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Allan方差是什么?
首頁(yè) - 激光傳感組件 - 應(yīng)用 - Allan方差是什么?

1. 引言

在研究晶體振蕩器和原子鐘的穩(wěn)定性時(shí),人們發(fā)現(xiàn)這些系統(tǒng)的相位噪聲中不僅有白噪聲,而且有閃爍噪聲。使用傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)工具(例如標(biāo)準(zhǔn)差)分析這類噪聲時(shí)統(tǒng)計(jì)結(jié)果是無(wú)法收斂的。為了解決這個(gè)問(wèn)題,David Allan于1966年提出了Allan方差分析,該方法不僅可以準(zhǔn)確識(shí)別噪聲類型,還能精確確定噪聲的特性參數(shù),其最大優(yōu)點(diǎn)在于對(duì)各類噪聲的冪律譜項(xiàng)都是收斂的。該方法最初被用于分析晶振或原子鐘的相位和頻率不穩(wěn)定性,比如,晶振的中心頻率均采用Allan方差來(lái)表征時(shí)域內(nèi)的穩(wěn)定度。由于高端陀螺,氣體傳感等各類物理量測(cè)儀器本身也具有晶振的特征,因此該方法隨后被廣泛應(yīng)用于各種物理傳感器的隨機(jī)誤差辨識(shí)中。

Allan方差允許你查看一段時(shí)間內(nèi)信號(hào)中的噪聲。通常,Allan方差的值顯示在對(duì)數(shù)——對(duì)數(shù)圖上。你之前可能已經(jīng)看過(guò)這些圖,并且可能有以下問(wèn)題: 

? Allan方差圖是如何制作的? 

? 這些圖如何幫助我在產(chǎn)品之間進(jìn)行選擇? 

? 這些圖在我使用產(chǎn)品時(shí)有什么作用? 

這些是本文即將涵蓋的主題。

Allan方差是量化噪聲的一種常用方法,尤其適合于鑒別測(cè)量數(shù)據(jù)中不同類型的噪聲。分析實(shí)際測(cè)量獲取的“信號(hào)”,并將數(shù)據(jù)中的噪聲和系統(tǒng)漂移分開,這是一個(gè)復(fù)雜且通常由開發(fā)者自定義的過(guò)程。Allan方差圖給出了在給定理想條件下,經(jīng)過(guò)噪聲校正的系統(tǒng)可以達(dá)到什么樣的表現(xiàn),是衡量系統(tǒng)穩(wěn)定性的指標(biāo)。

下文中,我們首先將從整體上介紹傳感器噪聲的基礎(chǔ)知識(shí)。有了噪聲知識(shí),我們將討論Allan方差圖的含義,幫助你在購(gòu)買產(chǎn)品中使用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行決策以及在使用產(chǎn)品時(shí)校正傳感器的噪聲。


2.信號(hào),噪聲和數(shù)據(jù)

讓我們以一個(gè)例子開始:有一個(gè)傳感器——可以是加速度計(jì),溫度傳感器或光傳感器等——每秒可以進(jìn)行多次測(cè)量,測(cè)量頻率即為采樣率。測(cè)量獲取的數(shù)據(jù)流是我們的“信號(hào)”。信號(hào)中的每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)都是在實(shí)際環(huán)境中的測(cè)量值,噪聲,干擾,漂移,偏置等的組合。如果我們僅通過(guò)觀察信號(hào)中的一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn),而不知道其他點(diǎn)或者對(duì)傳感器其他信息有任何了解,我們絕對(duì)無(wú)法知道這個(gè)信號(hào)的哪一部分是噪聲,哪一部分是實(shí)際信號(hào)。

2.1.噪聲

噪聲具有一個(gè)普遍的特征:在足夠長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi),噪聲的平均趨近于零。

這只是一個(gè)純粹的定義,但將對(duì)我們的分析很有幫助。如果這個(gè)定義不正確,則信號(hào)中不趨近于零的部分就不是“噪聲”,而是其他的東西??赡苁悄撤N干擾,可能是傳感器的偏移量,甚至,可能就是你要測(cè)量的數(shù)據(jù)!信號(hào)中不是噪聲又不是實(shí)際數(shù)據(jù)的部分通常稱為“錯(cuò)誤”。在現(xiàn)實(shí)世界中的數(shù)據(jù)流(即信號(hào))中,所有這些因素和其他因素共同構(gòu)成了傳感器輸出的值。以加速度計(jì)為示例:

如果一個(gè)加速度計(jì)的噪聲水平為10mg(注意這里g是重力加速度)。假設(shè)我們從加速度計(jì)上讀取了“ 1.052g”,得到了一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。讓我們進(jìn)一步假設(shè)(并且非常不正確),數(shù)據(jù)組成部分是: 

? 真實(shí)數(shù)據(jù) 

? 噪聲 

即使這樣,我們也無(wú)法使用單個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)來(lái)很好地校正噪聲。首先,噪聲水平通常是“最大”噪聲。這意味著噪聲將偏離實(shí)際數(shù)據(jù)值約0.01g,但其幅度也可能更小。即使我們假設(shè)噪聲始終為0.01g,該特定數(shù)據(jù)點(diǎn)上的噪聲是疊加還是降低?換句話說(shuō),我們的測(cè)量值實(shí)際上是1.062還是1.042?沒(méi)有辦法知道。

為此我們需要更多的數(shù)據(jù)。讓我們繼續(xù)看下一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn),假設(shè)是1.059,下下一個(gè)是1.061,然后是1.057。我們似乎正在接近答案,這也印證了為什么平均噪聲為零的定義實(shí)際上符合你的直覺(jué)。你現(xiàn)在可能會(huì)說(shuō):只要獲得足夠的數(shù)據(jù)并將其平均,并且如果加速度計(jì)沒(méi)有移動(dòng),那么該平均值將非常非常接近正確的答案。這就是我們可以使用的噪聲方法:隨時(shí)間平均,最終根據(jù)噪聲的本質(zhì)將噪聲平均為零,真正的信號(hào)就會(huì)“水落石出”。請(qǐng)留意“平均時(shí)間”的概念,后面我們會(huì)用得到。

測(cè)量噪聲

那么,我們?nèi)绾潍@得非常非常準(zhǔn)確的測(cè)量結(jié)果呢?我們需要獲得很多的數(shù)據(jù)點(diǎn)。這些數(shù)據(jù)點(diǎn)僅用于一次平均。就加速度計(jì)而言,它不應(yīng)該移動(dòng)。為此我們將加速度計(jì)固定在穩(wěn)定的桌子上,然后開始記錄它輸出的數(shù)據(jù)。這種設(shè)置可以使我們從地球引力場(chǎng)中獲得幾乎恒定的加速度(可以想像一些等效的設(shè)置,如溫度傳感器周邊的溫度恒定,光傳感器的光通量恒定,盡管重力相對(duì)容易保持恒定)。經(jīng)過(guò)很多這樣的假設(shè)——我們獲得大約是250萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)——如果繪制一個(gè)沒(méi)有沿著重力方向的軸(例如通常是X或Y),則數(shù)據(jù)可能如下所示:


如果將所有這些值取平均值,我們將得到沿藍(lán)線的值。它非常接近零,為-0.008。這里可能涉及到準(zhǔn)確性的問(wèn)題(我們將在今后的文章中介紹有關(guān)準(zhǔn)確性Accuracy和分辨率Resolution的定義和應(yīng)用)。但是由于該傳感器已經(jīng)過(guò)校準(zhǔn),因此上述偏差的原因更可能是由于加速度計(jì)相對(duì)于地球重力矢量略有傾斜引起的,這會(huì)導(dǎo)致加速度在X或Y方向上存在一定的分量。

該傳感器的噪聲水平為10 mg,實(shí)際上你可以看到幾乎所有的偏差都包含在藍(lán)色平均線兩側(cè)的0.01g以內(nèi)。

但是,你可能會(huì)想:這種分析僅在我們不想測(cè)量任何變化的數(shù)據(jù)時(shí)才會(huì)有效。因?yàn)槟阗I加速度計(jì)可不只是為了測(cè)重力,你實(shí)際上希望它能夠移動(dòng)——在真實(shí)應(yīng)用環(huán)境中測(cè)量加速度隨時(shí)間的變化。為此,我們需要表征噪聲隨時(shí)間變化的情況,因此需要找出能夠校正噪聲之前,要采集數(shù)據(jù)的時(shí)間長(zhǎng)度。


3.Allan方差

表征任何傳感器性能的一種方法是測(cè)量該傳感器隨時(shí)間變化的程度。訣竅就是——你可以測(cè)量出方差變化的程度。下面我們?nèi)匀挥蒙厦娴臄?shù)據(jù)舉例子,有了這些數(shù)據(jù),我們可以找到測(cè)量噪聲實(shí)際效果的方法,以及噪聲隨測(cè)量時(shí)間長(zhǎng)短的變化特點(diǎn)。

對(duì)于許多傳感器而言,存在一段理想的時(shí)間長(zhǎng)度,在該時(shí)間長(zhǎng)度上取平均值(或其他統(tǒng)計(jì)參數(shù))可以獲得噪聲的最小值(至少對(duì)于某些類型的噪聲)。以上面的250萬(wàn)個(gè)點(diǎn)為例,我們可以問(wèn)一個(gè)問(wèn)題:要以較高的信噪比達(dá)到-0.008的期望值,我們需要至少平均多少個(gè)點(diǎn)?這是一個(gè)很好的問(wèn)題,但不幸的是,對(duì)于所獲取的數(shù)據(jù)集,直到獲得很多數(shù)據(jù)點(diǎn)之后,我們才知道-0.008這個(gè)“答案”。

所以我們使用另一種測(cè)量噪聲的方法,即方差。簡(jiǎn)而言之,這個(gè)量表征數(shù)據(jù)集離散的程度。一組數(shù)字(1、2、10)的方差小于一組(1、2、100)。要了解為何方差對(duì)我們有幫助,請(qǐng)想象將250萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)分成兩半。平均前一半數(shù)據(jù),你會(huì)得到什么值?大概是-0.008?,F(xiàn)在平均后一半數(shù)據(jù)。又得到什么值?同樣的,可能為-0.008。因此,上半部平均值(-0.008)和下半部平均值(-0.008)之間的差異實(shí)際上為零。

現(xiàn)在,我們將每個(gè)單獨(dú)的數(shù)據(jù)點(diǎn)視為一個(gè)“組”,而不是由125萬(wàn)個(gè)點(diǎn)組成的兩組。也就是說(shuō),我們現(xiàn)在有250萬(wàn)個(gè)“組”。在這種情況下,我們做同樣的事情——“平均”每個(gè)組(在這種情況下,每“組”只有一個(gè)數(shù)據(jù)),然后檢查所有組平均值之間的方差。當(dāng)將每個(gè)單獨(dú)的點(diǎn)視為一個(gè)“組”時(shí),組平均值的方差就等于傳感器在以每個(gè)點(diǎn)的平均時(shí)間為間隔時(shí)的噪聲。以上述傳感器為例,兩側(cè)的平均值大約為0.01g(總計(jì)0.02g)。

因此,在這兩種極端之間(125萬(wàn)個(gè)點(diǎn)組和單點(diǎn)組),存在“信噪比最強(qiáng)點(diǎn)或最高靈敏度點(diǎn)”。這個(gè)平衡點(diǎn)是我們需要收集的最少的“組”點(diǎn)數(shù),可以最大程度地減少組平均值的方差(即,使每個(gè)組真正非常接近-0.008),但又不會(huì)太小,以至于組平均值像每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)為一組那樣劇烈地波動(dòng)。尋找Allan方差最小值,就是找到這個(gè)平衡點(diǎn)。

為此,我們不僅要有一個(gè)或125萬(wàn)個(gè)小組,而且要嘗試所有組的規(guī)模。因此,我們可以遍歷整個(gè)數(shù)據(jù)集,并將其分成由2個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)構(gòu)成的組,然后分別平均。然后以3,4,5 .... 10 .... 100 .... 1000等個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)為組,分別進(jìn)行平均。最后我們找到所有大小相等的數(shù)據(jù)組之間的方差。隨著數(shù)據(jù)組變得越來(lái)越長(zhǎng),不同數(shù)據(jù)組之間的平均值會(huì)越來(lái)越接近,因?yàn)槊總€(gè)數(shù)據(jù)組的平均值會(huì)越來(lái)越接近“真實(shí)”的平均值。

3.1.計(jì)算

幸運(yùn)的是,網(wǎng)上已經(jīng)有很多程序可以讓我們做Allan方差計(jì)算。其文檔和資源可在線獲得。我們利用這些程序可得到如下圖:


該圖顯示了我們期望的結(jié)果(即,確實(shí)存在一個(gè)非常明顯的點(diǎn),對(duì)足夠大的一組數(shù)據(jù)求平均會(huì)使噪聲水平比數(shù)據(jù)數(shù)量較少的組小)。但是,這個(gè)圖并不是非常有用,有兩個(gè)原因:

? 這種變化過(guò)于劇烈,以至于很難說(shuō)出理想的組數(shù)是多少 

? 方差的單位是傳感器值的平方,而“加速度平方”不是一個(gè)很直觀的單位 

還有一個(gè)奇怪的事實(shí)是,方差在下降之后會(huì)再次上升,我們稍后再來(lái)討論這點(diǎn)。

3.2.對(duì)數(shù)——對(duì)數(shù)圖

不過(guò),我們可以通過(guò)將數(shù)據(jù)放在對(duì)數(shù)——對(duì)數(shù)圖上來(lái)解決第一個(gè)問(wèn)題。下降之所以如此急劇,是因?yàn)榉讲钤谳^短的橫軸區(qū)間內(nèi)下降了幾個(gè)數(shù)量級(jí)。因此,對(duì)數(shù)——對(duì)數(shù)圖將給較小的數(shù)字更大的權(quán)重,并加重變化。我們可以使用Origin或者M(jìn)atlab將上述數(shù)據(jù)重新作圖,將橫軸和縱軸都更改成對(duì)數(shù)坐標(biāo),從而得到如下圖:



現(xiàn)在,數(shù)量級(jí)的大幅度下降顯示為一條優(yōu)美的傾斜線,其最小值在100秒附近清晰可見(jiàn)(在對(duì)數(shù)——對(duì)數(shù)圖上介于10到1000之間)。以每秒50個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的速度進(jìn)行采樣,這意味著當(dāng)數(shù)組的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)為50 x 100 = 5,000個(gè)時(shí),所獲得的方差降至最小。

在第一個(gè)線性圖中方差的平方增加對(duì)應(yīng)對(duì)數(shù)——對(duì)數(shù)圖中的顯著轉(zhuǎn)折。即使在線性圖上,也可以清楚看到與初始的噪聲降低相比,噪聲也只是略有上升的趨勢(shì)。


4.Allan偏差

對(duì)數(shù)——對(duì)數(shù)圖的使用僅僅解決了“計(jì)算”部分中描述的一個(gè)問(wèn)題。另一個(gè)問(wèn)題——方差的單位為“平方”,這使我們無(wú)法解釋對(duì)數(shù)——對(duì)數(shù)圖曲線上對(duì)應(yīng)的Y值的概念。

為了解決這個(gè)問(wèn)題,我們可以使用Allan偏差(標(biāo)準(zhǔn)偏差或標(biāo)準(zhǔn)差)而不是Allan方差。偏差是方差的平方根,因此要從Allan方差中得出Allan偏差,只需取上面計(jì)算出的每個(gè)方差的平方根即可。這會(huì)將數(shù)據(jù)單位改回我們可以直觀理解的單位(即傳感器實(shí)際記錄的單位——加速度單位)。

但是,標(biāo)準(zhǔn)偏差的含義比方差要更難理解一點(diǎn)。方差是數(shù)據(jù)集合的整體分布統(tǒng)計(jì),而標(biāo)準(zhǔn)差只是數(shù)據(jù)中與平均值最接近的68%的數(shù)據(jù)的分布統(tǒng)計(jì)。比如,如果平均值是0,而標(biāo)準(zhǔn)偏差是正負(fù)5,則該數(shù)據(jù)集的大約32%大于5且小于-5。因此,方差告訴你最高和最低范圍,標(biāo)準(zhǔn)差僅告訴你大部分?jǐn)?shù)據(jù)位于何處。

也就是說(shuō),偏差圖更一目了然。

我們可以通過(guò)計(jì)算Allan方差的平方根,然后得到如下的Allan偏差圖: 



5.如何使用Allan偏差圖

使用Allan偏差圖比較產(chǎn)品或?qū)W習(xí)如何最佳使用傳感器時(shí),可以將圖中的曲線分為四個(gè)部分。當(dāng)然網(wǎng)上還有其他有關(guān)如何解釋這些圖的教程。為了將不同類型噪聲的影響分開,其中一些教程將Allan偏差圖分成了更多部分。對(duì)于此處的實(shí)際討論,我們省去了有關(guān)不同類型噪聲的許多細(xì)節(jié)。常見(jiàn)的Allan偏差圖的四個(gè)部分如下:


我們將在下面更深入地討論所有這四個(gè)部分:

A點(diǎn)——對(duì)應(yīng)的Y值是任何一次測(cè)量的噪聲的標(biāo)準(zhǔn)偏差,或者以單個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)間隔為平均時(shí)間的噪聲。

B段——表示隨著平均時(shí)間的增長(zhǎng),平均值標(biāo)準(zhǔn)偏差逐漸減小,可用于校正快速波動(dòng)的噪聲。

C點(diǎn)——最終,通過(guò)延長(zhǎng)平均時(shí)間,噪聲可以達(dá)到一個(gè)最小值。該最小值具有用戶感興趣的最優(yōu)平均時(shí)間X和最小系統(tǒng)噪聲(或信噪比為1時(shí)的靈敏度)Y值,C點(diǎn)也就是前文提到的“最大信噪比”所需的平均時(shí)間。

D段——在較長(zhǎng)時(shí)間范圍內(nèi)的慢變?cè)肼暬蛳到y(tǒng)漂移占主導(dǎo),開始影響較大組的平均數(shù)據(jù)。

5.1. A點(diǎn)——單點(diǎn)噪聲

Allan偏差圖的起點(diǎn)是單個(gè)點(diǎn)的噪聲標(biāo)準(zhǔn)偏差。因?yàn)樵趫D的開始處, “組”的大小為1。因此,組與組之間變化的標(biāo)準(zhǔn)偏差將等于各個(gè)點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)偏差。因此,通過(guò)對(duì)比所計(jì)算數(shù)據(jù)集的起始Allan偏差和各個(gè)點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)偏差,可以初步確認(rèn)Allan偏差計(jì)算的準(zhǔn)確性。

請(qǐng)注意,對(duì)于偏差(漂移)不大于白噪聲的情況,上述描述是正確的。如果偏差隨時(shí)間的漂移比短時(shí)間內(nèi)白噪聲產(chǎn)生的漂移大,則數(shù)據(jù)集的標(biāo)準(zhǔn)偏差將是測(cè)量偏差,而不是白噪聲標(biāo)準(zhǔn)偏差。

用于選擇產(chǎn)品

在比較產(chǎn)品時(shí),A點(diǎn)數(shù)值對(duì)需要盡可能少的平均數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景有很大價(jià)值。即,用戶需要盡可能多的使用每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn),或者需要盡可能多的保留數(shù)據(jù)中的高頻分量。對(duì)于大多數(shù)應(yīng)用,如“噪聲”部分所述,至少進(jìn)行一些平均是非常有用的。

實(shí)際應(yīng)用

使用傳感器時(shí),此值在嘗試評(píng)估單個(gè)測(cè)量點(diǎn)的噪聲時(shí)很有用。大約68%的測(cè)量結(jié)果將產(chǎn)生0.0025g的噪聲誤差,而32%的測(cè)量結(jié)果將具有更大的噪聲誤差。正如“噪聲”部分中所述,要確定單個(gè)測(cè)量數(shù)據(jù)點(diǎn)的噪聲是大是小,是正是負(fù),實(shí)際上是不可能的。因此,將A點(diǎn)數(shù)值與你期望獲得的測(cè)量值幅度進(jìn)行比較,以及噪聲誤差是否會(huì)成為測(cè)量數(shù)據(jù)的重要分量,會(huì)對(duì)實(shí)際應(yīng)用非常有幫助。

5.2. B段——通過(guò)平均來(lái)改善精度

隨著你可以收集越來(lái)越多的數(shù)據(jù),并將它們?nèi)∑骄?,你可以?duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行精度更高的提取。

用于選擇產(chǎn)品

要使用從A點(diǎn)的最大值到C點(diǎn)的最小值的B段區(qū)間,你需要考慮自己的應(yīng)用場(chǎng)景。你可以合理采樣和平均的時(shí)長(zhǎng)是多少?你是否想要每0.1秒獲取讀數(shù)或每1秒一次獲取讀數(shù)?如果你的應(yīng)用試圖在Allan偏差圖中測(cè)量相對(duì)于噪聲非常小的信號(hào),則需要在可平均的時(shí)間范圍內(nèi),比較不同產(chǎn)品的Allan偏差圖。

實(shí)際應(yīng)用

在可允許的采樣運(yùn)算時(shí)間內(nèi),通過(guò)調(diào)整平均時(shí)間的長(zhǎng)度,抑制每單位時(shí)間的降噪量,優(yōu)化系統(tǒng)的信噪比,同時(shí)保證系統(tǒng)足夠的響應(yīng)速度,可以幫助你更精準(zhǔn)的微調(diào)應(yīng)用場(chǎng)景中的數(shù)據(jù)采樣和平均時(shí)間間隔。

例如,在很多四軸飛行器的應(yīng)用中,通過(guò)適當(dāng)平滑加速度計(jì)的輸出數(shù)據(jù),以抑制其跳躍性的噪聲,可以幫助你更精準(zhǔn)地估計(jì)GPS讀數(shù)之間的飛行器位置。對(duì)于加速度數(shù)值遠(yuǎn)大于噪聲的情況而言,平均可以稍微平滑這些噪聲,但不會(huì)影響加速度計(jì)輸出結(jié)果的準(zhǔn)確性。因此,只要你感興趣數(shù)據(jù)的價(jià)值足夠大,且平均時(shí)間足夠長(zhǎng)而不會(huì)受到太大影響,則可以收集到更多的數(shù)據(jù)樣本來(lái)更有效地過(guò)濾噪聲。這種偏差建模——通過(guò)延長(zhǎng)平均時(shí)間法——允許你沿著B段斜率向下移至一個(gè)系統(tǒng)可接受的響應(yīng)平均時(shí)間的最小值。

但是,對(duì)于測(cè)量比采樣頻率更快的振動(dòng)信號(hào),這種方法將不再起作用。

5.3. C點(diǎn)——最小偏差(最優(yōu)靈敏度)

理論上,此最小偏差是傳感器的最佳精度。實(shí)際應(yīng)用中,即使要達(dá)到這一水平也可能是很困難的。為此,你必須以約等于最小C點(diǎn)的平均時(shí)間處理數(shù)據(jù)。這需要非常特定的應(yīng)用程序和采樣策略。

對(duì)于例子中的加速度傳感器,最佳靈敏度大約是每100秒平均一次,每秒50個(gè)采樣,也即采集5000個(gè)點(diǎn)平均一次獲得的。請(qǐng)記住,最佳靈敏度只是噪聲的標(biāo)準(zhǔn)偏差,因此,即使在C點(diǎn)的輸出,也將有大約三分之一的噪聲大于圖中顯示的最小值。

用于選擇產(chǎn)品

Allan偏差圖上的最優(yōu)靈敏度值,是比較不同傳感器最常用的特征點(diǎn)。該數(shù)據(jù)點(diǎn)的用途是向你顯示靈敏度最佳的情況。根據(jù)Allan偏差圖,你可以選擇采取不同的采樣時(shí)間,并且在所需的靈敏度上有多少回旋余地(平均會(huì)大大提升傳感器的靈敏度),但請(qǐng)記住,你的數(shù)據(jù)仍會(huì)在C點(diǎn)最小值附近產(chǎn)生偏差。事實(shí)上,在選擇產(chǎn)品時(shí),圖形上的所有點(diǎn)都具有價(jià)值的。

5.4. D段——低頻噪聲

當(dāng)你在此低頻噪聲中僅取一小部分值(例如隨機(jī)噪聲)時(shí),數(shù)值變化會(huì)非常小。在越來(lái)越大的數(shù)據(jù)組中,隨機(jī)噪聲可能會(huì)很大。該噪聲通常是多個(gè)因素的疊加,包括溫度的影響,振動(dòng)和隨機(jī)游走等。

像其他噪聲一樣,真正隨機(jī)噪聲最終將平均為零。但是,你將必須收集非常非常長(zhǎng)時(shí)間的數(shù)據(jù)。足夠長(zhǎng)的時(shí)間可以保證你的數(shù)據(jù)捕獲任何合理的重復(fù)頻率的隨機(jī)噪聲。但是,想象一下——假設(shè)你發(fā)現(xiàn)新的最小噪聲點(diǎn)超過(guò)了數(shù)萬(wàn)秒的平均時(shí)間——你是否真的想對(duì)所有這些數(shù)據(jù)進(jìn)行平均以確定最小偏差?這樣做,你會(huì)錯(cuò)過(guò)所有來(lái)自傳感器的真實(shí),快速的數(shù)據(jù),因?yàn)槟阋恢倍荚诘却杉銐虻臄?shù)據(jù)做長(zhǎng)期平均值。

用于選擇產(chǎn)品

即使要在曲線的較早一點(diǎn)進(jìn)行平均,該圖的這一部分仍然非常重要。這是由于這樣的事實(shí),無(wú)論平均周期如何,你仍然會(huì)經(jīng)歷隨機(jī)或溫度依賴形式的低頻噪聲。想象一下,一組1000個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的中值在整個(gè)過(guò)程中緩慢漂移。如果將每十個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)平均一次,則可能會(huì)減輕大部分白噪聲,但數(shù)據(jù)仍將漂移至以前相同的量。

在Allan偏差上做一個(gè)與X軸平行的直線,該線與Allan偏差曲線交于e和f兩點(diǎn),如下圖所示。e點(diǎn)和f點(diǎn)雖然平均時(shí)間不同,但是檢測(cè)精度其實(shí)是相同的。如果這個(gè)Allan偏差曲線最右端對(duì)應(yīng)的Y值高于最左端第一個(gè)點(diǎn)的Y值,說(shuō)明到達(dá)此點(diǎn)時(shí)間后,系統(tǒng)已經(jīng)漂移超過(guò)原始未平均的靈敏度。



如果你對(duì)傳感器和所收集的數(shù)據(jù)有非常清楚的了解,則可以使用軟件算法校正和處理低頻噪聲,但這是很困難的,只能根據(jù)具體情況進(jìn)行。如果這種操作在你的應(yīng)用中不可行,則選擇低頻噪聲曲線較淺的傳感器將很有價(jià)值。當(dāng)然,你會(huì)發(fā)現(xiàn)傳感器的低頻噪聲與傳感器的成本直接相關(guān)。


6.溫度的影響

當(dāng)溫度變化時(shí),電子系統(tǒng)會(huì)經(jīng)歷一定程度的誤差變化(溫飄),最終反映在噪聲特性中。當(dāng)查看加速計(jì)數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化時(shí),這些溫度影響并不是立即顯而易見(jiàn)的,例如“測(cè)量噪聲”部分中的圖形。

但是溫漂效應(yīng)和其他較小的難以控制的影響使慣性導(dǎo)航變得極為困難。如果在室溫下記錄加速度計(jì)的Allan偏差圖,則低頻噪聲特性(曲線上的D段)可能不會(huì)非常陡峭。但是,如果你使用相同的加速度計(jì)并將其置于動(dòng)態(tài)溫度環(huán)境中,則會(huì)發(fā)現(xiàn)低頻噪聲曲線將變得更加陡峭或難以預(yù)測(cè)。通過(guò)比較這兩個(gè)Allan偏差圖,并使所有其他變量保持恒定,你可以大致確定溫度變化對(duì)設(shè)備的影響有多大。


參考文獻(xiàn):

1、Allan, D. Statistics of Atomic Frequency Standards, pages 221–230. Proceedings of the IEEE, Vol. 54, No 2, February 1966.

2、https://www.phidgets.com/docs/Allan_Deviation_Primer

3、https://en.wikipedia.org/wiki/Allan_variance

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