微弱信号检测——基于自相关检测的微弱信号分析与仿真
微弱信号检测放大的原理及应用
《微弱信号检测与放大》摘要：微弱信号常常被混杂在大量的噪音中,改善信噪比就是对其检测的目的，从而恢复信号的幅度。
因为信号具备周期性、相关性,而噪声具有随机性，所以采用相关检测技术时可以把信号中的噪声给排除掉。
在微弱信号检测程中，一般是通过一定的传感器将许多非电量的微小变化变换成电信号来进行放大再显示和记录的。
由于这些微小变化通过传感器转变成的电信号也十分微弱，可能是VV甚至V或更少。
对于这些弱信号的检测时，噪声是其主要干扰，它无处不在。
微弱信号检测的目的是利用电子学的、信息论的和物理学的方法分析噪声的原因及其统计规律研究被检测量信号的特点及其相干性利用现代电子技术实现理论方法过程，从而将混杂在背景噪音中的信号检测出来。
关键词：微弱信号；检测；放大；噪声1前言测量技术中的一个综合性的技术分支就是微弱信号检测放大，它利用电子学、信息论和物理学的方法，分析噪声产生的原因和规律，研究被测信号的特征和相关性，检出并恢复被背景噪声掩盖的微弱信号。
这门技术研究的重点是如何从强噪声中提取有用信号，从而探索采用新技术和新方法来提高检测输出信号的信噪比。
微弱信号检测放大目前在理论方面重点研究的内容有：a.噪声理论和模型及噪声的克服途径；b.应用功率谱方法解决单次信号的捕获；c.少量积累平均，极大改善信噪比的方法；d.快速瞬变的处理；e.对低占空比信号的再现；f.测量时间减少及随机信号的平均；g.改善传感器的噪声特性；h.模拟锁相量化与数字平均技术结合。
2.微弱信号检测放大的原理微弱信号检测技术就是研究噪声与信号的不同特性，根据噪声与信号的这些特性来拟定检测方法，达到从噪声中检测信号的目的。
微弱信号检测放大的关键在于抑制噪声恢复、增强和提取有用信号即提高其信噪改善比SNIR。
根据下式信噪改善比（SNIR）定义即输出信噪比（S/N）0与输入信噪比（S/N）i之比。
（SNIR）越大即表示处理噪声的能力越强，检测的水平越高。
“微弱信号检测技术”仿真报告
“微弱信号检测技术”仿真实验报告二．实验装置：信号发生器，双踪通用示波器一台，电路试验箱，EWB电路仿真软件，计算机三．实验步骤：1）安装好EWB软件2）画好仿真电路图3）选择输入信号（正弦，方波），并调节参考信号的频率，观察负载的输出情况4）观察输出波形，记录实验数据同步积分器电路用EWB进行仿真的实验电路图仿真后的波形用f1表示参考频率，f2表示输入频率。
令f1=1kHz1.输入频率与参考频率相同，即f2=f1=1kHz。
2.输入频率为参考频率的偶次谐波，令f2=4f1=4kHz。
3.输入频率为参考频率的奇次谐波，令f2=5f1=5kHz。
4.输入频率偏离参考频率一个小量，令f2=1.005kHz。
相关器的研究一．实验目的与要求⑴、了解相关器的原理，测量相关器的输出特性；⑵、测量相关器的抑制干扰能力和抑制白噪声的能力；⑶、、测量相关器的过载电平、直流漂移、动态范围。
基本原理：二．实验装置：信号发生器，双踪通用示波器一台，电路试验箱，EWB电路仿真软件，计算机三．实验步骤：1）安装好EWB软件2）画好仿真电路图3）选择输入信号（正弦，方波），并调节参考信号的频率，观察负载的输出情况4）观察输出波形，记录实验数据相关器电路用EWB进行仿真的实验电路图仿真后的波形1.输入频率与参考频率相同，即f2=f1=1kHz。
2.输入频率为参考频率的偶次谐波，令f2=4f1=4kHz。
3.输入频率为参考频率的奇次谐波，令f2=7f1=7kHz。
4.输入频率偏离参考频率一个小量，令f2=1.005kHz。
微弱信号的检测方案设计
微弱信号的检测方案设计一、原理分析针对微弱信号的检测的方法有很多，比如滤波法、取样积分器、锁相放大器等。
下面就针对这几种方法做一简要说明。
方案一：滤波法。
在大部分的检测仪器中都要用到滤波方法对模拟信号进行一定的处理，例如隔离直流分量，改善信号波形，防止离散化时的波形混叠，克服噪声的不利影响，提高信噪比等。
常用的噪声滤波器有：带通、带阻、高通、低通等。
但是滤波方法检测信号不能用于信号频谱与噪声频谱重叠的情况，有其局限性。
虽然可以对滤波器的通频带进行调节，但其噪声抑制能力有限，同时其准确性与稳定性将大打折扣。
方案二：取样积分器取样积分法是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呈现出待测信号的真实波形。
由于信号的取样是在多个周期内重复进行的，而噪声在多次重复的统计平均值为零，所以可大大提高信噪比，再现被噪声淹没的波形。
其系统原理图如图2-1所示。
取样门脉冲产生与控制积分器放大器Vs(t)+Vn(t)Vr(t)Vo(t)一个取样积分器的核心组件式是取样门和积分器，通常采用取样脉冲控制RC 积分器来实现，使在取样时间内被取样的波形做同步积累，并将累积的结果保持到下一次取样。
取样积分器通常有定点式和扫描式两种工作模式。
定点式是测量周期信号的某一瞬态平均值，经过m 次取样平均后，其幅值信噪比改善为ni sin s V V m V V ；扫描式取样积分器利用取样脉冲在信号波形上延时取样，可用于恢复与记录被测信号的波形，由于其采样过程受到门脉冲宽度的限制，只有在门宽范围内才能被取样。
方案三：锁相放大器锁相放大器也称为锁定放大器（Lock-In-Amplifier,LIA ）。
它主要作为一个极窄的带通滤波器的作用，而非一般的滤波器。
它的原理是基于信号与噪声之间相关特性之间的差异。
锁相放大器即是利用互相关原理设计的一种同步相关检测仪，利用参考信号与被测信号的互相关特性，提取出与参考信号同相位和同频率的被测信号。
微弱信号的检测方法
微弱信号的检测方法微弱信号的检测是指在噪声背景下，检测和提取出非常弱的信号。
这是许多领域中重要的问题，如无线通信、雷达、天文学和生物医学等。
由于微弱信号可能与噪声相似，因此检测方法需要对噪声进行有效的抑制，并提高信号的可观测性。
本文将介绍一些常用的微弱信号检测方法，并对其原理和应用进行详细讨论。
一、相关检测方法相关检测方法是一种常见的微弱信号检测方法。
它基于信号和噪声之间的相关性，通过计算信号与预先定义的模板之间的相关度来判断是否存在微弱信号。
相关检测方法的主要步骤包括预处理、相关运算和判决。
预处理阶段通常包括滤波、降噪和增强信号质量等操作，以提高信号的可观测性。
相关运算阶段使用相关函数来衡量信号和模板之间的相似度。
最后，在判决阶段根据相关度的阈值来判断是否存在微弱信号。
二、统计检测方法统计检测方法是基于概率统计理论的一种微弱信号检测方法。
根据噪声和信号的统计特性，通过建立适当的统计模型来描述信号和噪声之间的差异，并利用统计推断方法进行信号检测。
常用的统计检测方法包括最大似然检测、Neyman-Pearson检测和贝叶斯检测等。
最大似然检测通过计算信号和噪声模型的似然函数来估计信号存在的概率。
Neyman-Pearson检测通过设置假设和备择假设来最小化错误检测概率。
贝叶斯检测方法则利用贝叶斯公式，结合先验概率和后验概率来判断信号是否存在。
三、小波变换方法小波变换是一种多尺度分析方法，可以将信号分解成不同频率的子信号。
因此，它在微弱信号检测中具有广泛的应用。
通过对信号进行小波变换，可以将微弱信号从噪声中分离出来。
小波变换方法包括连续小波变换和离散小波变换。
连续小波变换是通过对信号应用一组连续小波基函数来分析信号的频谱特性。
离散小波变换则是对信号进行离散化处理，以在有限的时间和频率分辨率下进行分析。
小波变换方法具有时频局部化的性质，能够有效地检测和提取微弱信号。
四、自适应滤波方法自适应滤波是一种广泛应用于微弱信号检测的方法。
基于MATLAB微弱信号的相关检测设计与仿真
中 国 高新 技 术 企 业
Ｃｈ ｎ — ｅ ｈ Ｅｎ ｅ ｏ ｉ ｉ ａＨｉ－ ｃ ｌｒ ｒ Ｔ ｓ
Ｎ ｏ．． １２０１ Ｏ
（ ｎ ａｖｔＮＯ．３） Ｃｕｍｌｉ ｙ ｔｅ １６
基于Ｍ Ｔ Ａ 微 弱信号的相关检测设计与仿真 ＡＬＢ
关 键 词 ： Ｔ Ｂ； 弱 信 号 ； 关检 测 ； 字 累加 器 ； ＭＡ Ｉ 微 Ａ 相 数 自相 关 ； 互相 关
中图分类号 ：Ｎ １ Ｔ ９】
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ：０ ９ ２ ７ （０ ０ ０ — ０ ５ ０ １０ — ３４ ２ １ ）１ ０ ２ — ２
相关检测技术是信号柃测领域里一种重要 工具 ， 它能在低 信噪 比的情况下提取 出有 用的信 号，具有较 强的抗噪声 的能
图３
（ ） 三 信噪 ＬＳ Ｎ １ ｄ 信号加噪声仿真波形 Ｉ ／ ＝ Ｂ ｔ ， Ｏ
“ ’ …
二 、 字累加方式 的相关 函数计算 数
将被测信 号取样 ， 并进 行模数转 换 ， 得到离散 的数字 信 可
号， 这样就可以利用 累加平均 的方法实现公式 （） １的积分运算 ：
Ｒ （ ）Ｏ Ｒ （ ）０ ＿ ， ． ＝ ｒ ｒ 即 ： ｒ ＝ ７ ＋ （ ） Ｒ（ ）尺 （ ） Ｉ ｒ
。
、
ｔ
，
由平稳随机过程理论可知 ， 不含周期分量 的噪声ｎ ｆ的 自 ） （ 相关函数当ｒ 。时， ） 所 以当ｒ — 。 尺 ， — ， （ 很大 时 ， （ ）尺 （ ） Ｒ ．＝ ．。 ｒ 『
尺（ ＝ ）
＾
（ ｎ ） ｎ
、 ｌ
（） ２
毒 ｌ｝ ０ ００ 』 ’ 毒 ０ － 、 ，
微弱信号检测第四章 相关检测 NEW
微
弱
信
号
检
测
两种计算方法：①所有数据采集完毕后计算； ②边采集边计算；
~ x (0) x (1) R xy (0) ~ x (1) x (0) ~ R xy (1) 1 1 R xy (k ) y ( 0 ) y ( 1 ) N N ~ R (M 1) x (1 M) x (2 M) xy x ( N 1) x ( N 2) 1 y( N 1) N x ( N M)
1. 算法： ~
1 T R xy () sgn[ y( t )] sgn[ x ( t )]dt T 0
~
其中sgn[y(t)]和sgn[X(t-τ)]分别表示y(t)和x(t-τ) 的符号函数。
1 N1 数字累加平均算法： R xy (k) sgn[y(n)]sgn[x(n k)] N n 0
由式知，尽管T有限，Rxy(τ)是Rxy(τ)的无偏估计。
微弱信ຫໍສະໝຸດ 号检测估计值的均方误差为:
~ ~ 2 varR xy () E (R xy () R xy ()) 1 ~ 2 varR xy () R x (0)R y (0) R xy ()) 2BT
~ varR xy () 2 1 1 xy () R xy () 2BT xy ()
微
弱
信
号
检
测
1 一般情况下ρxy(τ)＜1/3，故 xy () 2BT 3.Rxy(τ)估计值的信噪比 ~ E R xy () 定义为 SNR ~ varR xy () ~ 有 E R xy () R xy () R xy () 得 SNR ~ varR xy ()
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。
微弱信号检测实验报告
微弱信号检测实验报告微弱信号检测实验报告引言在科学研究和工程应用中，微弱信号的检测是一项具有重要意义的任务。
微弱信号的检测可以帮助我们探测宇宙中的奥秘、改善通信系统的性能、提高医学影像的分辨率等。
本实验旨在探索微弱信号检测的原理和方法，并通过实验验证其可行性。
实验装置本实验使用了一套精密的实验装置，包括信号源、放大器、滤波器、检测器和示波器等。
信号源产生微弱信号，放大器将信号放大到可以被检测器检测的范围内，滤波器用于去除噪声和干扰，检测器将信号转换为电压信号，示波器用于显示信号的波形和幅值。
实验步骤1. 首先，将信号源连接到放大器的输入端，并将放大器的输出端连接到滤波器的输入端。
2. 调节信号源的频率和幅值，使其产生一个微弱的正弦信号。
3. 调节放大器的增益，使信号的幅值适合检测器的输入范围。
4. 将滤波器的输出端连接到检测器的输入端。
5. 调节检测器的灵敏度，使其能够检测到微弱信号。
6. 将检测器的输出端连接到示波器的输入端。
7. 调节示波器的触发模式和时间基准，使其能够显示信号的波形和幅值。
实验结果经过一系列的调节和优化，我们成功地检测到了微弱信号，并通过示波器观察到了信号的波形和幅值。
实验结果表明，我们设计的实验装置能够有效地检测微弱信号，并具有较高的灵敏度和准确性。
讨论与分析在实验过程中，我们发现调节放大器的增益是关键步骤之一。
如果增益过低，信号将被放大得不够，无法被检测器检测到；如果增益过高，放大器可能会引入噪声和干扰，影响信号的检测结果。
因此，需要根据实际情况选择适当的增益值。
另外，滤波器的选择和调节也对信号的检测结果有重要影响。
滤波器可以去除噪声和干扰，提高信号与噪声的信噪比。
在实验中，我们使用了带通滤波器，将信号源产生的特定频率范围内的信号通过，而去除其他频率的信号。
这样可以有效地提高信号的检测灵敏度。
此外，检测器的灵敏度也是影响信号检测结果的重要因素。
较高的灵敏度意味着检测器能够检测到较小幅值的信号，但也可能引入更多的噪声。
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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。
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1 绪论
1.1 引言 随着社会的发展和科技的进步， 在人们认识世界和改造世界的过程中， 经常需要对微弱 的有效信号进行检测。如对光学中的各种光谱检测过程中，对细胞的发光特性检测中，对化 学反应中的物质生成过程检测中， 对物理学中的表面物理特性检测中， 对天文学中的星体光 谱检测中， 都存在着对微弱有效信号的检测过程。 由于在这种过程中的微弱有效信号经常淹 没在大噪声中，常规的检测方法对此无能为力。为此，人们开始研究新的检测方法和检测理 论，以满足现代社会发展的需要[1-2]。 微弱信号检测[3-6]的目的是从噪声中提取有用信号，或者是采用一些新的技术手段和技 术方法来提高检测系统输出信号的信噪比。 微弱信号检测的设备已成为现代社会中不可缺少 的设备。对微弱信号检测理论的研究，探索新的微弱信号检测方法，研究新的微弱信号检测 设备是目前检测技术领域的一个热点.微弱信号检测的方法有多种，如常用的滤波方法、采 用低噪声的前置放大器等。 相关检测技术是微弱信号检测中一种行之有效的方法， 相关检测 技术的发展建立在随机过程理论和信息论发展的基础上， 相关检测的技术首先应用于军事上 的雷达技术，然后逐渐转移到民用和科学研究上，现在已经在各个领域内曰益广泛的应用， 如微弱激光信号检测、弱电信息的噪声过滤、机械振动波的频谱特性分析、全光纤电流互感 器中的数据处理、测定地震的波形和波速、生物电的测定等[7-9]。 1.2 微弱信号检测的意义 微弱信号是指被噪声没的信号[10-12],由于现代测景仪器的不断改进与更新，信号特征的 测最备受关注，例如幅值小的温度差的测景等。在天文学中可见光的光谱测最中，微弱信号 检测技术得到充分的利用[12]。经常用的测景办法不能解决微弱信号的最化的问题，并且有 些测景并不能直接迎过测景仪器获得，需要对信号进行变换，达到测景的目的。 微弱信号的提取可以为研究自然科学等提供便利。 例如在电磁测景中， 其可以提取微弱 电磁信号， 为利用电磁原理制作的武器提供强有力的保证。 应此对于微弱信号的研究是当今 技术中至关重要的部分。在有些信号的测景中，微弱信号己经逐渐显示其重要性，例如脉搏 信号的测景，由于脉搏信号受到采集器件和环境等的限制，其信噪比往往很低。脉搏信号的 特征值体现了重要信息， 因此对于脉搏信号测最是医学界不可缺少的部分。 利用相干检测可 以有效的获取信号的有效信息，具有不可估量的意义。 由于信号波形在时间轴上的一系列获取的数值有关联性。 噪声则没有最好的关联性， 因 此可以通过这种区别将信号特征提取出来， 相干检测是提取信号特征的一种有效的办法， 具 有及时性，且系统成木较低等特点。 1.3 国内外研究现状 20 世纪 50 年代初，贝尔实验室的科学家们叙述了在磁带上实现的相关检系统[5]，初期 的相关检测的测景需要的时间较长。在 1961 年，首次出现了利用相干检测提取微弱信号的 描述，在之后的儿年里，人们对相干检测进行了大景实验研究，在 1962 年第一台锁相放大
3
目
录
1 绪论................................................................................................................................................. 5 1.1 引言..................................................................................................................................... 5 1.2 微弱信号检测的意义......................................................................................................... 5 1.3 国内外研究现状................................................................................................................. 5 1.4 研究的内容......................................................................................................................... 6 2 相干检测的原理............................................................................................................................. 6 2.1 微弱信号检测原理.............................................................................................................. 6 2.2 相关检测的原理................................................................................................................. 7 2.2.1 相关函数的概念....................................................................................................... 7 2.2.2 自相关检测............................................................................................................... 8 2.2.3 互相关检测............................................................................................................... 8 3 相关检测的 MATLAB 仿真............................................................................................................. 10 4 总结............................................................................................................................................... 11 参考文献........................................................................................................................................... 11 致谢................................................................................................................................................... 12
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Analysis and Simulation of weak signals based on auto correlation detection
Ricky Yang
NUIST，Nanjing 210044，China
Abstract: The detection of weak signals is a test technique for acquiring signals in noise. It has been paid much attention to by people. It is widely used in various fields of science. In the weak signal detection technology, for the removal of noise in the signal over frequency band, coherence has irreplaceable advantages and far-reaching significance test. In the method of measuring weak signals, coherent detection, compared with narrowband filtering and sampling integral method, has the advantages of high precision, good stability and easy operation. This paper introduces the basic principle of weak signal detection and auto correlation detection, and gives the MATLAB simulation of autocorrelation detection. Keywords:weak signal; autocorrelation detection; MATLAB