¿Está obsoleta la medición del ruido como V/√Hz?

No, V/rtHz sigue siendo importante.

Sospecho que el error que está cometiendo es pensar que el muestreo a 1 Hz reduce el ancho de banda de la señal de entrada. No lo hace, simplemente lo submuestrea.

Ahora bien, si su fuente de ruido es verdaderamente de banda ancha, entonces el limitador de 20 MHz reduciría su amplitud. Si no es así, eso sugiere que el ruido está limitado en banda a menos de 20 MHz. Lo cual es consistente con mi comprensión de un diodo Zener con efecto de avalancha.

Cree un filtro RC de 1 kHz y vuelva a intentarlo.

Las mediciones de ruido dependen en gran medida del método de medición del instrumento.

Los resultados cambiarán según la configuración del Modo de adquisición > Tiempo real, MemDepth y Sinx/x.

Un DSO no integra la señal de manera uniforme durante el intervalo de tiempo entre muestras, por lo tanto, no reduce el nivel de la señal con velocidades de barrido o frecuencia de muestreo.

Por lo tanto, debes entender lo que significa tener$V/\sqrt{Hz}$de un zener antes de proponer que necesitamos otro método.

Por lo tanto, su ruido Zener es constante y la interpretación de la medición es incorrecta.

EDITAR del esquema reciente, potencia de ruido aleatorio, estimo a partir de la especificación TL081 de BW = 3MHz con Vpp / 8 = Vrms, luego tome Pd = Vrms ^ 2 / R para R = 200k y la densidad de ruido como N = Pd / √BW por lo tanto dB / Hz= 10 log (Vrms²/R * 1/√BW) [dB/Hz]

Un analizador de espectro utiliza un IF BW ajustable pero fijo para el barrido, pero el ruido aleatorio se puede reducir aún más con el filtro de video BW.

En otros instrumentos de medición como la cromatografía y la espectroscopia, los fabricantes se inclinan por definir el factor de confianza,$t_a$y o la desviación estándar relativa RSD con desviación estándar STD y valor medio donde$RSD=\frac{\sigma}{\bar{x}}$

Sabemos que promediar muestras digitales con ruido aleatorio reduce la desviación estándar en la$\sqrt n$. Esto es equivalente a aumentar el valor de integración de la muestra o reducir el √ancho de banda, que sigue siendo válido para V/√Hz pero no se aplica a sus frecuencias de muestreo. El instrumento está diseñado específicamente para máxima señal BW con el fin de capturar transitorios.

Depende de usted limitar la señal BW. Si esta señal excede la mitad de la frecuencia de muestreo cuando elige una frecuencia más lenta que la máxima, puede esperar errores de solapamiento en señales repetitivas y poco o ningún cambio en los niveles de ruido Zener. Estos tipos de ADC de velocidad variable con ancho de banda ajustable con tasa de conversión usan métodos de convertidor de volcado e integración (IDC) y no son tan rápidos como las mediciones S&H SAR o Flash ADC que se usan en los DSO.

Es esta característica la que permite que parezca que se excede la ley de Shannon al tener un ancho de banda de señal amplio y una duración de muestra pequeña pero a una frecuencia de muestreo lenta. es decir, la duración de la muestra y la resolución del ADC determinan el ancho de banda más allá de la frecuencia de muestreo.

Detalle misceláneo.

El tiempo o intervalo de muestra debe satisfacer el límite de Shannon para esperar resultados sin errores y cumplir con la precisión del instrumento. Esto significa que para una incertidumbre de$10^{_-x}$utilizando una resolución$10^{_-y} ~$dónde$~^{y > x}$o en términos logarítmicos la incertidumbre es$-10x ~~$[dB] Esto significa que el ruido en el ancho de banda analógico, B debe ser menor que esto, lo que incluye el teorema de muestreo de Shannon para la atenuación de la señal de parada de banda. Por lo tanto, aunque algunos DSO ajustan B para evitar la distorsión de aliasing con frecuencias de muestreo más lentas, evidentemente el suyo no lo hace. Por lo tanto, el tiempo de muestra aún es pequeño (relacionado con el filtro B de Shannon-Nyquist), lo que permite mediciones de ancho de banda amplio incluso en intervalos de muestra largos.

El verdadero error que está cometiendo aquí es que está combinando los conceptos de estadísticas de las muestras y la cantidad de potencia de señal que representan esas muestras. SNR es, por definición, una relación entre la potencia de la señal y la potencia del ruido.

Las estadísticas de la muestra dependen solo de la PDF (función de distribución de probabilidad) de la señal, y no de nada que tenga que ver con el tiempo, como el ancho de banda o la frecuencia de muestreo, como ha señalado.

Pero para decir algo sobre el poder del ruido, necesita agregar información sobre su ancho de banda, y no obtendrá eso de las estadísticas de un oscilograma en el dominio del tiempo. Debe realizar un análisis de dominio de frecuencia (p. ej., una FFT) para determinar la PSD (densidad espectral de potencia) de la señal.

La PSD se mide en términos de vatios/Hz, y si quiere pensar en términos de voltaje o corriente, debe recordar que la potencia es proporcional a los voltios al cuadrado o a los amperios al cuadrado, por lo que termina hablando de voltios/ √Hz o amperios/√Hz.

Realmente está implícito en las matemáticas y no tiene nada que ver con ningún método de medición en particular. Pero sí necesita comprender cómo se relacionan las mediciones que está realizando con la teoría.

Después de revisar las respuestas, estoy convencido de que, en realidad, son lo mismo pero expresado de manera diferente. No estoy seguro de los vatios/Hz, pero ciertamente para la amplitud simple de una señal de ruido no hay una diferencia significativa entre V/√Hz y una representación estadística μ, σ. Son solo dos caras de la misma moneda.

La evidencia ganadora provino de la ruidosa explicación del osciloscopio digital de EEVblog Dave . Mire alrededor de 6 min 50 s. El ruido cae a medida que cae la profundidad de la memoria. Esto es lo que esperas estadísticamente y lo que he encontrado con mi Rigol. Usó un modelo de la serie Tek 3000 que costaba considerablemente más. El ancho de banda en un DSO está estrechamente relacionado con la frecuencia de muestreo a través de la teoría de muestreo de Shannon. Por lo tanto, un ancho de banda de 20 MHz se representa realmente mediante un muestreo a 40 MSa/s. El punto fundamental de mi argumento es que los 40 millones de muestras se pueden tomar durante cualquier período de tiempo. El voltaje pico de ruido será el mismo.

Una explicación intuitiva es: el ancho de banda de medición simple no puede ser un factor en el nivel de ruido, ya que eso significaría que el efecto de avalancha de mi diodo depende del osciloscopio de plástico y los cables de goma conectados a él. Esto es contrario a la intuición. La característica de ruido de avalancha de un diodo seguramente solo debe depender de la fabricación del diodo, su temperatura y el flujo de corriente. No es lo que tengo en la habitación de al lado. El modelo estadístico cumple con este criterio.

Un modelo μ y σ funciona mejor para mi situación. Con una media de 2,30 V y una desviación estándar de 162 mV, quiero calcular el voltaje de ruido máximo esperado con una confianza del 99 % (100 muestras tomadas durante cualquier período de tiempo). Esta es una estadística elemental que conduce a una lectura de voltaje de ruido esperada de 2,72 V. No veo forma de calcular esta cantidad usando el modelo antiguo (¿obsoleto?) V/√Hz ya que no tengo frecuencia, solo una cantidad de muestras.