电路中的噪声

最新推荐文章于 2024-09-23 15:44:13 发布
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PSD：噪声功率谱密度曲线上每个点代表该频率处1Hz频带内的噪声能量

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非相关噪声是能量的叠加，相关噪声是幅值叠加。
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集成电路的噪声简介
jefenson的博客
01-26 1013
虽然噪声在时域上是不可预测的，但是频域的特征却比较直观，例如自然界中风吹树叶的声音，海浪拍打沙滩的声音，公交车行驶时的轰鸣声，在听感上比较低沉，说明低频能量比较充足，高频能量比较弱，所以，可以用噪声功率的频谱来描述噪声的频率特性，即功率谱密度（Power Spectral Density，PSD），单位。功率谱密度最简单的噪声是白噪声和有色噪声。集成电路中常见的噪声包括电阻的热噪声，MOSFET的热噪声和闪烁噪声等，输出端的噪声总量由多个噪声源叠加而成，按照定义的计算公式如下，如果噪声源是非相关的，则。
【模拟CMOS集成电路】电路噪声—— 噪声分析基础（1）
qq_45689790的博客
01-05 8928
该内容分为多个部分，首先是噪声分析之前需要了解的一些知识或者相关定理。在后续文章中，将会对具体电路进行噪声分析和仿真。在详细阐述噪声之前，我们需要对噪声有一个直观的印象。一句话，噪声无处不在，不可避免，随机产生，不可预测，仅可通过统计手段进行描述，一般用功率谱密度（PSDPSDPSD）、平均功率(PavP_{av}Pav​)等参数来定量描述。我们一般将电路中随机产生的不期望的电流或电压信号称之为噪声。
基于 MMSE 的噪声 PSD 跟踪算法：用于语音增强的基于 MMSE 的噪声 PSD 跟踪算法的 Matlab 实现。-matlab开发
06-01
用于语音增强的基于 MMSE 的噪声 PSD 跟踪算法的 Matlab 实现。 该软件包是在“低复杂度的 MMSE 噪声 PSD 跟踪”中描述的算法的实现，作者是 Richard C. Hendriks、Richard Heusdens 和 Jesper Jensen，IEEE 国际声学、语音和信号处理会议，03/2010，达拉斯，德克萨斯州，第 4266-4269 页，（2010 年）。 该算法复杂度较低，但能够准确估计跟踪延迟较低的非平稳噪声的噪声PSD。
使用功率谱密度 (PSD) 表征噪声
最新发布
weixin_45260069的博客
09-23 2801
因此，对于级产生的噪声，我们应该考虑1.05kHz的噪声带宽。既然我们知道这一点，我们就可以通过计算该频带中S X (f)下的总面积来计算给定带宽上的总噪声功率。因此，我们必须考虑滤波器滚降区域中频率分量的功率。对于图 3 所示的示例，我们计算了 f 1到 f 2频率范围内的噪声功率，并完全忽略了该范围之外的所有频率分量。对于图 3 所示的功率谱密度，阴影区域 (A 1 ) 给出了从 f 1到 f 2频带内的总噪声功率。图 3. 显示功率谱密度的示例图，其中阴影区域是频段 f 1至 f 2中的总噪声功率。
功率谱: 功率谱密度(PSD)、功率谱
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TK - Kung
05-17 14万+
功率谱: 功率谱密度(PSD)、功率谱 功率谱密度(专业文章,勿膨者勿入)来源：不忘初心的模拟小牛牛公众号作者：131v1vv在之前所发的深入浅出聊抖动（Jitter）一文中我们着重学习了...-雪球 (xueqiu.com) ...
第四章 噪声
weixin_45965693的博客
02-17 722
Python数字信号处理应用第四章 学习笔记
电路中噪声对策基础.pdf
01-06
《电路中噪声对策基础》这份文档主要探讨了在电子电路设计中如何管理和减少噪声的问题，尤其关注电磁兼容（EMC）和射频（RF）领域。以下是对文档中关键知识点的详细阐述： 1. **噪声源与噪声路径**：电路中的噪声...
电路噪声产生原因分析及抑制方法
01-12
电路噪声 　对于电子线路中所标称的噪声，可以概括地认为，它是对目的信号以外的所有信号的一个总称。初人们把造成收音机这类音响设备所发出噪声的那些电子信号，称为噪声。但是，一些非目的的电子信号对电子线路...
【高速电路中噪声抑制的研究与测试】
07-24
【高速电路中噪声抑制的研究与测试】
行业-电子政务-用于降低混合型集成电路中噪声的系统和方法.zip
11-23
综上所述，“用于降低混合型集成电路中噪声的系统和方法”涉及的知识点涵盖了噪声来源、噪声类型、噪声控制策略、电路设计优化以及仿真工具的使用。理解并掌握这些知识点，对于提升电子政务系统的可靠性和服务质量...
噪声估计算法
08-11
基于最小统计的非平稳噪声估计算法，最原始的理论，便于理解
【模拟IC】模拟集成电路噪声分析及共源放大器噪声计算
heqianwan的博客
10-31 3403
通过本文可以学习到噪声的来源以及类型，输入噪声的等效和影响因素和公式推导。在设计中，我们要考虑噪声的因素，我们主要看输入级的一个噪声，然后针对影响因素来降低噪声。
从相关的角度看噪声
dream_201306的专栏
10-28 937
模糊的概念： 1、给定的时刻，噪声可能的取值服从某种概论分布，但这种分布不能描述不同时刻噪声之间的关系。 高斯白噪声的理解： 问题1：噪声的均值代表了什么样的物理意义呢？ 答：就是噪声可能取值的平均值 问题2：噪声的方差代表了什么样的物理意义呢？ 答： a):噪声是功率信号 b):功率信号的自相关在0时刻的取值=信号的平均功率 c):高斯白噪声的自相关在0时刻的取值=高斯白噪声的...
功率谱密度PSD(笔记)
RickyWasYoung的博客
09-16 3548
能量守恒：时域能量等于频域能量功率谱密度能够反映随机振动的关于功率谱密度（PSD）：单位是功率/Hz。针对功率有限信号(能量有限信号用能量谱密度)。表现为是单位频带内信号功率随频率的变换情况，即信号功率在频域的分布状况。（广义上说，“功率”的单位一般为带测量单位的平方）通过功率谱密度函数，可以看出随机信号的能量随着频率的情况。
统计信号处理基础 习题解答4-10
weixin_43270276的博客
11-07 892
目录 题目 解答： 1. 噪声样本不相关时，白化矩阵具体定义： 2. 计算dn 3. 某个采样值方差为0时的估计量讨论 题目 在例4.4中，如果噪声样本是不相关的，当方差不相等，即： 求 ，解释你的结果。如果某个 ,那么 怎样。 解答： 1. 噪声样本不相关时，白化矩阵具体定义： 要使用线性模型中的MVU估计量式（4.5），并得到相应的方差式（4.6），需要确保其中的噪声具有统计特性： 此时噪声的自相关矩阵为对角阵，且互不相关。 如果达不到此条件，即此时噪声仅满足：
[硬件]-电路噪声
Bwen_F的博客
07-28 647
将电路的输入短接，理想情况下输出为0，但实际输出不为0，即为电路噪声。
几种常用的噪声估计算法（二）
我的博客
09-15 9972
               上篇“几种常用的噪声估计算法（一）”主要介绍了分位数噪声估计、直方图噪声估计和最小值跟踪噪声估计算法，本篇主要介绍基于递归平均噪声估计算法及其衍生算法。由于是同一篇文章的上下两部分，所以采用相同的标题序列。 4、递归平均噪声估计算法(the recursive-averaging type of noise-estimation algor
IMU噪声的单位换算
wenningshine的博客
11-17 904
对于信号的PSD来说，可以认为PSD就是函数值，面积就是信号的总能量/强度，但信号总能量=时域的幅度的平方，也就是 信号总能量 = PSD乘以BW(带宽)，信号幅度与信号带宽的平方跟成正比。1mGal = 1e-3cm/s^2 = 1e-5m/s^2 约等于 1e-6G 也就是 1uG = 1微G。也就是deg/s/sqrt(Hz) 是一个比较大的单位。其中mGal是毫伽（伽利略定义的）信号单位/sqrt(Hz)
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