¿Cuál es una posible falla en el uso del ruido aditivo gaussiano para representar el ruido de la imagen?

Por ruido de imagen sospecho que se refiere a la señal recibida en (en un receptor) o generada en (en un transmisor) una frecuencia de imagen de un mezclador.

En un receptor de superhéroe, si no hay otras señales presentes en la frecuencia de la imagen, tratar la señal como ruido gaussiano blanco aditivo en el piso de ruido térmico (Typ -174dBHz) es probablemente una mejor situación idealizada, probablemente sea demasiado buena para ser verdad. Más allá de esto, el uso del ruido gaussiano es probablemente defectuoso.

Para un receptor robusto, debe considerar el nivel de las señales del peor de los casos que podrían recibirse a estas frecuencias. Estos podrían estar entre 40 y 100 dB por encima de la señal deseada real. Dependiendo del sistema, estos podrían modelarse como los tipos de señal reales probablemente recibidos, o si esto es desconocido o muy variable, utilizando AWGN con la misma densidad espectral de potencia que la señal del peor de los casos. Sin embargo, el uso de banda ancha AWGN en el mismo PSD como señal de peor caso puede ir demasiado lejos si en la práctica (o definido en la especificación de rechazo espurio de los receptores) ya que la potencia total que golpea al receptor será mucho mayor.

En un receptor de FI cero, la frecuencia de la imagen está en la misma frecuencia que la señal recibida, por lo que la imagen puede representarse mejor mediante la señal deseada después de la reflexión en el dominio de la frecuencia.

Para un transmisor, la imagen producida será una copia, reflejada en el dominio de frecuencia de la señal del transmisor, ¡está en el nombre!

Al agregar ruido gaussiano, el cálculo que debe hacer es esencialmente equivalente a los cálculos de propagación de la incertidumbre. Puede ver en ese artículo las derivaciones matemáticas formales de todas las formas en que el ruido puede afectar su sistema.

Una de las situaciones más simples es si tiene una señal con ruido (o incertidumbre) de [math] \ sigma_1 [/ math] y agrega [math] \ sigma_2 [/ math] más ruido (o incertidumbre). Su ruido total no será una suma aritmética, sino más bien una suma en cuadratura:

[matemáticas] \ sigma_ {total} = \ sqrt {\ sigma ^ 2_1 + \ sigma ^ 2_2} [/ matemáticas]

La razón por la que el ruido total resulta ser un poco menor que una suma aritmética de las fuentes de ruido es porque hay una probabilidad no despreciable de que el ruido posterior cancele el ruido pasado. Entonces, si el ruido pasado causó que el valor de la señal fuera demasiado alto, existe un 50% de posibilidades de que agregar más ruido disminuya el valor de la señal.