Post

Conversation

田中 秀治 / Shuji Tanaka
@mems6934
センサーの性能指標はいろいろあるが、ノイズレベルは最も重要なものの1つ。これを知る方法の1つが平均時間毎のアラン分散を計算するというもの。感度だけ示しても対ノイズで決まる分解能はわからないし、ノイズの種類によって周波数特性が異なる。これをパッと見てわかるようにしたのがこのグラフ。
The image is a detailed graph titled "ノイズとブラウン分散" which translates to "Noise and Brown Variance." It illustrates various noise types and their frequency characteristics, crucial for understanding sensor performance. The graph includes mathematical formulas for calculating noise variance over time, showing different noise spectra such as white noise and 1/f noise. The composition is educational, aimed at explaining how noise levels affect sensor resolution and performance. The post by Shuji Tanaka emphasizes the importance of noise level as a key performance indicator for sensors, highlighting how different noise types influence frequency characteristics. This visual aid helps in quickly understanding the impact of noise on sensor data.
Quote
Junichi Meguro(目黒淳一)
@mu_meguro
ちょっと新年度のバタバタが落ち着いたので，ソニーのIMU CXD5602PWBIMU1Jのアラン分散．比較としてSCH16T．2unitは二つを連結して使った場合 研究室内１時間のデータ（右の方が少し乱れている） ほぼFOGという宣伝文句は間違ってない さすがに左側のホワイトノイズに関しては，FOGの方がよい感じ
Image
39.7K
Views