वायरलेस सञ्चारदेखि डिजिटल फोटोग्राफीसम्म - कुनै पनि मापन प्रणालीमा सिग्नल-टु-नोइज रेशियो (SNR) गुणस्तरको आधारभूत मापदण्ड हो। चाहे तपाईं टेलिस्कोप छविहरूको विश्लेषण गर्दै हुनुहुन्छ, माइक्रोफोन रेकर्डिङ सुधार गर्दै हुनुहुन्छ, वा वायरलेस लिङ्कको समस्या निवारण गर्दै हुनुहुन्छ, SNR ले तपाईंलाई बताउँछ कि अनावश्यक पृष्ठभूमि आवाजबाट कति उपयोगी जानकारी बाहिर खडा छ।
तर SNR सही तरिकाले गणना गर्नु सधैं सरल हुँदैन। प्रणालीमा निर्भर गर्दै, गाढा प्रवाह, पढ्ने आवाज, वा पिक्सेल बिनिङ जस्ता अतिरिक्त कारकहरू विचार गर्न आवश्यक पर्न सक्छ। यो गाइडले तपाईंलाई सिद्धान्त, मुख्य सूत्रहरू, सामान्य गल्तीहरू, अनुप्रयोगहरू, र SNR सुधार गर्ने व्यावहारिक तरिकाहरू मार्फत मार्गदर्शन गर्दछ, सुनिश्चित गर्दै कि तपाईं यसलाई विस्तृत सन्दर्भहरूमा सही रूपमा लागू गर्न सक्नुहुन्छ।
सिग्नल-टु-नोइज रेसियो (SNR) भनेको के हो?
यसको मूलमा, सिग्नल-टु-नोइज अनुपातले इच्छित सिग्नलको शक्ति र यसलाई अस्पष्ट पार्ने पृष्ठभूमि आवाज बीचको सम्बन्ध मापन गर्दछ।
● संकेत = अर्थपूर्ण जानकारी (जस्तै, कलमा आवाज, टेलिस्कोपको छविमा तारा)।
● आवाज = सिग्नललाई विकृत गर्ने वा लुकाउने अनियमित, अवांछित उतारचढावहरू (जस्तै, स्थिर, सेन्सर आवाज, विद्युतीय हस्तक्षेप)।
गणितीय रूपमा, SNR लाई निम्न रूपमा परिभाषित गरिएको छ:

यी अनुपातहरू परिमाणका धेरै क्रमहरूमा फरक हुन सक्ने भएकाले, SNR लाई सामान्यतया डेसिबल (dB) मा व्यक्त गरिन्छ:

● उच्च SNR (जस्तै, ४० dB): सिग्नल हावी हुन्छ, जसले गर्दा स्पष्ट र भरपर्दो जानकारी प्राप्त हुन्छ।
● कम SNR (जस्तै, ५ dB): आवाजले सिग्नललाई ओझेलमा पार्छ, जसले गर्दा व्याख्या गर्न गाह्रो हुन्छ।
SNR कसरी गणना गर्ने
कुन आवाज स्रोतहरू समावेश छन् भन्ने आधारमा सिग्नल-टु-नोइज अनुपातको गणना विभिन्न स्तरको शुद्धताका साथ गर्न सकिन्छ। यस खण्डमा, दुई रूपहरू प्रस्तुत गरिनेछ: एउटा जसले अँध्यारो प्रवाहको लागि खाता बनाउँछ र अर्को जसले यसलाई बेवास्ता गर्न सकिन्छ भन्ने मान्दछ।
नोट: स्वतन्त्र ध्वनि मानहरू थप्नको लागि तिनीहरूलाई वर्गमा थप्नु आवश्यक छ। ध्वनिको प्रत्येक स्रोतको वर्गीकरण गरिन्छ, योगफल निकालिन्छ, र कुलको वर्गमूल लिइन्छ।
अँध्यारो धारा सहित सिग्नल-टु-नोइज अनुपात
अँध्यारो धारा आवाज समावेश गर्न आवश्यक पर्ने पर्याप्त ठूलो भएको अवस्थामा प्रयोग गर्न सकिने समीकरण निम्न छ:

यहाँ शब्दहरूको परिभाषा छ:
संकेत (e-): यो फोटोइलेक्ट्रोनहरूमा रुचिको संकेत हो, जसमा गाढा धारा संकेत घटाइन्छ।

कुल संकेत (e-) रुचिको पिक्सेलमा फोटोइलेक्ट्रोन गणना हुनेछ - खैरो स्तरको एकाइहरूमा पिक्सेल मान कडाईका साथ होइन। समीकरणको तल रहेको सिग्नल (e-) को दोस्रो उदाहरण फोटोनसट आवाज हो।
अँध्यारो धारा (DC):त्यो पिक्सेलको लागि गाढा वर्तमान मान।
t: सेकेन्डमा एक्सपोजर समय
स्:क्यामेरा मोडमा आवाज पढ्नुहोस्।
नगण्य अँध्यारो धाराका लागि सिग्नल-टु-नोइज अनुपात
छोटो (< १ सेकेन्ड) एक्सपोजर समय, साथै चिसो, उच्च-प्रदर्शन क्यामेराहरू, अँध्यारो प्रवाहको आवाज सामान्यतया पढ्ने आवाज भन्दा धेरै कम हुनेछ, र सुरक्षित रूपमा बेवास्ता गरिनेछ।

जहाँ पदहरू फेरि माथि परिभाषित गरिए अनुसार छन्, अपवाद बाहेक अँध्यारो वर्तमान संकेत गणना गर्न र संकेतबाट घटाउन आवश्यक छैन किनकि यो शून्य बराबर हुनुपर्छ।
यी सूत्रहरू र छुटेका पदहरूको सीमितताहरू
विपरीत सूत्रहरूले CCD को लागि मात्र सही उत्तरहरू प्रदान गर्नेछन् रCMOS क्यामेराहरू। EMCCD र तीव्र उपकरणहरूले थप आवाज स्रोतहरू परिचय गराउँछन्, त्यसैले यी समीकरणहरू प्रयोग गर्न सकिँदैन। यी र अन्य योगदानहरूको लागि खाता हुने थप पूर्ण सिग्नल-टु-शोर अनुपात समीकरणको लागि।
SNR समीकरणहरूमा सामान्यतया समावेश गरिएको (वा प्रयोग गरिने) अर्को आवाज शब्द फोटो-प्रतिक्रिया गैर-एकरूपता (PRNU) हो, जसलाई कहिलेकाहीं 'फिक्स्ड प्याटर्न नाइज' (FPN) पनि भनिन्छ। यसले सेन्सरभरि लाभ र सिग्नल प्रतिक्रियाको असमानतालाई प्रतिनिधित्व गर्दछ, जुन पर्याप्त ठूलो भएमा उच्च संकेतहरूमा प्रमुख बन्न सक्छ, SNR घटाउँछ।
प्रारम्भिक क्यामेराहरूमा यसको समावेश आवश्यक पर्ने पर्याप्त PRNU थियो, तर धेरैजसो आधुनिकवैज्ञानिक क्यामेराहरूविशेष गरी बोर्डमा सुधार लागू गरिसकेपछि, फोटोन शट आवाज भन्दा धेरै कम योगदान दिन PRNU पर्याप्त मात्रामा कम छ। त्यसैले, अब यसलाई सामान्यतया SNR गणनामा बेवास्ता गरिन्छ। यद्यपि, PRNU अझै पनि केही क्यामेरा र अनुप्रयोगहरूको लागि महत्त्वपूर्ण छ, र पूर्णताको लागि थप उन्नत SNR समीकरणमा समावेश गरिएको छ। यसको मतलब प्रदान गरिएका समीकरणहरू धेरैजसो CCD/CMOS प्रणालीहरूको लागि उपयोगी छन् तर विश्वव्यापी रूपमा लागू हुने रूपमा व्यवहार गरिनु हुँदैन।
SNR गणनामा आवाजका प्रकारहरू
SNR गणना गर्नु भनेको केवल एउटा आवाज मानसँग सिग्नलको तुलना गर्नु मात्र होइन। व्यवहारमा, धेरै स्वतन्त्र आवाज स्रोतहरूले योगदान पुर्याउँछन्, र तिनीहरूलाई बुझ्नु आवश्यक छ।
गोली लागेको आवाज
● उत्पत्ति: फोटोन वा इलेक्ट्रोनहरूको सांख्यिकीय आगमन।
● संकेतको वर्गमूल भएको स्केल।
● फोटोन-सीमित इमेजिङमा प्रमुख (खगोल विज्ञान, प्रतिदीप्ति माइक्रोस्कोपी)।
थर्मल शोर
● यसलाई जोनसन-नाइक्विस्ट आवाज पनि भनिन्छ, जुन प्रतिरोधकहरूमा इलेक्ट्रोन गतिद्वारा उत्पादित हुन्छ।
● तापक्रम र ब्यान्डविथसँगै बढ्छ।
● इलेक्ट्रोनिक्स र वायरलेस सञ्चारमा महत्त्वपूर्ण।
अँध्यारो धारा आवाज
● सेन्सर भित्र अँध्यारो धारा मा अनियमित भिन्नता।
● लामो एक्सपोजर वा न्यानो डिटेक्टरहरूमा बढी महत्त्वपूर्ण।
● सेन्सरलाई चिसो पारेर कम गरिन्छ।
आवाज पढ्नुहोस्
● एम्पलीफायरहरूबाट आउने आवाज र एनालग-देखि-डिजिटल रूपान्तरण।
● प्रति रिडआउट स्थिर, कम-सिग्नल व्यवस्थाहरूमा धेरै महत्त्वपूर्ण।
परिमाणीकरण आवाज
● डिजिटाइजेसन (असक्रिय स्तरहरूमा राउन्डिङ) द्वारा प्रस्तुत।
● कम-बिट-गहिराइ प्रणालीहरूमा महत्त्वपूर्ण (जस्तै, ८-बिट अडियो)।
वातावरणीय/प्रणालीको आवाज
● EMI, क्रसस्टक, पावर सप्लाई रिपल।
● शिल्डिङ/ग्राउन्डिङ कमजोर भएमा हावी हुन सक्छ।
यी मध्ये कुन प्रमुख छ भनेर बुझ्नाले सही सूत्र र न्यूनीकरण विधि छनौट गर्न मद्दत गर्छ।
SNR गणना गर्दा हुने सामान्य गल्तीहरू
इमेजिङमा सिग्नल-टु-नोइज अनुपात अनुमान गर्न धेरै 'सर्टकट' विधिहरू भेट्न सजिलो छ। यी या त विपरीत समीकरणहरू भन्दा कम जटिल हुन्छन्, पढ्ने आवाज जस्ता क्यामेरा प्यारामिटरहरूको ज्ञान आवश्यक पर्नुको सट्टा छविबाट नै सजिलो व्युत्पन्नको लागि अनुमति दिन्छन्, वा दुवै। दुर्भाग्यवश, यी प्रत्येक विधि गलत हुने सम्भावना छ, र यसले विकृत र अनुपयुक्त परिणामहरू निम्त्याउनेछ। सबै अवस्थामा विपरीत समीकरणहरू (वा उन्नत संस्करण) प्रयोग गर्न कडा सल्लाह दिइन्छ।
केहि सबैभन्दा सामान्य झूटा सर्टकटहरू समावेश छन्:
१, खैरो स्तरमा संकेत तीव्रता बनाम पृष्ठभूमि तीव्रता तुलना गर्ने। यो दृष्टिकोणले पृष्ठभूमि तीव्रतासँग शिखर तीव्रता तुलना गरेर क्यामेरा संवेदनशीलता, सिग्नल शक्ति वा सिग्नल-टु-शोर अनुपातको न्याय गर्ने प्रयास गर्दछ। यो दृष्टिकोण गहिरो रूपमा त्रुटिपूर्ण छ किनकि क्यामेरा अफसेटको प्रभावले मनमानी रूपमा पृष्ठभूमि तीव्रता सेट गर्न सक्छ, लाभले मनमानी रूपमा सिग्नल तीव्रता सेट गर्न सक्छ, र संकेत वा पृष्ठभूमिमा आवाजको कुनै योगदानलाई विचार गरिएको छैन।
२, पृष्ठभूमि पिक्सेलको क्षेत्रफलको मानक विचलनद्वारा संकेत शिखरहरू विभाजन गर्ने। वा, रेखा प्रोफाइलद्वारा प्रकट गरिएको पृष्ठभूमिमा दृश्य आवाजसँग शिखर मानहरूको तुलना गर्ने। विभाजन अघि मानहरूबाट अफसेट सही रूपमा घटाइएको मान्दै, यस दृष्टिकोणमा सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण खतरा पृष्ठभूमि प्रकाशको उपस्थिति हो। कुनै पनि पृष्ठभूमि प्रकाशले सामान्यतया पृष्ठभूमि पिक्सेलमा आवाजलाई हावी गर्नेछ। यसबाहेक, शट आवाज जस्ता रुचिको संकेतमा आवाजलाई वास्तवमा विचार गरिँदैन।
३, पिक्सेल मानहरूको मानक विचलन बनाम रुचिको पिक्सेलमा औसत संकेत: छिमेकी पिक्सेल वा क्रमिक फ्रेमहरूमा शिखर संकेत कति परिवर्तन हुन्छ भनेर तुलना गर्नु वा अवलोकन गर्नु अन्य सर्टकट विधिहरू भन्दा सही हुनुको नजिक छ, तर आवाजबाट प्राप्त नहुने सिग्नलमा परिवर्तन जस्ता मानहरूलाई विकृत गर्ने अन्य प्रभावहरूबाट बच्न सम्भव छैन। तुलनामा कम पिक्सेल गणनाहरूको कारणले गर्दा यो विधि पनि गलत हुन सक्छ। अफसेट मानको घटाउ पनि बिर्सनु हुँदैन।
४, फोटोइलेक्ट्रोनको तीव्रता एकाइमा रूपान्तरण नगरी वा अफसेट नहटाई SNR गणना गर्ने: फोटोन शट नाइज सामान्यतया सबैभन्दा ठूलो आवाज स्रोत हो र मापनको लागि क्यामेराको अफसेट र लाभको ज्ञानमा निर्भर गर्दछ, SNR गणनाको लागि फोटोइलेक्ट्रोनमा गणना गर्नबाट बच्न सम्भव छैन।
५, आँखाले SNR को न्याय गर्नु: केही परिस्थितिहरूमा आँखाले SNR को न्याय गर्नु वा तुलना गर्नु उपयोगी हुन सक्छ, तर त्यहाँ अप्रत्याशित समस्याहरू पनि छन्। उच्च मान पिक्सेलमा SNR को न्याय गर्नु कम मान वा पृष्ठभूमि पिक्सेल भन्दा गाह्रो हुन सक्छ। थप सूक्ष्म प्रभावहरूले पनि भूमिका खेल्न सक्छन्: उदाहरणका लागि, विभिन्न कम्प्युटर मनिटरहरूले धेरै फरक कन्ट्रास्टका साथ छविहरू प्रस्तुत गर्न सक्छन्। यसबाहेक, सफ्टवेयरमा विभिन्न जुम स्तरहरूमा छविहरू प्रदर्शन गर्नाले आवाजको दृश्य उपस्थितिमा उल्लेखनीय रूपमा प्रभाव पार्न सक्छ। फरक वस्तु स्पेस पिक्सेल आकार भएका क्यामेराहरू तुलना गर्ने प्रयास गर्दा यो विशेष गरी समस्याग्रस्त हुन्छ। अन्तमा, पृष्ठभूमि प्रकाशको उपस्थितिले दृश्यात्मक रूपमा SNR को न्याय गर्ने कुनै पनि प्रयासलाई रद्द गर्न सक्छ।
SNR का अनुप्रयोगहरू
SNR एक विश्वव्यापी मेट्रिक हो जसमा व्यापक अनुप्रयोगहरू छन्:
● अडियो र संगीत रेकर्डिङ: रेकर्डिङको स्पष्टता, गतिशील दायरा र निष्ठा निर्धारण गर्दछ।
● वायरलेस सञ्चार: SNR ले बिट त्रुटि दर (BER) र डेटा थ्रुपुटसँग प्रत्यक्ष रूपमा सम्बन्धित छ।
● वैज्ञानिक इमेजिङ: खगोल विज्ञानमा, पृष्ठभूमि आकाशको चमक विरुद्ध हल्का ताराहरू पत्ता लगाउन उच्च SNR आवश्यक पर्दछ।
● चिकित्सा उपकरण: ECG, MRI, र CT स्क्यानहरू शारीरिक आवाजबाट संकेतहरू छुट्याउन उच्च SNR मा निर्भर हुन्छन्।
● क्यामेरा र फोटोग्राफी: उपभोक्ता क्यामेरा र वैज्ञानिक CMOS सेन्सर दुवैले कम प्रकाशमा प्रदर्शन बेन्चमार्क गर्न SNR प्रयोग गर्छन्।
SNR सुधार गर्दै
SNR एउटा महत्वपूर्ण उपाय भएकोले, यसलाई सुधार गर्न उल्लेखनीय प्रयासको आवश्यकता पर्दछ। रणनीतिहरूमा समावेश छन्:
हार्डवेयर दृष्टिकोणहरू
● कम अँध्यारो करेन्ट भएका राम्रा सेन्सरहरू प्रयोग गर्नुहोस्।
● EMI कम गर्न शिल्डिङ र ग्राउन्डिङ लागू गर्नुहोस्।
● थर्मल आवाजलाई दबाउन कूल डिटेक्टरहरू।
सफ्टवेयर दृष्टिकोणहरू
● अनावश्यक फ्रिक्वेन्सीहरू हटाउन डिजिटल फिल्टरहरू लागू गर्नुहोस्।
● धेरै फ्रेमहरूमा औसत प्रयोग गर्नुहोस्।
● इमेजिङ वा अडियो प्रशोधनमा आवाज घटाउने एल्गोरिदमहरू प्रयोग गर्नुहोस्।
पिक्सेल बिनिङ र SNR मा यसको प्रभाव
सिग्नल-टु-नाइज अनुपातमा बिनिङको प्रभाव क्यामेरा प्रविधि र सेन्सर व्यवहारमा निर्भर गर्दछ, किनकि बिन गरिएको र अनबिन गरिएको क्यामेराहरूको ध्वनि प्रदर्शन उल्लेखनीय रूपमा फरक हुन सक्छ।
सीसीडी क्यामेराहरूले 'चिपमा' छेउछाउका पिक्सेलहरूको चार्ज योग गर्न सक्छन्। रिडआउट आवाज केवल एक पटक मात्र हुन्छ, यद्यपि प्रत्येक पिक्सेलबाट आउने अँध्यारो वर्तमान संकेतलाई पनि योग गरिनेछ।
धेरैजसो CMOS क्यामेराहरूले अफ-चिप बिनिङ गर्छन्, जसको अर्थ मानहरू पहिले मापन गरिन्छ (र पढ्ने आवाज प्रस्तुत गरिन्छ), र त्यसपछि डिजिटल रूपमा संक्षेप गरिन्छ। यस्ता योगफलहरूको लागि पढ्ने आवाज संक्षेप गरिएको पिक्सेलको संख्याको वर्गमूलले गुणन गर्दा बढ्छ, अर्थात् २x२ बिनिङको लागि २ को कारकले।
सेन्सरहरूको आवाज व्यवहार जटिल हुन सक्ने हुनाले, मात्रात्मक अनुप्रयोगहरूको लागि क्यामेराको अफसेट, गेन, र पढ्ने आवाजलाई बिन मोडमा मापन गर्न र सिग्नल-टु-नाइज अनुपात समीकरणको लागि यी मानहरू प्रयोग गर्न सल्लाह दिइन्छ।
निष्कर्ष
सिग्नल-टु-नोइज रेसियो (SNR) विज्ञान, इन्जिनियरिङ र प्रविधिमा सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण मेट्रिक्स मध्ये एक हो। फोन कलहरूमा स्पष्टता परिभाषित गर्नेदेखि टाढाका आकाशगंगाहरूको पहिचान सक्षम पार्नेसम्म, SNR ले मापन र सञ्चार प्रणालीको गुणस्तरलाई आधार दिन्छ। SNR मा निपुणता केवल सूत्रहरू सम्झने बारे मात्र होइन - यो अनुमानहरू, सीमितताहरू, र वास्तविक-विश्व व्यापार-अफहरू बुझ्ने बारे हो। यस दृष्टिकोणबाट, इन्जिनियरहरू र अनुसन्धानकर्ताहरूले थप भरपर्दो मापन गर्न सक्छन् र कोलाहलपूर्ण अवस्थामा पनि अर्थपूर्ण अन्तर्दृष्टि निकाल्ने प्रणालीहरू डिजाइन गर्न सक्छन्।
थप जान्न चाहनुहुन्छ? सम्बन्धित लेखहरू हेर्नुहोस्:
टक्सेन फोटोनिक्स कं, लिमिटेड। सबै अधिकार सुरक्षित। उद्धृत गर्दा, कृपया स्रोत स्वीकार गर्नुहोस्:www.tucsen.com