相关法进行微弱信号检测

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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；ＦＧＰＡ
中图分类号：Ｔ２７Ｎ４文献标识码：Ａ文章编号：１７ — ７０２１）２０３ — ４６４７２（００１ — ０００
ｓｓｅｃｎｂｏｌｔｄｎａ－ｅｌｔａｕｅｎｆｗｅｋｏｔａｉｎｌ．ｙｔｍａｅｃｍｐｅｅｅｒｒａ — ｉｍｅｍｅｓｒｍｅｔｏａｐｉｌｓｇａｓｃＫｅｒｓ：ｗａｐｉａｉｎｌｓｕｏｒｎｏｓｑｅｃ；ｃｒｅａｉｎ；ＦＧＡｙｗｏｄｅｋｏｔｌｇａ；ｐｅｄ — ａｄｍｅｕｎｅｏｌｔｃｓｏＰ
Ａａｐｉａｉｎｌｄｔｃｉｎｍｅｈｄｒｌｔｄｔａｄｒｍｐｅｎａｉｎｗｅｋｏｔｃｌｓｇａｅｅｔｏｔｏｅａｅｏｈｒｗａｅｉｌｔｔｍｅｏ
ＬｉｇＸｉＩＢｎｎ，ＺｉＪａＵＨａｉｏ
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。

微弱信号检测第四章相关检测 NEW

~ varR xy () 2 1 1 xy () R xy () 2BT xy ()
微
弱
信
号
检
测
1 一般情况下ρxy(τ)＜1/3，故 xy () 2BT 3.Rxy(τ)估计值的信噪比 ~ E R xy () 定义为 SNR ~ varR xy () ~ 有 E R xy () R xy () R xy () 得 SNR ~ varR xy ()
1. 算法： ~
1 T R xy () sgn[ y( t )] sgn[ x ( t )]dt T 0
~
其中sgn[y(t)]和sgn[X(t-τ)]分别表示y(t)和x(t-τ) 的符号函数。
1 N1 数字累加平均算法： R xy (k) sgn[y(n)]sgn[x(n k)] N n 0
微
弱
信
号
检
测
④1969年，HP公司的HP3721A相关仪问世，数字电路技术；
⑤1969年，英国Beck教授确立了通过用相关法检测自然流动噪声渡越时间来测定流速的基本理论；互相关流速仪发展； ⑥1984年，Egau将极性相关应用于天文研究； 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；
随着技术发展，当今的相关检测设备多采用数字式运算。
1 N1 即：R xy (k ) y(n ) x (n k ) ，k=0，1，2，…，M-1 N n 0
~
矩阵表示为：
~ x (1) x ( N 1) y(0) x (0) R xy (0) ~ x (1) y(1) ~ x ( 0 ) x ( N 2 ) R xy (1) 1 R xy (k ) N ~ R (M 1) x (1 M) x (2 M) x ( N M) y( N 1) xy

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)

式中 T(k)为待测信号(xìnhào)，fs 为被测信号T(k)的采样频率; fe 为系统的激励频率; p 为强化系数; fd 为检测频率。
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

0
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；

基于相关原理的微弱信号检测技术的研究

基于相关原理的微弱信号检测技术的研究作者：尹晶晶，张心全来源：《中小企业管理与科技·上中下旬刊》 2016年第4期尹晶晶1，张心全2（1.安徽国防科技职业学院，安徽六安237011）2.安徽永成电子机械技术有限公司，安徽六安237000）摘要：阐述了相关检测技术的原理，在LabVIEW 软件中设计了仿真实验，结果表明：基于相关原理的实验方案完全可以实现强噪声背景下的微弱信号的提取。

关键词：相关原理；微弱信号；检测中图分类号：TN91 文献标识码：A 文章编号：1673-1069（2016）11-154-20 引言在研究自然现象和规律的科学实验和工程实践中，经常会遇到检测毫微伏级信号的问题，如进行红外探测以及生物电信号的测量等，这些问题都归结为噪声中微弱信号的检测，所以微弱信号检测成为了许多科研都必须面对的问题。

常用的微弱信号检测方法有[1、2]：①相关检测法；②时域信号的平均处理法；③离散信号的计数处理法；④计算机处理方法。

其中，相关检测技术为频域信号的窄带化处理，用于检测单一频率的微弱信号，在谐波检测等各种领域中有着广泛的应用。

1 相关检测技术原理分常数。

3 结论上述实验结果表明，基于相关原理的微弱信号检测技术可以实现强噪声背景下信号的提取，为当前微弱信号检测提供了一条行之有效的途径。

基于相关原理的微弱信号检测仪已经出现，但价格昂贵。

充分利用软件，设计基于软件的微弱信号检测仪可以大幅度降低设备成本，提高仪器的智能化程度等。

充分发挥软件在仪器仪表中的作用，已成为了当前智能仪器仪表的发展趋势之一。

参考文献[1] 戴逸松.微弱信号检测技术及仪器[M].北京：国防工业出版社，1994.[2] 曾庆勇.微弱信号检测[M].浙江：浙江大学出版社，1986.。

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

【关键词】微弱信号 ;强噪声 ;检测方法【中图分类号】 TN911. 7 【文献标识码】 A
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] .

微弱信号相关检测技术综述

轴上是部分相关的，而随着τ的增大，
１１２
为了实际运算的需要，上面的一般形式通常转化为如下形式
：计算自相关函数时，如果Ｎ和ｍ的值比较大，则需要乘法的次数过大，在实际应用中受到了限制。

此时可以利用ＦＦＴ来实现对Ｒ（ｍ）的快速计算。

计算的一般步骤是：
①ｘ（ｎ）补Ｎ个０得到ｘ′（ｎ），对其做ＦＦＴ得到Ｘ′（ｋ），ｋ＝０，１，…，２Ｎ－１；
得到③对
做傅立叶反变换ＩＦＦＴ，得到
并不简单的等于Ｒｘｘ（ｍ），是等于－（Ｎ－１）≤ｍ＜０中的部分向右平移２Ｎ点所形成的新序列。

利用这里的方法可以借助数字信号处理的知识完成微弱信号的相关检测。

基于ＦＦＴ的相关算法的原理图如图三所示：
图三
基于ＦＦＴ的相关算法的原理图
图四是利用相关检测技术进行管道液体流动速度检测的示意图，我们通过对确定距离Ｌ所取到的信号进行相关检测Ｌ所经过的时间延迟Ｄ，利用这些数据就可以很容易的算出液体的流动速度Ｖ＝Ｌ／Ｄ。

定的微弱信号检测十分有效，而且既可以用模拟器件实现也可以采用数字处理器件实现，因而在工业现场的信号检测领参考文献
［１］戴逸松．微弱信号检测方法及仪器［Ｍ］．北京：国防工业出版社，１９９４．
［２］曾庆勇．微弱信号检测［Ｍ］．杭州：　浙江大学出版社，１９９４．
［３］王利亚　，　蔡文生　，　印春生　，　潘忠孝．一种有效提取弱信号的新方法［Ｊ］．高等学校化学学报　，２０００，　２１．
陈正涛，男，陕西理工学院教师，主要研究方向：光通
信技术与网络、无线通信技术。

微弱信号检测技术的原理及应用(含卡尔曼滤波与维纳滤波)

微弱信号检测技术的原理及应用2018年1月一、微弱信号检测的基本原理、方法及技术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诸如地震的波形和波速、材料分析时测定荧光光强、卫星信号的接收、红外探测以及生物电信号测量等。

这些测量量被强背景噪声或检测电路的噪声所淹没，无法用传统的测量方法检测出来。

微弱信号，为了检测被背景噪声淹没的微弱信号，人们进行了长期的研究工作，分析背景噪声产生的原因和规律，研究被测信号的特点、相关性以及噪声的统计特性，以寻找出从背景噪声中检测出目标信号的方法。

微弱信号检测技术的首要任务是提高信噪比，这就需要采用电子学、信息论和物理学的方法，以便从强噪声中检测出有用的微弱信号。

微弱信号检测技术不同于一般的检测技术，主要是考虑如何抑制噪声和提高信嗓比，因此可以说，微弱信号检测是一门专门抑制噪声的技术。

抑制噪声的现代信号处理手段的理论基础是概率论、数理统计和非线性科学。

1、经典检测与估计理论时期这一时期检测理论主要是建立在统计学家工作的基础上的。

美国科学家WienerN .将随机过程和数理统计的观点引入到通信和控制系统中，提出了信息传输和处理过程的统计本质，建立了最佳线性滤波理论，即维纳滤波理论。

NorthD.O.于1943年提出以输出最大信噪比为准则的匹配滤波器理论；1946年卡切尼科夫(BA.K)提出了错误判决概率为最小的理想接收机理论，证明了理想接收机应在其输出端重现出后验概率为最大的信号，即是将最大后验概率准则作为一个最佳准则。

1950年在仙农信息理论的基础上，WoodwardP.M.把信息量的概念用于雷达信号的检测中，提出了理想接收机应能从接收到的信号加噪声的混合波形中提取尽可能多的有用信息。

但要知道后验概率分布。

所以，理想接收机应该是一个计算后验概率分布的装里。

1953年以后，人们直接利用统计推断中的判决和统计理论来研究雷达信号检测和参盘估计。

密德尔顿(Middleton D)等用贝叶斯准则(最小风险准则)来处理最佳接收问题，并使各种最佳准则统一于风险理论。

微弱信号检测——基于自相关检测的微弱信号分析与仿真

3
目
录

1 绪论................................................................................................................................................. 5 1.1 引言..................................................................................................................................... 5 1.2 微弱信号检测的意义......................................................................................................... 5 1.3 国内外研究现状................................................................................................................. 5 1.4 研究的内容......................................................................................................................... 6 2 相干检测的原理............................................................................................................................. 6 2.1 微弱信号检测原理.............................................................................................................. 6 2.2 相关检测的原理................................................................................................................. 7 2.2.1 相关函数的概念....................................................................................................... 7 2.2.2 自相关检测............................................................................................................... 8 2.2.3 互相关检测............................................................................................................... 8 3 相关检测的 MATLAB 仿真............................................................................................................. 10 4 总结............................................................................................................................................... 11 参考文献........................................................................................................................................... 11 致谢................................................................................................................................................... 12

微弱信号检测技术

微弱信号检测技术科学技术发展到现阶段，极端条件下的物理实验已成为深化认识自然的重要手段．这些实验中要测量的物理量往往都是一些非常弱的量，如弱光、弱磁、弱声、微小位移、徽温差、微电导及微弱振动等等。

由于这些微弱的物理量一般都是通过各种传感器进行电量转换．使检测的弱物理量变换成电学量。

但由于弱物理量本身的涨落、传感器的本底和测量仪器的噪声的影响，被测的有用的电信号往往是淹没在数千倍甚至数十万倍的噪声中的微弱信号．为了要得到这一有用的微弱电信号，就产生了微弱信号检测技术。

因此．微弱信号检测技术是一种与噪声作斗争的技术．它利用了物理学、电子学和信息论的方法．分析噪声的原因和规律．研究信号的特征及相关性．采用必要的手段和方法将淹没在噪声中有用的微弱信号检测出来．目前．微弱信号检测主要有以下几种方法：‘1、相干检测相干检测是频域信号的窄带化处理方法．是一种积分过程的相关测量．它利用信号和外加参考信号的相干特性，而这种特性是随机噪声所不具备的，典型的仪器是以相敏检波器(PSD)为核心的锁相放大器。

2、重复信号的时域平均这种方法适用于信号波形的恢复测量。

利用取样技术．在重复信号出现的期间取样．并重复n次，则测量结果的信噪比可改善n倍。

代表性的仪器有Boccar 平均器或称同步(取样)积分器，这类仪器取样效率低，不利低重复率的信号的恢复．随着微型计算机的应用发展．出现了信号多点数字平均技术，可最大限度地抑制噪声和节约时间，并能完成多种模式的平均功能．3、离散信号的统计处理在微弱光检测中，由于微弱光的量子化，光子流具有离散信号的特征．使得利用离散信息处理方法检测微弱光信号成为可能。

微弱光检测又分为单道(Single-Channel)和多道(MuIti．-Channel)两类。

前者是以具有单电子峰的光电倍增管作传感器，采用脉冲甄别和计数技术的光子计数器；后者是用光导摄象管或光电二极管列阵等多路转换器件作传感嚣．采用多道技术的光学多道分析器(OMA)。

微弱信号检测的原理和方法

如有一个信号掩埋在噪声中， V 即输入信噪比： E < 1 那么只要检测放大系统的等效噪声带宽做得很小，使Δfn<<Δfni ，就可能将此信号检测出来。 Δ Δ V 例如，若 V = 0.1 而 Δfin=100KHz，Δfn=1KHz。则 SNIR = ∆f = 100
2 si 2 ni
2 si 2 ni
2
微弱信号检测的途径
微弱信号检测的途径： ●一是降低传感器与放大器的固有噪声，尽量提高其信噪比； ●二是研制适合弱信号检测的原理，并能满足特殊需要的器件， ●三是研究并采用各种弱信号检测技术，通过各种手段提取信号，这三者缺一不可。
3 信噪比改善（SNIR）信噪比改善（SNIR）
在介绍微弱信号检测的一般方法之前，先介绍信噪比改善（SNIR）的定义； ●信噪比改善（SNIR）是衡量弱检仪器的一项重要性能指标。 ●信噪比改善的定义为：
SNIR = 输出信噪比 S 0 / N 0 ＝输入信噪比 S i / N i
从数学表达式看，SNIR是噪声系数NF的倒数，但实质上两者是有差别的。 ●噪声系数是对窄带噪声而言的，并且得到结论NF≥1。这个结论的产生是由于假设了输入噪声的带宽等于或小于放大系统的带宽； ●实际上输入噪声的带宽要大于放大系统的带宽，因而噪声系数NF便有可能要小于1，同时又考虑到实际的情况，因此而给出信噪比改善的概念。
加法器出来的信号，最后再通过一个阈电路进行计数。加法器出来的信号，最后再通过一个阈电路进行计数。加法器通常做成可调，使得无正弦波而仅有噪声时，加法器通常做成可调，使得无正弦波而仅有噪声时，加法器的输出略为正，但是不超过阈电路的阈值电平，输出略为正，但是不超过阈电路的阈值电平，因而计数器通常无计数。但考虑到加法器输出的电压有起伏，所以，无计数。但考虑到加法器输出的电压有起伏，所以，有时会有高于阈值的脉冲电压通过阈电路产生本底计数，高于阈值的脉冲电压通过阈电路产生本底计数，但由于噪声的统计性，本底计数的次数在某个一定的时间内t是个恒定值是个恒定值，统计性，本底计数的次数在某个一定的时间内是个恒定值，可以通过实验测出这个时间t。以通过实验测出这个时间。如果输入信号中有正弦波存在，那么在这个时间内的计数就会如果输入信号中有正弦波存在，那么在这个时间t内的计数就会增加。所以，通过观察t时间内计数的变化时间内计数的变化，增加。所以，通过观察时间内计数的变化，就可以判断正弦波信号是否存在。信号是否存在。

随机共振微弱周期信号检测方法

随机共振微弱周期信号检测方法随机共振是指在一个线性动力系统中，当外界激励频率接近系统的固有频率时，系统会产生共振效应。

共振效应会使系统的能量在固有频率附近积累并放大，从而导致系统响应增强。

在实际应用中，我们常常需要检测微弱的周期信号，因此，随机共振微弱周期信号的检测方法成为研究的热点之一1.激励响应法：该方法通过对系统施加一定频率范围内的随机激励，并测量系统的输出响应来检测微弱周期信号。

该方法的关键是选择适当的激励频率范围，以保证信号被识别出来，并尽量避免其他噪声的干扰。

2.非线性特征法：该方法基于随机共振系统对非线性特征的敏感性。

通过测量系统输出响应的非线性特征，如振荡幅值、周期等，可以检测到微弱的周期信号。

该方法对信号和噪声的幅值要求较高，适用于信噪比较高的情况。

3.统计特征法：该方法通过对系统输出信号的统计特征进行分析来检测微弱周期信号。

常用的统计特征有平均值、功率谱密度、自相关函数等。

通过对这些统计特征的计算和分析，可以提取出微弱周期信号的特征，并判断其是否存在。

4.相关函数法：该方法通过计算系统输出信号和模版信号之间的相关函数来检测微弱周期信号。

模版信号可以是事先给定的标准周期信号，也可以是根据已知周期信号估计得到的。

通过计算相关函数的峰值位置和幅值，可以判断系统中是否存在微弱周期信号。

需要注意的是，不同的检测方法适用于不同的场景和要求。

在实际应用中，需要综合考虑信号特征、噪声情况以及系统的可靠性和复杂性等因素来选择合适的检测方法。

此外，设计合适的实验装置和算法也是保证检测精度的重要因素之一总之，随机共振微弱周期信号的检测方法是一个复杂的问题，需要综合考虑信号特征、噪声情况以及系统的可靠性和复杂性等因素。

目前，研究者们正在不断探索和改进相关技术，以提高微弱周期信号检测的精度和可靠性。