微弱信号处理原理介绍

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光电信号处理- 微弱信号检测的原理和方法

光电信号处理- 微弱信号检测的原理和方法

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, 其中双T选频可以做到相对带宽等于千分之几左 右(f0为带通滤波器的中心频率) 晶体窄带滤波器可以做到万分之几左右。
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。
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)
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 )是衡量弱信号检测 仪器的一项重要性能指标。 ●信噪比改善的定义为:
信号主峰下的面积 输出信噪比= > 1 划斜线的矩形面积
如果B选得很窄,则输出信噪比还能更大
一些, 带通滤波器在白噪声条件下的信噪比改善:
SNIR Pso / Pno Psi / Pni
输出端信号功率 Pso:Pso Psi Kv2
输出端噪声功率 Pno:

Pno
Pni K v2 B f in
V1 (t ) V2 (t ) Vs1V2 sin(t 1 ) sin( t 2 )
Vs1V2 [cos( 1 2 ) cos(2 t 1 2 )] 2
两信号相乘后,通过积分器进行积分,
假定积分器的积分时间常数为T,而且积分时间 也取t=T, T= 2 则:

微弱信号检测处理技术研究

微弱信号检测处理技术研究

微弱信号检测处理技术研究随着科技的不断发展,微弱信号检测处理技术已经成为了现代科技领域中不可或缺的一部分。

在各个领域中,微弱信号都起着非常重要的作用,比如在生命科学中,微弱信号能够帮助人类早期发现并治疗疾病,在通信领域,微弱信号能够帮助我们更好地传递信息,提高信息传输的质量和速度。

因此,研究微弱信号检测处理技术也就变得尤为重要。

一、微弱信号检测处理技术的作用微弱信号检测处理技术在不同领域有着不同的应用。

在医学领域,微弱信号检测处理技术主要应用于生命信号的检测处理,比如心电信号、脑电信号等。

通过对生命信号进行检测处理,可以帮助医生及时发现和诊断疾病,进行治疗和干预。

在通信领域中,微弱信号检测处理技术则主要用于提高信息传输质量。

由于信号在传输过程中会受到各种干扰,导致信号衰减甚至丢失。

而微弱信号检测处理技术能够通过各种方法将微弱信号进行放大、滤波、降噪等处理,从而提高信号的质量和稳定性。

在工业制造和环境监测领域中,微弱信号检测处理技术则主要用于检测并分析一些微小变化。

比如在工业生产过程中,微弱信号检测处理技术可以检测出机器的微小振动、温度变化等,帮助企业有效控制生产过程中的各种参数,从而提高生产效率和节约成本。

二、微弱信号检测处理技术的主要方法微弱信号检测处理技术的主要方法包括信号放大、信号滤波和信号降噪等。

下面对这些方法进行简单的介绍。

1. 信号放大信号放大是一种主要的微弱信号检测处理方法。

与常规信号放大不同的是,微弱信号放大过程中需要考虑到放大倍数、电路的噪声等因素。

因此,在放大信号时,需要进行合适的电路设计和分析,使用合适的放大器、传感器等设备。

2. 信号滤波信号滤波是通过滤波器来减少或消除信号中的噪声,从而提高信号的质量。

滤波器的种类繁多,包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器、陷波滤波器等。

在使用滤波器时,需要根据信号的实际情况选择合适的滤波器种类和相关参数,以达到最佳效果。

3. 信号降噪信号降噪是降低信号噪声水平的一种方法。

《微弱信号检测》课件

《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
[ 感谢观看 ]
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

电路信号提取与处理如何提取和处理微弱信号

电路信号提取与处理如何提取和处理微弱信号

电路信号提取与处理如何提取和处理微弱信号电路信号提取与处理:如何提取和处理微弱信号在现代科技的发展中,电路信号提取与处理是一个至关重要的领域。

无论是在通讯系统、医疗设备还是科学研究中,对微弱信号的提取和处理都具有重要意义。

本文将探讨电路信号提取和处理方法,以及一些常用的技术和工具。

1. 放大器的应用微弱信号往往需要经过放大才能得到更高的信噪比。

在电路信号的提取过程中,放大器起到了关键作用。

放大器可以将微弱的电信号放大至合适的幅度,使其能够被后续的处理器或电路模块接收和处理。

目前常用的放大器种类有很多,例如运放放大器和差分放大器。

运放放大器具有高增益、低噪声和宽频带的特点,适用于多种应用。

差分放大器能够抵消噪声和干扰,提高信号的可靠性和稳定性。

2. 滤波器的选择微弱信号中常常夹杂着各种干扰和噪声。

为了使信号更加纯净和稳定,我们需要使用滤波器来滤除不必要的干扰信号。

滤波器可以按照频率响应来分类,比如低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器。

根据信号的特点,选择合适的滤波器类型来进行信号处理。

这样可以去除高频噪声或低频干扰,使得信号更加清晰可辨。

3. 采样定理的应用根据采样定理,信号的采样频率应该大于信号频谱中最高频率的两倍。

通过适当的采样频率选择,可以保证采样信号的完整性和准确性。

在信号提取和处理过程中,我们需要选择合适的采样频率,以确保微弱信号的特征不会丢失或失真。

过低的采样频率会导致信号频谱信息不完整,而过高的采样频率则会增加处理的负担和成本。

4. 数字滤波技术的应用随着数字信号处理技术的不断发展,数字滤波器在电路信号提取与处理中扮演着重要的角色。

数字滤波器通过将信号转换为数字形式进行处理,能够更加高效地去除干扰和噪声。

数字滤波器可以分为无限脉冲响应(IIR)滤波器和有限脉冲响应(FIR)滤波器。

IIR滤波器适用于实时信号处理,具有低延迟和高阶滤波特性。

而FIR滤波器适用于离线信号处理,具有稳定和可控的滤波特性。

微弱信号处理原理介绍

微弱信号处理原理介绍
第五章 微弱信号处理
5.1 微弱信号检测技术中气体浓度检测仪中的应用
微弱信号不仅意味着信号的幅度小,而且主要指被噪声淹没中的信号。为了 检测被背景噪音淹没的信号, 就需要分析噪声产生的原因和规律,研究被测信号 的特点、 相关性以及噪声的统计特性,以寻找出从背景噪声中检测有用信号的方 法。因此,微弱信号检测技术的首要任务是提高信噪比。它不同于一般的检测技 术, 它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。由于被测量的信号微弱,传感器的固 有噪声、 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 幅度大得多, 放大被测信号的过程同时也放大了噪声,而且必然还会附加一些额 外的噪声, 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度,才能提取出有用的信号。 为了表征噪声对信号的淹没程度,引入信噪比 SNR 来表示,它指的是信号 的有效值 S 与噪音的有效值 N 之比。 而评价一种微弱信号检测方法的优劣,经常采用两种指标: 一种是信噪改善比 SNIR ,它等于系统输出端的信噪比 SNR o 和系统输入段
Rxy ( ) E[ x(t ) y(t )] lim
1 T 2T

T
T
x(t ) y(t )dt
(5-13)
电噪声的互相关函数具有下列重要特性: Rxy ( ) 仅与时间差 有关,与计算时间的起点无关。 Rxy ( ) = R yx ( ) 。 当两个随机过程互不相关是,则一定有 Rxy ( ) = R yx ( ) =0。 这个特性对于从噪声中检测微弱信号极为有用。可用来设计互相关器, 见图 5-2。 这是数字锁定放大器的基本原理。

微弱电流信号检测原理与应用实例

微弱电流信号检测原理与应用实例

电视技术
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标准、 检 测 与 仪 器 ! "#$%&$’& , ()$"*’)()%# $%& +%"#’*()%#
通信口已打开( 。 0<=#8# >?@A B%.C.D) 在 0<=#8# 通信口设置好以后,需要设置网络 参数。在数据服务器对话框中填写与 E92++1 进行 串行口连接的微机 F> 地址,微机在网络中名称, 然 : 数 后打开网络服务, 数据端口就会显示( GHA. >?@A) 据服务已打开( 。 <.@I.@ JK B%.C.D) 使用 E92++1 进行测试了。在局域网内微机上安装 在 /BMMN/1 连接对话框中 E’ALJC 终端用户程序, 选择网络方式连接。当连接通过以后, 就会在网络 设置 & 状态的底部客户 F> 上显示与 E92++1 通过局 域网连接的微机, 这时, 该微机借助于 E’ALJC 终端 用户程序, 就能使用 E92++1 进行远程测试了。
参考文献
4"5 白为民 6 我国大屏幕投影机现状与发展趋势 6 电视技术,
( : #++", "#) 2-76 —原理、 器件、 系统和设计 6 北京: 4#5 李桂苓 6 电视新技术—— 电子工业出版社, "77"6 —设备原理与工程实践 6 北京: 电子 485 张凤栖 6 应用电视—— 工业出版社, "77#6
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lvi-sam原理

lvi-sam原理

lvi-sam原理
LVI-SAM是指低电压差分信号采样模块(Low Voltage Differential Signaling Analog Module)。

LVI-SAM原理主要是
基于低电压差分信号采样技术,用于处理微弱的模拟信号并将其转
换为数字信号。

LVI-SAM的工作原理涉及到几个关键方面:
1. 低电压差分信号采样,LVI-SAM通过使用差分信号采样技术,可以有效地抑制共模噪声,提高信号的抗干扰能力。

差分信号采样
还可以降低功耗,并减小对信号线的干扰,使得信号传输更加稳定
可靠。

2. 模拟信号处理,LVI-SAM通过内置的模拟信号处理电路,可
以对输入的模拟信号进行放大、滤波、增益调节等处理,以确保信
号质量和稳定性。

这些处理步骤有助于提高系统的性能和精度。

3. 数字信号转换,LVI-SAM内部集成了模数转换器(ADC),
可以将经过处理的模拟信号转换为数字信号。

这样可以方便后续的
数字信号处理和传输,同时也减少了模拟信号在传输过程中的失真
和干扰。

总的来说,LVI-SAM原理是基于差分信号采样技术,通过模拟
信号处理和数字信号转换,实现对微弱模拟信号的高效处理和转换。

这种原理的应用可以在各种需要处理微弱模拟信号的场合发挥重要
作用,比如传感器信号采集、医疗设备、通信系统等领域。

希望这
个回答能够帮助你更好地理解LVI-SAM的工作原理。

微弱信号检测(共享版)

微弱信号检测(共享版)
姓名: 学号: 班级:

微弱信号是信号的一种状态,主要是指一些声、 光、电等信号相对于弱,不容易被感觉到,也不 容易被设备所接收。
由于外界干扰,传感器本身的噪音和测量仪表的 噪音,有用信号被大量干扰和噪音所淹没,微弱 信号是相对于噪音而言的。






微弱信号检测的目的是检测出被背景噪音覆盖的微 弱信号,其标志是检测灵敏度提高,指标为信噪比 改善 。 微弱信号的检测实质是: 分析电路中噪声和干扰的抑制方法,以及各种信号 处理方法,以达到检测被背景噪声覆盖的微弱信号 的目的。 分析噪声产生的原因和规律,研究被测信号和噪声 的统计特征及差别。 利用信号与噪声不同的统计特征和规律,通过微弱 信号检测技术使测量精度得到大幅度提高。
时域信号——平均处理(取样积分与信号平均)

取样积分法 是用取样门及积分器对信号逐次取 样的波形。
信号平均器 则是采用适时多点取样,多用期平 均技术提取和复制在噪声中的低频信号波形,输 出特性同样为基波及各谐波处的杭状滤波器。


总体而言微弱信号处理的方法: 锁定放大器 取样积分器 单道光子计数器,光学多通道分析器 计算机处理


匹配滤波器法


噪声都具有一定大的带宽,为研究方便,设噪声 都具有平坦的电压频谱。或者说电压频谱与频率 无关,也就是所谓的白噪声。 匹配滤波器即输出信号最大,噪声最小的滤波器。
匹配滤波器具有电压传输函数就是信号本身函数 的特性。使信号最大通过,抑制噪声,使输出信 噪比最大。 根据信号频谱设计滤波器,使他自身的电压传输 函数和信号的电压频谱函数一样。

时域信号——取样积分与信号平均

取样积分法和信号平均也是相关检测,与锁定放 大不同的只是部分相关,即仅在取样门宽T的一 段时间内信号与参考信号相关。 由于取样门脉宽很窄,其函数包含了基波及奇、 偶各次谐波分量,所以其输出也包含了信号中的 基波及各次谐波分量,系统输出亦为信号基波及 各次谐波处的梳状滤波特性。

机械工程中的微弱信号处理与分析

机械工程中的微弱信号处理与分析

机械工程中的微弱信号处理与分析引言:在机械工程领域,微弱信号处理与分析是一项重要的技术,它可以帮助工程师们检测和分析机械设备中存在的微弱信号,从而提高设备的性能和可靠性。

本文将介绍微弱信号处理与分析的基本概念、应用领域和方法,并探讨其在机械工程中的重要性和挑战。

一、微弱信号处理与分析的基本概念微弱信号是指在传感器或测试系统中获得的非常小的电信号或振动信号。

这些信号往往与机械设备的状态、结构或性能相关,因此对于工程师来说,处理和分析这些微弱信号可以帮助他们了解设备的工作状态,发现存在的问题并采取相应的措施。

二、微弱信号处理与分析的应用领域微弱信号处理与分析在机械工程中具有广泛的应用领域。

首先,它可以应用于故障诊断和预测性维护。

通过对设备中的微弱信号进行处理和分析,工程师可以监测设备的运行状态,及时发现故障迹象并预测可能发生的故障,从而减少设备的停机时间和维修成本。

其次,微弱信号处理与分析还可以应用于结构健康监测。

通过对结构中的微弱振动信号进行处理和分析,工程师可以评估结构的健康状况,检测结构中的裂纹或变形,并及时采取措施进行修复或加固。

此外,微弱信号处理与分析还可以应用于噪声控制、信号识别等领域。

三、微弱信号处理与分析的方法在微弱信号处理与分析中,存在着多种方法和技术。

其中,最常用的方法包括滤波、频域分析、时域分析和小波分析等。

滤波是对信号进行去噪和提取有效信息的一种方法,常用的滤波器包括低通滤波器和带通滤波器。

频域分析是通过将信号变换到频域中进行分析,常用的方法包括傅里叶变换和功率谱分析。

时域分析是通过对信号进行时序分析,获得信号的时域特征,常用的方法包括自相关函数分析和互相关函数分析。

小波分析是一种非平稳信号处理方法,可以有效地分析非平稳信号的瞬态特性。

四、微弱信号处理与分析的重要性和挑战微弱信号处理与分析在机械工程中具有重要的意义。

首先,它可以帮助工程师们了解机械设备的工作状态和性能指标,从而及时采取措施维护和修复设备。

微弱信号检测教学

微弱信号检测教学
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

微弱信号检测全解

微弱信号检测全解

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 )

微弱信号处理分析方法的探讨

微弱信号处理分析方法的探讨

微弱信号处理分析方法的探讨作者:代洪林来源:《科学导报·学术》2020年第69期【摘要】近年来,微弱信号处理的研究已经是一个比较热门受欢迎的领域,大致表现在对微弱信号处理分析方法的寻找和对微弱信号检测处理系统的规划及对微弱信号处理仪器的探讨。

本文主要对微弱信号的定义和微弱信号的研究背景进行了概述,详细地分析了微弱信号的线性和非线性处理方法及其优缺点及应用。

【关键词】信号处理;分析;探讨;微弱信号;线性;非线性1.引言1.1微弱信号的背景微弱信号检测并不是一门新的技术学科,从一台锁定放大器于1962年问世以来,微弱信号检测技术就已经开始进入应用层面。

微弱信号的检测与提取一直得到国内外学者的重视并且也一直是研究的重点和难点。

微弱信号检测的实质是了解并掌握信号产生的原因以及信号的特点,根据已知被测的微弱信号的一些特征和一些相关性。

当然,要想从强噪声下检测出被测得微弱信号,还需要一些适当的方法。

微弱信号检测的主要任务就是不断发展微弱信号检测理论,从而探寻出一些新的理论和方法,研发出一些新的检测设备并能够准确有效地检测出微弱信号,以便满足现代科学技术研究在各个学科领域中得到广泛关注和应用。

1.2微弱信号的两大类别微弱信号的微弱特征大致可以从两个方面学习:一个方面指检测的是微伏、納伏甚至是皮伏级的电压信号,他们的信号幅度都很小;另一个方面是与噪声信号相比较,研究者们想要的是幅度较小的信号。

这两个方面不相同而又有紧密联系的。

本文所涉及的在强噪声背景下微弱信号的处理。

一般来说,噪声就是对人们想要得到信号的干扰,也是一种随机信号,没有确定的数学表达式,即在任意时刻都无法知道其准确度。

此外,不管是在信息传输前,信息传输时,还是信息接收时的检测,都不可避免噪声的存在。

若有用信息本身太微弱或者噪声存在的强度太大,都会出现有用信息被噪声覆盖的情况。

噪声产生的主要的原因有:传输时外界的干扰、有用信息本身的不稳定及对微弱信号处理仪器本身产生的噪声。

微弱信号检测技术的原理及应用(含卡尔曼滤波与维纳滤波)

微弱信号检测技术的原理及应用(含卡尔曼滤波与维纳滤波)

微弱信号检测技术的原理及应用2018年1月一、微弱信号检测的基本原理、方法及技术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诸如地震的波形和波速、材料分析时测定荧光光强、卫星信号的接收、红外探测以及生物电信号测量等。

这些测量量被强背景噪声或检测电路的噪声所淹没,无法用传统的测量方法检测出来。

微弱信号,为了检测被背景噪声淹没的微弱信号,人们进行了长期的研究工作,分析背景噪声产生的原因和规律,研究被测信号的特点、相关性以及噪声的统计特性,以寻找出从背景噪声中检测出目标信号的方法。

微弱信号检测技术的首要任务是提高信噪比,这就需要采用电子学、信息论和物理学的方法,以便从强噪声中检测出有用的微弱信号。

微弱信号检测技术不同于一般的检测技术,主要是考虑如何抑制噪声和提高信嗓比,因此可以说,微弱信号检测是一门专门抑制噪声的技术。

抑制噪声的现代信号处理手段的理论基础是概率论、数理统计和非线性科学。

1、经典检测与估计理论时期这一时期检测理论主要是建立在统计学家工作的基础上的。

美国科学家WienerN .将随机过程和数理统计的观点引入到通信和控制系统中,提出了信息传输和处理过程的统计本质,建立了最佳线性滤波理论,即维纳滤波理论。

NorthD.O.于1943年提出以输出最大信噪比为准则的匹配滤波器理论;1946年卡切尼科夫(BA.K)提出了错误判决概率为最小的理想接收机理论,证明了理想接收机应在其输出端重现出后验概率为最大的信号,即是将最大后验概率准则作为一个最佳准则。

1950年在仙农信息理论的基础上,WoodwardP.M.把信息量的概念用于雷达信号的检测中,提出了理想接收机应能从接收到的信号加噪声的混合波形中提取尽可能多的有用信息。

但要知道后验概率分布。

所以,理想接收机应该是一个计算后验概率分布的装里。

1953年以后,人们直接利用统计推断中的判决和统计理论来研究雷达信号检测和参盘估计。

密德尔顿(Middleton D)等用贝叶斯准则(最小风险准则)来处理最佳接收问题,并使各种最佳准则统一于风险理论。

微弱信号检测技术的原理及应用

微弱信号检测技术的原理及应用

微弱信号检测技术的原理及应用随着科技的发展,人们对于信息的敏感度在不断地提升。

而在信息的传输中,信号的检测是至关重要的一环。

微弱信号检测技术就是为了能够检测到那些非常微弱的信号而研究出来的一种技术。

本文将会介绍微弱信号检测技术的原理及应用。

一、微弱信号检测技术的原理微弱信号检测技术的原理主要基于信号的增强和噪声的下降。

在信号增强上,主要是通过信号的处理和滤波来实现的。

在噪声的下降上,主要是通过降噪处理和信噪比的提高来实现的。

1. 信号的处理和滤波在信号处理和滤波中,主要的思路就是将信号进行处理,从而去除掉可能会影响检测准确度的那一部分,并增强信号带来的信息和特征。

目前,信号处理和滤波主要是通过数字信号处理和模拟信号处理来实现的。

数字信号处理主要是通过对信号进行抽样和量化,而后通过数字滤波器、数字滤波器组合或者数字滤波器与模拟滤波器的组合来实现信号的滤波和增强。

模拟信号处理则是通过对信号进行直接处理来达到滤波和增强的目的。

模拟滤波器的最主要目标就是对信号过滤并提高信号的幅度。

2. 降噪处理和信噪比提高噪声在信号检测和传输中是非常普遍的,它可通过无线电波、用户感知以及地球上的其他电磁辐射形式进行传播。

在降噪处理中,主要是通过去噪的方式将噪声去除。

主要的去噪方法有多项式拟合、小波去噪以及基于深度学习的去噪方法。

在信噪比提高方面,主要是利用增益放大器和滤波器来实现的。

通过增益放大器可以将信号的幅度放大,提高信号的强度,而滤波器可以去除波形中一些噪声或者干扰,从而提高信号的质量。

二、微弱信号检测技术的应用微弱信号检测技术,目前在多个领域都有广泛的应用。

以下是几个具体的应用场景。

1. 医学检测微弱信号检测技术在医学检测中有着广泛应用。

例如,在心电图中,微弱信号检测技术可以帮助医生检测出心脏病的症状并提供对应的治疗方法;在脑电图检测中,可以检测出一些脑病的情况。

2. 通信领域在通信领域,微弱信号检测技术可以帮助信号的传输和接收。

微弱信号检测——基于自相关检测的微弱信号分析与仿真

微弱信号检测——基于自相关检测的微弱信号分析与仿真
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器问世[5],锁相放大器在微弱信号的测领域中受到了广泛的重视与应用[5]。在过去的几十年 里, 锁相放大器的研究有了突飞猛进的发展, 锁相放大器由早期的模拟电路发展到现在的数 字电路,其性能有了很大的改善,提高了系统的精度和拓宽了动态范围。锁相放大器的原理 主要是应用相干检测完成对待测信号的频率迁移过程。 近些年来, 国内对于锁相放大器的研究有了很大的进展, 主要的研究公司有南京鸿宾微 弱信号检测有限公司等[5]。其对具有代表性的是 HB-211 精密双相锁相放大器,其输入信号 频率范围 5Hz〜lOOKHz,输出总动态范围大于 120dB。 相比与国内,国外对锁相放大器的研究比较成熟,国外代表性的锁相放大器有 SRS(sta nford Research System)公司的 SR8XX 系列[5], 日本 NF 公司的 LI5630/5640 锁相放大器和美 国 SIGNAL RECOVERY 公司的 Model7265 系列锁相放大器比较具代表性的锁相放大器 Mo del7265[5]。 Model7265 为数字双相锁相放大器,输入信号频率范围为 0.001Hz〜250KHz,最大动态 范围大于 100dB, 具有双参考模式。新一代的锁相放大器具有较为理想的动态范围和稳定性 。目前,相比于国内,国外的输入信号频率范围、稳定性等较好与国内,国内锁相放大器的 性能仍有很大的提升空间。 1.4 研究的内容 本文主要讲述了微弱信号检测中的相关检测法以及 MATLAB 的仿真。 第一节,相干检测的原理。简要说明了微弱信号检测的原理。详细说明了自相关检测和 互相关检测的原理,并简单的对两者进行了比较。 第二节,相干检测的 MATLAB 仿真。给出了 MATLAB 的仿真程序。 第三节,总结。总结了这学期的课程学习,以及对微弱信号检测这门课程的理解。

微弱信号课件

微弱信号课件

上式经傅立叶逆变换,和的时域关系为:
举例:图示RC低通滤波器,输入为零均值高斯分布的白噪声,其功率 谱密度,求滤波器输出的功率谱密度和功率。 解:
令,则,得 说明:电路的时间常数越大,低通滤波器带宽越小,输出的功率越小。
六、放大器及线性网络的(等效)噪声带宽
微弱信号检测中,关心输出噪声功率的大小,等效噪声带宽概念方 便输出噪声功率计算。 定义:功率增益曲线对频率的积分除以功率增益曲线的最大幅度。 式中,—等效噪声带宽,—电压增益频率函数,—功率增益频率函数— 最大电压增益,—最大功率增益。 说明:
五、随机噪声通过(线性)电路系统的响应
信号检测装置中,被测信号机噪声均要通过各种电路进行处理(包 括放大器、滤波器及检波、鉴频等电路)。通过电路系统后,信号与噪 声将产生一定变化。这里主要研究随机噪声信号通过线性电路系统的计 算方法及其响应的特点。
图示线性系统中,单位冲激响应与系统函数构成傅立叶变换对: 输入与输出的关系为: 1、为确定性信号 如果输入为确定性信号,则输出也为确定性信号,此时和的傅立叶 变换和满足一下关系: 2、为随机噪声 如果输入为随机噪声,则输出也为随机噪声,随机噪声的不确定性 导致无法得到输入与输出傅立叶变换,上面关系不再有效,这时只能采 用分析统计特性的方法来确定它们之间的关系。 设和的功率谱密度函数分别为和,经理论推导,和满足以下关系:
2、随机噪声的功率谱密度:单位频带内噪声功率随频率的变化,反映 噪声功率在不同频率点上的分布情况。
信号的频域特征描述—频谱(幅度谱和相位谱)、能量谱和 功率谱。随机噪声信号不能用确定时间函数描述,只能用功 率谱描述频域特性。 噪声电压的功率为,在之间的功率为, 噪声的功率谱为: 噪声功率(即噪声电压均方值)为: 通常情况下,系统带宽受限,上面积分限改为和。 按照功率谱密度函数分类: 白噪声:很宽的频率范围内具有恒定的功率谱密度。没有严 格的白噪声,因为意味着无限大的噪声功率。热电阻噪声在 0—1013~1014Hz内具有白噪声的性质。 有色噪声: *电子器件中的噪声,,很强的低频噪声,称为低频噪声或红 噪声。 *晶体管中的噪声,,很强的高频噪声,称为高频噪声或蓝噪 声。

信号处理电路基本原理概述

信号处理电路基本原理概述

信号处理电路基本原理概述信号处理电路是现代电子系统中至关重要的组成部分,它主要负责接收、处理和输出各种类型的电子信号。

本文将概述信号处理电路的基本原理,从信号的获取、传输到处理的各个环节进行介绍。

一、信号获取信号获取是信号处理电路的首要任务,它涉及到将外部世界的各种信号转化成电压或电流形式,以便于后续的处理。

常见的信号获取方式包括传感器、放大器和模数转换器。

1. 传感器传感器是信号处理电路中常用的一种设备,它能够将各种形式的物理量转化成电信号。

例如,温度传感器可以将温度变化转化成电压信号,光电传感器可以将光强变化转化成电流信号。

通过传感器的转换作用,外部环境的信息可以被数字电路所接收和处理。

2. 放大器放大器是信号处理电路中用来增强信号强度的设备。

它能够将微弱的输入信号放大到适合于后续处理的幅度范围内。

放大器通常由多级放大器组成,每级放大器都具有特定的增益。

通过放大器的作用,信号的噪声可以被降低,增强了信号与噪声之间的信噪比。

3. 模数转换器模数转换器(ADC)是将模拟信号转化为数字信号的关键设备。

它将连续的模拟信号经过采样和量化处理,转化为离散的数字信号。

ADC的输出可以被数字处理器所接收和处理,实现对信号的精确控制和分析。

二、信号传输信号传输是指将获取到的信号从信号源传输到信号处理电路中。

合理的信号传输方案能够保证信号的准确性和完整性。

常见的信号传输方式包括电缆传输和无线传输。

1. 电缆传输电缆传输是最常见的信号传输方式之一,它通过导线将信号源与信号处理电路连接起来。

电缆传输具有信号传输稳定、抗干扰性能强等优点,在许多应用场景中被广泛采用,例如家庭音响系统、工业控制系统等。

2. 无线传输无线传输是一种方便灵活的信号传输方式,它通过无线电波将信号传输到接收端。

无线传输具有无需布线、距离远、免受电缆损坏等优点,适用于移动通信、遥控等场景。

三、信号处理信号处理是信号处理电路中的核心环节,它包括对信号进行滤波、变换、调理等操作,以满足特定的应用需求。

《微弱信号监测》课件

《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

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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x(t ) s (t ) n(t )
1 2T
(t )]dt
R xy ( )
y (t )
延时电路
y (t )

图 5-2 数字锁定放大器的基本原理
经互相关器输出的信号即为互相关函数
Rxy ( ) lim
1 T 2T

T
T
[ s(t ) n(t )] y(t )dt Rsy ( ) Rny ( ) Rsy ( )
其中, k 是波尔兹曼常数, f 是系统的频带宽度,T 是绝对温度, R 是负载 电阻。
频带宽度越宽,噪声越大,因此,可认为热噪声有各种频率,其低频、高频 的热噪声幅度相同的,所以可认为热噪声是白噪声。要减小热噪声,首要的是降 温。也可用减小系统允许通过的带宽方法。 二、散粒噪声。也被称为散弹噪声(shot noise) 。在电子管、双极晶体管、 半导体二极管、 光电传感器等器件中流动的电流不是平滑和连续的,而是各携带 着一个电子电荷的载流子的流动产生的电流脉冲之和。 其原因在于这些器件中有 势垒存在。 由于载流子各自独立而随机地通过势垒导致注入电流在其平均值附近 随机起伏,从而引起散粒噪声。 各种散粒噪声都是白噪声,遵守肖特基(W.Schottky)公式:
光电探测器
雪崩增益
探测器负载
放大器
输出
光生载 流子
散粒噪声 低频 噪声 热噪声 有源器 件的热 噪声
图 5-1 光电接收器噪声示意图
5.1.2 随机噪声的统计特性
电路中噪声是一种连续型随机变量,最具有代表性的统计特征量 为: 数学期望 E[n] np(n)dn
方差

(5-7) (5-8)
Rn ( ) E[n(t )n(t )] lim
1 T 2T

T
T
n(t )n(t )dt
(5-12)
电噪声的自相关函数有如下特性: Rn ( ) 仅与时间差 有关,与计算时间的
起点无关。 Rn ( ) 是一个偶函数,随着 的增加,逐渐衰减,表示在时间上相关 性逐渐减少。特别是对零均值噪声,当 时, Rn ( ) 0 。当 =0 时, Rn ( ) 有最大值。 二、噪声的互相关函数。它描述的是两个随机过程的相关性。
激光源 TDLAS 的测量灵敏度受到激光器的功率波动限制, 这种功率上的波动被 称为激光的额外噪声,它可归根于激光二极管本身固有的噪声,也可以由外 部条件引起,如注入电流噪声、温度不稳定、机械振动以及光反馈等,可以 采用高稳定性能的恒流源来抑制注入电流的噪声,用液态制冷剂保持温度恒 定,还可以通过锁定激光在气体的吸收特征上来克服机械振动的影响等。对 于光反馈噪声,它是由外部光学系统的反射或衍射进入激光器的谐振腔引起 的,导致了激光谱线特征的下降,通常利用恰当的准直系统或者用光学隔离 器等方法能够起到一定的效果,但这样也将会导致激光器能量的部分损失。 激光器额外噪声与信号的检测带宽有光,可以通过相应的窄带检测技术对其 进行抑制。 剩余幅度调制(RAM) 利用高频调制技术在理论上能够实现散粒噪声限制下的灵敏度,但由于剩余 幅度调制引起的偏移噪声存在,使灵敏度受到了很大的影响。由 RAM 引起 的这种偏移是我们不想要的,主要是因为两个原因,首先,在利用谐波光谱 射入痕量浓度气体气室之前,这个偏移必需被减去;第二个原因是,RAM 使得激光器的噪声能通过锁相探测器的输出,而在没有偏移时,只有在检测 频率上的激光噪声才在锁相放大器的输出中出现。解决第一个问题相对简单 一些,可以先通过在气室注入零浓度气体而测量得到背景谱,这样背景谱中 也包含了偏移值,将测量得到的光谱信号减去背景谱,便可以消除偏移对浓 度的影响。本系统采用了双光路自平衡激光接收器系统,通过信号光路和参 考光路的自动平衡处理,去除了背景谱,大大抑制了噪声。 光电接收器。在初始探测阶段,存在散粒噪声即光子特性符合泊松分布 的基本噪声,它是指甚至在无光照的情况下,光电二极管产生的电流。 雪崩光电二极管在增益过程中,产生过剩噪声。探测信号的外部放大器 由于负载的存在产生热噪声,这一噪声与放大器的有源元件有关。
Rxy ( ) E[ x(t ) y(t )] lim
1 T 2T

T
T
x(t ) y(t )dt
(5-13)
电噪声的互相关函数具有下列重要特性: Rxy ( ) 仅与时间差 有关,与计算时间的起点无关。 Rxy ( ) = R yx ( ) 。 当两个随机过程互不相关是,则一定有 Rxy ( ) = R yx ( ) =0。 这个特性对于从噪声中检测微弱信号极为有用。可用来设计互相关器, 见图 5-2。 这是数字锁定放大器的基本原理。
第五章 微弱信号处理
5.1 微弱信号检测技术中气体浓度检测仪中的应用
微弱信号不仅意味着信号的幅度小,而且主要指被噪声淹没中的信号。为了 检测被背景噪音淹没的信号, 就需要分析噪声产生的原因和规律,研究被测信号 的特点、 相关性以及噪声的统计特性,以寻找出从背景噪声中检测有用信号的方 法。因此,微弱信号检测技术的首要任务是提高信噪比。它不同于一般的检测技 术, 它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。由于被测量的信号微弱,传感器的固 有噪声、 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 幅度大得多, 放大被测信号的过程同时也放大了噪声,而且必然还会附加一些额 外的噪声, 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度,才能提取出有用的信号。 为了表征噪声对信号的淹没程度,引入信噪比 SNR 来表示,它指的是信号 的有效值 S 与噪音的有效值 N 之比。 而评价一种微弱信号检测方法的优劣,经常采用两种指标: 一种是信噪改善比 SNIR ,它等于系统输出端的信噪比 SNR o 和系统输入段
5.1.1 本检测系统的噪声源
广义的噪声是扣除被测信号真实值以后的各种测量值,可以分为两类:一是 干扰;另一被称为电子噪声(狭义) 。 干扰是指被非被测信号或非测量系统所引起的噪声。从理论上讲,干扰是属 于理想上可排除的噪声。不少干扰源发出的干扰是有规律的,有些具有周期性, 有些只是瞬时值。电子干扰的引入途径,主要为感应和电源耦合。这些可通过采 用适当的屏蔽,滤波或电路元件的配置等措施来减小或消除。 电子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。它的特点是不可以彻底消除的, 只能设法减少。 在红外系统和其它元件中主要的基本噪声有: 热噪声、 散粒噪声、 辐射噪声、 过剩噪声、 光子噪声。 这些噪声除了对红外气室传感器部分有影响外, 1 / f 噪声、 他们经过传感器信号采集进入探测仪的电子线路系统。我们所采用 DSP 的中央 处理系统同样会受电子线路的噪声影响。 在红外波段,探测器和电子线路的噪声主要由温度引起,如温度噪声和热噪 声,其次是白噪声和低频噪声,它们和信号功率无关。 各种噪声的产生机理如下: 一、热噪声。也常称为约翰逊(J.B.Johnson)噪声。任何电阻或导体,即使 没有连接到任何信号源或电源, 也没有任何电流流过该电阻,其两端也会呈现噪 声电压起伏, 这就是电阻的热噪声。电阻的热噪声起源于电阻中的电子的随机热 运动,导致电阻两端电荷的瞬时堆积。 奈奎斯特(Nyquist)用热力学推理方法,描述了热噪声的统计特性: 热噪声电压有效值: VN 4kTRf 热噪声电流有效值: I N 4kTf / R 热噪声功率谱密度: PN VN I N 4kT (5-1) (5-2) (5-3)
SNRi 之比。 SNIR 越大,表明系统抑制噪声的能力越强。
另一个指标是检测分辨率,指的是检测仪器指示值可以响应与分辨的最小输 入值的变化值。 检测分辨率不同于检测灵敏度,后者表示的是检测系统标定曲线 的斜率,定义为输出变化量 y 与引起 y 的输入变化量 x 之比。一般情况下, 灵敏度越高,分辨率越好。但提高系统的放大倍数虽可提高灵敏度,但却不一定 能提高分辨率,因为分辨率要受噪声和误差额制约。
I N 2eI 平 f
VN 2eI 平 fR 2
I 平 e ( PS Pb ) / hv
(5-4) (5-5) (5-6)
其中, I 平 为平均转换电流,e 为电子电量, 为量子效率, PS 为信号光功率,
Pb 为背景光功率。
对于光电转换传感器器件,减少散粒噪声的有效方法,是减小背景光和接收 器带宽。 三、低频噪声或 1 / f 噪声。也叫闪烁(flicker)噪声,或接触噪声。 1 / f 噪 声是由于两种导体的接触点电导的随机涨落引起的, 凡是有导体接触不理想的器 件都存在 1 / f 噪声。因为其功率谱密度正比于 1 / f ,频率越低 1 / f 噪声越严重。 四、过剩噪声。本系统说的过剩噪声是指电流流过合成碳质电阻这种不连续 介质时所产生的噪声。 “过剩”是指电阻热噪声以外多于产生的意思。 五、辐射噪声。它是由于入射辐射通量的起伏而引起的,这类噪声是接收期 间的极限噪声,故也称为背景限噪声。这种噪声与频率无关,因此其功率谱也是 均匀的。 六、白噪声。它是指功率是均匀变化的,且变化与频率无关。热噪声、散粒 噪声和辐射噪声都属于白噪声。 系统主要的噪声源是:
(5-14)
可见,只要测量互相关器的输出值,就能检测到混在噪声中的信号。 理论上只要 T 足够长,则一定有 Rsy ( ) =0,从而检测到极微弱的信号, 但实际上因测量时间 T 有限,故输出仍有一定噪声。
5.1.3 在气体浓度检测仪中采用的微弱信号检测方法
提高信号检测灵敏度或降低可检测下限的基本方法有二。一是从传感器及
放大器入手,通过降低它们的固有噪声水平,或研制新的低噪声传感器。二是分 析测量中的噪声规律和信号规律,通过各种手段从噪声中提取信号。微弱信号检 测,主要是指第二种方法。 一、自适应噪声抵消。自适应噪声抵消是一种补偿抵消的方法,是基于自适 应滤波器原理的一种扩展应用。所谓补偿抵消,就是在检测有用信号的同时,还 专门设计一个传感器检测干扰噪声,之后再从检测信号中减去传感器的输出,以 抵消叠加在有用信号上的干扰噪声。但是由于两个传输通道的差异,以及传感器 特性的不一致, 一般情况下两个传感器输出的噪声不会完全相同,所以这种方法 不能做到完全补偿, 只能是部分补偿。而自适应噪声抵消可以自适应地调节另一 路传感器的输出(包括幅度、相位等参数) ,已使噪声抵消的效果达到最佳。自 适应噪声抵消的原理框架如图示所示。 插入滤波器的目的是要补偿噪声源到两个 传感器的传输特性的差异。 自适应噪声抵消的核心部分是自适应滤波器,自适应 滤波过程是用自适应算法调整数字滤波器的参数,以是使滤波器输出 z(k) 逼近 传感器 1 输出信号中叠加的噪声 n(k) ,这样就可以使抵消器的输出 e(k) 逼近 被测信号 s(k) 。自适应滤波所采用的最有优准则有最小均方误差准则、最小二 乘法准则、最大信噪比准则、统计检测准则等,其中应用最广泛的准则为最小均 方误差准则。具体详见自平衡光电接收器系统。
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