微弱信号检测技术
《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
微弱信号检测技术在地下水位监测中的应用研究
微弱信号检测技术在地下水位监测中的应用研究一、引言地下水位监测是一项十分重要的工作，涉及到城市的水资源管理、防洪排涝、农业灌溉等众多领域。
传统的地下水位监测技术大多需要安装一些传感器或者设备，同时这些设备可能会损坏地下水环境，带来一定的影响，因此，如何实现对地下水位无损监测成为了一项重要的研究问题。
二、微弱信号检测技术介绍微弱信号检测技术是通过对信号进行增强、分辨率加密、去噪等处理方法将微弱信号转化为易于观察和分析的信号。
在地下水位监测中，由于地下水位的信号多为微弱信号，因此采用微弱信号检测技术可以有效提高地下水位监测的精度和可靠性。
三、微弱信号检测技术在地下水位监测中的应用研究1.微弱信号检测技术在电阻率法监测中的应用研究电阻率法是地下水位监测常用的一种方法，传统电阻率法多采用钢筋框架和陶瓷电极进行安装，然而这种安装方法会损坏地下水环境。
目前，采用微弱信号检测技术可以在不损坏地下水环境的情况下进行电阻率法监测。
其中，轻敲鼓棒提供的微弱信号扰动，在监测井内的电极通过底栓进行接地，再通过对微弱信号的采集和处理，得到对地下水位的监测结果。
2.微弱信号检测技术在地电法监测中的应用研究地电法也是一种常见的地下水位监测方法，传统的地电法主要依靠在地面上铺敷电极或者井中安装电极的方法进行监测。
而采用微弱信号检测技术可以在不需要铺设电极的情况下进行地电法监测。
利用轻敲地面进行微弱信号的扰动，同时在测区进行接地，通过采集和处理微弱信号得到地下水位监测结果。
3.微弱信号检测技术在地磁法监测中的应用研究地磁法是另一种常用的地下水位监测方法，通过监测地球磁场的变化来判断地下水位的变化。
而采用微弱信号检测技术可以将地磁法监测转化为无损检测，通过人工制造微小磁场的扰动，同时通过铺设地下磁芯线圈，得到地下水位的监测结果。
四、结论随着传统地下水位监测方法对地下水环境的影响越来越大，微弱信号检测技术作为一种无损检测方法，在地下水位监测领域的应用越来越广泛。
微弱信号检测技术在医学检测中的应用研究
微弱信号检测技术在医学检测中的应用研究随着科技的不断创新和发展，越来越多的技术被应用于医学领域中，为病人带来更好的诊疗体验和治疗效果。
微弱信号检测技术就是其中之一，它可以检测出病人体内微弱的信号，从而帮助医生更加精准地进行诊断。
本文就微弱信号检测技术在医学检测中的应用研究进行探讨。
一、微弱信号检测技术在医学领域中的应用微弱信号检测技术主要应用于医学领域中的诊断、治疗和监测等方面。
在诊断方面，微弱信号检测技术可以用于电生理信号、生物磁信号、生物光学信号和生物声学信号的检测和分析。
在治疗方面，微弱信号检测技术可以用于神经刺激治疗、超声治疗、激光治疗和电磁治疗等方面。
在监测方面，微弱信号检测技术可以用于体内微循环监测、脑电图监测和患者生命体征监测等。
二、微弱信号检测技术在医学中的优势与传统的医学检测和诊断方法相比，微弱信号检测技术具有以下几个优势：1、高精度：微弱信号检测技术可以检测到病人体内微小的信号，从而帮助医生更加精准地进行诊断和治疗。
2、非侵入性：微弱信号检测技术通常是非侵入性的，不需要穿刺等操作，对病人的身体没有伤害。
3、高效快捷：微弱信号检测技术可以快速地获取信号，分析结果也能迅速输出，能够极大地提高医生的工作效率。
4、可重复性好：由于微弱信号检测技术具有高精度和非侵入性等特点，得到的数据结果可重复性好，可以让医生更加准确地了解病情发展趋势。
三、微弱信号检测技术在医学检测中的案例1、心电图检测中的应用心电图是常见的心脏检测方法，通过监测病人的心电信号可以判断病人是否存在心律不齐、心肌缺血、心脏扩大等问题。
在传统的心电图检测方法中，通过贴在病人胸前的电极来获取心电信号。
但是，在病人移动或者干扰等情况下，得到的信号易受到噪声干扰，导致信号不准确。
而微弱信号检测技术通过减少干扰和选择性地提取信号，可以大幅度提高心电信号的检测准确性。
2、神经刺激治疗中的应用神经刺激治疗是一种常用的治疗方法，可以用来治疗慢性疼痛、帕金森病等疾病。
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。
微弱信号检测技术
ej2fd
Rxy
Sxyf
ej2fdf
特性：S (f)与R ()是一对傅立叶变换对，满足
Wiener-Khintchine定理 功率谱密度的物理意义
R x0x 2 T l i T 1 m T 2 T 2x2(t)d t sx(f)df
Sx(f) 曲线下的面积即为信号x(t)的平均功率，即 Sx(f) 表示信号功率密度沿频率轴的分布，故称 功率密度函数。
二、自相关检测 三、互相关检测
b
29
一、相关函数的定义与计算
能量有限信号的自相关函数
R () R x( x ) x ( t) x ( t ) d t x ( t) x ( t ) dt
功率有限信号的自相关函数
R ()R x(x)T l i T 1 m T 2 T 2x(t)x(t)dt
2、相关函数的基本性质
=0时，R() 取最大值。
对实函数，R() 为偶函数
RxyRyx 对复函数 RxyR* yx
b
31
2、周期信号相关函数特征
正弦信号 xtx0si n t 自相关函数
R x()T l i m T 1 T 2 T 2x0si n t ()x0si n(t [)]dt
lim 1x0 2
式中，ρ为相关系数 当ρ＝0时，完全不相关 当| ρ|=1时，同一噪声源
x2 x12x22 x2(x1x2)2
b
23
四、噪声电路的计算
叠加法的应用
对于线性网络的噪声电路，可以应用叠加法进行 多源网络噪声分析
I1
E1 R1 R2
R1
I
R2
E1
E2
E1、E2为两个不相关的噪声b源
I2
E2 R1 R2
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。
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。
微弱信号检测基本理论和技术
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。
微弱信号检测技术在生物医学中的应用
微弱信号检测技术在生物医学中的应用在生物医学领域中，微弱信号的检测是一项非常关键的技术，它可以帮助科学家们发现并诊断各种生物信号，并在很多方面提高疾病的诊断和治疗效果。
微弱信号检测技术早在上个世纪70年代就开始出现，并在不断地发展，应用于越来越多的生物医学应用中。
一、微弱信号的定义和分类微弱信号是一种非常弱的、难以观察的信号，其幅值相对于噪声幅值的比值非常小，通常只有几十分之一甚至更小。
微弱信号的来源非常广泛，包括电信号、光信号、声信号、生物信号等。
从应用的角度来看，微弱信号可以分为几类：生物信号、物理信号、化学信号等。
其中，生物信号是一类应用最为广泛的微弱信号，在医学诊断、治疗以及疾病研究等方面都发挥了重要作用。
二、生物信号检测技术的分类生物信号检测技术可分为非侵入性检测技术和侵入性检测技术。
非侵入性检测技术是通过无创的方法进行信号采集，比如心电图、脑电图、以及肌电图等；而侵入性检测技术则是通过创伤性的方式获得信号，如神经电信号的采集。
非侵入性检测技术具有较强的可操作性和较佳的安全性，如脑电图技术，它可以快速地、精确地检测出人脑的电信号，能够对脑部疾病进行诊断、治疗和研究；而侵入性检测技术则更多地用于研究，如利用微电极等技术来研究脑细胞的神经电信号。
三、 1.心电图检测心电图是指将心脏电生理活动的电信号记录并转换成特定的图形，反映人类心脏的生理状态，是诊断和治疗心血管疾病的重要手段之一。
采用微弱信号检测技术可以更加高效地、精确地记录和分析心电信号，进而诊断出各种心血管疾病，如心律失常、心肌缺血等，并制定出更加合理的治疗方案。
目前，心电信号处理和分析技术在心电生理学研究和综合诊断领域已经得到广泛应用。
2.脑电图检测脑电图是一种记录大脑电生理活动的技术，能够反映大脑信号的变化情况，为神经科学研究提供了重要的技术手段。
采用微弱信号检测技术，可以更加准确地记录和分析脑电信号，在研究和诊断中发挥着重要的作用。
微弱信号检测技术 第一讲概述
• 由于窄带滤波器只让噪声功率的很小一 部分通过．而滤掉了大部分噪声功率，由 此而得到了高信噪比。
窄带滤波法特性
• 窄带滤波器可以用来作周期信号的 复现，以及持续时间较长的单次信号 的存在与否的检测。主要实现方式： 双T选频、LC调谐、晶体窄带等，但 其带宽与锁定放大器．取样积分器等 比较起来相对仍嫌宽，故一般只用在 噪声特性要求不高的场合。
微弱信号检测技术 Weak Signal Detection
Technology
第一讲 概论
1.0 微弱信号检测技术的内涵
• 1、 内容 • 微弱信号检测技术是一门新兴的技术学
科，是利用电子学、信息论和物理的方法， 分析噪声产生的原理和规律，研 究淹没在噪声背景下的被测信号的特点与 相关性，检测被测信号，得到被测信号的 特性。
• ②来自检测系统内部——常称之为“噪声”——任 何实际系统都将引入噪声——存在于电路内部的一 种固有扰动信号，它是由于组成电路的器材材料的 物理性质及温度等原因引起的电荷载流子运动发生 不规则变化而产生的。
1.2.3 外部噪声特性
• 耦合途径 电源耦合，电场耦合，磁场耦合，电磁辐射耦
合，传导耦合，共地耦合等等。
• 4、均方值
•
均方值表示随机噪声瞬时取值平方的数学期
望值，反映的是随机噪声的功率。
x2 E[x2 (t)] x2 (t) p(x)dx
x2 lim 1 T x2 (t)dt T 2T T
• 5、相关函数
• 均值、均方值和方差描述的是一维随机 变量的统计特性，不能反映不同时刻各数 值之间的相互关系。例如，随机信号x(t) 分 别在t1，t2时刻的随机取值x(t1)，x(t2) 之间的 关联程度如何？同样，两个随机信号x(t)和 y(t)数值之间的关联程度如何？这依靠相关 函数来解答。
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。
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。
RSS ()Rn(n)
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。
第四章 微弱信号检测技术
第四章 微弱信号检测技术4.1 被动信号检测被动检测是一种常用的检测系统，它已广泛应用于水下引信信号检测及其它工业领域。
在被动信号检测中，常用的时域检测方法有以下几种：①宽带检测、②相干检测、③频率随机分布正弦信号的检测技术、④时域同步平均检测与波形恢复技术、⑤相关技术等等；而在频域的检测方法主要是基于FFT 算法的谱分析技术。
4.1.1宽带检测在有些应用场合，干扰噪声和输入信号都是一有限长的限带零均值的高斯分布随机过程，在此情况下一般使用宽带检测技术。
4.1.1.1最佳宽带检测器最佳宽带检测器的结构框图如下：图4.1 在高斯噪声中检测高斯信号的最佳系统结构图 4.1中)(ωS 是信号的功率谱密度，()ωN 是干扰噪声的功率谱密度。
而2/12/12/1)]()()[()()(ωωωωωS N N S H +=表示预选滤波的频率响应。
当信号和噪声都是限带高斯分布白噪声时，信号和噪声的差别是信号和噪声的功率级不同，)(ωH 为常值，最佳检测器是一个平均功率检测器。
从理论上说无论噪声多强，信号多弱，只要他们是平稳的，且他们的方差可准确求出来，那么总可通过比较N 和N+S,发现信号。
如果过程)(t r 是各态遍历的,那么方差可通过下式计算出来。
⎰-≈=t T t r dt t r T t r E )(1)]([222σ (4.1.1)不难看出，由于截取的样本时间是滑动的，从而图 4.1可简化为平方积分系统。
由于截断T 不是无限长的，所以输出)(t Z 并不等于2r σ,而是随t 在2r σ的均值附近起伏。
对于限带白谱：起伏的存在将掩盖信号加噪声（H 1）与噪声（H 0）的差别。
所以系统的信噪比计算公式如下：)()]()([)/(202012Z Z E Z E N S σ-= (4.1.2)在各态遍历条件下，T 越长系统的最佳性越好。
当信号和噪声的功率谱不是白谱时，可利用的信息不仅有能量差异，而且还有谱形状的差异。
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ej2fd
Rxy
Sxyf
ej2fdf
特性：S (f)与R ()是一对傅立叶变换对，满足
Wiener-Khintchine定理 功率谱密度的物理意义
R x0x 2 T l i T 1 m T 2 T 2x2(t)d t sx(f)df
Sx(f) 曲线下的面积即为信号x(t)的平均功率，即 Sx(f) 表示信号功率密度沿频率轴的分布，故称 功率密度函数。
六、放大器及线性网络的带宽
使矩形面积等于频谱函数下面积的频率值
f 1 Gf df
G0 0
式中：
G(f)——功率增益的频谱函数
G0——最大功率增益 f——系统带宽
b
13
§6.2 噪声基本知识
一、干扰和噪声
干扰：可以消除或减小的外部扰动。
如50HZ工频干扰、 电台广播、电视信号、宇宙 射线等，可以通过采取适当的屏蔽、滤波或元件 合理配置等措施，来减小和消除干扰。
Et 4kTRf
k: 波尔兹曼常数 1.38×10－23J/K，
T: 绝对温度(K)
R: 电阻值(Ω)，
Δf: 系统带宽（Hz）
电阻中的热噪声
例如：R=1k Ω, Δf =105Hz，T=300K，则
Eቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ=1.12μV
在微弱信号检测中，需要考虑热噪声
噪声功率（有效值的平方－均方值）P正比于 △f，则功率谱密度为常数，所以热噪声是一种 白噪声。
微弱信号检测中需要处理的绝大多数是随机噪声。
b
16
1. 电阻中的热噪声(约翰逊噪声，1928年发现)
温度处于绝对温度以上时，即使不接电源，任何电 阻两端都会有噪声电压。 原因：电阻中载流子的随机热运动引起 特点：由于电阻中载流子的热运动的随机性，热 噪声电压是随机的
奈奎斯特利用热力学理论和实验，得到热噪声电压 的有效值：
x
意义：提供了随机信号沿幅值域分布的曲线
随机噪声概率密度函数的特点
大多数噪声瞬时幅度的概率分布属正态分布
p x 1 ex2a22
2
b
10
四、相关函数
自相关函数： RxxT l i m T 1 T 2T 2xtxtdt
互相关函数： RxyT l i m T 1 T 2T 2xty*tdt
信噪改 (SN善 I) R比 输 输入 出端 端＝ 信 信 S Soi 噪 噪 N Nio 比 比
SNIR越高，测量系统检测微弱信号的能力越强
三、几种常见的电子噪声
噪声种类 热噪声 散粒噪声 低频噪声
接触噪声
特点
功率谱密度在很宽的 频率范围内恒定，为 白噪声
频率增加，功率谱减 小。由于功率谱密度 与频率有关，所以也 叫色噪声
b
4
概述
微弱信号检测
任务：提高检测系统输出信号的信噪比，检测被噪 声淹没的微弱有用信号。
途径：
▪ 隔离噪声源，降低传感器噪声
▪ 采用先进的信息提取方法（本章重点）
方法：
▪ 分析噪声产生的原因和规律（如噪声幅度、频率、 相位等）
▪ 研究被测信号的特点（频谱与相关性等）
▪ 采用信息论、电子学和计算机分析等方法进行信
息处理
b
5
微弱信号检测的进展
美国吉时利(KEITHLEY)仪器公司是当前世界 上微弱信号检测的先驱，水平如下
物理量
检测灵敏度
电流
1×10-17 A
电压
1×10-12 V
电阻
1×10-10 Ω
电容
1×10-17 F
电荷
1×10-17 C
温差
1×10-6 ℃
b
6
§6.1 随机信号分析回顾
一、能量有限信号和功率有限信号
能量有限信号
f(t)2dt
一般非周期信号属于能量有限信号 功率有限信号
lim1
T 2
|
f(t)|2dt
T T T2
如周期信号、阶跃信号等
b
7
二、均值、均方值、方差
均值：信号的常值分量
均方值：信号的平均功率， 正平方根为均方根值 (有效值)
x
lim1 TT
Txtdt
0
2 lim1 Tx2tdt
T x T 0
方差：信号的波动分量
正平方根为标准差σx
三者关系：
b
2 x T l i m T 10Txtx2dt
x2
x2
2 x
8
三、概率密度函数
定义：信号幅值落在指定区间内的概率
n
Txt1t2tn ti i1
P[xx(t)xx]lim Tx T T
p(x)lim P [xx(t)x x]
x 0
Rxx0T l i m T 1 T 2T 2x2td t
2 x
信号平均功率
其它性质在相关检测中具体讨论
用途：度量信号波形的相似程度， 提取信号中的周期成份
五、自功谱率密度谱：密度R Sx xxxf SR xxxxfe e j2j2ffddf
互谱密度：
Sxyf
Rx y
降低措施：
可以通过减小T、 Δf 降低热噪声电压
b
18
电阻热噪声等效电路
b
19
2. 散粒噪声
由于阴极发射电子的无规律性或PN结载流子的起伏所 造成的，仅存在于有源器件中。
使器件中流动的电流不再平滑、连续，而是随机变化。
散粒噪声的电流有效值：
噪声：由于材料或器件的物理原因所 产生的扰动。
如导电阻内的热噪声、 晶体管内的散粒噪声。由 大量的短尖脉冲组成，其幅度和相位都是随机的， 大多属于随机噪声。
b
14
二、信噪比和信噪改善比
1. 信噪比SNR
信噪比 (SNR)信号中 信含 号有 功的 率噪＝ 声N S功率
SNR越高，测量误差越小。 微弱信号检测的目的就是使SNR1或SNR1 2. 信噪改善比SNIR
b
2
概述
微弱信号的定义
有用信号的幅度，相对于噪声显得很微弱。 如输入信号的信噪比为10-2或者更小，即 信号完全淹没在噪声之中。
有用信号的幅度绝对值很小，如检测v、 nV乃至pV量级的电压信号；检测每秒钟 多少个光子的弱光信号与图象。
b
3
概述
科学研究中经常常需要检测极微弱的信号， 例如：
生物学中细胞发光特性、光合作用、生物电 天文学中的星体光谱 化学反映中的物质生成过程 物理学中表面物理特性 光学中的拉曼光谱、光声光谱、脉冲瞬态光谱 微机电系统（MEMS）的微位移、微力、微电流、 电压等
《精密测控与系统》
Weak Signal Detection-WSD
第六章 微弱信号检测技术
§6.1 随机信号分析主要概念回顾
§6.2 噪声的基本知识
§6.3 窄带滤波法（了解）
§6.4 同步累积法（了解）
§6.5 同步相干检测（重点内容）
§6.6 取样积分（重点内容）
§6.7 屏蔽与接地技术（自学）