微弱信号测量技术与应用
微弱信号检测放大的原理及应用
《微弱信号检测与放大》摘要:微弱信号常常被混杂在大量的噪音中,改善信噪比就是对其检测的目的,从而恢复信号的幅度。
因为信号具备周期性、相关性,而噪声具有随机性,所以采用相关检测技术时可以把信号中的噪声给排除掉。
在微弱信号检测程中,一般是通过一定的传感器将许多非电量的微小变化变换成电信号来进行放大再显示和记录的。
由于这些微小变化通过传感器转变成的电信号也十分微弱,可能是VV甚至V或更少。
对于这些弱信号的检测时,噪声是其主要干扰,它无处不在。
微弱信号检测的目的是利用电子学的、信息论的和物理学的方法分析噪声的原因及其统计规律研究被检测量信号的特点及其相干性利用现代电子技术实现理论方法过程,从而将混杂在背景噪音中的信号检测出来。
关键词:微弱信号;检测;放大;噪声1前言测量技术中的一个综合性的技术分支就是微弱信号检测放大,它利用电子学、信息论和物理学的方法,分析噪声产生的原因和规律,研究被测信号的特征和相关性,检出并恢复被背景噪声掩盖的微弱信号。
这门技术研究的重点是如何从强噪声中提取有用信号,从而探索采用新技术和新方法来提高检测输出信号的信噪比。
微弱信号检测放大目前在理论方面重点研究的内容有:a.噪声理论和模型及噪声的克服途径;b.应用功率谱方法解决单次信号的捕获;c.少量积累平均,极大改善信噪比的方法;d.快速瞬变的处理;e.对低占空比信号的再现;f.测量时间减少及随机信号的平均;g.改善传感器的噪声特性;h.模拟锁相量化与数字平均技术结合。
2.微弱信号检测放大的原理微弱信号检测技术就是研究噪声与信号的不同特性,根据噪声与信号的这些特性来拟定检测方法,达到从噪声中检测信号的目的。
微弱信号检测放大的关键在于抑制噪声恢复、增强和提取有用信号即提高其信噪改善比SNIR。
根据下式信噪改善比(SNIR)定义即输出信噪比(S/N)0与输入信噪比(S/N)i之比。
(SNIR)越大即表示处理噪声的能力越强,检测的水平越高。
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。
宇宙微弱信号的测量与分析
宇宙微弱信号的测量与分析引言:宇宙是一个广袤而神秘的存在,其中蕴含着各种微弱信号。
这些微弱信号是我们探索宇宙奥秘的重要线索。
本文将探讨宇宙微弱信号的测量与分析方法,以及其在宇宙学研究中的应用。
一、宇宙微弱信号的来源宇宙微弱信号是指那些来自宇宙各个角落的微弱电磁波、粒子或引力波等信号。
这些信号源自于宇宙中的各种天体和宇宙事件,如恒星爆发、黑洞活动、宇宙微波背景辐射等。
由于宇宙微弱信号的强度非常低,因此需要精密的测量和分析技术来捕捉和解读这些信号。
二、宇宙微弱信号的测量技术1. 电磁波测量技术电磁波测量技术是宇宙微弱信号测量中最常用的方法之一。
通过使用射电望远镜、光学望远镜等设备,我们可以捕捉到来自宇宙的电磁波信号。
这些设备可以对信号进行放大、滤波和频谱分析等处理,以获取有关信号的详细信息。
2. 粒子探测技术粒子探测技术是用于探测宇宙微弱信号中的粒子成分的方法。
通过使用探测器、加速器等设备,我们可以探测到宇宙中的高能粒子,如宇宙射线和中微子等。
这些粒子携带着关于宇宙起源和演化的重要信息,通过对其能量、轨迹和相互作用等特性的测量和分析,可以揭示宇宙的奥秘。
3. 引力波探测技术引力波是由质量分布不均匀引起的时空弯曲而产生的波动。
引力波探测技术是近年来兴起的一种新型测量方法。
通过使用激光干涉仪、振动探测器等设备,我们可以探测到宇宙中微弱的引力波信号。
这些信号可以帮助我们研究黑洞、中子星和宇宙大爆炸等重大宇宙事件。
三、宇宙微弱信号的分析方法1. 信号处理与滤波宇宙微弱信号的强度非常低,常常淹没在背景噪声中。
因此,在信号分析之前,我们需要对信号进行处理和滤波,以提高信噪比。
常用的方法包括数字滤波、小波变换和谱分析等。
2. 数据挖掘与模式识别宇宙微弱信号的测量往往产生大量的数据。
为了从这些数据中提取有用信息,我们需要使用数据挖掘和模式识别技术。
这些技术可以帮助我们发现信号中的模式和规律,从而揭示宇宙的结构和演化过程。
计算机测控技术在微弱信号测量仪表中的应用研究
a a y i a d o a io o t e e p rme t e u t mb d e c mp t r a p i z h o e a l s r c u e x e d n l ss n c mp r n f h x e i n r s l,e e d d o s u e c n o tmi t e v r l t u t r ,e t n e fe u n y i r v h a u e n c u a y a d i r v e h ia e f r n e u i g i a in lm e s r me t r q e c ,mp o e t e me s r me t a c r c n mp o e t c n c 1p ro ma c sn n we k sg a a u e n d v c ,as a c iv o u c in ih h r wa e d td fiu t y s fwa e e ie lo c n a h e es mef n t s wh c a d v o i i c ll b o t v . o f y
微弱信号检测
5、离散量的计数统计(适合符合统计的离散信号)
随被检测信号中,有时是随机的或按概率 分布的离散信息。例:光子 需要分辨离散信号,减小噪声。
在弱光检测中主要的噪声源是大量的二次电子发 射、热激发和放大器噪声,它们都有很高的计数 概率,所以要求光电器件对二次电子发射等的输 出脉冲幅度要低,对要求检测的光子脉冲幅度尽 可能的要趋于一致,对宇宙射线要尽量屏蔽防止 进入。
依据功率谱对噪声的分类
白噪声: 如果噪声在很宽的频率范围内具有恒定功 率谱密度,这种噪声称白噪声 (注意:功率谱不包 括相位信息)。 有色噪声:反之,若噪声功率谱密度不是常数则称 为有色噪声 谱密度随频率的减小而上升,称为红噪声 谱密度随频率的升高而增加,则称为蓝噪声 这些都是以光的颜色与频率的关系来比拟的。
微弱信号检测技术进步的标志是仪器检测 灵敏度的提高。更确切地说,应是信噪比 (SNlR)改善。 它的定义为 ,是输出信噪比 与输入信噪比之比。SNIR越大,表示处理 噪声的能力越强,检测的水平越高。
一方面,如果分辨率要求高,或光谱扫描速度要求快,则 信噪比必然降低。 另—方面,如果利用微弱信号检测技术将传感器降温到液 He温度(4.2K),而使S/N提高20倍。这时,若要求测量的S /N不变,却可使光谱扫描速度提高400倍,或分辨率提 高3.3倍。 因此,应尽力降低传感器的噪声。
2 i11 2KTg f 11
(3)闪烁噪声(1/f噪声):由于材料生产过程中的 非均匀性造成的晶体缺陷,引起载流子迁移过程 中局部的不规则行为产生的噪声。其频率近似与 fn(n=0.9~1.35),通常取为1。 其形式与频率有关,属于红噪声。 对于有源器件,此种噪声是最重要的。
三、信噪比的改善
PMT不是理想的光电转换传感器,它不仅接受光信息, 其输出还因杂散光、漏电流和暗电流的存在而使总电流增 加,真正的信号电流却被淹没在其中。
3.6-微弱信号检测
由于低通滤波器的 B 可以很小, 因此分布在 (0-B/2) ~(0+B/2) 之间的噪声大部分都被滤除掉, 使得锁定放大器的信噪比得到了非常明显的提高。 可见,锁定放大器避开了幅度较大的 1/f 噪声; 同时又用相敏检波器实现解调,用稳定性更高的低通
滤波器实现窄带化过程,从而使检测系统的性能大为
1 ω2C1C2 RRW φ(ω) 2 arctan ω(C1R C2 RW )
( -61)
所以,通过调节RW改变相位,既可超前于输入信号,又 可滞后于输入信号。
3)相敏检波及低通滤波器电路
如图所示,FET管V1~V4、二极管VD1~VD4和电阻R1~ R4组成全波相敏检波器;运放 A及电阻R7~R10组成减法器, 并依靠电容C1和C2实现低通滤波。电路具有对称性。在互为 反相的参考方波电压(分别从图中B、E两点加入)控制下,完 成相敏检波和低通滤波的功能。
几种常见电子噪声
噪声种类 热噪声 特点 降低途径 减小输入电阻和带宽 减小平均直流电流和带宽
属于白噪声,功率 谱密度在很宽的频 散粒噪声 率范围内恒定。 属有色噪声,频率 接触噪声 增加,功率谱减小。
减小平均直流电流
微弱信号检测中要处理的绝大多数是随机噪声。
源头:电子自由运动-热噪声;越过PN结的载流子扩散和电 子空穴对的产生复合;接触噪声-导体连接处点到的随机涨落。
x(t) A cos(0t ) nt
(
-49)
式中:A为被测直流或慢变信号; 0为载波频率(通常 s≈ 0);n(t)为噪声。
令
n(t) C cos(t ) y(t ) D cos(0t )
( -50) ( -51)
则相敏检波器的输出为 D z (t ) { A cos A cos( 2s t ) C cos[( s )t - ] 2 C cos[( s )t ( )] ( -52) 经低通滤波后,上式右边的直流成分被保留;第 二、四两项被滤除;至于第三项,只有满足 |-s|B′ (B′为低通滤波器的带宽 ) 时才对输出有影响。然而, 即使第三项被保留了,其影响也会减小。
微弱信号检测的方法
微弱信号检测的方法
1. 常用放大技术:将微弱信号放大到可以被测量或感知的范围,如放大器、传输线、反馈电路等。
2. 信噪比增强技术:通过降低噪声干扰的影响,提高信号与噪声的比例,如滤波技术、锁相放大器等。
3. 信号处理和分析技术:对信号进行数字处理和分析,提取有用信息,如FFT 变换、小波变换、相关分析等。
4. 信号采集和存储技术:采用高灵敏度、高分辨率的传感器、采样器和数据存储器来收集和保存微弱信号,如超敏感传感器、低噪声ADC转换器和高速高效的存储介质等。
5. 其他技术:如高精度测量仪器、光学显微镜和红外线成像等。
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。
微弱信号检测实验报告
微弱信号检测实验报告微弱信号检测实验报告引言在科学研究和工程应用中,微弱信号的检测是一项具有重要意义的任务。
微弱信号的检测可以帮助我们探测宇宙中的奥秘、改善通信系统的性能、提高医学影像的分辨率等。
本实验旨在探索微弱信号检测的原理和方法,并通过实验验证其可行性。
实验装置本实验使用了一套精密的实验装置,包括信号源、放大器、滤波器、检测器和示波器等。
信号源产生微弱信号,放大器将信号放大到可以被检测器检测的范围内,滤波器用于去除噪声和干扰,检测器将信号转换为电压信号,示波器用于显示信号的波形和幅值。
实验步骤1. 首先,将信号源连接到放大器的输入端,并将放大器的输出端连接到滤波器的输入端。
2. 调节信号源的频率和幅值,使其产生一个微弱的正弦信号。
3. 调节放大器的增益,使信号的幅值适合检测器的输入范围。
4. 将滤波器的输出端连接到检测器的输入端。
5. 调节检测器的灵敏度,使其能够检测到微弱信号。
6. 将检测器的输出端连接到示波器的输入端。
7. 调节示波器的触发模式和时间基准,使其能够显示信号的波形和幅值。
实验结果经过一系列的调节和优化,我们成功地检测到了微弱信号,并通过示波器观察到了信号的波形和幅值。
实验结果表明,我们设计的实验装置能够有效地检测微弱信号,并具有较高的灵敏度和准确性。
讨论与分析在实验过程中,我们发现调节放大器的增益是关键步骤之一。
如果增益过低,信号将被放大得不够,无法被检测器检测到;如果增益过高,放大器可能会引入噪声和干扰,影响信号的检测结果。
因此,需要根据实际情况选择适当的增益值。
另外,滤波器的选择和调节也对信号的检测结果有重要影响。
滤波器可以去除噪声和干扰,提高信号与噪声的信噪比。
在实验中,我们使用了带通滤波器,将信号源产生的特定频率范围内的信号通过,而去除其他频率的信号。
这样可以有效地提高信号的检测灵敏度。
此外,检测器的灵敏度也是影响信号检测结果的重要因素。
较高的灵敏度意味着检测器能够检测到较小幅值的信号,但也可能引入更多的噪声。
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)。
第十一章-微弱信号检测技术
锁相放大器的工作过程
I 随时间缓变的信号
经过调制
λ(t)
I
信号恢复
输出信号 (与信号幅度成 λ(t) 正比,与相对相 位有关)
ωm
送入锁相放大器
信号输入
Lock-in
参考信号
ωm
互相关函数
两个具有确定频率和相位的周期性信号,它们的相关特
性可以用互相关函数来表达:
lim R12 ( ) T
1 2T
模拟锁相放大器
数字锁相放大器
锁相放大器
2. 锁定放大器抑制噪声的基本出发点
( 1 )用调制器将直流或慢变信号的频谱迁移到调制频率处,再进行放 大, 以避开1/f 噪声的不利影响; ( 2 )利用相关器实现对调制信号的解调,同时检测频率和相位,噪声
与信号同频又同相的概率很小; (3)利用低通滤波器来抑制噪声,低通滤波器的频带可以做的较窄,
1.锁相放大器概述
自从1962年,美国EG&G PARC公司制作了第一台锁相放大器(LIA)的 后,微弱信号检测技术得到了突破性的发展。后来又出现了模拟锁相放 大器(ALIA) 和数字锁相放大器(DLIA) 。对于数字锁相放大器而言,又 出现基于单片机的DLIA 和基于专用DSP的DLIA 。还有基于PC的系统级 模块化DLIA ,这种锁相的算法是采用C,C++等语言实现的。由于整个 系统运行在PC平台上,所以可以使用各种仿真软件对算法进行研究。
通常把由于材料或器件的物理原因产生的扰动称为噪 声。
把来自外部的原因的扰动称为干扰,有一定的规律性, 可以减少或消除。
锁相放大器要解决的就是如何在很强的外部干扰环境 中检测弱信号。
通常干扰是可以减少或消除的外部扰动,而由于材料 或器件的物理原因产生的噪声则很难消除。
宇宙微弱信号的探测与分析技术研究
宇宙微弱信号的探测与分析技术研究在宇宙的浩瀚星空中,隐藏着许多微弱的信号,它们或许是来自遥远星系的消息,或者是神秘的宇宙现象的痕迹。
为了解开宇宙的奥秘,科学家们致力于研究宇宙微弱信号的探测与分析技术。
本文将探讨宇宙微弱信号的研究进展及其在科学研究中的应用。
一、宇宙微弱信号的探测技术宇宙微弱信号的探测是一项极具挑战性的任务。
由于信号极其微弱,需要采用高灵敏度的仪器来进行探测。
目前主要的宇宙微弱信号探测技术包括:射电天文学、微波背景辐射探测、宇宙射线测量等。
在射电天文学中,科学家们使用射电望远镜等设备来探测宇宙微弱信号。
射电望远镜可以接收来自宇宙中的射电波,并将其转化为电信号进行分析。
通过精确测量信号的强度、频率等参数,科学家们可以获取关于星系结构、脉冲星等信息。
微波背景辐射探测是探索宇宙起源和演化的重要手段之一。
科学家们通过测量微波背景辐射的微小波动来获取宇宙早期宏观结构的信息。
这一技术的成功应用包括宇宙背景辐射观测卫星(COBE)、威尔逊云台和宅空间探测器等。
另外,宇宙射线测量也是探索宇宙微弱信号的重要手段之一。
通过测量宇宙射线的强度、能谱和组成等参数,科学家们可以研究宇宙粒子物理和空间天气等现象。
二、宇宙微弱信号的分析技术除了探测技术,宇宙微弱信号的分析也是十分关键的环节。
科学家们需要借助数学模型和计算方法,对信号进行处理和解读。
首先,为了提取微弱信号中的有用信息,科学家们通常使用滤波技术。
滤波可以去除噪声和背景干扰,提高信号与噪声的比值,从而增强信号的可见度。
其次,信号处理与分析技术是宇宙微弱信号研究的重要组成部分。
科学家们使用多种算法和技术来识别、提取和分析信号中的特征。
例如,频谱分析可以帮助确定信号的频率特征,时频分析可以揭示信号的时域和频域变化规律。
此外,数据处理和图像重建也是宇宙微弱信号分析的关键环节。
科学家们需要处理大量数据并使用图像重建技术恢复信号在空间中的分布。
通过对数据进行模型拟合和优化算法,可以获得更精确的信号信息。
宇宙微弱信号的探测技术与应用
宇宙微弱信号的探测技术与应用引言宇宙微弱信号是指来自宇宙空间的非常微弱的电磁波、粒子或引力波等信号。
这些信号携带着宇宙的重要信息,对于研究宇宙起源、结构和演化具有重要意义。
然而,由于宇宙微弱信号的强度非常低,探测和分析这些信号成为科学家们面临的巨大挑战。
本文将介绍宇宙微弱信号的探测技术与应用,包括电磁波、粒子和引力波三个方面。
一、电磁波信号的探测技术与应用1. 射电望远镜射电望远镜是探测宇宙微弱电磁波信号的重要工具。
通过接收和分析宇宙微弱的射电信号,科学家们可以研究星系、银河系以及宇宙背景辐射等。
目前,世界上最大的射电望远镜是中国的FAST(中国天眼),其直径为500米,具有极高的灵敏度和分辨率。
2. 微波背景辐射微波背景辐射是宇宙大爆炸后遗留下来的宇宙背景辐射,具有非常微弱的信号。
科学家们通过使用微波望远镜和探测器,对微波背景辐射进行观测和分析,以探索宇宙的起源和演化。
例如,欧洲空间局的Planck卫星就是一次对微波背景辐射进行高精度测量的重要任务。
二、粒子信号的探测技术与应用1. 宇宙射线探测宇宙射线是宇宙中高能粒子的流,包括来自太阳、银河系和宇宙射线背景等。
科学家们通过使用宇宙射线探测器,对宇宙射线进行测量和分析,以研究宇宙中的高能现象和粒子加速机制。
例如,国际空间站上的阿尔法磁谱仪就是一种用于探测宇宙射线的设备。
2. 中微子探测中微子是一种质量极小、几乎不与物质相互作用的基本粒子,携带着宇宙中重要的信息。
科学家们通过使用中微子探测器,对中微子进行探测和研究,以了解宇宙中的星体演化、核反应过程等。
例如,日本的超级神冈中微子探测器是世界上最大的中微子探测器之一,能够对地球上产生的中微子进行测量。
三、引力波信号的探测技术与应用引力波是由质量分布不均匀引起的时空弯曲所产生的波动,是爱因斯坦广义相对论的预言之一。
引力波的探测对于研究宇宙中的黑洞、中子星碰撞等极端天体现象具有重要意义。
目前,世界上最著名的引力波探测器是美国的LIGO(激光干涉引力波天文台),它通过测量激光干涉仪的干涉信号,探测到了多次引力波信号的存在。
微弱信号检测技术
同步检测法通过将输入信号与参考信号进行相关运算,提取 出目标信号。该方法能够有效地抑制噪声干扰,提高信噪比 。在实际应用中,同步检测法常用于雷达、通信等领域。
滤波器法
总结词
一种利用滤波器对信号进行筛选和处理的微弱信号检测方法。
详细描述
滤波器法通过设计合适的滤波器对输入信号进行筛选和处理,提取出目标信号。该方法具有简单易实 现的特点,适用于多种类型的微弱信号检测。在实际应用中,滤波器法常用于音频、图像等领域。
射级跟踪放大器法
总结词
一种通过调整放大器的增益来跟踪输入信号幅度的微弱信号检测方法。
详细描述
射级跟踪放大器法利用射级反馈电路来调整放大器的增益,使得放大器的输出信 号幅度与输入信号幅度保持一致。该方法能够有效地提高信噪比,降低噪声干扰 。
同步检测法
总结词
一种利用相关技术对信号进行同步检测的微弱信号检测方法 。
环境监测领域
噪声污染检测
在噪声污染控制和环境保护方面,微弱的噪声信号往往代表着环境质量的恶化,微弱信号检测技术能够对这些信 号进行准确的监测和分析,为环境治理提供科学依据。
放射性检测
在核能和核工业领域,放射性物质释放的微弱信号对人类健康和环境安全具有重要影响,微弱信号检测技术能够 实时监测和评估放射性水平,保障公共安全。
微弱信号检测技术的发展历程
基础理论建立
早期的研究主要集中在噪声抑制和放大技术上,为微弱信号检测奠 定了基础。
技术突破
随着电子技术和数字化技术的发展,如放大器技术、数字滤波技术、 相关检测技术等,微弱信号检测的灵敏度和分辨率得到显著提高。
应用拓展
随着微弱信号检测技术的不断发展,其应用领域也在不断扩大,涉及 到众多领域和行业。
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
光电检测技术——微弱光检测一、相关检测原理 (2)1 相关函数 (2)2、相关检测 (3)二、锁定放大器 (6)1、基本原理 (6)2、锁定放大器的主要参数 (8)三、光子计数技术 (10)1、基本原理 (10)2、光子计数器的组成 (13)3、光电倍增管 (14)4、光子计数系统的测量误差 (15)在许多研究和应用领域中,都涉及到微弱信号的精密测量.然而,由于任何一个系统部必然存在噪声,而所测量的信号本身又相当微弱,因此,如何把淹没于噪声中的有用信号提取出来的问题具有十分重要的意义。
在光电探测系统中,噪声来自信号光、背景光、光电探测器及电子电路。
通常抑制这些光学噪声和干扰的方法是:合理压缩系统视场,在光学系统结构上抑制背景光,加适当光谱滤波器,空间滤波器等以抑制背景光干扰。
合理选择光信号的调制频率,使信号频率远离市电(50Hz)频率和空间高频电磁波频率,偏离l/f噪声为主的区域,以使光电探测系统在工作的波段范围内达到较高的信噪比。
此外,在电子学信号处理系统中采用低噪声放大技术,选取适当的电子滤波器限制系统带宽,以抑制内部噪声及外部干扰。
保证系统的信噪比大大改善,即使信号较微弱时,也能得到S/N>1的结果。
但当信号非常微弱,甚至比噪声小几个数量级或者说信号完全被噪声深深淹没时,再采用上述的办法,就不会有效,必须利用信号和噪声在时间特性方面的差别,也即利用信号和噪声在统计特性上的差别去区分它们,来提取被噪声淹没的极微弱信号,即采用相关检测原理来提取信号。
一、相关检测原理利用信号在时间上相关这一特性,可以把深埋于噪声中的周期信号提取出来,这种摄取方法称为相关检测或相干接收,是微弱信号检测的基础。
信号的相关性用相关函数采描述,它代表线性相关的度量,是随机过程在两个不同时间相关性的一个重要统计参量。
1 相关函数相关函数R xy是度量两个随机过程x(t),y(t)间的相关性函数,定义为(1)式中τ为所考虑时间轴上两点间的时间间隔.如果两个随机过程互相完全没有关系(例如信号与噪声,则其互相关因数将为一个常数,并等于两个变化量平均值的乘积;若其中一个变化量平均值为零(例如噪声),则两个变化量互相关函数R xy将处处为零,即完全独立不相关.如果两个变化量是具有相同基波频率的周期函数,则它们的互相关函数将保存它们基波频率以及两者所共有的谐波。
微弱测量信号检测技术的研究报告
微弱测量信号检测技术的研究报告微弱测量信号检测技术的研究报告微弱测量信号检测技术在科学研究和工程应用中起着至关重要的作用。
本文将以步骤思维的方式介绍微弱测量信号检测技术的研究报告。
第一步:引言在引言部分,我们将介绍微弱测量信号检测技术的背景和意义。
我们可以提到,微弱信号的检测是许多领域中的关键问题,如天文学、生物医学、材料科学等。
由于微弱信号的特殊性质,常规的信号检测方法不再适用,因此需要开发新的技术来解决这个问题。
第二步:问题陈述在问题陈述部分,我们将详细描述微弱测量信号检测面临的挑战和需要解决的问题。
我们可以提到,微弱信号通常受到噪声的干扰,使得信号很难被准确地检测和分析。
此外,微弱信号的频率范围也可能很广,需要针对不同的频率范围采用不同的检测方法。
因此,我们需要研究新的技术来提高微弱信号的检测灵敏度和准确性。
第三步:相关研究在相关研究部分,我们将回顾已有的微弱测量信号检测技术和方法。
我们可以介绍一些常用的方法,如锁相放大器、功率谱密度分析、小信号放大等。
同时,我们还可以讨论这些方法的优缺点,以及在实际应用中的局限性。
第四步:方法与实验在方法与实验部分,我们将详细描述我们提出的新的微弱测量信号检测技术以及相应的实验设计。
我们可以介绍这个技术的原理和工作流程,并结合具体实验来验证其有效性。
此外,我们还可以比较新技术与传统方法的性能差异,并讨论其优越之处。
第五步:实验结果与分析在实验结果与分析部分,我们将展示并分析我们的实验结果。
我们可以提供实验数据和图表,并解释实验结果的意义和影响。
此外,我们还可以进行统计分析和误差分析,以评估我们提出的技术的可靠性和准确性。
第六步:结论与展望在结论与展望部分,我们将总结我们的研究成果,并提出未来的研究方向和改进空间。
我们可以强调我们提出的新技术的优点和潜在应用领域,并讨论如何进一步改进这个技术以提高其性能。
通过以上步骤的论述,我们可以全面而系统地介绍微弱测量信号检测技术的研究报告。
微弱信号检测技术在超导电阻测量方面的应用
第 31卷
1 引 言
随着超导技术的发展进步 ,其应用的领域和范 围也在不断的扩大. 现如今 ,超导技术的影响已经波 及到了人们日常生活的方方面面. 正是由于超导技 术应用领域的不断扩大 ,使越来越多人意识到 ,准确 测量超导体各项参数指标的重要性.
目前 ,国内外对超电阻测量的方法主要有 :基于 Labview虚拟仪器技术 ,通过 IEEE488 总线控制电 流源和纳伏表 [ 1 ]进行测量使用高温超导材料特性 测试装置进行测量 [ 2 ] ; 基于四引线法 ,采用高精度 恒流源和高精度电压表进行测量 [ 3~4 ] ; 采用高精度 数据采集卡配合计算机软件处理进行测量 [ 5 ].
∑ V1 ( t)
∞
=
4V s π
n =1
( - 1) n+1 cos[ (2n - 1)ωt +θ] 2n - 1
(221)
两路信号相乘后其输出信号为
( 222)
V p ( t)
= V1 ( t) ·V2 ( t)
∑ ∑ =
∞
4V s π
n =1
( - 1) n +1 co s[ ( 2n 2n - 1
-
1)ωt +θ] ·
∞
4V r π
n =1
( - 1) n +1 co s ( 2n - 1)ωt 2n - 1
=
16V sV π2
r
co s(ωt +θ)
-
1 3
co s( 3ωt
+θ)
+
1 5
co s( 5ωt
+θ)
-
1 7
co s ( 7ωt
+θ)
微弱信号检测的基本理论和技术
微弱信号检测的基本理论和技术微弱信号检测技术是采用电子学、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。
在微弱信号检测中,总是伴随着噪声,噪声属于电路中的随机扰动,它可能来自电路中元器件中的电子热运动,或者是半导体器件中载流子的不规则运动。
噪声是限制信号检测系统性能的决定性因素,因此它是信号检测中的不利因素。
对于微弱信号检测来说,如能有效克服噪声,就可以提高信号检测的灵敏度。
电路中噪声是一种连续型随机变量,即它在某一时刻可能出现各种可能数值。
电路处于稳定状态时,噪声的方差和数学期望一般不再随时间变化,这时噪声电压称为广义平稳随机过程。
若噪声的概率分布密度不随时间变化,则称为狭义平稳随机过程(或严格平稳随机过程)。
显然,一个严格平稳随机过程一定为广义平稳随机过程,反之则不然。
1.滤波器被噪声污染的信号波形恢复称为滤波。
这是信号处理中经常采用的主要方法之一,具有十分重要的应用价值。
现在,在各种信号检测仪器中均离不开各种滤波器,它起到了排除干扰,分出信号的功能。
常用的滤波器是采用电感、电容等分立元件构成(例如,RC低通滤波器、LC谐振回路等),它对于滤去某些干扰谱线(例如,电源50Mz滤波,收音机、电视机中干扰的滤波),有较好的效果。
对于混在随机信号中的噪声滤波,这种简单的滤波器就不是最佳的滤波电路。
这是因为信号与噪声均可能具有连续的功率谱。
因此需要寻找一种使误差最小的最佳滤波方法,有称为最小最佳滤波准则。
维纳线性滤波理论就是一种在最小均方误差准则下的最佳线性滤波方法。
出于维纳滤波器电路实现上的困难,在维纳滤波基础上发展了一种基于状态空间方法的最佳线性递推滤波方法,称为卡尔曼滤波。
这种滤波器特别适用于对离散时间序列的实时滤波。
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微弱信号测量技术与应用[引言]1.相关检测相关检测是一种微弱信号频域窄带化处理方法,是—种积分过程的相关测量。
典型的检测仪器设备是以相敏检波器简称为PSD。
2.重复信号的时域平均盈复信号时域平均法适用于信号波形恢复的测量,代表性的仪器有Boxcar平均器或称取样积分器。
3.离散信号的统计处理由于微弱光的量子化,光子流具有离散信号的特征,使利用离散信号统计处理方法检测微弱光信号成为可能。
此外,尚有利用计算机软件进行曲线拟合、平滑、数字滤波、快速傅里叶变换(FFT)及谱估计等方法处理微弱信号,提高信噪比,以实现微弱信号检测。
本实验重点介绍:以相敏检波器(Phase Sensitive Detector,简称为PSD)为核心的锁相放大器(lock—in Amplifier。
简称LIA)原理,锁相放大器测量P—N结电容随反向偏压的变化;简单介绍取样积分器原理;有其离散信号的统计处理方法将在核衰变规律及测量统计分析中作介绍。
[实验目的]1.学习和掌握利用微弱信号领域窄带化相关检测泌的锁相放大器阶基本原理和使用方法,着重掌握相关器的原理;2.学习使用锁相放大器。
侧量P—N结势垒电容随P—N结反向偏置电压的变化,进行实验数据处理和结果分析。
[实验原理]一.实验原理。
1、信号、噪声、和信噪比(1)信号在物理实验的模拟过程中,所谓“信号”,是指反映某些物理量在一定实验条件下变化的信息。
一般来说,要检测一个信号,首先要知道被检测信号的特征参数:波形、幅度(平均时或有效值)、周期及频率、调制深度、频谱、波形的时间特征(如宽度、上升时间、下降时间、时间间隔等)。
实际测量中,只需测量有关参数,无须全部。
(2)噪声干扰被测量的信号的随机涨落的电压或电流为之噪声。
主要可分为:A.来自测量时周围环境的噪声B.信号源于测试仪器本身的产生的噪声主要有三类噪声:热噪声、散粒噪声和1/f噪声,其决定作用的是信号输入端的前置放大器产生的噪声。
为定量说明噪声的大小,通过引入噪声功率,噪声功率密度()sω和噪声功谱两个概念。
作为工程近似,噪声功率为在1Ω负载电阻上的噪声电压的均方值。
当使用测量正弦波信号有效值的电子电压表测量噪声信号的有效值时,要将读数乘于1.13 进行修正。
在平稳随机过程中,噪声功率按频率分布,则成为噪声的功率谱。
单位频率间隔内,1Ω负载电阻上的噪声电压的均方值,定义为噪声功率密度()s ω。
(,)()limP s ωωωωω∆→∆=∆ (6-4-1)其中(,)P ωω∆我为角频率ω处,带宽为ω∆内,在1Ω负载电阻上的噪声平均功率。
噪声功率谱密度可用()S f 来表示,其含义是在频率为f 处,在1Ω负载上得到的平均功率,噪声功率P 为1()()2p s d s f df ωωπ+∞+∞-∞-∞==⎰⎰(6-4-2)在很宽的频率范围内具有恒定的噪声成为白噪声。
(A ) 热噪声热噪声是由导体中的电荷载流子的随机运动引起,电荷载流子的随机运动表现为电流和电压的波动。
从长时期来看,这些波动产生的电流平均值为零,而每一瞬间是并不为零。
这种波动电流便在导体两端形成电压差,这就是噪声电压n ε。
可以证明,电阻R 上的热噪声电压的均方值为:24n kTR f ε=∆ (6-4 -3)式中:R 为电阻或阻抗元件的实部(ω),k=1.380658*10-23JK -1 波尔兹曼常数; T 为导体的绝对温度(K );f ∆ 为测量系统的频带宽度(Hz )。
为了简化符号, 记2n E 为2n ε,其它噪声亦作此简化。
热噪声的功率谱密度S (f )为 22()4(/)n E s f kTR V H Z f==∆ (6-4-4)可见热噪声的功率谱密度S (f )与频率与关,即在整个频带内热噪声是均匀的。
因而热噪声是一种白噪声。
由(6-4-4)可看出,欲减小热噪声,必须使R 尽可能小,使温度尽可能地低,同时还应尽量减小 测量系统的带宽。
(b )散粒噪声半导体三极管,二极管等有源器件中还存在一种散粒噪声(shot Noise ),它与电流渡过半导体器件的P-N 结,或与电流流过电子管阴极表面位垒有关。
当电荷载流子扩散通过P-N 结或从阴极表面发射时,由于载流子的速度不一致,使电流发生波动,而产生散粒噪声。
其噪声电流的均方根值为2n I ql f =∆ (6-4-5)式中,191.602210q C -=⨯为电子电荷,I 为渡过结或势垒的直流电流(A ),f ∆为带宽。
其噪声的功率谱密度S (f )为 22()2(/)nI S f ql A H z f==∆ (6-4-6)从中可以看到:散粒噪声的功率谱密度S (f )与频率无关,因而散粒噪声也是一种白噪声。
因此,要降低散粒噪声就快必须减小 电流I ,同时应尽量使频带变窄。
(c )l/f 噪声l/f 噪声是一种重要的噪声源,又称闪烁噪声(Flicker Noise )。
其功率变化遵从 /l f α的规律,其中f 为频率,α为常数(约0.9-1.35).在不同的无器件中,α值不同,但通常可取1.这类噪声的功率随频率的降低而增大,所以又称为低频噪声,亦称过量噪声。
l/f 噪声的功率谱密度S (f ),一般可用下面式的经验公式来表示 20()(/)K S f V Hz f=(6-4-7)式中0K 为与器件有关的常数,而噪声电压的均方值2n E 则为 22(/)f n fE K VH z ∆= (6-4-8)所以,这种噪声不是白噪声,主要在低频区内。
(3)信噪比(SNR )引进表示所行信息的可靠程度的术语——信噪比(SNR )SNR=信号/噪声=/s n V V (6-4-9) 测量的不确定度=1/SNR信噪比的改善SNIR (Signal to Noise Improvement ) 000//s n isi niSN R V V SN IR SN R V V== (6-4-10)式中si V ,niV,i SN R 分别为系统输入端的信号,噪声和信噪比。
0n V ,0s V ,0SN R 分别为系统输出端的信号,噪声和信噪比。
对于具有单位增益(即0s V =si V ),输入端的白噪声带宽为ni f ∆,输出端电路等效噪声带宽为no f ∆的系统,有SNIR=ni ni nonoV f V f ∆=∆ (6-4-11)SNIR 可以用来衡量一个系统对噪声的抑制能力。
改善信噪比,实际上既要设法压缩系统的等效噪声带宽,又要不影响被测信号的频谱。
2. 相关检测器-----锁向放大器原理 1.相关检测——锁相广大器原理图为ND-201型锁相放大器的原理方框图,它主要由信号通道,参考通道和相敏检波器等三部分组成。
其核心部分为相敏检波器,也称为混频器(Mixer )。
加在输入端上的被测信号经前置放大,滤波和多点信号平均后加到PSD 的一个输入端。
在参考输入端加一个与被测信号频率相同的正弦(或方波)信号,经触发整形和移相后变成方波信号,加到PSD 另一输入端。
(1) 相关检测与相敏检测器利用待测信号与外加参考信号的相关特性,对被测信号进行窄带处理是相敏检测器的核心。
所谓相关就是两个函数间有一定的关系,若两个函数的乘积对时间求平均(积分)为零,就称这两函数为不相关(彼此独立)函数。
若两个函数的乘积对时间求平均(积分)不为零,则称这两函数为相关函数,或称为互相关函数设:1f (t )和2()f t τ-为两个功率有限信号函数,则互相关函数为12()lim()()TT TR f t f t dt ττ→∞-=-⎰(6-4-12)令1f (t )=1()()s V t N t +;2()f t τ-=2()()r V t N t ττ-+-1()N t 和2()N t 分别为待测信号()s V t ,参数信号()r V t 混在一起的噪声,过零 触发器 f , 2f 变换电路 0-100 移相器 四倍频 四分频 晶振 32768Hz分频位相 控制调相低通 滤波器多点信号平均器2放大器参考通道前置 放大器 量程 控制低通,高通 滤波器多点信号 平均器1PSD 1 同相PDS低通滤波器输出信号输入信号通道参考输入图(6-4-1)ND-201 锁相放大器原理方框图 ()R τ=[][]121lim ()()()()2sr T Vt N t V t N t dt Tττ∞→∞-∞+-+-⎰=21121lim ()()()()()()()()2s r s r T V t V t dt V t N t dt V t N t dt N t N t dt Tττττ∞∞∞∞→∞-∞-∞-∞-∞⎡⎤-+-+-+-⎢⎥⎣⎦⎰⎰⎰⎰ =1221121()lim ()()()()()()()()2()()N N s r s r T sr R V t V t dt V t N t dt V t N t dt N t N t dt TVt V t dtττττττ∞∞∞∞→∞-∞-∞-∞-∞∞-∞⎡⎤-+-+-+-⎢⎥⎣⎦-⎰⎰⎰⎰⎰=()sr R τ+2()sN R τ+1()rN R τ+12()NN R τ (6-4-14)()sr R τ,2()sN R τ,1()rN R τ,12()N N R τ分别为被测信号和参考信号,被测信号与噪声2,参考信号与噪声1和两噪声之间的相关函数。
噪声的频率和相位都是随机量。
我们可以利用长时间积分,使它不影响信号的输出。
所以,可认为被测信号与噪声2,参考信号与噪声1和噪声1与噪声2的相关函数2()sN R τ,1()rN R τ,12()NN R τ为零。
而仅剩下()R τ=()sr R τ=1lim2T T→∞()()sr Vt V t dt τ∞-∞-⎰ (6-4-15)从以上式可以看到,两个混有噪声的功率有限的信号1f (t )和2()f t τ-进行相乘与积分处理(即相关检测)后,可将信号从噪声中检出,噪声被抑制而不影响输出。
根据此原理设计的相敏检测器如下图所示。
相敏检测器通常由乘法器构成。
而乘法器通常又分为模拟乘法器和“开关”式乘法器。
而积分器通常由RC 低通滤波器构成。
C 0R 0 R 1 V SV R正交PDS低通滤波器X图(6-4-2)相关器检测原理方框图 (1)模拟乘法器模拟乘法器为被测信号()s V t 和参考信号()r V t τ-均为正弦波输入的乘法器。
设:()s V t =cos x e t ω,()r V t τ-=()cos r e t ωωϕ+∆+⎡⎤⎣⎦,ω为角频率,ϕ为初相位。
那么乘法器输出为1()V t1()V t =()s V t ()r V t τ-=()cos cos x r e e t ωωωϕ+∆+⎡⎤⎣⎦ =()(){}1cos cos 22x r e e t t ωϕωωϕ∆+++∆+⎡⎤⎣⎦ (6-4-16)此式可看出:两正弦波信号输入到乘法器后,由以ω为中心频率的频谱输入变换成以差频ω∆有和频2ω+ω∆为中心的两个频谱的输出。