相关法进行微弱信号检测
微弱信号相关检测
微弱信号相关检测前言随着现代科学研究和技术的发展，人们越来越需要从强噪声中检测出有用的微弱信号，于是逐渐形成了微弱信号检测这门新兴的科学技术学科，其应用范围遍及光学、电学、磁学、声学、力学、医学、材料等领域。
微弱信号检测技术是利用电子学、信息论、计算机及物理学的方法，分析噪声产生的原电子学、信息论、计算机及物理学的方法，分析噪声产生的原因和规律，研究被测信号的特点与相关性，检测被噪声淹没的微弱有用信号，或用一些新技术和新方法来提高检测系统输出信号的信噪比，从而提取有用信号。
微弱信号检测所针对的检测对象，是用常规和传统方法不能检测到的微弱量。
对它的研究是发展高新技术，探索及发现新的自然规则的重要手段，对推动相关领域的发展具有重要的应用价值。
目前，微弱信号检测的原理、方法和设备已经成为很多领域中进行现代科学技术研究不可缺少的手段。
显然，对微弱信号检测理论的研究，探索新的微弱信号检测方法，研制新的微弱信号检测设备是目前检测技术领域的一大热点。
1.概述微弱信号是测量技术中的一个综合性技术分支，它利用电子学，信息论和物理论的方法，分析噪声产生的原因和规律，研究被测信号的特征和相关性，检测并恢复被背景噪声所掩盖的微弱信号，微弱信号的检测重点是如何从强噪声中提取有用信号，探测运用新技术和新方法来提高检测系统中的信噪比。
在检测淹没在背景噪声中的微弱信号时，必须对信号进行放大，然而由于微弱信号本身的涨落，背景和放大器噪声的影响，测量灵敏度会受到限制。
因此，微弱信号的检测有以下三个特点：（1）需要噪声系数尽量小的前置放大器，并根据源阻抗与工作频率设计最佳匹配（2）需要研制适合微弱信号检测原理并能满足特殊需要的器件（3）利用电子论和信息学的方法，研究噪声的成因和规律，分析信号的特点和想干关系。
微弱信号检测目前在检测理论方面重点研究的内容有：(1)噪声理论和模型及噪声的克服途径；(2)应用功率谱方法解决单次信号的捕获；(3)少量积累平均，极大改善信噪比的方法；(4) 快速瞬变的处理；(5)对低占空比信号的再现；(6)测量时间的减少及随机信号的平均；(7)改善传感器的噪声特性；(8)模拟锁相量化与数字平均技术结合。
一种微弱光信号相关检测方法的硬件实现
光 纤 通 信 技 术 是 信 息 领 域 十 分 引 入 瞩 目的 课 题 ， 微 弱 信 号 检 测 是 光 通 信 领 域 中 不 可 缺 少 的 环 节 。 弱 光 信 微
号 检 测 是 利 用 光 电信 息 技 术 、 子 学 、 理 学 、 息 论 、 电 必 需 的 信 号 相 关 处 理 。 实 验 结 果 表 明 ， 完 全 由 硬 件 实现 的 测 量 系 统 可 以 近 于 实 时 地
完成 微 弱 光 信 号 的测 量 。
关 键 词 ：微 弱 光 信 号 ；伪 随 机 序 列 ；相 关 ；Ｆ Ｇ ＰＡ
中 图 分 类 号 ：Ｔ ２ ７ Ｎ ４ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１ ７ — ７ ０ ２ １ ） ２ ０ ３ — ４ ６ ４ ７ ２ （０ ０ １ — ０ ０ ０
ｓ ｓｅ ｃ ｎ ｂ ｏ ｌｔ ｄ ｎ ａ － ｅ ｌ ｔ ａ ｕ ｅ ｎ ｆ ｗｅ ｋ ｏ ｔ ａ ｉ ｎ ｌ ． ｙ ｔｍ ａ ｅ ｃ ｍｐ ｅ ｅ ｅ ｒ ｒ ａ — ｉ ｍｅ ｍｅ ｓ ｒ ｍｅ ｔ ｏ ａ ｐ ｉ ｌ ｓｇ ａ ｓ ｃ Ｋｅ ｒ ｓ：ｗ ａ ｐ ｉ ａ ｉｎ ｌ ｓ ｕ ｏ ｒ ｎ ｏ ｓ ｑ ｅ ｃ ；ｃ ｒｅａ ｉｎ；Ｆ ＧＡ ｙ ｗｏ ｄ ｅ ｋ ｏ ｔ ｌ ｇ ａ ；ｐ ｅ ｄ — ａ ｄ ｍ ｅ ｕ ｎ ｅ ｏ ｌｔ ｃ ｓ ｏ Ｐ
Ａ ａ ｐ ｉ ａ ｉｎ ｌ ｄ ｔ ｃ ｉ ｎ ｍｅ ｈ ｄ ｒ ｌ ｔ ｄ ｔ ａ ｄ ｒ ｍｐ ｅ ｎ ａｉ ｎ ｗｅ ｋ ｏ ｔｃ ｌ ｓｇ ａ ｅ ｅ ｔｏ ｔ ｏ ｅ ａ ｅ ｏ ｈ ｒ ｗａ ｅ ｉ ｌ ｔ ｔ ｍｅ ｏ
Ｌ ｉｇ Ｘｉ Ｉ Ｂ ｎ ｎ，Ｚ ｉＪａ Ｕ Ｈａ ｉｏ
微 弱 光信 号检 测 的硬 件 电路 主要 由三 部分 组 成： 信
微弱信号的检测方法
微弱信号的检测方法微弱信号的检测是指在噪声背景下，检测和提取出非常弱的信号。
这是许多领域中重要的问题，如无线通信、雷达、天文学和生物医学等。
由于微弱信号可能与噪声相似，因此检测方法需要对噪声进行有效的抑制，并提高信号的可观测性。
本文将介绍一些常用的微弱信号检测方法，并对其原理和应用进行详细讨论。
一、相关检测方法相关检测方法是一种常见的微弱信号检测方法。
它基于信号和噪声之间的相关性，通过计算信号与预先定义的模板之间的相关度来判断是否存在微弱信号。
相关检测方法的主要步骤包括预处理、相关运算和判决。
预处理阶段通常包括滤波、降噪和增强信号质量等操作，以提高信号的可观测性。
相关运算阶段使用相关函数来衡量信号和模板之间的相似度。
最后，在判决阶段根据相关度的阈值来判断是否存在微弱信号。
二、统计检测方法统计检测方法是基于概率统计理论的一种微弱信号检测方法。
根据噪声和信号的统计特性，通过建立适当的统计模型来描述信号和噪声之间的差异，并利用统计推断方法进行信号检测。
常用的统计检测方法包括最大似然检测、Neyman-Pearson检测和贝叶斯检测等。
最大似然检测通过计算信号和噪声模型的似然函数来估计信号存在的概率。
Neyman-Pearson检测通过设置假设和备择假设来最小化错误检测概率。
贝叶斯检测方法则利用贝叶斯公式，结合先验概率和后验概率来判断信号是否存在。
三、小波变换方法小波变换是一种多尺度分析方法，可以将信号分解成不同频率的子信号。
因此，它在微弱信号检测中具有广泛的应用。
通过对信号进行小波变换，可以将微弱信号从噪声中分离出来。
小波变换方法包括连续小波变换和离散小波变换。
连续小波变换是通过对信号应用一组连续小波基函数来分析信号的频谱特性。
离散小波变换则是对信号进行离散化处理，以在有限的时间和频率分辨率下进行分析。
小波变换方法具有时频局部化的性质，能够有效地检测和提取微弱信号。
四、自适应滤波方法自适应滤波是一种广泛应用于微弱信号检测的方法。
微弱信号检测技术概述
1213225王聪微弱信号检测技术概述在自然现象和规律的科学研究和工程实践中, 经常会遇到需要检测毫微伏量级信号的问题, 比如测定地震的波形和波速、比如测定地震的波形和波速、材料分析时测量荧光光强、材料分析时测量荧光光强、材料分析时测量荧光光强、卫星信号的接收、卫星信号的接收、红外探测以及电信号测量等, 这些问题都归结为噪声中微弱信号的检测。
在物理、化学、生物医学、遥感和材料学等领域有广泛应用。
材料学等领域有广泛应用。
微弱信号检测技术是采用电子学、微弱信号检测技术是采用电子学、微弱信号检测技术是采用电子学、信息论、信息论、计算机和物理学的方法, 分析噪声产生的原因和规律, 研究被测信号的特点和相关性, 检测被噪声淹没的微弱有用信号。
微弱信号检测的宗旨是研究如何从强噪声中提取有用信号, 任务是研究微弱信号检测的理论、探索新方法和新技术, 从而将其应用于各个学科领域当中。
微弱信号检测的不同方法( 1) 生物芯片扫描微弱信号检测方法微弱信号检测是生物芯片扫描仪的重要组成部分, 也是生物芯片技术前进过程中面临的主要困难之一, 特别是在高精度快速扫描中, 其检测灵敏度及响应速度对整个扫描仪的性能将产生重大影响。
随着生物芯片制造技术的蓬勃发展, 与之相应的信号检测方法也迅速发展起来。
根据生物芯片相对激光器及探测器是否移动来对生物芯片进行扫读, 有扫描检测和固定检测之分。
扫描检测法是将激光器及共聚焦显微镜固定, 生物芯片置于承片台上并随着承片台在X 方向正反线扫描和r 方向步进向前运动, 通过光电倍增管检测激发荧光并收集数据对芯片进行分析。
激光共聚焦生物芯片扫描仪就是这种检测方法的典型应用, 这种检测方法灵敏度高, 缺点是扫描时间较长。
固定检测法是将激光器及探测器固定, 激光束从生物芯片侧向照射, 以此解决固定检测系统的荧光激发问题, 激发所有电泳荧光染料通道, 由CCD 捕获荧光信号并成像, 从而完成对生物芯片的扫读。
微弱信号检测的三种非线性方法(共8张PPT)
第六页，共八页。
差分 振子法 (chà fēn)
1.当被测信号 T( k)中包含 fd 这一频 率(pínlǜ)成分时, 相图收敛为极限环, 如下图所示：
2.当被测信号 T( k)中不包含 fd 这 一频率(pínlǜ)成分时, 相图收敛为极点图,
式中 k 为阻尼比,f cosωt 为周期策动力。 (1)f1<f<f2时：系统进入混沌状态； (2)f>f2时： 系统进入大周期状态。
第四页，共八页。
混沌 振子法 (hùndùn)
将混有噪声的待检测信号 sn( t) =acosωt+n( t)对周期策动力 的扰动加入( jiārù)到系统中,如下所示:
目前，非线性系统的微弱信号检测方法主要 有三种： 1.随机共振法； 2.混沌振子法； 3.差分振子法。
第一页，共八页。
随机 共振法 (suí jī)
SR 系统包含 3 个不可缺少的要素: （1）双稳态非 线性系统; （2）被测微弱信号; （3）噪声。
当仅在小周期信号或弱噪声驱动下都不足以使双 稳态系统的输出在 2 个稳态之间跳跃(tiàoyuè),即系统 不能产生随机共振;
先将 f设在阀值 f2 左邻域, 此时系统处于(chǔyú)混沌状态
1.当待测信号只存在噪声n(t)， 而a=0则f+a<f2，系统仍处于混
沌状态：
2.当待测信号存在噪声n(t)和信号 acosωt，及a>0则f+a>f2，系统处于
大周期状态：
因此,可通过观察系统的相图变化实现微弱信号的检测。
微弱信号检测第四章 相关检测 NEW
1 T
T
0 R xy ()dt R xy ()
由式知，尽管T有限，Rxy(τ)是Rxy(τ)的无偏估计。
微 弱信号检测
估计值的均方误差为:
varR~
xy
()
E(R~
xy
()
R
xy
())
2
对于高斯分布零均值限带白噪声x(t)和y(t)，若其带宽为B，
则可以证明:
varR~ xy()
1 2BT
1 2
若ρxy(τ)=0.5，B=100HZ，要求ε＜5%，则应使T>10S。
当信号带宽较窄时，需要较长的积分时间，这是相关 测量系统的主要缺点。
2.Rxy(τ)估计值的归一化均方根误差
varR~ xy () 1
1 2xy ()
R xy ()
2BT xy ()
微 弱信号检测
1
一般情况下ρxy(τ)＜1/3，故
~ Rxy (k)
~
R xy (1)
R~ xy (M 1)
1 N
x(0)
x(1)
x(1 M)
x(1) x(0)
x(2 M)
x(N 1) y(0)
x(N
2)
y(1)
x(N M)y(N 1)
微 弱信号检测
两种计算方法：①所有数据采集完毕后计算；
②边采集边计算；
~
R
xy
⑦通用和专用相关仪的研发方面，1972年，用PMOS技术实 现溢出式极性峰点检测技术；此后专业仪表公司研制了多种 通用相关仪； ⑧1987年，Beck教授开发出实用的相关流速仪；
⑨1984年，VLSI相关仪问世；同年代英国的Kent公司开发 出相关检漏仪；
微弱信号的检测方案设计要点
微弱信号的检测方案设计要点.docx微弱信号的检测方案设计一、原理分析针对微弱信号的检测的方法有很多，比如滤波法、取样积分器、锁相放大器等。
下面就针对这几种方法做一简要说明。
方案一：滤波法。
在大部分的检测仪器中都要用到滤波方法对模拟信号进行一定的处理，例如隔离直流分量，改善信号波形，防止离散化时的波形混叠，克服噪声的不利影响，提高信噪比等。
常用的噪声滤波器有：带通、带阻、高通、低通等。
但是滤波方法检测信号不能用于信号频谱与噪声频谱重叠的情况，有其局限性。
虽然可以对滤波器的通频带进行调节，但其噪声抑制能力有限，同时其准确性与稳定性将大打折扣。
方案二：取样积分器取样积分法是利用周期性信号的重复特性，在每个周期内对信号的一部分取样一次，然后经过积分器算出平均值，于是各个周期内取样平均信号的总体便呈现出待测信号的真实波形。
由于信号的取样是在多个周期内重复进行的，而噪声在多次重复的统计平均值为零，所以可大大提高信噪比，再现被噪声淹没的波形。
其系统原理图如图23。
Vs（t）Vn（t带通滤波鉴相器低通滤波器Vo本地振荡器移相器锁相放大器的核心部件是鉴相器，它实现了被测信号与参考信号的互相关运算。
它把输入信号与参考信号进行比较，当两个信号相位完全相同时，即相位差为。
时经低通滤波后，输出信号的直流分量达到最大，其正比于输入信号中某一特定频率（参考输入频率）的信号幅值。
锁相放大器具有很多优点：信号通过调制后交流放大，可以避免噪声的不利影响；利用相敏检波器实现对调制信号的解调，同时检测频率和相位，噪声同频又同相的概率很小；利用低通滤波器来抑制噪声，低通滤波器的频带可以做得很窄，并且其频带宽度不受调制频率的影响，稳定性也大大提高。
但是值得注意的是适合于锁相放大器的检测信号应该是单频的，或者传导频谱所占频带是较窄的。
综合考虑，尤其根据是手头现有器件的情况，我们选择了利用锁相放大器作为本次的检测方案，并达到了预期的效果。
二、总体方案设计本设计系统框图如图42所示，并在适当位置预留了测试端口：仿真）（protel前置放大器：该电路用于对信号进行预放大处理,使其输入到后级锁相放大器的信号有个适当的幅度。
微弱电信号检测方法回顾
A revie w on weak electrical signal detection
ZHAO J i2xiang1 , C H EN Chao2chan1 ,2 , WAN G Huan3 , L U Fu2min2 , SAN G Yu2
性检测方法 1. 2. 1 频域分析法 频域分析法主要采用功率 谱法进行微弱信号检测[16 ,17 ] . 功率谱实际上是指 功率谱密度 (power spect ral densit y , PSD) ,功率 谱估计是随机信号的二阶统计量 ,利用广义平稳 随机过程的 N 个样本数据来估计该过程的功率 谱密度. 功率谱分析方法可分为非参数化方法 (又 称为经典谱估计) 和参数化方法 (又称为现代谱估 计) . 经典谱估计以傅里叶变换为基础 ,计算简便 , 但有泄漏效应 ,且方差性能不好 ;现代谱估计以随 机过程的参数模型为基础 ,具有频率分辨率高 ,能 改善谱线分裂和频率偏移等问题的优点. 它主要 用于检测平稳随机信号 ,如正态有色噪声中的信 号检测[16] 和 人 体 H RV ( 心 率 变 异 性 ) 信 号 检 测[17 ] 等. 1. 2. 2 时频分析法 时频分析法是目前的主流
定性好 、实用性强 、结构简单等特点 ,较大程度上 提高了激光雷达的测距能力和远程探测概率 ,有 效拓宽激光测距的应用范围. 循环相关运算就是 将两个序列中的一个保持不动 ,而另一个序列循 环右移 ,每右移一次后做一次点乘运算 ,从而产生 一个新的序列 ,最后对新序列求均值再开平方后 作为最后的结果. 利用循环相关检测法对淹没于 乘性噪声的微弱线性调频信号进行检测 ,获得高 处理增益[7] .
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互相关：[a,b]=xcorr(x,y1，'unbiased');
还原信号
实例：用相关分析法确定深埋地下的输油管裂损位置
如下图所示，漏损处K可视为向两侧传播声音的声源，在两侧管道
上分别放置传感器1和2。因为放置传感器的两点相距漏损处距离不
等，则漏油的声响传至两传感器的时间就会有差异，在互相关函数
x(t ) x(t
)dtT Fra bibliotek白噪声的自相关函数=0
互相关
互相关函数描述了两组信号之间的一般依赖关系。在信号处理 领域中，互相关是用来表示两个信号之间相似性的一个度量，通常 通过与已知信号比较用于寻找未知信号中的特性。
LimT1 Rxy ( )
T /2
x(t) y(t )dt
T / 2
T
i=1
相
si(t)
关
Xi(t)= si(t)+n(t)
Xi(t)
法
否
恢
Rx(τ)自相关
复
是
谐
周期或频率fi
波
分 量
Xi(t)与y(t)=sin(2πfi)
互相关函数Rxy(τ）
流
幅度Ai和相位φi
程
x(t)=x(t)-Aicos(2πfi+φi)
图
组合
matlab编程实现
采样点数为1000，采样频率为1000，作幅值为3，频率为10HZ的正 弦波
利用相关法进行微弱信号检测
主要内容
背景知识 相关算法基础知识 matlab编程实现 实例：用相关分析法确定深埋地下的输油管裂损 位置
背景知识
微弱信号检测技术是近年来迅速发展起来的，运用结合电子学、信 息论和物理学方法的一种信号处理技术。
微弱信号检测通过分析噪声产生的原因和规律，研究被测信号和噪 声的统计性及其特性，并采用一系列的信号处理电路或方法，检测 出被背景噪声覆盖的微弱信号。
图上τ=τm处有最大值，这个τm就是时差。S为两传感器的安装中
心线至漏损处的距离
S
1 2
m
程序： N=1000;n=0:N-1; Fs=500;t=n/Fs; Lag=200;%最大延迟单位数 x1=90*sinc(pi*(n-0.1*Fs));%第一个原始信号，延迟0.1s x2=50*sinc(pi*(n-0.3*Fs));%第二个原始信号，延迟0.3s [c,lags]=xcorr(x1,x2,Lag,'unbiased');%计算两个函数互相关 subplot(2,1,1),plot(t,x1,'r');%绘制第一个信号 hold on; plot(t,x2,'b');%绘制第二个信号 legend('信号x1','信号x2');%绘制图例 hold off; subplot(2,1,2),plot(lags/Fs,c,'r');%绘制互相关信号 xlabel('时间/s');ylabel('Rxy(t)');
正弦信号 s=3*sin(2*pi*f*t)
正弦信号 s=3*sin(2*pi*f*t)
加入高斯噪声的信号： n=wgn(1,1001,2);
自相关：[a,b]=xcorr(x,'unbiased');
y=fft([a,b],M);%进行fft变换 mag=abs(y);%求幅值 plot(f,mag);%做频谱图
常见的微弱信号检测方法有：
锁定放大 取样积分 自适应滤波 相关算法：自相关
互相关
自相关
自相关函数描述了信号本身在一个时刻的瞬时值与另一个时刻
的瞬时值之间的依赖关系。在信息分析中，通常将自相关函数称之
为自协方差方程。 用来描述信息在不同时间的，信息函数值的相
关性。
R(
)
Lim 1 T
T /2
T /2