微弱信号检测
《微弱信号检测》课件
实验结果的评估与验证
评估指标
根据实验目的确定评估指标，如信噪比 、检测限等。
VS
验证方法
采用对比实验、重复实验等方法对实验结 果进行验证，确保结果的可靠性和准确性 。
CHAPTER 05
微弱信号检测的未来发展
新技术的应用与探索
人工智能与机器学习
01
利用人工智能和机器学习技术，对微弱信号进行自动识别、分
微弱信号的特点包括幅度小、信噪比 低、不易被察觉等。由于其容易被噪 声淹没，因此需要采用特殊的检测技 术才能提取出有用的信息。
微弱信号检测的重要性
总结词
微弱信号检测在科学研究、工程应用和日常生活中具有重要意义。
详细描述
在科学研究领域，微弱信号检测是研究物质性质、揭示自然规律的重要手段。在工程应用中，微弱信号检测可用 于故障诊断、产品质量控制等方面。在日常生活中，微弱信号检测的应用也非常广泛，如医疗诊断、环境保护等 。
智能制造
将微弱信号检测技术应用于智能 制造领域，实现设备故障预警、 产品质量控制等。
THANKS
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研究新的信号处理算法，提高微弱信号的提取、处理 和辨识能力。
集成化与微型化
实现微弱信号检测设备的集成化和微型化，便于携带 和应用。
微弱信号检测与其他领域的交叉融合
生物医学工程
将微弱信号检测技术应用于生物 医学工程领域，如生理信号监测 、医学影像处理等。
环境监测
将微弱信号检测技术应用于环境 监测领域，实现对噪声、振动、 磁场等的微弱变化进行检测和分 析。
小波变换法
总结词
多尺度分析、自适应能力强
详细描述
小波变换法是一种时频分析方法，能够将信号在不同尺度上进行分解，从而在不同尺度 上检测微弱信号的存在和特性。这种方法自适应能力强，能够适应不同特性的微弱信号
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。
微弱信号检测
微弱信号检测微弱信号检测是指对湮没在背景噪声中的微弱信号的测量,由于微弱信号本身的涨落、背景和放大器噪声的影响限制了它的测量灵敏度。
其内涵为利用电子学和信息论的方法,研究噪声的成因和规律,分析信号的特点和相关关系,发展新的检研究的内容有:噪声物测原理、微弱信号检测理论、低噪声设计、弱信号传感器和信号提取技术等。
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需要研制适合微弱检测原理并能满足特殊需要的器件；③利用电子学和信息论的方法，研究噪声的成因和规律，分析信号的特点和相干关系。
自从1928年发现电阻中电子的热骚动引起非周期性电压以来，弱检测技术受到普遍重视而得到迅速发展。
相关介绍频域信号的窄带化技术这是一种积分过程的自相关测量。
利用加权函数锁定信号的频率与相位特性并加以平滑，使信号与随机噪声相区别。
采用这种原理设计的仪器称为锁定放大器，其核心是相敏检波器（见模拟相乘器）。
伴有噪声的信号与参考信号通过相敏检波器相乘以后，输入信号的频谱成为直流项和倍频项的频谱迁移，通过后续低通滤波器保留与信号成正比的直流项。
低通滤波器可增大积分时间常数，即压缩等效噪声带宽，因而Q值可达102～108,噪声几乎抑制殆尽。
微弱信号检测是以时间为代价来获得良好的信噪比。
自1962年锁定放大器问世以来，主要从三个方面提高其性能：一是提高检测灵敏度和改善过载能力，充分扩展测量的线性范围。
最高灵敏度已达到0.1纳伏（满度），总增益为200分贝。
有效的方法是用交流相敏检波（如旋转电容滤波器）对信号进入直流相敏检波器前的交流放大和噪声的预处理，或利用同步外差技术（检测原频或中频），即利用交叉变换来滤除噪声。
二是克服相敏检波器的谐波响应，降低高频干扰和频漂的影响。
三是扩展被测信号的频率范围，扩展低频以适应缓变信号的处理，要求良好的高频响应以满足通信和某些特殊测量的要求。
时域信号的积累平均法若信号波形受噪声干扰，则须采用平均法检测法,即将波形按时间分割若干点,对所有固定点都积累N次，根据统计原理信噪比将改善倍。
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。
第三章微弱信号检测
Ep Ev
分辨率：
E 2 E1 EP
峰谷比越大，分辨率越小的PMT 越适合作光子计数用。
E1或EV可做第一甄别幅度 E2作第二甄别幅度。
测量弱光时光电倍增管的输出特性： 光电倍增管噪声 单光电子峰 脉 冲 计 数 率
V（甄别电平）
脉冲幅度V
光电倍增管输出脉冲幅度分布（微分）曲线
2 光子计数系统
；
N max
√最大过载电平(OVL)：不造成仪器过载的最大输入噪声电压 V √总动态范围：反映锁相放大器整体性能的重要指标 ，定义为不引起仪器过载的
最大输入噪声电压与最小可分辩的信号电压之比
V N max D VS min
4 调制技术 在光谱测量中，为了使被测信号变成锁相放大器可以测量的交变信号，同 时获得与被测信号交变信号相干的参考信号，需要对被测的光信号进行调 制。进行光信号调制一般利用随机的光斩波器附件。
1 P( x ) e 2
2
2
2
x lim
1 T T
T
0
xdt 0
x 2 lim
1 T 2 2 0 x dt T T
x 2 称噪声电压的均方根值，衡量系统噪声的基本量。瞬时噪声的幅度
基本上在 3 范围之内.
S ( f ) lim 噪声功率谱密度S(f) : f 0 f P( f , f )为在频率f处，带宽为 f 内的1Ω电阻上的噪声平均功率. P( f , f )
1 n nT
nT
0
S i (t ) S r (t )dt
1 1 Ai Ar cos( i r ) Ai Ar cos 2 2
1 1 Ai Ar cos( i r ) Ai Ar cos 2 2 可以调节参考信号的相位 r ，使之与输入信号的相位差为零，这时，相关器 S 0 (t )
微弱信号检测
图 对含扰信号的噪声消除和基线漂移消除结果
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结束
脉象信号扰动消除效果（二）
（1）自相关检测
自相关检测原理
x t s t n t
乘法器
积分器
Rss
延时器
（2）互相关检测
互相关检测原理框图
x t s t n t
y t
乘法器 积分器
Rxy
延时器
相干检测原理
Vi t
窄带放大器 乘法器 积分器
小波变换是一种信号的分析方法，它具有 多分辨率分析的特点，而且在时频两域都具有 表征信号局部特征的能力。 基于小波变换的多分辨率滤波技术有明显 优点。小波变换可用来提取和识别那些淹没在 噪声中的微弱电生理信号，在获得信噪比增益 的同时，能够保持对信号突变信息的良好分辨， 因此对临床上的非平稳信号的处理中具有独特 的优越性，应该能成为脉象信号的一种可行有 效的处理方法。
同步积累器的工作原理
设信号是一串周期窄脉冲，检测时可把信号通路接到 一个分配器上，分配器的每一个输出都接到一个积累 器，工作时信号通路被分配器轮流地接到不同的积累 器上 假设分配器的工作周期和信号的重复周期相同，并设 分配器从一个出路到另一个出路的切换时间可以忽略， 则分配器的工作周期被分割成若干个时间区间（取决 于积累器的个数），在每次信号到来的那个时间区间 都能保证通路恰好接到同一个积累器上，所以这种方 法称为同步积累 只要重复的次数足够多，基于同步积累法就可以把噪 声中的微弱信号提取出来，而且重复的次数越多，提 取微弱信号的能力越强
脉象微弱信号检测
概述
微弱信号是相对背景噪声而言，其信号幅度的 绝对值很小、信噪比很低（远小于1）的一类 信号 微弱信号检测的任务是采用电子学、信息论、 计算机及物理学、数学的方法，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， 对被噪声淹没的微弱有用信号进行提取和测量 微弱信号检测的目的是从噪声中提取出有用信 号，或用一些新技术和新方法来提高检测系统 输入输出信号的信噪比
微弱信号检测
微弱信号检测
在现代通信和电子系统中，微弱信号的检测是一项至关重要的任务。
微弱信号
可能受到噪声、干扰和衰减的影响，因此准确地检测和提取信号是挑战性的。
本文将探讨微弱信号的检测方法和相关技术。
背景介绍
微弱信号通常指的是信号强度较低，难以被准确检测和提取的信号。
在信号处
理领域，微弱信号的检测是一项关键技术，涉及到信噪比的提升、信号增强和干扰抑制等方面。
微弱信号检测在无线通信、雷达系统、生物医学等领域具有广泛的应用。
微弱信号检测方法
统计信号处理方法
统计信号处理方法是一种常用的微弱信号检测技术。
通过对信号的统计特性进
行分析，可以提高信噪比，减小信号的波动性，从而更容易地检测到微弱信号。
频谱分析方法
频谱分析是另一种常用的微弱信号检测技术。
通过对信号的频谱特性进行分析，可以准确地提取信号频率和幅度信息，帮助识别微弱信号并抑制干扰。
小波变换方法
小波变换是一种多尺度的信号分析方法，可以有效地处理信号的非平稳性特点。
在微弱信号检测中，小波变换可以提高信噪比，减小信号与干扰的混叠程度，从而更好地检测微弱信号。
微弱信号检测技术发展趋势
随着通信技术的不断发展和智能化水平的提高，微弱信号检测技术也在不断创
新和改进。
未来，人工智能、机器学习等技术将进一步应用于微弱信号检测领域，提高检测的准确性和灵敏度。
结语
微弱信号的检测是一项重要而复杂的技术，需要综合运用信号处理、数字处理
和通信技术等知识。
通过不断的研究和创新，我们可以更好地应对微弱信号检测的挑战，为通信和电子系统的发展提供更好的支持。
微弱信号检测
第一章绪论1.1弱信号检测的发展随着科学技术的发展，被噪声掩盖的各种微弱信号的检测（如弱光小位移微振动微应变微温差低电平电压等）越来越受到人们的重视，因而逐渐形成微弱信号检测（Weak Signal Detection，简称WSD）这门新兴的分支技术学科，应用范围遍及光电磁声热生物力学地质环保医学激光材料等领域。
近30年来在研究宏观和微观世界的过程中，科学工作者们不断开发出能把淹没在噪声中的大量有用信息检测出来的理论和方法，通过不断的系统化完整化，从而形成了一门新的微弱信号检测的学科分支，其仪器已成为现在科学研究中不可缺少的设备。
1.2弱信号检测的意思目的与意义微弱信号检测技术是采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。
微弱信号检测的目的是从强噪声中提取有用的信号，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。
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个热点。
微弱信号检测技术在许多领域具有广泛的应用，例如物理学、化学、电化学、生物医学、天文学、地学、磁学等。
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，例如弱光、弱磁、弱声、小位移、微流量、微振动、微温差、微压差以及微电导、微电流、微电压等。
随着科学技术的发展，对微弱信号进行检测的需要日益迫切，可以说，微弱信号检测是发展高新技术，探索及发现新的自然规律的重要手段，对推动相关领域的发展具有重要意义。
1.3提高信号检测灵敏度的两种基本方法检测有用微弱信号的困难并不在于信号的微笑，而主要在于信号的不干净，被噪声污染了淹没了。
所以，将有用信号从强背景噪声下检测出来的关键是设法抑制噪声。
提高信号检测灵敏度或抑制或降低噪声的基本方法有以下两种：一是从传感器及放大器入手，降低它们的固有噪声水平，研制和设计低噪声放大器，例如，对直流信号采用斩波稳零运算放大器（如F7650），对交流信号采用OP系列运算放大器等：二是分析噪声产生的原因和规律，以及被测信号的特征，采用适当的技术手段和方法，把有用信号从噪声中提取出来，即研究其检测方法。
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。
微弱信号检测教学
目录
• 微弱信号检测概述 • 微弱信号检测的基本原理 • 微弱信号检测的常用方法 • 微弱信号检测的实验操作
目录
• 微弱信号检测的案例分析 • 微弱信号检测的未来发展与挑战
01
微弱信号检测概述
定义与特点
定义
微弱信号检测是指对幅度较低、容易 被噪声淹没的信号进行提取、测量和 分析的过程。
信号放大
信号放大
通过放大器将微弱信号放大，使其更容易被检测和处理。常用的放大器类型包括电压放大器和电流放大器。
放大器选择
选择合适的放大器是关键，需要考虑放大倍数、带宽、输入噪声、线性范围等因素。
噪声抑制
噪声来源
噪声是影响微弱信号检测的重要因素 ，主要来源于环境、电路和器件本身 。
噪声抑制方法
采用滤波器、消噪电路、数字信号处 理等技术抑制噪声，提高信噪比。
ABCD
数据特征提取
从处理后的数据中提取有用的特征，如幅度、频 率等。
结果评估与优化
根据分析结果，评估微弱信号检测的效果，优化 实验参数和方法，提高检测精度和可靠性。
05
微弱信号检测的案例分析
案例一：生物电信号的检测
总结词
生物电信号是生物体内产生的微弱电流信号，检测这些 信号对于了解生物生理状态和疾病诊断具有重要意义。
信号滤波
滤波器类型
根据信号特性和需求选择合适的滤波器，如低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和陷波滤波器等。
滤波器设计
根据信号频谱和噪声频谱设计滤波器，以保留有用信号并抑制噪声。
相关检测
相关检测原理
相关检测是一种利用信号自相关或互相关特性进行检测的方法，可以有效抑制噪声和干 扰。
相关检测应用
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
（3）τ→∞ 时 ）
Rx (t1 , t2 ) = E [x (t1 ) x (t2 )]
Rx (t1 , t2 ) = E [x (t1 ) x (t2 )]
7
第1章 微弱信号检测与随机噪声 章
1.2 随机噪声及其统计特征
1.2.3 随机噪声的自相关函数 一、自相关函数 — 重要特征 包含周期性分量， （4）如果随机量 包含周期性分量， Rx(τ ) 也含周 ）如果随机量x(t)包含周期性分量 期性分量。 含周期性正弦波, 无相位信息。 期性分量。x(t) 含周期性正弦波 Rx(τ )无相位信息。 无相位信息 （5）对于互不相关的 x ( t1) 、y ( t2) ，若 ） z(t)=x(t)+y(t)， 则 Rz(τ )= Rx(τ ) ＋Ry(τ )
12
第1章 微弱信号检测与随机噪声 章
1.2 随机噪声及其统计特征 1.2.6 相关检测原理 (1) 自相关检测
R f (τ ) = Rx (τ ) + Rn (τ ) + Rxn (τ ) + Rnx (τ ) = Rx (τ ) + Rn (τ )
xi(t)与ni(t)相互独立，则互不相关，因而为零。 相互独立， 与 相互独立 则互不相关，因而为零。 1 为振幅等于1的正弦信号 当 ni(t)为振幅等于 的正弦信号， Rn (τ ) = cos(ωτ ) 为振幅等于 的正弦信号， 2 为白噪声、 足够大时 足够大时， 当 xi(t)为白噪声、且τ足够大时， Rx(τ)→0。 为白噪声 。
2
−∞
S x (ω )dω =
N 0 B sin( Bτ ) • 2π Bτ
Px =
N0B 2π
16
第1章 微弱信号检测与随机噪声 章
微弱信号检测
（2）均匀分布概率密度函数 均匀分布的噪声电压x(t)在其取值范围内各点 的概率相同。 数字信号处理中，A/D转换过程中的信号量化误差，
可以认为是均匀分布噪声，计算机内部运算过程中由
运算精度导致的舍入误差也可看作均匀分布噪声。 1.3.2 均值、方差和均方值 （1）均值（数学期望值） x E[ x(t )] x(t ) p( x)dx 电路中的噪声（具有各态遍历性质），其统计平均
互协方差函数 定义为： C xy (t1, t2 ) E{[ x(t1 ) x ][ y(t2 ) y ]} Rxy (t1, t2 ) x y 如果对于任意的t1和t2都满足Cxy(t1,t2)=0，则称x(t) 与y(t)互不相关。
对于平稳随机噪声，上式可化简为： C xy ( ) Rxy ( ) x y，其中 ＝t1 t2
1.1.2 微系统和外部作用
1.1.3 微弱信号
不仅意味着信号幅度很小，主要指被噪声 淹没的信号。
1.1.4 微弱信号检测 从强噪声中提取有用信号，或用新技术、 新方法提高检测系统输出信号的信噪比。 微弱信号检测技术不同于一般的检测技术，注重的 不是传感器的物理模型和传感原理，相应的信号转换 电路和仪表实现方法，而是如何抑制噪声和提高信噪 比，因此，微弱信号检测是专门抑制噪声的技术。 1.1.5 信噪比SNR和信噪改善比SNIR 信噪比是信号有效值与噪声有效值之比。 SNR S N 表征噪声对信号的覆盖程度。 信噪改善比是输入端与输出端信噪比之比， SNIR SNRo SNRi 是评价微弱信号检测方法优劣的指标之一。
的输出波形x(t)如图，试求x(t)的功率Px和自相关函数
Rx(t)的图形。
Px x 2 E[ x 2 (t )] x 2 (t ) p( x )dx
微弱信号检测
微弱信号检测
微弱信号检测
扫描式取样积分器
扫描式取样积分器信号处理波形图
微弱信号检测
数字多点平均器
微弱信号检测
时域信号——平均处理（取样积分与信号平均） 取样积分法 是用取样门及积分器对信号逐次取样 并进行同步积累，以筛除噪音，从而恢复被噪音 淹没的快速时间变化的周期性重复信号的波形。 信号平均器 则是采用适时多点取样，多用期平均 技术提取和复制在噪声中的低频信号波形，输出 特性同样为基波及各谐波处的杭状滤波器。
微弱信号检测
为了从噪音中辨认有用信号，常采用带通滤波器BPF（Band Pass Filter）和选通放大器。BPF中心频率为ω0 ，尽量压缩 带宽使Q值提高，Q =ω0 /∆ω ,使大量通带两侧的噪音得到抑 制。但带宽压窄困难。 噪音电压 当∆f＝2.5Hz时，Upp=11.9mV; 当 ∆f＝0.25Hz时，Upp=3.5mV; 当 ∆f＝0.025Hz时，Upp=1.1mV。 若信号频率 f0 =25KHz,要设计带宽∆f＝0.025Hz ，则Q =ω0 /∆ω=106 ,即使Q可达106 ，但BPF中心频率要有10－6 稳定度 也不现实。
微弱信号检测
时域信号——取样积分与信号平均 取样积分法和信号平均也是相关检测，与锁定放 大不同的只是部分相关，即仅在取样门宽T的一段 时间内信号与参考信号相关。 由于取样门脉宽很窄，其函数包含了基波及奇、 偶各次谐波分量，所以其输出也包含了信号中的 基波及各次谐波分量，系统输出亦为信号基波及 各次谐波处的梳状滤波特性。
微弱信号检测
锁相放大器的实现
微弱信号检测
锁相放大器的实现
信号通道的作用是将伴有噪音的信号加以放大，并经滤波 或选频放大对噪音作初步预处理，以滤除信号通道以外的 噪音。 参考通道的作用 是提供一个与输入信号同步的方波或正 弦波。 相敏检波的作用是对输入信号和参考信号完成乘法运算， 得到输入信号与参考信号的和频与差频信号， 后续低通滤波器的作用是滤除和频信号成分，这时等效噪 音带宽很窄，极强的抑制了输入噪音。 信号经相敏和LPF，将交流信号转变为直流信号，经直流 放大器再行放大，以满足系统的增益要求。
微弱信号检测第一章
第一章概论1.1 检测的概念国际通用计量学基本名词中，检测(detect)指示某些特殊量的存在但无需指示量值的过程。
信号检测指对信号存在与否的判决。
测量(measurement)指以确定量值为目的的一组操作。
检测技术指为了对被观测量进行定性判决或定量测量所采用的理论方法和技术措施。
微弱信号(Weak Signal)有两个方面的含义：其一是指有用信号的幅度相对于噪声或干扰来说十分微弱；其二是指有用信号幅度绝对值极小，如检测uV，nV，pV量级的电压信号。
这两种情况既有联系又有区别，本文讨论的主要是前一种情况，即研究如何从强噪声背景中检测有用信号。
对于各种微弱的被测量，例如弱光、弱磁、弱声、小位移、小电容、微流量、微压力、微振动和微温差等，一般都是通过相应的传感器将其转换为微电流或低电压，再经放大器放大其幅值以期反映被测量的大小。
但是，由于被测量的信号很微弱，传感器的本底噪声、放大电路及测量仪器的固有噪声以及外界的干扰噪声往往比有用信号的幅值大的多。
同时，放大被测信号的过程也放大了噪声，而且必然还会附加一些额外的噪声，例如放大器的内部固有噪声和各种外部干扰的影响，因此只靠放大是不能把微弱信号检测出来的。
只有在有效地抑制噪声的条件下增大微弱信号的幅值，才能提取出有用信号。
为了达到这样的目的，必须研究微弱信号检测的理论、方法和设备。
1.1.1微弱信号检测的特点微弱信号检测技术(Weak Signal Detecting，简称WSD)的首要任务就是提高信号的信噪比或信干比，这就需要采用电子学、信息论、计算机和物理学等方法，从噪声及干扰中检测出有用的微弱信号，从而满足现代科学研究和技术应用的需要。
为了从噪声中提取出有用信号，就需要分析噪声的来源、性质、规律和传播途径，研究被测信号和噪声的统计特性与差别，以寻找从背景噪声中检测出有用信号的理论和方法[9]。
微弱信号检测不同于一般的检测技术，它注重的不是传感器的物理模型、传感原理、相应的信号转换电路和仪表实现方法，而是如何抑制噪声和提高信噪比。
微弱信号检测
锁相放大器 取样积分器 光子计数
1
空间物体检测 光谱测量 生物荧光检测
2
1 引言
微弱信号检测是一门新兴的技术学科它利用 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，研究被测信号的特点和 相关性，检测被噪声淹没的微弱信号。 在检测系统、图象传榆和通信设备中出现 噪声时，仪器的精度、稳定性及重复性就明 显降低,由于噪声电报误码率增高，使通信无 法正常进行，雷达无法跟踪目标，在电视荧 光屏上呈现一片“雪花”，图象模糊不清。
24
低噪声设计中，在选译电路元、器件时应 尽且减少或避免噪声的引入。 (一)电容器的选择 在低噪声设计中常用云母和瓷介电容器。 大容量电容器中，铝壳的电解电容器漏电 较大，钽电解电容器漏电小，所以钽电解 电容器适合在低噪声电路中使用。
25
26
在微弱信号检测技术中，需要处理的主要是基本噪声且绝 大多数是随机噪声。 随机噪声是一种前后独立的平稳随机过程，在任何时刻 它的幅度、波形及相位那是随机的。但每一种噪声还是服 从于一定的统计分布规律，因此又是可统计的。例如，只 要产生噪声过程的条件不变，噪声功率或给定时间区间内 的能量就不变，它在时间域内的幅度平均值是零。大多数 噪声瞬时幅度的概率分布是正态的，即符合高斯分布规律
3
噪声与干扰
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。 锁定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。
4
噪声与干扰
宽带的或持续的无用信号 瞬时的或窄带的无用信号 市电50Hz或100Hz（整流等）；电台；开 关通/断；高能量的脉冲电流或电压；机械 振动；太阳活动；雷电等
微弱信号检测
微弱信号检测引言微弱信号检测是一种在噪声背景下探测和提取微弱信号的技术，广泛应用于无线通信、地质勘探、生物医学等领域。
由于噪声的存在，使得微弱信号很难被准确地捕获和识别。
本文将介绍常见的微弱信号检测方法以及在实际应用中的一些注意事项。
常见的微弱信号检测方法统计方法统计方法是最常用的微弱信号检测方法之一。
基于统计学的原理，通过对观测数据进行统计分析，计算信号的统计特性，从而达到检测信号的目的。
常用的统计方法包括最小二乘法、方差分析和卡尔曼滤波等。
时频分析方法时频分析方法是一种将信号在时域和频域进行联合分析的方法，可以捕捉信号在不同时间和频率上的变化。
通过时频分析，可以提高对微弱信号的检测能力。
常见的时频分析方法包括小波变换、短时傅里叶变换和Wigner-Ville分析等。
自适应滤波方法自适应滤波方法是一种通过对信号进行滤波来提高微弱信号检测的方法。
该方法通过对滤波器的参数进行自适应调整，以适应不同噪声环境下的信号特性。
常见的自适应滤波方法包括最小均方差滤波和递归自适应滤波等。
特征提取方法特征提取方法是一种通过对信号的特征进行提取来实现微弱信号检测的方法。
该方法通过提取信号的频率、幅值、相位等特征，从而分离出微弱信号。
常见的特征提取方法包括功率谱密度分析、相关分析和熵分析等。
微弱信号检测的注意事项噪声抑制在进行微弱信号检测之前，首先需要进行噪声抑制。
由于噪声的存在，会干扰和掩盖微弱信号，因此必须采取适当的方法对噪声进行抑制。
常见的噪声抑制方法包括滤波、降噪算法和信号增强等。
多样性处理由于微弱信号往往具有多样性，不同的信号可能有不同的统计特性和时频特性。
因此，在进行微弱信号检测时，需要采用多样性处理方法，以适应不同信号的特点。
常见的多样性处理方法包括特征级联、多传感器融合和多分类器组合等。
实时性要求在某些应用场景中，微弱信号的检测需要具备实时性要求。
这就要求微弱信号检测算法具备较高的计算速度和低延迟。
微弱信号检测
4.3.2 相关检测原理
为了将被噪声所淹没的信号检测出来，人们研究各种信号及噪声的规律，发现信号与信号的延时相乘后累加的结果可以区别于信号与噪声的延时相乘后累加的结果，从而提出了“相关”的概念。 由于相关的概念涉及信号的能量及功率，因此先给出功率信号和能量信号的相关函数。
一. 引言
f1(t)与f2(t)是能量有限信号 f1(t)与f2(t)为实函数 f1(t)与f2(t)为复函数 f1(t)与f2(t)是功率有限信号 f1(t)与f2(t)为实函数 f1(t)与f2(t)为复函数
1．时域相关与频域的窄带化技术 利用时域中周期信号的相关性而噪声的随机、不相关性（或弱相关性），通过求取信号的自相关函数或互相关函数，在强噪声背景下提取周期信号的“相关检测”。这相当于在频率中窄带化滤除干扰和噪声。特别适用窄带信号。例如锁定放大器。 2．平均积累处理 对于一些宽带周期信号应用上述方法处理效果不佳，一种根据时域特征用取样平均来改善信噪比并能恢复波形的取样积分器可获得良好探测效果。其基本原理是对于任何重复的（周期性）信号波形，每周期如在固定的取样间隔内取样m次积累则信噪比改善。因为“信号电压幅值为线性叠加”（有规律的周期信号）而“噪声功率为矢量相加”（无规律的随机信号）。
4.3.0 概述 4.3.1 信噪比改善（SNIR） 4.3.2 相关检测原理 4.3.3 锁定放大器 4.3.4 取样积分器
4.3 微弱信号检测
4.3.0 概 述
一.微弱信号检测定义
前面我们讨论了噪声的基本概念，以及降低噪声的一些基本方法，如采用低噪声放大器不会对被探测的辐射信号产生噪声“污染”；但如果光辐射信号非常微弱或者背景噪声或干扰的影响很大，造成通过光电检测放大电路后进入信号处理系统输入端的信噪比已很糟糕，甚至信号深埋于噪声之中，这时要想将信号检测出来，必须根据信号和噪声的不同特点，借助一些特殊的微弱信号检测方法将信号与噪声分离，将信号从噪声中提取出来。
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微弱信号检测电路实验报告
课程名称：微弱信号检测电路
专业名称：电子与通信工程＿＿＿年级：＿＿＿＿＿＿＿
学生姓名：＿＿＿＿＿＿
学号：＿＿＿＿＿
任课教师：＿＿＿＿＿＿＿
微弱信号检测装置
摘要：本系统是基于锁相放大器的微弱信号检测装置，用来检测在强噪声背景下，识别出已知频率的微弱正弦波信号，并将其放大。
该系统由加法器、纯电阻分压网络、微弱信号检测电路组成。
其中加法器和纯电阻分压网络生成微小信号，微弱信号检测电路完成微小信号的检测。
本系统是以相敏检波器为核心，将参考信号经过移相器后，接着通过比较器产生方波去驱动开关乘法器CD4066，最后通过低通滤波器输出直流信号检测出微弱信号。
经最终的测试，本系统能较好地完成微小信号的检测。
关键词：微弱信号检测锁相放大器相敏检测强噪声
1系统设计
1.1设计要求
设计并制作一套微弱信号检测装置，用以检测在强噪声背景下已知频率的微弱正弦波信号的幅度值。
整个系统的示意图如图1所示。
正弦波信号源可以由函数信号发生器来代替。
噪声源采用给定的标准噪声（wav文件）来产生，通过PC 机的音频播放器或MP3播放噪声文件，从音频输出端口获得噪声源，噪声幅度通过调节播放器的音量来进行控制。
图中A、B、C、D和E分别为五个测试端点。
图1 微弱信号检测装置示意
（1）基本要求
①噪声源输出V N的均方根电压值固定为1V±0.1V；加法器的输出V C =V S+V N，带宽大于1MHz；纯电阻分压网络的衰减系数不低于100。
②微弱信号检测电路的输入阻抗R i≥1 MΩ。
③当输入正弦波信号V S 的频率为1 kHz、幅度峰峰值在200mV ~ 2V范围内时，检测并显示正弦波信号的幅度值，要求误差不超过5%。
（2）发挥部分
①当输入正弦波信号V S 的幅度峰峰值在20mV ~ 2V范围内时，检测并显示正弦波信号的幅度值，要求误差不超过5%。
②扩展被测信号V S的频率范围，当信号的频率在500Hz ~ 2kHz范围内，检测并显示正弦波信号的幅度值，要求误差不超过5%。
③进一步提高检测精度，使检测误差不超过2%。
④其它（例如，进一步降低V S 的幅度等）。
1.2方案比较与选择
方案一：采用滤波电路检测微小信号，通过滤波电路将微小信号从强噪声中检测出来，但滤波电路中心频率是固定的，而信号的频率是可变的，无法达到要求，所以该方案不可行。
方案二：采用取样积分电路检测小信号，利用取样技术，在重复信号出现的
期间取样，并重复N倍，但这种方法取样效率低，不利于重复频率的信号恢复。
方案三：采用锁相放大器检测小信号，锁相放大器由信号通道、参考通道、和相敏检波器等组成，其中相敏检波器（PSD）是锁相放大器的核心，PSD把从信号通道输出的被测交流信号进行相敏检波转换成直流，只有当同频同相时，输出电流最大，具有很好的检波特性。
由于该测试信号的频率是指定的且噪声强、信号弱，正好适合于锁相放大器的工作情况，故选择方案三。
2电路设计
1.加法电路
一、交流放大与噪声的施加
微弱信号通常被大幅值的噪声信号淹没，本项目中模拟产生一个微弱信号，并将其与噪声叠加，图 1 采用了同相加法电路，芯片选用OPA227P。
噪声源采用虚拟仪器——Agilent 函数发生器产生。
设置将 Agilent 函数发生器的噪声峰峰值设为 4V，信号源设为 200mV，频率设为 1k Hz。
示波器测量加法器的输出，其输出信号如图2 所示。
图1同相加法电路
图2信号与噪声叠加输出波形
2. 纯电阻衰减电路
本项目是微弱信号的检测，所以需要将上述叠加有噪声的信号用纯电阻分压衰减，衰减后的输出信号，才是本项目要检测的微弱信号。
纯电阻衰减倍数为R26R2424
R Au +==2/（200+2）=101，电路如图3所示。
图3纯电阻衰减电路
3.INA128p放大电路
INA128 是低功耗高精度的通用仪表放大器。
用于纯电阻衰减后的第一级，微弱信号检测电路中，多级放大中的第一级放大倍数要高，而且必须为低噪声运
放。
这样放大电路产生的噪声才低。
本设计中放大倍数设计的是，当Rg=250Ω时，放大201倍，电路如图4所示。
图4INA128放大电路
4.带通滤波电路
Mutism13.1软件自带有带通电路设计功能，在带通滤波电路中，由一个二阶低通滤波器和一个二阶高通滤波器级联构成，有源带通滤波器选择契比雪夫滤波器，低通截止频率为200Hz，高通截止频率7.5KHz，即带宽为200-7.5kHz。
生成电路如图5所示。
用波特仪观察幅频特性在1KHz处放大1倍，在200Hz和7.5Khz处衰减到0.707倍，衰减3dB。
使用虚拟仪器波特测试仪幅频特性如下图6 所示。
图5带通滤波电路
图6幅频特性图
5.直流放大电路
直流放大电路采用反相放大，分别是2倍和20倍，为使得误差小于5%，分别设计了实现B倍和10B倍放大。
芯片采用OPA2227反相放大。
电路图如图7所示，该设计中只用到了10B放大。
图7直流放大电路
6.A倍和-A倍放大电路
运放选择OPA2227P芯片做一倍反相放大1倍，为相敏检测S2输入与S1信号相差180°的正弦信号。
电路图如图8所示。
图8-A倍放大电路
7.乘法器相敏检测电路
相敏检测器是锁定放大器的关键部件，完成被测信号与参考信号的相乘运算，即乘法器，实现频谱的迁移，相敏检测采用芯片选用CD4066，双向模拟开关。
当参考信号为方波时，经过相敏检测后，电路图如图9所示。
图9 CD4066相敏检测电路及输出波形
8.参考通道中的放大电路
放大电路在1B和10B处采用的反相放大，参考通道中也同样需要反相，才能使波形相近，电路采用TL084IN做运放，放大10倍。
电路如图10所示。
图10参考通道中的放大电路
9.移相电路
参考通道中移相采用TL084IN运放，要求
1
9
8>>
CR
R
R
ω
，本系统采用的是0°
~180°移相。
本电路在调节滑动变阻器后需关闭仿真后重新打开仿真才能看到移相的效果。
电路图如图11所示。
图11 0~180°移相电路
10.参考通道中的方波驱动
参考通道中的方波驱动采用OPA2277P运放，电路图如图12所示，输出波形如图13所示。
图12参考通道中的方波驱动
图13方波输出波形
11. 低通滤波电路
低通电路作用起低通滤波作用。
时间常数τ=RC=0.1s ，根据f=1/2πRC ，τ越大，通频带宽度才会窄，抑制噪声能力强。
该电路中截止频率为1Hz ，输出
θ
π
cos 2)(r
s o V V t u =
，θcos =1电路如图14所示。
图14低通滤波电路
3仿真分析
1.仿真分析
检测信号峰值0.05mV，频率为1KHz时，直流放大倍数为1倍,各检测点波形图如下。
（1）加法器和纯电阻分压后的输出波形
通道A波形为信号通过加法器的输出波形，通道B为信号通过纯电阻分压网络后输出波形。
（2）A倍和-A倍放大电路
通道A为-A倍放大，通道B为A倍放大。
（3）参考通道的方波
（4）IN1和S1信号经波特图相位相差约0°
（5）相敏检测器输出波形（CD4066输出端波形）
2. 无噪声分析
（1）低通滤波器输出
τ=0.1s 数据分析为0.5~0.8s 后，数据达到平衡。
（2）噪声分析
总噪声功率为：2
9V 10197-⨯（20倍放大）
噪声电压为：≈0.44mV 最小可检测电压：0.44mV
3. 加入噪声分析
噪声输入峰峰值电压为4V 。
（1）低通滤波器输出
（2）噪声分析
总噪声功率为：2
9V 10197-⨯（20倍放大）
噪声电压为：：≈0.44mV 最小可检测电压：0.44mV
4.放大范围分析
无噪声时，放大分析输入幅值200mV 1Khz正弦信号，分析如下：
理论：0.2V*（1/101）*201*20*（2/π）=5.09V
实际：5.02V
相对误差：1.39%
以1KHz 200mV做信号源，测量输出为5.09V，放大25.45倍。
为保证系统放大误差在≤5%以内，经测算该系统在无噪声下，输出放大范围约为20~450mV，无噪声和有噪声列出图表如下：
当输入信号为1KHz时不同的输入信号得到的结果如下表：
同理：当输入信号为500Hz时不同的输入信号得到的结果如下表：
5.总电路图。