基于信噪比的分析
基因测序 信噪比-概述说明以及解释
基因测序信噪比-概述说明以及解释1.引言1.1 概述基因测序是一种分析和解读生物体基因组序列的技术，它对于理解生物体的遗传信息和进行疾病诊断具有重要意义。
随着技术的发展和成本的降低，基因测序已经广泛应用于医学、生物学、农业等领域。
然而，在进行基因测序时，存在着信号和噪声之间的比值问题，即信噪比。
信号代表着我们希望测得的有用基因信息，而噪声则是来自于实验、仪器或算法等方面的误差和干扰。
信噪比的大小直接影响到基因测序结果的准确性和可靠性。
基因测序中的信噪比问题是一项挑战性的任务。
在分析基因组序列时，可能会受到测量仪器误差、环境干扰、测序化学反应的非特异性和符号错误等因素的影响。
这些噪声因素可能导致序列错误、碱基插入或缺失等问题，从而对后续的基因组信息分析和解读造成困扰。
为了提高基因测序结果的准确性和可靠性，需要采取一系列的方法和技术来提高信噪比。
其中，改进仪器设备、优化实验流程、选择高质量的数据分析算法和建立合适的质控标准等都可以有效降低噪声，提高信号的可靠性。
未来，基因测序中信噪比的发展趋势将会向着更高的准确性和更低的误差率发展。
随着技术的不断创新和突破，可靠的基因测序结果将会为疾病诊断、个性化治疗和遗传研究等领域提供更为可靠的依据。
同时，我们也需要加强对信号和噪声之间相互影响关系的深入研究，以便更有效地改进测序技术和方法，提高基因测序的信噪比。
1.2 文章结构文章结构是指文章的组织框架和各部分之间的关系，它对于整个文章的逻辑性和清晰度起着至关重要的作用。
本文将分为引言、正文和结论三个主要部分进行组织。
引言部分将对基因测序和信噪比问题进行简要的概述，介绍本文的目的和意义。
具体而言，将首先介绍基因测序的定义和原理，以及信噪比的概念和意义。
然后，将讨论基因测序中存在的信噪比问题，包括其对测序结果的影响以及当前面临的挑战。
正文部分将进一步展开对基因测序和信噪比问题的探讨。
首先，将详细阐述基因测序的定义和原理，包括不同的测序方法和技术。
脑电图信息信噪比计算模型及应用研究
脑电图信息信噪比计算模型及应用研究近年来，脑电图（Electroencephalogram，简称EEG）技术在神经科学研究、临床诊断和脑机接口等领域得到了广泛的应用。
脑电图是记录大脑神经元活动的一种非侵入性电生理信号，可以提供关于大脑活动的有用信息。
然而，脑电图信号常常被伴随的噪声干扰，影响了信号的质量和可靠性。
因此，信噪比的计算和评估对于有效提取脑电图中的有用信息至关重要。
本文旨在介绍脑电图信息信噪比的计算模型及其在脑科学和临床实践中的应用研究。
首先，我们需要了解信噪比的相关概念。
信噪比是指有用信号与噪声之间的比例，通常用10log来衡量，以分贝（dB）为单位。
对于脑电图信号来说，有用信号表示大脑活动所产生的信号，噪声则包括来自环境、肌肉运动和电极等干扰。
在脑电图信息信噪比计算模型的研究中，有几种常见的方法：第一种方法是基于时域的方法。
这种方法通过比较脑电图信号的功率谱密度来计算信噪比。
信号的功率谱密度是信号在频域上的能量分布，而噪声功率谱密度可以通过观察不含大脑活动的片段得到。
通过将两者相除并取以10为底的对数，可以得到信噪比的值。
第二种方法是基于频域的方法。
这种方法使用傅里叶变换将信号转换到频域，然后通过计算大脑活动的频谱强度与噪声的频谱强度之间的比例来衡量信噪比。
同样地，这个比例也可以取以10为底的对数，得到信噪比的值。
第三种方法是基于小波变换的方法。
小波变换是一种多尺度的信号分析方法，可以将信号分解为具有不同频率和幅度的子信号。
这种方法通过计算大脑活动子信号的能量与噪声子信号的能量之间的比例来计算信噪比。
以上这些方法都可以用于计算脑电图信息的信噪比，并且每种方法都具有其独特的优点和局限性。
选择适当的方法取决于具体的应用需求。
在脑科学研究中，脑电图信息信噪比的计算模型可以用于评估大脑活动在不同任务中的可靠性和一致性。
例如，在研究认知功能时，我们可以通过比较不同任务下的信噪比来评估任务对大脑活动的影响，从而进一步揭示大脑在执行特定任务时的工作机制。
ps k值计算原理
ps k值计算原理
"PS K值计算原理"
在图像处理和计算机视觉领域中，PS（Peak Signal-to-Noise Ratio）K值是一种常用的评价图像质量的指标。
它可以帮助我们衡量图像失真程度，并且在图像压缩、信号处理以及视频编解码等方面具有重要的应用价值。
PS K值的计算原理基于信噪比的概念，信噪比是指信号与噪声的比值，PS K值即为峰值信噪比的对数形式。
在图像处理中，峰值信噪比是指原始图像中像素值的范围，而信噪比则是指图像失真后与原始图像之间的像素值差异。
PS K值的计算公式如下：
PS K = 10 log10((MAX^2) / MSE)。
其中，MAX表示图像像素值的最大可能取值（通常为255），MSE表示均方误差，即失真图像与原始图像之间像素值差异的平方和的平均值。
PS K值的计算原理可以简单概括为，首先计算原始图像和失真
图像之间的均方误差，然后将其转化为对数形式，最终得到PS K值。
PS K值越大，表示图像质量越好，反之则表示图像质量较差。
在实际应用中，PS K值的计算可以帮助我们评估图像压缩算法、图像编解码器的性能，以及图像增强算法的效果。
通过对PS K值的
计算和比较，我们可以选择最适合特定应用场景的图像处理方法，
从而提高图像质量和视觉体验。
总之，PS K值的计算原理是基于信噪比的概念，通过对图像失
真程度的量化分析，为图像处理和计算机视觉领域提供了重要的评
价指标，有助于优化图像处理算法和提升图像质量。
分析数字信号处理中信噪比影响因素
分析数字信号处理中信噪比影响因素信噪比也被称为讯噪比，本质上属于声音的比值。
在数字化处理过程中，电声器材均会应用到信噪。
数字模型缺陷与识别、空间基本分辨率以及数字处理验证等均存在信噪比系数，且逐渐形成补偿机制和原则。
在标准基础之上能够有效规范数字处理技术，信噪比与数字射线摄影存在较大关联性，将信噪比作为参考物，能够有效处理和分类系统，也能够对数字射线系统进行分类处理。
标签：数字信号;信噪比;因素引言通信技术的快速发展，推动了数字信号处理技术的广泛应用，在计算机系统以及电力电子领域中，数字信号系统具有十分重要的作用。
对于计算机不能识别的非数字语言，就希望通过输入非数字语言到计算机中。
而在人们的日常生活中，信息技术和计算机技术的应用随处可见，人们也逐渐开始注重数字信号处理技术。
随着DSP出现以及应用，进而一定程度上推动了数字信号处理技术的合理应用，使得数字信号处理技术能够得到更加广泛的应用与发展。
1、信噪比影响因素分析目前，利用平板探测器对数字成像技术检测是主流的检测方式，在射线辐射量一定的情况下，可视为信号的响应因素是探测器的射量。
如果射线辐的射量相同，那探测器响应信号当中存在的偏差数据就是噪音。
依据噪声来源不同，又分为不同的形式。
主要是量子响应噪声、电子响应噪声这两类。
综合来看，信号的影响因素主要有以下几个方面：探测器材料之间的转换性能、填充元数的探测器像元、射线当中参数的检测以及设置，其中参数主要包括曝光的时间、射线辐的射量、探测器的源到距离、帧积分等。
从总体上看，影响信号的因素主要包括以下几点：射线参数设置与检测、填充元数探测器像元、探测器材料转换、探测器源到距离等。
针对探测器射线转换来说，则需要注重电量的输出与输入，包含可见光X射线、X射线吸收及射入。
在电量输出期间，若仅仅注重射线射入和吸收，且探测器能够完全吸收射入光子，则会得出以下结论：探测器信噪比与平方下的射线辐射量有关。
通过泊分布模型研究和分析探测器射入光子所产生的随机现象，在额定时间内确保探测器中射线光子下落数量处于随机变化状态，按照信噪比计算公式可得，通过实际试验检测能够看出，基于数字形式的探测器射线中，射线幅度与信嗓比摄入量存在平方关系。
基于深度学习的通信系统中的信噪比估计方法研究
基于深度学习的通信系统中的信噪比估计方法研究深度学习（deep learning）作为一种机器学习的技术，在各个领域都取得了显著的成果。
其中，深度学习在通信系统中的应用也引起了广泛的关注。
本文将探讨基于深度学习的通信系统中的信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）估计方法的研究。
在通信系统中，信噪比是一个重要的参数，它表示信号的强度与噪声的强度之间的比值。
准确估计信噪比对于通信系统的性能优化具有重要意义。
传统的信噪比估计方法通常基于数学模型和统计理论，但是这些方法受到信道条件等因素的限制，无法准确估计信噪比。
近年来，深度学习的出现为信噪比估计带来了新的思路和方法。
深度学习通过构建多层神经网络，通过学习大量的数据样本，可以实现端到端的自动信噪比估计。
深度学习的优势在于它可以从数据中提取出抽象的特征，而不依赖于传统的数学模型和统计理论。
一种基于深度学习的信噪比估计方法是采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）。
通过输入接收信号的功率谱密度和噪声功率谱密度，通过多层卷积和池化操作，最终输出估计得到的信噪比。
这种方法不仅在理论上具有可行性，而且在实际应用中也取得了较好的效果。
另一种基于深度学习的信噪比估计方法是采用循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）。
RNN通过引入时序信息，可以对信号进行建模，进而实现信噪比的估计。
这种方法在时变信道下的信号估计问题中具有一定的优势，能够适应复杂的信道环境。
除了CNN和RNN，深度学习在通信系统中的其他应用也得到了研究和探索。
例如，通过深度学习可以实现无线信道的自动识别和预测，从而优化信号传输方案和调整参数设置。
通过深度学习可以进行调制方式的自适应选择，从而提高系统的整体性能。
当然，基于深度学习的信噪比估计方法也存在一些挑战和问题。
首先，深度学习模型的训练过程需要大量的数据样本，但是在通信系统中很难获取足够的数据样本。
数据分析中的信噪比检测算法研究
数据分析中的信噪比检测算法研究随着数字化的快速发展，数据分析已经成为各行业中必不可少的一部分。
数据分析能够帮助企业或组织更好地了解其业务和顾客行为，从而提高效率和利润。
然而，要进行准确的数据分析需要首先保证数据的质量，而信噪比的检测算法就是用来保证数据质量的一种重要手段。
什么是信噪比？信噪比是指信号与噪声之间的比例，常用于表示信号的强度和噪声的强度的比较，通俗来讲就是想要从嘈杂的背景中提取出需要的信号，就需要通过信噪比的分析来确认信号的强度是否足够大。
那么在数据分析中，信号就是我们希望得到的有价值的数据点，而噪声则是一些随机的无意义数据点。
它们会干扰我们从数据中提取有意义信息的过程，所以在进行数据分析前，需要首先进行信噪比的检测以减小数据分析的误差。
信噪比检测算法的类型在信噪比检测算法的类型中，最常用的算法是基于正态分布的检测算法。
这种算法通过将数据集中数据点的值与该数据集的均值进行比较，如果某个数据点的值远远超过该数据集的均值，那么这个数据点就可能是一个异常值，这时候我们就需要进一步的检查。
基于此思想的经典算法有z-score算法和sta算法。
Z-score算法：以数据集的均值和标准差为基准，可以用来确定多少个标准差的数据点可以被视为异常值。
Z-score提供了一个容易理解的方法，因为其值与标准差成正比和负比。
Sta算法：它主要是检测时间序列数据，通过寻找与之前的数据点相比大幅上升或者下降的数据点来检测异常值，该算法特别适用于具有周期性波动的时间序列数据，但是一些非周期性数据也可能适用。
除了基于正态分布的方法外，还有其它一些算法来进行信噪比检测，比如基于奇异值分解的算法。
这种算法通过对数据进行降维处理，寻找数据集的主要特征，那些偏离这些主要特征很远的数据点就可能是异常值。
信噪比检测算法的应用信噪比检测算法在数据分析过程中具有重要的应用价值。
通过合理应用信噪比算法能够从一个大数据集中提出有用的信息，例如在实际经济生活中，可以通过信噪比检测算法来确定某种商品的市场需求情况，这是非常有帮助的。
无人机无源定位算法研究
无人机无源定位算法研究一、引言随着科技的不断发展，无人机已经逐渐展现出其非常重要的地位，无人机的应用日益广泛，涉及到许多领域，如农业、监测等领域，然而对于无人机制导导航中的无源定位问题却一直困扰着研究者，因此，寻找高精度、低成本的无源定位算法成为无人机导航中的重要研究方向。
二、无源定位的概念和难点无源定位是指不需要再目标上部署任何设备的前提下，通过拥有良好空间分布的多个传感器对目标的信号进行测量，从而确定目标的位置和速度的技术。
无源定位主要解决以下难点：1.多传感器协同问题2.总体成本与系统复杂度问题3.复杂地形条件下的精度问题三、基于信噪比的无源定位算法基于信噪比的无源定位算法是一种常用的无源定位算法，其主要利用目标发射的信号在不同传感器之间的信噪比差异来确定目标位置。
该算法一般可以分为两个步骤：1.建立信噪比模型2.利用信噪比模型求解目标位置该算法的主要优点是可扩展性强，可以较好地应对复杂环境，可以在高速场景下仍然获得良好定位效果。
四、基于距离测量的无源定位算法基于距离测量的无源定位算法是另一种常用的无源定位算法，该算法主要基于传感器与目标之间的距离测量来确定目标位置。
该算法的主要步骤包括以下几个步骤：1.测量目标到传感器的距离2.估计传感器之间的距离值3.使用定位算法计算目标位置该算法的主要优点是适用于大范围的跨越距离的定位问题，但在一些复杂地形、建筑等环境中常常会受到干扰与误差，导致定位精度下降。
五、基于多指标融合的无源定位算法基于多指标融合的无源定位算法是一种新兴的无源定位算法，该算法主要基于多个无源定位指标进行融合定位，可以对传感器的位置进行优化，提高无源定位精度。
该算法主要步骤包括以下几个步骤：1.构建多指标融合模型2.确定各指标间的关系3.进行融合运算此外，该算法也可以利用模型自适应的特性来适应不同的环境，进一步提高无源定位精度。
六、总结无人机无源定位算法对于无人机制导导航具有非常重要的意义，目前，基于信噪比、基于距离测量和基于多指标融合等多种无源定位算法被广泛应用于无人机导航领域，并逐渐得到不断的改进和优化，在未来，无人机无源定位算法仍将继续发挥着其重要作用。
基于APD阵列三维成像激光雷达信噪比分析
２１ ０ ０年 ２月
激 光 与 红 外
Ｌ ＥＲ ＆ Ｉ Ｒ ＡＳ ＮＦ ＡＲＥ Ｄ
Ｖｏ． ０ ， １ ４ Ｎｏ． ２
Ｆ ｂ ｕｒ ２ １ ｅ ｒ ａｙ， ０ ０
文章编号： ０ － ７ （００ ０－１２ ４ １ １ ０８２ １）２ ３－ ０ ５ ０ ０
噪声 主要 有大气 的后 向散 射 和太 阳光辐 射引 入 的噪
信 噪 比 Ｓ Ｒ定 义 为 信 号 的峰 值 功 率 与 噪声 功 Ｎ 率 的均 方根 值 的 比值 。基 于 Ａ Ｄ阵列 的 三 维成 像 Ｐ
激光 雷 达系统 信 噪 比可 由公 式 （ ） ６ 表示 ｊ １：
声 。 内部 噪声 主要是 Ａ Ｄ的暗 电流 噪声 和热 噪声 。 Ｐ
ｔｒ ｓ ｏｄ ｖ ｌ ｇ ｆ Ｄ ａｒ ｙ ｅ ｅ ｄｓ ｕ ｓ ｄ ｉ ｉ ｐ ｐ ｒ Ａｎ ｌ ｅｓｍｕ ａｉｎ ｒ ｓ ｌ ｄｃ ｔ ｈ ｔｓ ｌｃ ｉｇ ａ ｈ ｅ ｈ ｌ ｏ ｔ ｅｏ ａ ＡＰ ｒａ ｓｗ ｒ ｉｃ ｓｅ ｎ ｔ ｓ ａ ｅ ． ｄ ｔ ｉ ｌ ｔ ｕｔ ｉ ｉａｅ ｔ ａ ｅｅ ｔ ｎ印 一 ｈ ｈ ｏ ｅ ｓｎ ｎ
Ａｂ ｔ ｃ ： Ｄ ｉ ａ ｎ Ａ Ａ ａｅ ｎ Ａ Ｄ ａｒｙ ｃｐｕｅ Ｄ ｉ ａｅ ｗ ｔ ｓ ｇ ａｅ ｐ ｌ ．ｎ ｏｄ ｒｔ ｅ ｕａ ｓｒ ｔ３ ｇ ｇＬ Ｄ Ｒ ｂ ｓｄ ｏ Ｐ ｒ ｓ ａ ｔ ｓ３ ｍ ｇ ｉ ｉ ｌ ｌ ｒ ｕｓ Ｉ ｒ ｅ ｏ ｍ ｌ ｅ ａ ｍｉ ａ ｒ ｈ ｎｅ ｓ ｅ ｔ
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基于信噪比理论的光电成像系统性能分析与评价摘要本文主要讨论了典型的固体光学成像系统的信噪比。
通过对光学成像系统成像的各个过程的噪声来源，种类，性质进行了归纳总结，最后得出整个光电成像系统的信噪比。
并简要的指明了信噪比在光电成像系统评价中的特点及优势。
最后，从提高系统信噪比的角度，提出了几点改进系统成像质量的建议。
关键词：信噪比，光电成像1.前言：由于在目前的应用中，人们使用最多的都是固体成像器件，因此，以下的讨论中将主要考虑固体成像器件。
在固体成像器件中，光电转换部分使用最为广泛的还应该属于光电二极管。
即使是对于常见到的CCD以及CMOS固体成像器件，其像元中的光电转换部分多数还是与光电二极管的转换原理是一致的。
所以，在接下来的讨论中，将以光电二极管作为光电转换器件的代表进行分析讨论。
2.光电成像器件的噪声来源：通常，光电成像系统对某一目标物体的成像过程主要分为以下一个步骤：目标物体发出的辐射光线经过在大气中传播后，进入到光电成像系统的入瞳，入瞳处的辐射经过光学系统作用后到达光电转换器件的像面上进行曝光；然后，光电探测器将收集到的光信号转化为相应的电信号，而后输出到后续的电路中进行相应的信号处理；最终，最终输出可供目视判读的目标景物图像。
由于在整个光学成像系统工作的过程中，每一个过程都会伴随着噪声的干扰。
因此，要分析整个系统的信噪比，就必须要对探测及成像过程中的每一个环节进行噪声的分析。
其中，对于一个完整的系统来说，其误差来源可以分为外部误差来源和内部误差来源。
当光电成像系统进行工作时，所观察目标的辐射光线在到达光电系统的入瞳之前,由于大气层中的分子散射和气溶胶散射等原因的存在,造成了传播中的能量衰减，此时，系统探测器像面上的曝光量由入瞳辐亮度、光学系统的相对孔径和透过率、探测器像元光敏面面积以及积分时间等参数共同决定。
其中散射是造成辐射能量衰减的主要原因,最直接的结果将会是对光谱辐射透过率产生较大的影响。
当大气的散射作用对目标物发出的辐射作用很大时,就会使目标信号完全被噪声噪声干扰所淹没而无法被探测到,这对于光电成像系统的正常使用是极为不利的。
而内部干扰主要包括热噪声和探测器噪声等。
由于外部的背景噪声和系统内部各种噪声都是随机变量,在探测器的输出中,总存在一种不可预见的起伏,对信噪比影响比较大。
以下，将对各部分的噪声情况做进一步的分析。
2.1外部噪声：外部的背景噪声主要有三部分:太阳光、地面反射和其他物体的漫反射光。
将地球视为300 K的灰体,它的峰值辐射在10μm处,当辐射波长小于2μm时,地球辐射相对于太阳背景很小,可以不考虑;由于光电成像系统前端的光学镜头上常使用滤光片或镀膜等一些措施,反射光在很大程度上被抑制,也可近似忽略;太阳可视为5900 K黑体,它在0.2-1.5μm范围内辐射较强,将是系统主要的背景光噪声源。
2.2内部噪声：系统的内部噪声又可以细分为光学成像过程中的噪声，光电探测过程中的噪声以及后续电路中的噪声。
由于在成像过程中，大气的抖动，探测器与目标物之间的相对移动以及由于光学系统自身成像质量和加工、调整等因素所引入的像点弥散，都会对光电系统的探测能力有较大的影响。
对于光学成像系统,其点扩散函数一般可采用对称高斯分布函数来表示，如下式所示。
式中为了简单起见，采取了一维的模型结构。
2022()expoxh xx-=式中x o 为能量降为1/e2的弥散尺寸。
其空间频率响应函数为202()expuH xσ-=式中σ光学响应指数；xo 小时σ变大;Ho(u)反映光学系统的光学传递函数特性。
得知光学系统的光学传递函数以后，就可以由该函数讨论出在成像过程中引入的误差，也即可以得出在该过程中的信噪比。
3.光电转换及信号处理过程中的信噪比：当目标物发出的辐射光线经过光学系统到达光电探测器的像元表面时，光子在固体光电探测器的硅层中转换为光电子，这些光电子的组成信号中含有光子到达比率的统计意义上的变化量。
该变化量就是光子噪声。
光子噪声也被认为是光子发射噪声，由内在的光子能量的变化所造成的。
由于固体光电探测器的像元所收集的光电子表现为泊松分布，并且信号与噪声之间存在均方根的关系。
因此，在使用光电探测系统对某一目标进行观察时，目标物体所发出的辐射光线在固体光电探测器的焦面上产生信号的同时也将引入光子声。
光子噪声强度与信号强度之间满足这样的关系p N =N p 为光子噪声强度，S 为信号强度。
在光电转换的过程中，由于周围的环境温度不为绝对零度，因此也会存在暗电流噪声的影响。
暗电流噪声产生于固体光电探测器硅层中的热电子的统计变化，暗电流描述的是在给定的温度下，热电子产生的速率。
暗电流噪声与光子噪声一样，也表现为泊松分布，它是在曝光时间内所产生的热电子的均方根。
如式所示：d N =N d 为暗电流噪声，I d 为暗电流，t int 为积分时间。
实际上，温度对暗电流噪声的影响很明显。
因此，在一些实际的使用中，常会采取一些制冷措施，当固体光电探测器的工作温度降低到一定的程度时，一定的曝光时间内它的暗电流噪声可以忽略。
由以上噪声分析可知，光电转换环节的的信噪比模型可以表示为SQ tSN R =式中，S 为固体成像器件上的光子流，单位为光子数／像素／秒；B 为固体成像器件上的背景光流，单位与S 相同；背景光流来源于很多因素。
通常为杂散光，若信号是光的唯一的来源的话，B 可认为是0；Q 为光电探测器的量子效率；t 为积分时间，单位为s ；I a 为暗电流大小，单位与S 相同，如上所述，d N =，Nr 为读出噪声，单位为电子数均方根／像素。
固体成像器件的量子效率、暗电流、读出噪声、采样频率等参数一般是可以得到的，如果知道附带的入射光流的水平，由这些参数就可以确定出光电成像器件的信噪比。
由于入射光流、背景光流和量子效率都是波长的函数，当固体成像器件在宽带宽辐射源下曝光时，上述公式必须在全带宽上进行积分。
在短曝光条件下，读出噪声是占主导地位的。
式中的分母内的第一项和第二项可以忽略不计。
因此，在这个区域内信噪比可以简化为SNRr ：c r rS Q S N R tN =检测到的光子信号随着曝光时间的增长而增大，光子噪声也将逐渐在噪声成分中占据主导地位。
在这个区域中．信噪比可以简化为SNRo：o SN R =有实验表明，在短曝光时间条件下，读出噪声超过光子噪声，图像数据中的读出噪声占主导地位；而在长曝光时间条件下，光子噪声将超过读出噪声和暗电流噪声，此时光子噪声在图像数据中占主导地位。
因此可以看出，在其他量都不变的情况下，当曝光时间较短时，系统的信噪比正比于曝光时间t ；而当曝光时间较长时，系统信噪比正比于曝光时间的平方根。
通常情况下,光电检测电路接收到的是随时间变化的光信号,其特点是单一频率或包含着丰富的频率分量的交变信号。
当信号十分微弱时,由于背景噪声、电路热噪声的影响,会遇到有用信号叠加上无用信号的问题,这些噪声有的是与信号同时产生的,有的是传输过程中混入的。
因此,为了提高信号检测的灵敏度，以获得最小非线性失真信号，我们就必须在接收信号中消除或减弱干扰噪声。
此处将从噪声电路的En-In 模型出发,用解析的方法导出了光电检测过程中的信噪比的公式，从而提出消除或减弱干扰噪声的可行方法。
3.1光电转换系统的噪声模型：图1 硅光电二极管运算放大器组合电路图1所示为光电检测电路的最常用连接方式，为了减小暗电流对检测电路的影响,光电二极管采用无偏压方式，由于负反馈的原因,放大器的等效输入阻抗为:()//11f f in id R R R R AA =≈++式中R id 为放大器开环输入阻抗,对于场效应管作为输入级的情况下,R id > 1010Ω,A 为放大器的开环增益,一般A>106,因此,R in 很小,接近于零欧姆。
考虑到电路中布线电容、放大器输入电容和光电二极管结电容的影响,可画出光电检测电路的噪声模型如图2所示R f图2中Is 为光电二极管的光电流,Ins为光电二极管散粒噪声,它是由PN结中随机电流产生的,即PN结载流子运动的随机变化所引起的噪声,与频率无关,属于“白噪声”。
当硅光电二极管使用负偏压,且硅光电二极管反向漏电流较为严重时,可造成较大的散粒噪声。
Rd 为光电二极管的内阻,Ind为内阻产生的热噪声电流,它是由自由电子在电阻材料中随机运动所产生的。
C0为电路的布线电容。
En、In分别为放大器等效输入噪声电压密度和等效输入噪声电流密度,则放大器等效输入噪声电压、等效输入噪声电流分别为:EN=En Δf,IN=InΔf,ri为放大器输入电阻,Enf 为反馈电阻Rf产生的热噪声电压,r为放大器的输出电阻,一般有rRf,在噪声计算中可略去不计,因而光电流Is 通过反馈回路Rf在r上产生的电压降可以略去。
在光电成像系统中，读出电路也将引入电子噪声。
同时，在探测器测量信号过程中也将引入不确定性，所有的这些噪声成份构成读出噪声，它代表在进行量化过程中引入的误差。
主要的读出噪声来源于片上的放大器。
并且，一些干扰电荷在图像系统中对全面的读出噪声来说也占很大的分量。
在实际的光电成像系统中，一般通过对电路的优化设计来减小读出噪声。
从以上的分析中，可以得出影响光电检测部分信噪比的主要因素有：(1)光电二极管的暗电流,检测电路若采用负偏压方式,光电二极管的结电容较小,频率响应特性较好,但暗电流较大时由此产生的热噪声也增大,为此,在检测电路对噪声要求较高的情况下,采用无偏压电路,可以减小暗电流产生的热噪声。
(2)输入回路中光电二极管的内阻Rd 和放大器的反馈电阻Rf的选择。
Rd的大小取决于二极管的选择,选用小面积的光电二极管,并在较低温度下工作,可以得到较大的Rd值,从而有效提高电路信噪比。
适当提高反馈电阻Rf阻值,既有利于信噪比改善,也有利于提高电流电压转换的转换系数。
(3)放大器的等效输入噪声电流电压及失调电压和失调电流的影响。
在总等效输入噪声电流中,放大器产生的噪声电流占主要部分。
失调电压和失调电流,其值随温度漂移,虽然失调电压和失调电流在电路调整时能加以补偿,但是漂移的影响将在电路的输入端造成噪声,所以选择或设计失调电压和失调电流较低、噪声性能更优的放大器是至关重要的。
4.系统的信噪比：由于信噪比是评价光电成像系统的一个重要指标，它是与光电系统辐射分辨本领直接相关的物理量，因此，成像系统的信噪比的大小能够反映出光电成像系统对于目标辐射的探测能力。
所以，对于光电系统信噪比的分析和估算对于光电系统参数、成像器件的选择和后续电子学系统的设计有很重要的参考意义。
信噪比定义为目标辐射在探测器像面上产生的信号电子数和噪声电子数之比，通常以dB 为单位表示：20lge eS SN R N =式中：S e 为信号电子数；N e 为噪声电子数。