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在对红外热像仪的测量中,噪声是评价红外热像仪性能的主要参数。噪声参数包括时间域噪声和空间域噪声,时间域噪声可分为高频时间噪声和低频时间噪声(即1/f噪声);空间域噪声可分为高频空间噪声(即固定模式噪声FPN)和低频空间噪声(非均匀性噪声)。对高频时间噪声和低频时间噪声进行了严格的区分和定义;给出了在短时间内忽略低频时间噪声时高频噪声NETD的计算模型;在不忽略低频时间噪声时计算高频噪声等效温差的数学计算模型和测量方法;对高频时间域NETD测量结果进行了不确定度分析与评价。 相似文献
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噪声是DC/DC变换器重要的性能指标,它限制了其在高精密电子系统中的应用。DC/DC变换器的噪声分为高频噪声和低频噪声。高频噪声包括电流纹波与热噪声。低频噪声主要成分有1/f噪声和散粒噪声。高频噪声直接影响产品性能,低频噪声除了与产品性能有关之外,还与产品质量和可靠性密切相关。本文在详细研究DC/DC变换器低频噪声测量技术的基础上,完成了对国产军用DC/DC变换器低频噪声的测量。实验结果表明,1/f噪声和散粒噪声是DC/DC变换器低频噪声的主要成分。基于此实验结果,本文对DC/DC变换器低频噪声的产生机理进行了分析,并进一步讨论了低频噪声作为DC/DC变换器质量与可靠性诊断工具可行性。 相似文献
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发射台机房噪声主要来源于通风机。通风机产生的噪声主要有空气动力性噪声和机械噪声两种。空气动力性噪声是指因气体振动而辐射的噪声。机械噪声主要是传动装置的摩擦和风机运转不平衡引起振动所辐射的噪声。就现有设备来说,要想降低机房噪声,只能从噪声传播的途径上采取措施,加以控制。 相似文献
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利用小波神经网络作为噪声对消滤波器,实现了参考噪声与干扰噪声呈非线性相关条件下的噪声对消。在参考噪声与干扰噪声非线性相关时,传统的横向滤波器效果不理想,利用小波神经网络的非线性特性,可更好的解决非线性噪声条件下的噪声对消问题。计算机仿真结果证明,小波神经网络噪声对消在非线性噪声条件可有效提高信噪比增益。 相似文献
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柴油发电机组机房的低噪声工程设计主要是针对柴油发电机组工作时的排气噪声,机械噪声及燃烧噪声,冷却风扇运转噪声和排风通道噪声、进气噪声等声源,采取减震和隔声措施,限制震动和噪声传播的途径,达到使柴油机低噪声工作的目的。 相似文献
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《中国激光》2017,(11)
光纤水听器无电中继远程解调系统的噪声主要来源于放大自发辐射(ASE)噪声和双重瑞利散射(DRS)噪声。为了优化系统噪声并提升系统的性能,通过噪声拟合方法实验分离了ASE噪声和DRS噪声对系统相位噪声的影响。结果表明ASE噪声是实验系统的主要噪声源,但DRS噪声也会成为降低系统相位噪声的限制因素。理论分析并实验验证了光源相位调制方案对两种噪声源的抑制效果,通过铌酸锂相位调制器对100km远程解调系统的光源施加幅度为2.2rad、频率为40 MHz的正弦相位调制,ASE噪声功率下降了5.2dB,DRS噪声功率下降了6.2dB,系统总相位噪声下降了5.2dB。 相似文献
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光纤通信系统除了光电检测器的噪声之外,还有光源的量子噪声、激光器输出功率曲线“扭折”噪声、反射噪声、模分配噪声与模式噪声等。半导体激光器多模光纤传输容易出现模式噪声而影响传输的正常进行,本文报告模式噪声的实验观察及其有关的计算分析问题。一、实验观察 相似文献
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音响设备噪声大是一种比较常见的故障,本文讨论这一故障产生的机理,以供检修这类故障时有所侧重,提高检修速度。 1. 噪声大故障定义噪声大是重放过程中,扬声器中除有节目源信号声音外,还有其他杂乱声音,这些杂乱声音称之为噪声。当这一噪声大到已影响正常听音时,便认为机器存在噪声大故障。 2. 噪声大故障的根本原因根据噪声大故障的定义,噪声大故障的根本原因是流过扬声器的噪声电流太大了,大到了不能允许的程度。噪声是不可避免的,但噪声大到一定程度后便不能允许了。根据噪声大 相似文献
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相位噪声是振荡器最重要的性能指标.文中从描述振荡器的非线性微分方程出发,提出将噪声作为非线性微分方程的一项,通过建立随机非线性微分方程来分析振荡器的相位噪声,为振荡器的相位噪声提出了一种新的分析方法.用这种方法,在相同强度下,针对白噪声分别为加性和乘性的情形,分析其产生的相位噪声,得出了乘性噪声产生的相位噪声远大于加性噪声所产生的相位噪声的结论. 相似文献
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基于电子元器件低频噪声特性测试中,针对影响低频噪声测量系统准确性的因素,提出了一种改进型的低频噪声测量方法,优化设计电子元器件低频电噪声测试系统,放大噪声测试部分噪声,并可以分析电子元器件低频噪声测试过程中的低频噪声特性,从而可以有效证实通过测试低频噪声,就能够验证电子元器件质量是否缺陷,分析电子元器件的使用可靠性。在本文之中,将会基于电子元器件介绍其低频噪声特性和相关测试技术方案。 相似文献
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中值滤波法主要用来抑制椒盐噪声,均值滤波法主要用来抑制高斯噪声.当数字图像中即有椒盐噪声又有高斯噪声时,两种方法均无法达到令人满意的效果.提出了一种混合噪声的滤波方法.首先通过设定阈值,将椒盐噪声和高斯噪声加以区分.然后先对椒盐噪声使用改进了的中值滤波方法进行滤波,之后使用近邻域均值滤波法对高斯噪声进行滤波.仿真结果表明,文中提出的混合去噪声算法计算简单,对数字图像中存在的混合噪声有较好的滤波效果. 相似文献
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