+《运算放大器噪声优化手册》读书笔记之第一章

噪声分析可以在时域中，频域中，或通过统计学分析的方法来完成。

时域中：用示波器可测出。热噪声是电子流动时产生的噪声。热噪声公式最重要的贡献是为我们提供一种噪声电压均方根值的方法。然而在很多情况下，工程师会关注噪声担忧压的峰峰值。

频域中：噪声的一个重要的特点就是它的频谱密度。电压噪声的频谱密度是每平方根赫兹测量到的RMS电压噪声。功率谱额度以W/HZ表示。一个随机 噪声信号可以被看做无限个在不同频率上的正统波的总和。无限多个在上的脉冲组合在一起，形成了频谱密度曲线。这个噪声叫做1/f噪声、闪烁噪声或低频噪声。

统计分析的方法：概率密度函数 概率分布函数

通过频谱计算RMS噪声是非常常见的噪声计算

噪声时域分析： 热噪声是由导体中的电子自由运动而产生的，运动幅度会随着温度的上升而上升，所以热噪声的幅度会随着温度一起上升。 热噪声可以看做在特定器件上以电压形式表示的随机变化。噪声的统计学分析： 大部分本征噪声满足高斯分布且可以用统计学方法来分析。 1、概率密度函数 一段时间间隔内测量到的噪声电压用柱状图绘制出来，其包络与这个函数相近。 2、概率分布函数 通过它可以得知一个事件在已知区间内发生的概率。在没有DC成分时，人们假设RMS值就等于标准差的值。 可以测量大量的离散采样值，并用统计学方法来估算标准差，从而计算RMS噪声电压。（计算噪声时最好用标准差） 噪声叠加可以根据两个信号是否相关分为两种情况。噪声的频域分析： 电压噪声频谱密度：每平方根赫兹测量到的RMS电压噪声。 一个随机信号可以看做是无限个不同频率上的正弦波的总和，每个正弦波都会产生频域上的一个脉冲。 热噪声（宽带噪声或白噪声）的频谱密度曲线是平坦的。 1/f噪声的功率频谱以斜率1/f滚降通过频谱密度计算均方根噪声： 通过对频谱密度积分可以将功率谱密度转化为RMS功率，其中功率谱密度为电压频谱密度或者电流频谱密度的平方。 不能对电压频谱密度曲线做积分来计算噪声。 功率谱密度等于电压或电流频谱密度平方。 积分等于计算曲线下的面积。

本章小结：

示波器测是噪声的时域表示。

X轴是时间，Y轴是电压或者电流。

高斯分布是噪声的统计学表示。

如果噪声中不含有DC成分（平均值为零），那么标准差等于RMS值。

6位的标准差是峰峰噪声的一个较好的近似。

噪声小于6倍标准差的概率是99.7%

大部分噪声是不相关的

不相关噪声之间的叠加是用每个噪声的平方和再开方来实现。

噪声频谱密度是噪声的频域表示

频谱密度的单位是V/根号HZ或A/根号HZ

白噪声是由无限多相同能量不同频率的分量组成。

噪声频谱密度曲线的两个关键区域是1/f区域和宽带区域

可以通过装噪声信号平方后积分，然后再开平方根的方式将噪声频谱密度转化为RMS噪声。

噪声分析：1、时域分析 2、频域分析 3、统计学分析

这种大家共读一本书的感觉真好 遇到问题可以随时讨论。

嗯嗯 这本书很不错，正在努力研读中