Overzicht derde college “ruis” Vier belangrijke trucs om S/N verhouding te verbeteren hoe omzeilen we 1/f ruis & variabele drift? Bepaal de piekhoogte van een bekend signaal

Trucs om ruis te onderdrukken 1. Langer meten / integreren werkt goed voor witte ruis werkt niet voor 1/f ruis (of andere laagfrequente ruis) ! 2. Corrigeren van Offset & drift 3. Meerdere malen kort achter elkaar meten ( = MTA) Herhaald kort meten geeft soms minder ruis dan 1 x lang meten ! 4. Modulatie technieken Verplaats signaal naar frequentiegebied met weinig ruis.

1. Langer meten: belang van Tm & Tr Wilmshurst 1.2

Middelen op het oog ( visual averaging ) Relatieve ruissterkte  (Tr/Tv) - Met computer: lopend gemiddelde ( running average ) - Equivalent met laagdoorlaatfilter in frequentiedomein Wilmshurst 1.9

Invloed van meettijd Tm & tijdsresolutie Tr Wilmshurst 1.8

Langer meten werkt niet altijd !!! Witte ruis & 1/f ruis Spectrale kijk op tijdsintegratie tijdsintegratie = laagfrequent filtering

Invloed van 1/f ruis is onafhankelijk van meettijd (bij vaste Tm/Tr) ! Tm = 2 s Tm = 20 s Tm = 200 s Tm = 2000 s Wilmshurst 5.5

Schaling van de invloed van 1/f ruis Afhankelijk van verhouding Tm/Tr Onafhankelijk van Tm !! Wilmshurst 6.17

Invloed van 3 soorten ruis versus meettijd Wilmshurst 5.4

2. Offset & drift correctie Constante ondergrond (offset) & Verlopende ondergrond (drift) Wilmshurst 1.11 & 2.4

Hoe lang moet je meten aan de “baseline” ? Denk aan eerste-jaars proef “Calorie-meter” Vraag: Wat is optimale meettijd basislijn in voor- en na-traject ? Tb >> Tr ( baseline minder ruizig dan signaal ) Tb << Tm ( niet onnodig lang meten )

Frequentie analyse van correcties Correctie voor offset Correctie voor offset & drift Time integration

3. Meervoudige tijdsmiddeling ( = multiple-time averaging = MTA) Wilmshurst 2.2

S/N verbetering met MTA Time Frequency

Wanneer is MTA nuttig ? MTA leidt tot een afname van de invloed van 1/f ruis In aanwezigheid van 1/f ruis is herhaald kort meten beter dan eenmalig lang meten Drift is geen probleem als hij linear is (sloping baseline), maar wel als hij fluctueert over typische tijd Td < Tm MTA werkt ook tegen veranderlijke drift als Tm < Td (zodat driftsnelheid constant is over meettijd) Multiple Time Averaging vermindert invloed van - 1/f ruis - tijdsafhankelijke drift

Waarom MTA minder merkt van verlopende drift Wilmshurst 2.6

Offset & drift correctie (bij MTA) bekeken in frequentiedomein MTA fast enough MTA too slow

Spectral kijk op meervoudige tijdsmiddeling Wilmshurst 6.21

4. Modulatie & fasegevoelige detectie (waarom modulatie helpt) Vraag: Helpt modulatie ook tegen drift ? Wilmshurst 7.3

4. Basisschema modulatie & demodulatie

Werking van demodulator (AD630 in SVR3)

Effect van witte ruis bij fasegevoelige detectie Gedemoduleerde ruis Oorspronkelijk ruisspectrum Twee frequenties dragen bij aan gedemoduleerde ruis bij f’ Fase gevoelige detectie => verschil tussen “sinus & cosinus” Wilmshurst 7.6

Fase/frequentie modulatie (2) Wilmshurst 3.14

Hoe bepaal ik de amplitude van een puls? Waarom is direct “bemonsteren” (sampling) niet slim? Hoe moet het dan? Middelen (met laagdoorlaat filter of integrator) Wilmshurst 9.6

Voorbeeld: meting aan gepulste signalen Vraag: “Waarom zou gepulst meten handig kunnen zijn?’” Wilmshurst 9.1

Welke gewogen integratie geeft de beste S/N? Wat is optimale w(t’) in ? Wilmshurst 9.6

Gewogen integratie & verlopende offset Geef weegfunctie w(t) “negatieve vleugels” Wilmshurst 9.16

Samenvatting derde ruis college Vier trucs om S/N te vergroten: 1. Langer meten / integreren werkt bij witte ruis; niet bij 1/f ruis (of andere laagfrequente ruis) ! 2. Corrigeren van Offset & drift 3. Meerdere malen kort achter elkaar meten ( = MTA) meet “sneller dan laagfrequente ruis” 4. Modulatie technieken Verplaats signaal naar frequentiegebied met weinig ruis. ZELFSTUDIE: Syllabus Chapt. 4