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)。
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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）