微弱信号检测全解
《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
3微弱信号检测的原理和方法
V s0 V n0
2
2
n
V si
2 2
V ni
由此可得 :
SNIR
Ps 0 Pn 0 P si / Pni n
根据输入信噪比的大小以及对输出信噪比的数值 要求，可计算重复测量的次数n。
例如，若已知输入信噪比 要求输出信噪比
则测量次数:
Ps 0 n Pn 0 P si / Pni 4 1 10
信号应为周期信号 有适当的累积器 能做到同相累积
要保证做到同相累积，则要根据不同的被检测 信号波形，确定不同的参考信号。
§3.5 锁定接收法
●锁定接收法的原理框图如下:
V1(t)为输入信号， V2(t)为参考信号， 这两个信号同时输入乘法器进行乘法运算，
再经过积分器，得到输出信号V0(t)。
1．考虑最简单的情况: 信号中没有含噪声，只有信号，且信号为正弦信号
即使是这样，这些滤波器的带宽还嫌太宽，
因为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，这在后 面再作讨论。
检测单次信号：
窄带滤波法不仅适用于周期性正弦信号波 形的复现，而且也能用来检测单次信号是 否存在。 原理：由于一个单次信号（例如单个脉冲 信号或有限正弦波）的绝大部分频率分量 集中在频谱密度曲线基频所在的主峰内。 主峰的频宽Δ f与单次信号的持续时间Δ t 之间满足下述关系：
n
n
V s n
1 n
[V s 1 V s 2 V sn ] n V s
1
其中
Vs
1
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。
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
图 对含扰信号的噪声消除和基线漂移消除结果
返回
结束
脉象信号扰动消除效果（二）
（1）自相关检测
自相关检测原理
x t s t n t
乘法器
积分器
Rss
延时器
（2）互相关检测
互相关检测原理框图
x t s t n t
y t
乘法器 积分器
Rxy
延时器
相干检测原理
Vi t
窄带放大器 乘法器 积分器
小波变换是一种信号的分析方法，它具有 多分辨率分析的特点，而且在时频两域都具有 表征信号局部特征的能力。 基于小波变换的多分辨率滤波技术有明显 优点。小波变换可用来提取和识别那些淹没在 噪声中的微弱电生理信号，在获得信噪比增益 的同时，能够保持对信号突变信息的良好分辨， 因此对临床上的非平稳信号的处理中具有独特 的优越性，应该能成为脉象信号的一种可行有 效的处理方法。
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 只要重复的次数足够多，基于同步积累法就可以把噪 声中的微弱信号提取出来，而且重复的次数越多，提 取微弱信号的能力越强
脉象微弱信号检测
概述
微弱信号是相对背景噪声而言，其信号幅度的 绝对值很小、信噪比很低（远小于1）的一类 信号 微弱信号检测的任务是采用电子学、信息论、 计算机及物理学、数学的方法，分析噪声产生 的原因和规律，研究被测信号的特点与相关性， 对被噪声淹没的微弱有用信号进行提取和测量 微弱信号检测的目的是从噪声中提取出有用信 号，或用一些新技术和新方法来提高检测系统 输入输出信号的信噪比
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)。
微弱信号检测
第一章绪论1.1弱信号检测的发展随着科学技术的发展，被噪声掩盖的各种微弱信号的检测（如弱光小位移微振动微应变微温差低电平电压等）越来越受到人们的重视，因而逐渐形成微弱信号检测（Weak Signal Detection，简称WSD）这门新兴的分支技术学科，应用范围遍及光电磁声热生物力学地质环保医学激光材料等领域。
近30年来在研究宏观和微观世界的过程中，科学工作者们不断开发出能把淹没在噪声中的大量有用信息检测出来的理论和方法，通过不断的系统化完整化，从而形成了一门新的微弱信号检测的学科分支，其仪器已成为现在科学研究中不可缺少的设备。
1.2弱信号检测的意思目的与意义微弱信号检测技术是采用电子学信息论计算机及物理学的方法，分析噪声产生的原因和规律，研究被测信号的特点与相关性，检测被噪声淹没的微弱有用信号。
微弱信号检测的目的是从强噪声中提取有用的信号，或用一些新技术和新方法来提高检测系统输出信号的信噪比。
对微弱信号检测理论的研究。
探索新的微弱信号检测方法，研制新的微弱信号检测设备是目前检测技术领域的一个热点。
微弱信号检测技术在许多领域具有广泛的应用，例如物理学、化学、电化学、生物医学、天文学、地学、磁学等。
微弱信号检测所针对的检测对象，是用常规和传统方法不能检测到的微弱量，例如弱光、弱磁、弱声、小位移、微流量、微振动、微温差、微压差以及微电导、微电流、微电压等。
随着科学技术的发展，对微弱信号进行检测的需要日益迫切，可以说，微弱信号检测是发展高新技术，探索及发现新的自然规律的重要手段，对推动相关领域的发展具有重要意义。
1.3提高信号检测灵敏度的两种基本方法检测有用微弱信号的困难并不在于信号的微笑，而主要在于信号的不干净，被噪声污染了淹没了。
所以，将有用信号从强背景噪声下检测出来的关键是设法抑制噪声。
提高信号检测灵敏度或抑制或降低噪声的基本方法有以下两种：一是从传感器及放大器入手，降低它们的固有噪声水平，研制和设计低噪声放大器，例如，对直流信号采用斩波稳零运算放大器（如F7650），对交流信号采用OP系列运算放大器等：二是分析噪声产生的原因和规律，以及被测信号的特征，采用适当的技术手段和方法，把有用信号从噪声中提取出来，即研究其检测方法。
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
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
微弱信号检测第一章
第一章概论1.1 检测的概念国际通用计量学基本名词中，检测(detect)指示某些特殊量的存在但无需指示量值的过程。
信号检测指对信号存在与否的判决。
测量(measurement)指以确定量值为目的的一组操作。
检测技术指为了对被观测量进行定性判决或定量测量所采用的理论方法和技术措施。
微弱信号(Weak Signal)有两个方面的含义：其一是指有用信号的幅度相对于噪声或干扰来说十分微弱；其二是指有用信号幅度绝对值极小，如检测uV，nV，pV量级的电压信号。
这两种情况既有联系又有区别，本文讨论的主要是前一种情况，即研究如何从强噪声背景中检测有用信号。
对于各种微弱的被测量，例如弱光、弱磁、弱声、小位移、小电容、微流量、微压力、微振动和微温差等，一般都是通过相应的传感器将其转换为微电流或低电压，再经放大器放大其幅值以期反映被测量的大小。
但是，由于被测量的信号很微弱，传感器的本底噪声、放大电路及测量仪器的固有噪声以及外界的干扰噪声往往比有用信号的幅值大的多。
同时，放大被测信号的过程也放大了噪声，而且必然还会附加一些额外的噪声，例如放大器的内部固有噪声和各种外部干扰的影响，因此只靠放大是不能把微弱信号检测出来的。
只有在有效地抑制噪声的条件下增大微弱信号的幅值，才能提取出有用信号。
为了达到这样的目的，必须研究微弱信号检测的理论、方法和设备。
1.1.1微弱信号检测的特点微弱信号检测技术(Weak Signal Detecting，简称WSD)的首要任务就是提高信号的信噪比或信干比，这就需要采用电子学、信息论、计算机和物理学等方法，从噪声及干扰中检测出有用的微弱信号，从而满足现代科学研究和技术应用的需要。
为了从噪声中提取出有用信号，就需要分析噪声的来源、性质、规律和传播途径，研究被测信号和噪声的统计特性与差别，以寻找从背景噪声中检测出有用信号的理论和方法[9]。
微弱信号检测不同于一般的检测技术，它注重的不是传感器的物理模型、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。
微弱信号检测的原理和方法
如有一个信号掩埋在噪声中 ， V 即输入信噪比： E < 1 那么只要检测放大系统的等效噪声带宽做得很小， 使Δfn<<Δfni ，就可能将此信号检测出来。 Δ Δ V 例如，若 V = 0.1 而 Δfin=100KHz，Δfn=1KHz。 则 SNIR = ∆f = 100
2 si 2 ni
2 si 2 ni
2
微弱信号检测的途径
微弱信号检测的途径： ●一是降低传感器与放大器的固有噪声，尽 量提高其信噪比； ●二是研制适合弱信号检测的原理，并能满 足特殊需要的器件， ●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。
3 信噪比改善（SNIR） 信噪比改善（SNIR）
在介绍微弱信号检测的一般方法之前， 先介绍信噪比改善（SNIR）的定义； ●信噪比改善（SNIR）是衡量弱检仪器的 一项重要性能指标。 ●信噪比改善的定义为：
SNIR = 输出信噪比 S 0 / N 0 ＝ 输入信噪比 S i / N i
从数学表达式看，SNIR是噪声系数NF的 倒数，但实质上两者是有差别的。 ●噪声系数是对窄带噪声而言的，并且得 到结论NF≥1。 这个结论的产生是由于假设了输入噪声 的带宽等于或小于放大系统的带宽； ●实际上输入噪声的带宽要大于放大系统 的带宽，因而噪声系数NF便有可能要小 于1，同时又考虑到实际的情况，因此而 给出信噪比改善的概念。
加法器出来的信号，最后再通过一个阈电路进行计数。 加法器出来的信号，最后再通过一个阈电路进行计数。 加法器通常做成可调，使得无正弦波而仅有噪声时， 加法器通常做成可调，使得无正弦波而仅有噪声时，加法器的 输出略为正，但是不超过阈电路的阈值电平， 输出略为正，但是不超过阈电路的阈值电平，因而计数器通常 无计数。但考虑到加法器输出的电压有起伏，所以， 无计数。但考虑到加法器输出的电压有起伏，所以，有时会有 高于阈值的脉冲电压通过阈电路产生本底计数， 高于阈值的脉冲电压通过阈电路产生本底计数，但由于噪声的 统计性，本底计数的次数在某个一定的时间内t是个恒定值 是个恒定值， 统计性，本底计数的次数在某个一定的时间内 是个恒定值，可 以通过实验测出这个时间t。 以通过实验测出这个时间 。 如果输入信号中有正弦波存在，那么在这个时间 内的计数就会 如果输入信号中有正弦波存在，那么在这个时间t内的计数就会 增加。所以，通过观察t时间内计数的变化 时间内计数的变化， 增加。所以，通过观察 时间内计数的变化，就可以判断正弦波 信号是否存在。 信号是否存在。
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。
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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
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
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 ] [ x(t ) x ] p( x)dx
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 ）
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
1.3.1 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。
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。
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。
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。
（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
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
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。
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。
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 )]