我們可將噪聲定義為電子系統(tǒng)中任何不需要的信號,。噪聲會導(dǎo)致音頻信號質(zhì)量下降以及精確測量方面的錯誤,。板級與系統(tǒng)級電子設(shè)計工程師希望能確定其設(shè)計方案在最差條件下的噪聲到底有多大,，并找到降低噪聲的方法以及準(zhǔn)確確認(rèn)其設(shè)計方案可行性的測量技術(shù),。?

噪聲包括固有噪聲" title="固有噪聲">固有噪聲及外部噪聲,，這兩種基本類型的噪聲均會影響電子電路的性能,。外部噪聲來自外部噪聲源" title="噪聲源">噪聲源,，典型例子包括數(shù)字交換,、60Hz 噪聲以及電源交換等。固有噪聲由電路元件本身生成,，最常見的例子包括寬帶噪聲,、熱噪聲" title="熱噪聲">熱噪聲以及閃爍噪聲等。本系列文章將介紹如何通過計算來預(yù)測電路的固有噪聲大小,，如何采用 SPICE模擬技術(shù),，以及噪聲測量技術(shù)等。?

熱噪聲

熱噪聲由導(dǎo)體中電子的不規(guī)則運動而產(chǎn)生,。由于運動會升高溫度,，因此熱噪聲的幅度會隨溫度的上升而提高。我們可將熱噪聲視為組件（如電阻器）電壓的不規(guī)則變化,。圖 1.1 顯示了標(biāo)準(zhǔn)示波器測得的一定時間域中熱噪聲波形,，我們從圖中還可看到，如果從統(tǒng)計學(xué)的角度來分析隨機信號的話,，那么它可表現(xiàn)為高斯分布曲線,。我們給出分布曲線的側(cè)面圖，從中可以看出它與時間域信號之間的關(guān)系,。?

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圖 1.1:? 在時間域中顯示白噪聲以及統(tǒng)計學(xué)分析結(jié)果?

熱噪聲信號所包含的功率與溫度及帶寬直接成正比,。請注意，我們可簡單應(yīng)用功率方程式來表達(dá)電壓與電阻之間的關(guān)系 （見方程式1.1）,，根據(jù)該表達(dá)式,，我們可以估算出電路均方根 (RMS) 噪聲的大小。此外,，它還說明了在低噪聲電路中盡可能采用低電阻元件的重要性,。?

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方程式 1.1：熱電壓?

方程式 1.1 中有一點值得重視的是，根據(jù)該表達(dá)式我們還可計算出 RMS 噪聲電壓" title="噪聲電壓">噪聲電壓。在大多數(shù)情況下,，工程師希望了解“最差條件下噪聲會有多嚴(yán)重,？”換言之，他們非常關(guān)心峰值對峰值電壓的情況,。如果我們要將 RMS 熱噪聲電壓轉(zhuǎn)化為峰值對峰值噪聲的話,，那么必須記住的一點是：噪聲會表現(xiàn)為高斯分布曲線,。這里有一些單憑經(jīng)驗的方法即根據(jù)統(tǒng)計學(xué)上的關(guān)系,，我們可將 RMS 熱噪聲電壓轉(zhuǎn)化為峰值對峰值噪聲。不過,，在介紹有關(guān)方法前,，我想先談?wù)勔恍?shù)學(xué)方面的基本原理。本文的重點在于介紹統(tǒng)計學(xué)方面的基本理論,，隨后幾篇文章將討論實際模擬電路的測量與分析事宜,。?

概率密度函數(shù)：

構(gòu)成正態(tài)分布函數(shù)的數(shù)學(xué)方程式稱作“概率密度函數(shù)”（見方程式 1.2）。根據(jù)一段時間內(nèi)測得的噪聲電壓繪制出相應(yīng)的柱狀圖,，從該柱狀圖,，我們可以大致看出函數(shù)所表達(dá)的形狀。圖 1.2 顯示了測得的噪聲柱狀圖,，并給出了相應(yīng)的概率密度函數(shù),。?

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方程式 1.2:? 高斯曲線分布曲線對應(yīng)的概率密度函數(shù)?

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圖1.2:? 根據(jù)相應(yīng)的概率密度函數(shù)所繪制的分布曲線?

概率分布函數(shù)：

概率分布函數(shù)是概率密度函數(shù)的積分。根據(jù)該函數(shù),，我們可了解某事件在給定的時間間隔內(nèi)發(fā)生的概率（見方程式 1.3 與圖 1.3）,。舉例來說，我們可以假定圖 1.4 為噪聲概率分布函數(shù),，該函數(shù)告訴我們,，在任意時間點上，在 1V 與 +1V 之間（即 (-1, 1) 區(qū)間內(nèi)）檢測到噪聲電壓的概率為 30%,。?

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方程式 1.3: ?概率分布函數(shù)

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圖 1.3:? 概率密度函數(shù)與概率分布函數(shù)?

概率分布函數(shù)對我們將 RMS熱噪聲電壓轉(zhuǎn)化為峰值對峰值噪聲非常有用,。請注意，高斯分布曲線的尾部是無限延伸的,，這就是說,，任何噪聲電壓都是可能的。盡管理論上確實如此,，但就實際情況而言,，極大的瞬時噪聲電壓發(fā)生的可能性不大。舉例來說,，我們檢測到噪聲電壓在 -3σ 與 +3σ 之間的概率為 99.7 %,。換言之，噪聲電壓超出該范圍的概率僅有0.3 %。因此,，我們通常將噪聲信號的峰值估算為±3σ（即 6σ）,。請注意，也有些工程師將噪聲的峰值估算為 6.6σ,。人們對到底如何估計這個數(shù)值沒有定論,。圖 1.4 顯示，68% 的噪聲都會不超過 2σ,。表 1.1 總結(jié)了測量噪聲電壓時標(biāo)準(zhǔn)偏差" title="標(biāo)準(zhǔn)偏差">標(biāo)準(zhǔn)偏差與概率之間的關(guān)系,。?

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圖 1.4: ?標(biāo)準(zhǔn)偏差與峰值噪聲間的關(guān)系?

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表 1.1: ?標(biāo)準(zhǔn)偏差數(shù)與測量概率百分比?

因此，在一定的標(biāo)準(zhǔn)偏差條件下,，我們可以根據(jù)關(guān)系式來估算峰值對峰值噪聲,。不過，總體來說,，我們還是希望將 RMS 噪聲電壓轉(zhuǎn)化為峰值對峰值噪聲,。人們常常假定 RMS 與標(biāo)準(zhǔn)偏差相同，不過事實并非總是如此,。這兩個值只有在不存在 DC 元件（DC 元件為平均值 μ）的情況下才相同,。就熱噪聲而言，由于沒有 DC 元件,，因此標(biāo)準(zhǔn)偏差與 RMS 值相等,。我們在附錄中舉出了“標(biāo)準(zhǔn)偏差與 RMS 相等”和“標(biāo)準(zhǔn)偏差與 RMS 不相等”兩個不同的示例。?

文章開頭就給出了計算 RMS 熱噪聲電壓的方程式,。還有一種計算 RMS 噪聲電壓的方法就是先測量大量離散點,，然后采用統(tǒng)計學(xué)方法估算標(biāo)準(zhǔn)偏差。舉例來說,，如果我們從模數(shù) (A/D) 轉(zhuǎn)換器中獲得大量采樣,，那么我們就能運用方程式 1.4, 1.5 及 1.6 來計算噪聲信號的平均偏差、標(biāo)準(zhǔn)偏差以及 RMS 值,。附錄中的示例 1.3 顯示了在基本程序中如何運用上述方程式,。我們在附錄中還列出了一組更全面的統(tǒng)計方程供您參考。?

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方程式 1.4,、1.5,、1.6：離散數(shù)據(jù)的統(tǒng)計方程

本文最后要介紹的概念是噪聲信號的增加。為了增加兩個噪聲信號,，我們必須先了解信號是否相關(guān),。來自兩個不同信號源的噪聲信號彼此不相關(guān)。舉例來說,，來自兩個不同電阻器或兩個不同運算放大器的噪聲是彼此不相關(guān)的,。不過,，噪聲源通過反饋機制會產(chǎn)生關(guān)聯(lián)。什么是相關(guān)噪聲源增加呢,？一個很好的實例就是帶噪聲消除功能的耳機,，其可通過累加反向相關(guān)的噪聲來消除噪聲。方程式 1.7 顯示了如何添加相關(guān)噪聲信號,。請注意,，就帶噪聲消除功能的耳機而言，相關(guān)系數(shù) C 應(yīng)等于 - 1,。? ?

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方程式 1.7: ?增加隨機相關(guān)信號?

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方程式1.8: ?增加隨機不相關(guān)的信號?

在大多數(shù)情況下,，我們都要添加不相關(guān)的噪聲源（見方程式 1.8）。在這種情況下增加噪聲,，我們要通過勾股定理得到兩個矢量噪聲的和,。圖 1.5 顯示了增加噪聲源的情況,。我們通?？山频毓烙嬕粋€噪聲源強度為另一個的三分之一，較小的噪聲源可忽略不計,。?

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圖 1.5:? 噪聲勾股定理?

本文總結(jié)與后續(xù)文章介紹：

在關(guān)于噪聲的系列文章中,，本文介紹了噪聲的概念，談?wù)摿嗽肼暦治鏊璧囊恍┙y(tǒng)計學(xué)基本原理,。本系列文章中都將用到這些基礎(chǔ)知識,。本系列文章的第二部分將介紹運算放大器的噪聲模型，并給出計算總輸出噪聲的一些方法,。致謝：

特別感謝以下人員提供的技術(shù)信息：?

德州儀器 (TI) Burr-Brown產(chǎn)品部?

Rod Burt,，高級模擬 IC 設(shè)計經(jīng)理?

Bruce Trump，線性產(chǎn)品經(jīng)理?

Tim Green,，應(yīng)用工程設(shè)計經(jīng)理?

Neil Albaugh,，高級應(yīng)用工程師?

參考書目：?

Robert V. Hogg 與 Elliot A Tanis 共同編著的《概率與統(tǒng)計推斷》，第三版,，麥克米蘭出版公司 (Macmillan Publishing Co) 出版,；?

C. D. Motchenbacher 與 J. A. Connelly 共同編著的《低噪聲電子系統(tǒng)設(shè)計》，A Wiley-Interscience Publication 出版,。?

關(guān)于作者：?

Arthur Kay 現(xiàn)任 TI 的高級應(yīng)用工程師,。他專門負(fù)責(zé)傳感器信號調(diào)節(jié)器件的支持工作。他于 1993 年畢業(yè)于佐治亞理工學(xué)院 (Georgia Institute of Technology) 并獲得電子工程碩士學(xué)位,。他曾在 Burr-Brown 與 Northrop Grumman 公司擔(dān)任過半導(dǎo)體測試工程師,。?

附錄 1.1:?

例 1: 本例中，RMS 值與標(biāo)準(zhǔn)偏差不等,。通常說來,，如果存在 DC 元件的話，標(biāo)準(zhǔn)偏差與 RMS 值不等（即非零平均值）。

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附錄 1.2:?

例2：本例中,，RMS 等于標(biāo)準(zhǔn)偏差,。通常說來，如果不存在 DC 元件的話,，標(biāo)準(zhǔn)偏差與 RMS 相等（即平均值為零）,。?

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附錄 1.3:?

例 3：計算平均偏差、標(biāo)準(zhǔn)偏差及 RMS 值所采用的基本程序 ?

Dim x(5) as double ?????????? ??????????????????? 'x() is an array of measured voltages?

Dim N as integer??? ????????????????????????????? 'N is the size of the population?

Dim Sum, Sum_Sqr, Sum_Sigma as double ???????? 'collects the sum?

Dim Average, RMS, Sigma as double ?????????? 'results we are calculating?

x(1) = 1.2: x(2) = 0.8: x(3) = 1.8: x(4) = 0.7: x(5) = 1.2: N = 5?

For i = 1 to N?

??? Sum = Sum + x(i)?

??? Sum_Sqr = Sum_Sqr + (x(i)) ^ 2?

Next i?

Average = Sum / N?

RMS = (Sum_Sqr / N) ^ 0.5?

For i = 1 to N?

??? Sum_Sigma = Sum_Sigma + (x(i) - Average) ^ 2?

Next i?

Sigma = (Sum_Sigma / N) ^ 0.5?

Print 'Average= '; Average?

Print 'Standard Deviation= '; Sigma?

Print 'RMS= '; RMS?

Result of run?

Average=?? 1.14?

Standard Deviation=?? 0.387814?

RMS=?? 1.20416?

附錄 1.4:? ?

采用概率分布函數(shù)的統(tǒng)計方程?

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附錄1.5:? ?

采用適用于測量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計方程?

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