《微弱信号检测》PPT课件
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《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
第一部份 微弱信号检测-基础PPT课件
微弱信号检测—基础
实例一、深空探测
微弱信号检测—基础
实例二、生命探测仪
生命探测仪是借着感应人体 所发出超低频电波产生之电场(由 心脏产生)来找到"活人"的位置。 配备特殊电波过滤器可将其它动 物，诸如狗、猫、牛、马、猪等 不同于人类的频率加以过滤去除， 使生命探测仪只会感应到人类所 发出的频率产生之电场。
微弱信号检测—基础
第1节 微弱信号检测绪论
1.1 微弱信号检测概述 1.2 课程内容安排及要求 1.3 常规小信号检测方法 1.4 微弱信号检测的基本方法 1.5 微弱信号检测的应用成效
微弱信号检测—基础
1.1 微弱信号检测方法概述
(1) 当今科学技术的进步对测量技术提出了更高的要求。 极端条件下的测量，是当今科学技术的前沿课题。
微弱信号检测—基础
1.1 微弱信号检测方法概述
(5) “微弱信号”的含义 2
0
y(t) 2Asin(t ) n(t) -2 0
SNRV S / N A /
5
A 1
0
0.1 SNRV 10
-5
0
1.0 SNRV 1
50
10 SNRV 0.1
0
50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500
微弱信号检测—基础
1.2 课程内容安排及要求
（1）课程内容和学时分配
微弱信号检测 （36学时）
课堂讲授 （24学时）
实验 （9学时）
研讨课 （3学时）
基础理论 （12学时）
检测方法 （9学时）
案例教学 （3学时）
演示课件微弱信号检测.ppt
精选文档
25
4.3.2 相关检测原理
精选文档
26
一. 引言
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。
R( ) f (t) f (t )d t f (t ) f (t)d t
R( ) R( )τ的偶函数
精选文档
29
(2) f1(t)与f2(t)为复函数:
互相关函数：
R12( )
f1 (t )
f
* 2
(t
)dt
f1(t
)
f
* 2
(t
)
d
t
R21( )
f1* (t
)
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： 对于一阶低通滤波器， fn 1 4RC
f 1 2RC 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
f2(t)d t
f1* (t )
f2(t
)d t
自相关函数：
R( ) f (t) f *(t )d t f (t ) f (t)* d t
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
精选文档
《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》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。
微弱信号检测课件(高晋占清华大学出版)_图文
。
特点：（1）跟踪时变的
；
（2）一阶低通特性，时常
个
采样周期；
（3） 越小，跟踪能力越强，但
方差越大；
（4）指数加权平均。
6. 3. 2 Relay算法
1. 模拟积分算法
（1）算法
其中：
可用过零检测器得到
（2）实现方法 单路：
多路：
时延可用Shift Register or Circular RAM
6. 5 相关检测应用
6. 5. 1 噪声中信号的恢复
1. 自相关法
例：
2．互相关法
互相关法检测周期信号：
3．用相关法恢复谐波分量
4. 互相关法检测非周期信号
例：火焰监视器
6. 5. 2 延时测量
讨论：频带宽度对测量结果的影响。
6. 5. 3 Leak Detection
泄漏产生管道振动，频率500—1000Hz，传播距离可 达数百米；水对土壤的冲击及漏水在空腔中的回旋产生 低频噪声，传播距离较短。
6. 2 相关函数实际运算及误差
6. 2.1 相关函数实际运算 1．模拟积分
2．数字累加
6. 2. 2 实际运算误差 1.估计值的方差
式中： T―积分时间； B―信号带宽；
上式常用于计算积分所需时间。
5． 数字相关量化噪声导致的SNR退化比 D是量化级别数、采样频率的函数。
6．3 相关函数算法及实现
2．数字累加式
实现方法： 3．估计值的偏差
6. 3. 3 极性相关算法(Polarity Correlation)
1. 模拟积分式 （1）算法： （2）实现：
相乘结果：
实现电路 ：
2．数字累加式
（1）算法：
微弱信号检测2(高晋占--清华大学出版)PPT课件
2．2 放大器的噪声系数
2.2.1 噪声系数(Noise Factor)和噪声因数(Noise Figure)
1．输入端信噪比
SNRi
输入信号功率Psi 输入噪声功率Pni
Vs2i Vn2i
2．输出端信噪比
SNR0
输出信号功率Pso 输出噪声功率Pno
Vs2o Vn2o
3．放大器的噪声系数F
（1） 表示信噪比恶化程度
2.1 电子系统内部固有噪声源
2.1.1 电阻的热噪声
1. 起因：电阻中电子的随机热运动，又称为Johnson 噪声。
2．功率谱密度函数
St f 4kTR
2 1
式中：St f - 热噪声的功率谱密度函数，V 2 Hz
k-玻尔兹曼（Boltzman）常数, k 1.381023 J K ; T -电阻的绝对温度，K；
A K A 10dB
FA 1.6
B KB 12dB
FB 2.0
C KC 20dB
FC 4.0
如何联接才能使总的噪声系数最小？
解：三个放大器中F最小的放大器A应该用作第一级。两 种联接排列：(a) A、B、C 或 (b) A、C、B增益换算为 倍数： KA 10倍，KB 15.849倍，KC 100倍。
4．噪声因数等值图（NF图）
最佳工作点：
最佳源电阻 Rs约为500k，最佳工作频率约为10kHz
2．4 BJT的噪声特性
2.4.1 双极型晶体管的噪声特性 1．双极型晶体管的内部噪声源
1基极电阻rbb , 产生的热噪声电压eb
Sb f 4kTrbb，
2基极电流I B的散弹噪声ib
Sib f 2qIB
变化曲线
C
（5）最佳源电阻 Rso
《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
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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）。
1） 噪声功率
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
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
精选课件
1
4.3.0 概 述
精选课件
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。
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。
精选课件
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
SNIR m
精选课件
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。
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。
精选课件
15
2. 噪声通过系统的情况
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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 ）。
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10
4.3.1 信噪比改善（SNIR）
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11
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 )
S/N << 1 －－微弱信号（微弱光电信号）
精选课件
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
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
in2(f, f f) 表示频率在f与f+∆f之间的噪声频谱分量的平均功率 总噪声功率可由Sn(f)在频域上的积分得到：
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精波选课信件号是否存在，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）
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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
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)
1
2
d
1Байду номын сангаас
2
d
0
n
1RC 2 AVj0
0
1RC 2
1
等效噪声带宽 角频率表示
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：
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。
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5
三 .各种弱信号检测技术
1．时域相关与频域的窄带化技术
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）。
1） 噪声功率
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
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
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1
4.3.0 概 述
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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。
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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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
SNIR m
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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。
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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2. 噪声通过系统的情况
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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 ）。
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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 )
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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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二 . 微弱信号检测的途径
平均功率（噪声功率）
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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
in2(f, f f) 表示频率在f与f+∆f之间的噪声频谱分量的平均功率 总噪声功率可由Sn(f)在频域上的积分得到：
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精波选课信件号是否存在，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）
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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
3dB带宽
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由等效噪声带宽的定义
fn
0
AV
2
(
f
)df
AV 2( f0)
1
2
d
1Байду номын сангаас
2
d
0
n
1RC 2 AVj0
0
1RC 2
1
等效噪声带宽 角频率表示
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
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时间常数相同的RC网络等效噪声带宽比3dB带宽要宽：
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。
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三 .各种弱信号检测技术
1．时域相关与频域的窄带化技术