25/09/11வயர்லெஸ் தகவல்தொடர்பு முதல் டிஜிட்டல் புகைப்படம் எடுத்தல் வரை எந்த அளவீட்டு முறையிலும் - சிக்னல்-இரைச்சல் விகிதம் (SNR) தரத்தின் அடிப்படை அளவுகோலாகும். நீங்கள் தொலைநோக்கி படங்களை பகுப்பாய்வு செய்தாலும், மைக்ரோஃபோன் பதிவுகளை மேம்படுத்தினாலும் அல்லது வயர்லெஸ் இணைப்பை சரிசெய்தாலும், தேவையற்ற பின்னணி இரைச்சலில் இருந்து எவ்வளவு பயனுள்ள தகவல்கள் தனித்து நிற்கின்றன என்பதை SNR உங்களுக்குச் சொல்கிறது.
ஆனால் SNR-ஐ சரியாகக் கணக்கிடுவது எப்போதும் நேரடியானதல்ல. அமைப்பைப் பொறுத்து, டார்க் கரண்ட், ரீட் இரைச்சல் அல்லது பிக்சல் பின்னிங் போன்ற கூடுதல் காரணிகளைக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டியிருக்கலாம். இந்த வழிகாட்டி SNR-ஐ மேம்படுத்துவதற்கான கோட்பாடு, முக்கிய சூத்திரங்கள், பொதுவான தவறுகள், பயன்பாடுகள் மற்றும் நடைமுறை வழிகள் மூலம் உங்களுக்கு வழிகாட்டுகிறது, இது பரந்த அளவிலான சூழல்களில் நீங்கள் அதை துல்லியமாகப் பயன்படுத்த முடியும் என்பதை உறுதி செய்கிறது.
சிக்னல்-டு-இரைச்சல் விகிதம் (SNR) என்றால் என்ன?
அதன் மையத்தில், சிக்னல்-இரைச்சல் விகிதம் விரும்பிய சிக்னலின் வலிமைக்கும் அதை மறைக்கும் பின்னணி இரைச்சலுக்கும் இடையிலான உறவை அளவிடுகிறது.
● சமிக்ஞை = அர்த்தமுள்ள தகவல் (எ.கா., அழைப்பில் ஒரு குரல், தொலைநோக்கி படத்தில் ஒரு நட்சத்திரம்).
● சத்தம் = சிக்னலை சிதைக்கும் அல்லது மறைக்கும் சீரற்ற, தேவையற்ற ஏற்ற இறக்கங்கள் (எ.கா., நிலையான, சென்சார் சத்தம், மின் குறுக்கீடு).
கணித ரீதியாக, SNR பின்வருமாறு வரையறுக்கப்படுகிறது:
இந்த விகிதங்கள் பல அளவுகளில் மாறுபடும் என்பதால், SNR பொதுவாக டெசிபல்களில் (dB) வெளிப்படுத்தப்படுகிறது:
● அதிக SNR (எ.கா., 40 dB): சிக்னல் ஆதிக்கம் செலுத்துகிறது, இதன் விளைவாக தெளிவான மற்றும் நம்பகமான தகவல்கள் கிடைக்கின்றன.
● குறைந்த SNR (எ.கா., 5 dB): சத்தம் சிக்னலை அதிகமாகக் கடந்து, விளக்கத்தை கடினமாக்குகிறது.
SNR ஐ எவ்வாறு கணக்கிடுவது
எந்த இரைச்சல் மூலங்கள் சேர்க்கப்பட்டுள்ளன என்பதைப் பொறுத்து வெவ்வேறு அளவிலான துல்லியத்துடன் சிக்னல்-இரைச்சல் விகிதத்தைக் கணக்கிடலாம். இந்தப் பிரிவில், இரண்டு வடிவங்கள் அறிமுகப்படுத்தப்படும்: ஒன்று இருண்ட மின்னோட்டத்தைக் கணக்கிடும் மற்றும் மற்றொன்று அதைப் புறக்கணிக்க முடியும் என்று கருதும்.
குறிப்பு: சுயாதீன இரைச்சல் மதிப்புகளைச் சேர்ப்பதற்கு அவற்றை இருபடியில் சேர்க்க வேண்டும். ஒவ்வொரு இரைச்சல் மூலமும் வர்க்கப்படுத்தப்பட்டு, தொகுக்கப்பட்டு, மொத்தத்தின் வர்க்கமூலம் எடுக்கப்படுகிறது.
இருண்ட மின்னோட்டத்துடன் சிக்னல்-இரைச்சல் விகிதம்
இருண்ட மின்னோட்ட சத்தம் சேர்க்கப்பட வேண்டிய அளவுக்கு அதிகமாக இருக்கும் சூழ்நிலைகளில் பயன்படுத்த வேண்டிய சமன்பாடு பின்வருமாறு:
இங்கே சொற்களின் வரையறை:
சமிக்ஞை (e-): இது ஒளிமின்னழுத்தங்களில் ஆர்வத்தின் சமிக்ஞையாகும், இருண்ட மின்னோட்ட சமிக்ஞை கழிக்கப்படுகிறது.
மொத்த சமிக்ஞை (e-) என்பது ஆர்வமுள்ள பிக்சலில் உள்ள ஃபோட்டோ எலக்ட்ரான் எண்ணிக்கையாக இருக்கும் - சாம்பல் நிலைகளின் அலகுகளில் உள்ள பிக்சல் மதிப்பை கண்டிப்பாக அல்ல. சமன்பாட்டின் அடிப்பகுதியில் உள்ள சிக்னலின் (e-) இரண்டாவது நிகழ்வு ஃபோட்டான்ஷாட் சத்தம் ஆகும்.
இருண்ட மின்னோட்டம் (DC):அந்த பிக்சலுக்கான இருண்ட மின்னோட்ட மதிப்பு.
t: வெளிப்பாடு நேரம் வினாடிகளில்
σr: [ஆன்லைன்].கேமரா பயன்முறையில் சத்தத்தைப் படிக்கவும்.
மிகக் குறைவான இருண்ட மின்னோட்டத்திற்கான சமிக்ஞை-இரைச்சல் விகிதம்
குறுகிய சந்தர்ப்பங்களில் (< 1 வினாடி) வெளிப்பாடு நேரங்கள், கூடுதலாக குளிரூட்டப்பட்ட, உயர் செயல்திறன் கொண்ட கேமராக்கள், டார்க் கரண்ட் சத்தம் பொதுவாக படிக்கப்பட்ட சத்தத்தை விடக் குறைவாக இருக்கும், மேலும் பாதுகாப்பாக புறக்கணிக்கப்படும்.
மேலே வரையறுக்கப்பட்டபடி சொற்கள் மீண்டும் ஒருமுறை உள்ளன, இருண்ட மின்னோட்ட சமிக்ஞையை பூஜ்ஜியத்திற்கு சமமாக இருப்பதால் அதைக் கணக்கிட்டு சிக்னலில் இருந்து கழிக்க வேண்டிய அவசியமில்லை என்பதைத் தவிர.
இந்த சூத்திரங்களின் வரம்புகள் மற்றும் விடுபட்ட சொற்கள்
எதிர் சூத்திரங்கள் CCD-க்கு மட்டுமே சரியான பதில்களை வழங்கும் மற்றும்CMOS கேமராக்கள். EMCCD மற்றும் தீவிரப்படுத்தப்பட்ட சாதனங்கள் கூடுதல் இரைச்சல் மூலங்களை அறிமுகப்படுத்துகின்றன, எனவே இந்த சமன்பாடுகளைப் பயன்படுத்த முடியாது. இவற்றையும் பிற பங்களிப்புகளையும் கணக்கிடும் முழுமையான சமிக்ஞை-இரைச்சல் விகித சமன்பாட்டிற்கு.
SNR சமன்பாடுகளில் பொதுவாக சேர்க்கப்படும் (அல்லது பயன்படுத்தப்படும்) மற்றொரு இரைச்சல் சொல், புகைப்பட-பதில் சீரற்ற தன்மை (PRNU) ஆகும், இது சில நேரங்களில் 'நிலையான வடிவ சத்தம்' (FPN) என்றும் பெயரிடப்படுகிறது. இது சென்சார் முழுவதும் சமிக்ஞை பதிலின் ஆதாயம் மற்றும் சமச்சீரற்ற தன்மையைக் குறிக்கிறது, இது போதுமான அளவு பெரிய சமிக்ஞைகளில் ஆதிக்கம் செலுத்தும், SNR ஐக் குறைக்கும்.
ஆரம்பகால கேமராக்கள் அதன் உள்ளடக்கத்தை தேவைப்படும் அளவுக்கு குறிப்பிடத்தக்க PRNU ஐக் கொண்டிருந்தாலும், பெரும்பாலான நவீனஅறிவியல் கேமராக்கள்ஃபோட்டான் ஷாட் சத்தத்தை விட மிகக் குறைவாக, குறிப்பாக ஆன்-போர்டு திருத்தங்கள் பயன்படுத்தப்பட்ட பிறகு, அதன் பங்களிப்பை வழங்க போதுமான அளவு குறைந்த PRNU உள்ளது. எனவே, இப்போது இது பொதுவாக SNR கணக்கீடுகளில் புறக்கணிக்கப்படுகிறது. இருப்பினும், சில கேமராக்கள் மற்றும் பயன்பாடுகளுக்கு PRNU இன்னும் முக்கியமானது, மேலும் முழுமைக்காக மிகவும் மேம்பட்ட SNR சமன்பாட்டில் சேர்க்கப்பட்டுள்ளது. இதன் பொருள் வழங்கப்பட்ட சமன்பாடுகள் பெரும்பாலான CCD/CMOS அமைப்புகளுக்கு பயனுள்ளதாக இருக்கும், ஆனால் அவை உலகளவில் பொருந்தக்கூடியதாக கருதப்படக்கூடாது.
SNR கணக்கீடுகளில் சத்தத்தின் வகைகள்
SNR ஐக் கணக்கிடுவது என்பது ஒரு சிக்னலை ஒரு ஒற்றை இரைச்சல் மதிப்போடு ஒப்பிடுவது மட்டுமல்ல. நடைமுறையில், பல சுயாதீன இரைச்சல் மூலங்கள் பங்களிக்கின்றன, மேலும் அவற்றைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம்.
ஷாட் சத்தம்
● தோற்றம்: ஃபோட்டான்கள் அல்லது எலக்ட்ரான்களின் புள்ளிவிவர வருகை.
● சிக்னலின் வர்க்கமூலத்தைக் கொண்ட அளவுகோல்கள்.
● ஃபோட்டான்-வரையறுக்கப்பட்ட இமேஜிங்கில் (வானியல், ஃப்ளோரசன்ஸ் மைக்ரோஸ்கோபி) ஆதிக்கம் செலுத்துகிறது.
வெப்ப சத்தம்
● இது ஜான்சன்-நிக்விஸ்ட் சத்தம் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது, இது மின்தடைகளில் எலக்ட்ரான் இயக்கத்தால் உற்பத்தி செய்யப்படுகிறது.
● வெப்பநிலை மற்றும் அலைவரிசையுடன் அதிகரிக்கிறது.
● மின்னணு மற்றும் வயர்லெஸ் தகவல்தொடர்புகளில் முக்கியமானது.
இருண்ட மின்னோட்ட சத்தம்
● உணரிகளுக்குள் இருண்ட மின்னோட்டத்தில் சீரற்ற மாறுபாடு.
● நீண்ட வெளிப்பாடுகள் அல்லது சூடான கண்டறிதல்களில் மிகவும் குறிப்பிடத்தக்கது.
● சென்சாரை குளிர்விப்பதன் மூலம் குறைக்கப்பட்டது.
சத்தத்தைப் படியுங்கள்
● பெருக்கிகளிலிருந்து வரும் சத்தம் மற்றும் அனலாக்-டு-டிஜிட்டல் மாற்றம்.
● ஒவ்வொரு வாசிப்புக்கும் நிலையானது, குறைந்த சமிக்ஞை ஆட்சிகளில் மிகவும் முக்கியமானது.
அளவு இரைச்சல்
● டிஜிட்டல் மயமாக்கல் மூலம் அறிமுகப்படுத்தப்பட்டது (தனித்துவமான நிலைகளுக்கு வட்டமிடுதல்).
● குறைந்த-பிட்-ஆழ அமைப்புகளில் முக்கியமானது (எ.கா., 8-பிட் ஆடியோ).
சுற்றுச்சூழல்/அமைப்பு இரைச்சல்
● EMI, குறுக்குவழி, மின்சாரம் சிற்றலை.
● கேடயம்/தரை அமைப்பு மோசமாக இருந்தால் ஆதிக்கம் செலுத்த முடியும்.
இவற்றில் எது ஆதிக்கம் செலுத்துகிறது என்பதைப் புரிந்துகொள்வது சரியான சூத்திரத்தையும் தணிப்பு முறையைத் தேர்ந்தெடுப்பதில் உதவுகிறது.
SNR கணக்கிடுவதில் பொதுவான தவறுகள்
இமேஜிங்கில் சிக்னல்-இரைச்சல் விகிதத்தை மதிப்பிடுவதற்கு பல 'குறுக்குவழி' முறைகளைக் கண்டறிவது எளிது. இவை எதிர் சமன்பாடுகளை விட குறைவான சிக்கலானவை, வாசிப்பு சத்தம் போன்ற கேமரா அளவுருக்கள் பற்றிய அறிவு அல்லது இரண்டையும் தேவைப்படுவதை விட ஒரு படத்திலிருந்து எளிதாகப் பெற அனுமதிக்கின்றன. துரதிர்ஷ்டவசமாக, இந்த முறைகள் ஒவ்வொன்றும் தவறானவை, மேலும் அவை வளைந்த மற்றும் உதவாத முடிவுகளுக்கு வழிவகுக்கும். எல்லா சந்தர்ப்பங்களிலும் எதிர் சமன்பாடுகள் (அல்லது மேம்பட்ட பதிப்பு) பயன்படுத்தப்பட வேண்டும் என்று கடுமையாக அறிவுறுத்தப்படுகிறது.
மிகவும் பொதுவான தவறான குறுக்குவழிகளில் சில:
1、சாம்பல் நிலைகளில், சிக்னல் தீவிரம் vs பின்னணி தீவிரத்தை ஒப்பிடுதல். இந்த அணுகுமுறை, உச்ச தீவிரத்தை பின்னணி தீவிரத்துடன் ஒப்பிடுவதன் மூலம் கேமரா உணர்திறன், சிக்னல் வலிமை அல்லது ஒரு சிக்னல்-இரைச்சல் விகிதத்தை மதிப்பிட முயற்சிக்கிறது. கேமரா ஆஃப்செட்டின் செல்வாக்கு தன்னிச்சையாக பின்னணி தீவிரத்தை அமைக்கலாம், ஆதாயம் தன்னிச்சையாக சிக்னல் தீவிரத்தை அமைக்கலாம், மேலும் சிக்னல் அல்லது பின்னணியில் சத்தத்தின் பங்களிப்பு எதுவும் கருதப்படாததால் இந்த அணுகுமுறை மிகவும் குறைபாடுடையது.
2、பின்னணி பிக்சல்களின் பரப்பளவின் நிலையான விலகலால் சிக்னல் உச்சங்களைப் பிரித்தல். அல்லது, ஒரு வரி சுயவிவரத்தால் வெளிப்படுத்தப்படும் பின்னணியில் உள்ள காட்சி இரைச்சலுடன் உச்ச மதிப்புகளை ஒப்பிடுதல். பிரிவுக்கு முன் மதிப்புகளிலிருந்து ஆஃப்செட் சரியாகக் கழிக்கப்படுகிறது என்று கருதினால், இந்த அணுகுமுறையில் மிக முக்கியமான ஆபத்து பின்னணி ஒளியின் இருப்பு ஆகும். எந்தவொரு பின்னணி ஒளியும் பொதுவாக பின்னணி பிக்சல்களில் உள்ள இரைச்சலை ஆதிக்கம் செலுத்தும். மேலும், ஷாட் சத்தம் போன்ற ஆர்வமுள்ள சிக்னலில் உள்ள இரைச்சல் உண்மையில் கருதப்படுவதில்லை.
3、 ஆர்வமுள்ள பிக்சல்களில் சராசரி சமிக்ஞை vs பிக்சல் மதிப்புகளின் நிலையான விலகல்: அருகிலுள்ள பிக்சல்கள் அல்லது அடுத்தடுத்த பிரேம்களில் ஒரு உச்ச சமிக்ஞை எவ்வளவு மாறுகிறது என்பதை ஒப்பிடுவது அல்லது கவனிப்பது மற்ற குறுக்குவழி முறைகளை விட சரியானதாக இருப்பதற்கு நெருக்கமாக உள்ளது, ஆனால் சத்தத்திலிருந்து பெறப்படாத சிக்னலில் ஏற்படும் மாற்றம் போன்ற மதிப்புகளை சிதைக்கும் பிற தாக்கங்களைத் தவிர்க்க வாய்ப்பில்லை. ஒப்பீட்டில் குறைந்த பிக்சல் எண்ணிக்கை காரணமாக இந்த முறையும் தவறானதாக இருக்கலாம். ஆஃப்செட் மதிப்பைக் கழிப்பதையும் மறந்துவிடக் கூடாது.
4, ஃபோட்டோ எலக்ட்ரான்களின் தீவிர அலகுகளாக மாற்றாமல் அல்லது ஆஃப்செட்டை அகற்றாமல் SNR ஐக் கணக்கிடுதல்: ஃபோட்டான் ஷாட் சத்தம் பொதுவாக மிகப்பெரிய இரைச்சல் மூலமாகும், மேலும் அளவீட்டிற்கான கேமராவின் ஆஃப்செட் மற்றும் ஆதாயம் பற்றிய அறிவை நம்பியிருப்பதால், SNR கணக்கீடுகளுக்கு ஃபோட்டோ எலக்ட்ரான்களுக்குத் திரும்புவதைத் தவிர்க்க முடியாது.
5, கண்ணால் SNR ஐ மதிப்பிடுதல்: சில சூழ்நிலைகளில் கண்ணால் SNR ஐ மதிப்பிடுவது அல்லது ஒப்பிடுவது பயனுள்ளதாக இருக்கும், ஆனால் எதிர்பாராத சிக்கல்களும் உள்ளன. குறைந்த மதிப்பு அல்லது பின்னணி பிக்சல்களை விட அதிக மதிப்புள்ள பிக்சல்களில் SNR ஐ மதிப்பிடுவது கடினமாக இருக்கும். அதிக நுட்பமான விளைவுகளும் ஒரு பாத்திரத்தை வகிக்கலாம்: எடுத்துக்காட்டாக, வெவ்வேறு கணினி மானிட்டர்கள் மிகவும் மாறுபட்ட மாறுபாடுகளுடன் படங்களை வழங்க முடியும். மேலும், மென்பொருளில் வெவ்வேறு ஜூம் நிலைகளில் படங்களைக் காண்பிப்பது சத்தத்தின் காட்சி தோற்றத்தை கணிசமாக பாதிக்கும். வெவ்வேறு பொருள் இட பிக்சல் அளவுகளுடன் கேமராக்களை ஒப்பிட முயற்சிக்கும் போது இது மிகவும் சிக்கலானது. இறுதியாக, பின்னணி ஒளியின் இருப்பு SNR ஐ பார்வைக்கு மதிப்பிடும் எந்தவொரு முயற்சியையும் ரத்து செய்யலாம்.
SNR இன் பயன்பாடுகள்
SNR என்பது பரந்த அளவிலான பயன்பாடுகளைக் கொண்ட ஒரு உலகளாவிய அளவீடு ஆகும்:
● ஆடியோ & இசைப் பதிவு: பதிவுகளின் தெளிவு, மாறும் வரம்பு மற்றும் நம்பகத்தன்மையைத் தீர்மானிக்கிறது.
● வயர்லெஸ் தொடர்பு: SNR நேரடியாக பிட் பிழை விகிதங்கள் (BER) மற்றும் தரவு செயல்திறன் ஆகியவற்றுடன் தொடர்புடையது.
● அறிவியல் இமேஜிங்: வானியலில், பின்னணி வான ஒளிக்கு எதிராக மங்கலான நட்சத்திரங்களைக் கண்டறிவதற்கு அதிக SNR தேவைப்படுகிறது.
● மருத்துவ உபகரணங்கள்: ECG, MRI மற்றும் CT ஸ்கேன்கள் உடலியல் சத்தத்திலிருந்து சிக்னல்களை வேறுபடுத்துவதற்கு உயர் SNR ஐ நம்பியுள்ளன.
● கேமராக்கள் & புகைப்படம் எடுத்தல்: நுகர்வோர் கேமராக்கள் மற்றும் அறிவியல் CMOS சென்சார்கள் இரண்டும் குறைந்த வெளிச்சத்தில் செயல்திறனை மதிப்பிடுவதற்கு SNR ஐப் பயன்படுத்துகின்றன.
SNR ஐ மேம்படுத்துதல்
SNR மிகவும் முக்கியமான நடவடிக்கையாக இருப்பதால், அதை மேம்படுத்துவதற்கு குறிப்பிடத்தக்க முயற்சி எடுக்கப்படுகிறது. உத்திகள் பின்வருமாறு:
வன்பொருள் அணுகுமுறைகள்
● குறைந்த டார்க் மின்னோட்டத்துடன் சிறந்த சென்சார்களைப் பயன்படுத்தவும்.
● EMI-யைக் குறைக்க ஷீல்டிங் மற்றும் கிரவுண்டிங்கைப் பயன்படுத்துங்கள்.
● வெப்ப இரைச்சலை அடக்க குளிர்விப்பான்கள்.
மென்பொருள் அணுகுமுறைகள்
● தேவையற்ற அதிர்வெண்களை அகற்ற டிஜிட்டல் வடிப்பான்களைப் பயன்படுத்துங்கள்.
● பல பிரேம்களில் சராசரியைப் பயன்படுத்தவும்.
● இமேஜிங் அல்லது ஆடியோ செயலாக்கத்தில் இரைச்சல் குறைப்பு வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துங்கள்.
பிக்சல் பின்னிங் மற்றும் SNR இல் அதன் விளைவு
பின்னிங்கின் விளைவு சிக்னல்-க்கு-இரைச்சல் விகிதத்தில் கேமரா தொழில்நுட்பம் மற்றும் சென்சார் நடத்தையைப் பொறுத்தது, ஏனெனில் பின் செய்யப்பட்ட மற்றும் பின் செய்யப்படாத கேமராக்களின் இரைச்சல் செயல்திறன் கணிசமாக மாறுபடும்.
CCD கேமராக்கள் அருகிலுள்ள பிக்சல்களின் மின்னூட்டத்தை 'ஆன்-சிப்' மூலம் தொகுக்க முடியும். ஒவ்வொரு பிக்சலிலிருந்தும் வரும் இருண்ட மின்னோட்ட சமிக்ஞையும் தொகுக்கப்படும் என்றாலும், வாசிப்பு சத்தம் ஒரு முறை மட்டுமே ஏற்படும்.
பெரும்பாலான CMOS கேமராக்கள் ஆஃப்-சிப் பின்னிங்கைச் செய்கின்றன, அதாவது மதிப்புகள் முதலில் அளவிடப்படுகின்றன (மற்றும் படிக்க இரைச்சல் அறிமுகப்படுத்தப்படுகின்றன), பின்னர் டிஜிட்டல் முறையில் சுருக்கப்படுகின்றன. அத்தகைய கூட்டுத்தொகைகளுக்கான படிக்க இரைச்சல், சுருக்கப்பட்ட பிக்சல்களின் எண்ணிக்கையின் வர்க்க மூலத்தால் பெருக்கப்படுவதன் மூலம் அதிகரிக்கிறது, அதாவது 2x2 பின்னிங்கிற்கு 2 காரணி மூலம்.
சென்சார்களின் இரைச்சல் நடத்தை சிக்கலானதாக இருப்பதால், அளவு பயன்பாடுகளுக்கு, பின் செய்யப்பட்ட பயன்முறையில் கேமராவின் ஆஃப்செட், ஆதாயம் மற்றும் வாசிப்பு இரைச்சலை அளவிடுவது நல்லது, மேலும் இந்த மதிப்புகளை சிக்னல்-க்கு-இரைச்சல் விகித சமன்பாட்டிற்குப் பயன்படுத்துவது நல்லது.
முடிவுரை
அறிவியல், பொறியியல் மற்றும் தொழில்நுட்பத்தில் சிக்னல்-இரைச்சல் விகிதம் (SNR) மிக முக்கியமான அளவீடுகளில் ஒன்றாகும். தொலைபேசி அழைப்புகளில் தெளிவை வரையறுப்பதில் இருந்து தொலைதூர விண்மீன் திரள்களைக் கண்டறிவதை செயல்படுத்துவது வரை, SNR அளவீடு மற்றும் தகவல் தொடர்பு அமைப்புகளின் தரத்தை ஆதரிக்கிறது. SNR ஐ மாஸ்டரிங் செய்வது என்பது சூத்திரங்களை மனப்பாடம் செய்வது மட்டுமல்ல - இது அனுமானங்கள், வரம்புகள் மற்றும் நிஜ உலக வர்த்தக பரிமாற்றங்களைப் புரிந்துகொள்வது பற்றியது. இந்தக் கண்ணோட்டத்தில், பொறியாளர்கள் மற்றும் ஆராய்ச்சியாளர்கள் சத்தமில்லாத சூழ்நிலைகளிலும் அர்த்தமுள்ள நுண்ணறிவுகளைப் பிரித்தெடுக்கும் மிகவும் நம்பகமான அளவீடுகள் மற்றும் வடிவமைப்பு அமைப்புகளை உருவாக்க முடியும்.
மேலும் அறிய விரும்புகிறீர்களா? தொடர்புடைய கட்டுரைகளைப் பாருங்கள்:
டக்சன் ஃபோட்டோனிக்ஸ் கோ., லிமிடெட். அனைத்து உரிமைகளும் பாதுகாக்கப்பட்டவை. மேற்கோள் காட்டும்போது, தயவுசெய்து மூலத்தை ஒப்புக்கொள்ளவும்:www.டக்ஸன்.காம்
