Опубликовано

Как мы 80 лет считали шумы неправильно: исправляем формулы Фриса

Классические формулы Фриса для расчета шумов в многокаскадных системах содержат критические ошибки – показываем, как считать правильно.

Электротехника и системные науки
Leonardo Phoenix 1.0
Автор: Доктор Алексей Петров Время чтения: 4 – 5 минут

Теоретическая глубина

81%

Устойчивость к хайпу

85%

Аналитическая жёсткость

90%
Оригинальное название: Corrections to Friis noise factor formulas for cascade networks
Дата публикации статьи: 11 июн 2025

В 1944 году американский инженер Харальд Фрис предложил формулы для расчета шумов в многокаскадных системах. С тех пор эти формулы используют везде – от радиоприемников до оптических усилителей. Но есть проблема: они содержат фундаментальные ошибки, которые приводят к неточным результатам в реальных устройствах.

Представьте себе цепочку усилителей в радиоприемнике или каскады фотодетектора. Каждый элемент не только усиливает полезный сигнал, но и добавляет собственный шум. Правильный расчет этих шумов критически важен для проектирования качественной электроники. И здесь классические формулы дают сбой.

Где прячется ошибка в формулах Фриса

Коэффициент шума показывает, насколько система ухудшает отношение сигнал/шум. Чем он больше, тем хуже. Фрис предложил считать его по формуле:

F = (SNR на входе) / (SNR на выходе)

Для одного каскада это работает идеально. Проблемы начинаются, когда каскадов несколько.

Классическая формула Фриса для многокаскадной системы выглядит так: FT = F1 + (F2 - 1)/G1 + (F3 - 1)/(G1×G2) + ...

где F1, F2, F3 – коэффициенты шума отдельных каскадов, а G1, G2 – их усиления.

Эта формула исходит из предположения, что входной шум на каждом каскаде одинаков. Но это неправда! После первого каскада шум уже увеличился – его усилили вместе с сигналом. Второй каскад получает на вход не исходный чистый сигнал, а уже зашумленный.

Что происходит в реальности

Возьмем простой пример: двухкаскадный усилитель с коэффициентами усиления 10 и 5. Подаем на вход сигнал мощностью 1 мВт с шумом 0.1 мВт.

После первого каскада получаем:

  • Сигнал: 10 мВт
  • Шум: 1 мВт (усиленный входной) + собственный шум каскада

Второй каскад видит уже не 0.1 мВт шума, а больше 1 мВт! Формулы Фриса этого не учитывают – они продолжают использовать исходные 0.1 мВт для всех расчетов.

Правильный подход

Корректная формула для коэффициента шума x-го каскада должна учитывать реальный входной шум на его входе:

Fx = 1 + (внутренний шум + внешний шум) / (реальный входной шум × усиление)

Здесь «реальный входной шум» – это не исходный шум системы, а суммарный шум всех предыдущих каскадов, усиленный соответствующим образом.

Общий коэффициент шума многокаскадной системы получается как произведение коэффициентов всех каскадов:

FT = F1 × F2 × F3 × ... × Fn

Это кардинально отличается от формулы Фриса, где доминирует первый каскад. В реальности каждый каскад вносит свой вклад в общий шум системы.

Почему это важно

Ошибки формул Фриса особенно критичны в двух случаях:

Системы с внутренними шумами. Если каскады генерируют собственный шум (термический, дробовой, фликкер-шум), формулы Фриса могут показать коэффициент шума равным единице – то есть идеальную систему. В реальности коэффициент всегда больше единицы.

Многокаскадные системы. Чем больше каскадов, тем сильнее расхождение. В 10-каскадной системе ошибка может достигать десятков процентов.

Проверка на лавинных фотодиодах

Лавинные фотодиоды (APD) – отличный пример многокаскадной системы. В них свет создает электроны, которые затем лавинообразно размножаются в серии каскадов ударной ионизации.

Для APD давно выведены точные формулы шума, основанные на физике процесса. И знаете что? Они полностью совпадают с нашими исправленными формулами:

  • Общий коэффициент шума равен произведению поэтапных коэффициентов
  • Каждый каскад имеет коэффициент шума больше единицы из-за флуктуаций усиления

Это независимое подтверждение правильности наших выводов.

Практические последствия

Использование неправильных формул приводит к реальным проблемам:

Недооценка шумов. Разработчики думают, что система будет тише, чем на самом деле. Результат – неработающие устройства или необходимость дорогостоящих доработок.

Неоптимальное проектирование. Если первый каскад не так критичен, как показывают формулы Фриса, можно по-другому распределить усиления и снизить общий шум системы.

Ошибки в спецификациях. Заявленные характеристики не соответствуют реальным, что создает проблемы при интеграции в более сложные системы.

Где применять исправленные формулы

Новые формулы особенно важны для:

Радиочастотных усилителей – где каждый децибел шума на счету

Оптических систем связи – чувствительных к флуктуациям сигнала

Медицинской электроники – где точность измерений критична

Сенсорных систем – работающих со слабыми сигналами

Систем искусственного интеллекта – обрабатывающих аналоговые данные

Что дальше

Исправленные формулы – это только начало. Следующий шаг – связать внутренние шумы каскадов с физическими параметрами устройств. Для фотодиодов это вероятности ионизации электронов и дырок, для транзисторов – подвижность носителей и температурные флуктуации.

Такой подход позволит проектировать системы снизу вверх – от физики полупроводников до характеристик готового устройства. Именно так создается электроника, которая работает не только в теории, но и в суровых условиях реального мира.

Восемьдесят лет назад Харальд Фрис заложил основы теории шумов. Его вклад неоценим, но наука не стоит на месте. Пора исправить ошибки и двигаться дальше – к более точным расчетам и лучшим устройствам.

Автор оригинальной статьи : Ankitha E Bangera
GPT-4-turbo
Claude Sonnet 4
Предыдущая статья Когда нефть стоила меньше воздуха: психология отрицательных цен и новая математика страха Следующая статья Рассеяние на краю хаоса: как уравнение третьего порядка открывает новые миры

Мы верим в диалог человека и ИИ

GetAtom создан для того, чтобы любой мог попробовать это сотрудничество на практике: тексты, изображения и видео – в пару кликов.

Начать сейчас

+ получить в подарок
100 атомов за регистрацию

Лаборатория

Вам может быть интересно

Перейти к статьям

Как научить нейросеть играть на гитаре: от чистого звука до дисторшна за 5 секунд

Инженерный взгляд на технологию плавного перехода между гитарными эффектами через нейросети – от математики сферической интерполяции до практического применения в -40°C.

Электротехника и системные науки

Как научить компьютер переводить МРТ в КТ: нейросети, которые видят кости там, где их не должно быть

Новая нейросетевая архитектура превращает МРТ и конусно-лучевую томографию в качественные КТ-снимки – так, чтобы врачи могли точнее планировать лучевую терапию.

Электротехника и системные науки

Как заставить литиевую батарею рассказать правду о себе: новый метод изучения аккумуляторов на ходу

Сибирские инженеры разработали способ изучать внутреннее устройство литиевых аккумуляторов прямо во время их работы, не разбирая и не останавливая.

Электротехника и системные науки

Не пропустите ни одного эксперимента!

Подпишитесь на Telegram-канал –
там мы регулярно публикуем анонсы новых книг, статей и интервью.

Подписаться