Шумы в спектральных методах анализа

ШУМЫ в СПЕКТРАЛЬНЫХ МЕТОДАХ АНАЛИЗА [c.77]

Многочисленные трудности, которые встречаются при взаимно-ковариационном и взаимно-спектральном анализе (см. разд. 6.1.4), в полной мере проявляются и при использовании ковариационных и спектральных методов, но в последних случаях наличие внешнего шума на выходе создает еще больше-проблем. При взаимно-ковариационном анализе внешний шум на входе или выходе уменьшает относительный вклад отдельных пиков ковариации и увеличивает случайную ошибку, но не приводит к искажению или смещению результатов. В то же время при ковариационном анализе шум на выходе n(t) складывается непосредственно с интересующим нас выходным сигналом v(t), т. е. [c.149]

Даже при отсутствии шума в наблюдениях выходного сигнала ковариационные и спектральные методы представляют собой весьма плохое средство для решения задачи идентификации трактов. Вычисляя ковариационную функцию или спектр,, можно обнаружить наличие двух трактов и определить разницу времен распространения по ним от источника до места измерения выходного процесса. Однако идентификация отдельных трактов становится значительно сложнее, если таких трактов три или больше. Конечно, в некоторых случаях можно применить специализированный анализ и тем самым улучшить качество определения разностей времен распространения. Например, преобразование Фурье выходного спектра (так называемый-кепстр ) превращает отдельные интерференционные составля- [c.149]

Характер получаемой с помощью прибора информации представлен на рис. 11.10 для совместных параметров акустического и электрохимического шумов одного из малых газовых объектов. Визуально можно отметить как сходство, так и различие сигналов в каналах. Обработка результатов методами спектрального анализа позволила сделать значимые заключения о развитии коррозионных процессов в диагностируемой системе. [c.285]

Для достижения правильности и снижения предела обнаружения элементов большое значение имеют методы выделения аналитического сигнала (нужной спектральной линии) из шумов , чего можно, в частности, достичь снижением уровня шумов . Влияние мешающих элементов, влияние основы (матрицы) анализируемого вещества могут быть учтены с помощью ЭВМ, в память которой закладываются сведения о влияниях и помехах ЭВМ сама вносит необходимые поправки в результаты анализа. [c.68]

Последний эффект достигается при условии правильного выбора частоты сканирования, отвечающего уровню флуктуаций в приемнике и частотному распределению флуктуаций в источнике света [748, 750]. Это положение иллюстрируется рис. 17 для дуги постоянного тока. (Аналогичная картина имеет место для дуги переменного тока н ряда других источ- ников.) Из рис. 17 видно, что величина флуктуаций в, источнике спадает с увеличением частоты, шум же в приемнике является белым и уровень его зависит от светового потока, падающего на приемник. Это обстоятельство дает возможность в каждом конкретном случае выбрать такую частоту сканирования, при которой флуктуации в источнике будут значительно меньше флуктуа ций в приемнике света. Таким образом, общая случайная ошибка анализа будет определяться в основном статистическими свойствами приемника излучения, т. е. будут созданы оптимальные условия для обнаружения слабых спектральных линий (см. 2.1.3). Следовательно, метод периодического, сканирования позволяет приблизиться к наименьшему пределу обнаружения аналитического сигнала, достижимому с помощью данного фотоэлектрического приемника. [c.64]

Применение импульсных переходных функций к решению задач такого рода часто ограничивается малым отношением сигнала к шуму при измерении входного сигнала x(i). Если x(t) действительно представляет собой узкополосный сигнал, сосредоточенный в полосе частот /о—S/2s / /o-ffi/2, то наблюдения вне этой полосы будут просто посторонним шумом, и применение импульсной переходной функции не даст никаких преимуществ по сравнению с ковариационным методом. Описанный метод будет эффективным, если x(t) превышает фоновый шум в полосе частот, значительно более широкий, чем та, в которой концентрируется основная часть энергии процесса. Более того, если спектральная ширина процесса y(t) определяется видом частотной характеристики тракта сигнала, а не спектральной шириной входного сигнала, то и в этом случае использование импульсных переходных функций не даст никаких преимуществ по сравнению со взаимно-ковариационным анализом. [c.142]

Широкополосные колебания можно получить, реализуя процессы, в которых силовая функция времени длительное время непрерывно и хаотически изменяется и ее спектр простирается от очень низких до высоких частот (стационарный белый шум). Примером может служить бурный кавитационный шум, который возникает при захлопывании множества кавитационных пузырьков в жидкости. Источником кавитационного шума могут быть мощные узкополосные колебания, энергии которых достаточно для локального разрыва сплошности жидкости, а также турбулентные вихри, возникающие у поверхности быстро движущихся в жидкости тел (например, у гребных винтов). Широкополосные колебания заданного спектрального состава можно получить от преобразователей энергии импульсов. Если длительность импульса т, а период повторения импульсов Т, то спектр будет практически сплошным при условии Г > т. Для увеличения мощности воздействия используют последовательность импульсов с таким же распределением спектральной плотности, как у одиночного импульса той же формы. Спектральный состав различных периодических импульсов, в том числе и знакопеременных, находят методами гармонического анализа. [c.19]

Но можно надеяться, что чувствительность аналитических определений в ближайшее время резко возрастет. На это ука зывает развитие квантовой электроники. Открывается перспектива применения квантовых усилителей, отличающихся низким уровнем шумов. Вообще, ослабление фона, и в особен ности уменьшение колебаний интенсивности фона во время из< мерений, — один из продуктивных путей увеличения чувстви тельности аналитических методов. Использование квантовых генераторов существенно расширяет возможности спектральных методов анализа. [c.11]

Входной и выходной сигналы фильтра являются цифровыми, так что в устройстве циркулируют только двоичные коды. Поскольку операция з ножения отсчетов цифрового сигнала на число иногда выполняется неточно за счет округлений или усечений произведений, в общем случае цифровое устройство неточно реализует заданную функцию, и выходной сигнал отличается от точного решения. Следует помнить, что в цифровом фильтре погрешность выходного сигнала не зависит от условий, в которых работает фильтр температуры, влажности и т.п. Кроме того, эта погрешность контролируема - ее можно уменьшить, увеличивая число разрядов, используемых для представления отсчетов цифровых сигналов. Именно этим определяются основные преимущества цифровых фильтров - высокая точность обработки сигналов и стабильность характеристик - по сравнению с аналоговыми и дискретными фильтрами. Строго говоря, цифровые фильтры представляют собой нелинейные устройства, к которым не следовало бы применять методы анализа и синтеза линейных систем. Однако число разрядов в кодах, циркулирующих в цифровых фильтрах, как правило, достаточно велико, чтобы сигналы могли считаться приблизительно дискретными, а фильтры -- линейно дискретными. Достоверность результатов измерений зависит от соотношения сигнал-шум, параметров помех, действующих в канале измерения, разрядности применяемой аппаратуры аналого-цифрового преобразования и качества алгоритмов последующей обработки результатов измерения. В настоящее время основным способом повышения достоверности результатов измерения является построение новых алгоритмов обработки цифровых отсчетов аналогового сигнала (цифровая фильтрация, спектральный анализ, адаптивные и оптимальные методы обработки). [c.144]

Рассмотрим две нормально распределенные выборочные совокупности результатов анализа объемами щ и п , полученные независимыми методами. Очевидно их выборочные дисперсии 5 и 51 не будут совпадать между собой. Однако различие между ними может носить только случайный характер, поскольку они являются приближенными оценками одной и той же общей для обеих выборок генеральной дисперсии а . В таком случае результаты обеих выборок можно считать равноточными. С другой стороны, различие дисперсий может быть обусловлено значимой причиной, например, снижением уровня шумов за счет стабилизации источника возбуждения (спектральный ана-iиз) или экранирования регистрирующей ячейки (потенциомет-рия) в одной серии определений в отличие от другой. Очевидно, выборочные совокупности результатов анализа в этом случае не будут равноточными. [c.104]

Спектры диффузного отражения обычно малоинтенсивны, т.к. удается собрать и направить в спектральный прибор только очень малую часть рассеянного (отраженного) излучения. Поэтому в этом случае необходимо применять ИК фурье-спектрофотометры, обладающие высокими светосилой и соотношением сю-нал шум (ок. 10 ). Получаемые при диффузном отражении спектры часто оказываются подобными спектрам пропускания. Исследуемыми образцами м. б. массивные твердые тела, порошки (иногда содер-жанще разл. наполнители-КВг, КС1, sl, прозрачные в исследуемой области спектра), волокнистые (ткани, войлок) н ячеистые (напр., электроды с раэл. наполнителями) материалы, пены, суспензии и аэрозоли, разрядные промежутки с электронными запалами дл анализа возможных загрязнений и т.д. Перед исследованием твердый образец обычно натирают на наждачную бумагу на основе карбида кремния тонкого помола, спектр к-рого либо не проявляется в спектре исследуемого образца, либо м. б. вычтен из полученного спектра и использоваться как спектр сравнения. Спектры отражения при диффузном рассеянии могут наблюдаться от достаточно малых кол-в в-ва, напр, от пятен на хроматографич. пластине. Метод используют также для определения диэлектрич. св-в образцов. [c.395]

Ограничение полосы частот позволяет во много раз уменьшить шум приемника и шум, обусловленный флуктуациями интенсивности фона. Перспективность частотно-селективных методов спектрального анализа стала особенно очевидной после опубликования работы [3], в которой показано, что среднее значение флуктуаций интенсивности фона дугового разряда между угольными электродами быстро падает с ростом частоты флуктуаций (рис. 1). При частоте около 1000 гц шумы фона практически неотличимы от шумов использованного в работе [3] фотоумножителя. Линии дугового разряда в этой области частот практически не флуктуируют. Это открывает возможности дополнительного повышения чувствительности и позволяет решать задачу выделения весьма слабых аналитических линий как задачу выделения весьма слабого нефлуктуирующего источника на относительно слабом флуктуирующем фоне. [c.22]

Основной выигрыш многоканальных систем (включая и фурье-методы) по сравнению с однокапальпыми связан с одновременностью регистрации многих спектральных интервалов — до сотен и тысяч. Это приводит к увеличению отношения сигнала к шуму, т. е. к повышению чувствительности измерения или снижению времени регистрации. Такие приборы особенно перспективны при изучении слабых спектров (например, спектров КР при анализе очень малых примесей в пробе), а также при исследовании спектров с временным разрешением. [c.20]

Анализ уравнения (4), предполагающий совместное рассмотрение как систематических, так и случайных помех, в бо.льшинстве случаев основывается на схеме аддитивных помех, что имеет место, в частности, в современных инфракрасных спектрометрах, где случайные ошибки определяются флуктуационными процессами в приемниках радиации. В этом случае функция (i) имеет смысл шума приемника, представленного отрезком стационарного случайного процесса с нулевым средним значением и спектром мощности Git). В то же время прогресс в области создания все более чувствительных методов измерения наталкивается на тот факт [15, 18, 27—29], что принципиальные ограничения на пути совершенствования спектральной аппаратуры, в конечном итоге, связаны с флуктуационными процессами в источнике, искажающими непосредственно регистрируемый спектр, с чем, например, экспериментатор имеет дело при фотоэлектрической регистрации излучения в коротковолновой области спектра. Шумы, обусловленные низкочастотными колебаниями интенсивности, в ряде случаев могут оказаться доминирующими и в длинноволновой области спектра [30]. Истинное распределение при этом следует рассматривать как среднестатистическое, а текущее значение ошибки — как разницу между усредненным и текущим значениями сигнала, снимаемого с приемника [31, 32]. [c.131]

Конденсатор производит интегрирование светового потока за время в этом отношении действие его аналогично действию фотопластинки. Метод накопления наиболее полно отвечает и другим требованиям спектрального анализа. Требования одновременной регистрации линий всех рпре-деляемых элементов легко выполнить, если за каждой из аналитических линий поставить свой фотоэлектрический приемник и конденсатор. В этом методе процесс накопления заряда и процесс его измерения разделены во времени. Это устраняет помехи от источника возбуждения спектра, шумы регистрирующей установки, и тем самым повышает точность измерения. [c.138]

Раньше анализ радиочастотного спектра напряжения на. выходе фотоумножителя с оптическим смесителем проводили с помощью развертывающего анализатора с фильтром, причем во время работы системы для получения зависимости I (со) или Р (со) анализировали одну частотную полосу. Для регистрации спектра с помощью такой аппаратуры необходимо поддерживать достаточно высокое отношение сигнала к шуму в течение нескольких часов, и поэтому не только элементы прибора, но также и исследуемая система должны иметь постоянные характеристики в течение длительного времени. С разработкой специальной цифровой вычислительной аппаратуры анализаторов сигнала, работающих в реальном масштабе времени, й автокорреляторов — появились, однако, и другие возможностк. Авто корреляторы определяют С (т) или С (т). С помощью такой аппаратуры анализируют сразу всю спектральную область, причем анализ начинается фазу же по поступлении информации, хорошее отношение сигнала к шуму можно получить за несколько минут, и вследствие этого снижаются требования к стабильности систем. Анализатор спектра, работающий в реальном масштабе времени, представляет данные в традиционной форме и позволяет легко удалять нежелательные гармонические компоненты из спектра шумов (так называемое удаление линий ). Наиболее эффективный метод работы со спектральным анализатором — определение спектра напряжений фототока, который соответствует квадратному корню из /(со) или Р,(со) в зависимости от того, какая применялась методика — гомодинирование илитетеродини-рование. [c.176]

Во всех аналитических определениях показания самописца, счетчика, весов или любого другого прибора являются мерой количества определяемого элемента. В случае применения методов, основанных на уменьшении сигнала с увеличением концентрации (колориметрические, атомноабсорбционные, рентгеновские абсорбционные, флуорометрические и другие методы), всегда делают холостой опыт для установления величины начального сигнала на определенном уровне (например, на уровне 100%). Количество определяемого элемента в этом случае оценивается по уменьшению сигнала холостого опыта. Если же по мере увеличения содержания определяемого элемента сигнал возрастает (рентгеноспектральный эмиссионньп анализ, эмиссионный оптический спектральный анализ, ядерные методы и др.), можно применять два метода регистрации сигнала. Так, в случае электронной регистрации сигнал определяемого элемента сравнивают с сигналом фона или с сигналом холостого опыта (сигнал холостого опыта определяется шумами измерительной схемы). [c.11]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология