mittauskohinasta

Mittauskohina tarkoittaa mittausarvoihin kohdistuvaa satunnaista vaihtelua, joka ei johdu mitattavan ilmiön todellisesta arvoista. Kohina esiintyy kaikissa mittauksissa ja rajoittaa mittauksen tarkkuutta. On myös tärkeää erottaa kohina mittaustulokseen vaikuttavasta järjestelmällisestä harhasta (bias), joka on kiinteä tai riippuu mittausolosuhteista.

Lähteitä mittauskohinalle ovat muun muassa sensorien ja elektroniikan omat ominaisuudet, ympäristön lämpötila- ja sähköhäiriöt, mekaaniset tärinät sekä näytteenotto ja kvantisaatio digitaaliseen huomiointiin. Kohinan lajeja ovat esimerkiksi valkoinen kohina, jolla on tasainen tehospektri ja joka tuottaa tasaisen satunnaisen vaimenemisen mittaustuloksessa, sekä 1/f-kohina (pinkkikohina), jossa kohina korostuu alhaisilla taajuuksilla. Muita kuvauksia voivat olla harvemmin esiintyvät spektrilajit, mutta käytännön mittauksissa valkoinen ja 1/f -kohina ovat yleisimpiä.

Kohina vaikuttaa mittaustulosten epävarmuuteen. Se voidaan usein mallintaa normaalijakaumana, jolloin mittaustuloksen epävarmuus kuvataan sen hajonnalla (standardipoikkeama). Epävaruutta voidaan yhdistää erilaisista lähteistä käyttämällä Ruusussa-lasketun neliösumman menetelmää (RSS) tai muualla käytettäviä epävarmuuslaskentatapoja. Mittausten raportoinnissa epävarmuus tulisi esittää ja antaa tolppa- tai luottamusvälin avulla.

Kohinan vähentäminen kannattaa ensisijaisesti kohdistaa lähteeseen ja mittausmenetelmään. Keinoja ovat parempien antureiden valinta, järjestelmän suojaukset ja maadoitus, lämpötilan stabilointi, sähköisen ja magneettisen häiriön suodatus sekä kalibrointi. Digitaalinen käsittely, kuten ultraharavointi, aikapeablogi- tai kertolaskennalla tehty keskiarvotus ja suodatus, voi vähentää satunnaista kohinaa, mutta ei poista systemaattista harhaa. Mittausten yhteydessä on tärkeää arvioida ja raportoida epävarmuus havaintojen luotettavuuden osoittamiseksi, esimerkiksi noudattaen kansainvälisiä ohjeita kuten GUM-standardeja.