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常见的几种噪声
一、交通噪声：主要指各种机动车辆、飞机、火车、轮船等在行驶过程中的振动和喇叭声产生的噪声。
它的特点是流动性和不稳定性。
对交通干道两侧以及港口、机场附近的居民影响最大。
飞机的噪声污染汽车等交通工具的噪声污染
二、工业噪声：指工厂的机器在运转时产生的噪声和建筑工地施工时的噪声。
它的特点是具有稳定的噪声源。
在工厂和工地工作的人是直接的受害者，在其附近的居民也深受其害。
工业噪声是主要声污染施工噪声
三、社会生活噪声：主要产生在商业区。
另外，娱乐、体育场所，游行、集会、宣传等社会活动也会产生噪声。
其他如家用电器的运转声，宠物的叫声，上楼下楼的脚步声，喧哗声，打闹声等等，都属于社会生活噪声。
家庭噪声
繁华的闹市手机是新的声污染源
耳机成为年轻一代的健康杀手。
噪声分类标准四类
噪声可以按照其产生原因和特征进行分类，常见的噪声分类标准有以下四类：
1. 机械噪声：机械噪声主要产生于机械设备运行过程中，如发动机噪声、电机噪声、空调噪声等。
机械噪声的特点是频率较低、能量较高、持续时间较长。
2. 环境噪声：环境噪声是指自然界和人类活动所产生的噪声，如交通噪声、工业噪声、建筑施工噪声等。
环境噪声的特点是频率较高、能量较低、持续时间较短。
3. 社会噪声：社会噪声是指人们在生活中产生的各种噪声，如人声噪声、音乐噪声、广告噪声等。
社会噪声的特点是频率较高、能量较低、持续时间不确定。
4. 电磁噪声：电磁噪声是指来自电子设备或无线通信系统等的噪声。
电磁噪声的特点是频率范围较宽、能量较低、对电子设备或通信系统的正常工作产生干扰。
三类噪声标准值
在信号处理中，常见的三类噪声标准值有以下三种：
1. 高斯白噪声（Gaussian white noise）：高斯白噪声是一种常
见的噪声类型，其统计特性为平均值为0，方差为常数，且满
足高斯分布。
它的功率谱密度为常数，且在所有频率上具有相同的能量。
高斯白噪声经常用于模拟实际环境下的噪声，如电子器件的热噪声、大气电波的噪声等。
2. 色噪声（Colored noise）：色噪声是指在不同频率上具有不
同能量分布的噪声。
常见的色噪声包括红色噪声、蓝色噪声和粉色噪声等。
红色噪声在低频部分的能量高于高频部分，蓝色噪声则相反，而粉色噪声在频率上具有-3dB/oct的功率下降特性。
色噪声常用于模拟某些实际系统中存在的噪声，如电路中的1/f噪声。
3. 脉冲噪声（Impulse noise）：脉冲噪声是指在信号中出现的
突发式干扰，通常表现为短暂的高能量脉冲或突变。
脉冲噪声往往来自于信号传输过程中的不完美，如电力线上的突发电压变化、信号传输通道中的插入噪声等。
脉冲噪声的幅值、持续时间以及出现的频率等特性可以根据具体应用进行调整和描述。
值得注意的是，噪声标准值通常是指噪声的统计特性，如均值、方差、功率谱密度等。
这些值的具体大小会因不同的应用和系统而有所变化，无法一概而论。
电子设计中常见的噪声问题及解决方法在电子设计中，噪声是一个常见且影响深远的问题。
它会对系统性能造成严重影响，因此必须采取有效的方式进行解决。
在本文中，我们将讨论电子设计中常见的噪声问题以及相应的解决方法。
首先，让我们了解什么是噪声。
在电子设备中，噪声是指系统中出现的不希望的干扰信号，会导致输出信号的失真或降低信噪比。
电子设备中的噪声通常可以分为两类：外部噪声和内部噪声。
外部噪声是来自环境中的干扰，比如电源线上的电磁干扰、无线电信号等；内部噪声则是电子设备本身产生的信号干扰，比如器件本身的热噪声、晶体管的噪声等。
常见的电子设计中的噪声问题包括：热噪声、1/f 噪声、射频干扰以及电源干扰等。
热噪声是由于电阻器、晶体管等器件的热运动引起的，通常可以通过降低工作温度或选择低噪声器件来减小；1/f 噪声是一种与频率成反比的噪声，通常可以通过滤波器进行抑制；射频干扰是来自无线电频段的干扰信号，通常可以通过屏蔽、滤波等技术进行减小；电源干扰则是由电源波动等因素引入的干扰信号，可以通过滤波器、稳压器等措施进行消除。
为了解决这些噪声问题，我们可以采取一系列有效的解决方法。
首先，选择低噪声器件是很关键的，因为器件本身的噪声会影响整个系统的性能。
其次，合理布局电路板是很重要的，可以避免信号叠加引入额外的干扰。
此外，使用合适的滤波器、隔离器等器件也是很有效的方法，可以将不需要的干扰信号滤除。
在面对射频干扰时，可以采用屏蔽罩、隔离器件等技术来隔离干扰信号，保证系统的正常工作。
除了以上方法外，还可以利用数字信号处理技术来进行噪声消除。
通过滤波、降噪算法等方法，可以有效地去除信号中的噪声成分，提高系统的信噪比。
此外，还可以采用差分信号传输、差分输入放大器等技术来减小信号传输过程中的干扰，提高系统的抗干扰能力。
总的来说，电子设计中的噪声问题是一个不可忽视的挑战，但是只要采取适当的解决方法，就可以有效地减小噪声对系统性能的影响。
电子电路中常见的电路噪声问题解析电子设备中的电路噪声问题一直以来都是工程师们在设计和优化电子电路时必须面对的挑战。
电路噪声是指在电子设备中产生的无意识的、随机的、或者非期望的信号，它会影响电路的性能和稳定性。
本文将对电子电路中常见的电路噪声问题进行解析，帮助读者更好地了解和应对这些问题。
一、噪声来源在电子电路中，噪声可以来自多个方面。
以下是一些常见的噪声来源：1. 热噪声：也称为约瑟夫森噪声，是由于电子元件（如电阻）受到温度变化的影响产生的噪声。
2. 互感噪声：由于电子元件之间的互感效应引起的噪声。
3. 混频噪声：当多个频率信号在电路中混合时，会产生混频噪声。
4. 开关噪声：由于电子开关的不完美导致的噪声。
5. 自激噪声：在电路中形成自激振荡时产生的噪声。
二、常见的电路噪声问题1. 热噪声：热噪声是电子设备中常见的一种噪声问题。
在放大器电路中，热噪声会对信号的增益和精度产生负面影响。
为了降低热噪声，可以采用降低电阻温度、增加电阻阻值等措施。
2. 交叉耦合噪声：交叉耦合噪声是电子电路中常见的问题，尤其是在高频电路中更加明显。
交叉耦合噪声是由于不同电路之间互相干扰引起的，例如一个信号线上的噪声会通过电磁感应传递到其他信号线上。
3. 开关噪声：开关噪声是数字电路中常见的问题，特别是CMOS电路。
由于开关器件的非线性特性，会产生开关噪声。
为了降低开关噪声，可以采用滤波器、电源中的抗噪声电容等方法。
4. 振荡噪声：当电子电路中出现自激振荡时，会产生振荡噪声。
振荡噪声会使电路不稳定，影响电路的正常工作。
为了解决这个问题，可以采用增加阻尼、提高负反馈等方法。
三、噪声分析与处理方法在电子电路中，对于不同的噪声问题，我们可以采取不同的分析和处理方法。
以下是一些常见的方法：1. 噪声频谱分析：通过对电子电路中的噪声进行频谱分析，可以确定噪声的频率成分和幅值。
这有助于工程师们找出噪声的来源，进而采取相应的措施降低噪声。
噪声分贝等级划分
噪声分贝（dB）是用来表示声音强度级别的单位，它是对声音的相对强度进行测
量和比较的标准。
以下是常见的噪声分贝等级划分：
1. 30 dB以下：非常安静的环境，比如林中的静谧。
2. 30-40 dB：安静的住宅区、夜晚的室内正常交谈声。
3. 40-50 dB：普通住宅内部、图书馆的安静环境。
4. 50-60 dB：普通室内对话声、办公室中的轻声交谈。
5. 60-70 dB：普通城市街道旁边的交通噪声、普通办公室的工作环境。
6. 70-80 dB：繁忙的城市交通声、餐厅中的人声。
7. 80-90 dB：摩托车、机械设备或工厂噪声。
8. 90-100 dB：汽车喇叭声、摇滚音乐会的音量。
9. 100-120 dB：飞机起飞或降落的轰鸣声、摇滚音乐会的高分贝噪音。
10. 120 dB以上：喷气发动机噪声、爆炸声等极高噪声水平。
这只是一些常见的噪声分贝等级划分，具体的噪声水平还要考虑测量方法和环境刺激等因素。
请注意，长时间暴露于高分贝噪声下可能会对听力和健康产生负面影响，因此保护耳朵和寻求安静的环境非常重要。
通信中的常见噪声几种噪声，它们在通信系统的理论分析中常常用到，实际统计与分析研究证明，这些噪声的特性是符合具体信道特性的白噪声在通信系统中，经常碰到的噪声之一就是白噪声。
所谓噪声是指它的功率谱密度函数在整个频域 卜⑷.0匚十可内是常数,即服从均匀分布。
之所以称它为 白”噪声，是因为它类似于光学中包括全部可见光频率在内的白光。
凡是不符合上述条件的噪声就称为有色噪声。
白噪声的功率谱密度函通常被定义为而在任意两个不同时刻上的随机取值都是不相关的。
白噪声的功率谱密度及其自相关函数，如图2-11所示。
式中, 一个常数，单位为 W/Hz 。
若采用单边频谱，即频率在（(2-22)_____ ）的范围内，白噪声的功率谱密度函数又常写成(2-23)由信号分析的有关理论可知，功率信号的功率谱密度与其自相关函数里卫］互为傅氏变换对，即=；■••订（2-24）因此，白噪声的自相关函数•为_________ JJ ______________________________ ( 2-25)式（2-25）表明，白噪声的自相关函数是一个位于 ______________ 处的冲激函数，它的强度为。
这说明，白噪声只有在1J/2时才相关,实际上完全理想的白噪声是不存在的，通常只要噪声功率谱密度函数均匀分布的频率范围远远超过通信系统工作频率范围时, 就可近似认为是白噪声。
例如，热噪声的频率可以高到 看作白噪声。
高斯噪声在实际信道中，另一种常见噪声是高斯噪声。
所谓 高斯噪声|是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。
其一 维概率密度函数可用数学表达式表示为通常，通信信道中噪声的均值 匡］=0。
由此，我们可得到一个 重要的结论：在噪声均值为零时，噪声的平均功率等于噪声的方差。
证明如下:因为噪声的平均功率而噪声的方差为口— D ［琲）2站［喊）-总（毗））了 ；=&齡（0 I-［%◎））『=凤Q ）-疋=MEJ HZ ,且功率谱密度函数在 0〜心'I Hz 内基本均匀分布，因此可以将它式中，"I 为噪声的数学期望值，也就是均值;_为噪声的方差。
水声测量原理五种典型噪声
水声测量是利用声波在水中传播的特性来获取相关信息的一种技术方法。
以下是水声测量中常见的五种典型噪声：
1. 海底地震噪声：由于地球内部的地震活动产生的地震波向水体传播引起的噪声，频率范围广泛，能够遍及整个水柱。
2. 海洋动力噪声：由于海洋水体的风浪、潮汐等运动引起的噪声，频率范围通常在几十赫兹到几千赫兹之间。
3. 海洋生物噪声：由于海洋中生物活动产生的声音引起的噪声，如鱼类的鳞片摩擦、鲸鱼的歌声等。
频率范围较低，通常在几十赫兹到几千赫兹之间。
4. 人为噪声：由于船只、渔船、潜水器等人为活动引起的噪声，频率范围较宽，通常在几十赫兹到几千赫兹之间。
5. 水声仪器本身的噪声：由于水声仪器及其传感器本身的电子噪声引起的噪声，可以通过合理的设计和隔离来降低。
以上是水声测量中的五种典型噪声，根据噪声的特点和频率范围的不同，科研人员在测量过程中会采取相应的去噪处理措施，以减小噪声对测量结果的干扰。
2.5 通信中的常见噪声
本节知识要点：
白噪声高斯噪声误差函数
互补误差函数高斯型白噪声窄带高斯噪声
窄带系统正弦信号加窄带高斯噪声
本节介绍几种噪声，它们在通信系统的理论分析中常常用到，实际统计与分析研究证明，这些噪声的特性是符合具体信道特性的。
2.5.1 白噪声
在通信系统中，经常碰到的噪声之一就是白噪声。
所谓是指它的功率谱密度函数在整个频域内是常数，
即服从均匀分布。
之所以称它为“白”噪声，是因为它类似于光学中包括全部可见光频率在内的白光。
凡是不符合上述条件的噪声就称为有色噪声。
通常被定义为
（2-22）式中，是一个常数，单位为W/Hz。
若采用单边频谱，即频率在（）的范围内，白噪声的功率谱密度函数又常写成
（2-23）由信号分析的有关理论可知，功率信号的功率谱密度与其自相关函数互为傅氏变换对，即
（2-24）因此，为
（2-25）
式（2-25）表明，白噪声的自相关函数是一个位于处的冲激函数，它的强度为。
这说明，白噪声只有在/2时才相关，而在任意两个不同时刻上的随机取值都是不相关的。
白噪声的功率谱密度及其自相关函数，如图2-11所示。
实际上完全理想的白噪声是不存在的，通常只要噪声功率谱密度函数均匀分布的频率范围远远超过通信系统工作频率范围时，
就可近似认为是白噪声。
例如，热噪声的频率可以高到Hz，且功率谱密度函数在0～Hz内基本均匀分布，因此可以将它看作白噪声。
2.5.2 高斯噪声
在实际信道中，另一种常见噪声是高斯噪声。
所谓是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。
其一维概率密度函数可用数学表达式表示为
（2-26）
式中，为噪声的数学期望值，也就是均值；为噪声的方差。
通常，通信信道中噪声的均值=0。
由此，我们可得到一个：在噪声均值为零时，噪声的平均功率等于噪声的方差。
证明如下：
因为噪声的平均功率
（2-27）而噪声的方差为
（2-28）所以，有
（2-29）
上述结论非常有用，在通信系统的性能分析中，常常通过求自相关函数或方差的方法来计算噪声的功率。
由于高斯噪声在后续章节中计算系统抗噪声性能时要反复用到，下面予以进一步讨论。
式（2-26）可用图2-12表示。
由公式（2-26）和图2-12容易看出高斯噪声的一维概率密度函数具有：
（l）对称于直线，即有
（2-30）（2）在内单调上升，在内单调下降，且在点处达到极大值。
当时
（3）
（2-31）
（2-32）且有
（4）表示分布中心，表示集中的程度。
对不同的，表现为的图形左右平移；对不同的，的图形将随的减小
而变高和变窄。
（5）当，时，相应的正态分布称为标准化正态分布，这时有
(2-33）
现在再来看。
概率分布函数用来表示随机变量x的概率分布情况，按照定义，它是概率密度函数的积分，即
(2-34) 将式（2-26）正态概率密度函数代入，得正态概率分布函数为
(2-35) 这个积分不易计算，常引入误差函数来表述。
所谓，它的定义式为
（2-36）并称为，记为，即
（2-37）可以证明，利用误差函数的概念，正态分布函数可表示为
（2-38）
用误差函数表示的好处是，借助于一般数学手册所提供的误差函数表，可方便查出不同x值时误差函数的近似值（参见附录B），
避免了式（2-35）的复杂积分运算。
此外，误差函数的简明特性特别有助于通信系统的抗噪性能分析，在后续的内容中将会看到，式（2-36）和式（2-37）在讨论通信系统抗噪声性能时，非常有用。
为了方便以后分析，在此给出
（1）误差函数是递增函数，它具有如下性质
1）；
2）。
（2）互补误差函数是递减函数，它具有如下性质
1）；
2）；
3）。
2.5.3 高斯型白噪声
我们已经知道，白噪声是根据噪声的功率谱密度是否均匀来定义的，而高斯噪声则是根据它的概率密度函数呈正态分布来定义的，那么什么是高斯型白噪声呢？
也称高斯白噪声，是指噪声的概率密度函数满足正态分布统计特性，同时它的功率谱密度函数是常数的一类噪声。
这里值得注意的是，高斯型白噪声同时涉及到噪声的两个不同方面，即概率密度函数的正态分布性和功率谱密度函数均匀性，二者缺一不可。
在通信系统的理论分析中，特别是在分析、计算系统抗噪声性能时，经常假定系统中信道噪声（即前述的起伏噪声）为高斯型白噪声。
其原因在于，一是高斯型白噪声可用具体的数学表达式表述（比如，只要知道了均值和方差，则高斯白噪声的一维概
率密度函数便可由式（2-26）确定；只要知道了功率谱密度值/2，高斯白噪声的功率谱密度函数便可由式（2-22）决定），便于推导分析和运算；二是高斯型白噪声确实反映了实际信道中的加性噪声情况，比较真实地代表了信道噪声的特性。
2.5.4 窄带高斯噪声
通信的目的在于传递信息，通信系统的组成往往是为携带信息的信号提供一定带宽的通道，其作用在于一方面让信号畅通无阻，同时最大限度的抑制带外噪声。
所以实际通信系统往往是一个带通系统。
下面研究带通情况下的噪声情况。
1. 窄带高斯噪声的定义与表达式
当高斯噪声通过以为中心角频率的窄带系统时，就可形成。
所谓是指系统的频带宽度远远小于其
中心频率的系统，即的系统。
这是符合大多数信道的实际情况的。
窄带高斯噪声的是频谱局限在附近很窄的频率范围内，其包络和相位都在作缓慢随机变化。
如用示波器观察其波形，它是一个频率近似为，包络和相位随机变化的正弦波。
因此，窄带高斯噪声可表示为
（2-39）
式中，为噪声的随机包络；为噪声的随机相位。
相对于载波的变化而言，它们的变化要缓慢的多。
如图2-13所示。
将式（2-39）展开，可得窄带高斯噪声的另外一种表达形式，即
（2-40）
其中
（2-41）
（2-42）
式中及分别称为的同相分量和正交分量。
可以看出，它们的变化相对于载波的变化也要缓慢的多。
点此看窄带噪声的flash
2. 统计特性
由式（2-39）及式（2-40）可以看出，窄带高斯噪声的可由、或、的统计特性确定。
反之，由
的统计特性也可确定、或、的统计特性。
下面将不加证明地给出几个今后特别。
（1）一个均值为零，方差为的窄带高斯噪声，假定它是平稳随机过程（通信系统中的噪声一般均满足），则它的同相分量、正交分量同样是平稳高斯噪声，且均值都为零，方差也相同。
即
（2-43）
（2-44）
式（2-44）常可表示为
（2-45）这里，、、分别表示窄带高斯噪声、同相分量和正交分量的方差（亦即功率）。
（2）一个均值为零，方差为的窄带高斯噪声，假定它是平稳随机过程，则其随机包络服从瑞利分布，相位服从均匀分布。
即
（2-46）
（2-47）
和的波形如图2-14所示。
2.5.5 正弦信号加窄带高斯噪声
信道中加性噪声无时不在，信号经过信道传输总会受到它的影响。
因此，接收端收到的信号实际上是信号与噪声的合成波。
通信系统中，常常碰到的合成信号具有正弦信号加窄带高斯噪声的形式，如在分析2ASK、2FSK、2PSK等信号抗噪声性能时，其信号均为
形式。
下面研究该合成信号的包络及其相位的统计特性。
可以表示为
（2-48）式中
为信道加性窄带高斯噪声；
（2-49）
（2-50）
分别为合成信号的随机包络和随机相位。
可以证明，正弦信号加窄带高斯噪声所形成的合成信号具有如下：
（1）正弦信号加窄带高斯噪声的随机包络服从广义瑞利分布（也称莱斯（Rice）分布），即其包络的概率密度函数为
（2-51）
式中，为零阶修正贝赛尔函数。
时，是单调上升函数，且有=1。
显见，当信号幅度时，其随机包络将服从瑞
利分布。
（2）正弦信号加窄带高斯噪声的随机相位分布与信道中的信噪比有关，不再是均匀分布了。
当信噪比很小时，它接近于均匀分布
正弦信号加窄带高斯噪声的包络和相位分布如图2-15所示。
