vignette|Illustration d'un bruit d'émission de photons : le nombre moyen de photons par pixel augmente, de gauche à droite et de haut en bas, dans une simulation d'un processus de Poisson à partir d'une photo.
Un bruit de grenaille, bruit de Schottky ou bruit quantique (en anglais, shot noise) est un bruit de fond qui peut être modélisé par un processus de Poisson.
En électronique, il est causé par le fait que le courant électrique n'est pas continu mais constitué de porteurs de charge élémentaires (en général des électrons). Ce bruit existe également en optique pour un flux lumineux (constitué d'un ensemble de photons).
vignette|Le nombre de photons collectés par un détecteur donné varie et suit une distribution de Poisson, illustrée ici pour des moyennes de 1, 4 et 10
Dans le cas du bruit optique, si nous dénombrons le nombre n de photons émis par une source durant un temps T, nous pouvons déterminer la moyenne temporelle 〈 n 〉. En appelant r (rate) le nombre moyen émis par unité de temps, nous avons :
〈 n 〉 = r T.
Considérons un instant très court δt tel que l'on a une probabilité faible d'avoir l'émission de plus d'un photon (δt est donc de l'ordre de 1/r). La durée de mesure T comporte N intervalles de durée δt, N = T/δt.
Si l'on note P(0, δt ) la probabilité de n'émettre aucun photon dans l'intervalle δt, et P(1, δt ) la probabilité qu'un photon soit émis ; on a évidemment
P(0, δt ) + P(1, δt ) = 1
et
P(1, δt ) = r δt = 〈n〉/N.
Si nous supposons que l’émission d’un photon pendant le temps δt ne dépend pas des émissions précédentes, alors la probabilité de compter n photons dans l’intervalle de temps T est donnée par la distribution binomiale :
La limite lorsque N tend vers l'infini de P(n ) est alors la distribution de Poisson :
Dans les cas du bruit électronique, Albert Rose propose de comprendre le bruit de grenaille par le calcul suivant :
Si on mesure le nombre de porteurs de charge passés durant un intervalle de temps donné, on aura un nombre moyen
où I désigne le courant moyen qui parcourt le composant, et e la charge élémentaire de l'électron.
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En métrologie, le bruit de mesure est l'ensemble des signaux parasites qui se superposent au signal que l'on cherche à obtenir au moyen d'une mesure d'un phénomène physique. Ces signaux sont une gêne pour la compréhension de l'information que le signal transporte. La métrologie vise donc notamment à connaître leurs origines et à les caractériser, afin de les éliminer et d'obtenir le signal d'origine aussi distinctement que possible. La source du bruit d'origine externe est externe au système physique générant le signal utile et agit par influence sur celui-ci.
En électronique, le rapport signal sur bruit (SNR, ) est le rapport des puissances entre la partie du signal qui représente une information et le reste, qui constitue un bruit de fond. Il est un indicateur de la qualité de la transmission d'une information. L'expression d'un rapport signal sur bruit se fonde implicitement sur le principe de superposition, qui pose que le signal total est la somme de ces composantes. Cette condition n'est vraie que si le phénomène concerné est linéaire.
thumb|Échantillon de bruit blanc. thumb|Spectre plat d'un bruit blanc (sur l'abscisse, la fréquence ; en ordonnée, l'intensité). Un bruit blanc est une réalisation d'un processus aléatoire dans lequel la densité spectrale de puissance est la même pour toutes les fréquences de la bande passante. Le bruit additif blanc gaussien est un bruit blanc qui suit une loi normale de moyenne et variance données. Des générateurs de signaux aléatoires () sont utilisés pour des essais de dispositifs de transmission et, à faible niveau, pour l'amélioration des systèmes numériques par dither.
Explore les modèles de diffusion, en mettant l'accent sur la production d'échantillons provenant d'une distribution et l'importance de la dénigrement dans le processus.
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