《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。
《微弱信号检测》教学大纲
《微弱信号检测技术与应用》教学大纲课程名称：微弱信号检测技术与应用 Weak Signal Detection Technology and application 课程编码：036002学分：3分总学时：48学时理论学时：40学时实验学时：8学时适应专业：测控技术与仪器本科专业先修课程：电路分析基础、数字电子技术、模拟电子技术、单片机与嵌入式系统执笔人：孙士平审订人：熊晓东一、课程的性质、目的与任务本课程从应用角度出发介绍微弱信号检测的理论、方法和仪器，是测控技术与仪器本科专业的选修课。
本课程使学生了解微弱信号检测技术的发展历程、发展方向和微弱信号检测技术的运用领域，使学生理解微弱信号检测仪器的工作原理，使学生掌握微弱信号及其相关的基本概念以及微弱信号检测的一般方法。
二、教学内容、基本要求与学时分配第一章绪论主要内容：1、噪声、干扰与微弱信号的概念2、微弱信号检测的意义、发展历程和发展方向3、微弱信号检测的基本方法基本要求：了解微弱信号检测技术的发展历程和发展方向理解噪声、干扰与微弱信号的基本概念初步掌握微弱信号检测的基本方法学时分配： 4学时第二章噪声、低噪声前置放大和屏蔽接地技术主要内容：1、噪声概述⑴与噪声相关的的几个基本概念噪声与干扰噪声的统计特性随机噪声的功率谱密度及相关函数放大器或线性网络的噪声带宽信噪比、信噪改善比与噪声系数⑵电子元器件的噪声2、低噪声前置放大技术⑴低噪声前置放大器的等效噪声模型⑵低噪声前置放大器的设计3、微弱信号检测系统的屏蔽与接地技术基本要求：了解电子元器件噪声的产生机理；了解低噪声前置放大器的设计方法；了解系统的屏蔽与接地技术。
理解与噪声相关的几个基本概念。
掌握低噪声前置放大器的等效噪声模型。
学时分配： 4 学时第三章周期性微弱信号检测方法主要内容：1、同步积分器2、门积分器3、旋转电容滤波器4、相关器5、数字式相关器6、数字式信号平均器基本要求：了解同步积分器、门积分器、旋转电容滤波器、模拟相关器的数学推导方法。
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。
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
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1章
被测低频信号：Vs(t)=cosωst
ωc/ωs > 20
Vm(t)=Vs(t).×Vc(t)= cos ωst cos ωct
=0.5cos(ωc+ωs)t+0.5cos(ωc-ωs)t
解调过程：Vd(t)= A Vm(t) × Vc(t) 经 LPF，得放大了的被测信号：
A为交流放大倍数
= 0.25 A [cos(2ωc+ωs)t+ cos(2ωc-ωs)t+2 cos ωst]
1. 自功率谱密度函数
x(t)的功率为Px，在角频率ω与ω+Uω之间的功率为UPx，功率谱密度函数定义为
S x (ω ) = Lim
∆ω → 0
∆Px ∆ω
它反映的是噪声功率在不同频率点上分布的情况。
清华大学自动化系 6
《微弱信号检测》第 1 章
根据维纳-辛钦（Wiener-Khinchin）定理： Sx(ω)特点：
+3σx
（二）泊松分布 （三）均匀分布
-3σx
t (ms)
1.3.2 随机噪声的均值、方差和均方值
1． 均值µx
µx = E[x(t)] = ∫ x(t) p(x)dx
−∞
∞
（1-15）
对于各态遍历的平稳随机噪声，其统计平均可以用时间平均来计算，即
µx = Lim
T →∞
1 T x(t )dt 2T ∫−T
p(x,y)= p(x) p(y)
而当上式成立时，x 与 y 必定相互独立，而且 3．归一化相关函数 （1）归一化自相关函数： 根据Rx(0)≥Rx(τ)，可知–1 ≤ ρx(τ) ≤ +1。 （2）归一化互相关函数：
E[xy]= E[x] E[y]。
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》实验教学大纲
《微弱信号检测》实验教学大纲实验类别：课内实验实验课程名称：微弱信号检测实验室名称：微纳器件与测试实验室实验课程编号：06060409实验学时：8适用专业：微电子学、电子科学与技术先修课程：模拟电子技术、数字电子技术一、实验在教学培养计划中的地位、作用本实验课程是微弱信号检测的补充，可以使学生在学习掌握微弱信号检测基础上，通过本课程的学习，使学生对微弱信号的特点有一定的了解和认识，学习微机电器件信号拾取原理，掌握微弱信号的提取方法及其技术。
在此基础上，掌握微弱信号检测方法与检测电路的设计方法，提高学生的实际动手能力和设计能力。
二、实验的内容、基本要求实验一利用C F变换原理的微电容检测（2学时）内容：1、测量微电容的容值。
2、熟悉微小差分电容的检测电路、示波器、电源、万用表。
3、利用微小差分电容的检测电路测试微电容的容值。
基本要求：1、学会微电容检测方法2、掌握微电容的测试与检测方法实验二压阻式力学传感器微弱信号检测（2学时）内容：1、惠斯通电桥放大电路连接，调平电桥。
2、利用振动台激励压阻式加速度传感器，同时测试其输出信号。
基本要求：1、掌握电桥工作原理及应用2、学习压阻式力学传感器检测电路实验三压电式加速度传感器检测电路（2学时）内容：1、电荷放大电路连接。
2、利用振动台激励压电式加速度传感器，同时测试其输出信号。
基本要求：1、掌握电荷放大器的工作原理2、学习压电式加速度传感器的检测电路实验四 A-V转换的隧道式检测电路（2学时）内容：1、A-V转换电路电路连接。
2、利用高精度万用表测试隧道式式加速度传感器输出电流。
基本要求：1、理解A-V转换的隧道式工作过程2、学习A-V转换的隧道式工作电路三、学时分配四．学生成绩评定方法预习报告：占总成绩20％操作成绩：占总成绩50％报告成绩：占总成绩10％考试成绩：占总成绩20％。
《微弱信号监测》PPT课件
LPF Ryf ( )
Rnf ( ) E{[ yi (t )][xi (t) ni (t)]} Ryx ( ) Ryn ( )
xi(t)与ni(t)相互独立，则互不相关，因而为零。
18
10
第1章 微弱信号检测与随机噪声
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
1.2 随机噪声及其统计特征 1.2.6 相关检测原理 (2) 互相关检测
fi (t) xi (t) ni (t)
ni (t)
延迟τ ni (t )
Rnf ( ) LPF
Rnf ( ) E{[ni (t )][xi (t) ni (t)]} Rnx ( ) Rn( )
xi(t)与ni(t)相互独立，则互不相关，因而为零。
Rxx( ) E x(t)x(t )
lin 1
T
x(t)x(t )dt
T 2T T
6
10
随机噪声及其统计特征
6.2.5 随机噪声的功率谱密度函数
Sx
()
lin
0
P x
根据维纳－辛钦(Wiener-Khinchin)定理
1 Sx () Rx ( )e j d
R ( ) 2 xx
fi (t) xi (t) ni (t)
延迟τ fi (t )
LPF
Rf ( )
Rf ( ) E{[ xi (t ) ni (t )][xi (t) ni (t)]} Rx ( ) Rn( ) Rxn ( ) Rnx ( )
19
10
随机噪声及其统计特征 相关检测原理
(1) 自相关检测
21
第六章微弱信号检 测
1
什么是微弱信号
《微弱信号检测》
S/N << 1 －－微弱信号（微弱光电信号）
整理ppt
3
微弱信号检测定义：利用电子学、信息论 和物理学的方法，分析噪声产生的规律找 到抑制的方法；研究被测信号的特点和相 干性，检测被背景噪声淹没的弱信号。
微弱信号检测是测量技术中的尖端和综合 领域，可划归“低噪声电子学”。
整理ppt
4
二 . 微弱信号检测的途径
噪声是一种平稳随机信号； 噪声一般采用长周期测定其均方值(即噪声功率)的方法，通 常采用先计算噪声电压(电流)的平方值，然后将其对时间作 平均，来求噪声电压(电流)的均方值，即：
u i Un 2
lim 1 T T
T 0
2(t)d t或
n
in2
lim1 TT
T 0
2(t)dt
n
表示噪声电压(电流)消耗在1Ω电阻上的
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）。
fin A v 2(f)d f
0
V
2 so
是系统的功率增益，我们可以取中频区最大值，即
V
2 si
所以：
SNIRAv2(f0)
《微弱信号检测》PPT课件
电子器件的固有噪声
工程上常用测量综合噪声效果衡量电子器件的噪声， 不再区分具体噪声源。 图(a)所示接信号源的放大器，其 综合噪声等效电路可用图(b)表示。
(a)实际电路
(b)等效噪声电路
图 -2 连接到信号源的放大器 us—待放大信号；Rs—ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ号源电阻；unt— Rs≠0引起的热噪声； uni—折算到输入端的噪声电压；ini—折算到输入端的噪声电流
Eni：位于信号源处放大系统的等效输入噪声， 假定Eni是白噪声，其功率谱密度为常数。
SNIR
f in 可等效为：SNIR f n
Δfin为输入噪声的带宽；
Δfn为系统的等效噪声带宽。
减小系统的等效噪声带宽，可提高SNIR。
SNIR越高，系统检测微弱信号的能力越强。
使用微弱信号检测技术，SNIR可达103～105，甚 至107。
举例： A741 的输入端的噪声电压、噪声电流功 率谱密度函数Su(f)、Si(f)的曲线如下图所示 。
图-3 A741的噪声特性
3.低噪声放大器
为放大微弱信号，必然要用放大器。放大器 本身不可避免地产生噪声，对信噪比本来就比较 低的微弱信号造成进一步影响。
因此，微弱信号检测的首要问题是尽量地降
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。
微弱信号检测
13
同步积分器
C1 C2
Ii
R S
Vo
V
T2 T
3T 2
2T
t
14
取样积分器
xt st nt
S
uo C
r t 延时 t0
取样脉 冲形成
（a)原理框图
（b)波形图
15
数字多点平均器
积分器
Rxy
8
相干检测原理
Vi t
窄带放大器
乘法器
Vr t
积分器
Vo t
①输入只有信号、没有噪声时
V it V st V ss in w ts
V rtV rsinw tr
V o t K T V0 T V stV rtd t K 2 V V s V rc o s sr
9
②输入只有噪声、没有信号时
信号重复的次数越多，接收机输出的信号就越 接近原始信号，信噪比越高，即系统抑制噪声 的能力越强
12
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
V it V n t ts i n w t n t
V otK TV 0 TV ntV rtdt
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。
《微弱信号监测》课件
挑战与机遇：面对挑战，微弱 信号监测技术将迎来更多的机
遇和发展空间
国际合作：加强国际合作，共 同推动微弱信号监测技术的发
展
汇报人：
应用领域：微弱 信号监测技术将 应用于更多的领 域，如医疗、通 信、军事等
智能化：微弱信 号监测技术将更 加智能化，能够 自动识别和监测 微弱信号
集成化：微弱信 号监测技术将与 其他技术相结合， 形成更加强大的 监测系统
应用领域：微弱信号监测技术 将在更多领域得到应用，如医 疗、通信、军事等
技术进步：随着科技的发展， 微弱信号监测技术将更加先进 和精确
呼吸监测：检测呼吸频率和 深度，诊断呼吸系统疾病
血压监测：检测血压变化， 诊断高血压等疾病
空气质量监测： 监测空气中的 污染物浓度，
如PM2.5、 PM10等水质监测：监 测水体来自的污 染物浓度，如 重金属、有机
物等
噪声监测：监 测环境中的噪 声水平，如工 业噪声、交通
噪声等
辐射监测：监 测环境中的辐 射水平，如电 磁辐射、核辐
,
汇报人：
01
03
05
02
04
微弱信号：指 在复杂环境中 难以检测到的
信号
特点：强度低、 频率高、持续
时间短
应用领域：通 信、雷达、电
子对抗等
监测方法：采 用先进的信号 处理技术，如 滤波、降噪、
压缩等
信号强度低：难以被常规设备检测到 信号频率范围广：涵盖多个频段 信号干扰大：容易受到其他信号的干扰 信号传输距离远：可以传输到很远的距离
直接测量法：通过直接测量信号的强度、频率等参数来获取信号信息 间接测量法：通过测量信号对周围环境的影响，如电磁场、声波等，来获取信号信息 信号放大法：通过放大微弱信号，使其达到可测量的强度，再进行测量 信号处理法：通过对信号进行滤波、降噪等处理，提高信号的信噪比，再进行测量
第八章 微弱信号检测
测量技术的分类
非相关测量
普通的电压表，示波器，频率计等 使用方便，用途广泛
相关测量
锁定放大器，同步积分器，光子计数器,数 字滤波器等
抗干扰能力强，工作稳定，灵敏度高
32
取样积分器
取样积分器(Boxcar)， 是一种微弱信号检测系统。 它在原理上是很古老的，它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展现了待测信号的真实波形。 因为信号提取(取样)是经过多次重复的，而噪声 多次重复的统计平均值为零，所以可大大提高信 噪比，再现被噪声淹没的信号波形。
17
典型电阻器的总噪声
18
各种电阻的噪声指数
19
半导体二极管的散粒噪声
半导体二极管中的散粒噪声是在接通电压 后，电流通过PN结产生的。在不同时刻通 以PN结位垒的载流子的数目是随机的,时多 时少，因而造成电流的起伏。这种由于位 垒中载流子的散粒性所产生的噪声，称为 散较噪声。
20
半导体三极管的内部噪声
7
在检测系统中，可以处理的最高信号电平受电路特性的限 制，但最小可检测电平取决于噪声。也就是说，噪声限制 了传感器的分辨率和系统的动态范围。
当一个系统的信号扰动很大，在无法区分是干扰还是噪 声时，可先加以屏蔽。频率高于1000Hz或阻扰大于1000 欧时，一般采用金属导体屏蔽，如铝或铜等。对于低频扰 动或低阻抗的情况，可采用磁屏蔽，如铁镍导磁合金等。 此外，也可先给前置放大器单独供电如有效果，说明噪声 主要来自外部干扰，则可进一步采取屏蔽措施。如果还不 能减少扰动，就应认为噪声主要是系统内部元部件的随机 的基本噪声。
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带阻滤 波器 (f0)
+
比 较
计 数
器
－噪声
双路消噪原理框图
只能用来检测微弱的正弦整波理信ppt号是否存在，并不能复现波形。 9
四 .常用弱检仪器
可供选用的弱检仪器，目前有如下几种： 低噪声前放； 各种锁定放大器（LIA）； 各种取样积分器（Boxcar）； 多点信号平均器； 光子计数器； 光多通道分析仪（OMA）
4.3 微弱信号检测
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
整理ppt
1
4.3.0 概 述
整理ppt
2
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。
根据不同信号的特点，微弱信号检测的途径一 般有三条： 一是降低探测器与放大器的固有噪声，尽量提
高其信噪比； 二是研制适合弱检原理并能满足特殊需要的器
件，例如，超导红外探测器； 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。
整理1．时域相关与频域的窄带化技术
SNIR m
整理ppt
6
例：窄带滤波法
由图看出：使用了窄
带通滤波器后，则
AV2（f）
输出信噪比划 信＝斜 号线 主的 峰矩 下形 的＞ 面 面1 积 积
如果B选得很窄，则输出信 噪比还能更大一些。
窄带通滤波器的实现方式很多，常见的有双T选频，LC调谐， 晶体窄带滤波器等，但这种方法不能检测深埋在噪声中的信 号，通常它只用在对噪声特性要求不很高的场合。更好的方 法是用锁定放大器和取样积分器。
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）。
3dB带宽
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13
由等效噪声带宽的定义
fn
0
AV
2
(
f
)df
AV 2( f0)
0
n
1
2
d
1RC 2 AVj0
0
1
2
d
1RC 2
等效噪声带宽 角频率表示
1
2RC
ω取零频时具有最大值
或
fn
0
1
2 df
1
12RC2
4RC
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等效噪声带宽 频率表示
14
时间常数相同的RC网络等效噪声带宽比3dB带宽要宽：
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8
5．自适应噪声抵消法（双路消噪法）
如输入信号中混有干扰或噪声时，可以另外找到一个 通道，它含有与信号通道中同样的干扰和噪声，然后两通 道相减而将干扰或噪声抵消使信噪比提高。此法特别适合 在信号频带范围内存在强干扰的情况下抑制干扰。
正弦波 加噪声
低噪声 放大器
窄带通 滤波器
(f0)
低噪声 放大器
S/N << 1 －－微弱信号（微弱光电信号）
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3
微弱信号检测定义：利用电子学、信息论 和物理学的方法，分析噪声产生的规律找 到抑制的方法；研究被测信号的特点和相 干性，检测被背景噪声淹没的弱信号。
微弱信号检测是测量技术中的尖端和综合 领域，可划归“低噪声电子学”。
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4
二 . 微弱信号检测的途径
对于一阶低通滤波器， fn 14RC f 12RC 2
对于二阶低通滤波器，～1.22 对于三阶低通滤波器，～1.15
对于四阶低通滤波器，～1.13
对于五阶低通滤波器，～1.11
滤波器的阶次越高，Δfn和Δf的比值越来越接近于1，其幅频响
应曲线越接近于理想滤波器。
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15
2. 噪声通过系统的情况 1） 噪声功率
fnAV2(f0)
是矩形面积
对同一个系统，可分别根据定义求出其等效噪声带宽和3dB
带宽，这两者之间存在一定的关系，但不完全相等。
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12
例：求一阶RC低通滤波器电路的3dB带宽和等效噪声带宽
AVj
频率响 应函数
1
AVjUUoi
jC
R 1
1
1 jRC
jC
AVj
1
1RC2
幅频响应
f 1
2RC
噪声是一种平稳随机信号； 噪声一般采用长周期测定其均方值(即噪声功率)的方法，通 常采用先计算噪声电压(电流)的平方值，然后将其对时间作 平均，来求噪声电压(电流)的均方值，即：
u i Un 2
lim 1 T T
T 0
2(t)d t或
n
in2
lim1 TT
T 0
2(t)dt
n
表示噪声电压(电流)消耗在1Ω电阻上的
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7
3．离散量的统计计数技术
用PMT（宽带低噪声前放、甄别器和计数器等电路完 成）实现光子计算。
4．单次信息的并行检测技术
对于那些只有一次事件的信息记录，如对一个非周期 信号的检测，可采用并行检测技术。实现并行检测需要一 个探测阵列，其中每个探测器必须有存贮的功能，且可以 依次将存贮的信息读出，再进行信号处理，一般采用多路 传输和多道技术。典型例子：光学多通道分析器（OMA－ Optical Multichannel Analyzer ）。
平均功率（噪声功率）
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16
2） 噪声功率谱密度
Sn(f) lfi m 0in 2(f, fff)
Sn(f)表示单位频谱的噪声功率
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4.3.1 信噪比改善（SNIR）
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一、有关带宽的一些定义 1. 等效噪声带宽（ENBW）
定义：设系统的功率增益为AV2（f），且f = f 0时AV2（f） 取得最大值AV2（f0），那么，系统的等效噪声带宽为
fn
AV 2( f )df
0
AV 2( f0)
AV 2 ( f )