Đối với kính hiển vi, chúng tôi thường xuyên kiểm tra máy ảnh. Vì các ứng dụng của tôi liên quan đến tỷ lệ nhiễu tín hiệu rất thấp, điều quan trọng là nhiễu không có tương quan và mẫu, bởi vì tương quan cục bộ là tất cả những gì thực sự phân biệt tín hiệu với nền.
Để kiểm tra nhiễu, tôi thường thu được một loạt ~ 100 khung tối, tức là các khung không có ánh sáng bên ngoài chiếu vào máy ảnh, xác định mẫu máy ảnh cố định bằng cách lấy trung bình theo thời gian và trừ nó ra khỏi loạt.
Tôi đã quan sát các mẫu nhiễu trong đơn giản bằng cách lấy độ lệch chuẩn cho từng pixel theo thời gian và xem hình ảnh thu được (ví dụ: các hàng / cột khác nhau của máy ảnh có độ lệch chuẩn nhiễu khác nhau) và bằng cách thực hiện theo hàng và cột tương quan chéo (nơi tôi nhận thấy đối với một số máy ảnh xen kẽ rằng nhiễu có tương quan giữa các hàng khác).
Thử nghiệm đầu tiên trong số này chỉ là định tính và lần thứ hai chỉ mang lại cho tôi (tương đối) tương quan toàn cầu. Có cách nào tốt hơn (và nhanh hơn không?) Để xác định xem có bất kỳ mối tương quan hoặc mô hình động nào trong tiếng ồn của máy ảnh không?