翻译：无线电接收器的噪声系数
无线电接收器的噪声系数
H. T. ERJISt, FELLOW, I.R.E.
摘要——本文给出了电波接收器噪系数的严格定义，此定义不局限于高增益接收机，也适用于普通的四端口网络。分析了接收器整体的噪声系数与其组件的噪声系数之间的关系，简要叙述了接收器组件与其噪声系数的测量方法之间的不匹配。
简介
当越来越短的波得到实际应用，无线电接收器的噪声源也越来越被重视。在很多相关论文中，特别是Llewellyn（英国音乐家）和Jansky（美国无线电工程师）在1928年发表的论文中，通过实验得到：热激噪声（约翰逊噪声）决定了短波无线电接收器的绝对灵敏度。早在1942年，North建议采用的无线电接收器的绝对灵敏度的标准与我们当时所用的标准相差多达2倍。因为它是基于接收器输入电路的阻抗匹配，我们的标准很有局限性，所以我们采用了他的标准。
本文提出了一个更严格的关于无线电接收器的绝对灵敏度标准的定义，即噪声系数。该定义不局限于高增益接收机，也适用于普通的四端口网络。它使通过一个简单的分析就给出接收器整体的噪声系数与其组件的噪声系数之间的关系成为可能。对于双重检波接收器来说，这些组件可能是高频放大器、变频器和中频放大器。本文也给出了噪声系数的测量方法。
四端口网络噪声系数的定
义如图1所示，一个信号发生器
连接到输入端，输出电路也被标
记出来。网络的输入阻抗和输出
阻抗可能包含电抗成分，它们可
能与发生器和输出电路匹配或不匹配。四端口网络可能是一个放大器、转换器、衰减器或简单的变压器。信号发生器对于接下来的定义是必要的，但信号发生器里面的衰减器和连接右面的输出电路则只是为了表明对噪声系数和增益的测量。
噪声系数将依据可用信号功率、有效噪声功率、增益和有效带宽来定义，下面将给出这些术语的定义并进行讨论。
可用信号功率
内阻为R0欧，电动势为E伏特的发生器提供给R1欧的电阻E2R1/(R0+R1)2瓦特的功率，当输出电路与发生器匹配，即R1= R0时，这个功率达到最大等于E2/4R0。E2/4R0被人们称为发生器的可用功率，它的定义与所连接的电路的阻抗无关。当R1不等于R0时，因为存在失配损耗，所以输出功率小于可用功率。事实上，在放大器的输入电路中，由于不匹配而降低的输出噪声可能比降低的输出信号更多，所以不匹配很可能是个有益的条件。正是这种放大器的输入电路中不匹配条件的存在，使本文中的术语“可用功率”显得更加恰当。在图1中，用S o表示信号发生器输出端的可用信号功率。这里S o 等于V2/RA瓦特，当V表示衰减器输入端电压，R表示衰减器的特征阻抗，
A表示固定衰减（A假设很大）。
任何网络的输出端都可视为信号发生器的输出端，在图1中，用S表示四端口网络输出端的可用信号功率。
增益
定义网络输出端的可用信号功率与信号发生器输出端可用信号功率的比值为网络的增益，即：
G=S/S0。（1）
这是个特殊的定义，因为放大器的增益通常被定义为其输出和输入的比。因为它使术语“可用功率”更加恰当，所以这里我们采用了这个新的定义。需要注意的是，虽然增益与网络中输出电路的阻抗无关，但它仍取决于信号发生器的阻抗。
四端口网络通常会具有某种带通特性，增益G被定义在频带中心频率处。
有效噪声功率
在信号功率情况下，相匹配的输出电路吸收的噪声功率被定义为两个端口之间的有效噪声功率。
用符号N表示网络输出端口的有效噪声功率。这个功率来源于网络自身所有的噪声源和信号发生器中的约翰逊噪声源，但不包括图1中向右连接的输出电路的噪声源。
接下来讨论一个电阻的约翰逊噪声功率。任何R欧姆的电阻作为约翰逊噪声发生器，它的电动势的均方根等于4KTRdf。K是玻尔兹曼常数=1.38*10-23，
T是电阻的绝对温度，df是带宽。则有效的约翰逊噪声功率为：4KTRdf/4R = KTdf （瓦特）。（2）
这就是图1中信号发生器输出端带宽为df的有效噪声功率。实际上，它是无源网络所有部件拥有相同温度T时任意两个端口的有效噪声功率。
有效带宽
很容易计算出当带宽的频率为B赫兹时，信号发生器中约翰逊噪声源产生的有效输出噪声理想的或者方波顶部的带通特性等于GKTB。然而实际上，带宽并不是平的，也就是说带宽的增益是随频率变化的而非常数。既然这样，当G f是频率为f时的增益时，总的贡献就是GfKTdf。给噪声输出提供增益G时的理想带通网络的带宽，被定义为网络的有效带宽。即：GKTB = GfKTdf 或 B = 1/G Gfdf。（3）
噪声系数
图1中网络的噪声系数用S0，S，KTB和N来表示。
对网络的输出端口来说，拥有尽可能高的信噪比是重要的。如果网络中完全没有噪声源的影响，信噪比的最大值等于信号发生器终端有效信号与有效噪音的比值。简单的无损变压器或滤波器就是无噪声源网络的例子。然而一般情况下，噪声源是存在的并且可以减少网络输出端口的有效信噪比。网络的噪声系数F被定义为信号发生器终端与其输出端有效信噪比的比值。因此：F = (S0/KTB)/(S/N) = (S0/KTB)(N/S) （4）令：G = S/S0
则： F =（1/G）（N/KTB）（5）求解N得到关于有效噪声输出的式子如下：
N = FGKTB （瓦特）（6）噪声输出也包括信号发生器中约翰逊噪声源的贡献，这个贡献就是GKTB。有效输出噪声只取决于网络中的噪声源，即：
(F - 1)GKTB （瓦特）（7）
（4）、（5）、（6）、（7）中所有的术语都被声明过，但是在噪声系数被确定之前，必须先选择发生器终端阻抗的温度T，建议噪声系数的温度定义在290K（63华氏度），则有：
KT = 1.38 X 10-23 X 290 = 4 X 10-21（瓦特/带宽周期）
网络与其输入输出电路之间的失配程度与噪声系数之间的关系是非常重要的。定义（4）清楚地表明：输出电路及其连接对噪声系数的值没有影响。然而它也说明，因为S和N都随失配程度变化，所以噪声系数取决于发生器与网络之间的失配程度。
噪声系数的测定
虽然本文不会给出噪声系数测量设备的详细说明，但相信概述这些测量方法仍然是有价值的。
当网络的增益大到噪声功率的读数可以通过图1中网络输出端口两端连接的热电偶得到时，噪声系数F很容易测量。测量步骤是简单地调整信号衰减器的衰减量A，直到输出读数变为2倍。因为噪音只源于被关掉的信号发生器，此时S等于N，通过定义（4）可以得出：
F = S0/KTB = V2/4RAB X 10-21 （8）
从增益和频率曲线，通过计算可以得到有效频带B。信号衰减器输入端的电压V可以通过热电偶、真空管伏特计、热敏电阻等测量出来。通过反复核对这些不同的设备的V值甚至可以精确到厘米波长范围内。因为衰减量A 的幅度大，所以更难测得准确的值。根据公式（8）得到当短波接收器的A = 5.2 X 1013，R = 80欧姆，V = 1伏特，B=20000周期时，F的值只有3这么小。在这种幅度的衰减下，只有非常细心的工作才能得到满意的数据。非常彻底的屏蔽性是信号发生器的一个重要要求。
因为没有噪声源，网络的噪声系数组成的非耗散元素是单一的（表达式（7）等于0）。在这里简单的变压器和滤波器中损失一般是很低的。在N = KTB 和衰减量= 1/G这些条件下，它与信号发生器匹配，通过（5）得到63华氏度下衰减器的噪声系数等于它的衰减量。由一个发射和接收天线组成的网络相当于衰减量A等于发射和接收功率的比值的一个衰减器。假设接收天线没有静电干扰和电路损失，通过（5）得到它的噪声系数F = A（N/KTB）。如果T r是接收天线辐射电阻的绝对温度，N = KT r B。因此F = A(T r/T) = A(T r/290)。T r的值不能准确知道，但T r = T 对于天线辐射到地球上是个好的近似。
两个网络串联时的噪声系数
如果图1所示的网络增益不够大，用网络后面的放大器来得到噪声输出读数。这时分析两个网络串联时的噪声系数就是必要的。并且从设计的角度来看，知道一个接收器整体的噪声系数与其组件的噪声系数之间的关系也是重要的，因为它指出了对组件的哪些改进是有价值的。
图2所示是两个网络的简图。在这里我们仍然考虑到这两个网络、发生器和输出电路可能匹配或不匹
配。给单一网络的定义现在仍然
适用于由网络a、b串联组成的
网络ab以及单独的a、b网络。
表达式（6）给出了网络b输出端的有效输出噪声：
N ab = F ab G ab KTB ab（瓦特）（9）
为了简化分析，假设两个网络具有同样理想的或同样方波顶部的带通特性（B a=B b=B）。等效的通带B ab等于B，由（1）定义的总增益G ab就等于G a G b。则有：
N ab = F ab G a G b KTB （瓦特）（10）
新的噪声功率的表达式可以通过将（6）代入网络a和将（7）代入网络b导出。将（6）代入网络a得到输出端的有效噪声功率是：
N a = F a G a KTB （瓦特）（11）
将这个功率乘以Gb得到取决于网络a中噪声源和信号发生器的约翰逊噪声源的网络b输出端的有效噪声功率如下式：
F a
G a G b KTB （瓦特）（12）
将表达式（7）代入网络b得到网络b输出端的有效噪声功率是仅取决于网络b噪声源的下式：
（F b– 1）G b KTB （瓦特）（13）
网络b输出端总的有效噪声功率N ab是（12）和（13）的总和，即：N ab = F a G a G b KTB +（F b– 1）G b KTB
=（F a + Fb – 1
）G a G b KTB （14）
Ga
将这个表达式与（10）进行比较得到两个网络的噪声系数的简单关系如下：
F ab = (F a+F b ) –1/
G a （15）
这个关系适用于分布在两个网络的带通的任意的噪声功率。在带通特性方面的假设可能造成不太均匀的功率分布。尽管在实际情况下它对（15）的有效性不会有严重限制，但我们还是建议研究非均匀噪声分布和不相等非理想带通的影响，来确定是否需要对关系式（15）中不同的术语使用修正系数。非均匀噪声分布和非理想带通特性的影响是相当复杂的问题，需要稍作澄清的是，关系式（15）总是适用于在网络带通频率为f时的单位带通df。我们发现少许带宽对应的噪声系数与实际的网络带宽有所不同。
接下来讨论（15）中的噪声系数F a、F b。网络b对网络a的噪声系数没有影响，这源于一个关于单一网络的讨论。这个讨论还指出网络a对网络b 的噪声系数有着重大影响。因此，假如如图1所示，Fb是由信号发生器单独测量的，那么这个信号发生器必须在网络a的输出端之间有一个和输出阻抗完全相同的终端阻抗。
两个网络的匹配关系
读者提到了伯吉斯的一篇论文,和距今更近的哈罗德的一篇详细讨论不匹配关系优势的的论文，在这里仅作简单介绍。
当第二个网络直接连接到噪声发生器时拥有最小的噪声系数，它们之间的失配程度相同并且两个网络的全噪声系数为最小值。当然这并不容易发现，
但一个关于信号发生器和网络匹配条件的分析表明最佳的匹配条件与信号发生器中任何噪声源都无关。另一方面，在最低全噪声系数下，信号发生器和网络a之间的最佳匹配条件主要决定于这两个网络。当网络a是个低增益转换器，网络b是个中频放大器时，第一个网络在它与信号发生器匹配时获得最高的可能增益G a，通常得到最低的噪声系数。
几个网络串联的噪声系数
对两个网络分析可以很容易扩展到两个以上的网络。比如，如果考虑三个网络，（15）得到：
F abc = F ab+(F c-1)/
G ab = F a+(F b-1)/G a+(F c-1)/G a G b (16)
大多数的接收器都是这样获得更大的信号，只有前两个部分的噪声系数必须要考虑。
两个网络的噪声系数的测量
F a可能需要通过间接测量来确定，特别是
G a很低的时候。这个可按如下所示去做。F ab和F b的噪声系数可以通过将其视为单一网络的方法求出。增益G a可以通过将信号发生器当作忽略网络a，得到确定的=信号输出示数时所需要的有效信号功率增加量来得到。噪声系数Fa可以通过式子（15）来求得。
第二种测量噪声系数的方法是测量在无源网络a正常运行时，网络b与网络a的输出噪声之比。这一比值称为Y系数，在测量转换器时尤其有用。如果网络a的有效噪声系数只有KTB（瓦特）时，就被认为是无源的。在室温下，在测量Y时通常习惯将网络a的输出阻抗等价替换为无源阻抗。
接下来可以推出一个Fa关于Y、Fb和Ga的表达式。根据定义：
Y = N ab/N b (17)
公式（5）表明：
F b = (1/
G b)(N b/KTB b) (18)
和 F ab = (1/G a G b)(N ab/KTB ab) (19) 上述三个公式得到：
F ab = (F b Y/
G a)(B b/B ab) (20)
这里我们假设两个网络拥有相同的理想的或方波顶部的带通特性。则有：
F ab = F b Y/
G a (21)
式子（15）和（21）得到：
F a = [F b(Y-1)+1]/
G a (22)
在测定Fa时，因为测Y比测F ab更容易，所以经常应用式子（22）而不是关系式（15）。需要注意的是F ab可以通过（21）给出的简便关系实验性地测得。
结论
所有的信号和噪声功率都是以瓦特为单位，本文也曾使用过分贝标度，但引入噪声功率后用分贝标度是容易混淆的，而瓦特不会，所以我们用瓦特替换了分贝标度。
在最后，希望那些定义和符号可以应用到平常的使用中。应当指出的是本文是过去两年中和许多科学工作者包括但不限于贝尔电话实验室的激烈讨论后的结果。
翻译_无线电接收器的噪声系数
无线电接收器的噪声系数 H. T. ERJISt, FELLOW, I.R.E. 摘要——本文给出了电波接收器噪系数的严格定义，此定义不局限于高增益接收机，也适用于普通的四端口网络。分析了接收器整体的噪声系数与其组件的噪声系数之间的关系，简要叙述了接收器组件与其噪声系数的测量方法之间的不匹配。 简介 当越来越短的波得到实际应用，无线电接收器的噪声源也越来越被重视。在很多相关论文中，特别是Llewellyn（英国音乐家）和Jansky（美国无线电工程师）在1928年发表的论文中，通过实验得到：热激噪声（约翰逊噪声）决定了短波无线电接收器的绝对灵敏度。早在1942年，North 建议采用的无线电接收器的绝对灵敏度的标准与我们当时所用的标准相差多达2倍。因为它是基于接收器输入电路的阻抗匹配，我们的标准很有局限性，所以我们采用了他的标准。 本文提出了一个更严格的关于无线电接收器的绝对灵敏度标准的定义，即噪声系数。该定义不局限于高增益接收机，也适用于普通的四端口网络。它使通过一个简单的分析就给出接收器整体的噪声系数与其组件的噪声系数之间的关系成为可能。对于双重检波接收器来说，这些组件可能是高频放大器、变频器和中频放大器。本文也给出了噪声系数的测量方法。
四端口网络噪声系数的定 义如图1所示，一个信号发生器 连接到输入端，输出电路也被标 记出来。网络的输入阻抗和输出 阻抗可能包含电抗成分，它们可 能与发生器和输出电路匹配或不匹配。四端口网络可能是一个放大器、转换器、衰减器或简单的变压器。信号发生器对于接下来的定义是必要的，但信号发生器里面的衰减器和连接右面的输出电路则只是为了表明对噪声系数和增益的测量。 噪声系数将依据可用信号功率、有效噪声功率、增益和有效带宽来定义，下面将给出这些术语的定义并进行讨论。 可用信号功率 阻为R0欧，电动势为E伏特的发生器提供给R1欧的电阻E2R1/(R0+R1)2瓦特的功率，当输出电路与发生器匹配，即R1= R0时，这个功率达到最大等于E2/4R0。E2/4R0被人们称为发生器的可用功率，它的定义与所连接的电路的阻抗无关。当R1不等于R0时，因为存在失配损耗，所以输出功率小于可用功率。事实上，在放大器的输入电路中，由于不匹配而降低的输出噪声可能比降低的输出信号更多，所以不匹配很可能是个有益的条件。正是这种放大器的输入电路中不匹配条件的存在，使本文中的术语“可用功率”显得更加恰当。在图1中，用S o表示信号发生器输出端的可用信号功率。这里S o等于V2/RA瓦特，当V表示衰减器输入端电压，R表示衰减器的特征阻抗，A表示
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浅谈接收设备灵敏度
浅谈接收设备灵敏度 灵敏度介绍及计算 接收灵敏度是检验基站接收机接收微弱信号的能力，我们经常谈及的某产品或者某设备的灵敏度，其实是最大可用灵敏度，即指保证接收设备正常工作所需输出信号电平或信噪比。 信噪比（S/N）是电子设备或者电子系统中信号与噪声的比例。信噪比的计量单位是dB，计算公式如下： S/N=10lg(PS/PN)= 20Lg(VS/VN) Ps: 信号的有效功率 Pn:噪声的有效功率 Vs:信号电压的“有效值” Vn:噪声电压的“有效值” 设备的信噪比越高表明它产生的噪声越少。一般来说，信噪比越大，说明混在信号里的噪声越小，声音回放的音质量越高。 信噪比是接收设备的关键指标，也是计算灵敏度的直接参数。灵敏度的计算公式如下，单位是dBm。 Si = -173.93 dBm + 10lgBW + NFSYS + (S/N) BW:信号带宽（Hz） NFSYS:收信机噪声系数 S/N:信噪比 从以上公式可以看出为提高接收机灵敏度也即使Si小，可以从以下方面着手， a)降低系统噪声系数， b)提高信噪比 c)减小信号的带宽 SX1278灵敏度的分析 我们为了计算其灵敏度，只需要测量信噪比和噪声系数即可。在SX1278的数据手册中我们查询到了以下的数据。 不同扩频因子SF下，信道的信噪比：
不同链路增益下的噪声系数 由此我们可以计算出不同带宽的灵敏度： BW=125K参考值： 计算值: RFS_L125_HF RFsensitivity, Long-Range Mode, highest LNA gain, Band1, 125kHz bandwidth SF=6-123dBm SF=7-125dBm SF=8-128dBm SF=9-130dBm SF=10-133dBm SF=11-135dBm SF=12-138dBm BW=250K参考值：
数据库方面中英文对照
本科毕业设计（论文） 英文翻译 题目创业平台设计与实现 学生姓名 专业班级网 学号 院（系） 指导教师（职称） 完成时间 2008 年6 月6 日
英文原文 An Overview of Servlet and JSP Technology Gildas Avoine and Philippe Oechslin EPFL, Lausanne, Switzerland 1.1 A Servlet's Job Servlets are Java programs that run on Web or application servers, acting as a middle layer between requests coming from Web browsers or other HTTP clients and databases or applications on the HTTP server. Their job is to perform the following tasks, as illustrated in Figure 1-1. Figure 1-1 1．Read the explicit data sent by the client. The end user normally enters this data in an HTML form on a Web page. However, the data could also come from an applet or a custom HTTP client program. 2．Read the implicit HTTP request data sent by the browser. Figure 1-1 shows a single arrow going from the client to the Web server (the layer where servlets and JSP execute), but there are really two varieties of data: the explicit data that the end user enters in a form and the behind-the-scenes HTTP information. Both varieties are critical. The HTTP information includes cookies, information about media types and compression schemes the browser understands, and so on. 3．Generate the results. This process may require talking to a database, executing an RMI or EJB call, invoking a Web service, or computing the response directly. Your real data may be in a relational database. Fine. But your database probably doesn't speak HTTP or return results in HTML, so the Web browser can't talk directly to the database. Even if it could, for security reasons, you probably would not want it to. The same argument applies to most other applications. You need the Web middle layer to extract the incoming data from the HTTP stream, talk to
噪声系数(Noise Figure)对手机射频接收机灵敏度之影响
Noise Figure 所谓灵敏度，指的是在SNR能接受的情况下，其接收机能接收到的最小讯号[1-2]，其公式如下: 第二项是所谓的Noise Figure，理想上SNR当然是越大越好，最好是无限大(表示都没有噪声)，但实际上不可能没有噪声，因此，由[3-4]可知，所谓Noise Figure，衡量的是当一个讯号进入一个系统时，其输出讯号的SNR下降多寡，亦即其噪声对系统的危害程度，示意图与定义如下:
而接收机整体的Noise Figure，公式如下: 由上式可知，越前面的阶级，对于Noise Figure的影响就越大，而一般接收机的方块图如下[5] : 因此，从天线到LNA，包含ASM、SAW Filter、以及接收路径走线，这三者的Loss 总和，对于接收机整体的Noise Figure，有最大影响，因为由[5]可知，若这边的Loss多1 dB，则接收机整体的Noise Figure，就是直接增加1 dB，因此挑选ASM 时，要尽量挑选Insertion Loss较小的[7]。
而由[8]可知，SAW Filter可以抑制带外噪声，因此原则上须在LNA输入端，添加SAW Filter，避免带外噪声劣化接收机整体性能。但有些接收机，其SAW Filter 会摆放在LNA与Mixer之间，如下图[9] : 前述说过，LNA输入端的Loss，对于接收机整体的Noise Figure，有最大影响，因此上图的PCS与WCDMA，之所以将SAW Filter摆放在LNA之后，主要也是为了Noise Figure考虑，假设SAW Filter的Insertion Loss为1 dB，LNA的Gain 为10 dB，若将SAW Filter摆放在LNA之前，则接收机整体的Noise Figure，便是直接增加1 dB，但若放在LNA之后，则接收机整体的Noise Figure，只增加了1/10 = 0.1 dB。而在Layout时，其接收路径走线要尽可能短，线宽尽可能宽，这样才能将其Insertion Loss降低，甚至必要时，可以将走线下层的GND挖空，如此便可以在阻抗不变的情况下，进一步拓展线宽，使其Insertion Loss更为降低[10]。
翻译 大型共享数据库的数据关系模型(精选.)
大型共享数据库的数据关系模型 E.F.Codd IBM Research Laboratory,SanJose,California 未来的数据库使用者一定是和数据在机器中的存储（即数据库的内部模式）相隔离的。而通过提示服务来提供信息是一个不太令人满意的解决方法。当数据的内部模式表示发生改变，甚至数据内部表示的多个方面发生改变时，终端用户和大多数应用程序的活动都不会受到影响。因此，查询、更新和报告存储信息类型的自然增长和变动都需要在数据表示中表现出来。 现存的不可推断的、格式化的数据系统给用户提供了树结构的文件或者更一般的网格模式的数据。本文在第一部分讨论这些模式的不足之处。并且会介绍一种基于n元组关系的模式，一种数据库关系的正式形式和通用数据子句的概念。第二部分将讨论一些关系的操作（不是逻辑层面的），并且把这些操作应用于用户模式上解决冗余和一致性问题。 1关系模式和一般模式 1.1简介 这篇文章是关于系统的基本关系原理的应用，这个原理提供了共享大型格式化数据库的方法。除了Childs[1]的文章有介绍外，用于数据库系统的关系的主要应用 还表现在演绎推理型的问-答系统中。Levein和Maron[2]提供了大量关于这个领域的参考资料。 相比之下，这里要解决的问题是一些数据独立性的问题——应用程序和终端活动之于数据类型增长和数据表示变动的独立性，而数据一致性问题即使在非演绎推 理型系统中也是很棘手的。 在目前流行的非推论性系统中，第一部分要介绍的数据的关系视图（或叫做模式）在一些方面似乎优于图模式和网格模式[3,4]。这种模式提供了一种根据数据的自然结构来描述描述数据的方式——也就是说，不用为了数据的机器表示而添加其 他的将结构。因此，这种模式为高水准的数据语言提供了基础，而这种数据语言机 制一方面可以达到最大化程序之间的独立性，另一方面也可以最大化数据的机器表 示和组织之间的独立性。 关系模式更高一级的优势在于它构成了关系处理可导性、冗余性和一致性的坚固基础——这些将在第二部分讨论。另一方面，网络模型产生了一些混淆，尤其是 把连接的源误作为关系的源（见第二部分“连接陷阱”） 最后，关系视图允许对目前格式化数据系统的范围和逻辑限制的更清晰的估算，并且有在单独的系统内竞争数据表示方式的优点（从逻辑的观点）。更清楚的这个观点的示例会在本文中的不同部分中被阐释。但是支持关系模式的系统实现不会讨论。 1.2目前系统的数据相关性 最近发展的信息系统中数据描述表的提供是向数据独立性目标[5,6,7]靠近的重要提高。这些表可以使改变数据库中数据表示的某些特征变得更容易些。但是，许 多数据表示特征可以在不逻辑地削弱一些应用程序的情况下被改变的功能仍受到相 当的限制。更进一步，与用户交互的数据模式仍然有一些散乱的代表性特征，特别
噪声系数的原理和测试方法
噪声系数测试方法 针对手机等接收机整机噪声系数测试问题，该文章提出两种简单实用的方法，并分别讨论其优缺点，一种方法是用单独频谱仪进行测试，精度较低；另一种方法是借助噪声测试仪的噪声源来测试，利用冷热负载测试噪声系数的原理，能够得到比较精确的测量结果。 图1是MAXIM公司TD-SCDMA手机射频单元参考设计的接收电路，该通道电压增益大于100dB，与基带单元接口为模拟I/Q信号，我们需要测量该通道的噪声系数。采用现有的噪声测试仪表是HP8970B，该仪表所能测量的最低频率为10MHz，而TD-SCDMA基带I/Q信号最高有用频率成份为640KHz，显然该仪表不能满足我们的测量需求。下面我们将介绍两种测试方案，并讨论其测试精度，最后给出实际测试数据以做对比。 图1：MAXIM公司TD-SCDMA手机射频接收电路。 利用频谱仪直接测试 利用频谱仪直接测量噪声系数的仪器连接如图2所示，其中点频信号源用于整个通道增益的校准，衰减器有两个作用，一是起到改善前端匹配的作用；二是做通道增益校准使用，因接收机增益往往很高，大于 100dB，而一些信号源不能输出非常弱的信号，配合该衰减器即能完成该功能。 测量步骤一：先利用信号源产生一个点频信号（一般我们感兴趣的是接收机小信号时的噪声系数，故此时点频信号电平应接近灵敏度电平），频点与本振信号错开一点，这样在基带I/Q端口可以得到一个点频信号，调节接收机通道增益使I/Q端点频信号幅度适中，测量接收机输入与输出端的点频信号大小可以求得这时的通道增益，记为G。
测量步骤二：接步骤一，关闭信号源，保持接收机所有设置不变，用频谱仪测量I/Q端口在刚才点频频点处的噪声功率谱密度，I端口记为Pncdensity(dBm/Hz), Q端口记为Pnsdensity(dBm/Hz)，则接收通道噪声系数有下式给出： 上式中kb表示波尔兹曼常数，F是噪声系数真值，我们用NF表示噪声系数的对数值，NF＝10lg(F)， G表示整个通道增益，T1为当前热力学温度，T0等于290K。假定T1＝T0，容易求得NF的显式表达式如下： 或者： 关于方程2与方程3的正确性，我们可以做如下简单推导。先考虑点频情况，设接收机输入端点频信号为： 接收机I/Q端口点频信号分别为：
接收机灵敏度计算公式
接收灵敏度的定义公式 摘要：本应用笔记论述了扩频系统灵敏度的定义以及计算数字通信接收机灵敏度的方法。本文提供了接收机灵敏度方程的逐步推导过程，还包括具体数字的实例，以便验证其数学定义。 在扩频数字通信接收机中，链路的度量参数Eb/No (每比特能量与噪声功率谱密度的比值)与达到某预期接收机灵敏度所需的射频信号功率值的关系是从标准噪声系数F的定义中推导出来的。CDMA、WCDMA蜂窝系统接收机及其它扩频系统的射频工程师可以利用推导出的接收机灵敏度方程进行设计，对于任意给定的输入信号电平，设计人员通过权衡扩频链路的预算即可确定接收机参数。 从噪声系数F推导Eb/No关系 根据定义，F是设备(单级设备，多级设备，或者是整个接收机)输入端的信噪比与这个设备输出端的信噪比的比值(图1)。因为噪声在不同的时间点以不可预见的方式变化，所以用均方信号与均方噪声之比表示信噪比(SNR)。 图1. 下面是在图1中用到的参数的定义，在灵敏度方程中也会用到它们： Sin = 可获得的输入信号功率(W) Nin = 可获得的输入热噪声功率(W) = KTBRF其中： K = 波尔兹曼常数= × 10-23 W/Hz/K， T = 290K，室温 BRF = 射频载波带宽(Hz) = 扩频系统的码片速率 Sout = 可获得的输出信号功率(W) Nout = 可获得的输出噪声功率(W) G = 设备增益(数值) F = 设备噪声系数(数值) 的定义如下： F = (Sin / Nin) / (Sout / Nout) = (Sin / Nin) ×(Nout / Sout) 用输入噪声Nin表示Nout： Nout = (F × Nin × Sout) / Sin其中Sout = G × Sin 得到： Nout = F × Nin × G
人机交互翻译
目录 第一部分引言 第1章交互系统的可用性 2 1.1 引言 2 1.2 可用性目标与度量7 1.3 可用性动机8 1.3.1 生命关键系统9 1.3.2 工业和商用9 1.3.3 家庭和娱乐应用9 1.3.4 探索性、创造性和协同界面10 1.3.5 社会技术系统12 1.4 普遍可用性13 1.4.1 身体能力和物理工作场所的差异13 1.4.2 不同的认知和感知能力14 1.4.3 个性差异15 1.4.4 文化和国际的多样性16 1.4.5 残疾用户17 1.4.6 老年用户18 1.4.7 儿童20 1.4.8 适应软硬件的多样性21 1.5 写作本书的目的22 1.5.1 影响学术和行业界的研究人员22 1.5.2 为商业设计人员提供工具、技术和知识24 1.5.3 提升普通大众的计算机意识24 参考文献25 第2章指南，原则与理论36 2.1 引言36 2.2 指南36 2.2.1 界面导航37 2.2.2 组织显示38 2.2.3 引起用户注意38 2.2.4 便于数据输入39 2.3 原则40 2.3.1 确定用户的技能水平40 2.3.2 识别任务41 2.3.3 选择交互风格42 2.3.4 界面设计的8条黄金规则45 2.3.5 预防错误46 2.3.6 在增加自动化的同时确保人的控制47 2.4 理论50 2.4.1 分级设计52
2.4.2 行动阶段模型53 2.4.3 一致性54 2.4.4 背景理论55 参考文献57 第二部分开发过程 第3章设计过程的管理62 3.1 引言62 3.2 支持可用性的组织设计63 3.3 设计的4个支柱65 3.3.1 用户界面需求65 3.3.2 指南文档与过程66 3.3.3 用户界面的软件工具68 3.3.4 专家评审与可用性测试68 3.4 开发方法学68 3.5 人种学观察70 3.6 参与式设计72 3.7 场景开发73 3.8 前期设计评审的社会影响报告75 3.9 法律问题76 参考文献78 第4章界面设计的评估82 4.1 引言82 4.2 专家评审83 4.3 可用性测试与实验室86 4.3.1 可用性实验室86 4.3.2 对待参与者与机构审查委员会88 4.3.3 出声思考与相关技术89 4.3.4 可用性测试的范围90 4.3.5 可用性测试报告92 4.4 调查工具92 4.4.1 准备和设计调查问题93 4.4.2 问卷示例94 4.5 验收测试96 4.6 有效使用期内的评估97 4.6.1 访谈与焦点小组讨论97 4.6.2 连续的用户性能数据记录97 4.6.3 在线或电话咨询顾问、电子邮件和在线建议箱98 4.6.4 讨论组、维客和新闻组99 4.6.5 自动评估工具99 4.7 受控的心理学导向试验101 4.7.1 实验方法101
信息系统和数据库中英文对照外文翻译文献
中英文对照翻译 信息系统开发和数据库开发 在许多组织中，数据库开发是从企业数据建模开始的，企业数据建模确定了组织数据库的范围和一般内容。这一步骤通常发生在一个组织进行信息系统规划的过程中，它的目的是为组织数据创建一个整体的描述或解释，而不是设计一个特定的数据库。一个特定的数据库为一个或多个信息系统提供数据，而企业数据模型（可能包含许多数据库）描述了由组织维护的数据的范围。在企业数据建模时，你审查当前的系统，分析需要支持的业务领域的本质，描述需要进一步抽象的数据，并且规划一个或多个数据库开发项目。图1显示松谷家具公司的企业数据模型的一个部分。 1.1 信息系统体系结构 如图1所示，高级的数据模型仅仅是总体信息系统体系结构(ISA)一个部分或一个组织信息系统的蓝图。在信息系统规划期间，你可以建立一个企业数据模型作为整个信息系统体系结构的一部分。根据Zachman(1987)、Sowa和Zachman （1992）的观点，一个信息系统体系结构由以下6个关键部分组成: 数据（如图1所示，但是也有其他的表示方法）。 操纵数据的处理（着系可以用数据流图、带方法的对象模型或者其他符号表示）。 网络，它在组织内并在组织与它的主要业务伙伴之间传输数据（它可以通过网络连接和拓扑图来显示）。 人，人执行处理并且是数据和信息的来源和接收者（人在过程模型中显示为数据的发送者和接收者）。 执行过程的事件和时间点（它们可以用状态转换图和其他的方式来显示）。 事件的原因和数据处理的规则（经常以文本形式显示，但是也存在一些用于规划的图表工具，如决策表）。 1.2 信息工程 信息系统的规划者按照信息系统规划的特定方法开发出信息系统的体系结构。信息工程是一种正式的和流行的方法。信息工程是一种面向数据的创建和维护信息系统的方法。因为信息工程是面向数据的，所以当你开始理解数据库是怎样被标识和定义时，信息工程的一种简洁的解释是非常有帮助的。信息工程遵循自顶向下规划的方法，其中，特定的信息系统从对信息需求的广泛理解中推导出来（例如，我们需要关于顾客、产品、供应商、销售员和加工中心的数据），而不是合并许多详尽的信息请求（如一个订单输入屏幕或按照地域报告的销售汇总）。自顶向下规划可使开发人员更全面地规划信息系统，提供一种考虑系统组件集成的方法，增进对信息系统与业务目标的关系的理解，加深对信息系统在整个组织中的影响的理解。 信息工程包括四个步骤:规划、分析、设计和实现。信息工程的规划阶段产
接收机射频热噪声分析
接收机射频热噪声分析 摘要：本文首选介绍了电路噪声理论基础，通过建立了接收机射频通道的简化 模型，推导了射频通道的噪声系数表达式，并分析了接收机射频通道的热噪声特性。 关键词：射频热噪音分析 在电子系统中，噪声被用来描述附加在电信号上面的、任何不希望出现的扰动。在无线 电通信、雷达和导航系统中，信号传递过程的各个环节，都会附加各种各样的噪声。这些噪 声对通信、雷达和导航系统的性能起着制约作用。实现低噪声设备的前提是发展电路噪声理论，设计低噪声电路及器件。目前随着集成电路一类器件的发展及应用，对复杂电路的噪声 分析计算以及设计，已经越来越具有重要性。 1接收机射频热噪声概述 1.1热噪声含义 在实际接收机系统中，由于自然或者人为的原因，存在各种起伏不定的随机的电压或者 电流波动，这些波动叠加在有用信号上面会对系统的信息传递产生影响。而这些随机的波动 往往是人们不希望出现的，因此被称为噪声。接收机输出的信号上面叠加的噪声一部分是在 进入接收机前就已经具有的，称为外部噪声，另一部分是接收机内部产生的，称为内部噪声。外部噪声是信号在传输介质中传播时引入的噪声，包括人为噪声、大气噪声和空间噪声等。 内部噪声是由接收机自身引入的，如电阻中的自由电子热运动引起的热噪声，晶体管中的载 流子随机产生、复合和扩散引起的散弹噪声等，也称之为起伏噪声。其中，热噪声是由于导 体内部自由电子和振动粒子的热相互作用而产生的。热相互作用导致电阻两端电子到达速度 随机变化，因此电阻两端的电位差也随机变化，在某个值附近上下波动。电子设备的电阻总 会产生热噪声。 1.2热噪声特征 1928年J.B.Johnson首先研究了热噪声，所以热噪声也被称为约翰逊噪声。由于热噪声的 频率可以覆盖全部频段，并且在整个频域的功率谱密度为一恒定值，因此也被称为白噪声。 一个阻值为R的电阻，在噪声频带宽度B内，产生的电压均方值是： 一个实际电阻可以等效为一个理想电阻和一个电压源串联的形式，如图一（a）所示， 其中R是无噪声的理想电阻，用戴维南定理可以将该电路变换为一个电阻和一个电流源并联 的形式，如图一（b）所示。 图一电阻热噪声模型 电流源的电流均方值为： 1.3热噪声的表示 （1）噪声系数。对于一个二端口网络，假设输入端的噪声温度是T0=290K，网络输入端 的信噪比与网络输出端信噪比的比值就是噪声因子F，即： 噪声因子的对数形式称为噪声系数，用NF表示。噪声因子和噪声系数只是同一个量的 不同表示形式，对于选定频率的线性系统而言,噪声系数是两个噪声功率之比,即在输出端得 到的单位带宽总噪声功率(在相应的输出频率上)与在输入频率上由输入终端产生的那部分噪 声功率之比。输入终端的噪声温度在任何频率上都是标准温度290°K。 （2）等效噪声温度。与噪声系数相同，等效噪声温度也是一个反映系统对噪声恶化程度 的指标，噪声温度的定义从另外一个角度来理解系统的噪声模型。噪声温度的定义如下：将 输入端等效为温度为T0=290K的电阻，二端口网络的可获噪声功率为No=Na+GkT0B。假设二 端口网络不产生内部噪声，只经过一个理想放大器，输出的可获噪声功率为GkT0B。然后， 增大输入端电阻的温度，使得输出端的可获噪声功率等于No，这时输入端增加的温度为Te，Te就是等效噪声温度。由等效噪声温度可以很容易表示系统的内部噪声功率，即Na=kTeB，
传感器的灵敏度,低频噪声特性和动态响应范围
传感器的灵敏度，低频噪声特性和动态响应范围 工程振动量值的物理参数常用位移、速度和加速度来表示。由于在通常的频率范围内振动位移幅值量很小，且位移、速度和加速度之间都可互相转换，所以在实际使用中振动量的大小一般用加速度的值来度量。常用单位为：米/秒2（m/s2），或重力加速度（g）。 描述振动信号的另一重要参数是信号的频率。绝大多数的工程振动信号均可分解成一系列特定频率和幅值的正弦信号，因此，对某一振动信号的测量，实际上是对组成该振动信号的正弦频率分量的测量。对传感器主要性能指标的考核也是根据传感器在其规定的频率范围内测量幅值精度的高低来评定。 电荷输出型加速度计不适合用于低频测量 由于低频振动的加速度信号都很微小，而高阻抗的小电荷信号非常容易受干扰；当测量对象的体积越大，其测量频率越低，则信号的信噪比的问题更为突出。因此在目前带内置电路加速度传感器日趋普遍的情况下应尽量选用电噪声比较小，低频特性优良的低阻抗电压输出型压电加速度传感器。 传感器的低频截止频率 与传感器的高频截止频率类同，低频截止频率是指在所规定的传感器频率响应幅值误差（±5%,±10%或±3dB）内传感器所能测量的最低频率信号。误差值越大其低频截止频率也相对越低。所以不同传感器的低频截止频率指标必须在相同的误差条件下进行比较。低阻抗电压输出型传感器的低频特性是由传感器敏感芯体和内置电路的综合电参数所决定的。其频率响应特性可以用模拟电路的一阶高通滤波器特性来描述，所以传感器的低频响应和截止频率完全可以用一阶系统的时间常数来确定。从实用角度来看，由于传感器的甚低频频率响应的标定比较困难，而通过传感器对时间域内阶跃信号的响应可测得传感器的时间常数；因此利用传感器的低频响应与一阶高通滤波器的特性几乎一致的特点，通过计算可方便地获得传感器的低频响应和与其对应的低频截至频率。 传感器的灵敏度，低频噪声特性和动态响应范围
网络翻译用语
abandon 舍弃 abort退出 access 接驳、联通、接达、接收、接通、接取、衔接，登陆Acer Computer 宏（其+石）电脑adapter 监控器，接口add on card 加置卡address 位址、地址Adobe Corp. 土坯集团AI, artificial intelligence 人工智能, 人工智慧algorithm 演算法Alt key 交替AMD, Advance Micro Devices 超微科技America On-line, AOL 美国线上alphanumeric characters 字符analog 类比analog to digital converter 类比数位转化器anchor 锚子Andersen Consulting 安信达咨询公司animation 动态画面、动画anonymous FTP 匿名资料档ANSI, American National Standard Institute 美国国家标准局antivirus software 抗毒软件API, application program interface 应用软件介面append 增添（资料）Apple Chinese Dictation Kit, ACDK 苹果中文译写器Apple Computer Inc. 苹果电脑集团application software 应用软件arcade game 电子游戏Archie 阿奇，档案搜索软件architecture 架构archive 档案ARCnet, Attached Resource Computer net 资源附加网络ARPANET, Advanced Research Project Agency Net 先进研究计划局 array 阵列arrow key 方向键ASCII, American Standard Code for information Interchange 美国信息互换标准码Ashton-Tate 安信达AsiaOne 亚洲第一站AsiaOnLine 亚洲线上assembler language 汇编语言AST 虹志电脑asterisk * 星号asynchronous 异步、非同步AT&T, America Telephone & Telegram 美国电话与电报公司ATM, asynchronous transfer mode 异步传输方式audio card 音效卡audio CD 音响光碟audio mail 声音讯息、声讯audio output 音响输出audio signal 声讯audiotext 声讯文字、声文AutoCAD 欧特克Aztech 爱捷特 backslash 反斜线,退位键backspace 反向键backup 备份，（支持？）bad sector 毁损磁区bandwidth 频宽，宽带Banyan Systems Inc. 企业网系统公司bar code, bar code reader 条码，条码阅读器based 基准BASIC, Beginner's all-purpose Symbolic Instruction Cod 培基语言batch file 批次档案batch processing 批次处理baud rate 传输速率, 波特率baudot code 波特码BBS, bulletin board system 电子公告栏Bell Lab 贝尔试验室benchmark test 基准测试beta software 测试版软件 bi-direction 双向Big-5 code 大五码Big Blue 蓝色巨人Big Green 绿色巨人binary 二进制BioMed Net 生物医药网Bloomberg 博BIOS, basic input/output system 基本输出输入系统bit, Binary digiT 位元bit map 点阵backslash 反斜线block move 搬移区块 Bob 鲍勃boldface 加黑体粗黑，粗体字Boolean algebra 布林代数boot sector 启动区Borland 宝兰bps, bits per second 每秒多少位元bridge 桥接broadband 宽频道、宽频browse/browser 浏览，浏览器, 阅览，阅览器British Computer Society, BCS 英国电脑学会BrushWriter 大学士BSA, Business Software Alliance 商业软件联盟Bubblejet printer 喷泡式打印机buffer 缓冲区，缓冲器bug 虫、错误build in 内建、内置bundled software 批套附送软件bus 汇流排bus network 串列网络byte 字节cache memory 快取记忆体高速缓冲存取CAD, computer-aided design 电脑辅助设计CADD, computer-aided design & drafting 电脑辅助设计与绘图CAE, Computer Aided Engineering 电脑辅
数据库 专业英语翻译
数据库 数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今五十年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式。数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。 一．数据管理的诞生 数据库的历史可以追溯到五十年前，那时的数据管理非常简单。通过大量的分类、比较和表格绘制的机器运行数百万穿孔卡片来进行数据的处理，其运行结果在纸上打印出来或者制成新的穿孔卡片。而数据管理就是对所有这些穿孔卡片进行物理的储存和处理。然而，1 9 5 1 年雷明顿兰德公司（Remington Rand Inc.）的一种叫做Univac I 的计算机推出了一种一秒钟可以输入数百条记录的磁带驱动器，从而引发了数据管理的革命。1956 年IBM生产出第一个磁盘驱动器——the Model 305 RAMAC。此驱动器有50 个盘片，每个盘片直径是2 英尺，可以储存5MB的数据。使用磁盘最大的好处是可以随机地存取数据，而穿孔卡片和磁带只能顺序存取数据。 数据库系统的萌芽出现于60 年代。当时计算机开始广泛地应用于数据管理，对数据的共享提出了越来越高的要求。传统的文件系统已经不能满足人们的需要。能够统一管理和共享数据的数据库管理系统（DBMS）应运而生。数据模型是数据库系统的核心和基础，各种DBMS 软件都是基于某种数据模型的。所以通常也按照数据模型的特点将传统数据库系统分成网状数据库、层次数据库和关系数据库三类。 二．结构化查询语言(SQL) 1974 年，IBM的Ray Boyce和Don Chamberlin将Codd关系数据库的12条准则的数学定义以简单的关键字语法表现出来，里程碑式地提出了SQL(Structured Query Language)语言。SQL语言的功能包括查询、操纵、定义和控制，是一个综合的、通用的关系数据库语言，同时又是一种高度非过程化的语言，只要求用户指出做什么而不需要指出怎么做。SQL集成实现了数据库生命周期中的全部操作。SQL提供了与关系数据库进行交互的方法，它可以与标准的编程语言一起工作。自产生之日起，SQL语言便成了检验关系数据库的试金石，而SQL语言标准的每一次变更都指导着关系数据库产品的发展方向。然而，直到
WCDMABTS接收机灵敏度和整机噪声系数的理论计算
WCDMA BTS 接收机灵敏度和整机噪声系数的理论计算 1 概述 灵敏度是衡量接收机在一定条件下能够接收小信号的能力，它和诸多因素有关。例如，在不同的误码率、信纳比、信噪比等条件及不同的接收环境（静态、多径信道模型）情况下灵敏度概念和数值可能各不相同。 静态参考灵敏度是指接收机在静态理想传播环境（相当于有用信号直接输入接收机，没有任何外界干扰）下，错误比特率小于某一规定值时接收机可以接收最小有用信号的能力。它是各种传播条件中最高的灵敏度，也就是说在任何情况下的接收机灵敏度数值都不可能超过静态参考灵敏度。通常所讲的基站灵敏度一般是指它的静态参考灵敏度。 2 接收机灵敏度计算 基站接收机系统可以分为射频滤波、LNA、混频、中频滤波、放大、A/D变换、DSP 处理、解调等几部分组成，如图1所示。 图1 接收机原理框图 进入接收机输入端的信号有两种，有用信号P min 和热噪声信号P noise，由于接收机通道中电路本身也会产生噪声N f，因而在解调处有用信号和噪声信号的比例为： E b/N t=P min-P noise-N f(1) 其中E b/N t是有用信号平均比特能量与噪声和干扰功率谱密度的比值，又称为解调门限，相当于模拟FM调制的C/I（载干比），是衡量数字调制和编码方式品质因素的标准。E b/N t的值取决于该系统的调制方式和解调算法。P noise为接收机输入口处的热噪声信号，又称本底噪声，其数值为P noise=10Log(KT0·BW)，其中K是波尔兹曼常数，K=1.38 10-23J/K；T0为标准噪声温度，T0=290K。则： P noise=10Log(KT0)+10Log(BW)=-174dBm+10Log(BW) (2) 式中BW为系统信道带宽。 对于WCDMA系统而言，BW=3.84MHz，由式（1）、（2）可以推出WCDMA基站接收机理论上静态参考灵敏度P min为： P min=-174dBm+10Log(BW)+ N f+ E b/N t =-108.15+ N f+ E b/N t(3)静态参考灵敏度是在静态传播情况下测得的数值，是衡量接收机性能好坏的一个重要指标。但在实际工作中，由于接收机所处的环境非常复杂，移动通信信道不可能是一个静态信