噪声测量

更新时间:2022-08-25 10:46

噪声通常指任意的随机干扰。热噪声又称白噪声或约翰逊噪声,是由处在一定温度下的各种物质内部微粒作无规律的随机热运动而产生的,常用统计数学的方法进行研究。热噪声普遍存在于电子元件、器件、网络和系统中,因此噪声测量主要指电子元件和器件、网络和系统的热噪声和特性的测量。

一般定义

噪声监测是对干扰人们学习、工作和生活的声音及其声源进行的监测活动。其中包括:城市各功能区噪声监测、道路交通噪声监测、区域环境噪声监测和噪声源监测等。噪声监测结果一般以A计权声级表示,所用的主要仪器是声级计和频谱分析器。噪声监测的结果用于分析噪声污染的现状及变化趋势,也为噪声污染的规划管理和综合整治提供基础数据。

例如,BR-ZS噪声模块是一款符合GB/T3785-2型和61672-2级标准的要求,针对现场噪声测试而设计的噪声测试分析仪。内置高灵敏度传感器、数据采集模块。使现场噪音信号不失真的以4~20mA/RS232标准输出,直接与用户的相关设备配套使用,实现对现场噪声的实时监控,精度高、通用性强、性价比高成为其显著的特点,被广泛用于各种现场噪音测量领域。

其技术参数如下:

单位:分贝(dB)

测量范围:30~130dB(A)

频率范围:20Hz~12.5kHz

频率计权:A(计权)

时间计权:F(快)

输出接口:4—20mA/RS232

最大误差:0.5dB;

供 电:220V市电或24V DC 。

尺寸大小:200mmx104mmx50mm

外形材质:铝合金外壳,坚固防腐

简介

噪声又称杂音,属于随机信号,可用统计学方法加以描述,即其统计量是可测的。噪声存在于一切电子系统中,严重地影响通信系统接收微弱信号的能力,即影响通信的质量。

测量

噪声测量包括两个内容:对噪声统计特性的测量和利用噪声作为测试信号的测量。

统计特性的测量

噪声统计特性的测量属于幅度域测量,包括数学期望(平均值),方差(均方值),功率谱密度、概率密度分布以及自相关和互相关函数的测量。通信线路噪声的测量,就是在规定带宽内,噪声均方值(功率)或均方根值(有效值)的测量。随机信号电压的测量与确知信号电压的测量不同:①必须注意电压表的检波特性,有效值电压表是测量噪声电压比较理想的仪表,这种电压表的读数与被测电压的均方根值成正比,与被测电压的波形无关,故若该电压表以正弦有效值刻度,则可方便地直接读出噪声电压的有效值。否则,需要对读数进行修正。例如,采用均值电压表测量高斯白噪声,必须将读数乘上修正因数1.13。②带宽准则。噪声功率正比于系统的带宽,选用的电压表其带宽应远大于被测系统的噪声带宽,否则,将会损失噪声功率,使测量结果偏低。一般要求电压表的3dB带宽△f3db大于8~10倍的噪声带宽。③满度波峰因数和测量时间的影响。波峰因数是交流电压的峰值与有效值之比,如正弦波的波峰因数为。以测量确知信号正弦波为例,当有效值电压表指示满度时,其宽带放大器所承受的最大瞬时电压(峰值)为有效值的倍,若放大器的动态范围足够,不会产生测量误差。所以,对电压表中使用的放大器,可用其满度波峰因数间接反映放大器的动态范围般测量正弦波的电压表来说,要求电压表具有的满度波峰因数就可胜任。由于噪声电压的峰值是随机的,即其波峰因数也是随机的,所以,只能用统计学方法来定量描述峰值大于有效值的概率,以高斯白噪声为例,其峰值是波峰因数大于4.4出现的概率为0.001%。所以,若电压表的满度波峰因数大于4.4,那么,用来测量高斯白噪声是足够的,因为,这时电压表只对出现概率小于0.001%的那些高峰值不予计及(被放大器削波),分析指出,由此产生的测量误差为-0.05%。④电话电路的噪声测量,宜加衡重(加权)网络,以模拟人耳的接收状况,衡重网络对各个频率的衡重(加权)系数应符合CCITT的有关建议。最后,要考虑测量时间的影响,噪声电压测量实质上是求平均值的过程,求平均应在无限的时间内进行,在有限时间内测量噪声只能得到平均值的估计值,这种误差本身是一个随机变量,会使表针产生抖动。在电路上可增大RC电路的时间常数来使抖动平滑掉,故测量时需要一定时间。

作为测试信号的测量

噪声作为测试信号的测量是用噪声作为测试信号可实现系统的广谱和动态测量。一般采用高斯白噪声作为测试信号,其概率密度函数是高斯型的(服从正态分布),其功率密度谱是平直的(在远宽于所研究的频带内)。例如在多路载波复用系统中,进行噪声负载测试,以估计出系统内由交调失真和因其它信道中通活而引起的寄生背景噪声。通过在系统中加白噪声来模拟所有信道中的实际通活,并通过一个带阻滤波器使被测信道保持在空闲状态。然后,在接收端用一个带通滤波器来测量空闲信道的背景噪声,以模拟系统的实际工作状态。

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