Vergleich RMS zu Peak-Peak :: Umrechnung?

Hallo zusammen,

ich habe hier zwei OPs, deren Noise einmal in RMS, das andere Mal in Peak-Peak angegeben ist. Wie kann ich die Werte umrechnen, um eine Vergleichbarkeit zu erhalten?

Noise OP1: 0,23µV p-p

Noise OP2: 118nV rms

Danke für Eure Hilfe, Gruss Michael

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Michael G?nther
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Michael G?nther schrieb:

Hallo,

ohne =FCber das Rauschen mehr zu wissen kann man das nicht umrechnen. Peak-Peak ist f=FCr Rauschen eine statistisch etwas fragw=FCrdige und=20 ungenaue Angabe.

Bye

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Uwe Hercksen

Uwe Hercksen schrieb:

"Statistisch" ja, aber für meßtechnische Anwendungen (wenn es um worst- case geht) oft erheblich hilfreicher als eine RMS-Angabe...

Es kann aber sein, daß man auf Anfrage beim Hersteller auch den jeweils anderen Wert genannt bekommt.

--
Dipl.-Ing. Tilmann Reh
Autometer GmbH Siegen - Elektronik nach Maß.
http://www.autometer.de
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Tilmann Reh

Hallo Michael,

ich habe mal gelernt: peak-to-peak Rauschen durch 6,6 teilen ergibt RMS.

HTH

Bernd Mayer

--=20 Schr=F6der, Zypries, Schmidt - weg damit!

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Bernd Mayer

Hallo Uwe,

Peak-.to-Peak l=E4sst sich aber relativ einfach mit dem Oszilloskop=20 "Messen" soweit man bei Rauschen halt von Messen sprechen kann.=20 Rauschmessungen sind wohl immer etwas ungenau vom Prinzip her.

Viel wichtiger ist noch die Angabe des Frequenzbereches, ohne diesen=20 sind die Werte schwer vergleichbar.

Gruss

Bernd Mayer

--=20 Schr=F6der, Zypries, Schmidt - weg damit!

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Bernd Mayer

Es gibt bei Motchenbacher zwar eine Formel die ich raussuchen könnte aber die ist wie ja schon gesagt nicht praktikabel. Sie basiert auf mathematischer Verteilung der Amplituden bei gaußförmiger pdf.

Ich würde Hersteller der peak-to-peak angibt und mit Fensterkomparator gemessen hat eher trauen.

MfG JRD

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Rafael Deliano

Bernd Mayer schrieb:

Hallo,

schon klar, das sieht man am Oszi recht leicht.

Bye

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Uwe Hercksen

Zur Umrechnung benötigt man die Häufigkeitkeit, mit der das P-P Fenster verlassen wird. Diese wird nämlich niemals 0 (abgesehen von Clipping). Unter realen Bedingungen nimmt diese Häufigkeit aber schnell Dimensionen an, für die das Alter des Universums nicht mehr reicht.

Es liegt in der Natur des Rauschens, eine Häufigkeitsverteilung von unkorrelierten Spannungs- (oder Strom-)Werten zu produzieren. Diese folgt bei linearen Quellen einer Gaußfunktion. In der Realität sind die Spannungswerte bei hinreichend kleinen Zeitabständen dann doch korreliert. Das liegt daran, daß die Energiedichte des Rauschens ab einer bestimmten Frequenz abfällt. In vielen Fällen eignet sich die Beschreibung der Frequenzabhängigen Energieverteilung des Rauschens, um ein Rauschen hinreichend zu Charakterisieren.

Zur eigentlichen Frage:

Zur Umrechnung muß man die Gaußfunktion integrieren => Error-Function: erf(x) = 2 /sqrt(Pi) * Integral exp(-x^2) dx

Die Wahrscheinlichkeit Außerhalb +/-Up zu liegen ist: p(nsigma) = 1 - erf(nsigma) mit nsigma = Up / Urms = Upp/2 / Urms

Also bei Upp = 2.33 Urms: 10% Upp = 3.64 Urms: 1% Upp = 4.65 Urms: 0,1% Upp = 5.50 Urms: 0,01% Upp = 6.25 Urms: 0,001% Upp = 6.92 Urms: 0,0001% = 10^-6 ... Upp = 9.15 Urms: 10^-10 Upp = 13.20 Urms: 10^-20 - das sind Up = 6.6 Urms, ... der Wert aus dem anderen Posting

Marcel

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Marcel Müller

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