微弱信号测量技术与应用
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。
微弱信号相关检测

微弱信号相关检测前言随着现代科学研究和技术的发展,人们越来越需要从强噪声中检测出有用的微弱信号,于是逐渐形成了微弱信号检测这门新兴的科学技术学科,其应用范围遍及光学、电学、磁学、声学、力学、医学、材料等领域。
微弱信号检测技术是利用电子学、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,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,从而提取有用信号。
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。
对它的研究是发展高新技术,探索及发现新的自然规则的重要手段,对推动相关领域的发展具有重要的应用价值。
目前,微弱信号检测的原理、方法和设备已经成为很多领域中进行现代科学技术研究不可缺少的手段。
显然,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大热点。
1.概述微弱信号是测量技术中的一个综合性技术分支,它利用电子学,信息论和物理论的方法,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,检测并恢复被背景噪声所掩盖的微弱信号,微弱信号的检测重点是如何从强噪声中提取有用信号,探测运用新技术和新方法来提高检测系统中的信噪比。
在检测淹没在背景噪声中的微弱信号时,必须对信号进行放大,然而由于微弱信号本身的涨落,背景和放大器噪声的影响,测量灵敏度会受到限制。
因此,微弱信号的检测有以下三个特点:(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)需要研制适合微弱信号检测原理并能满足特殊需要的器件(3)利用电子论和信息学的方法,研究噪声的成因和规律,分析信号的特点和想干关系。
微弱信号检测目前在检测理论方面重点研究的内容有:(1)噪声理论和模型及噪声的克服途径;(2)应用功率谱方法解决单次信号的捕获;(3)少量积累平均,极大改善信噪比的方法;(4) 快速瞬变的处理;(5)对低占空比信号的再现;(6)测量时间的减少及随机信号的平均;(7)改善传感器的噪声特性;(8)模拟锁相量化与数字平均技术结合。
宇宙微弱信号的测量与分析

宇宙微弱信号的测量与分析引言:宇宙是一个广袤而神秘的存在,其中蕴含着各种微弱信号。
这些微弱信号是我们探索宇宙奥秘的重要线索。
本文将探讨宇宙微弱信号的测量与分析方法,以及其在宇宙学研究中的应用。
一、宇宙微弱信号的来源宇宙微弱信号是指那些来自宇宙各个角落的微弱电磁波、粒子或引力波等信号。
这些信号源自于宇宙中的各种天体和宇宙事件,如恒星爆发、黑洞活动、宇宙微波背景辐射等。
由于宇宙微弱信号的强度非常低,因此需要精密的测量和分析技术来捕捉和解读这些信号。
二、宇宙微弱信号的测量技术1. 电磁波测量技术电磁波测量技术是宇宙微弱信号测量中最常用的方法之一。
通过使用射电望远镜、光学望远镜等设备,我们可以捕捉到来自宇宙的电磁波信号。
这些设备可以对信号进行放大、滤波和频谱分析等处理,以获取有关信号的详细信息。
2. 粒子探测技术粒子探测技术是用于探测宇宙微弱信号中的粒子成分的方法。
通过使用探测器、加速器等设备,我们可以探测到宇宙中的高能粒子,如宇宙射线和中微子等。
这些粒子携带着关于宇宙起源和演化的重要信息,通过对其能量、轨迹和相互作用等特性的测量和分析,可以揭示宇宙的奥秘。
3. 引力波探测技术引力波是由质量分布不均匀引起的时空弯曲而产生的波动。
引力波探测技术是近年来兴起的一种新型测量方法。
通过使用激光干涉仪、振动探测器等设备,我们可以探测到宇宙中微弱的引力波信号。
这些信号可以帮助我们研究黑洞、中子星和宇宙大爆炸等重大宇宙事件。
三、宇宙微弱信号的分析方法1. 信号处理与滤波宇宙微弱信号的强度非常低,常常淹没在背景噪声中。
因此,在信号分析之前,我们需要对信号进行处理和滤波,以提高信噪比。
常用的方法包括数字滤波、小波变换和谱分析等。
2. 数据挖掘与模式识别宇宙微弱信号的测量往往产生大量的数据。
为了从这些数据中提取有用信息,我们需要使用数据挖掘和模式识别技术。
这些技术可以帮助我们发现信号中的模式和规律,从而揭示宇宙的结构和演化过程。
计算机测控技术在微弱信号测量仪表中的应用研究

a a y i a d o a io o t e e p rme t e u t mb d e c mp t r a p i z h o e a l s r c u e x e d n l ss n c mp r n f h x e i n r s l,e e d d o s u e c n o tmi t e v r l t u t r ,e t n e fe u n y i r v h a u e n c u a y a d i r v e h ia e f r n e u i g i a in lm e s r me t r q e c ,mp o e t e me s r me t a c r c n mp o e t c n c 1p ro ma c sn n we k sg a a u e n d v c ,as a c iv o u c in ih h r wa e d td fiu t y s fwa e e ie lo c n a h e es mef n t s wh c a d v o i i c ll b o t v . o f y
微弱信号检测

5、离散量的计数统计(适合符合统计的离散信号)
随被检测信号中,有时是随机的或按概率 分布的离散信息。例:光子 需要分辨离散信号,减小噪声。
在弱光检测中主要的噪声源是大量的二次电子发 射、热激发和放大器噪声,它们都有很高的计数 概率,所以要求光电器件对二次电子发射等的输 出脉冲幅度要低,对要求检测的光子脉冲幅度尽 可能的要趋于一致,对宇宙射线要尽量屏蔽防止 进入。
依据功率谱对噪声的分类
白噪声: 如果噪声在很宽的频率范围内具有恒定功 率谱密度,这种噪声称白噪声 (注意:功率谱不包 括相位信息)。 有色噪声:反之,若噪声功率谱密度不是常数则称 为有色噪声 谱密度随频率的减小而上升,称为红噪声 谱密度随频率的升高而增加,则称为蓝噪声 这些都是以光的颜色与频率的关系来比拟的。
微弱信号检测技术进步的标志是仪器检测 灵敏度的提高。更确切地说,应是信噪比 (SNlR)改善。 它的定义为 ,是输出信噪比 与输入信噪比之比。SNIR越大,表示处理 噪声的能力越强,检测的水平越高。
一方面,如果分辨率要求高,或光谱扫描速度要求快,则 信噪比必然降低。 另—方面,如果利用微弱信号检测技术将传感器降温到液 He温度(4.2K),而使S/N提高20倍。这时,若要求测量的S /N不变,却可使光谱扫描速度提高400倍,或分辨率提 高3.3倍。 因此,应尽力降低传感器的噪声。
2 i11 2KTg f 11
(3)闪烁噪声(1/f噪声):由于材料生产过程中的 非均匀性造成的晶体缺陷,引起载流子迁移过程 中局部的不规则行为产生的噪声。其频率近似与 fn(n=0.9~1.35),通常取为1。 其形式与频率有关,属于红噪声。 对于有源器件,此种噪声是最重要的。
三、信噪比的改善
PMT不是理想的光电转换传感器,它不仅接受光信息, 其输出还因杂散光、漏电流和暗电流的存在而使总电流增 加,真正的信号电流却被淹没在其中。
3.6-微弱信号检测

由于低通滤波器的 B 可以很小, 因此分布在 (0-B/2) ~(0+B/2) 之间的噪声大部分都被滤除掉, 使得锁定放大器的信噪比得到了非常明显的提高。 可见,锁定放大器避开了幅度较大的 1/f 噪声; 同时又用相敏检波器实现解调,用稳定性更高的低通
滤波器实现窄带化过程,从而使检测系统的性能大为
1 ω2C1C2 RRW φ(ω) 2 arctan ω(C1R C2 RW )
( -61)
所以,通过调节RW改变相位,既可超前于输入信号,又 可滞后于输入信号。
3)相敏检波及低通滤波器电路
如图所示,FET管V1~V4、二极管VD1~VD4和电阻R1~ R4组成全波相敏检波器;运放 A及电阻R7~R10组成减法器, 并依靠电容C1和C2实现低通滤波。电路具有对称性。在互为 反相的参考方波电压(分别从图中B、E两点加入)控制下,完 成相敏检波和低通滤波的功能。
几种常见电子噪声
噪声种类 热噪声 特点 降低途径 减小输入电阻和带宽 减小平均直流电流和带宽
属于白噪声,功率 谱密度在很宽的频 散粒噪声 率范围内恒定。 属有色噪声,频率 接触噪声 增加,功率谱减小。
减小平均直流电流
微弱信号检测中要处理的绝大多数是随机噪声。
源头:电子自由运动-热噪声;越过PN结的载流子扩散和电 子空穴对的产生复合;接触噪声-导体连接处点到的随机涨落。
x(t) A cos(0t ) nt
(
-49)
式中:A为被测直流或慢变信号; 0为载波频率(通常 s≈ 0);n(t)为噪声。
令
n(t) C cos(t ) y(t ) D cos(0t )
( -50) ( -51)
则相敏检波器的输出为 D z (t ) { A cos A cos( 2s t ) C cos[( s )t - ] 2 C cos[( s )t ( )] ( -52) 经低通滤波后,上式右边的直流成分被保留;第 二、四两项被滤除;至于第三项,只有满足 |-s|B′ (B′为低通滤波器的带宽 ) 时才对输出有影响。然而, 即使第三项被保留了,其影响也会减小。
微弱信号检测的方法

微弱信号检测的方法
1. 常用放大技术:将微弱信号放大到可以被测量或感知的范围,如放大器、传输线、反馈电路等。
2. 信噪比增强技术:通过降低噪声干扰的影响,提高信号与噪声的比例,如滤波技术、锁相放大器等。
3. 信号处理和分析技术:对信号进行数字处理和分析,提取有用信息,如FFT 变换、小波变换、相关分析等。
4. 信号采集和存储技术:采用高灵敏度、高分辨率的传感器、采样器和数据存储器来收集和保存微弱信号,如超敏感传感器、低噪声ADC转换器和高速高效的存储介质等。
5. 其他技术:如高精度测量仪器、光学显微镜和红外线成像等。
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。
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微弱信号测量技术与应用[引言]1.相关检测相关检测是一种微弱信号频域窄带化处理方法,是—种积分过程的相关测量。
典型的检测仪器设备是以相敏检波器简称为PSD。
2.重复信号的时域平均盈复信号时域平均法适用于信号波形恢复的测量,代表性的仪器有Boxcar平均器或称取样积分器。
3.离散信号的统计处理由于微弱光的量子化,光子流具有离散信号的特征,使利用离散信号统计处理方法检测微弱光信号成为可能。
此外,尚有利用计算机软件进行曲线拟合、平滑、数字滤波、快速傅里叶变换(FFT)及谱估计等方法处理微弱信号,提高信噪比,以实现微弱信号检测。
本实验重点介绍:以相敏检波器(Phase Sensitive Detector,简称为PSD)为核心的锁相放大器(lock—in Amplifier。
简称LIA)原理,锁相放大器测量P—N结电容随反向偏压的变化;简单介绍取样积分器原理;有其离散信号的统计处理方法将在核衰变规律及测量统计分析中作介绍。
[实验目的]1.学习和掌握利用微弱信号领域窄带化相关检测泌的锁相放大器阶基本原理和使用方法,着重掌握相关器的原理;2.学习使用锁相放大器。
侧量P—N结势垒电容随P—N结反向偏置电压的变化,进行实验数据处理和结果分析。
[实验原理]一.实验原理。
1、信号、噪声、和信噪比(1)信号在物理实验的模拟过程中,所谓“信号”,是指反映某些物理量在一定实验条件下变化的信息。
一般来说,要检测一个信号,首先要知道被检测信号的特征参数:波形、幅度(平均时或有效值)、周期及频率、调制深度、频谱、波形的时间特征(如宽度、上升时间、下降时间、时间间隔等)。
实际测量中,只需测量有关参数,无须全部。
(2)噪声干扰被测量的信号的随机涨落的电压或电流为之噪声。
主要可分为:A.来自测量时周围环境的噪声B.信号源于测试仪器本身的产生的噪声主要有三类噪声:热噪声、散粒噪声和1/f噪声,其决定作用的是信号输入端的前置放大器产生的噪声。
为定量说明噪声的大小,通过引入噪声功率,噪声功率密度()sω和噪声功谱两个概念。
作为工程近似,噪声功率为在1Ω负载电阻上的噪声电压的均方值。
当使用测量正弦波信号有效值的电子电压表测量噪声信号的有效值时,要将读数乘于1.13 进行修正。
在平稳随机过程中,噪声功率按频率分布,则成为噪声的功率谱。
单位频率间隔内,1Ω负载电阻上的噪声电压的均方值,定义为噪声功率密度()s ω。
(,)()limP s ωωωωω∆→∆=∆ (6-4-1)其中(,)P ωω∆我为角频率ω处,带宽为ω∆内,在1Ω负载电阻上的噪声平均功率。
噪声功率谱密度可用()S f 来表示,其含义是在频率为f 处,在1Ω负载上得到的平均功率,噪声功率P 为1()()2p s d s f df ωωπ+∞+∞-∞-∞==⎰⎰(6-4-2)在很宽的频率范围内具有恒定的噪声成为白噪声。
(A ) 热噪声热噪声是由导体中的电荷载流子的随机运动引起,电荷载流子的随机运动表现为电流和电压的波动。
从长时期来看,这些波动产生的电流平均值为零,而每一瞬间是并不为零。
这种波动电流便在导体两端形成电压差,这就是噪声电压n ε。
可以证明,电阻R 上的热噪声电压的均方值为:24n kTR f ε=∆ (6-4 -3)式中:R 为电阻或阻抗元件的实部(ω),k=1.380658*10-23JK -1 波尔兹曼常数; T 为导体的绝对温度(K );f ∆ 为测量系统的频带宽度(Hz )。
为了简化符号, 记2n E 为2n ε,其它噪声亦作此简化。
热噪声的功率谱密度S (f )为 22()4(/)n E s f kTR V H Z f==∆ (6-4-4)可见热噪声的功率谱密度S (f )与频率与关,即在整个频带内热噪声是均匀的。
因而热噪声是一种白噪声。
由(6-4-4)可看出,欲减小热噪声,必须使R 尽可能小,使温度尽可能地低,同时还应尽量减小 测量系统的带宽。
(b )散粒噪声半导体三极管,二极管等有源器件中还存在一种散粒噪声(shot Noise ),它与电流渡过半导体器件的P-N 结,或与电流流过电子管阴极表面位垒有关。
当电荷载流子扩散通过P-N 结或从阴极表面发射时,由于载流子的速度不一致,使电流发生波动,而产生散粒噪声。
其噪声电流的均方根值为2n I ql f =∆ (6-4-5)式中,191.602210q C -=⨯为电子电荷,I 为渡过结或势垒的直流电流(A ),f ∆为带宽。
其噪声的功率谱密度S (f )为 22()2(/)nI S f ql A H z f==∆ (6-4-6)从中可以看到:散粒噪声的功率谱密度S (f )与频率无关,因而散粒噪声也是一种白噪声。
因此,要降低散粒噪声就快必须减小 电流I ,同时应尽量使频带变窄。
(c )l/f 噪声l/f 噪声是一种重要的噪声源,又称闪烁噪声(Flicker Noise )。
其功率变化遵从 /l f α的规律,其中f 为频率,α为常数(约0.9-1.35).在不同的无器件中,α值不同,但通常可取1.这类噪声的功率随频率的降低而增大,所以又称为低频噪声,亦称过量噪声。
l/f 噪声的功率谱密度S (f ),一般可用下面式的经验公式来表示 20()(/)K S f V Hz f=(6-4-7)式中0K 为与器件有关的常数,而噪声电压的均方值2n E 则为 22(/)f n fE K VH z ∆= (6-4-8)所以,这种噪声不是白噪声,主要在低频区内。
(3)信噪比(SNR )引进表示所行信息的可靠程度的术语——信噪比(SNR )SNR=信号/噪声=/s n V V (6-4-9) 测量的不确定度=1/SNR信噪比的改善SNIR (Signal to Noise Improvement ) 000//s n isi niSN R V V SN IR SN R V V== (6-4-10)式中si V ,niV,i SN R 分别为系统输入端的信号,噪声和信噪比。
0n V ,0s V ,0SN R 分别为系统输出端的信号,噪声和信噪比。
对于具有单位增益(即0s V =si V ),输入端的白噪声带宽为ni f ∆,输出端电路等效噪声带宽为no f ∆的系统,有SNIR=ni ni nonoV f V f ∆=∆ (6-4-11)SNIR 可以用来衡量一个系统对噪声的抑制能力。
改善信噪比,实际上既要设法压缩系统的等效噪声带宽,又要不影响被测信号的频谱。
2. 相关检测器-----锁向放大器原理 1.相关检测——锁相广大器原理图为ND-201型锁相放大器的原理方框图,它主要由信号通道,参考通道和相敏检波器等三部分组成。
其核心部分为相敏检波器,也称为混频器(Mixer )。
加在输入端上的被测信号经前置放大,滤波和多点信号平均后加到PSD 的一个输入端。
在参考输入端加一个与被测信号频率相同的正弦(或方波)信号,经触发整形和移相后变成方波信号,加到PSD 另一输入端。
(1) 相关检测与相敏检测器利用待测信号与外加参考信号的相关特性,对被测信号进行窄带处理是相敏检测器的核心。
所谓相关就是两个函数间有一定的关系,若两个函数的乘积对时间求平均(积分)为零,就称这两函数为不相关(彼此独立)函数。
若两个函数的乘积对时间求平均(积分)不为零,则称这两函数为相关函数,或称为互相关函数设:1f (t )和2()f t τ-为两个功率有限信号函数,则互相关函数为12()lim()()TT TR f t f t dt ττ→∞-=-⎰(6-4-12)令1f (t )=1()()s V t N t +;2()f t τ-=2()()r V t N t ττ-+-1()N t 和2()N t 分别为待测信号()s V t ,参数信号()r V t 混在一起的噪声,过零 触发器 f , 2f 变换电路 0-100 移相器 四倍频 四分频 晶振 32768Hz分频位相 控制调相低通 滤波器多点信号平均器2放大器参考通道前置 放大器 量程 控制低通,高通 滤波器多点信号 平均器1PSD 1 同相PDS低通滤波器输出信号输入信号通道参考输入图(6-4-1)ND-201 锁相放大器原理方框图 ()R τ=[][]121lim ()()()()2sr T Vt N t V t N t dt Tττ∞→∞-∞+-+-⎰=21121lim ()()()()()()()()2s r s r T V t V t dt V t N t dt V t N t dt N t N t dt Tττττ∞∞∞∞→∞-∞-∞-∞-∞⎡⎤-+-+-+-⎢⎥⎣⎦⎰⎰⎰⎰ =1221121()lim ()()()()()()()()2()()N N s r s r T sr R V t V t dt V t N t dt V t N t dt N t N t dt TVt V t dtττττττ∞∞∞∞→∞-∞-∞-∞-∞∞-∞⎡⎤-+-+-+-⎢⎥⎣⎦-⎰⎰⎰⎰⎰=()sr R τ+2()sN R τ+1()rN R τ+12()NN R τ (6-4-14)()sr R τ,2()sN R τ,1()rN R τ,12()N N R τ分别为被测信号和参考信号,被测信号与噪声2,参考信号与噪声1和两噪声之间的相关函数。
噪声的频率和相位都是随机量。
我们可以利用长时间积分,使它不影响信号的输出。
所以,可认为被测信号与噪声2,参考信号与噪声1和噪声1与噪声2的相关函数2()sN R τ,1()rN R τ,12()NN R τ为零。
而仅剩下()R τ=()sr R τ=1lim2T T→∞()()sr Vt V t dt τ∞-∞-⎰ (6-4-15)从以上式可以看到,两个混有噪声的功率有限的信号1f (t )和2()f t τ-进行相乘与积分处理(即相关检测)后,可将信号从噪声中检出,噪声被抑制而不影响输出。
根据此原理设计的相敏检测器如下图所示。
相敏检测器通常由乘法器构成。
而乘法器通常又分为模拟乘法器和“开关”式乘法器。
而积分器通常由RC 低通滤波器构成。
C 0R 0 R 1 V SV R正交PDS低通滤波器X图(6-4-2)相关器检测原理方框图 (1)模拟乘法器模拟乘法器为被测信号()s V t 和参考信号()r V t τ-均为正弦波输入的乘法器。
设:()s V t =cos x e t ω,()r V t τ-=()cos r e t ωωϕ+∆+⎡⎤⎣⎦,ω为角频率,ϕ为初相位。
那么乘法器输出为1()V t1()V t =()s V t ()r V t τ-=()cos cos x r e e t ωωωϕ+∆+⎡⎤⎣⎦ =()(){}1cos cos 22x r e e t t ωϕωωϕ∆+++∆+⎡⎤⎣⎦ (6-4-16)此式可看出:两正弦波信号输入到乘法器后,由以ω为中心频率的频谱输入变换成以差频ω∆有和频2ω+ω∆为中心的两个频谱的输出。