第19课.讲_传感器噪声02
传感器中的噪声和干扰抑制技术
传感器中的噪声和干扰抑制技术传感器是现代科技领域中的重要组成部分，被广泛应用于各个领域。
然而，传感器在工作过程中常常会受到噪声和干扰的干扰，降低了其性能和准确性。
为了解决这一问题，人们提出了各种噪声和干扰抑制技术，本文将从几个方面详细介绍这些技术的原理和应用。
一、噪声来源与分类在了解噪声和干扰抑制技术之前，我们首先需要了解噪声的来源和分类。
噪声主要可以分为外部噪声和内部噪声。
外部噪声主要来自于环境，如电磁辐射、震动、温度变化等。
内部噪声则是由于传感器本身的结构和电路等因素引起的，如放大器电路噪声、电源噪声等。
根据频率范围的不同，噪声可以进一步分为低频噪声、中频噪声和高频噪声。
低频噪声一般在1Hz以下，主要来源于环境震动和温度变化等；中频噪声在几百Hz至几百kHz范围内，主要由电磁干扰引起；高频噪声则在几百kHz以上，如来自于放大器电路的噪声。
二、噪声抑制技术1. 信号滤波技术信号滤波技术是最常用的噪声抑制技术之一。
滤波器可以根据噪声的频率范围进行选择。
常见的滤波器有低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器。
低通滤波器用于滤除高频噪声，高通滤波器则用于滤除低频噪声，带通滤波器和带阻滤波器可以根据实际噪声频谱的分布来选择。
2. 系统抗干扰技术系统抗干扰技术主要包括防电磁干扰和防震动技术。
防电磁干扰主要通过合理设计传感器的结构和电路布局以及屏蔽等手段来降低外界电磁信号对传感器的干扰。
防震动技术则通过采用减振材料、调整传感器的安装方式等方式来降低震动对传感器的影响。
3. 信号处理技术信号处理技术是一种较为复杂的噪声抑制技术，它可以通过对传感器采集到的信号进行处理，提取有用的信息并滤除噪声。
常见的信号处理技术包括数字滤波、小波变换、自适应滤波等。
这些技术可以对传感器信号进行干扰抑制、特征提取和信号重建等处理，从而提高传感器的性能。
三、干扰抑制技术的应用噪声和干扰抑制技术在各个领域都有广泛的应用。
例如，在无线通信领域，通过采用合适的信道编码和解码技术，可以降低信道噪声对通信质量的影响，提高通信的可靠性和性能。
噪声传感器的工作原理 传感器工作原理
噪声传感器的工作原理传感器工作原理声音传感器的作用相当于一个话筒（扩音器）。
它用来接收声波，显示声音的振动图象。
但不能对噪声的强度进行测量。
工作原理噪声传感器正是由于传感器内置一个对声音敏感的电容式驻极体话筒,声波使话筒内的驻极体薄膜振动，导致电容的变化，而产生与之对应变化的微小电压，从而实现光信号到电信号的转换。
噪声传感器正是由于传感器内置一个对声音敏感的电容式驻极体话筒,驻极体面与背电极相对，中心有一个微小的空气隙，形成一个以空气隙和驻极体作绝缘介质，以背电极和驻极体上的金属层作为两个电极构成一个平板电容器。
电容的两极之间有输出电极。
由于驻极体薄膜上分布有自由电荷。
当声波引起驻极体薄膜振动而产生位移时；更改了电容两极版之间的距离，从而引起电容的容量发生变化，由于驻极体上的电荷数始终保持恒定，依据公式:Q =CU 所以当 C 变化时必定引起电容器两端电压 U 的变化，从而输出电信号，实现声音信号到电信号的变换。
实在来说，驻极体总的电荷量是不变，当极板在声波压力下后退时，电容量减小，电容两极间的电压就会成反比的上升，反之电容量加添时电容两极间的电压就会成反比的降低。
后再通过阻抗特别高的场效应将电容两端的电压取出来，同时进行放大，从而可以得到和声音对应的电压了。
由于场效应管时有源器件，需要确定的偏置和电流才可以工作在放大状态，因此，驻极体话筒都要加一个直流偏置才能工作。
用万用表检测传感器好坏用万用表可以检测传感器的好坏的原理和操作如下： 1.传感器厂家出厂供应传感器输出灵敏度和供电电压，我们依据这两个参数检测传感输出信号。
应变片式称重测力传感器输出模拟信号毫伏电压。
比如传感器输出灵敏度是2.0mV/V，供电电压是DC10V，两个了参数可以给我们供应出传感器激励工作电压是需要DC10V，传感器输出信号对应每1V激励电压输出2.0mV的线性关系。
比如传感器满量程是50KG，那么给传感器DC10V电压满量程输出20mV。
噪声传感器工作原理
噪声传感器工作原理
噪声传感器是一种用于检测和测量环境中噪声水平的仪器。
它的工作原理基于声波的传播和感应。
噪声传感器通常包括一个声音输入装置，如麦克风，它可以将环境中的声音转换为电信号。
这个电信号经过放大和滤波等处理后，会进一步被转换为数字信号，以便于处理和分析。
传感器内部的电路会对声音信号进行处理和分析。
例如，可以通过计算声音信号的功率或能量来确定噪声的强度。
另外，传感器还可以采用快速傅里叶变换（FFT）等算法，将声音信号分解成不同频率的成分，进一步分析噪声的频谱特性。
通过获取到环境中的噪声水平，噪声传感器可以用于监测和控制噪声污染，例如在工厂、公共交通和建筑工地等噪声敏感区域。
此外，噪声传感器还可以用于自动化系统中，例如智能家居和智能办公室，可以根据环境噪声水平自动调整照明、通风等设备的工作状态。
总的来说，噪声传感器的工作原理是通过将环境中的声音转换成电信号，经过处理和分析后，得到噪声的信息，以实现噪声检测和控制的功能。
传感器的灵敏度,低频噪声特性和动态响应范围
传感器的灵敏度，低频噪声特性和动态响应范围工程振动量值的物理参数常用位移、速度和加速度来表示。
由于在通常的频率范围内振动位移幅值量很小，且位移、速度和加速度之间都可互相转换，所以在实际使用中振动量的大小一般用加速度的值来度量。
常用单位为：米/秒2（m/s2），或重力加速度（g）。
描述振动信号的另一重要参数是信号的频率。
绝大多数的工程振动信号均可分解成一系列特定频率和幅值的正弦信号，因此，对某一振动信号的测量，实际上是对组成该振动信号的正弦频率分量的测量。
对传感器主要性能指标的考核也是根据传感器在其规定的频率范围内测量幅值精度的高低来评定。
电荷输出型加速度计不适合用于低频测量由于低频振动的加速度信号都很微小，而高阻抗的小电荷信号非常容易受干扰；当测量对象的体积越大，其测量频率越低，则信号的信噪比的问题更为突出。
因此在目前带内置电路加速度传感器日趋普遍的情况下应尽量选用电噪声比较小，低频特性优良的低阻抗电压输出型压电加速度传感器。
传感器的低频截止频率与传感器的高频截止频率类同，低频截止频率是指在所规定的传感器频率响应幅值误差（±5%,±10%或±3dB）内传感器所能测量的最低频率信号。
误差值越大其低频截止频率也相对越低。
所以不同传感器的低频截止频率指标必须在相同的误差条件下进行比较。
低阻抗电压输出型传感器的低频特性是由传感器敏感芯体和内置电路的综合电参数所决定的。
其频率响应特性可以用模拟电路的一阶高通滤波器特性来描述，所以传感器的低频响应和截止频率完全可以用一阶系统的时间常数来确定。
从实用角度来看，由于传感器的甚低频频率响应的标定比较困难，而通过传感器对时间域内阶跃信号的响应可测得传感器的时间常数；因此利用传感器的低频响应与一阶高通滤波器的特性几乎一致的特点，通过计算可方便地获得传感器的低频响应和与其对应的低频截至频率。
传感器的灵敏度，低频噪声特性和动态响应范围。
噪声测量仪器ppt课件
脉冲锤：简单，方便，激励能量相对较小
锤体 手柄
力传感器 锤头垫
✓ 锤头垫材料刚度越高，激励的脉宽就越窄，频带也就越宽，能量 分布在较宽的频域上
✓ 锤体质量与力的大小有关
3、动态特性测量系统
➢ 稳态正弦激励与随机激励
稳态正弦激振
正弦激励 与随机激 励可否用 同一种激 振器？
对被测对象施加一个幅值稳定的单一频率的正弦激振力
➢ 振动传感器校准
目的：振动测量的可靠性与精确度
✓ 传感器使用一段时间后灵敏度会有所改变(压电材料老化) ✓ 测试仪器修理后必须进行全面严格的定标和校准
常用的灵敏度校准方法 ✓ 绝对法 ✓ 相对法
1、振动测量传感器
➢ 振动传感器校准
绝对法
激光干涉仪绝对校准法 • 方法：将被校准的传感器固定在校准振动台上，用激光干涉测
• 压阻式加速度传感器
敏感元件：硅梁（弹性元件）＋质量块MaF 使梁弯曲
转换元件：在硅梁的根部有四个扩散电阻，构成应变电桥
转换电路：电桥法测量应变电阻
引线 扩散电阻 质量块 基座
△ 频率响应高，可达1.5MHz； △ 体积微型化，外形可小于1mm、耗电少 △ 灵敏度高、精度好，可测量到0.1%的精确度 △ 无运动部件（敏感元件与转换元件一体）
✓ 优点：激振功率大，信噪比高，能保证测试精确度
✓ 缺点：需要很长的测试周期
随机激励
宽带激励的方法：信号源——白噪声或伪随机信号发生器。 激振力频谱只在一定频率范围内保持常数（功放和激振器通频带）
✓ 优点：可实现快速甚至“实时”测试；
✓ 缺点：设备复杂，价格昂贵
激振器：电动式、电磁式和电液式
3、动态特性测量系统
噪声传感器工作原理
噪声传感器工作原理
噪声传感器是一种能够测量和监测环境中噪音水平的设备。
它能够将环境中的声音转换成电信号，进而进行测量和分析。
噪声传感器的工作原理基于声音的传导和转换。
当环境中存在声音时，声波通过传感器的麦克风感应元件进入传感器的内部空间。
感应元件通常是一个振动膜，当声波通过时，它会引起膜片的振动。
振动膜上通常会附加一个电容器，当膜片振动时，电容器的电容值也会发生变化。
这个变化随后被传感器内部的电路放大器和滤波器处理，产生一个与噪声强度成正比的电信号。
这个电信号可以被数字编码或模拟输出，用于显示噪声水平的数值。
噪声水平可以通过噪声传感器的灵敏度和校准参数来确定。
噪声传感器通常用于监测环境噪音水平，例如工业噪声、交通噪声、建筑工地噪声等。
它们在城市规划、环境保护、交通管理等领域起着重要作用。
此外，噪声传感器也可用于工业设备噪声监测、音频工程等领域。
总之，噪声传感器通过将环境中的声音转换成电信号，并经过适当的放大和滤波处理，可以测量和监测噪音水平。
它们在环境和工程领域中发挥着重要的作用，帮助我们理解和管理噪声环境。
噪声传感器原理
噪声传感器原理
噪声传感器是一种用于测量环境中噪声强度的装置。
它基于噪声的物理特性工作，通过捕捉、转换和分析噪声信号来获取相关的信息。
噪声传感器通常由以下几个部分组成：麦克风、模拟转换器、数字转换器和信号处理器。
首先，麦克风接收环境中的声波信号，将其转换为电信号。
然后，模拟转换器将电信号转换为数字信号，使其可以被数字转换器和信号处理器处理。
最后，信号处理器负责分析和处理数字信号，提取出噪声信号的相关信息。
噪声传感器通过测量声压级（SPL）来确定噪声强度。
声压级是用分贝（dB）表示的，是噪声信号相对于基准声压（通常为20微帕）的对数值。
传感器可以根据声压级的变化来判断噪声的强度和频率。
噪声传感器可广泛应用于环境监测、工业控制、交通监控等领域。
它可以帮助人们评估噪声对人体健康和环境的影响，并采取相应的措施来减少噪声污染。
同时，噪声传感器也可以用于智能设备中，如智能手机、智能音箱等，用来自动调节设备的音量和声音品质。
总之，噪声传感器通过捕捉、转换和分析噪声信号来测量噪声强度。
它在各个领域中起着重要的作用，帮助人们保护环境和提升生活质量。
传感器的噪声及其抑制方法
传感器的噪声及其抑制方法1 引言传感器作为自控系统的前沿哨兵，犹如电子眼一般将被测信息接收并转换为有效的电信号，但同时，一些无用信号也搀杂在其中。
这些无用信号我们统称为噪声。
应该说，噪声存在于任何电路之中，但它对传感器电路的影响却尤为突出。
这是因为，传感器的输出阻抗一般都很高，使其输出信号衰减厉害，同时，传感器自容易被噪声信号淹没。
因此，噪声的存在必定影响传感器的精度和分辨率，而传感器又是检测自控系统的首要环节，于是势必影响整个自控系统的性能。
由此，噪声的研究是传感器电路设计中必须考虑的重要环节，只有有效地抑制、减少噪声的影响才能有效利用传感器，才能提高系统的分辨率和精度。
但噪声的种类多，成因复杂，对传感器的干扰能力也有很大差异，于是抑制噪声的方法也不同。
下面就传感器的噪声问题进行较全面的研究。
2 传感器的噪声分析及对策传感器噪声的产生根源按噪声源分为内部噪声和外部噪声。
2．1 内部噪声——来自传感器件和电路元件的噪声2．1．1 热噪声热噪声的发生机理是，电阻中自由电子做不规则的热运动时产生电位差的起伏，它由温度引发且与之呈正比，由下面的奈奎斯特公式表示：其中，Vn：噪声电压有效值；K：波耳兹曼常数（1．38×10－23J〃K－1）；T：绝对温度（K）；B：系统的频带宽度（Hz）；R：噪声源阻值（Ω）。
噪声源包括传感器自身内阻，电路电阻元件等。
由公式（1）可见，热噪声由于来自器件自身，从而无法根本消除，宜尽可能选择阻值较小的电阻。
同时，热噪声与频率大小无关，但与频带宽成正比，即，对应不同的频率有均匀功率分布，故，也称白噪声。
因此，选择窄频带的放大器和相敏检出器可有效降低噪声。
2．1．2 放大器的噪声2．1．3 散粒噪声散粒噪声的噪声源为晶体管，其机理是由到达电极的带电粒子的波动引起电流的波动形成的。
噪声电流In与到达电极的电流Ic及频带宽度B成正比，可表示为：由此可见，使用双极型晶体管的前置放大器来放大传感器的输出信号的场合，选Ic取值尽可能小。
传感器电路的噪声及干扰来源主要有以下几个原理
传感器电路的噪声及干扰来源传感器电路很容易接收到外界或内部一些无规则的噪声或干扰信号，如果这些噪声和干扰的大小可以与有用信号相比较，那么在传感器电路的输出端有用信号将有可能被淹没，或由于有用信号分量和噪声干扰分量难以分辨，则必将妨碍对有用信号的测量。
所以在传感器电路的设计中，往往抗干扰设计是传感器电路设计是否成功的关键。
1传感器电路的内部噪声1.1低频噪声低频噪声主要是由于内部的导电微粒不连续造成的。
特别是碳膜电阻，其碳质材料内部存在许多微小颗粒，颗粒之间是不连续的，在电流流过时，会使电阻的导电率发生变化引起电流的变化，产生类似接触不良的闪爆电弧。
另外，晶体管也可能产生相似的爆裂噪声和闪烁噪声，其产生机理与电阻中微粒的不连续性相近，也与晶体管的掺杂程度有关。
1.2半导体器件产生的散粒噪声由于半导体PN结两端势垒区电压的变化引起累积在此区域的电荷数量改变，从而显现出电容效应。
当外加正向电压升高时，N区的电子和P区的空穴向耗尽区运动，相当于对电容充电。
当正向电压减小时，它又使电子和空穴远离耗尽区，相当于电容放电。
当外加反向电压时，耗尽区的变化相反。
当电流流经势垒区时，这种变化会引起流过势垒区的电流产生微小波动，从而产生电流噪声。
其产生噪声的大小与温度、频带宽度△f成正比。
1.3高频热噪声高频热噪声是由于导电体内部电子的无规则运动产生的。
温度越高，电子运动就越激烈。
导体内部电子的无规则运动会在其内部形成很多微小的电流波动，因其是无序运动，故它的平均总电流为零，但当它作为一个元件(或作为电路的一部分)被接入放大电路后，其内部的电流就会被放大成为噪声源，特别是对工作在高频频段内的电路高频热噪声影响尤甚。
通常在工频内，电路的热噪声与通频带成正比，通频带越宽，电路热噪声的影响就越大。
以一个1kΩ的电阻为例，如果电路的通频带为1MHz，则呈现在电阻两端的开路电压噪声有效值为4μV(设温度为室温T=290K)。
看起来噪声的电动势并不大，但假设将其接入一个增益为106倍的放大电路时，其输出噪声可达4V，这时对电路的干扰就很大了。
人教版八年级上册语文第19课《蝉》教案
-难点解释：学生可能难以理解作者如何将蝉的生长过程与人的成长、奋斗联系起来，需要通过具体的案例分析、讨论来突破。
（2）课文中生僻词汇和复杂语句的理解；
-难点解释：如“蜕皮”、“噪声”等词汇对于学生来说可能较为生僻，需要通过实物展示、语境解释等方法帮助学生理解。
（3）从课文中提炼出作者对生命的尊重和对自然界的赞美；
4.审美鉴赏与创造：
学生能够品味课文中富有表现力的语句，学会欣赏和创造美的语言，提高文学鉴赏能力。
5.情感态度与价值观：
学生从蝉的生长过程中体会到生命的顽强与可贵，培养积极向上的人生态度和对自然生命的尊重。
三、教学难点与重点
1.教学重点
（1）理解课文内容，掌握蝉的生长过程及其在自然界中的意义；
-例如：课文中描述蝉从幼虫到成虫的蜕变过程，以及其在夏季的“噪声”中所扮演的角色。
五、教学反思
在上完《蝉》这一课后，我进行了深入的思考。首先，我觉得在导入环节，通过提问夏天蝉鸣的声音，成功引起了学生的兴趣，他们积极参与，课堂氛围很活跃。但在讲授过程中，我发现有些学生对蝉的生长过程理解不够深入，可能是我讲述得不够详细，也可能是学生对这部分内容不太感兴趣。
在讲解蝉喻人写作手法时，我尽量用生动的语言和具体的案例进行分析，大多数学生能够理解并体会到作者想要表达的人生哲理。但我也注意到，部分学生在分析课文中的修辞手法时，仍然存在一定的困难。这让我意识到，在今后的教学中，需要加强对学生修辞手法应用的训练。
（2）分析蝉喻人的写作手法，体会作者借蝉传达的人生哲理；
-例如：通过对比蝉的短暂生命与人的寿命，引导学生思考生命的价值和意义。
（3）学习并运用本课中的修辞手法，如比喻、拟人等，提高写作能力；
传感器电路的噪声及其抗干扰技术研究
噪声对传感器电路的影响： 降低测量精度，影响系统性 能
噪声抑制的方法：滤波器设 计，信号处理技术，电路设
计优化
实际应用中的噪声抑制技术： 滤波器设计，信号处理技术，
电路设计优化
03 传感器电路噪声分析
热噪声
热噪声的定义：由于电阻、电 容等元件的热运动产生的噪声
隔离技术
光电隔离：利用光信号进行信号传输，实现电气隔离 变压器隔离：利用变压器实现信号的电气隔离 电容隔离：利用电容实现信号的电气隔离 电磁隔离：利用电磁场实现信号的电气隔离
滤波技术
滤波器的作用： 滤除噪声，提
高信号质量
滤波器的类型： 低通滤波器、 高通滤波器、 带通滤波器、 带阻滤波器等
滤波器的设计： 根据信号特性 和噪声特性选 择合适的滤波
随机误差等
爆米花噪声的 影响：影响传 感器电路的精
度和稳定性
爆米花噪声的 抑制方法：采 用滤波器、调 整电路参数、 优化电路设计
等
04 传感器电路抗干扰技术
接地技术
接地的目的：降低电路中的噪声和干扰 接地的方式：单点接地、多点接地、混合接地等 接地的原则：尽量减少接地回路的阻抗，避免形成接地环路 接地的设计：根据电路的特点和需求，选择合适的接地方式和设计方法
闪烁噪声抑制实例
闪烁噪声的定义和特点 闪烁噪声产生的原因和影响 闪烁噪声抑制的方法和原理 闪烁噪声抑制实例分析 闪烁噪声抑制效果评估和优化
爆米花噪声抑制实例
爆米花噪声：一 种常见的电路噪 声，主要由电源 线引入
抑制方法：使用 滤波器、隔离变 压器等设备
实例：在传感器 电路中，使用低 通滤波器来抑制 爆米花噪声
噪声对传感器电路的影响
噪声的基本知识PPT课件
●散粒噪声也是白噪声，与频率无关， 但是它与热噪声的根源不同， 热噪声起源于热平衡条件下大量电子的无规 则热运动，因而依赖于kT， 而散粒噪声直接起源于电子的粒子性， 因而与e直接有关。
第21页，共58页。
3．产生—复合噪声
●半导体中由于载流子产生与复合的随机性而 引起的平均载流子浓度的起伏所产生的噪声 称 为 产 生 — 复 合 噪 声 ， 亦 称 g—r 噪 声 (generation—recombination noise)。
T为导体的绝对温度（K）；
f 为测量带宽。 如用噪声电流表示则为:
in2J
4kTf R
第12页，共58页。
●例如：若一个1KΩ的电阻，在1Hz带宽内，室温 T=290K，则可求得均方根热噪声电压为4nV。
为了简化符号，常记
E
2 n
et2
或 En
et2
第13页，共58页。
●热噪声属于白噪声频谱， 一般说来，高端极限额率为：
AB。
RS
B
第11页，共58页。
●但是考虑流过S面的电子数的均方偏差，则不为零。 这 样在AB两端就应出现一电压涨落。
这一电压涨落1928年为琼斯(Johnson)的实验所证实。同时 奈奎斯特推导出热噪声功率为：
et2 4KTRf
式中：R为电阻或阻抗元件的实部（单位为欧姆）； K为玻耳兹曼常数：1.38×10-23 J / K；
● g—r噪声主要存在于光电导探测器中。 ● g—r噪声与前面介绍的散粒噪声本质是相同
的，都是由于载流子数随机变化所致，
所以有时也把这种载流子产生和复合的随机 起伏引起的噪声归并为散粒噪声， 但二者的具体表达式略有不同。
噪声传感器的原理
噪声传感器的原理
噪声传感器是一种能够感知、测量环境中噪声强度和频谱分布的设备。
其原理主要基于声音的传播和感知。
噪声传感器的工作原理包括以下几个步骤：
1. 声音传播：声音是一种机械波，通过空气中的分子传播。
原则上，噪声可以通过固体和液体传播，但在噪声传感器中，主要通过空气传播。
2. 声音感知：在噪声传感器中，通常使用麦克风或压电传感器来感知声音。
当声音波传播到传感器附近时，会使传感器中的麦克风或压电传感器的膜片或晶片振动。
3. 转换电信号：当传感器的麦克风或压电传感器振动时，会产生相应的电信号。
对于麦克风，声音振动会使麦克风中的电容发生变化，产生电压信号；对于压电传感器，声音振动会使晶片发生压电效应，产生电压信号。
4. 信号处理：传感器将电信号传送到信号处理电路中进行处理和放大。
这些电路将电信号转换为数字信号，并进行滤波、放大、去噪等处理，以提高测量精度和抗干扰能力。
5. 数据分析：经过信号处理后，传感器会输出噪声的强度和频谱分布。
这些数
据可以用来分析环境中的噪声水平和特征，为环境监测、噪声控制等提供参考。
总结起来，噪声传感器的工作原理可以简述为：声音传播到传感器附近，使麦克风或压电传感器振动，产生电信号；电信号经过信号处理电路处理后，输出噪声的强度和频谱分布。
声传感器噪声测量实验指导书
声传感器噪声测量实验指导书一. 实验目的1. 掌握声压级的测量方法。
2. 掌握噪声的测量方法。
二. 实验原理声音是大气压上的压强波动，这个压强波动的大小简称为声压，以p表示，其单位是Pa（帕）。
从刚刚可以听到的声音到人们不堪忍受的声音，声压相差数百万倍。
显然用声压表达各种不同大小的声音实属不太方便，同时考虑了人耳对声音强弱反应的对数特性，用对数方法将声压分为百十个等级，称为声压级。
声压级的定义是：声压与参考声压之比的常用对数乘以20，单位是dB（分贝）。
其表达式为：式中，p为声压，是参考声压，它是人耳刚刚可以听到的声音。
值得注意的是两个声压级或多个声压级相加不是dB的简单算术相加，是按照对数的运算规律相加。
声压级只反映声音的强度对人耳的响度感觉的影响，而不能反映声音频率对响度感觉的影响。
利用具有一个频率计权网络的声学测量仪器，对声音进行声压级测量，所得到的读数称为计权声压级，简称声级，单位为dB。
声学测量仪器中，模拟人耳的响度感觉特性，一般设置A、B和C三种计权网络。
声压级经A计权网络后就得到A声级，用LA表示，其单位计作dB(A)。
经大量实验证明，用A声级来评价噪声对语言的干扰，对人们的吵闹程度以及听力损伤等方面都有很好的相关性。
另外，A声级测量简单、快速，还可以与其它评价方法进行换算，所以是使用最广泛的评价尺度之一。
如金属切削机床通用技术条件规定：高精度机床噪声容许小于75dB(A)；精密机床和普通机床噪声容许小于85dB(A)。
实际测量中，除了被测声源产生噪声外，还有其它噪声存在，这种噪声叫作背景噪声。
背景噪声会影响到测量的准确性，需要对结果进行修正。
初略的修正方法是：先不开启被测声源测量背景噪声，然后再开启声源测量，若两者之差为3dB，应在测量值中减去3dB，才是被测声源的声压级；若两者之差为4~5dB，减去数应为2dB；若两者之差为6~9dB，减去数应为1dB；当两者之差大于10dB时，背景噪声可以忽略。
物联网中的传感器信号噪声分析研究
物联网中的传感器信号噪声分析研究物联网（Internet of Things， IoT）是指通过互联网将日常用品、工业设备等物品与人们进行连接，并可以互相交流和传递信息的一种网络形态。
随着物联网的发展，越来越多的传感器被应用在自动化控制、环境监测、智能家居等领域，这些传感器可以将多种环境参数转换成电信号并传输到云端进行处理和分析。
但是在传输过程中，传感器信号受到了各种干扰，信号中的噪声也不可避免地出现，因此对传感器信号噪声的分析研究显得尤为重要。
一、传感器信号基本概念与分析方法1. 传感器信号的基本概念传感器是一种可以将环境参数转换成电信号的装置，通常由传感元件、信号放大器和信号转换器组成。
传感器信号的特征是具有一定的幅度和频率特性，常见的传感器信号有温度、湿度、压力、电压等，根据信号的发生原理可以分为电磁式、电容式、电阻式等几种类型。
2. 传感器信号的噪声来源传感器信号受到的噪声主要包括环境干扰、电子噪声和随机噪声。
环境干扰主要是指来自传感器周围环境的干扰，如电磁波、气象因素等；电子噪声是指信号放大器、采样电路等电子元件产生的噪声；随机噪声是信号本身存在的噪声，如温度变化、气体扰动等。
3. 传感器信号噪声的分析方法传感器信号噪声的分析主要有两种方法，时间域分析和频域分析。
时间域分析是将信号在时间轴上表示出来，以便对信号的波形、幅值、周期等参数进行分析；频域分析是将信号分解为不同频率的信号，以便对信号的频谱、谐波等进行分析。
常用的信号处理方法包括滤波、放大、采样等，可以有效地降低传感器信号的噪声。
二、传感器信号噪声分析实例以温度传感器信号为例，对其噪声进行分析，采用时间域和频域分析相结合的方法，对信号的波形、频谱、幅值等参数进行分析。
1. 时间域分析对传感器信号进行时间域分析，可以得到信号的波形和变化趋势。
如图1所示，对温度传感器信号进行采样和放大后可以得到一个周期为20ms的正弦波信号，表明传感器能够正确地读取温度变化并输出相应的信号。
第19课.讲_传感器噪声02
1. 2. 3. 4. 5.
Keep the source resistance and the amplifier input resistance as low as possible. Reducing the bandwidth of the circuit to a minimum will also minimize noise. Prevent external noise by appropriate use of grounding, shielding, cabling, careful physical placement of wires and filtering. Use a low-noise amplifier in the input stage of the system. Use the lowest DC power supply potential that will do the job.
►对随机信号按时间历程所作的各次长时间观测记录称为样本函
数，记作：xi(t)。样本函数在有限时间区间上的部分称为样本记 录。在同一实验条件下，全部样本函数的集合(总体)就是随机过 程，记作{x(t)}，有： {x(t)}={x1(t)，x2(t),…,xi(t)}
随机信号
►随机过程的各种平均值（均值、方差、均方差和均方根值等）
来任何瞬时值，任何一次观测值只代表在其变动范围中可能产 生的结果之一，但其值的变动服从统计规律。描述随机信号必 须用概率和统计的方法。
►随机信号广泛存在于工程技术的各个领域。确定性信号一般是
在一定条件下出现的特殊情况，或者是忽略了次要的随机因素 而抽象出来的模型。测试信号总是受到环境噪声污染的，故学 习随机信号具有普遍、现实的意义。
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典型运算放大器的噪声
一种运放的分类方法
AD797
AD743
TSH300
TL084(通用)
根据不同的用途选用不同的运放。音频放大，选AD743，相敏检波载波为1MHz的时候选TSH300.
A number of commonsense approaches can be used to minimize the effects of noise on a system. For example:
►工程上所遇到的很多随机信号具有各态历经性，有的虽不严格
但可如此处理。
►常以一个或几个有限长度的样本记录来推断整个随机过程，以
其时间平均来估计集合平均。
• 均值
1 T ( x) lim ∫ x(t )dt µx E = = t →∞ T 0
σx = 标准差
均方根值
2 σ 方差： x
1 T lim ∫ ( x − µ x ) 2 dt t →∞ T 0
白噪声，是一种功率谱密度为常数的随机信号或随机过程。即，
此信号在各个频段上的功率是一样的。由于白光是由各种频率（颜 色）的单色光混合而成，因而此信号的这种具有平坦功率谱的性质 被称作是“白色的”，此信号也因此被称作白噪声。相对的，其他 不具有这一性质的噪声信号被称为有色噪声信号。
►理想的白噪声具有无限带宽，因而其能量是无限大，这在现实世
as 1/ƒ noise or pink noise, though these terms have wider definitions. It occurs in almost all electronic devices, and results from a variety of effects, such as impurities in a conductive channel, generation and recombination noise in a transistor due to base current, and so on. It is always related to a direct current. BJT：(PNP或NPN型三极管）Bipolar JunctionTransisitor--- bipolar (junction) transistor (BJT) is a threeterminal electronic device constructed of doped semiconductor material and may be used in amplifying or switching applications. Bipolar transistors are so named because their operation involves both electrons and holes.
V1 R
V2
选 4. 根据电阻的热噪声大小，可以计算出其所处的环境温度，也就是说可 做 以做温度计。原理性构思基于此的温度计。 选 5. 右图是使用三个运放并联来提高 做 放大电路的性能(信噪比)的电路图。 说明其原理，并计算DC-1MHz的 噪声大小（使用厂家的说明书）。
ａ） ｂ） ｃ） ｄ）
正弦信号（初始相角为随机量） 正弦信号加随机噪声 窄带随机信号 宽带随机噪声
பைடு நூலகம்
►假设给定噪声源有效值为 1V，由于
噪声电压任何给定值的概率都服从高 斯分布，所以可以得到：噪声电压大 于2 V峰峰 值的概率为32%，大于3 V 则为13%，依此类推，如表右所示。
►如果我们使用噪声峰峰值出现的概
•
作业
1. 右图是一个位移传感器的输出电压噪声图。 若此位移传感器的灵敏度为100nm/uV。估计 传感器的分辨率大小（峰峰值及RMS值） 2. 下图是两个磁场传感器的输出波形，带宽 是0.1-5Hz。大致估计它们对磁场强度的分辨 率各是多大（分别用峰峰值和RMS值表达）。
3. 根据下列情况分别计算负载电阻R上的电 压有效值，并总结规律： (1) V1=220sin(100πt), V2=110sin(120πt) (2) V1=220sin(100πt), V2=220sin(100πt) (3) V1=220sin(100πt), V2=220sin(100πt+π/2) (4) V1=220sin(100πt), V2=110VDC
《测试技术》课程
第18课 传感器噪声
中国科学技术大学 2012.12
信号的分类及描述
确定性信号：若信号可以表示为一个确定的时间函数，因而可确定
其任何时刻的量值，这种信号成为确定性信号。确定性信号又可分为 周期信号和非周期信号。 周期信号：周期信号是按照一定时间间隔周而复始重复出现，无始无 终的信号；非周期信号：将确定性信号中那些不具有重复性的信号成 为非周期信号，它又可分为准周期信号和瞬变非周期信号。 连续信号和离散信号：若信号的数学表达式中的独立变量值是连续的， 则成为连续信号。若独立变量取离散值，则称为离散信号。 周期信号的强度表达
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Keep the source resistance and the amplifier input resistance as low as possible. Reducing the bandwidth of the circuit to a minimum will also minimize noise. Prevent external noise by appropriate use of grounding, shielding, cabling, careful physical placement of wires and filtering. Use a low-noise amplifier in the input stage of the system. Use the lowest DC power supply potential that will do the job.
是按集合平均来计算的。集合平均的计算不是沿某单个样本的 时间轴进行的，而是将集合中所有样本函数对同一时刻ti的观测 值取平均。为了与集合平均相区别，把按单个样本的时间历程 进行平均的计算叫做时间平均。
►随机过程有平稳随机过程和非平稳随机过程之分。平稳随机过
程是指其统计特征参数不随时间而变化的随机过程，否则为非 平稳随机过程。在平稳随机过程中，若任一单个样本函数的时 间平均统计特征等于该过程的集合平均统计特征，这样的平稳 过程叫各态历经随机过程。
波尔兹曼常数：1.3806505(24) × 10−23 J/K
►闪烁噪声也称为1／f噪声，或接触噪声。它存在 闪烁噪声
于所有的有源器件和某些无源器件中。根据器件类 型的不同，产生噪声的原因是多方面的。在有源器 件中，主要原因是陷阱。当电流流过时，它会随机 地捕获和释放电荷载流子，因此会引起电流本身随 机地波动。
运算放大器的噪声考虑
vnt =
2 2 vnRs + vn + ( I n Rs ) 2
Operational Amplifier’s typical Noises 1. White noise: Flat part of the noise graph, which is the noise floor of the part, is defined over a frequency and is constant. This is the noise floor of the systems and limiting factor for system resolution. 2. Pink Noise :At low frequencies, noise goes up inversely proportional to frequency (1/f term).
►在BJT中，这些陷阱与基射极结里的杂质和晶体
缺陷有关；在MOSFET中，它们与硅和二氧化硅 边界上的额外电子能态有关。MOSFET中所含的 这种噪声最多。
►线绕电阻器中的1／f噪声最小，而对于炭质电阻
来说，根据工作条件的不同，这种噪声可能会大上 一个数量级。
Flicker noise is a type of electronic noise with a 1/ƒ, or pink spectrum. It is therefore often referred to
不同噪声的”加”
16个加
8 4
2
U op =
= U16
2 2 2 2 un + u + u + ... + u n2 n3 np 1
= 16u 4un
2 n
但是: 同一个噪声相加 时加几次放大几倍
多传感器提高信噪比
V+Vns
V+Vns
V+Vns 信噪比： V+Vns
相关信号相加的效果， 信噪比可以提高
来任何瞬时值，任何一次观测值只代表在其变动范围中可能产 生的结果之一，但其值的变动服从统计规律。描述随机信号必 须用概率和统计的方法。
►随机信号广泛存在于工程技术的各个领域。确定性信号一般是
在一定条件下出现的特殊情况，或者是忽略了次要的随机因素 而抽象出来的模型。测试信号总是受到环境噪声污染的，故学 习随机信号具有普遍、现实的意义。
噪声、分辨率、带宽、精度
• •
Noise of a sensor with 15kHz bandwidth
•
•
传感器的分辨率与传感器的噪声是相关 的，噪声决定了分辨率。 但是，噪声与信号的带宽又有一定的关 系，因此，脱离了工作带宽范围谈分辨 率是没意义的。 带宽决定了传感器的动态特性。带宽越 大，动态特性越好，然而引入的噪声越 大。 一般把传感器的噪声分成静态噪声(Static) Noise of a sensor with 100Hz bandwidth 和高频噪声(Dynamic)。 分辨率不是精度。一个低精度的传感器 可以有很高的分辨率；反之，一个高精 度的传感器也可能具有较低的分辨率. 一种传感器的指标表示 Resolution: Static:<25X10-11m Dynamic:2.5X10-11m/√Hz