什么是均方根噪声，它与标准偏差相比如何?

公元前六世纪，希腊数学家和哲学家毕达哥拉斯发现了关于声音的第一个发现。他注意到一根振动的弦的长度和它产生的音调之间的关系。他的发现就是现在所知的弦第一定律。毕达哥拉斯也被认为是第一个认识到声音的感觉是由振动引起的。

噪音或声音，尤其是音乐形式的噪音或声音，被普遍认为是野兽的安抚剂。众所周知，声音会引发人类的各种情绪，但不幸的是，这并不总是一件好事。以创伤后应激障碍为例。一个简单的噪音或声音就能引发患者无法抑制的恐惧和焦虑。即使到今天，也没有治愈的方法。

然而，声音或噪音也会影响它在环境中接触到的几乎所有东西。这包括蓝光输出的声音清晰度，汽车音频源单元的音频清晰度，甚至影响WiFi连接。

对声音的研究是人类无数个世纪以来的激情所在。我们甚至成功地突破了音障，并设计了使用声音的武器。总的来说，对噪音和声音的研究是一个不断增长的学习冒险。一个特殊的研究领域围绕着RMS噪声的理解以及它与标准偏差的关系。

什么是RMS噪声?

均方根或均方根被定义为平均值。在噪声方面，它被定义为用于确定长时间内平均功率输出(连续波形)的过程。那么，这意味着什么或者这与现实场景有什么关联。

就像我之前说的，噪音几乎影响到它所处环境中接触到的所有东西．这就是为什么在设计音频输出设备、无线网络和电路时要考虑噪声的原因。

噪声的一个有趣的性质是，单个脉冲的大小没有上限。然而，仍有可能找到脉冲的平均大小或平均噪声误差。在理想的情况下，平均噪声误差将为零。这也意味着，理想情况下，正脉冲和负脉冲会相互抵消。

然而，有时向一个方向运动的脉冲会比向另一个方向运动的脉冲更大或更频繁。这导致平均噪声误差为正或负。

希望你的信号波形不是这样的

RMS噪声进一步检查

每当出现这种情况时，您可以将平均噪声视为不相关的误差或偏移量，并从读数中减去它来补偿它们。不幸的是，这并不能消除任何一次测量中的误差。实际上，这只是意味着噪音会使一半的测量值过高，另一半的测量值过低。

所以，现在的问题是，高出多少(高还是低)?为了回答这个问题，我们需要找出单个误差与平均值之间的平均差值。然而，这种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，每个脉冲与平均值之间的差就是脉冲本身的值。此外，如果我们简单地把它们加起来，结果将是零。因此，我们通过将每个脉冲的大小平方来消除负值。然后我们可以把平方值相加，取和的平方根，然后除以样本数。结果是一个称为噪声均方根(RMS)偏差的值或RMS值。

标准偏差

总的来说，RMS值为我们提供了一种描述噪声信号如何组合的方法。当多个噪声源作用于同一个信号时，它们可以相加或抵消，就像来自单个噪声源的脉冲随着时间的推移而抵消一样。

关于噪声，最常见的一种噪声被称为高斯噪声，它具有与标准分布相同的统计特性。标准分布的RMSD称为标准偏差。

在统计学中，标准偏差是一种用于量化一组数据值的变化量或离散度的度量。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)，而高标准偏差表明数据点分布在更广泛的值范围内。

信噪比(SNR)和均方根噪声

信噪比是信号电平和噪声地板之间的电平差。信噪比也可以定义为没有应用信号的噪声的均方根(RMS)水平(以低于最大水平的dB表示)。那么，这些噪音水平是如何影响或与环境相互作用的呢?

好吧，以处理WiFi连接为例。信噪比(SNR)是将WiFi信号的水平与背景噪声水平进行比较。这种背景噪音的来源包括微波炉、无绳电话、蓝牙设备、无线摄像机、无线游戏控制器和荧光灯等等。

了解设备所处的环境可以避免意外的设计失败。

信噪比为10-15dB(分贝)是公认的建立不可靠连接的最小值。16-24dB(分贝)的比值通常被认为是建立低连通性的最低可接受水平。而25-40dB(分贝)的比例被认为是好的，41dB或更高的比例被认为是优秀的。

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。然而，信噪比(SNR)为我们提供了一种量化期望信号水平与背景噪声水平之间的比较的方法。

噪音对环境的影响是不可否认的。RMS噪声级、信噪比和标准偏差(SD)提供的数据是各种行业中设计和故障排除的复杂部分。

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