Токи и напряжения в электронных приборах подвержены случайным изменениям, называемым шумами. Шумы присущи всем электронным приборам без исключения и принципиально неустранимы. Причины возникновения шумов различны: спонтанные флуктуации скоростей генерации и рекомбинации носителей заряда, захват носителей ловушками, случайные распределения носителей по электродам прибора, флуктуациц скоростей диффузии, плотности носителей, случайные изменения тока из-за хаотической модуляции проводимости различных областей прибора и др. Шумы приборов ограничивают нижний предел сигна-лов, которые можно обнаружить, усилить и измерить, т.е. шумами определяется пороговая чувствительность прибора. Частотный спектр шумов всегда превышает диапазон рабочих частот прибора.
В электронных приборах шумы рассматриваются как случайно изменяющаяся функция времени—стохастический процесс, который стационарен. Основными статистическими характеристиками шумов являются:
дисперсия шума —средний квадрат флуктуации, характеризующий энергию шума с математическим ожиданием
автокорреляционная функция характеризующая меру «памяти» процесса, т.е. статистическую связь между двумя значениями функции , отделенными интервалом т. Чем медленнее развивается процесс , тем на большем интервале т наблюдается взаимосвязь между мгновеннымизначениями случайной величины.При
спектральная плотность мощности, определяющая среднюю спектральную составляющую шума на частоте со в полосе частот 1 Гц.
Для оценки взаимосвязи между стационарными процессамии на входе и выходе прибора вводят функции:
взаимной спектральной плотности, характеризующей подобие двух сигналов В частотной области;
взаимной корреляции;
когерентности, показывающей, какая часть мощности процесса эффективно связана с мощностью процесса ;
коэффициент корреляции, оценивающий сходство двух стационарных процессов во временной области.
Функция когерентности может рассматриваться как эквивалент в частотной области коэффициента корреляции. Преимущество функции когерентности перед функцией взаимной корреляции заключается в возможности эффективного распознавания сходных частотных составляющих в процессах и
