收到《运算放大器噪声优化手册》和第一章阅读

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噪声分板可以在时域中，频域中，或通过统计学分析的方法来完成。

时域中：

用示波器可测出。热噪声是电子流动时产生的噪声。热噪声公式最重要的贡献是为我们提供一种噪声电压均方根值的方法。然而在很多情况下，工程师会关注噪声担忧压的峰峰值。

注RMS：均方根值：也称方均根值或有效值，先平方，再平均，然后开方。

频域中：

噪声的一个重要的特点就是它的频谱密度。电压噪声的频谱密度是每平方根赫兹测量到的RMS电压噪声。

功率谱额度以W/HZ表示。一个随机 噪声信号可以被看做无限个在不同频率上的正统波的总和。

我们可以想象无限多个在上的脉冲组合在一起，形成了频谱密度曲线。

运放不帕斯卡能有频谱密度曲线不闰的低频噪声抠。这个噪声叫做1/f噪声、闪烁噪声或低频噪声。

统计分析的方法

概率密度函数

概率分布函数

通过频谱计算RMS噪声是非常常见的噪声计算。噪声功率频谱密度、噪声电压频谱密度和噪声电流频谱密度。

本章小结：

示波器测是噪声的时域表示。

X轴是时间，Y轴是电压或者电流。

高斯分布是噪声的统计学表示。

如果噪声中不含有DC成分（平均值为零），那么标准差等于RMS值。

6位的标准差是峰峰噪声的一个较好的近似。

噪声小于6倍标准差的概率是99.7%

大部分噪声是不相关的

不相关噪声之间的叠加是用每个噪声的平方和再开方来实现。

噪声频谱密度是噪声的频域表示

频谱密度的单位是V/根号HZ或A/根号HZ

白噪声是由无限多相同能量不同频率的分量组成。

噪声频谱密度曲线的两个关键区域是1/f区域和宽带区域

可以通过装噪声信号平方后积分，然后再开平方根的方式将噪声频谱密度转化为RMS噪声。