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신호 대 잡음 비(Signal to Noise Ratio)를 알아보자 이 글은 Noise Chapter의 네번째 진도이다. 신호 대 잡음 비(Signal to Noise Ratio, SNR) 아래 그림 1과 같이 증폭기가 정현파 신호를 받는다고 가정하게 되면 증폭기의 출력은 증폭퇸 신호와 함께 회로에서 발생한 잡음 둘 다를 포함하고 있다. 깨끗한 출력을 만들기 위해서는 출력신호의 전력(Psig)이 잡음 전력(Pnoise)보다 충분히 커야한다. 이 둘의 비를 신호 대 잡음비(Signal to Noise Ratio,SNR)라고 정의한다. 우리는 첫번째와 두번째 진도에서 Pnoise에 대해 알아보았고, 세번째 진도에서 Psig를 알았음을 상기하자 문제 1. 이전에 구했던 Psig와 Pnoise를 통해 SNR을 계산하라 따라서 Psig = 2 V^2 , Pnoise =10(uV).. 2021. 12. 9.
잡음 입력과 무잡음 증폭기 해석(Analysis of noise input and noiseless amplifier) 이 글은 세번째 진도이다. 첫번째 포스팅에서는 잡음의 종류를 알고, 잡음 전압 또는 전류의 값을 명확하게 알 수 없으니 통계적 특징으로 잡음 전력을 주파수 영역에서 표현하는 방법과 구하는 것을 배웠고 두번째 포스팅에서는 예제들을 풀면서 백색 잡음, 인-밴드 잡음, 아웃-밴드 잡음과 기타 계산에 용이한 방법을 알았습니다. 본격적인 잡음이 있는 회로 해석을 하는데 있어 첫번째 절차인 잡음이 있는 입력과 잡음이 없는 증폭기 이 둘을 더해서 결과가 어떻게 나오는지에 대해 여러 예시들을 풀어보도록 하겠습니다. 신호전력과 잡음 전력(Signal Power and Noise Power) 신호 전력(Signal Power) 학기가 끝나고, 시간의 여유가 있을 때 아래의 증명과정을 부록 형식으로 작성하겠다. 입력 신호가.. 2021. 12. 7.
잡음 전력 계산 앞으로의 예제들을 풀면서 잡음에 대해 조금 더 알아가는 방향으로 진행하는 것이 이번 포스팅의 목적이다. 이전 글은 아래에 링크를 걸어둘 것이다. 반드시 이전 포스팅을 읽어야 한다. 2021.12.06 - [전공(Major)/전자회로와 아날로그 회로설계] - 회로 잡음 (Noise)과 전력 스펙트럼 밀도(power spectral density)의 이해 회로 잡음 (Noise)과 전력 스펙트럼 밀도(power spectral density)의 이해 개인적으로 글을 쓴 나는 잡음 파트에 정말 약했기 때문에 여러 서적들을 참고하여 적었기 때문에 나의 자습장처럼 적어놓은 느낌이 있을 것이다. 이 단원을 이해하기 위해서는 1. 확률과 통계[ doctorinformationgs.tistory.com 잡음 전력 스펙.. 2021. 12. 7.
회로 잡음 (Noise)과 전력 스펙트럼 밀도(power spectral density)의 이해 개인적으로 글을 쓴 나는 잡음 파트에 정말 약했기 때문에 여러 서적들을 참고하여 적었기 때문에 나의 자습장처럼 적어놓은 느낌이 있을 것이다. 이 단원을 이해하기 위해서는 1. 확률과 통계[고등 수학 카테고리에 존재] ... 잡음을 해석하게 해주는 도구 2. 회로이론 2 과정의 rms ... 이것 역시 해석하게 해주는 도구 3. 통신 공학 ... 회로와 확률 세 부분을 읽어주면 이해하는데에 도움이 많이 될 듯 싶다. 틀린 부분이 있다면 지적해주기 바랍니다. 잡음은 왜 중요할까? 1) 모든 전기적인 신호는 잡음을 포함하고 있다. 2) 처리할 수 있는 최소 신호를 설정 3) 가끔씩 전력의 제한을 더 낮춘다 -> 잡음 제한 설계 잡음의 종류(Types of Noise) 잡음의 종류로는 크게 2가지가 있다. 1... 2021. 12. 6.
14주차 정리 - 대비, 요인 배치법 대비(Contrast) 4개의 수준이 있을 때 네번 째 수준의 평균과 123 수준의 평균의 평균과 같은지 비교해보고자 할 때 아래와 같이 가설을 세울 수 있다. L은 각각의 곱과 각 모평균을 더할때 앞에 있는 계수들의 합이 0이면 이러한 모평균들의 수준 평균들의 선형함수를 대비라고 한다. 이를 풀어 보면 대비 L의 변동 µ_i 대신에 그것의 추정량인 x_i^(bar)를 대입하고 그 다음에 세타는 Sum of Ci^2 하면 각 대비의 변동은 자유도가 1인 카이제곱분포를 따른다. 따라서 귀무가설을 L이 이냐 H0:L=0 이냐 H1:L은 0이 아니냐고 할 때 검정 통계량 F0는 SL/MSE 이는 자유도가 1 두번째 자유도는 오차항 자유도 dfE를 갖는 F 분포를 따른다. 직교 대비 각각의 대응되는 계수들 Ci.. 2021. 12. 3.
14주차 정리 - 다중 비교 지난 포스팅에서 다중비교에 대한 언급을 간략하게 했었다. 이에 대해서 조금 더 심도 있게 알아보고자 한다. 2021.12.01 - [고등 수학/확률과 통계] - 13주차 정리 - 일원배치법, 분산분석, 다중비교 13주차 정리 - 일원배치법, 분산분석, 다중비교 일원 배치법 인자가 하나이고 수준수가 a개인 일원 배치법을 한번 보도록 한다. 일원 배치법 통계적 모형 일원 배치법도 통계적 모형으로 나타내면 아래와 같다. µ_i는 i번째 수준의 평균, y_ij는 doctorinformationgs.tistory.com 다중비교 다중비교(Multiple Comparison)의 방법 1) 최소유의차(least significant Difference) 가장 검정력이 뛰어난 피셔의 최소유의차 ‣ pairwise(모든.. 2021. 12. 2.
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