Ruis is een willekeurige variatie in een signaal. Dikwijls is de vorm of statistische verdeling van ruis bekend, zoals bij radioactief verval dat de Poisson-verdeling volgt. Indien dit het geval is, zal men trachten het ruisniveau te bepalen aan de hand van de statistische verdeling. In het geval van radioactief verval is de SNR $\backslash sqrt\{n\}$ voor een signaal van n gemeten tellen.

Ruis ontstaat op verschillende niveaus; elk opeenvolgend proces heeft een bijdrage die bij de ruis van het bekeken signaal wordt bijgeteld:

• door fysische processen, zoals de beweging van elektronen in geleidend materiaal.
• door onnauwkeurigheid van het meettoestel zelf
• door beperktheid van algoritmes die men gebruikt om het signaal te analyseren vooraleer men het bekijkt

Men maakt onderscheid tussen de volgende soorten ruis op grond van hun ontstaanswijze:

• hagelruis in halfgeleiders.
• thermische ruis in weerstanden.

Verder wordt ruis onderscheiden op grond van de verdeling van het ruisvermogen over het spectrum:

• witte ruis is breedbandige ruis: de gemiddelde amplitude is voor alle frequenties gelijk.
• roze ruis is ruis waarbij voor hogere frequenties de gemiddelde amplitude afneemt.
• blauwe ruis is ruis waarbij voor hogere frequenties de gemiddelde amplitude toeneemt.

Invloed

---

Indien er veel ruis aanwezig is, dan wordt het moeilijk het te bestuderen signaal te onderscheiden van de ruisachtergrond en worden kleine piekjes of kleine objecten onzichtbaar. Daarom definieert men de SNR (signaal-ruis verhouding, of Eng. Signal to Noise Ratio). Een signaal is te onderscheiden als het groter is dan 3 maal de standaarddeviatie van de ruis.

Men kan ook de invloed van ruis in een signaal of beeld verminderen, door het herhaald opmeten van het te bestuderen signaal, en vervolgens de n verschillende metingen uitmiddelt. Hierdoor daalt de invloed van ruis op het uitgemiddelde signaal met een factor $\backslash sqrt\{n\}$.

$s\_\{\backslash bar\{x\}\}=\backslash frac\{s\_x\}\{\backslash sqrt\{n\}\}=\backslash sqrt\{\backslash frac\{\backslash sum\; \{(x-\backslash bar\{x\})^\{2\}\}\}\{n(n-1)\}\}.$

Bij 2-dimensionale beelden zoals foto's worden kleine verschillen in kleur en intensiteit onzichtbaar bij een hoger ruisniveau. Om kleine objecten van de achtergrond te kunnen onderscheiden is echter een hoog contrast nodig. Daarom gebruikt men soms ook de contrast-ruis verhouding: CNR.

Ruisfiltering

---

Ruis (oncontroleerbare variaties, niet identiek terugkomend bij een volgende meting) en gewenst signaal (vastliggend, identiek terugkomend bij een volgende meting) hebben andere karakteristieken. Op basis hiervan kan men een onderscheid maken en trachten ruis weg te filteren door middel van geavanceerde technieken, zoals Fourieranalyse en wavelettransformatie. Veelal zal men het signaal eerst omzetten naar het Fourier-domein met behulp van een fourier-transformatie. Men veronderstelt dat ruis gekenmerkt wordt door zeer snelle variaties oftewel hoge frequenties in het signaal. Men kan dan met behulp van filters de invloed van deze hoge frequenties verminderen, of ze eventueel gewoon gelijk stellen aan nul. Als derde en laatste stap voert men dan een inverse fourier-transformatie uit om het signaal terug om te zetten naar het oorspronkelijke tijdsdomein.

Toepassingen van dergelijke technieken vindt men onder andere in de grafische industrie voor het herstellen van oude films of het verwijderen van storende achtergronden.

Analyse | Signaalanalyse | Elektronica | Akoestiek | Wiskunde | Statistiek

Soroll | Rauschen | Noise | Ruido | Bruit | ノイズ | Szum | Шум | Šum | Brus