Herramientas para Medir la señal a ruido

El propósito de cualquier sensor es detectar la cantidad de un determinado objeto está presente en un espacio dado . Por ejemplo , un sensor de la cámara detecta la cantidad de luz en un espacio por el número de fotones con el que interactúa . Máquinas de resonancia magnética detectan los campos electromagnéticos. Estas detecciones se conocen como señales , y lo ideal es que son todos los que son capturados por el sensor. Sensores , sin embargo , también pueden informar de un determinado valor de ruido o interferencia , de otras fuerzas en su área . La proporción de señal a ruido es conocido como SNR , y hay varias formas en que se puede medir en función del tipo de sensor que está utilizando. Photoshop

cámaras digitales contienen sensores de luz que detectan fotones para producir una imagen visual con píxeles de color. Cuando píxeles varían mucho de lo que un fotógrafo conoce la imagen para ver realmente como se dice que la imagen de contener una gran cantidad de ruido. Esto es similar al efecto "nieve " que se ve en el televisor cuando la imagen se vuelve borrosa. Al importar una foto digital en Photoshop , el programa de edición de fotografías Adobe , puede seleccionar una parte de la fotografía que se ve borrosa , y Photoshop le indicará la desviación estándar de la señal (SNR por la fotografía ) . Este es el importe por el que los píxeles varían de la media de la señal en toda la fotografía.
Analizar

Analizar es un programa desarrollado por la Fundación Mayo en Minnesota para calcular SNR a partir de imágenes de resonancia magnética (MRI) máquinas . Después de una resonancia magnética capta una imagen utilizando el método de adquisición solo , Analizar puede determinar SNR mediante una serie de ecuaciones matemáticas. El método de adquisición solo requiere sólo una imagen de resonancia magnética, y se comparará el ruido presente en la imagen para una segunda imagen , que es un control en blanco , sin ruido .
Ecuaciones matemáticas

Si el tipo de sensor y sus propiedades son conocidas por el operador , es posible que la SNR puede calcularse manualmente mediante el uso de ecuaciones . Esto también requiere los tipos de señal ( audio , luz , electromagnéticas , etc ) para ser conocido . Estas ecuaciones son complejas , y con frecuencia pueden requerir un número de variables a ser conocidas como las frecuencias de ondas , dimensiones del sensor , duraciones de pulso y amplitudes de onda . Estas ecuaciones son más útiles en condiciones controladas de laboratorio , donde se pueden controlar estas variables. Un ejemplo de una ecuación utilizada para el cálculo de la SNR en una nebulosa , de acuerdo con la Universidad de Vermont, es: S /N = [ Con - n ( xsky )]

/sqrt (Con -n ( xsky ) ) /G + n ( cielo sigma) ^ 2 + n ( cielo sigma) ^ 2 /p

donde: S /N = señal

ruido

con = Cuentas por el sensor

n = estrella píxeles

xsky = cuentas medias por el sensor de control

cielo sigma = valor RMS de sensor

G = ganancia

p = total de píxeles (la estrella y el cielo )
Matlab

Matlab es un programa de computadora que puede determinar la SNR sin tener que saber lo que se utilizó el tipo de sensor. Estos parámetros son introducidos por el operador del programa . Matlab toma los datos y lo lee como sin unidades . El operador da las unidades de valores , pero el programa no toma esto en cuenta cuando se analizan . Matlab es la salida de un valor numérico que el operador debe estar preparado para interpretar el uso de las gráficas de Matlab produce.