การ วัด และ การ ปรับ ปรุง
ภาพ สัญญาณรบกวนของระบบ Rf: การคํานวณและทักษะสําหรับการพัฒนาระบบ
Table of Contents
ภาพรบกวนของระบบอาร์เอฟวัดว่าระบบมีเสียงรบกวนมากน้อยเท่าไร เมื่อเทียบกับระบบที่ไม่มีเสียงรบกวน มันเป็นพารามิเตอร์สําคัญในการประเมินความไวและประสิทธิภาพโดยรวมของระบบ การเข้าใจวิธีการคํานวณและปรับปรุงระบบเสียงรบกวนนี้ สามารถนําไปสู่การออกแบบอาร์เอฟที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นและน่าเชื่อถือขึ้น
การคํานวณภาพบนภาพ
ภาพรบกวน (NF) คํานวณโดยใช้สูตร Friis ซึ่งพิจารณาการมีส่วนช่วยรบกวนของส่วนประกอบเฉพาะส่วน
[FLT: 0]. NF TAL= NF1 + (NF2–1)/G1 + (NF3–1)/(G1))) / (G1 * G2) +...
ที่ไหน:
- [[FLT: 0]]NF1, NF2 NF3 เป็นภาพรบกวนของส่วนประกอบเฉพาะส่วน
- G1, G2 เป็นพลังงานของส่วนประกอบนี้
ตัว เลข เสียง ต่ํา และ ได้ รับ ความ ดี มาก ขึ้น ใน ระยะ แรก ๆ ของ ระบบ นี้ จะ ลด เสียง รบกวน โดย ทั่ว ไป.
กลยุทธ์ สําหรับ การ ปรับ เสียง
การเพิ่มเสียงรบกวนนี้ เกี่ยวข้องกับการเลือกส่วนประกอบต่ํา และโครงสร้างระบบที่เหมาะที่สุด
- [FLT: 0] การบินต่ํา-จมูก แอมฟิตีพีเย (LNAS] การลากตัวลานาสที่ด้านหน้า ทําให้ผลกระทบของการให้เสียงรบกวนน้อยที่สุด
- [FLT: 0] การขยายเสียงในเวทีแรกเริ่ม : เพิ่มมากขึ้นในสายโซ่ลดผลกระทบของเสียงจากส่วนประกอบภายหลัง
- [FLT: 0] สืบค้นเมื่อตรงกับ: คู่ที่เหมาะสม ลดการสูญเสียการสะท้อนและปรับปรุงประสิทธิภาพเสียง
- [FLT: 0] ขัดขวาง: การถอดสัญญาณที่ไม่ต้องการป้องกันเสียงรบกวนเพิ่มเติมจากการรบกวนระบบ
รูปแบบการวน
การ คํานวณ และ ปรับ ปรุง ตัว เลข เสียง ให้ ดี ขึ้น เป็น สิ่ง จําเป็น เพื่อ จะ ออก แบบ ระบบ อาร์ เอฟ ที่ มี ประสิทธิภาพ.