电子测量技术基础张永瑞第2版第09章.ppt
《电子测量技术基础张永瑞第2版第09章.ppt》由会员分享,可在线阅读,更多相关《电子测量技术基础张永瑞第2版第09章.ppt(80页珍藏版)》请在三一办公上搜索。
1、第 9 章噪 声 测 量,9.1概述9.2噪声的统计特性及其测量9.3器件的噪声参数及其测量小结习题9,9.1概述在电子技术中,噪声是除有用信号以外的一切不需要的信号和各种电磁干扰的总称。产生噪声的原因很多,例如,噪声可由自然界闪电等放电现象所产生,也可由机器发出的电火花和点火系统所产生。电路中的噪声主要来自于电阻的热噪声和晶体管的散粒效应。,噪声是一种随机信号,我们不能预计其未来的瞬时幅度,因此不能像确知信号那样,用有限的几个参量说明其特性。例如,阶跃信号只需用幅度和时间两个参量说明,正弦波用幅度、频率和相位三个参量说明,而噪声需要用统计学的方法加以描述。,包含所有颜色的光称为白光。类似地,
2、在所有频率下具有等功率密度的噪声称为白噪声。真正的白噪声应该具有无限的带宽,因而有无限的功率,但实际系统的带宽总是有限的,只要在所研究的频带内噪声具有平直的功率密度谱,我们就可以把它看成是白噪声。,具有高斯(正态)分布律的噪声称为高斯噪声。必须指出,由于概率密度函数与功率密度谱是两个互不相关的量,因而白噪声不一定是高斯噪声。反之,具有高斯分布律的噪声也不一定是白噪声。具有高斯分布的白噪声称为高斯白噪声,如电阻的热噪声、晶体管的散粒噪声等。当信号通过系统时,由于受到系统中噪声的干扰,严重地影响了检测系统接收微弱信号的能力,并直接限制了测量的灵敏度和精度。因而研究噪声的特性及其测量是电子测量中的一
3、项重要任务。,9.2噪声的统计特性及其测量噪声是一种依赖时间和空间而变化的随机过程。在相同条件下,对随机过程独立地进行几次观察,就会发现每次观测的曲线彼此都不相同,如图9.2-1所示,这样的曲线组称为一个总体。一般而言,随机过程是由一个或几个连续变量所决定的随机量,可以用随机函数来描述,图中用x1(t)、x2(t)等表示每一组观察曲线的随机函数,其特性用统计方法描述。,图9.2-1随机过程的总体,噪声的统计特性1.平均值对随机过程的一个总体而言,在某一瞬间t1所有波形的平均值称为总体平均,并写为,(9.2-1),当观察的曲线数N时,式(9.2-1)便是随机过程在t1时刻的期望值,即,(9.2-
4、2),显然,在不同的时刻随机过程具有不同的期望值。也就是说,随机过程的数学期望是时间的函数。如果一个随机过程的总体平均与时间无关,即对任意时刻t1及t2,有,(9.2-3),则该随机过程称为平稳过程。在实际工作中,真正的平稳过程是很少遇到的,但在一定的近似条件下,可以作为平稳过程来处理,例如随机噪声大都可以近似看做平稳过程。,在实际工作中,并非都有随机变量的总体,相反,往往可以得到长时间观察的单一记录,如图9.2-2所示。这时,需要采用另一种平均值时间平均值,即,(9.2-4),由于观察时间T总是有限值,因此进行平均的时间区间不同或进行平均的时刻不同,所得的时间平均值也不同。,图9.2-2随机
5、过程的单一记录,如果平稳随机过程的时间平均等于总体平均,即,(9.2-5),式中,xi(t)为第i组观察结果;xk(tj)为tj时刻第k组的观察值。这样的平稳过程称为各态历经过程。在同一温度环境中一批相同的电阻产生的热噪声信号就是各态历经过程。,2.方差和均方根值同随机变量一样,对于一个随机过程,也可用方差2或标准偏差(均方根值)来表征其离散的程度。与平均值类似,方差2也可以从时间角度和总体角度分别加以定义。时间平均方差定义为,(9.2-6),标准偏差为,(9.2-7),若随机信号x(t)为噪声信号,则由式(9.2-7)可知,标准偏差表示噪声电压或电流的均方根值,即有效值。与平均值类似,也是时
6、间的函数。若进行平均的时间区间不同或进行平均的时刻不同,则所得的结果也不相同。总体方差定义为,(9.2-8),若有两个均方根值分别为1和2的噪声信号x1(t)和x2(t),则它们之和x1(t)+x2(t)的均方根值等于,(9.2-9),3.功率谱和功率密度谱功率谱表示一个信号的各频率分量所对应的功率在频谱内的分布情况。对于周期信号,因具有离散的频谱,故每一频率分量的功率大小为幅度谱的平方,单位是V2,如图9.2-3(a)所示。图中,T为周期信号的周期;f0=1/T为基频。信号的总功率等于每一频率分量的功率之和。,图9.2-3功率谱和功率密度谱,对噪声等随机信号,其周期可视为无限大,频谱中各频率
7、分量间隔趋于零,频谱是连续的。因此引入功率密度谱S(f),其定义为信号的单位带宽所具有的功率大小,单位为V2/Hz。功率密度谱是频率的连续函数,如图9.2-3(b)所示。图中曲线下的总面积等于噪声的总功率。在频率f1f2的频带内,信号功率等于图中阴影部分的面积,其数学表示式为,(9.2-10),4.概率密度函数功率密度谱告诉我们信号能量在频率上是如何分布的,但是它不包含信号的幅度变化和相位变化的信息,因而不能说明噪声信号是如何随时间变化的。概率密度函数p(x)是表征噪声在时域内波形信息的统计参数,它与功率密度谱无关。典型的概率密度函数为高斯(正态)分布,即,(9.2-11),式中,为均方根值(
8、标准偏差),其曲线如图9.2-4(a)所示。在任意两个幅度x1和x2之间,p(x)曲线下的面积(图中阴影部分)等于该信号在x1和x2之间所经历的时间总和。通常令p(x)曲线下的总面积等于1,那么p(x)在x1和x2之间的面积等于信号幅度处于x1和x2之间的概率。电子测量中涉及的噪声大多为高斯分布的噪声,那么噪声幅值在3范围内的概率为99.7%,因此可以认为高斯噪声的峰值为3,即峰值等于均方根值的3倍。,图9.2-4 高斯分布概率密度曲线和噪声波形,噪声特性的测量1.平均值的测量由式(9.2-4)可知,测量噪声电压的时间平均值应在无限的时间内进行,以便得到精确的结果。但实际上T为有限值,因而测得
9、的只是平均值的一个估计值,用表示,即,(9.2-12),显然,估计值 与测量时刻的选择和测量时间T的大小有关,它也是一个随机量。例如当T时,估计量的期望值等于真值,即,(9.2-13),在这种情况下,称为无偏估计。测量噪声的平均值可以用一积分电路对噪声求平均,实际上通常采用各种形式的低通滤波器得到噪声的平均值,如时间常数很大的积分式RC电路,然后用直流电压表测量。噪声平均值的测量也可以对噪声进行取样,即在一系列的离散时刻上测得噪声的大小(取样值为x(KT)),然后求其平均值,即,(9.2-14),式中,T为取样间隔时间;N为取样数。其测量框图如图9.2-5所示。图中,V/F变换器将噪声电压的大
10、小转换成相应概率的脉冲,由计数器完成式(9.2-14)的累加和平均。,图9.2-5测量噪声平均值框图,估计值 与平均值 之间的误差为随机误差,其误差的均方值为,(9.2-15),式(9.2-15)也称为估计值方差。如果噪声信号具有高斯分布,那么进行68%的测量的误差小于一个标准偏差,95%的测量的误差小于两个标准偏差2。对于高斯型噪声,其平均值的均方误差为,(9.2-15),式中,为噪声的均方根值;B为噪声的带宽;T为平均值的积分时间。若噪声信号为白噪声,则式(9.2-16)中的2/B为噪声的功率密度谱。根据式(9.2-16)可以计算出有噪声时测量直流电压的误差;反之,当给定测量该直流电压的误
11、差要求时,可由式(9.2-16)确定积分时间。,【例1】有10 mV的直流电压U0埋藏在100 mV均方根值的有限频带高斯噪声中,噪声具有1 kHz的平直频谱。如果用积分式数字电压表进行测量,那么为了有95%的把握性获得5%的精确结果(即测量误差不超过5%),求需要多长的积分时间T。,解:为了保证有95%把握性,实际测量误差应小于,并由式(9.2-16)可得,故,由此可见,用积分法测量淹没于噪声中的直流分量时,积分时间应足够长,否则,测量结果将会造成较大的误差。,2.均c方根值和功率密度谱的测量利用真正的有效值响应电压表可以测量噪声电压的有效值,其读数即为噪声的均方根值。在选用有效值响应电压表
12、时,必须注意电压表测量电压的频率范围应大于被测噪声的带宽。否则,因电压表带宽不足将滤去一部分噪声频谱,使读数偏小,造成较大的测量误差。另外,由于高斯噪声的峰值为有效值的3倍,即波峰系数Kp=3,因此,测量时电压表的动态范围要大,在选择测量量程时,应使指示值为满刻度的一半左右,否则,噪声电压的峰值将超出电压放大器的动态范围而产生限幅,使读数偏低。,若噪声电压为高斯型,则也可以用平均值响应电压表进行测量,但必须将电压表的读数转换为均方根值。设用平均值响应电压表测量噪声电压时的读数为,则噪声电压的平均值为=0.9,噪声的波形因数KF=1.25,求得噪声电压的均方根值(有效值)为,(9.2-17),若
13、用示波器测得噪声电压的峰-峰值Up-p,则噪声电压的有效值为,(9.2-18),噪声的功率密度谱可以利用频谱分析仪进行测量,在示波管荧光屏上直接显示噪声功率密度谱。若荧光屏上显示的是幅度谱,则其平方值才是功率密度谱。,3.概率密度函数的测量测量随机信号概率密度函数的简单框图如图9.2-6所示。闸门是一个有偏压的二极管构成的电路,仅当噪声电压x满足x1xx2时,才传输由时钟信号源产生的高频时钟脉冲。闸门开启的时间为T秒,计数器将计数T秒内x处在x1与x2之间时所通过的时钟脉冲总数。如果调节x1与x2在x(t)的峰-峰值范围内变化,并保持|x2x1|不变,那么计算器的读数与(x1x2)范围内的概率
14、密度函数成正比。,为了精确测量概率密度函数,要求T很大,所以测量很费时。若采用100个以上与图9.2-6相同的电路同时测量,则可以在很短的时间内给出整个概率密度函数曲线。,图9.2-6测量概率密度函数的框图,9.3器件的噪声参数及其测量等效输入噪声电压及其测量一个有噪声的放大器可以用一个理想的无噪声的放大器来等效,而将实际输出的噪声电压Uno等效到无噪声放大器的输入端,如图9.3-1所示。图中,Us和Rs分别为信号源的电压和内阻;Uso为信号源的输出电压。设放大器的电压传输系数为,(9.3-1),则放大器的等效输入噪声电压Uni定义为,(9.3-2),式中输出噪声电压Uno包含了Rs的热噪声和
15、放大器内部器件所产生的噪声。,图9.3-1等效实际输出电压,图9.3-2测量Uni的原理框图,测量Uni的原理框图如图9.3-2所示。图中,为正弦信号源,其输出电阻与一个电阻串联后的阻值应等于放大器实际工作时的信号源内阻Rs。用有效值电压表测量信号源开路时的电压Us和放大器输出的正弦电压Uso,则按式(9.3-1)可计算出Kt。顺便指出,Kt不同于放大器电压增益KV,KV应为放大器输出的正弦电压Uso与输入端的正弦电压Ui之比,即,(9.3-3),式中,Ui如图9.3-2所示。使信号源的输出电压为零,即此时放大器输入端接一电阻Rs,用有效值电压表测出放大器输出端噪声电压Uno,由式(9.3-2
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 电子 测量 技术 基础 张永瑞第 09
链接地址:https://www.31ppt.com/p-6479797.html