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光学噪声常用计算公式整汇总
在光学中，常用的噪声计算公式有以下几种：
1. 光电噪声：光电噪声可以通过夏克定理计算，公式为：NEP = sqrt(2*h*f*P) ，其中NEP为光电噪声等效功率，h为普朗克
常数， f为光频率， P为光功率。
2. 热噪声：热噪声主要包括热涨落噪声和热传导噪声。
热涨落噪声可以通过尼奎斯特定理计算，公式为：N = 4*k*T*R*B ，其中N为噪声功率密度，k为玻尔兹曼常数，T为温度，R为
电阻值，B为等效噪声带宽。
热传导噪声可以通过计算器件的
等效散热电阻来估算。
3. 惯性噪声：惯性噪声主要包括机械振动噪声和气体流动噪声。
机械振动噪声可以通过计算器件的振动谐振频率和阻尼系数来估算。
气体流动噪声主要与器件工作环境中的气体流速和压力变化相关。
4. 量子噪声：量子噪声主要包括黑体辐射噪声和光子统计噪声。
黑体辐射噪声可以通过斯蒂芬—玻尔兹曼定律计算，公式为：
N = sigma * T^4 ，其中N为噪声功率密度，sigma为斯蒂芬—
玻尔兹曼常数，T为温度。
光子统计噪声可以通过计算器件接
收到的平均光子数来估算，公式为：N = sqrt(F * P * h * f) ，
其中N为光子噪声等效功率，F为器件的量子效率，P为光功率，h为普朗克常数，f为光频率。
这些公式是光学噪声计算中常用的公式，可以根据具体的应用场景和噪声来源进行选择和应用。
噪声功率谱密度及其工程应用噪声功率谱密度及其工程应用目录(1)噪声的来源和类型1。
自然噪音2。
人造噪音3。
电路噪声2。
噪声等级1。
奈奎斯特定理2。
使用热噪声功率3。
使用的噪声功率谱密度4。
噪音温度5。
噪声系数(f)和等效噪声温度(te)之间的关系1)噪声系数定义2)多级级联放大器的噪声系数3)噪声系统数量(f)和等效噪声温度(te)之间的转换关系6。
系统的噪声功率谱密度(3)噪声功率谱密度的工程应用1。
噪声功率谱密度在工程中的实际意义2。
计算具有噪声功率谱密度3的所有级别的信号的噪声级别的设计示例。
用噪声功率谱密度测量分析、计算和判断系统灵敏度的前提和注意事项(1)噪声的来源和类型是自然现象。
它是物质运动的一种形式。
广义地说，噪声是干扰有用信号的不希望的干扰。
它会干扰或扭曲通过网络传输的信号。
研究表明，普通噪声是由大量短脉冲叠加而成的随机过程。
它符合概率论的规律，可以用统计方法处理。
在雷达、通信、电视和测量等无线电系统中，噪声分为内部和外部两类。
内部噪声是指设备内部各种设备和部件产生的热噪声和弹片噪声，也称为电路噪声。
外部噪声是指宇宙和大气辐射的自然噪声以及各种电器产生的人为噪声。
外部噪声、人工噪声、自然噪声、宇宙噪声、大气噪声、杂散子弹噪声、热噪声、电路噪声、内部噪声、噪声系统图1、自然噪声1)大气噪声大气噪声也称为日电噪声。
当雷暴日带电云之间的电位差足够大时，就会出现“闪电”现象。
这种放电也可能发生在云层和地球之间。
已经发现地球相对于电离层的电势是负300，000伏。
这是因为宇宙射线总是给大气充电。
通常，云的底部带负电，云下面的大部分区域带正电。
由于地球和云层之间的巨大电压，放电发生了。
然而，“闪电”过程中巨大火花产生的噪声对30兆赫以上信号的传输影响很小。
宇宙噪音这种噪音来自银河系中的太阳和恒星。
它们产生的噪音是由这些恒星的高温辐射引起的，它们辐射的光谱密度在相当宽的频率范围内是均匀的。
它经常被用来监测距离地球许多光年的天体信息，并测量系统的G/T值。
.噪声功率谱密度及其工程应用目录（一）噪声的来源与类型1.自然界噪声2.人为噪声3.电路噪声（二）噪声量值1.尼奎斯特定理2.资用热噪声功率3.资用噪声功率譜密度4.噪声温度5.噪声系数（F）和等效噪声温度（T e）的关系1）噪声系数定义2）多级级联放大器的噪声系数3）噪声系数（F）和等效噪声温度（T e）的换算关系6．系统的噪声功率譜密度（三）噪声功率谱密度的工程应用1.噪声功率谱密度在工程上的实用意义2.用噪声功率譜密度来核算各级信号噪声电平的设计实例3.用噪声功率譜密度的测量来分析、计算、判断系统灵敏度的前提和注意事项(一）噪声的来源与类型噪声是一种自然现象。
是物质的一种运动形式。
广义上，噪声就是扰乱或干扰有用信号的不期望的扰动。
它使通过网络传输的信号受到干扰或使之失真。
研究表明，常见的噪声是由大量短促脉冲叠加而成的随机过程，它符合概率论的规律，可以用统计方法进行处理。
在雷达、通信、电视和测量等无线电系统中，噪声分为内部和外部两类。
内部噪声是指设备内部各种器件、部件产生的热噪声、霰弹噪声等，也称电路噪声；外部噪声则指宇宙和大气辐射的自然界噪声以及各种电器产生的人为噪声。
1、自然界噪声1）大气噪声大气噪声又称天电噪声。
当雷雨天带电云层之间的电位差足够高时，便出现“闪电”现象。
这种放电现象也可发生在云层和大地之间。
业已发现，地球相对于电离层的电位为负300 000V。
这是因为宇宙射线总是在给大气层充电。
通常，云层底部带负电，云层下方的大地带正电。
由于大地和云层间极大的电压，导致了放电的产生。
但“闪电”时的巨大火花引起的噪声对频率为30MHz以上的信号的传输影响较小。
2）宇宙噪声这类噪声来自太阳和银河系的星体。
它们产生的噪声是这些星体的高温辐射引起的，其辐射的譜密度在相当宽的频率范围内都是均匀的。
常用于监测距地球许多光年的天体的信息及系统G/T值的测量。
2、人为噪声电器点火系统产生火花时便形成了人为噪声。
输出噪声功率谱密度计算公式噪声功率谱密度是衡量信号中噪声强度的一个重要指标，它描述了单位频率范围内的噪声能量分布情况。
通常情况下，噪声功率谱密度用符号$S_n(f)$表示，其中$f$为频率。
计算噪声功率谱密度的公式，可以根据不同类型的噪声进行推导。
以下将分别介绍几种常见类型的噪声功率谱密度计算公式，并给出相关参考内容，帮助读者更好地理解。
1. 热噪声：热噪声又称为白噪声，是由于电阻器等电子器件的热激活引起的。
在频率范围内，热噪声功率谱密度$S_{n}(f)$近似为常数，且与电阻器的温度有关，计算公式为：\[S_{n}(f) = 4kTR\]其中$k$为玻尔兹曼常数，$T$为温度（单位为开尔文），$R$为电阻阻值。
参考内容：《无线电技术基础》（作者：程滨、王月利、王建明），第4章电子元器件的噪声，第4节热噪声的基本概念与分析（页码：25-27）。
2. 线性噪声：线性噪声通常包括热噪声、互模干扰噪声等。
对于线性噪声功率谱密度的计算，可以使用功率谱密度的加法原理，即各个噪声源的功率谱密度相加。
参考内容：《电子技术基础》（作者：高强、刘会森、于勤达），第4章噪声的统计特性，第5节噪声产生与传输（页码：108-109）。
3. 非线性噪声：非线性噪声通常包括互调干扰噪声、截止失真噪声等。
对于非线性噪声功率谱密度的计算，可以采用频域分析的方法，将非线性系统用幅频特性来描述，并进行傅里叶变换得到频率域中的非线性变换函数。
参考内容：《电子线路基础》（作者：郑永图），第13章非线性分析（页码：258-260）。
以上仅是几种常见噪声功率谱密度的计算公式介绍，并附带了相关的参考内容。
实际应用中，由于不同噪声类型、不同系统的复杂性，可能需要更复杂的计算方法和模型。
读者在具体应用时，可以根据具体情况选择合适的计算方法，并参考相关的专业书籍或学术论文进行详细了解和计算。
热噪声加性白高斯噪声（AWGN ：Additive White Gaussian Noise ）是最基本的噪声与干扰模型，通信中遇到的多数噪声和干扰都符合这个模型，其中最典型的是热噪声(Thermal Noise)。
一 电阻的热噪声将一个电阻从正中间画一条线分成上下两部分，那么线上的自由电子数和线下的自由电子数的数目是随机的，上下数目差也是随机的。
这个数目差意味着一个电动势，如果有闭合回路的话（如图4.8.2），就会形成一个随机电流，这就是热噪声。
叫热的原因是因为在绝对0度时，电子不运动，这样就不会有随机的电动势。
很显然，电阻的温度越高，随机性也就越强。
每个电子都在随机运动，上下数目差是这些电子随机运动的后果。
电子的总个数足以满足中心极限定律的条件，由此可知热噪声具有高斯的特征。
电子的运动速度极高。
相对于通信中的时间单位如ms 、µs 乃至ns 而言，在极短的一个时间间隔后，上下的电子数目已经毫不相关了，就是说热噪声的自相关函数对于我们的时间刻度来说是一个冲激函数，因此热噪声是一个白噪声。
综合这两点就是说：热噪声是白高斯噪声。
特别注意：白与高斯是两个单独的特征。
高斯是指一维分布，白由二维分布决定。
设()X t 是随机过程，下面的陈述A 涉及一维分布，陈述B 涉及二维分布。
A. 对X(t)进行了大量测试后发现，80%高于4.5，60%高于3.5；B ．对X(t)同时观察相隔10秒的两个值()X t 和()10X t −，大量观察发现，在90%的情况下，()X t 与比10秒前相比，相差不会超过1±V ；在80%的情况下，相差不会超过±0.5V 。
物理学家告诉我们，热噪声的单边功率功率谱密度为0N KT =，其中231.3810K −=×是波尔兹曼常数，T 是绝对温度。
热噪声在带宽B 内的噪声功率KTB （本讲中所谈论的噪声功率均指在匹配负载上的可获功率）。
功率谱等效噪声带宽噪声系数噪声温度1. 噪声电压平均值:1 TV n =T im一〒0 V n(t)dt2. 噪声电压方均值(也是1Q电阻上的平均功率P):~2 1 T2 ::=V n =T'm f 0 V n(t)dt = 0 S(f)dfS( f)为功率谱密度，单位为3. 噪声电压有效值：W/Hz。
代彳T i m1〔v2(t)dt4.电阻R热噪声的功率谱密度为：S( f) = 4KTR其中K为波尔茨曼常数 1.38 X 10-23J/K , T(K)=T C +273.5.品质因数为Q,谐振电阻为R p,等效噪声带宽为值：△ f的谐振电路，噪声电压的方均~2 1 T2■ f nVn 二何；〒0 V n(t)dt = 0S(f)df显然谐振回路实际电阻r上的噪声电压方均值为：= 4KTR p：f n云=4KTr ：f n= 4KT R；• fn Q2 '2 二V n 一Q26.四端口网络，电压传输系数为A( f)，输入噪声功率谱密度为S(f)，则输出噪声功率谱密度为：S°(f)=A2(f)S(f)7.由噪声功率相等有0S o(f)df 二S o(f°) f由于输入噪声功率谱密度均匀 s （f ），故有相应的输出噪声电压方均值:氏二 0 S o （f ）df 二 S O （f o ）. ：f n 二 A 2（f °）S （f ）f n可以证明，对于带宽为 2Af 0.7的谐振回路，其等效噪声带宽为5八7）8.噪声系数噪声系数为输入信噪比（信号功率与噪声功率之比）空与输出信噪比P ni其中G p 二Ro ； p5i 为功率增益。
附：关于dB 定义dBu 就是以1uV 为基准的电压分贝（dB ）表示。
计算公式是：G="20log" （ Vo/Vi ） （Vi 即为 1uV ）1mV 表示 60dBu 。
dBm 是以1mW 为基准的功率分贝（dB ）表示。
噪声常用计算定律整汇总噪声计算定律是指使用数学公式和计算方法来预测和估计噪声的特征和级别。
这些定律的应用领域非常广泛，包括电子设备、通信系统、机械结构、航空航天等等。
下面是一些常用的噪声计算定律的整理：1.总噪声计算定律：总噪声计算定律是指多个噪声源贡献的噪声总和可以通过求平方和的方式进行计算。
对于N个独立噪声源，总噪声为：Nt=√(N1^2+N2^2+...+Nn^2)2.热噪声计算定律：热噪声是由于温度导致的电子器件内部粒子运动引起的噪声。
热噪声的功率谱密度与电阻值和温度有关。
根据热噪声计算定律，热噪声的功率谱密度可用公式Nt=4kTR计算，其中k为玻尔兹曼常数，T为温度，R为电阻值。
3.白噪声计算定律：白噪声是具有平均功率谱密度的噪声，其功率谱密度在所有频率上都是均匀的。
按白噪声计算定律，白噪声的功率谱密度为常数值，可用公式Nt=K计算，其中K为功率谱密度常数。
4.加性噪声计算定律：加性噪声是指在信号传输过程中添加到信号中的噪声。
按加性噪声计算定律，噪声的总功率等于各个噪声源功率的总和。
5.比例噪声计算定律：比例噪声是指在一些设备或系统中，噪声与信号的幅度成比例关系。
按比例噪声计算定律，信噪比的增益因子为正比例噪声比。
6.系统噪声计算定律：系统噪声是指在整个系统中存在的噪声。
按系统噪声计算定律，系统噪声可以通过各个部分的噪声贡献之和来计算。
7.噪声带宽计算定律：噪声带宽是指信号传输中的频带范围，通常用于描述噪声的频谱特性。
噪声带宽可以通过频率计算定律来计算，即频率的上界减去频率的下界。
8.高斯噪声计算定律：高斯噪声是一种概率分布为高斯分布的随机噪声。
按高斯噪声计算定律，高斯噪声的功率谱密度可以用公式Nt = K * exp(-f^2 / 2σ^2)计算，其中K为功率谱密度常数，f为频率，σ为噪声标准差。
9.相位噪声计算定律：相位噪声是指随机噪声引起的相位变化。
按相位噪声计算定律，相位噪声可以用单边功率谱密度来计算。
噪声常用公式整理噪声是指在信息传递或者信号处理的过程中由于环境、设备或者其他因素引起的不理想的扰动，它会影响到系统性能和信息的可靠性。
在不同的学科和领域中，针对不同类型的噪声，有许多常用的公式用来描述和分析噪声现象。
以下是一些噪声常用公式的整理：1.噪声功率公式噪声功率是指噪声信号的能量或功率大小。
对于时域中的连续噪声信号，其功率可以通过以下公式计算：P = ∫s(t)² dt其中，P代表噪声功率，s(t)代表噪声信号。
对于离散时间噪声信号，其功率可以通过以下公式计算：P=Σs[n]²2.噪声密度公式噪声密度是指单位带宽内的噪声功率。
对于连续噪声信号而言，噪声密度可以通过以下公式计算：N₀=P/B其中，N₀代表噪声密度，P代表噪声功率，B代表信号带宽。
3.噪声功率谱密度公式噪声功率谱密度是指噪声信号在频域上的能量分布。
对于连续噪声信号而言，噪声功率谱密度可以通过以下公式计算：S(f)=，F{X(t)}，²其中，S(f)代表噪声功率谱密度，F{X(t)}代表噪声信号X(t)的傅里叶变换。
4.热噪声公式热噪声是指由于温度而引起的电子元件内部的噪声。
热噪声的功率可以通过以下公式计算：P=4kTB其中，P代表热噪声功率，k代表玻尔兹曼常数，T代表温度，B代表带宽。
5.白噪声公式白噪声是指在频率范围内功率谱密度恒定的噪声。
对于连续白噪声信号而言，其功率谱密度为常数：S(f)=N₀其中，S(f)代表噪声功率谱密度，N₀代表噪声密度。
6.高斯分布公式高斯分布描述了许多自然界中的现象，包括噪声。
对于高斯型噪声信号而言，其概率密度函数可以通过以下公式计算：f(x)=(1/σ√(2π))e^(-(x-μ)²/(2σ²))其中，f(x)代表概率密度函数，μ代表均值，σ代表标准差。
这些公式是常见的用于描述和分析噪声现象的工具。
在实际应用中，根据需要选择合适的公式来进行噪声分析和处理，以提高系统性能和信息的可靠性。
噪声功率谱密度公式
噪声功率谱密度是描述信号中噪声能量随频率变化的参数，通
常用符号S(f)表示，其中f表示频率。
噪声功率谱密度的公式可以
根据不同类型的噪声进行推导。
对于白噪声，其功率谱密度是常数，可以用S(f) = N0表示，其中N0为噪声功率密度的常数。
对于其他
类型的噪声，例如高斯噪声、瑞利噪声等，其功率谱密度的表达式
会有所不同。
在频域上，噪声功率谱密度通常可以通过傅里叶变换来表示。
对于离散信号，可以使用离散傅里叶变换（DFT）来计算功率谱密度。
而对于连续信号，则可以使用连续傅里叶变换（FFT）来计算功率谱
密度。
另外，噪声功率谱密度还可以通过自相关函数来计算。
具体而言，根据维纳-辛钦定理，噪声功率谱密度可以表示为噪声的自相关
函数的傅里叶变换。
这种方法在实际工程中经常被使用。
总之，噪声功率谱密度的公式取决于所研究的具体噪声类型以
及所采用的数学工具。
不同的噪声类型可能有不同的功率谱密度表
达式，而计算方法也会有所不同。
因此，在具体问题中，需要根据实际情况来选择合适的公式和方法来计算噪声功率谱密度。
光电探测器中的噪声源与降噪方法引言：光电探测器作为光电转换的重要组成部分，在各种领域中都发挥着重要作用。
然而，由于噪声的存在，光电探测器的性能受到了一定的限制。
本文将探讨光电探测器中的噪声源以及一些常用的降噪方法。
一、噪声源的分类光电探测器中的噪声源主要包括热噪声、暗电流噪声、光电流噪声和外界干扰噪声等。
1. 热噪声热噪声是由于光电探测器中的电子和热运动引起的。
根据维纳-辛钦定理，热噪声的功率谱密度与电阻值、温度和带宽有关。
降低热噪声的方法主要包括降低温度、增加电阻值和减小带宽等。
2. 暗电流噪声暗电流噪声是光电探测器在没有光照射时产生的电流噪声。
暗电流主要来源于杂质、缺陷和温度等因素。
降低暗电流噪声的方法包括优化器件结构、提高材料纯度和降低温度等。
3. 光电流噪声光电流噪声是由于光电转换过程中的统计涨落引起的。
光电流噪声与光子的到达时间和能量有关。
降低光电流噪声的方法主要包括增加光电转换效率、减小光子到达时间的离散度等。
4. 外界干扰噪声外界干扰噪声主要来自于光电探测器周围的环境和其他电子设备。
例如，电磁辐射、机械振动和电源波动等都会对光电探测器的性能产生影响。
降低外界干扰噪声的方法主要包括屏蔽和滤波等。
二、降噪方法的研究与应用为了降低光电探测器中的噪声，研究人员提出了许多降噪方法，并在实际应用中取得了一定的效果。
1. 信号处理技术信号处理技术是降低光电探测器噪声的一种常用方法。
通过滤波、去噪和增强等处理手段，可以有效地提高信号与噪声的比值，并提高光电探测器的性能。
常用的信号处理技术包括小波变换、自适应滤波和数字滤波等。
2. 优化器件结构优化器件结构是降低光电探测器噪声的另一种重要方法。
通过优化光电探测器的结构设计，可以减小器件内部的噪声源，并提高光电转换效率。
例如，优化光电探测器的电极结构、增加光电转换层的厚度和改善材料的质量等。
3. 温度控制技术温度控制技术是降低光电探测器噪声的一种有效手段。
电压噪声计算公式电压噪声是指电子设备中存在的随机电压波动。
在电路设计和信号处理中，了解和计算电压噪声至关重要。
本文将介绍一些常见的电压噪声计算公式，并对其进行详细解释。
1. 热噪声（Thermal Noise）热噪声是由于电子设备内部的热运动而引起的噪声。
根据热噪声的计算公式，噪声电压与电阻的阻值和温度有关，计算公式如下：Vn = sqrt(4 * k * T * R * Δf)其中，Vn表示噪声电压，k是玻尔兹曼常数，T是温度（K），R是电阻的阻值（Ω），Δf是系统带宽（Hz）。
2. 白噪声（White Noise）白噪声是频率范围在0Hz到无穷大的噪声。
白噪声的功率谱密度在所有频率上都是常数。
白噪声的计算公式如下：Pn=4*k*T*Δf其中，Pn表示噪声功率，k是玻尔兹曼常数，T是温度（K），Δf是系统带宽（Hz）。
3. 悬挂电阻引起的噪声（Johnson Noise）当电流通过电阻时，由于电子的热运动，将会产生随机电压。
悬挂电阻引起的噪声可以通过Johnson噪声公式计算：Vn = sqrt(4 * k * T * R)其中，Vn表示噪声电压，k是玻尔兹曼常数，T是温度（K），R是电阻的阻值（Ω）。
4. 放大器噪声（Amplifier Noise）放大器噪声是由放大器内部构件引起的噪声。
放大器噪声通常用噪声参数来描述。
当放大器增益为G时，输入端的噪声电压可以通过以下公式计算：Vni = sqrt(4 * k * T * Rg * Δf + G^2 * Rf * Vnf^2)其中，Vni表示输入端的噪声电压，k是玻尔兹曼常数，T是温度（K），Rg是输入电阻的阻值（Ω），Δf是系统带宽（Hz），Rf是反馈电阻的阻值（Ω），Vnf是放大器后级的噪声电压。
5. 互联线噪声（Interconnect Noise）互联线噪声是由于信号线和电源线之间的互相干扰而引起的噪声。
互联线噪声的计算公式如下：Vn = sqrt(2 * k * T * R * C * Δf)其中，Vn表示噪声电压，k是玻尔兹曼常数，T是温度（K），R是互联线阻抗（Ω），C是互联线电容（F），Δf是系统带宽（Hz）。
热噪声的功率谱密度
热噪声是一种在电子学和通信工程中经常出现的噪声，它是由于电子器件内部分子运动引起的。
热噪声的功率谱密度是描述其频率分布特性的重要参数。
根据热噪声的统计特性，其功率谱密度与频率成正比，即在一定频率范围内，热噪声的功率谱密度与频率的乘积是常数。
这个常数称为热噪声的功率谱密度值，通常用符号N0表示。
热噪声的功率谱密度与器件的温度和阻抗有关。
对于一个电阻器，其热噪声的功率谱密度可以用公式N0 = 4kTR来计算，其中k是玻尔兹曼常数，T是器件的温度，R是电阻器的电阻值。
这个公式被称为
尼奎斯特公式，它可以被用于估计各种电子器件中的热噪声功率谱密度。
热噪声的功率谱密度是一个重要的参数，它在电子器件的设计和性能分析中具有重要的作用。
在通信系统中，热噪声的功率谱密度限制了信号传输的最低信噪比，因此需要对其进行准确的估计和控制。
在电路设计中，热噪声的功率谱密度也是一个重要的参数，它影响电路的带宽、增益和噪声系数等性能指标。
- 1 -。
噪声系数与噪声温度转换在线介绍噪声是在信号处理、通信系统等领域中一个重要的考量因素，它会对信号质量产生影响。
噪声系数和噪声温度是常用的描述噪声特性的参数。
本文将介绍噪声系数与噪声温度的概念，并探讨如何在线进行它们之间的转换。
噪声系数噪声系数是用来衡量设备（如放大器、接收机等）对信号的入射功率和输出功率之比的参数。
它表征了设备内部产生的噪声对信号质量的影响程度。
噪声系数的定义如下：噪声系数 = (输出信号的信噪比) / (输入信号的信噪比)噪声系数通常用分贝（dB）表示，其值越小表示设备的性能越好，对信号质量的影响越小。
噪声温度噪声温度是描述系统或设备内部噪声产生的物理量。
噪声温度源于温度对载流子的激发，即热噪声。
噪声温度与噪声功率谱密度之间存在线性关系。
噪声功率谱密度 = 4 * k * T * B其中，k是玻尔兹曼常数，T是噪声温度，B是系统的带宽。
噪声温度的单位是开尔文（K）。
噪声系数与噪声温度的转换噪声系数和噪声温度之间存在一定的数学关系，可以根据下述公式进行转换：噪声温度 (T) = (噪声系数 (NF) - 1) * T0其中，T0表示参考温度，通常为室温（300K）。
在线转换工具为了方便进行噪声系数与噪声温度的转换，现提供了在线转换工具。
用户只需输入噪声系数或噪声温度的数值，点击相应的转换按钮，即可得到转换结果。
下面是转换工具的使用方法示例：1.输入噪声系数：用户可以在相应的输入框中输入噪声系数的数值，最小有效值为0。
2.输入噪声温度：用户可以在相应的输入框中输入噪声温度的数值，最小有效值为0K。
3.转换结果：用户点击相应的转换按钮，工具将根据输入的数值计算转换结果并显示在输出框中。
在线转换工具能够帮助用户快速准确地完成噪声系数与噪声温度的转换，方便工程师在设计和优化系统时进行相应的计算和调整。
示例下面是一个使用在线转换工具进行噪声系数与噪声温度转换的示例：1.输入噪声系数：假设我们要输入的噪声系数为3dB。
热噪声
加性白高斯噪声（AWGN ：Additive White Gaussian Noise ）是最基本的噪声与干扰模型，通信中遇到的多数噪声和干扰都符合这个模型，其中最典型的是热噪声(Thermal Noise)。
一 电阻的热噪声
将一个电阻从正中间画一条线分成上下两部分，那么线上的自由电子数和线下的自由电子数的数目是随机的，上下数目差也是随机的。
这个数目差意味着一个电动势，如果有闭合回路的话（如图4.8.2），就会形成一个随机电流，这就是热噪声。
叫热的原因是因为在绝对0度时，电子不运动，这样就不会有随机的电动势。
很显然，电阻的温度越高，随机性也就越强。
每个电子都在随机运动，上下数目差是这些电子随机运动的后果。
电子的总个数足以满足中心极限定律的条件，由此可知热噪声具有高斯的特征。
电子的运动速度极高。
相对于通信中的时间单位如ms 、µs 乃至ns 而言，在极短的一个时间间隔后，上下的电子数目已经毫不相关了，就是说热噪声的自相关函数对于我们的时间刻度来说是一个冲激函数，因此热噪声是一个白噪声。
综合这两点就是说：热噪声是白高斯噪声。
特别注意：白与高斯是两个单独的特征。
高斯是指一维分布，白由二维分布决定。
设()X t 是随机过程，下面的陈述A 涉及一维分布，陈述B 涉及二维分布。
A. 对X(t)进行了大量测试后发现，80%高于4.5，60%高于3.5；
B ．对X(t)同时观察相隔10秒的两个值()X t 和()10X t −，大量观察发现，在90%的情况下，()X t 与比10秒前相比，相差不会超过1±V ；在80%的情况下，相
差不会超过±0.5V 。
物理学家告诉我们，热噪声的单边功率功率谱密度为0N KT =，其中231.3810K −=×是波尔兹曼常数，T 是绝对温度。
热噪声在带宽B 内的噪声功率KTB （本讲中所谈论的噪声功率均指在匹配负载上的可获功率）。
二 噪声系数
1. 放大器的噪声系数
如果放大器的源是纯电阻，那么它在带宽B 内的噪声功率是KTB ，经过增益为pa K 的放大器后，输出的噪声功率不一定是pa K KTB ，有可能更大，为()
pa K KTB F ，其中1F ≥。
这是因为放大器内部也会产生热噪声。
这个系数F 叫放大器的噪声系数(Noise Figure )。
我们可以把放大器自身产生的噪声折合到它的输入端，即把实际放大器等效为一个没有噪声的放大器，但其输入的噪声功率是KTFB ，其中源电阻产生的热噪声是KTB ，放大器贡献的噪声是()1KTB F −。
（见Fig. 1） 2. 无源网络的噪声系数
假设一个衰减量为L 的无源电阻网络的输入端是一个纯电阻，那么从无源网络的输出端看过去还是一个纯电阻，因而输出端噪声功率是KTB 。
这等价于无源网络自己没有产生噪声，但其输入端的噪声功率是KTLB 。
也就是说这个无源网络等价于一个增益为1/L ，噪声系数为L 的放大器。
3. 级联系统的噪声系数
所有电子部件都有热噪声的问题。
假设一个系统由n 个单元串联而成，这些单元比如包括衰减器、放大器、滤波器、混频器等等。
第i 级的增益为i pa K ，噪声系数为i F 。
第i 级自身产生的噪声折合到它自己的输入端是()1i F KTB −，折合到第1i −级的输入是
()11i i pa F KTB K −−，……，折合到第1级的输入是()1211i i pa Pa pa F KTB
K K K −−"。
Fig. 1
Fig. 2
所有各级自身所产生的噪声等效到第1级输入端的总噪声功率为
()12111i n i i pa Pa pa F KTB K K K −=−∑"。
把
这n 个单元总体看成一个放大器，其噪声系数是F ，则 ()()121111i n i i pa Pa pa F KTB F KTB K K K −=−−=∑"
121112121
221111111i n n i n i pa Pa pa pa pa pa pa pa pa F F F F F F K K K K K K K K K −−=−−−−=+=++++∑""" 三 等效噪声温度
天线能接收到外部的电磁背景辐射，于是天线的输出会产生随机电流，它也符合白高斯噪声的模型。
可将这个噪声看成是一个温度为a T 的电阻产生的热噪声，称a T 为天线的等效噪声温度。
若放大器输入是纯电阻，放大器的噪声系数是F ，则折合到输入端的总噪声功率（电阻的噪声加放大器内部的噪声）是KTBF ，它相当于无噪声的放大器输入端接了一个温度为()1TF T F T =+−的电阻，或者说，放大器自身所产生的热噪声折合到输入端后相当于使电阻的温度提高了()1e T F T =−度，这个e T 叫放大器的等效噪声温度。
四 接收机输入端的噪声功率谱密度
通常，无线通信接收机前面不是纯电阻而是一个天线，后面是多级网络（包括电缆、滤波器、放大器、变频器等等），设室温为T ，多级网络的总噪声系数是F ，等效噪声温度是()1e T F T =−，天线的等效噪声温度是a T ，则网络输入端的单边噪声功率谱密度是
()()01a e a N K T T K T F T =+=+−⎡⎤⎣⎦
双边功率谱密度是
()()01222
a a e K T F T K T T N +−⎡⎤+⎣
⎦== 五 等效噪声带宽
白高斯噪声通过某带通或低通型线性系统()H f 后的输出是0均值平稳高斯过程，其功率（方差）为 ()2202N H f df σ∞
−∞=∫ 如果这个功率和白噪声经过一个同高度的理想滤波器后的功率相同，则这个理想滤波器的带宽B 就叫()H f 的等效噪声带宽。
等效噪声带宽的意思也就是说，计算噪声功率的时候，()H f 和另一个带宽为B 的理想滤波器相同。
如果已知()H f 的等效噪声带宽，且()H f 的最大高度是1 ，则2
0N B σ=。
