降低测量中的噪音

什么是噪音？

在信号测量中，噪声是不可避免的。它会模糊有趣和有用的信号，可能是由于电路的特性，甚至是由于您正在测量的测试系统。在这篇文章中，我们想要找出这种噪音到底是什么，它来自哪里，以及如何通过适当的测试系统设计来解决它。

那么，它是什么呢?它本质上是测量信号电压的任何变化，它会模糊你试图实现的理论真实波。噪音是由不同材料中的载流子波动引起的，或者是在用于制造电子元件和pcb的两种不同材料之间的结边界处。由于载波运动的不确定性，噪声是一种不能用周期/谐波振幅、频率和相位来描述的随机现象。因此，我们通常根据噪声在感兴趣的频率范围内的能量分布来表征噪声。功率谱密度(PSD)是定义噪声能量分布在整个频谱的概率的函数。这个函数类似于波德图，但没有相位信息。

根据PSD形状，噪声能量可以是频率相关的或频率无关。频率独立噪声的能量均匀分布在整个频谱上，这就是我们所谓的白噪声。频率相关的噪声可能集中到低频或更高频率的能量。我们通常将颜色与频率相关的噪声相关联，例如粉红色，用于1 / f噪声。

在信号采集和处理系统中，最常用于计算所需信号能量与集成在噪声带宽上的总噪声能量之间的比率。得到的参数是基本上定义了我们仍然可以区分随机噪声的最小信号幅度/功率的信噪比（SNR）。

电阻电路仅产生白噪声，其能量与电阻成比例。在白噪声旁边，有源电路也产生1 / F和射击噪声，其能量在几百Hz或kHz范围内的能量高得多，并且随着频率的增加，慢慢消失成白噪声。因此，电路的典型PSD将具有低通形的形状，其沉淀到白色噪声地板。如果您查看具有终止于GND的输入的范围通道的光谱，则可以轻松地看到。

测量仪器的分辨率也会影响噪声的影响。更高的分辨率意味着你可以测量更小的信号——这些信号受到噪声的影响更大。更多的比特意味着更少的每比特电压。高分辨率也意味着你可以“花费”一些额外的比特在软件过滤上，拥有高带宽也会有类似的效果。

虽然噪音可能是不受欢迎的客人，但它并不总是发生在你的测量中最糟糕的事情。高振幅或低频信号不太容易受到许多你可以调整的噪声源的影响。相反，你测量的信号越精确，你就越有可能受到噪声的影响。可以这样想——当你用镜头放大一张照片时，你会比在广角拍摄时更容易注意到镜头上的面包屑。

如何降低测量中的噪音

不幸的是，我们不能完全摆脱噪音，但我们可以使用不同的设计技术来降低噪音能量:

• 环境噪声-我们可以使用适当的探测技术，尽量减少探头尖端和地面之间形成的天线回路。这就是为什么在某些测量中，我们使用猪尾型GND引线而不是实际导线。

• 电路噪声-采集电路本身的噪声可以通过选择电阻元件和尽可能早地在信号链中放置任何增益级来降低。这可以防止在链的后期放大累积噪声。

• 量化噪声-量化噪声，是所有包含ADC的系统固有的，是一种特殊类型的噪声，由模拟值截断到一定数量的位来表示信号样本。高分辨率的adc和采样电容的低漏电率可以降低采样频率。

• 硬件带宽滤波器- 硬件低通滤波器衰减有用信号和噪声信号的高频内容，并可以减少带外噪声能量。硬件过滤器是模拟组件，与其数字对应物相比，不受量化噪声的影响。这些过滤器的使用取决于我们在测试电路中寻找的内容，与探测中的探测带宽事项相同。在量化之前，低通滤波的另一个重要方面是它们滤除出可以在所需信号的顶部叠加的高频光谱内容。

• 使用具有正确阻抗的探针- 无源探针阻抗与探头带宽相关。探头1：1在阻抗方面是透明的，并且仅增加范围通道输入阻抗的小贡献，通常是（1M || 10-20pf）。具有10：1设置，探头将9米电阻引入信号路径中，以形成具有范围通道输入阻抗的1:10分压器。与1x相比，电容现在降低，带宽在10倍设置上也远高得多。因此，探头通过添加自己的噪声并通过在更大的频率范围内通过外部噪声能量来贡献噪声。我们应该探测信号具有最小带宽和分割比率所需的效果。与铅阻抗和返回电流引起的不同GND点处，另一个阻抗相关措施是打破GND循环，意味着避免不同GND点处的不同电压。

• 软件过滤-软件中的过采样、抽取和平均可以利用噪声的随机特性。例如，获取相同数据的多个帧并计算帧间每个样本的平均值将趋向于消除随机峰值，并只保留帧间相同的确定性值。在Digilent自己的仪器中，过采样是指用不同相位的采样时钟获取具有相同触发点的几帧图像。这个过程允许我们在采样时钟的连续边之间有额外的数据点。这将带内量化噪声能量扩展到更宽的频率范围，从而允许更低的带内噪声幅值和更高的信噪比。抽取只保留每n个样本，几乎总是与数字抗混叠滤波器一起使用，以降低噪声带宽。一些adc(例如sigma-delta)使用噪声整形将噪声能量移到所需信号频率范围之外。