随机噪声
高斯白噪声与高斯噪声的相关概念
高斯噪声是一种随机噪声，在任选瞬时中任取n个，其值按n个变数的高斯概率定律分布。
注：1,高斯噪声完全由其时变平均值和两瞬时的协方差函数来确定，若噪声为平稳的，则平均值与时间无关，而协方差函数则变成仅和所考虑的两瞬时之差有关的相关函数，它在意义上等效于功率谱密度。
2,高斯噪声可以是大量独立的脉冲所产生的，从而在任何有限时间间隔内，这些脉冲中的每一个脉冲值与所有脉冲值的总和相比都可忽略不计。
3,实际上热噪声、散弹噪声及量子噪声都是高斯噪声。
白噪声是一种功率频谱密度为常数的随机信号或随机过程。
换句话说，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（功率谱密度随频率变化）。
理想的白噪声具有无限带宽，因而其能量是无限大，这在现实世界是不可能存在的。
实际上，我们常常将有限带宽的平整讯号视为白噪音，因为这让我们在数学分析上更加方便。
然而，白噪声在数学处理上比较方便，因此它是系统分析的有力工具。
一般，只要一个噪声过程所具有的频谱宽度远远大于它所作用系统的带宽，并且在该带宽中其频谱密度基本上可以作为常数来考虑，就可以把它作为白噪声来处理。
例如，热噪声和散弹噪声在很宽的频率范围内具有均匀的功率谱密度，通常可以认为它们是白噪声。
白噪声的功率谱密度是一个常数。
这是因为：白噪声的时域信号中任意两个不同时刻是不相关的，因此，白噪声的自相关函数为冲击函数，因此，白噪声的功率谱密度为常数。
（自相关函数和功率谱密度是傅立叶变换对）。
当随机的从高斯分布中获取采样值时，采样点所组成的随机过程就是“高斯白噪声”；同理，当随机的从均匀分布中获取采样值时，采样点所组成的随机过程就是“均匀白噪声”。
“非白的高斯”噪声——高斯色噪声。
这种噪声其分布是高斯的，但是它的频谱不是一个常数，或者说，对高斯信号采样的时候不是随机采样的，而是按照某种规律来采样的。
波特率和比特率的区别
波特率和比特率的区别习题参考答案第四讲信道特性1.信道噪声除随机噪声外，还有哪几类？哪几种噪声属于随机噪声？解答随机噪声主要指起伏噪声。
除此之外，还有单频噪声、脉冲噪声等几类。
单频噪声是一种连续噪声，它的频率可以通过实际测量予以确定，因此只需采取适当措施就可加以防止。
脉冲噪声是一种时间上无规则的时而安静时而突发的噪声，有时也称突发噪声，例如电火花、闪电、电话拨号脉冲及其它高电平脉冲等。
随机噪声主要包括信道内元器件和传输媒介所产生的热噪声、交调噪声和串扰噪声等。
热噪声也称高斯白噪声，是由带电粒子在导电媒介中的布朗运动引起的，包括发生于有源器件内部的载流子或电子发射的随机性而形成散弹效应起伏过程的散弹噪声和引起电路中电流或电路两点间电位差不停起伏的电阻热噪声。
交调噪声(Intermodulation)产生于当发送设备、接收设备及它们之间的传输系统中存在某些非线性或者当不同频率的信号共用同一传输媒质之时，交调噪声在系统的输出端产生一些附加的频率成分。
串扰噪声是一个通路的信号在另一个通路引起串扰的现象，通常称为串音。
这是由于两通路之间的有害耦合而引起的。
2.请描述信噪比及功率利用率的定义。
解答信噪比是信号的功率对混在信号中的噪声功率的比值。
用S/N表示。
信道所需的最低归一化信噪比定义为信道的功率利用率，它是每比特信号的能量E b和噪声单边功率谱密度N0的比值。
3.如果两个噪声源分别产生6dBm和3dBm的噪声，它们的积累噪声电平是多少dBm?解答用分贝表示的积累噪声是各噪声源的噪声之和，即9dBm。
4.在数据通信中，什么噪声是产生错码的主要原因？解答脉冲噪声是数据通信差错的主要根源。
例如0.01s的尖峰能量对话音质量危害很小，但会冲掉正以4800bps速率传输的数据中的约50bit。
如果数据以100Mbps速率传输，该脉冲噪声将毁掉1Mbit数据,对数据通信产生灾难性的破坏。
5.能否用不断增加信号电平的办法来提高S/N？解答我们在数据通信中追求的是高的信噪比，而不是信号的绝对功率。
噪声随机信号的检测与分析
０ 引言
＋
科 技进步 给人们 带 来诸 多便利 的同时也 引发 了一些 问题 ，而这 些 问题可 能会 带来 很多麻 烦 ， 比如环境 噪声问题．当然，噪声一方面是作为一种有害的信息需要加 以克服与控制 ，另一方面 。作为机械运行时发 出的一种固有信号 ，必然携带着机械本身的结构信息和运行 的状态信息。因此可 以利用噪声信号来对设备 的运行状态及故障进行在线监测和预报 ．虽然 已有不少学者对其进行了大量的理论研究 ，但具体应用上尚 有许多问题亟待解决 ， 中对采集 的噪声信号的有效处理是关键 ．小波技术应用于声源检测与故障诊断可 其 克服传统方法抗干扰能力差 、不适合处理非平稳信号的局限，提高声源检测与故障诊断的准确性 ． １ 随机信 号的检 测
两 个条 件密度 函数 为 ２口
， ｚ Ｉ） （ ｓ ＝
收稿 日期 ：２ ０ 一ｌ一 ２ ０６ Ｏ Ｏ 作者简介 ：洪少春 （９ １ ，男 ，福建南 安市人 ，讲师 ，主要从事 自动化控制及应用光学教学研究 １ ７ 一）
（） ３
维普资讯
长期以来 ， 人们对基于噪声信 号的声源检测和故障诊断进行 了大量的深入研究 ，积累了不少行之有效 的方 法 ，主要有 主观判 断法 、分部 运 行法 、近场测 量法 、振动 加速度 法等 ．下 面对 随机信 号的检 测进行分
析．
当信号样本是 分 布均匀 和方 整 为特定值 的高 斯分 布时 ，前 后样本是 联 合高 斯分 布 的 ，样本 间的相关 取 决 于取样 间隔 ，可 以用 ｍ 个 这种 样本 ．一 般地 随机载荷 统计 特 性表 现 在 幅值 域 和频 域 ．在 幅值 域 的特性 般都 符合正态 分布 ．利 用概率 论 中的 中心极 限定理 可将均 匀 分布 的 白噪声转 变 为正态 分布 的白噪声 ．如 果被测的反射信号统计特性是高斯 的，那么接收到的信号就可以用高斯信号做模型 ．还有一种高斯信号的
噪声产生原理及机制
一、背景人体的心电信号测量的条件是很复杂的。
在测量其生理参数的同时，存在着其他生理信号的噪声背景，此外，对来自测量系统（包括人体）之外的干扰还十分敏感，这是因为：（1）心电信号是一种非常微弱的体表电信号，信号幅值小于5mv以内，频率一般在0.5Hz～100Hz范围内，属于低频率、低幅值信号。
因此测量系统具有较高的灵敏度。
而灵敏度越高，对干扰也就越敏感，即极易把干扰引入测量系统。
（2）工频50Hz干扰几乎落在心电最集中的频带范围之内（对于不同的心电波形，其能量集中在不同的频带范围内，如QRS波的能量集中在8～30Hz之间。
），而50Hz干扰又是普遍存在的，完全会淹没微弱的心电信号。
（3）生物体本身属于电的良导体，而且“目标大”，难以屏蔽并很容易受到外部干扰。
除了外界环境对心电信号的干扰之外，心电信号还常常受到测量系统内部噪声的干扰。
由于系统内部噪声与仪器的电路设计和硬件制作水平相关，本文仅做简单介绍。
二、噪声的分类1、干扰的起因是多样的，常见的干扰分为电场干扰，磁场干扰与电磁场干扰。
2、测量系统的内部噪声主要类型分为1/f噪声，热噪声与散粒噪声。
三、干扰形成的条件图为干扰的引入示意图。
干扰的形成包括三个条件：干扰源，耦合通道（即引入方式）与敏感电路（即接受电路），抑制干扰也就可以从这三个方面找到相应的措施。
1、干扰源能产生一定的电磁能量而影响周围电路正常工作的物体或设备称为干扰源。
设备的电容电感的过渡过程的瞬变电压与瞬变电流等，以及工业上的大功率电路、各种变压器、广播、电视、雷达、手机通讯、导航等所传播的电磁能，周围的220V交流电源都是最直接的50Hz干扰源。
2、干扰的耦合途径（1）传导耦合经导线传播把干扰引入测量系统，称为传导耦合。
交流电源线，测量系统中的长线都能引起传导耦合，它们都具有天线的效果，能够广泛拾取空间的干扰并引入测量系统。
交流供电的大功率负载，如设备散热的马达等，它们所产生的干扰波动，如启动、故障过渡过程、三相不同时的输入等等，都会被传导耦合途径引入测量系统。
MATLAB对语音信号加随机噪声及去噪程序
subplot(2,2,3);plot(y_z);
title('滤波前信号的波形')
subplot(2,2,4);plot(x);
title('滤波后信号的波形')
%sound(x,fs,bits)%回放滤波后的音频
设计滤波器：
器常用的方法有：脉冲响应不变法和双线性变换法。
xlabel('时间轴')
ylabel('幅值A')
subplot(2,1,2);
plot(f,abs(y_zp(1:n/2)));%加噪语音信号的频谱图
title('加噪语音信号频谱图');
xlabel('频率Hz');
ylabel('频率幅值');
对加噪的语音信号进行去噪程序如下：
fp=1500;fc=1700;As=100;Ap=1;
%sound(y_z,fs)
%对加噪后的语音信号进行分析
n=length(y);%选取变换的点数
y_zp=fft(y_z,n);%对n点进行傅里叶变换到频域
f=fs*(0:n/2-1)/n;%对应点的频率
figure(2)
subplot(2,1,1);
plot(y_z);%加噪语音信号的时域波形图
title('加噪语音信号时域波形');
figure(3);
freqz(b,1);
（此前为低通滤波器设计阶段）——接下来为去除噪声信号的程序——
x=fftfilt(b,y_z);
X=fft(x,n);
figure(4);
信号干扰原理
信号干扰原理1. 引言在现代通信系统中，信号干扰是一个普遍存在的问题。
它会导致通信质量下降，甚至使通信系统无法正常工作。
了解信号干扰原理对于设计和优化通信系统至关重要。
本文将详细解释与信号干扰原理相关的基本原理，并确保解释清楚、易于理解。
2. 信号与噪声在讨论信号干扰之前，我们首先需要了解信号和噪声的概念。
信号是指在通信过程中传输的有用信息。
它可以是声音、图像、数据等形式。
噪声是指在传输过程中混入到信号中的不希望的额外信息。
它可以来自各种源头，如电磁辐射、电子器件、天气等。
3. 信号传输与接收为了更好地理解信号干扰原理，我们先简单介绍一下基本的信号传输与接收过程。
一般而言，发送方通过某种方式将信息编码成电磁波（或其他形式的能量），然后通过传输介质（如导线、空气等）将这些电磁波传送到接收方。
接收方通过解码和处理接收到的信号，将其转换为有用的信息。
在这个过程中，信号可能会受到各种干扰，导致信号质量下降。
4. 信号干扰原理信号干扰是指在信号传输和接收过程中，由于外部因素的作用，使得接收到的信号与发送方发送的原始信号不一致。
主要的干扰类型包括：4.1. 瞬态干扰瞬态干扰是指在短时间内突然出现的干扰。
这种干扰可能是由于雷击、电源开关等突发事件引起的。
它会导致瞬时的电压或电流波动，从而影响到信号传输。
4.2. 周期性干扰周期性干扰是指以固定频率重复出现的干扰。
这种干扰可能来自于其他设备或系统的工作频率。
例如，电视机产生的水平同步脉冲就会对附近设备产生周期性干扰。
4.3. 随机噪声随机噪声是指无规律地变化并且频率范围广泛的干扰。
这种干扰可能来自于电子器件的热噪声、电磁辐射、天气条件等。
随机噪声对于通信系统的性能有很大影响，因此需要采取一些方法来降低其影响。
4.4. 互调干扰互调干扰是指两个或多个信号在非线性元件中相互作用产生的干扰。
这种干扰会导致原本不存在的频率成分出现在接收到的信号中。
它主要由于不完美的电子器件引起，如功放、混频器等。
第1章 微弱信号检测与随机噪声1
Carrier wave vc , c
振荡器
6
被测信号 载波信号
vs cos st vc cos ct
调制
交放
1 vm vs vc [cos(c s )t cos(c s )t ] 2
Avm
各级产生的低频慢漂信号均可滤除
解调 vd Avmvc
1 A[cos(2c s )t cos(2c s )t 2cos st ] 4
类似道理，自协方差函数也含有同周期的周期分量
22
当
时，噪声自相关函数反映其直流分量的功率
（前提：噪声中不含周期成分）
理解：时间间隔无限远，噪声的交流部分不再有任何
相关性，自相关结果只剩下直流的作用 类似道理： 当
时，自协方差等于0（前提：噪声中不含周期
成分）
23
2. 互相关函数
非常困难 增加反馈环节可削弱变换环节干扰噪声的影响，此时要 求反馈环节稳定可靠，而设计与制作稳定可靠的反馈环 节相对比较容易 通过增加环节，将困难问题转化为简单问题
9
噪声n（变换环节噪声折合到输入端）
被测量x
+
+
变换H
噪声n
y
y Hx Hn
+
被测量x + -
放大 A
+
变换 H
y
反馈 F
AH H 1 1 AHF 1 y x n x n 1 AHF 1 AHF F AF
1 lim T 2T Rx ( )
T T
[ x( t ) x( t )]dt
改变起点
类似道理，自协方差函数也是偶函数
eemd原理
eemd原理EEMD（Empirical Mode Decomposition）是一种信号处理方法，可以将复杂的非线性信号分解成若干个简单的本征模态函数（IMF），并将其用于无噪声和有噪声信号的分析。
EEMD的原理如下：第一步：构造随机噪声序列。
为了使IMF具有良好的性质，需要在原始信号上添加高斯白噪声。
这些随机噪声序列不能与原始信号相同，并且可以通过对随机序列进行大量运算来获得伪随机序列。
在这个步骤中，每一个噪声序列都会对数据产生一次干扰，以便对原始信号的局部极值进行分类。
第二步：对原始信号加噪声。
将原始信号与构造的噪声序列相加，得到受噪声影响的原始信号。
这是EEMD分解的起点。
第三步：分离IMF。
使用它与本地极值消除的算法将 IMFs 分离出来。
在这个步骤中，时间没有被“粉尘化”，并且IMF的形状和局部特征可以被调整。
第四步：重复步骤2和3。
这些步骤可以在第一次迭代之后进行，以便在没有序列相同的情况下对伪随机性的贡献进行估计。
在新的噪声中，原始信号被重新定义为IMF的残余，而旧的IMF被视为新的信号。
第五步：结果的组合。
通过将所有IMFs叠加起来，可以将原始信号重建为经过处理的新信号。
与原始信号相比，新信号的性质更容易处理，可以在多个不同的时间尺度上进行分析。
总结：EEMD是一种分解非线性信号的方法，利用随机噪声序列将输入信号分解为若干个简单的IMF。
这种方法适用于有噪声和无噪声信号的分析，并且可以在不同时间尺度上提取信号的相关特征。
EEMD方法不仅可以应用在经济学和气候学等领域，也可以应用在医学和信号处理领域等其他领域。
第2章随机信号与噪声
E X (t1) x1 f1(x1,t1)dx1
式中 f1 (x1, t1) － X(t1)的概率密度函数。 由于t1是任取的，所以可以把 t1 直接写为t， x1改为x，这样
E X (t)
xf1(x,t)dx
●随机过程：尽管随机信号和随机噪声是不可预测的、随机的，但 它们具有一定的统计规律。从统计学的观点看，均可表示为随机过 程。
随机过程是一类随时间作随机变化的过程，它不能用确切的时间 函数描述。
统计学中的有关随机过程的理论可以运用到随机信号和噪声分析 中来。
2020/6/8
通信原理
3
第2章 随机信号与噪声分析
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通信原理
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第2章 随机信号与噪声分析
（3）随机过程X (t)的多维描述 ●n维分布函数
Fn ( x1, x2 ,L , xn ;t1, t2 ,L tn )
P X (t1 ) x1, X (t2 ) x2 ,L , X (tn ) xn
● n维概率密度函数
fn
( x1，x2，L
BXY (t1,t2 ) E{[X (t1) aX (t1)][Y (t2) aY (t2)]} 0
则称X(t)和Y(t)互不相关。 ●统计独立的两个随机过程是不相关的。 问：统计独立、互不相关、正交的关系。
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第2章 随机信号与噪声分析
2.3 平稳随机过程
2.3.1 平稳随机过程的概念
2.2 随机过程的基本概念
2.2.1 随机过程的概念 考察：
假设有n台性能相同的接收机，在同样条件下不加信号测试 其输出。（n--足够大的正整数）
随机噪声特性分析
随机信号分析试验随机噪声特性分析院系：通信工程学院班级：011241成员：目录一. 实验摘要二. 实验目的三. 实验步骤四. 实验原理4.1 白噪声特性分析4.2 白化滤波器的设计与分析4.3 理想白噪声、带限白噪声比较分析4.4 色噪声的产生与分析4.5 用硬件实现白噪声五．实验设计与实现六．实验总结与心得、实验摘要本实验主要研究随机信号各种噪声的特性分析。
因此，我们通过利用计算机模拟各种噪声来更好的了解随机噪声的特点，来印证我们所学的基本理论二、实验目的1、了解白噪声信号、色噪声信号自身的特性，包括均值、均方值、方差、相关函数、概率密度、频谱及功率谱密度等。
2、掌握白噪声、色噪声信号的分析方法。
3、熟悉常用的信号处理仿真软件平台：matlab或C/C++语言、EW软件仿真。
4、了解估计功率谱密度的几种方法，掌握功率谱密度估计在随机信号处理中的作用。
三、实验步骤1、根据选题的内容和要求查阅相关的文献资料，设计具体的实现程序流程或电路。
2、自选matlab、EW或c仿真软件。
如用硬件电路实现，需用面包板搭建电路并调试成功。
3、按设计指标测试电路。
分析实验结果与理论设计的误差，根据随机信号的特征，分析误差信号对信号和系统的影响。
四、实验原理4.1 白噪声特性分析白噪声是指它的概率统计特性服从某种分布，而它的功率谱密度又是均匀的确切的说，白噪声只是一种理想化的模型，因为实际的噪声功率谱密度不可能具 有无限宽的带宽，否则它的平均功率将是无限大， 是物理上不可实现的。
然而白 噪声在数学处理上比较方便，所以它在通信系统的分析中有十分重要的作用。
一 般地说，只要噪声的功率谱密度的宽度远大于它所作用的系统的带宽，并且在系统的带宽内，它的功率谱密度基本上是常数，就可以作为白噪声处理了。
白噪声 的功率谱密度为：其中N O /2就是白噪声的均方值。
白噪声的自相关函数为:N o No白噪声的自相关函数是位于T =0处、强度为2的冲击函数。
第3课-噪声分析
Rxy () x y
• 互协方差函数：
Cxy (t1 , t2 ) E{[ x(t1 ) x ][ y(t2 ) y ]} Rxy (t1 , t2 ) x y
• 若 Cxy (t1, t2 ) 0 ，则称x(t),y(t)互不相关
• 归一化相关函数：
S y ( ) H ( j) H * ( j)S x ( ) | H ( j ) |2 S x ( )
其傅立叶反变换： Ry ( ) Rx ( ) * h( ) * h( ) x(t)和y(t)的互谱密度函数Sxy(ω)与Rxy(τ）与Sx (ω)与Rx (τ）之间的关系： S () S () H ( j)
Rx ( ) x ( ) R0 ( )
xy ( )
Rxy ( ) Rx (0) Ry (0)
1 xy ( ) 1
4）信噪比与信噪改善比： SNR=S/N＝10log[Ps/Pn]; SNIR=SNRO/SNRI
5）随机噪声的功率谱密度函数Sx(ω)
设x(t)的功率为Px，在ω与ω＋Δω之间的功率为ΔPx， 则： Px
• 互相关函数与互协方差函数：反映两个不同的随机噪
声在不同时刻取值的相关程度。
Rxy (t1, t2 ) E[ x(t1 ) y(t2 )]
各态遍历的平稳随机噪声，统计特征量与时间起点无关，有：
Rxy ( ) E[ x(t ) y (t )] 1 lim T 2T
T
T
征值： PDF、数学期望、方差、均方值、信噪比、相关函数
（时域分析）、噪声谱密度（频域分析）等； 有多种方法对噪声进行分类： 白噪声与色噪声； 按噪声产生机理分：电子噪声、机械噪声、热噪声、声噪
随机系统的噪声
们的重视。研究随机系统就离不 开噪声 ， 文对 随机系统 的 本
随机系统 中的噪声能分为两类 。 内噪声和外噪声 。内噪 声． 它源 于构成随机 系统 的成分数 目比较少 ， 随机 系统 固 是
ｎ ｉｅ ｓｔ ｋ ｎ ｉ ｔ ｃ ｏ ｎ ， ｈ ｃ ａ ｉｍ ｆｃ ｒｅａ ｉｎ ａ ｄ ｔ ｎ ｍｉ ｉｎ ｏ ｅ ｎ ｉｅ ｓａ ａ ｙ ｅ ｈ ｏ ｇ ａ ｃ ｄ ｅ ｕ ａｅ ｅ ． ｏ ｓ ｓ ｉ ａ ｅ ｎ ｏ ａ ｃ ｕ ｔ ｔ ｅ ｍｅ ｈ ｎ ｓ ｏ ｏ ｒ ｌｔ ｎ ｒ ｓ ｓ ｏ ｔ ｏ ｓ ｓｉ ｎ ｌ ｓ ｄ ｔ ｒ ｕ ｈ ａ ｃ ｓ ａ ｅ ｒ ｇ ｌ ｔｄ ｎ ｔ ｏ ａ ｓ ｆｈ ｗ ｒ ． ｉ ａｌ ， ｈ ｍｐ ｒ ｎ ｅ ｏ ｅ ｃ ｒｅａｉ ｎ ａ ｄ ｔａ ｓ ｓ ｉｎ ｏ ｅ ｎ ｉｅ ｎ ａ ｒ ｇ ｌｔｄ ｎ ｔ ｏ ｋ ｏ ｅ ｓｏ ｈ ｓｉ ｙ ｔ ｍ ｓｃ ａｉ ｏ ｋ Ｆ ｎ ｌｙ ｔ ｅ ｉ ｏ ｔ ｃ ｆｔ ｏ ｒｌ ｔ ｎ ｒ ｎ ｍｉｓ ｆｔ ｏ ｓ ｓ ｉ ｅ ｕ ａ ｅ ｅｗ ｒ ｆ ｈ ｔｃ ａ ｔ ｓ ｓｅ ｉ ｌ ｒ ａ ｈ ｏ ｏ ｈ ｔ ｃ —
（ ． ｐ ｒｍｅ ｔ ｆ ｌ ｔｏ ｉ Ｃ ｍｍｕ ｃ ｔ ｎ ， ｉｍｅ ｉ ｎｖ ｒｉ ， ｉｍｅ ｕｉｎ３ １ ０ ； １ Ｄｅ ａｔ ｎ ｅ ｒ ｎｃ ｏ ｏＥ ｃ ｉ ｎ ａｉ ｓ Ｘ ａ ｎＣ ｔ Ｕ ｅｓｙ Ｘ ａ ｎＦ ｊ ，６０ ８ ｏ ｙ ｉ ｔ ａ
２Ｒ ｓａ ｃ ｎ ｔ ｕ ｅ Ｐ ｒ ｃ ｏ ｌ ｆ ｉｎ ｘ ｒ ｖｎ ｅ ｆ ． ． ． ｎ ｈ ｎ ｉｎ ｘ ，３ ０ ３ ． ｅｅ ｒ ｈＩ ｉ ｔ， ａ ｔ Ｓ ｈ ｏ ａ ｇ ｉ ｏห้องสมุดไป่ตู้ｉｃ Ｐ Ｃ ， ｃ ａ ｇＪａ ｇ ｉ３ ０ ０ ） ｓ ｔ ｙ ｏＪ Ｐ ｏ Ｃ Ｎａ
噪声的定义物理学角度
噪声的定义物理学角度
噪声是指任何不受欢迎的声音，它可以是有害的，也可以是无害的。
从物理学角度来看，噪声是一种随机的、不可预测的、无规律的、非周期性的声音。
它可以是由机械设备、交通工具、空气流动或其他环境因素产生的，也可以是由人类活动产生的。
噪声的特性取决于其来源，但它们都具有一定的共同特征。
首先，噪声是一种随机的声音，它不能被准确地预测或控制。
其次，噪声是一种无规律的声音，它不会按照一定的周期重复出现。
此外，噪声也是一种非周期性的声音，它不会按照一定的时间间隔重复出现。
噪声可以分为两大类：内部噪声和外部噪声。
内部噪声是由机械设备、交通工具或其他内部因素产生的；而外部噪声则是由人类活动产生的。
内部噪声通常包括机械设备运行时产生的摩擦、弯曲、扭转或其他形式的能量耗散所产生的噪声。
此外，还包括飞机、汽车、船只或其他交通工具运行时产生的气流流动所产生的噪声。
外部噪声则主要包括人类活动所产生的各种各样的噪声，如工厂、机场、道路上行驶的车辆所产生的噪声；房间里使用电器所产生的噪声；街道上行人所说话所产生的噪声；还有大量人在一起时所产生的吵闹之类。
此外，还有一些特殊情况下会产生特别大量的噪声，如在大风天气下飞机飞行时会产生巨大的风力和气流流动耗散所产生的巨大噪声。
总之，从物理学角度来看，噪声是一种随机、不可预测、无规律、非周期性的声音，它可以是由机械设备、交通工具、空气流动或其他环境因素产生的；也可以是由人类活动所产生的各种各样的噪声。
物理噪声知识点总结
物理噪声知识点总结引言噪声是在自然界和人类社会中普遍存在的现象。
在物理学中，噪声是指在传感器中引入的与所测量的物理量无关的误差或随机干扰。
噪声是一种随机性质的非期望信号，它对信息的传输和处理会产生干扰，降低系统的性能。
在各种物理和工程系统中，噪声都是一个不可忽视的因素，因此对噪声的认识和处理是非常重要的。
本文将从物理的角度对噪声进行深入的了解和总结，包括噪声的基本特性、分类、产生机制以及对物理系统的影响和处理方法。
一、基本特性1.1 噪声的定义噪声是指在传感器或系统中引入的无关的随机干扰信号。
在物理系统中，噪声通常是由于各种随机不确定因素引起的，如热运动、电子涨落、环境干扰等，它是一种随机性质的非期望信号。
1.2 噪声的特点噪声具有以下几个基本特点：（1）随机性：噪声是一种无规律的信号，其波形随机变化，不具有周期性和规律性。
（2）不可预测性：噪声信号的具体数值和波形无法提前确定，只能用概率统计方法描述。
（3）无序性：噪声信号表现出无序性和混沌性，不受外界干扰的影响。
（4）普遍性：噪声是自然界中普遍存在的现象，在各种物理和工程系统中都会产生噪声。
1.3 噪声的量化在物理学中，噪声的大小通常用均方根值（RMS值）来表示。
当噪声信号为高斯分布时，它的均方根值等于标准差。
噪声的量化可以通过信噪比（SNR）来表征，即信号功率与噪声功率的比值。
二、分类根据噪声的产生机制和特性，可以将噪声分为多种类型，主要包括以下几种：2.1 热噪声热噪声又称热涨落噪声，是由于导体内部分子的热运动引起的电子运动产生的噪声。
热噪声是一种与温度相关的噪声，其功率谱密度与频率成正比关系，即Nyquist公式：$S(f) =4kTR$，其中$S(f)$为频率为$f$时的噪声功率谱密度，$k$为玻尔兹曼常数，$T$为温度，$R$为电阻值。
热噪声是电子器件中常见的一种噪声。
2.2 摩擦噪声摩擦噪声是由于物体的表面摩擦产生的噪声，它是一种机械性噪声。
微弱信号检测_第三章
= 1 + PN1 +
PN 2
+
PN 3
K P1PNi K P1K P2 PNi K P1K P2 K P3 PNi
KP1
KP3 PNo
K P1、K P2、K P3 分别为各级放大器的功率增益； PN1、PN 2、PN3分别为各级本身的噪声功率； PNi 为源的噪声功率。
同理，推得n级放大器噪声系数：
闪耀噪声(1／f噪声) 闪耀噪声的功率谱密度与频率成反比，它是低频噪 声，其机理还缺乏严格的理论分析。实验表明，它的 大小与半导体材料及其表面漏电流有关。
尖峰噪声 尖峰噪声的功率谱密度是 1/ f α 的函数，其
中，1 < α < 2 。随机脉冲的频率每秒钟在几十到几
百Hz之间，脉冲的幅度基本不变。一般认为产生的原 因是器件中PN结的缺陷所造成的。在信息检测中尖蜂 噪声影响较严重， 在扬声器中会发出象炒玉米的爆炸 声，故又叫爆裂噪声。
若信噪比得到改善，其数量关系是用信噪改善比来 衡量，其定义为：
SNIR
=
输出信噪比 输入信噪比
=
S0 Si
/ /
N0 Ni
3.3.4 前置放大器的噪声电压和噪声电流模型
根据线性电路理论,任何网络内的电源均可等效到网络的 输入端。因此，可以用等效方法把内部噪声源折合到输 入端的等效噪声源表示，然后再通过等效噪声源来分析 放大器的噪声性能及计算输出的大小。任何四端网络都 可用通用的噪声模型来表示。通常把网络看成是由无噪 声的理想线性网络和内部噪声。
等效电路：
热噪声谱密度：
S( f ) = 4kTR
V 2 / Hz
式中，R为电阻阻值；k为玻耳兹曼常数， 等于1.38×10-23J/K；T为电阻的绝对温度。
噪声的本底值-概述说明以及解释
噪声的本底值-概述说明以及解释1.引言1.1 概述噪声是在各种物理系统中普遍存在的现象，是指系统中所包含的随机不确定性信号。
在现代科学和工程领域中，噪声的本底值是一个至关重要的参数，它决定了系统的灵敏度和性能。
噪声本底值的大小直接影响着系统的信噪比和分辨率，因此对噪声的研究和控制至关重要。
本文将从噪声的定义和分类开始，探讨影响噪声本底的因素，介绍噪声本底值的测量方法，以及对噪声本底值影响因素的重要性进行分析。
最后，展望未来研究方向，希望能够为噪声本底值的研究和控制提供一定的参考和指导。
通过深入了解噪声的本底值，我们可以更好地应用和优化各种系统，提高其性能和稳定性。
1.2 文章结构文章结构部分的内容可以按照以下方式编写：文章结构部分主要介绍了整篇文章的组织结构，包括各个部分的内容概述和联系。
通过对文章结构的介绍，读者可以更好地理解文章的逻辑顺序和内容安排。
本文主要分为引言、正文和结论三个部分。
引言部分包括概述、文章结构和目的三个小节。
在概述中，将介绍噪声的基本概念和重要性，引起读者对噪声问题的关注。
文章结构部分将对整篇文章的组织结构进行介绍，帮助读者理清文章的主要内容和逻辑关系。
目的部分说明了本文的写作目的和意义，为整篇文章的阅读提供了一个明确的指导。
正文部分主要包括噪声的定义和分类、影响噪声本底的因素和噪声本底值的测量方法三个小节。
在对噪声的定义和分类部分，将介绍噪声的基本概念和各种不同类型的噪声，为后续内容的理解打下基础。
影响噪声本底的因素部分将详细介绍影响噪声本底值的各种因素，从而解释为什么噪声的本底值会有所不同。
噪声本底值的测量方法部分将介绍不同的测量方法和技术，帮助读者了解如何准确地测量噪声本底值。
结论部分包括总结、影响噪声本底值的因素重要性和展望未来研究方向三个小节。
总结部分将对整篇文章的主要内容进行概括和总结，强调文章的主要观点和结论。
影响噪声本底值的因素重要性部分将分析各种因素对噪声本底值的影响程度，为读者提供一个全面的了解。
随机噪声理论的原理及应用
随机噪声理论的原理及应用1. 介绍随机噪声理论是一个重要的数学分支，在许多领域如通信、金融和物理学中有着广泛的应用。
本文将介绍随机噪声的基本原理以及其在各个领域中的应用。
2. 随机噪声的定义随机噪声是指一个信号中无序、不规则的成分。
它包含无法预测和准确描述的信息。
随机噪声可以被表示为一个随机过程，具有随机性和不确定性。
3. 随机噪声的特征随机噪声具有以下几个特征：•随机性：随机噪声的产生是随机的，它不遵循任何明确的规律。
•平稳性：随机噪声的统计特性在时间上保持不变。
•高频成分：随机噪声在频域上具有宽带特性，包含各种不同频率的成分。
•均值为零：随机噪声的均值为零，即在长时间内平均值为零。
4. 随机噪声的生成方法随机噪声可以通过多种方式生成，以下是几种常见的方法：•白噪声：白噪声是一种具有平均功率谱密度的随机信号。
它的功率谱密度在整个频率范围内保持恒定，没有频率成分差异。
•高斯噪声：高斯噪声是一种满足高斯分布的随机信号。
它的概率密度函数是钟形曲线，均值为零。
•均匀噪声：均匀噪声是一种具有均匀概率密度函数的随机信号。
它的幅度在一个给定范围内均匀分布。
5. 随机噪声的应用随机噪声在各个领域中有着广泛的应用，下面将介绍其中几个典型的应用：5.1 通信领域在通信系统中，随机噪声是不可避免的。
它会对通信信号产生干扰，影响信号的传输质量。
因此，理解并降低噪声对通信系统的影响是非常重要的。
5.2 金融领域在金融市场中，随机噪声是股票价格和汇率波动的重要原因之一。
通过研究噪声的统计特性，可以预测金融市场的波动情况，从而进行投资决策。
5.3 物理学领域在物理学中，随机噪声经常出现在实验数据中。
通过分析噪声的特性，可以提高实验的精确度，并准确测量物理量。
5.4 图像处理在图像处理中，随机噪声是图像中不希望的干扰。
通过采用滤波技术，可以有效降低图像中的噪声，提高图像的质量。
5.5 信号处理在信号处理中，随机噪声会降低信号的信噪比，影响信号的可靠性和准确性。
常见的随机噪声分类及相关概念
噪声分类自然界中不存在绝对静止的事物，一切事物必定随时间或空间的推移而发生变化，我们将某个物理量在宏观平均值附近的随机变化称为“波动”。
波动现象随处可见：有直观的，如风速的快慢变化、声音的节奏和强弱变化；也有抽象的，如人的情绪变化。
自然界存在着许多波动，可以按功率谱密度与频率的对应关系对其进行分类。
有三种典型噪声的波动特性。
白噪声是一种完全无规律的令人烦躁不安的噪声，该噪声的功率谱密度平行于横轴，是与频率无关的量，我们称之为1/f0 波动；布朗噪声是一种相关性很强，使人感到单调乏味的噪声，该噪声的功率谱密度与f2 成反比，我们称之为1/f2 波动；介于上述两种形式之间的噪声是一种在局部呈无序状态，而在宏观上具有一定相关性的噪声，是一种使人感到舒服的波动。
由于该噪声的功率谱密度与频率是成反比的，我们称之为1/f 波动。
事实证明：“1/f 波动”与人在安静时的α脑波及心拍周期等生物体信号的变化节奏相吻合并与人的情感、感觉有着密切联系，使人能感到舒适。
人的感觉千差万别造成对美的感受各有不同，我们缺少一个客观评估的标准。
而“1/f 波动”理论的提出使我们有了这样一个准则。
常见的随机噪声可分为三类:1 单频噪声2 脉冲噪声3 起伏噪声白噪声定义定义:白噪声是指功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。
严格地说，白噪声只是一种理想化模型，因为实际噪声的功率谱密度不可能具有无限宽的带宽，否则它的平均功率将是无限大，是物理上不可实现的。
信道中加性噪声的来源，一般可以分为三方面：1 人为噪声人为噪声来源于无关的其它信号源，例如：外台信号、开关接触噪声、工业的点火辐射等；2 自然噪声自然噪声是指自然界存在的各种电磁波源，例如：闪电、雷击、大气中的电暴和各种宇宙噪声等；3 内部噪声内部噪声是系统设备本身产生的各种噪声，例如：电阻中自由电子的热运动和半导体中载流子的起伏变化等。
某些类型的噪声是确知的。
虽然消除这些噪声不一定很容易，但至少在原理上可消除或基本消除。
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随机噪声
之前我们用到的信号都是重复性信号——我们总是可以准确地预测出任何时间点上这些信号的电平幅度。
除了这些相干信号( coherent signal)外，还有我们现在要研究的非相干信号——噪声(noise)XF2W-5015-1AE。
噪声存在于我们四周：从海浪拍击岸边发出的声响、宇宙星际间的无线电噪声，到证券市场的证券指数波动现象。
电子噪声通常分为两大类。
一是白噪声(white noise)，其幅度是固定的、不随频率而变（与白光相像）。
二是l/f噪声，其幅度与频率成反比。
白噪声通常被称作约翰逊噪声( Johnson noise)或热噪声(thermal noise)，这是导体内原子的随机热运动，撞击自由电子而产生。
这种噪声来自于发热机理，因此，冷却关键部件可以减小噪声，射电望镜就是使用液氮对前端放大器进行冷却的。
所有电阻都会产生白噪声，其电压为：
B=测量带宽
R-导体的电阻
从上述公式可看到，当导体被冷却至绝对温度为零(OK，即-273.16。
C)时，将不会有噪声产生。
因为在这个温度下，原子的热运动已停止，不会引致噪声的产生。
测量系统的带宽( bandwidth)也很重要。
因为噪声的大小与带宽的平方根成正比。
在测量带宽的限制上，也有上限f3dB与下限
f3dB之分。
认识到这一点很重要。
在音频应用中，噪声的测量带宽总是为人耳的听觉范围( 20Hz～20kHz)。
尽管可能有某个放大器的带宽比另一个宽，但并不意味着他会产生更多的噪声。
在音频应用中，我们不能改变噪声带宽以及玻尔兹曼常数值。
另一方面，降低温度要付出昂贵的代价。
因此，我们降低声的主要武器是减少电阻值。
更深入的研究见第7章。
l/f噪声也被称为闪烁噪声(flicker noise)或过量噪声(excess noise)。
它是很隗蔽的噪声形式，因为不可预测。
大致上也可以称为“缺陷( imperfection)”噪声，因为它通常由缺陷引起。
这些缺陷包括制造半导体器件或电子管的“无尘
室”并非真正的无尘、“起渣”的焊接点、金属与金属之间接触不良——还有很多很多，数之不尽。
半导体生产厂商通常给出l/f噪声拐角(noise corner)参数，这是指在此区域内器件的l/f噪声已超过白噪声，占据了主导地位。
但对于电子管来说，生产厂商到现在仍然不提供这项参数。
因为噪声是随机的、不相干( incoherent)的，我们不能对噪声电压或噪声电流作相加计算，但须对噪声能量作相加计算，得到的结果可能会令人感到有些意外。
噪声数据可视为经过统计后所取的中间值。
民间研究机构通过尽可能收集最多的样本来减小误差，就噪声来说，这实际上相当于进行噪声的平均化(averaging)，以便找到中间值。
如果在低噪声放大器中将，z个输入器件作并联，不相干的噪
声信号会开始相互抵消，而我们所需的信号仍保持在原来的电平上。
这样，就获得了信号噪声比的改善，改善程度为√二dB。
对于半导体生产厂商来说，这种技术可以做到将1000个已匹配的晶体管作并联连接，制作成一个单芯斤器件（比如LM394、MAT-01等）。