什么是RMS噪声，与标准偏差相比如何？

关于声音的最早发现之一是在公元前六世纪进行的。由希腊数学家和哲学家毕达哥拉斯（Pythagoras）。他注意到振动弦的长度与其产生的音调之间的关系。他的发现是现在被称为弦乐的第一定律。毕达哥拉斯也被认为是第一个了解声音的感觉是由振动引起的。

噪音或声音，尤其是以音乐的形式，被普遍认为是野兽的soother。众所周知，声音在人类中引发了各种情绪，这也不是秘密，这并不总是一件好事。以PTSD为例。简单的噪音或声音会引发患者中的恐惧和 /或焦虑。即使到今天，也无法治愈。

但是，声音或噪声还会影响其在环境中接触的几乎所有内容。这涉及蓝光输出的声音清晰度，汽车音频源单元的音频清晰度，甚至会影响WiFi连接性。

对声音的研究一直是人类对无数个世纪的热情。我们甚至设法打破了声音障碍以及使用声音的设计武器。总体而言，对噪音和声音的研究是一次不断增长的学习冒险。一个特定的研究领域围绕着对RMS噪声及其与标准偏差的关系的理解。

什么是RMS噪音？

RMS或根平方定义为平均值。在噪声方面，它被定义为用于在长时间内确定平均功率输出（连续波形）的过程。因此，这是什么意思，或与现实世界相关联。

正如我之前迭代的噪声会影响其环境中接触的几乎所有内容。这就是为什么在设计音频输出设备，无线网络和电路时将噪声考虑生效的原因。

噪音的一个有趣的属性是，单个脉冲的大小没有上限。但是，仍然可以找到脉冲的平均大小或平均噪声误差。在理想的世界中，平均噪声误差平均为零。这也意味着理想情况下，正脉冲和负脉冲将相互抵消。

但是，有时候，脉冲的一种方式将比另一种方式更大或更频繁。这会导致平均噪声误差为正或负数。

希望您的信号波形看起来不会像这样

RMS噪声进一步检查了

每当发生这种情况时，您都可以将平均噪声视为不相关的错误或偏移，并从读数中减去以补偿它们。不幸的是，这不会消除任何单个测量中的错误。实际上，这只是意味着噪声会使您的测量结果的一半太高，而另一半则太低。

因此，现在的问题是，多少（高或低）？好吧，为了回答这个问题，我们发现任何单个错误与平均值之间的平均差异。但是，该方法也有一个小问题，我们必须考虑到这一点。

如果平均噪声误差为零，那么，当然，每个脉冲和平均值之间的差就是脉冲本身的值。此外，如果我们简单地将它们添加在一起，则结果将为零。因此，我们通过平方每个脉冲的大小来摆脱负值。然后，我们可以将平方值添加在一起，取总和的平方根，然后将其除以样品数量。结果是一个称为噪声或RMS值的均方根（RMS）偏差的值。

标准偏差

总体而言，RMS值为我们提供了一种描述噪声信号如何组合的方法。当多个噪声源在同一信号上起作用时，它们可以将单个噪声源从单个噪声源取消的方式添加或取消相同的方式。

关于噪声，最常见的噪声称为高斯，它具有与标准分布相同的统计属性。标准分布的RMSD称为标准偏差。

在统计数据中，标准偏差是一种用于量化一组数据值的变异或分散量的度量。此外，低标准偏差表明数据点倾向于接近集合的平均值（也称为期望值），而高标准偏差表示数据点分布在较大的值范围内。

信噪比（SNR）和RMS噪声

信噪比（SNR）是信号水平和噪声之间的水平差。信噪比也可以定义为无信号的噪声的RMS（根平方）水平（以低于最大值的DB表示）。那么，这些噪声水平如何影响或与环境相互作用？

好吧，例如，在处理WiFi连接时。信噪比（SNR）将WiFi信号的水平与背景噪声的水平进行比较。这种背景噪音的来源可以包括微波炉，无绳电话，蓝牙设备，无线摄像机，无线游戏控制器和荧光灯，仅举几例。

意识到您的设备的环境，可以从意外的设计故障中节省头痛。

10-15DB（分贝）的SNR是建立不可靠连接的公认最低限度。通常认为16-24DB（分贝）的比率被认为是建立不良连通性的最低可接受的水平。而25-40dB（分贝）的比率被认为是好的，而41dB或更高的比率被认为是优秀的。

我们知道，标准偏差是一种用于量化变化量的度量，RMS值为我们提供了一种描述噪声信号如何组合（平均）的方法。而信噪比（SNR）为我们提供了一种量化所需信号水平与背景噪声级别之间的比较的方法。

噪声对环境的影响是不可否认的。RMS噪声水平，SNR和标准偏差（SD）提供的数据是设计和故障排除在各种行业中的复杂部分。

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