2--医学信号测量的干扰噪声
基因测序 信噪比-概述说明以及解释
基因测序信噪比-概述说明以及解释1.引言1.1 概述基因测序是一种分析和解读生物体基因组序列的技术，它对于理解生物体的遗传信息和进行疾病诊断具有重要意义。
随着技术的发展和成本的降低，基因测序已经广泛应用于医学、生物学、农业等领域。
然而，在进行基因测序时，存在着信号和噪声之间的比值问题，即信噪比。
信号代表着我们希望测得的有用基因信息，而噪声则是来自于实验、仪器或算法等方面的误差和干扰。
信噪比的大小直接影响到基因测序结果的准确性和可靠性。
基因测序中的信噪比问题是一项挑战性的任务。
在分析基因组序列时，可能会受到测量仪器误差、环境干扰、测序化学反应的非特异性和符号错误等因素的影响。
这些噪声因素可能导致序列错误、碱基插入或缺失等问题，从而对后续的基因组信息分析和解读造成困扰。
为了提高基因测序结果的准确性和可靠性，需要采取一系列的方法和技术来提高信噪比。
其中，改进仪器设备、优化实验流程、选择高质量的数据分析算法和建立合适的质控标准等都可以有效降低噪声，提高信号的可靠性。
未来，基因测序中信噪比的发展趋势将会向着更高的准确性和更低的误差率发展。
随着技术的不断创新和突破，可靠的基因测序结果将会为疾病诊断、个性化治疗和遗传研究等领域提供更为可靠的依据。
同时，我们也需要加强对信号和噪声之间相互影响关系的深入研究，以便更有效地改进测序技术和方法，提高基因测序的信噪比。
1.2 文章结构文章结构是指文章的组织框架和各部分之间的关系，它对于整个文章的逻辑性和清晰度起着至关重要的作用。
本文将分为引言、正文和结论三个主要部分进行组织。
引言部分将对基因测序和信噪比问题进行简要的概述，介绍本文的目的和意义。
具体而言，将首先介绍基因测序的定义和原理，以及信噪比的概念和意义。
然后，将讨论基因测序中存在的信噪比问题，包括其对测序结果的影响以及当前面临的挑战。
正文部分将进一步展开对基因测序和信噪比问题的探讨。
首先，将详细阐述基因测序的定义和原理，包括不同的测序方法和技术。
(完整版)光电检测技术与应用_郭培源_课后答案
光电检测技术与应用课后答案第1章1、举例说明你说知道的检测系统的工作原理。
（1）光电检测技术在工业生产领域中的应用：在线检测：零件尺寸、产品缺陷、装配定位…（2）光电检测技术在日常生活中的应用：家用电器——数码相机、数码摄像机：自动对焦--- 红外测距传感器自动感应灯：亮度检测---光敏电阻空调、冰箱、电饭煲：温度检测---热敏电阻、热电偶遥控接收：红外检测---光敏二极管、光敏三极管可视对讲、可视电话：图像获取---面阵CCD 医疗卫生——数字体温计：接触式---热敏电阻，非接触式---红外传感器办公商务——扫描仪：文档扫描--- 线阵CCD红外传输数据：红外检测---光敏二极管、光敏三极管（3）光电检测技术在军事上的应用：夜视瞄准机系统：非冷却红外传感器技术激光测距仪：可精确的定位目标光电检测技术应用实例简介点钞机（1）激光检测—激光光源的应用用一定波长的红外激光照射第五版人民币上的荧光字，会使荧光字产生一定波长的激光，通过对此激光的检测可辨别钞票的真假。
由于仿制困难，故用于辨伪很准确。
（2）红外穿透检测—红外信号的检测红外穿透的工作原理是利用人民币的纸张比较坚固、密度较高以及用凹印技术印刷的油墨厚度较高，因而对红外信号的吸收能力较强来辨别钞票的真假。
人民币的纸质特征与假钞的纸质特征有一定的差异，用红外信号对钞票进行穿透检测时，它们对红外信号的吸收能力将会不同，利用这一原理，可以实现辨伪。
（3）荧光反应的检测—荧光信号的检测荧光检测的工作原理是针对人民币的纸质进行检测。
人民币采用专用纸张制造（含85％以上的优质棉花），假钞通常采用经漂白处理后的普通纸进行制造，经漂白处理后的纸张在紫外线（波长为365nm 的蓝光）的照射下会出现荧光反应（在紫外线的激发下衍射出波长为420－460nm 的蓝光），人民币则没有荧光反应。
所以，用紫外光源对运动钞票进行照射并同时用硅光电池检测钞票的荧光反映，可判别钞票真假。
信噪比医学影像
信噪比医学影像信噪比（Signal-to-Noise Ratio，简称SNR）是医学影像中一个重要的指标，用于衡量图像中有用信号与噪声之间的比例关系。
信噪比是评价医学影像质量的关键因素之一，它直接影响到医生对图像的诊断能力和准确性。
在医学影像中，信号指的是图像中所包含的有用信息，如组织结构、病变区域等。
而噪声则是由各种原因引起的图像中的随机干扰，如电子噪声、散射噪声等。
信号和噪声的比例越高，图像质量越好，医生能够更清晰地观察到图像中的细节，提高诊断准确性。
提高信噪比对于医学影像的质量至关重要。
首先，减少噪声的产生是提高信噪比的一种重要方法。
在影像采集过程中，通过优化设备参数和减少外界干扰等手段，可以降低噪声的水平。
其次，对于已经存在的噪声，可以通过图像处理方法进行降噪处理，如滤波算法、图像增强等。
这些方法可以有效地提高图像的质量和诊断能力。
在医学影像中，信噪比的影响因素较多。
首先是影像采集设备的性能，如探头灵敏度、噪声水平等。
高质量的设备能够提供更高的信噪比，从而获得更清晰的图像。
其次是影像采集过程中的参数设置，如曝光时间、放大倍数等。
合理设置这些参数可以有效地降低噪声的产生，提高信噪比。
另外，患者体质和病变部位也会影响信噪比。
不同的患者体质具有不同的噪声水平，而病变部位可能会引入额外的噪声，从而降低信噪比。
提高信噪比的方法有很多，可以从硬件和软件两个方面入手。
在硬件方面，可以采用高质量的影像设备，提高设备的灵敏度和分辨率。
此外，合理设置设备的参数，如增益、曝光时间等，也可以有效地降低噪声的产生。
在软件方面，可以利用图像处理算法进行降噪处理，如中值滤波、小波变换等。
这些算法可以针对不同的噪声类型进行处理，提高图像的质量。
除了提高信噪比，还可以通过其他方法来提高医学影像的质量。
例如，采用多模态影像融合技术可以提高图像的分辨率和对比度，提供更全面的信息。
此外，利用人工智能和机器学习等技术，可以对大量的医学影像数据进行分析和处理，提高诊断的准确性和效率。
噪声的应用及原理是什么
噪声的应用及原理是什么1. 引言噪声是指在信号中存在的无用或干扰成分，它常常被认为是一种不受欢迎的干扰信号。
然而，噪声也具有一定的应用价值，并且在许多领域中具有重要的作用。
本文将介绍噪声的应用及其原理。
2. 噪声的应用2.1 通信系统中的应用噪声在通信系统中具有重要的作用。
在数字通信中，加性高斯白噪声是一种非常常见的信道模型。
它模拟了通信信道中的随机干扰，对于通信系统的性能分析和设计至关重要。
此外，在某些加密算法中，噪声可以用来增加信号的随机性，提高加密的强度。
2.2 信号处理中的应用噪声在信号处理中也具有广泛的应用。
例如，噪声可以用来随机扰动信号，从而增加信息隐藏和水印算法的安全性和鲁棒性。
此外，在音频和图像信号处理中，噪声可以用来模拟真实世界中的环境噪声，从而改善信号的质量和真实感。
2.3 物理实验中的应用噪声在物理实验中也起到重要的作用。
例如，在粒子物理实验中，由于微弱的信号往往被噪声掩盖，科学家们通常会利用噪声的统计特性进行背景噪声的消除和信号提取。
此外，在某些量子实验中，噪声可以被利用来研究量子纠缠和量子信息。
2.4 生物医学中的应用噪声在生物医学中也有一定的应用。
例如，在脑电图（EEG）信号分析中，噪声可以用来提取潜在的脑电活动，并对脑功能进行研究。
此外，在医学成像中，噪声可以用来改善成像的质量和清晰度，提高医学诊断的准确性。
3. 噪声的原理3.1 噪声的产生原理噪声可以有多种不同的产生原理。
常见的噪声产生原理有热噪声、量子噪声、和散粒噪声等。
热噪声是由于电阻材料内部自由电荷的热运动引起的，它是各向同性的高斯白噪声。
量子噪声是由于光子统计的量子涨落引起的，它在光学系统中很常见。
散粒噪声是由于光和物质的相互作用引起的，它在光学显微镜中非常明显。
3.2 噪声的统计特性噪声的统计特性对于噪声的分析和应用具有重要的意义。
常见的噪声统计特性有均值、方差、功率谱密度等。
均值描述了噪声的中心位置，方差描述了噪声的离散程度，功率谱密度描述了噪声在不同频率上的分布。
医疗体温监测中的噪声滤波技巧
医疗体温监测中的噪声滤波技巧在医疗体温监测中，噪声滤波技巧是至关重要的。
噪声是指在测量过程中，由于各种干扰因素引起的不希望的随机波动。
对于准确监测患者的体温，噪声滤波技术可以帮助我们提高测量精度，减少误差，从而获得更加可靠的结果。
首先，我们需要了解医疗体温监测中可能出现的噪声源。
噪声源可以包括环境因素、设备因素和人为因素。
环境噪声源主要包括温度变化、湿度变化、大气压变化等；设备噪声源主要包括传感器噪声、电磁干扰等；人为噪声源主要包括人的运动引起的振动噪声。
这些因素产生的噪声会对体温测量结果产生不良影响，因此需要采用适当的滤波技巧来抑制噪声。
一种常用的滤波技术是移动平均滤波。
这种滤波技术基于时间序列数据的平均值，通过计算一定时间窗口内的样本数据的平均值来减小噪声的影响。
在医疗体温监测中，可以采用简单移动平均滤波或加权移动平均滤波。
简单移动平均滤波将所有样本数据的权重设置为相等，而加权移动平均滤波可以根据实际需求调整不同样本数据的权重，以适应不同噪声情况的滤波需求。
另一种常用的滤波技术是中值滤波。
中值滤波是基于排序思想的一种非线性滤波技术，它通过计算一组数据的中间值来抑制噪声的影响。
在医疗体温监测中，可以通过对一定时间窗口内的样本数据进行排序，然后取其中间值作为滤波结果。
中值滤波对于突发噪声和脉冲噪声有很好的抑制效果，可以有效地提高体温测量的准确性。
除了移动平均滤波和中值滤波，还有一些其他的滤波技术也可以在医疗体温监测中使用。
例如，卡尔曼滤波是一种递归滤波技术，它可以根据历史数据和当前观测值来估计体温的真实值，从而减小测量误差。
小波变换是一种多尺度滤波技术，它可以在不同尺度上划分信号，减少噪声的影响。
这些滤波技术在医疗体温监测中都有着广泛的应用。
需要注意的是，在选择滤波技术时，我们需要根据实际情况来确定。
不同滤波技术有不同的适用范围和特点，需要根据噪声的特性和滤波的要求来选择。
同时，滤波器的参数也需要进行调整，以得到最佳的滤波效果。
现代医学电子仪器原理与设计复习指导(含答案)
现代医学电子仪器原理与设计复习指导目录绪论阅读材料复习与练习第一章医学仪器概述第二章生物信息测量中的噪声和干扰第三章信号处理第四章生物电测量仪器第五章血压测量第六章医用监护仪器第七章心脏治疗仪器与高频电刀第八章医用电子仪器的电气安全0阅读材料复习与练习1.（医疗仪器）主要指那些单纯或组合应用于人体，用于生命科学研究和临床诊断治疗的仪器，包括所需的软件。
2.随着当今人类社会的发展和对医学模式认识上的转变，特别是以Internet为代表的信息技术的普及，以医院为中心的模式必然会再次回归到以（社区、家庭医疗为中心，“以人为本”、以预防为主）的医学模式上来。
医学仪器的设计应充分认识这一医学发展的必然趋势。
3.以（社区医疗）为中心的医学模式正在崛起，我们从事医学仪器设计应充分认识到这一发展趋势。
4.（生物医学信号检测）技术是对生物体中包含的生命现象、状态、性质及变量和成分等信息的信号进行检测和量化的技术。
5. （生物信息处理）技术即是研究从被检测的湮没在干扰和噪声中的生物医学信号中提取有用的生物医学信息的方法。
6.（专家系统）实质上是某一专门知识，例如某种疾病的诊断、处方，某些矿物的资源勘探数据分析等的计算机咨询系统(软件)。
专家系统的基础是（专家知识），一类是已经总结在书本上的定律、定理和公式等，另一类是专家们在实际工作中长期积累的经验、教训。
7.请给出虚拟医学仪器的系统构成，并叙述各模块的功能。
答案要点：虚拟医学仪器通常由通用计算机系统、扩充的硬件模块和软件模块三大部分构成。
计算机系统指通用计算机，如PC机或工作站.功能：完成仪器的全套应用软件设计；硬件模块包括接口驱动部件、医学功能部件和传感器或作用部件。
功能：接口驱动部件的功能是实现硬件模块与计算机的接口，是使硬件模块与计算机系统能进行有效的通信和数据传输的关键；医学功能部件是硬件模块的核心，该部件进行有关生理信号的放大、滤波、处理，然后经模数转换变为数字信号，由接口驱动部件送计算机系统；传感器或作用部件是硬件模块和虚拟医学仪器最前端的部件，传感器是将所获微弱生命信号转换为电信号，作用部件是用于治疗的各种物理因子发生器；软件模块由计算机的部分系统软件、工具软件和专为虚拟医学仪器设计的医学应用软件组成。
生物医学信号处理中的常见问题解析与解决方案
生物医学信号处理中的常见问题解析与解决方案在生物医学领域中，信号处理是一项关键技术，它涵盖了一系列研究和应用，用于从生物体内获取的信号中提取有用的信息。
然而，在处理生物医学信号时，常常会遇到各种挑战和问题。
本文将解析一些常见问题，并提供相应的解决方案，以帮助研究人员更好地处理生物医学信号。
1. 信号噪声和干扰生物医学信号常常受到来自环境和设备的噪声和干扰的影响，这对信号的准确提取和分析造成了困难。
为了解决这个问题，可以采取以下方法:- 信号滤波: 使用数字滤波器，例如低通滤波器或陷波滤波器，来去除不需要的频率分量和噪声。
- 信号增益控制: 调整信号的增益以优化信噪比，提高信号的质量。
2. 信号失真和伪迹在信号采集和传输过程中，信号可能会发生失真或伪迹，从而影响信号的精确性和准确性。
以下解决方案可以帮助解决这个问题：- 采用校正技术: 对信号采集和传输过程进行校正，校正仪器和设备的系统误差，减少信号的失真。
- 采用数字信号处理算法: 使用数字信号处理算法对失真的信号进行恢复和重建，减少伪迹的影响。
3. 信号分析和提取生物医学信号通常包含丰富的信息，但如何准确地提取和分析这些信息是一项具有挑战性的任务。
以下是一些解决方案：- 特征提取算法: 使用特征提取算法，例如时域分析、频域分析、小波变换等，提取信号中的关键特征。
- 模式识别: 使用机器学习和模式识别算法对信号进行分类和识别，以自动提取感兴趣的信息。
4. 数据处理和存储生物医学信号通常以大量的数据形式存在，处理和存储这些数据也是一个重要的问题。
以下解决方案可以提高工作效率：- 并行计算: 使用并行计算技术加速数据处理过程，提高计算效率。
- 数据压缩和压缩算法: 使用数据压缩和压缩算法来减少数据的存储空间，提高数据的传输和存储效率。
5. 信号的可视化和展示对生物医学信号进行可视化和展示是理解和分析信号的重要步骤。
以下解决方案可以提高信号的可视化效果：- 数据图像化: 使用图表、图像和热力图等可视化工具，以直观和清晰的方式展示信号的特征和模式。
心电图信号处理中的噪声抑制方法比较
心电图信号处理中的噪声抑制方法比较心电图（Electrocardiogram, ECG）是一种测量心脏电活动的无创方法，广泛应用在临床诊断和疾病监测中。
然而，心电图信号常常受到噪声的干扰，导致信号质量下降，从而影响心电图的分析和诊断结果。
为了准确提取心电图信号中的有用信息，需要采用噪声抑制方法来滤除噪声。
本文将介绍几种常用的心电图信号处理中的噪声抑制方法，并对它们进行比较。
一、滤波方法滤波是一种常见的噪声抑制方法，通过去除频谱中的干扰成分来提高信号质量。
常用的滤波方法包括低通滤波、高通滤波、带通滤波和陷波滤波。
1. 低通滤波低通滤波器可以通过去除高频部分的信号来抑制高频噪声。
在心电图信号处理中，低通滤波器常用于滤除肌电干扰和高频噪声。
常见的低通滤波器包括巴特沃斯滤波器、Butterworth滤波器和倒数阶巴特沃斯滤波器。
2. 高通滤波高通滤波器可以去除低频部分的信号，用于去除基线漂移等低频噪声。
常用的高通滤波器包括巴特沃斯高通滤波器和导联式高通滤波器。
3. 带通滤波带通滤波器可以选择一个带宽范围内的频谱成分，将其保留下来，去除其他频谱成分。
带通滤波器在心电图信号处理中常用于去除噪声和滤波得到目标频段的信号。
4. 陷波滤波陷波滤波器可以消除特定频率的干扰，如电源60Hz噪声。
陷波滤波器可以通过选择性地抑制某些频率信号的方式，使这些干扰频率不会对心电图信号造成干扰。
以上几种滤波方法各有优劣，具体选择哪种方法要根据实际应用需求和信号特点进行判断。
二、小波变换方法小波变换是一种时频分析方法，具有多尺度分析的特点。
它可以通过将信号分解成不同频率的子频带来抑制噪声。
常用的小波变换方法有离散小波变换（Discrete Wavelet Transform, DWT）和连续小波变换（Continuous Wavelet Transform, CWT）。
1. 离散小波变换离散小波变换将信号分解成不同尺度的低频和高频子带，其中低频子带包含信号的大致趋势，高频子带包含信号的细节信息。
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220 V Cb
Cb1>>Cb Cb1=10Cb
Cb1
Ucm=20v
如何消除干扰电压? 右腿接地消除共模电压，但问题？ 不安全,接地电间形成干扰电压,加接地电阻限流
由接地电阻产生共模电压 Vcm= iabZG= (0.2 µA) (50 K W) = 10 mV 如何消除?
通过高共模抑制比运算放大器消除
电源与人体表面容性耦合
位移电流通过人体产生电压 Vab=0.2*400*2=160uv
（与前面共模电压的区别？如何消除）
减小电极 Cb idb
ucm Z2 ucm ZG
Z1 ucm
心电机 A
Zin B
Zin
G
idb
磁场干扰 干扰电流产生的磁通随时间变换在闭合回路产生干扰电压
传导耦合
公共阻抗干扰
电场、磁场、电磁场耦合
◆ 远场辐射电磁场耦合
大功率的高频电气设备，广播、电视、通 信发射台等，不断地向外发射电磁波。智能仪 器若置于这种发射场中就会感应到与发射电磁 场成正比的感应电势，这种感应电势进入电路 就形成干扰
电场耦合（容性）
当R很大
U 2s
C
C
C2
U 1s
电源
Z1 Z2
ZG
A
B 心电机 G
为什么生理信号测量要考虑干扰问题
• 被测信号微弱 • 人体是良导体，目标大,易受电磁干扰 • 人体系统的复杂性，易受其他系统干扰 • 仪器内部干扰和噪声
第一节、人体电子测量中的干扰
一、干扰引入
干扰形成条件 干扰源耦合通道敏感电路 干扰源 能产生一定电磁能量影响周围电路正常工作的物体或设备
解决方法： 绞合方法
减小环路面积
二、合理接地与屏蔽
保护接地 工作接地
一、合理接地
1、工作接地
电源地 接地是指：各种信号地与电源地的连接
高频信号导致阻抗增加，要多点接地，线要短， 地线大面积铜皮
高频电路特点
• 分布参数明显，导线成为电感，导线间分 布电容明显
• 元件的分布参数也明显 • 晶体管的放大倍数下降，要用的固定中频
干扰源
① 电场干扰：
工频（50Hz）电场的干扰（周围电源）。
② 磁场干扰：
变压器、电动机和荧光灯的镇流器周围产生的交流磁场（线圈）
③ 高频电磁场干扰：
空中的电磁波, 通过测量系统与人体连接的导线引入。
人体内部信号干扰
EMG等
(a)50Hz工频电场干 扰
(b)磁场干扰
胎儿心电（uv级）
二、干扰途径
电磁开关，有线圈 防止烧坏触点，保护VT
干扰的消除
电场耦合干扰：加屏蔽层 磁场感应干扰：减小环路面积 电磁波干扰：滤波电路，屏蔽，能量释放回路 其他生理电干扰,加滤波电路 电源内阻干扰,地线阻抗干扰，加去耦电容，
减小地电阻，布局合理，如并联形式
本仪器内其他电路模块干扰，隔离电路，光耦 电极接触不好，人体运动，加滤波电路
三、其他抗干扰措施
前级的地悬浮,与电源地不通
系统内部干扰抑制
防止电压过高的辐射；导致电路击穿，引起电流冲击
吸收电路的作用
二极管保证电流减小时正向导通 断开后电感产生高压，接通与E抵消
• 三级管为控制电路,提供电感电流 • 2-26中,根据感应定律,接通和断开时电动势方向
不同, 在(e),(d)中要保证断开时二极管正向导通 • (f),(g)导通时R大一些,减小导通时间
= (6 nA) (5 K W) = 30 µV（差模电压）
Z2 ZG
Z1
Id1
A
Id2
B
心电机 G
Id1+ Id2
问题
（1）Z1,Z2意义
（2）Id1,Id2为什么不流入放大器
流入人体 解决方法： 引线屏蔽,将屏蔽罩接地
接触电阻 RAB>>接触电阻
减小长度、避免平行
电源线与人体耦合
人体很高的共模电压 Ucm=220.Cb/(Cb1+Cb)
断开时R小些,减小电压.
• 电源接通瞬间，电感上+，下-，低效+Ec 保持电流不变
• 电源断开瞬间，电感上-，下+，保持电 流不变，因此，断开瞬间问题大，高压 全加载三极管上，容易击穿
电机绕组为电感 RC为能量吸收 断开部分为触点
高压造成火花 短路开关能量吸收 平时合适的RC使电路不开
J为继电器
us BAcos 克服方法：
远离干扰源，绞线，减小回路面积及角度
假设感应侧与被感应侧位置水平对应 假设感应侧产生的磁场变大，反之右手定则电流反向
• 图1为假设每个环路的感生电动势方向， 则相邻的抵消
• 图2为假设的每个小段的感生电动势方向， 则相邻的抵消。
磁场感性干扰
无twisting
有 twisting 绞线
磁场耦合的抑制技术
抑制磁场耦合干扰的好办法应该是屏蔽干扰源 大电机、电抗器、大电流载流导线等等都是很强的磁场干扰源
屏蔽体材料选择
高频电磁波频率或电场，高电导率金属材料反射损耗及涡流损耗 低频磁场，采用高导磁率的材料，磁力线限制在屏蔽体内部， 高电导率材料，铜、铝、钢 高导磁率材料，磁钢、铁、锰合金
第二节 噪 声(了解)
1、噪声一般性质 2、主要噪声类型 3：描述放大器的噪声性能 4：低噪声放大器设计
C C2
当R很小 U2s | jRC | U1s
克服方法
-减小分布电容,增大距离，避免平行，减小长度 -加静电屏蔽层,接地
露出来的短, C很小，则U2s小
导联线及电源线 形成容性耦合
电源线的电场干扰
电源线 220 V
C2 C1
C3
vA-vB = id1Z1- id2Z2 = id1(Z1 - Z2)
二、生物信息测量中的噪声和干扰
医疗仪器设计
• 原理设计 • 测量方案 • 样机设计 • 试验
考虑信号因素、环境的因素、医学因素
生理信号测量中问题
• 为什么生理信号测量要考虑干扰问题 • 实例： • 心电测量有哪些干扰？ • 分析并估算这些干扰大小(5条以上) • 如何这些消除这些干扰？
心电测量中有哪些干扰？ 形成原因？ 如何消除?
电源地
2、输入敏感回路接地
2、输入敏感回路接地
•信号小，对干扰敏感 •输入存在回路，易有电磁干扰 •输入端导联线长，易有电场干扰 •导联线较长，信号端接地线(人)与仪器电路地有较大电阻，
地电位不等，形成干扰电压，直接作用在输入级
(二)合理屏蔽
电场耦合的屏蔽和抑制技术
克服电场耦合干扰最有效的方法是屏蔽物体 (放置在空心导体或者金属网内的物体不受外电场的影响)