीमध्ये आवाजाचे कोणतेही योगदान विचारात घेतले जात नाही.
२, पार्श्वभूमी पिक्सेलच्या क्षेत्राच्या मानक विचलनाने सिग्नल शिखरांचे विभाजन करणे. किंवा, रेषा प्रोफाइलद्वारे प्रकट झालेल्या पार्श्वभूमीतील दृश्य आवाजाशी पीक मूल्यांची तुलना करणे. विभाजनापूर्वीच्या मूल्यांमधून ऑफसेट योग्यरित्या वजा केला गेला आहे असे गृहीत धरल्यास, या दृष्टिकोनातील सर्वात महत्त्वाचा धोका म्हणजे पार्श्वभूमी प्रकाशाची उपस्थिती. कोणताही पार्श्वभूमी प्रकाश सामान्यतः पार्श्वभूमी पिक्सेलमधील आवाजावर वर्चस्व गाजवेल. शिवाय, शॉट नॉइजसारख्या स्वारस्य असलेल्या सिग्नलमधील आवाजाचा प्रत्यक्षात अजिबात विचार केला जात नाही.
३, पिक्सेलच्या आवडीच्या पिक्सेलमधील सरासरी सिग्नल विरुद्ध पिक्सेल मूल्यांचे मानक विचलन: शेजारच्या पिक्सेल किंवा सलग फ्रेममध्ये पीक सिग्नल किती बदलतो याची तुलना करणे किंवा निरीक्षण करणे हे इतर शॉर्टकट पद्धतींपेक्षा बरोबर असण्याच्या जवळ आहे, परंतु आवाजातून न येणारे सिग्नलमधील बदल यासारखे मूल्ये विकृत करणारे इतर प्रभाव टाळण्याची शक्यता कमी आहे. तुलनेत कमी पिक्सेल संख्यांमुळे ही पद्धत देखील चुकीची असू शकते. ऑफसेट मूल्याची वजाबाकी देखील विसरू नये.
४, फोटोइलेक्ट्रॉनच्या तीव्रतेच्या एककांमध्ये रूपांतरित न करता किंवा ऑफसेट न काढता SNR ची गणना करणे: फोटॉन शॉट नॉइज हा सामान्यतः सर्वात मोठा नॉइज स्रोत असल्याने आणि मापनासाठी कॅमेऱ्याच्या ऑफसेट आणि गेनच्या ज्ञानावर अवलंबून असल्याने, SNR गणनेसाठी फोटोइलेक्ट्रॉनकडे परत गणना करणे टाळणे शक्य नाही.
५, डोळ्यांनी SNR चे मूल्यांकन करणे: काही परिस्थितींमध्ये डोळ्यांनी SNR चे मूल्यांकन करणे किंवा त्यांची तुलना करणे उपयुक्त ठरू शकते, परंतु काही अनपेक्षित तोटे देखील आहेत. कमी मूल्याच्या किंवा पार्श्वभूमी पिक्सेलपेक्षा उच्च मूल्याच्या पिक्सेलमध्ये SNR चे मूल्यांकन करणे कठीण असू शकते. अधिक सूक्ष्म परिणाम देखील भूमिका बजावू शकतात: उदाहरणार्थ, वेगवेगळे संगणक मॉनिटर्स खूप वेगळ्या कॉन्ट्रास्टसह प्रतिमा रेंडर करू शकतात. शिवाय, सॉफ्टवेअरमध्ये वेगवेगळ्या झूम स्तरांवर प्रतिमा प्रदर्शित केल्याने आवाजाच्या दृश्यमान स्वरूपावर लक्षणीय परिणाम होऊ शकतो. वेगवेगळ्या ऑब्जेक्ट स्पेस पिक्सेल आकारांसह कॅमेऱ्यांची तुलना करण्याचा प्रयत्न करताना हे विशेषतः समस्याप्रधान आहे. शेवटी, पार्श्वभूमी प्रकाशाची उपस्थिती SNR चे दृश्यमान मूल्यांकन करण्याचा कोणताही प्रयत्न रद्द करू शकते.
एसएनआरचे अनुप्रयोग
एसएनआर हे एक सार्वत्रिक मेट्रिक आहे ज्यामध्ये विस्तृत अनुप्रयोग आहेत:
● ऑडिओ आणि संगीत रेकॉर्डिंग: रेकॉर्डिंगची स्पष्टता, गतिमान श्रेणी आणि निष्ठा निश्चित करते.
● वायरलेस कम्युनिकेशन: SNR थेट बिट एरर रेट (BER) आणि डेटा थ्रूपुटशी संबंधित आहे.
● वैज्ञानिक प्रतिमा: खगोलशास्त्रात, आकाशाच्या पार्श्वभूमीत मंद तारे शोधण्यासाठी उच्च SNR आवश्यक असते.
● वैद्यकीय उपकरणे: ईसीजी, एमआरआय आणि सीटी स्कॅन हे शारीरिक आवाजापासून सिग्नल वेगळे करण्यासाठी उच्च एसएनआरवर अवलंबून असतात.
● कॅमेरे आणि छायाचित्रण: कमी प्रकाशात कामगिरीचे बेंचमार्क करण्यासाठी ग्राहक कॅमेरे आणि वैज्ञानिक CMOS सेन्सर दोन्ही SNR वापरतात.
एसएनआर सुधारणे
एसएनआर हा एक महत्त्वाचा उपाय असल्याने, तो सुधारण्यासाठी महत्त्वपूर्ण प्रयत्न करावे लागतात. धोरणांमध्ये हे समाविष्ट आहे:
हार्डवेअर दृष्टिकोन
● कमी गडद प्रवाह असलेले चांगले सेन्सर वापरा.
● EMI कमी करण्यासाठी शिल्डिंग आणि ग्राउंडिंग लावा.
● थर्मल आवाज दाबण्यासाठी कूल डिटेक्टर.
सॉफ्टवेअर दृष्टिकोन
● अवांछित फ्रिक्वेन्सी काढून टाकण्यासाठी डिजिटल फिल्टर लावा.
● अनेक फ्रेम्समध्ये सरासरी वापरा.
● इमेजिंग किंवा ऑडिओ प्रोसेसिंगमध्ये आवाज कमी करण्याचे अल्गोरिदम वापरा.
पिक्सेल बिनिंग आणि त्याचा SNR वर होणारा परिणाम
सिग्नल-टू-नॉइज रेशोवर बिनिंगचा परिणाम कॅमेरा तंत्रज्ञानावर आणि सेन्सरच्या वर्तनावर अवलंबून असतो, कारण बिन केलेल्या आणि अनबिन केलेल्या कॅमेऱ्यांचे आवाजाचे कार्यप्रदर्शन लक्षणीयरीत्या बदलू शकते.
सीसीडी कॅमेरे 'ऑन-चिप' लगतच्या पिक्सेलच्या चार्जची बेरीज करू शकतात. रीडआउट नॉइज फक्त एकदाच येतो, जरी प्रत्येक पिक्सेलमधून येणारा गडद प्रवाह सिग्नल देखील बेरीज केला जाईल.
बहुतेक CMOS कॅमेरे ऑफ-चिप बिनिंग करतात, म्हणजे मूल्ये प्रथम मोजली जातात (आणि वाचनीय आवाज सादर केला जातो), आणि नंतर डिजिटली सारांशित केला जातो. अशा सारांशांसाठी वाचनीय आवाज एकत्रित केलेल्या पिक्सेलच्या संख्येच्या वर्गमूळाने गुणाकार करून वाढतो, म्हणजेच 2x2 बिनिंगसाठी 2 च्या घटकाने.
सेन्सर्सचे आवाज वर्तन गुंतागुंतीचे असू शकते, त्यामुळे परिमाणात्मक अनुप्रयोगांसाठी कॅमेऱ्याचा ऑफसेट, गेन आणि रीड नॉइज बिन मोडमध्ये मोजणे आणि सिग्नल-टू-नॉइज रेशो समीकरणासाठी ही मूल्ये वापरणे उचित आहे.
निष्कर्ष
विज्ञान, अभियांत्रिकी आणि तंत्रज्ञानातील सिग्नल-टू-नॉइज रेशो (SNR) हा सर्वात महत्वाचा निकष आहे. फोन कॉलमधील स्पष्टता परिभाषित करण्यापासून ते दूरच्या आकाशगंगांचा शोध सक्षम करण्यापर्यंत, SNR मापन आणि संप्रेषण प्रणालींच्या गुणवत्तेला आधार देते. SNR मध्ये प्रभुत्व मिळवणे म्हणजे केवळ सूत्रे लक्षात ठेवणे नाही - ते गृहीतके, मर्यादा आणि वास्तविक जगातील तडजोड समजून घेणे आहे. या दृष्टिकोनातून, अभियंते आणि संशोधक अधिक विश्वासार्ह मोजमाप करू शकतात आणि अशा प्रणाली डिझाइन करू शकतात ज्या गोंगाटाच्या परिस्थितीतही अर्थपूर्ण अंतर्दृष्टी मिळवतात.
अधिक जाणून घेऊ इच्छिता? संबंधित लेख पहा:
टक्सन फोटोनिक्स कंपनी लिमिटेड. सर्व हक्क राखीव. उद्धृत करताना, कृपया स्त्रोताची कबुली द्या:www.tucsen.com
