散粒噪声

散粒噪声或泊松噪声是一种可以通过泊松过程建模的噪声。

在电子产品中，散粒噪声源于电荷的离散性。散粒噪声也出现在光学设备的光子计数中，其中散粒噪声与光的粒子性质有关。

在一个统计实验中，例如抛一枚均匀的硬币并计算正面和反面的出现次数，多次抛掷后正面和反面的数量只会相差很小的百分比，而仅抛几次后结果正面朝上的次数就会xxx超过尾巴或反之亦然； 如果一次又一次地重复几次投掷的实验，结果将会有很大的波动。从大数定律可以看出，相对波动会随着投掷次数的平方根倒数而减少，这一结果适用于所有统计波动，包括散粒噪声。

散粒噪音的存在是因为光和电流等现象由离散（也称为量子化）“数据包”的运动组成。考虑光——一束离散的光子——从激光指示器发出并撞击墙壁以形成一个可见点。

控制光发射的基本物理过程使得这些光子在随机时间从激光器发射；但是创建一个斑点所需的数十亿个光子是如此之多，以至于亮度，即每单位时间的光子数，随时间的变化很小。

然而，如果降低激光亮度直到每秒只有少数光子撞击墙壁，则光子数量（即亮度）的相对波动将很明显，就像抛几次硬币一样。这些波动是散粒噪声。

1918 年，Walter Schottky 首次提出了散粒噪声的概念，他研究了真空管中电流的波动。

当携带能量的有限数量的粒子（例如电子电路中的电子或光学设备中的光子）足够小以至于描述独立随机事件发生的泊松分布引起的不确定性时，散粒噪音可能占主导地位，意义重大。它在电子、电信、光学检测和基础物理学中很重要。

该术语也可用于描述具有相似来源的任何噪声源，即使只是数学上的。例如，粒子模拟可能会产生一定量的噪声，由于模拟的粒子数量较少，模拟会出现不适当的统计波动，无法反映真实世界的系统。

散粒噪声的幅度根据预期事件数（例如电流或光强度）的平方根而增加。但由于信号本身的强度增加得更快，散粒噪声的相对比例降低，信噪比（仅考虑散粒噪声）无论如何都会增加。因此，散粒噪声最常见于已放大的小电流或低光强度。

对于大数，泊松分布接近其均值的正态分布，基本事件（光子、电子等）不再单独观察，通常使实际观察中的散粒噪声与真正的高斯噪声难以区分。由于散粒噪声的标准偏差等于平均事件数 N 的平方根，因此信噪比 (SNR) 由下式给出：

S N R = N N = N 。 {\displaystyle \mathrm {SNR} ={\frac {N}{\sqrt {N}}}={\sqrt {N}}。\,}

因此，当 N 非常大时，信噪比也非常大，并且由于其他来源导致的 N 的任何相对波动更有可能支配散粒噪声。然而，当其他噪声源处于固定水平时，例如热噪声，或增长速度低于 N {\displaystyle {\sqrt {N}}} ，增加 N（直流电流或光照水平等） 会导致散粒噪声占主导地位。

电子电路中的散粒噪音由直流电流中电流的随机波动组成，其起源是由于电流实际上由离散电荷（电子）的流动组成。然而，由于电子具有如此微小的电荷，散粒噪声在许多（但不是全部）电传导情况下相对微不足道。例如，1 安培电流包含每秒约 6.24×1018 个电子；尽管这个数字在任何给定的一秒内会随机变化数十亿，但与电流本身相比，这种波动是微不足道的。

此外，与电子电路中的其他两种噪声源（闪烁噪声和约翰逊-奈奎斯特噪声）相比，散粒噪声通常不太显着。然而，散粒噪声与温度和频率无关，这与 Johnson-Nyquist 噪声（与温度成正比）和闪烁噪声形成对比，频谱密度随着温度的升高而降低。