微弱信号检测全解
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1 Rx (0) lim T 2T
（1）自相关函数
T
T
x 2 (t )dt x 2
随机噪声x(t)的自相关函数Rx(t1,t2)是其时域特性的
平均度量，反映同一随机噪声x(t)在不同时刻t1和t2取 值的相关程度。定义为： Rx (t1, t2 ) E[ x(t1 ) x(t2 )]
微弱信号检测
1
微弱信号检测 与随机噪声
1.1 微弱信号检测概述
1.1.1 微系统
（1）MEMS（ Micro- electro Mechanical 微机电系统 美国 （2）Micro system （3）Micro machine 微系统的发展和应用 监视系统、电子对抗系统、电子战无人机（UAV）、 纳米机器人、隐形技术、武器惯性测量、武器保险/解 保和引爆、平台稳定、个人/运载工具导航、条件基维 护（CBM）、环境感知、大量数据存储、显示等。 微系统 微机器 欧洲 日本 Systems ）
1.3.1 概率密度函数（PDF） 对于连续取值的随机噪声，p(x)表示噪声电压 x(t) 在 t 时刻取值为 x 的概率。对于所有 x 都有 p(x)>0。 t时刻噪声电压取值在a和b之间的概率为：
P (a x b) p( x)dx且
a b
p( x)dx
上式说明：在概率密度函数曲线下覆盖的面积 为 1。
随机噪声波形x(t)
与概率密度函数
p(x)之间的关系
（1）正态分布概率密度函数
对于正态分布的随机噪声，在普通示波器上观测到
的将是杂乱无章的亮带，可以用亮带的峰峰值除以
6.6来粗略估计其标准差σx。对于零均值噪声，σx可以
看作其有效值。 测量随机噪声的放大器的动态范围应大于6.6倍的 被测噪声的有效值，否则噪声峰值可能被限幅，加大 测量误差。
2
T
T
x 2 (t )dt
均值、方差和均方值之间的关系：
2 2 x2 x x
2 对于零均值噪声， σx为其有效值，即均方值。 x2 x
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，噪声电压称为广义平稳随机过程。
1.3.3 随机噪声的相关函数 相关函数Rx(τ)表示随机过程两个时间上的相
自相关函数的重要特点 对于实信号，自相关函数是τ的偶函数。
当τ＝0时，Rx(τ)具有最大值。 Rx(0) 反映随机噪声的功率。
可用时间平均来计算。
1 x lim T 2T
T
T
x (t )dt
对电压或电流型随机噪声，均值表示其直流分量。
（2）方差 方差反映随机噪声的起伏程度，是随机噪声
瞬时取值与其均值之差的平方的数学期望值。
E[ x(t ) x ] [ x(t ) x ] p( x)dx
2 x 2 2
1 lim T 2T
2 x
T
T
[ x (t ) x ]2 dt
（3）均方值 均方值反映随机噪声的功率，是随机噪声瞬时取值 的平方的数学期望值。
x E[ x (t )] x (t ) p( x)dx
2 2 2
1 x lim T 2T
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。
用电压表（交流毫伏表）测噪声时，必须使 表针指示不大于1/3倍，实际测量时使表针指 示小于一半量程即可。
普通电压表测噪声均方根值应×1.13修正。
1.2.3 随机噪声分类 （1）白噪声
（2）限带白噪声
（3）窄带噪声
1.3 随机噪声的统计特征
常用的概率统计描述方法包括概率密度函数、 数学期望值、方差、均方值、相关函数等。
常规检测方法
微弱信号检测 吉时利公司
103
0.1 10-3
0.1
10-5 10-8
10-4
5×10-7 10-6
0.1
10-5
பைடு நூலகம்
10-5
10-8
10
105
1.2 常见噪声类型
1.2.1 噪声特性
噪声是存在于电路内部的固有的扰动信号， 是一种随机信号，不能预知其精确大小。
1.2.2 噪声测量 测量噪声电压时，测量设备的动态范围必须 大于3倍的被测噪声的有效值。
1.1.6 检测分辨率与检测灵敏度 检测分辨率检测仪器示值可以响应与分辨的 最小输入量的变化值。 检测灵敏度是输出变化量与 引起该变化量的输入变化量的比值。通常灵敏度越高， 分辨率越好。 提高放大倍数可以提高灵敏度，不一 定能提高分辨率，受噪声和误差制约。
检测量 检测方法 电压 /nV 电流 /nA 温度/K 电容 /pF 微量分析 /克分子 SNIR
1 lim 关性。定义为： Rx ( ) T 2T
T
T
x (t ) x (t )dt
Rx(τ)的重要性质：
Rx(τ)仅与时间差（即时延τ）有关，与时间起点无关；
由于绝大多数噪声相互独立，故Rx(τ)随τ增加而衰减； τ＝0时，时间τ产生的噪声与其自身相关，此时Rx (τ)具有最 大值，代表噪声的均方值。
（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
（1）自相关函数
T
T
x 2 (t )dt x 2
随机噪声x(t)的自相关函数Rx(t1,t2)是其时域特性的
平均度量，反映同一随机噪声x(t)在不同时刻t1和t2取 值的相关程度。定义为： Rx (t1, t2 ) E[ x(t1 ) x(t2 )]
微弱信号检测
1
微弱信号检测 与随机噪声
1.1 微弱信号检测概述
1.1.1 微系统
（1）MEMS（ Micro- electro Mechanical 微机电系统 美国 （2）Micro system （3）Micro machine 微系统的发展和应用 监视系统、电子对抗系统、电子战无人机（UAV）、 纳米机器人、隐形技术、武器惯性测量、武器保险/解 保和引爆、平台稳定、个人/运载工具导航、条件基维 护（CBM）、环境感知、大量数据存储、显示等。 微系统 微机器 欧洲 日本 Systems ）
1.3.1 概率密度函数（PDF） 对于连续取值的随机噪声，p(x)表示噪声电压 x(t) 在 t 时刻取值为 x 的概率。对于所有 x 都有 p(x)>0。 t时刻噪声电压取值在a和b之间的概率为：
P (a x b) p( x)dx且
a b
p( x)dx
上式说明：在概率密度函数曲线下覆盖的面积 为 1。
随机噪声波形x(t)
与概率密度函数
p(x)之间的关系
（1）正态分布概率密度函数
对于正态分布的随机噪声，在普通示波器上观测到
的将是杂乱无章的亮带，可以用亮带的峰峰值除以
6.6来粗略估计其标准差σx。对于零均值噪声，σx可以
看作其有效值。 测量随机噪声的放大器的动态范围应大于6.6倍的 被测噪声的有效值，否则噪声峰值可能被限幅，加大 测量误差。
2
T
T
x 2 (t )dt
均值、方差和均方值之间的关系：
2 2 x2 x x
2 对于零均值噪声， σx为其有效值，即均方值。 x2 x
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，噪声电压称为广义平稳随机过程。
1.3.3 随机噪声的相关函数 相关函数Rx(τ)表示随机过程两个时间上的相
自相关函数的重要特点 对于实信号，自相关函数是τ的偶函数。
当τ＝0时，Rx(τ)具有最大值。 Rx(0) 反映随机噪声的功率。
可用时间平均来计算。
1 x lim T 2T
T
T
x (t )dt
对电压或电流型随机噪声，均值表示其直流分量。
（2）方差 方差反映随机噪声的起伏程度，是随机噪声
瞬时取值与其均值之差的平方的数学期望值。
E[ x(t ) x ] [ x(t ) x ] p( x)dx
2 x 2 2
1 lim T 2T
2 x
T
T
[ x (t ) x ]2 dt
（3）均方值 均方值反映随机噪声的功率，是随机噪声瞬时取值 的平方的数学期望值。
x E[ x (t )] x (t ) p( x)dx
2 2 2
1 x lim T 2T
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。
用电压表（交流毫伏表）测噪声时，必须使 表针指示不大于1/3倍，实际测量时使表针指 示小于一半量程即可。
普通电压表测噪声均方根值应×1.13修正。
1.2.3 随机噪声分类 （1）白噪声
（2）限带白噪声
（3）窄带噪声
1.3 随机噪声的统计特征
常用的概率统计描述方法包括概率密度函数、 数学期望值、方差、均方值、相关函数等。
常规检测方法
微弱信号检测 吉时利公司
103
0.1 10-3
0.1
10-5 10-8
10-4
5×10-7 10-6
0.1
10-5
பைடு நூலகம்
10-5
10-8
10
105
1.2 常见噪声类型
1.2.1 噪声特性
噪声是存在于电路内部的固有的扰动信号， 是一种随机信号，不能预知其精确大小。
1.2.2 噪声测量 测量噪声电压时，测量设备的动态范围必须 大于3倍的被测噪声的有效值。
1.1.6 检测分辨率与检测灵敏度 检测分辨率检测仪器示值可以响应与分辨的 最小输入量的变化值。 检测灵敏度是输出变化量与 引起该变化量的输入变化量的比值。通常灵敏度越高， 分辨率越好。 提高放大倍数可以提高灵敏度，不一 定能提高分辨率，受噪声和误差制约。
检测量 检测方法 电压 /nV 电流 /nA 温度/K 电容 /pF 微量分析 /克分子 SNIR
1 lim 关性。定义为： Rx ( ) T 2T
T
T
x (t ) x (t )dt
Rx(τ)的重要性质：
Rx(τ)仅与时间差（即时延τ）有关，与时间起点无关；
由于绝大多数噪声相互独立，故Rx(τ)随τ增加而衰减； τ＝0时，时间τ产生的噪声与其自身相关，此时Rx (τ)具有最 大值，代表噪声的均方值。
（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