Nghiên Cứu Tăng Tỷ Số Tín Hiệu/Nhiễu Từ Nhiều Loại Cảm Biến

Nghiên cứu nâng cao tỷ số tín hiệu nhỏ từ cảm biến giúp cải thiện độ chính xác và hiệu suất trong các ứng dụng công nghệ hiện đại.

• Tác giả: TS. Hoàng Nam Nhãi
• Người hướng dẫn: Assoc. Phạm Quốc Triệu
• Trường học: Đại học Thái Nguyên
• Chuyên ngành: Khoa học và Công nghệ
• Đề tài: Nghiên Cứu Tăng Tỷ Số Tín Hiệu/Nhiễu Từ Nhiều Loại Cảm Biến
• Loại tài liệu: báo cáo
• Năm xuất bản: 2003
• Địa điểm: Thái Nguyên

Mục lục chi tiết

• 1. CHƯƠNG 1: THUYẾT MINH NHO
• 1.1. Tin hiêu nho
• 1.2. Đặc trưng của tin hiêu
• 1.3. Đặc trưng của nhiễu
• 1.4. Đặc trưng của lặp nội
• 1.5. Tính chất và đặc trưng cơ bản của tập nội
• 1.6. Sự sinh tập nội khi chuyển đổi đo khống điện sang điện
• 1.7. Phân loại một số tập nội trong các linh kiện cảm biến
• 1.8. Một số điểm lưu ý trong việc đánh giá tập nội
• 1.9. Tạp âm trong bộ khuếch đại nhiễu
• 1.10. Nhiễu trong phép đo thực nghiệm
• 2. CHƯƠNG 2: MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP LÀM TĂNG TỶ SỐ S/N
• 2.1. Tỷ số tín hiệu trên tập S/N
• 2.2. Một số phương pháp nâng cao lý số S/N
• 2.2.1. Trung bình tín hiệu, loại trừ nhiễu
• 2.2.2. Phương pháp khuyếch đại vi sai (KDVS)
• 2.2.3. Phương pháp biến điều
• 2.2.4. Lọc xịn số nâng cao lý số
• 2.2.5. Chọn lọc thời gian (Boxcar)
• 2.2.6. Chọn pha (Lock-in)
• 3. CHƯƠNG 3: CẢM BIẾN DỊCH CHUYỂN NHỎ DỰNG NGUYÊN LÝ VÌ SAI
• 3.1. Định nghĩa và đặc trưng chung của cảm biến
• 3.2. Mô hình cấu tạo một thiết bị phát hiện dịch chuyển nhỏ
• 3.3. Bộ tiếp nhận dịch chuyển vi sai
• 3.4. Bộ biến thể vi sai lỗi không khí
• 3.5. Bộ biến thể vi sai lỗi Ferrite
• 3.6. Biến thể vi sai khung động
• 3.7. Bộ dao động điện từ
• 3.8. Bộ xử lý tín hiệu
• 3.9. Mạch chỉnh lưu nửa sóng
• 3.10. Mạch chỉnh lưu toàn sóng
• 3.11. Tải của bộ chỉnh lưu
• 3.12. Khâu lọc trong bộ chỉnh lưu
• 3.13. Bộ khuếch đại và chỉ thị
• 3.14. Bộ khuếch đại
• 3.15. Bộ hiển thị
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM VÀ BIÊN LUẬN
• 4.1. Xử lý số liệu thực nghiệm bằng phương pháp hồi quy tuyến tính
• 4.2. Các phép đo thực nghiệm
• 4.3. Xác định đặc trưng E = E(x) của thiết bị đo
• 4.4. Xác định sự phụ thuộc cảm hiệu E theo vị trí của vật
• 4.5. Sử dụng thiết bị như một cân điện tử
• 4.6. Sử dụng thiết bị đo độ võng của một mô hình cây cầu
• 4.7. Kiểm nghiệm sự giãn nở và nhiệt của các thành vật liệu
• 4.8. Biên luận
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Nghiên Cứu Tăng Tỷ Số Tín Hiệu Trên Nhiễu

Nghiên cứu tập trung vào việc nâng cao SNR (Signal-to-Noise Ratio) từ cảm biến đa dạng. Tín hiệu nhỏ thường bị lẫn trong nhiễu, gây khó khăn cho việc phân tích và xử lý. Mục tiêu chính là tìm ra các phương pháp hiệu quả để thu tín hiệu nhỏ, xác định các đặc trưng của nó và các yếu tố ảnh hưởng. Đồng thời, nghiên cứu các biện pháp giảm nhiễu, tăng cường tín hiệu, đặc biệt trong cảm biến dịch chuyển nhỏ. Việc thiết kế các khối làm việc của thiết bị đo dịch chuyển nhỏ dựa trên nguyên lý cảm biến ca-từ-điện cũng là một phần quan trọng của nghiên cứu. Theo tài liệu gốc, nghiên cứu này bao gồm cả lý thuyết và thực nghiệm để đạt được kết quả tối ưu.

1.1. Khái Niệm Tỷ Lệ Tín Hiệu Trên Nhiễu SNR Là Gì

Tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu (SNR) là thước đo so sánh cường độ của tín hiệu mong muốn với cường độ của nhiễu nền. SNR cao đồng nghĩa với việc tín hiệu mạnh hơn nhiễu, giúp việc phân tích và xử lý trở nên dễ dàng hơn. Ngược lại, SNR thấp cho thấy tín hiệu yếu và dễ bị nhiễu làm sai lệch. Việc cải thiện SNR là yếu tố then chốt trong nhiều ứng dụng, từ viễn thông đến xử lý ảnh và âm thanh. Đo lường SNR chính xác là bước đầu tiên để cải thiện chất lượng tín hiệu.

1.2. Tại Sao Cần Tăng Tỷ Số Tín Hiệu Trên Nhiễu SNR

Việc tăng tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu (SNR) mang lại nhiều lợi ích quan trọng. Thứ nhất, nó cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của dữ liệu thu thập từ cảm biến. Thứ hai, nó cho phép phát hiện và phân tích các tín hiệu yếu mà trước đây bị che lấp bởi nhiễu. Thứ ba, nó nâng cao hiệu suất của các hệ thống xử lý tín hiệu, giúp chúng hoạt động hiệu quả hơn trong môi trường nhiễu. Cuối cùng, việc tối ưu hóa SNR mở ra cơ hội cho các ứng dụng mới, đặc biệt trong các lĩnh vực như y tế, công nghiệp và môi trường.

II. Thách Thức Trong Tăng SNR Từ Cảm Biến Đa Dạng Hiện Nay

Một trong những thách thức lớn nhất là sự đa dạng của các loại nhiễu ảnh hưởng đến cảm biến. Các loại nhiễu có thể bao gồm nhiễu trắng, nhiễu hồng, nhiễu Gaussian, và nhiều loại nhiễu khác, mỗi loại có đặc tính và nguồn gốc khác nhau. Việc xác định và loại bỏ từng loại nhiễu đòi hỏi các phương pháp xử lý tín hiệu chuyên biệt. Bên cạnh đó, sự khác biệt về độ nhạy và sai số của cảm biến đa dạng cũng gây khó khăn cho việc tối ưu hóa SNR. Theo báo cáo, việc hiệu chuẩn và bù sai số cho từng loại cảm biến là một quá trình phức tạp và tốn kém.

2.1. Các Loại Nhiễu Ảnh Hưởng Đến Tín Hiệu Cảm Biến

Nhiễu là một vấn đề phổ biến trong các hệ thống cảm biến, làm giảm chất lượng tín hiệu và độ chính xác của phép đo. Các loại nhiễu thường gặp bao gồm nhiễu trắng (có mật độ phổ công suất đồng đều trên toàn dải tần), nhiễu hồng (có mật độ phổ công suất giảm theo tần số), nhiễu Gaussian (có phân bố biên độ tuân theo quy luật Gaussian), và nhiễu xung (gây ra bởi các sự kiện đột ngột). Việc hiểu rõ đặc tính của từng loại nhiễu là rất quan trọng để lựa chọn phương pháp giảm nhiễu phù hợp.

2.2. Sai Số Cảm Biến Và Ảnh Hưởng Đến Độ Chính Xác SNR

Sai số cảm biến là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến độ chính xác của SNR. Sai số có thể phát sinh từ nhiều nguồn, bao gồm sai số hệ thống (do hiệu chuẩn không chính xác), sai số ngẫu nhiên (do nhiễu và biến động), và sai số phi tuyến (do đặc tính không lý tưởng của cảm biến). Việc hiệu chuẩn cảm biến và bù sai số là cần thiết để giảm thiểu ảnh hưởng của sai số đến SNR. Các phương pháp hiệu chuẩn tiên tiến, như sử dụng học máy (Machine Learning), có thể giúp cải thiện đáng kể độ chính xác của cảm biến.

III. Phương Pháp Lọc Tín Hiệu Để Tăng Tỷ Số Tín Hiệu Trên Nhiễu

Lọc tín hiệu là một phương pháp quan trọng để tăng SNR bằng cách loại bỏ hoặc giảm thiểu các thành phần nhiễu trong tín hiệu. Có nhiều loại bộ lọc khác nhau, mỗi loại phù hợp với các loại nhiễu và tín hiệu khác nhau. Các bộ lọc phổ biến bao gồm bộ lọc thông thấp, bộ lọc thông cao, bộ lọc thông dải, và bộ lọc chặn dải. Việc lựa chọn bộ lọc phù hợp đòi hỏi sự hiểu biết về đặc tính tần số của cả tín hiệu và nhiễu. Ngoài ra, các bộ lọc thích nghi, như bộ lọc Kalman và bộ lọc Wiener, có thể tự động điều chỉnh để tối ưu hóa hiệu suất lọc tín hiệu trong môi trường nhiễu thay đổi.

3.1. Sử Dụng Bộ Lọc Kalman Để Giảm Nhiễu Hiệu Quả

Bộ lọc Kalman là một bộ lọc thích nghi mạnh mẽ, được sử dụng rộng rãi để giảm nhiễu và ước lượng trạng thái của hệ thống động. Bộ lọc Kalman hoạt động bằng cách kết hợp thông tin từ các phép đo và mô hình hệ thống để đưa ra ước lượng tối ưu về trạng thái của hệ thống. Bộ lọc Kalman đặc biệt hiệu quả trong việc xử lý các tín hiệu bị nhiễu bởi nhiễu Gaussian. Ứng dụng của bộ lọc Kalman rất đa dạng, từ hệ thống định vị toàn cầu (GPS) đến điều khiển robot và xử lý ảnh.

3.2. Ứng Dụng Bộ Lọc Wiener Trong Xử Lý Tín Hiệu Cảm Biến

Bộ lọc Wiener là một bộ lọc tối ưu khác, được thiết kế để giảm nhiễu và khôi phục tín hiệu gốc từ tín hiệu bị nhiễu. Bộ lọc Wiener hoạt động bằng cách ước lượng tín hiệu gốc dựa trên thống kê của tín hiệu và nhiễu. Bộ lọc Wiener thường được sử dụng trong các ứng dụng như xử lý âm thanh, xử lý ảnh, và viễn thông. Ưu điểm của bộ lọc Wiener là khả năng tối ưu hóa SNR trong điều kiện nhiễu thay đổi, tuy nhiên, nó đòi hỏi thông tin chính xác về thống kê của tín hiệu và nhiễu.

IV. Kỹ Thuật Trung Bình Cộng Tín Hiệu Để Tăng Cường SNR

Trung bình cộng tín hiệu là một kỹ thuật đơn giản nhưng hiệu quả để tăng SNR bằng cách giảm nhiễu ngẫu nhiên. Kỹ thuật này hoạt động bằng cách thu thập nhiều mẫu tín hiệu và tính trung bình của chúng. Do nhiễu ngẫu nhiên có xu hướng triệt tiêu lẫn nhau khi tính trung bình, SNR sẽ tăng lên tỷ lệ với căn bậc hai của số lượng mẫu. Trung bình cộng tín hiệu đặc biệt hữu ích trong các ứng dụng mà tín hiệu lặp lại nhiều lần, chẳng hạn như trong các thí nghiệm khoa học và các hệ thống đo lường. Tuy nhiên, kỹ thuật này không hiệu quả đối với các loại nhiễu hệ thống hoặc nhiễu có tương quan.

4.1. Cách Thực Hiện Trung Bình Cộng Tín Hiệu Hiệu Quả

Để thực hiện trung bình cộng tín hiệu hiệu quả, cần đảm bảo rằng các mẫu tín hiệu được thu thập một cách đồng bộ và không bị trôi. Số lượng mẫu cần thu thập phụ thuộc vào mức độ nhiễu và yêu cầu về SNR. Thông thường, số lượng mẫu càng lớn, SNR càng cao. Tuy nhiên, cần cân nhắc đến thời gian thu thập dữ liệu và khả năng lưu trữ dữ liệu. Ngoài ra, cần loại bỏ các mẫu tín hiệu bị lỗi hoặc bị ảnh hưởng bởi các yếu tố ngoại lai trước khi tính trung bình.

4.2. Ưu Điểm Và Hạn Chế Của Phương Pháp Trung Bình Cộng

Ưu điểm chính của phương pháp trung bình cộng tín hiệu là tính đơn giản và dễ thực hiện. Nó không đòi hỏi các thuật toán phức tạp hoặc phần cứng đặc biệt. Tuy nhiên, phương pháp này có một số hạn chế. Thứ nhất, nó chỉ hiệu quả đối với nhiễu ngẫu nhiên. Thứ hai, nó đòi hỏi tín hiệu phải lặp lại nhiều lần. Thứ ba, nó có thể làm giảm độ phân giải thời gian của tín hiệu. Do đó, cần cân nhắc kỹ lưỡng các yếu tố này trước khi áp dụng phương pháp trung bình cộng tín hiệu.

V. Ứng Dụng Thực Tế Của Nghiên Cứu Tăng SNR Cảm Biến

Nghiên cứu về tăng SNR từ cảm biến có nhiều ứng dụng thực tế quan trọng trong nhiều lĩnh vực. Trong y tế, nó có thể cải thiện chất lượng hình ảnh y tế, giúp chẩn đoán bệnh chính xác hơn. Trong công nghiệp, nó có thể nâng cao độ chính xác của các hệ thống kiểm soát chất lượng và giám sát quy trình. Trong nông nghiệp, nó có thể giúp theo dõi sức khỏe cây trồng và tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên. Trong giao thông vận tải, nó có thể cải thiện độ tin cậy của các hệ thống lái xe tự động. Theo các nghiên cứu gần đây, việc áp dụng các kỹ thuật tăng SNR có thể mang lại hiệu quả kinh tế và xã hội đáng kể.

5.1. Ứng Dụng Trong Y Tế Cải Thiện Chất Lượng Ảnh Y Tế

Trong lĩnh vực y tế, việc tăng SNR có thể cải thiện đáng kể chất lượng hình ảnh y tế, chẳng hạn như ảnh chụp X-quang, ảnh cộng hưởng từ (MRI), và ảnh siêu âm. Hình ảnh có SNR cao giúp bác sĩ dễ dàng phát hiện các dấu hiệu bệnh lý nhỏ và đưa ra chẩn đoán chính xác hơn. Các kỹ thuật xử lý ảnh tiên tiến, kết hợp với các phương pháp tăng SNR, có thể giúp giảm liều lượng bức xạ cho bệnh nhân và cải thiện trải nghiệm của họ.

5.2. Ứng Dụng Trong Công Nghiệp Nâng Cao Kiểm Soát Chất Lượng

Trong lĩnh vực công nghiệp, việc tăng SNR có thể nâng cao độ chính xác của các hệ thống kiểm soát chất lượng và giám sát quy trình. Các cảm biến có SNR cao có thể phát hiện các sai sót nhỏ trong sản phẩm hoặc quy trình, giúp ngăn ngừa các sản phẩm lỗi và giảm thiểu chi phí sản xuất. Các ứng dụng cụ thể bao gồm kiểm tra bề mặt, đo kích thước, và phân tích thành phần vật liệu.

VI. Kết Luận Và Hướng Phát Triển Nghiên Cứu Tăng SNR Cảm Biến

Nghiên cứu về tăng SNR từ cảm biến là một lĩnh vực quan trọng và đầy tiềm năng. Các phương pháp lọc tín hiệu, trung bình cộng tín hiệu, và các kỹ thuật xử lý tín hiệu tiên tiến khác có thể giúp cải thiện đáng kể chất lượng dữ liệu thu thập từ cảm biến. Trong tương lai, việc tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning) vào các hệ thống xử lý tín hiệu có thể mở ra những cơ hội mới để tối ưu hóa SNR và phát triển các ứng dụng cảm biến thông minh hơn. Theo các chuyên gia, việc tập trung vào việc phát triển các cảm biến có độ nhạy cao và nhiễu thấp cũng là một hướng đi quan trọng.

6.1. Tích Hợp Trí Tuệ Nhân Tạo AI Trong Xử Lý Tín Hiệu SNR

Việc tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) vào các hệ thống xử lý tín hiệu có thể mang lại những đột phá lớn trong việc tăng SNR. Các thuật toán học máy (Machine Learning) có thể được sử dụng để tự động nhận dạng và loại bỏ các thành phần nhiễu phức tạp, điều mà các phương pháp truyền thống khó có thể làm được. Ngoài ra, AI có thể giúp tối ưu hóa các tham số của bộ lọc và các kỹ thuật xử lý tín hiệu khác để đạt được hiệu suất cao nhất.

6.2. Phát Triển Cảm Biến Độ Nhạy Cao Nhiễu Thấp Cho Tương Lai

Một hướng đi quan trọng khác trong nghiên cứu về tăng SNR là phát triển các cảm biến có độ nhạy cao và nhiễu thấp. Các cảm biến tiên tiến này có thể thu thập tín hiệu mạnh hơn và ít bị ảnh hưởng bởi nhiễu, giúp cải thiện đáng kể SNR ngay từ nguồn. Các công nghệ mới, như vật liệu nano và cảm biến lượng tử, đang mở ra những cơ hội mới để phát triển các cảm biến có hiệu suất vượt trội.

Trích đoạn nội dung tài liệu

» 0 * BAO CAO TOM TAT D<tM: A 0, NGHIEN Cl/U NANG CAO 7 *' T i SO S/N CUA TIN H I ? U NHO TlT CAM B I E N Ma stf: QT-03-28 CHU TRi DE TAI: PCS. PHAM QUOC TRIEU CAC CAN BQ THAM GIA: TS. Ho^ng Nam NhAi TiiS. Nguyen Th6' NghTa ThS.

Ngiiyfin IIuu Cutrng 1. Muc tieu nghifin cihi - NghiCn cihi phuong phap thu tin hiCu nho va cac dai luong dae irung cua no. Cac dai lugng anh huong de'n tin hifiu cung c^n duac tim hifiu. - NghiCn cihj mOt stf bien phdp nflng cao ti sC' S/N, mdt s6' giai phap thuc nghiCm nham loai trir tap nhiSu tang circmg tin hiCu - Nghifin cull cam bie'n dich chuyen nho - Nghifin ci'ni lhi6'l kfi'cac kh6'i lam vi6c ciia cac ihiC'l bi do dich chiiyCn nho dira \xt\\ nghuyfin ly cam bie'n ca-tir-di6n 2.

N6i dung nghi6n cihi - NghiSn cu'u cac phuong phap lam tang li sO'S/N nhu triing phiiiig u'lih liicii. khuye'ch dai vi sai, bi6'n di6u, chon loc thdi gian, chon pha - Thuc nghi^m irSn cam bie'n djch chuyCn nho bao gOm: ihicl kC ehO tao cam biCh, Xiic djnh cac dac trung cija cAm bifi'n, thiC'l kft'lhiC'l bi do. kiCin nghiOm lioal Cii)\\% cuae ihiC'l bi nhu do dd vong cua cAy cfiii, sir gian no vl nhiOl cua ihanh vai liCii. Cdc keft quA dai dudc - 01 bai bao "CV? Several Coirelalion Integrnis oflbe DLTS^ ircn lap chf Condensed Matter 2003.

Comell University E-f^ int 2001. Dr/2^^ 1 01 bai bao **Nghi6n cifu dm bi&n PN v^ klia nSng ihig dung" Tap chi' Khoa hpc va Cdng nghe. Dai hpc Tliai nguyfin. 2003 01 bdo cdo khoa hpc tai H^i nghi Vat ly Chat rSn loan quOc Irtn ihir IV.

*'Surdung dm bi6'n Ca-TiT-Dien do dich clwyc'n nlnV. - Hudng din luan van th^c sT khoa hpc cua HVCH Nguyin Hmi Cucmg, *'Nghi6n cihi m^t sdpiiircfng phdp n^ng cao tisotfn hicu (itn (np vi) mii: dung\ 2003. - San ph^m " TfiiC't bi do dicli cbuycn nho' duac irung bay tai I I()i clig TECHMART Viei Nam thang 10/2003 (Tri^n lam Giang v6. Tlnh hlnh sA dung kinh phf TSng kinh pi)id ifac c&'p.000 d (hai muoi triCu dong) Cic Ichoan da chi Muc 114: Tliue khoan chuyfin mdn: 11.000 d Quan ly phi va dong gop khac 11 %: 2.000 d (hai muoi iriSu d6ng) Da th6ng qua chihig tir tai ph6ng tai vu ngayl7/l 1/2003 XAC NHAN CUA BCN KHOA CHU TRI DE TAI (Ky va ghi ro ho tfin) (Ky va glii lo ho it^n) \\\A/ry^ hUuv ''Vu2^ XAC NHAN CUA N H A T R U O N G BRIEF REPORT Title: STUDY ON INCREASING S/N RATIO FROM SEVERAL KINDS O F S E N S O R Code: QT-03-28 COORDINATOR: ASSOC.

PHAM QUOC TRf KAJ KEY IMPLEMENTORS: DR. Iloi^ng Nam Nhai MSc. Nguyen The NghTa MSc. Nguyen Hun Cuong 1.

P^irpose and content of the Researching - Study of methods of receiving the small signals and their basic characlcrislics. The variables influenced have also been studied. - Study of techniques for improvement of the S/N ratio and several experimental solutions to avoid random noise and strengthen the signals - Study of small movement detection sensor - Study and design of the system blocks of the small movcmcnl dctcclion equipment using the sensor based on the mcchanico-magncto-clccliic principle. - Study the mclliod to improve S/N ratio such as corrclalion.

micro-apliliidc magnification, modulation, limc-selcction, phase sclcclion. - lixpcrimenl: design and manufacturing of the small movciueni ciclcciion sensor, measurements of sensor characlcrislics. design of ihe system lik>cks ftii the measuring equipment, test of operation of the manufactured equipment in praxis such as determination of the deformalion of bridge, ihennal expansion and conUiiclion of specified materials. Results - 01 research paper "On Several Correlation huegrnh of the DI.TS' published on the journal Condensed Matter 2003, cond-mat/0008207, Cornell University F-Prini 2003.

- 01 research paper " PN sensor and appiicatiori" published on ihe Science and Technology Journal of the Thai Nguyen University, No. 2 (26), 2003 - 01 report on the 4"'-Vietnam Solid State Conference, Nui Coc 11/2003 '''Application of mechanico-magneto-eiectric sensor for measuremenl of the .*f\ - Train 01 MSc thesis of MSc. student Nguyen Huu Cuong, 2003. - Sample product "Small movement defection equipmenr presented at the P'- Vielnam TECHMART Fair 10/2003 (Giang Vo, Ha Noi) MUC LUC MdDAU Chuangl-THUTfNHlgUNHO 1 1.

Tin hifiu nho 1 1. Dac trung cua tin hi6u I 1. Dac trimg cua nhifiu 2 1. Dac trung cua lap nOi 2 1.

Tfnh chat vk dac trimg co ban cila tap n6i 3 1. Susinhtapn6i khi chuyen d6i do khftng dien sang dien 3 1. Phan loai m6t stf tapn6i trong cac linh kien cam bien 5 1. M6l stfdi^m luu y trong viSc danh gia tap nOi 7 1.

Tap am trong b6 khud'ch dai nhi6u iSng 8 1. NhiSu trong phep do thirc nghiSm 9 Chuong 2 - M O T SO PHUONG PHAP LAM TANG T Y SO S/N 11 2. Ty s6 tin hieu iren tap S/N 11 2. MOl s6' phuong phap nang cao ly s6 S/N 12 2.1 -Trung philng tin hifiu, loai trOrnhieu 12 2.2 - Phuong phap khufich dai vi sai (KDVS) 13 2.3 - Phuong phap bien dieu 16 2.4 - Lpc xin sd'nang cao ly sO' ' ^ 20 2.5 - Chon Ipc ihofi gian (Boxcar) 21 2.6 - Chon pha (Lock-in) : 26 Chuong 3 - CAM BIEN DICH CHUYEN NIIO DUNG NGUYEN LY VI SAI 32 3.

Dinh ngliTa va dac trung chung cua cam biC'n 32 3. M6 hinh ca'u tao mOt tliiC't bi pliat hiCn dich chuyOn nho 33 3. B6titfpnhan dich chuyCn VI 3. BO bie'n thtfvi sai 34 3.LBi6'n the'vi sai lOi kh6ng khf 34 3.

Bie'n the'vi sai loi Fcrilc 3. Bien the vi sai khung dong 37 3.5 BO dao dong diCn tij 3S 3. BO xirly tin hicu 42 3.Mach chinh luu ntjra song 42 3. Mach chinh luu loan song 43 3.

Tai ciia bo chinh luu 44 3. Khau Ipc trong b6 chinh luu 45 3. BO khu&h dai va chi thi 46 3. BO khu^fch dai 46 3.

B6 hi^n ihi 48 Chuong 4 - KfiT QUA THUC NGHTEM vA BIEN LUAN 51 4. Xijr 1^ s6li6u thuc nghifim bang phuong ph^ph6i quy tuyen tmh 51 4. Cac phep do thuc nghidm 52 4. Xac dinh dac trung E =E(x)ciia thi^'t bi do 52 4.

xac dinh sirphu thuOccualm hieu E theo vi tri ciia vat 58 4. SiJr dung Ihi^t bi nhu mOl can dien tu 62 4. Sijr dung ihie'l bi do dO vong ciia mOt m6 hlnh cay c^u 64 4. Ki^m nghifim sugian nd vl nhiei ciia cac ihanh vat lieu 66 4.

Bien luan 68 IC^LUAN 71 TAI LI6UTHAMKHAO 72 CHU'dNG 1 THUTfNHI$UNH6 1. Tin hi^u n h o Trong can ph6ng yen iTnh ta c6 Ihd nghe ro am thanh phai ra tir mot cliiec may quay bang c6 cOng sua'l loa chi vao cd 0,1W. Neu dem may do d6 nghe tren mOt chuye'n tau hoi ihl am ihanh c5n nghe hdu nhu bi Iftn vao tie'ng gi6 n't, tieng xlnh xich ciia banh tku tren duorng ray. Khi xem v6 tuye'n Iruyen hinh, ne'u anten chinh lot thi hinh va tieng ro.

neu anten khOng lO't thi hinh anh bi lan trong dam nhieu, am thanh re kho nghe. 0 nhiJng viing sau vung xa, c6 khi khue'ch dai tin hicu tu anlen len nhiOu Ian ma ngu5i la v5n khOng thd nhin ro dupe hinh iinh tren man huih vo luyen. Cau hoi dat ra 6 day la: khi nao Ihl tin hieu dupe xem la dii Ion? Khi nao tm hieu dupe xem la nho? Khai niem \6u nho cua tin hieu la tuyet doi hay urong dO'i? Xet mOt he thu tin hiCu ba't ky: + Tin hieu nho la tin hieu mk cudng dO ciia no tuoiig duong nhu cuong d6 cua nhiSu \k tap. + DO lofn hay nho ciia tin hieu chi la tuong doi.

Nhu vay, nhifiu khi tin hieu chi c6 bien dO co vai ciuic micro vOn cung dupe xem la Idn, trong khi co tin hieu co hang vOn cung bi xem la niio. Van de la a cho so sanh luong quan giGa tin hieu va tap nhieu ra sao? VI the', ta cung co the noi: + Tin hieu dupe gpi la nho khi cOng sua'l ti'n hieu liron;^ duong vol cong suat cua nhieu, tap. + Thu tin hieu nho co dat chA't lupng cao hay khOng plui iluipc \ao cong suat tO'i Ihidu ma ta thu dupe, khOng bi lan v6i lap nhieu. Luu y : Cdn phan biel cac khai niem: tin hieu - nhiSu - lap nOi.

T/n hicu: dai lupng ciin Ihu. Nbidu: thiing giang tir ben ngoai anh liirong vao he tini. Tap noi: nhung ihang giang xual liiOn ironi! noi lai he nuiv llui. Dfc tnmgda dahi^u Thudng thi ta bi^t trudc m6t s6' ihOng tin chii dOng vd lin hieu nhu: + ThOng tin v6 tea dO khOng gian: MOt tin hieu co ih^ dupe phal ra lir mOt diem nao d6 trong khOng gian.

Ta c6 th^ di; dodn mOl s6 ihOng sO' ciia didm do trong loa do ciu nhu khoang cdch (r), cdcgdc (^,^). + ThOng tin v^ mi^n idn s^ ciia tin hieu (f). + ThOng tin v6 Ihdi gian xay ra tin hieu (t) Vi du: MOt dai phal ihanh co tSn sO' song mang f^, nao do. Dai chi phal song tir 6h sang de'n niia dem, nghi 6 tieng.

Gpi tin hieu cin thu tir dai phal thanh do la So, la co the bieu dien tin hieu ihu dupe tai mdy thu S 6 dang: S = So.0 fO t6 Oh + 6h Trong do: A=^ ^ I IG 6h -^ 24h 0 f^f„ B 1 f = f. (May chi thu dupe ifn hieu khi chinh f = fo) Nhu vay, nh6 bi^t tru6c mOt s6 thOng lin v^ iin hieu ma la thu dupe ti'n hieu ro rang trong dim lap am. Die tnmg da nhiSu Khdc v6i tin hieu, dac trung ciia nhieu phan 16n khong biet truoc vl chung la nhOng thang giang, bie'n cO' ngau nhien tir ben ngoai dua vao he thu ciia ta (chfing han nhu: nhieu do cac dai phal song, do cac thiel bi dijng trong cong nghicp va sinh boat, nhi^u do chdp. set trong khi quy^n va do cac bijfc xa tir vu iru.) VI the', ne'u nhidu c6 dac trung giO'ng tm hieu thi la khong bict dupe do la nhieu.

Nhieu Irudng hpp do khong phan bict dupe nen iiguoi do phai chap nliAn nhieu la tin hieu. Chi khi nao ta bie't dupe si; khac nhau giua tin hicu va nhieu ihi mofi CO the tlm each lach nhieu ra khoi tin hieu. Vl du: May canh bao Irpm dOl nhap sir dung nguycn ly llui hue xa lion<^ ngOcii thu dong co the phal hien trom (nguoi) den gfin khu \\\c cam. Tuy nhien, may cung bao dong khi mot con clio tlnh co di ngang qua.

Die tnmg da tapndi Tap nOi dupe gay ra bdi cdc hien lupng thang giang ciia cac qua tiinh vai ly xdy ra b ben trong ban than cac linh kien. Loai tap nay kho khfic phuc vt no xuai phiil lir tfnh ch(fl cua vat lieu vi linh kiCn. Tuy nhien ngUoi la c6 the han che anh hu6ng cua nd n€\\ bie't dac linh va nguyen nhan gay ra no.