微弱信号检测技术的原理及应用
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。
微弱信号检测原理
除此之外，关于噪声的度量，还要噪声功率谱密度、噪声因子、 等效噪温度、等效噪声电阻、噪声指数等度量参量，将在后面 介绍，它们将可应用于不同场合。 （4）噪声的相关函数 噪声虽然是一种随机过程，即各时刻取值是随机的，但两个 不同时刻的噪声值仍存在一定的关系。研究噪声（或指一般随 机过程）在不同时刻取值之间的相关性，也是电噪声的一个主 要统计特征。 1）噪声的自相关函数 自相关函数指一个随机过程在不同时刻及取值的相关性，其 定义为：
由此可知，信噪比越大，信号测量越容易精确。对于一个测量系 统而言，有输入的信噪比和输出信噪比，通常定义这两者的比值 为系统的信噪比改善，即： SNRout SNIR （5.13） SNRin
通常，该参量是用来衡量系统本身的噪声引入情况，及对信号的 提取能力与放大情况。对于大多数系统而言，要求具有噪声抑制 及信号放大能力，所以通常要求是可大于1的。
2）散粒噪声 即使进入探测器的光强，宏观上是稳定的，但从光的量子特 性可知，相等测量时间内，进入探测器的光子数是有涨落的。这 在测量中，就会形成散粒噪声。另外，光电传感器作光电转换时， 有转换效率问题。平时的量子效率只是一平均值，实际也是变化 起伏的，它也是一种散粒噪声。同理，宏观上恒定的电流，实际 上在相等的测量时间内，载流子数目也必定起伏，也会出现散粒 噪声。经研究表明：各种散粒噪声都是白噪声，遵守下述规律：
对于电路噪声而言，自相关函数 R 及功率谱密度 S f 之间具 有如下重要关系（下标 n 省略）：
R 2 S f condf
0
S f 2 R cond
0
（5.18）
2）噪声的互相关函数 与自相关函数类似，两个不同的随机过程 xt 和 yt 之间也 可能有某种相关性。为此，可用互相关函数来描述两个随机过 程的相关性，其定义为： Rxy t1 , t 2 Ext1 yt 2 （5.19） 对于具有各态经历的平稳随机过程 Rxy t1 , t2 ，则可以写成 其中 t1 t, t 2 t ，其互相关函数可表示为： 1 T R xy lim xt y t dt （5.20） 2T T
微弱信号处理原理介绍
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。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。
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。
微弱信号检测技术讲课文档
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微弱信号检测技术
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第六章 微弱信号检测技术
§6.1 随机信号分析主要概念回顾 §6.2 噪声的基本知识 §6.3 窄带滤波法（了解）
§6.4 同步累积法（了解） §6.5 同步相干检测（重点内容）
§6.6 取样积分（重点内容） §6.7 屏蔽与接地技术（自学）
电阻中的热噪声
例如：R=1k Ω, Δf =105Hz，T=300K，则 Et=1.12μV
在微弱信号检测中，需要考虑热噪声
噪声功率（有效值的平方－均方值）P正比于△f， 则功率谱密度为常数，所以热噪声是一种白噪 声。
降低措施：
可以通过减小T、 Δf 降低热噪声电压
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电阻热噪声等效电路
功率密度函数。
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六、放大器及线性网络的带宽
使矩形面积等于频谱函数下面积的频率值
f 1 Gf df
G0 0
式中：
G(f)——功率增益的频谱函数 G0——最大功率增益 f——系统带宽
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§6.2 噪声基本知识
一、干扰和噪声
干扰：可以消除或减小的外部扰动。
如50HZ工频干扰、 电台广播、电视信号、宇宙 射线等，可以通过采取适当的屏蔽、滤波或元件 合理配置等措施，来减小和消除干扰。
功率有限信号的自相关函数
R ()R x(x)T l i T 1 m T 2 T 2x(t)x(t)dt
两个能量有限信号的互相关函数
R x(y) x ( t)y ( t)d t y ( t)x ( t)dt R y(x) y (t)x (t)d t x (t)y (t)dt
特性：S (f)与R ()是一对傅立叶变换对，满足
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
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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
第十一章-微弱信号检测技术
锁相放大器的工作过程
I 随时间缓变的信号
经过调制
λ(t)
I
信号恢复
输出信号 （与信号幅度成 λ(t) 正比，与相对相 位有关）
ωm
送入锁相放大器
信号输入
Lock-in
参考信号
ωm
互相关函数
两个具有确定频率和相位的周期性信号，它们的相关特
性可以用互相关函数来表达：
lim R12 ( ) T
1 2T
模拟锁相放大器
数字锁相放大器
锁相放大器
2. 锁定放大器抑制噪声的基本出发点
( 1 )用调制器将直流或慢变信号的频谱迁移到调制频率处,再进行放 大, 以避开1/f 噪声的不利影响； ( 2 )利用相关器实现对调制信号的解调，同时检测频率和相位，噪声
与信号同频又同相的概率很小； （3）利用低通滤波器来抑制噪声，低通滤波器的频带可以做的较窄，
1.锁相放大器概述
自从1962年，美国EG&G PARC公司制作了第一台锁相放大器(LIA)的 后，微弱信号检测技术得到了突破性的发展。后来又出现了模拟锁相放 大器(ALIA) 和数字锁相放大器(DLIA) 。对于数字锁相放大器而言，又 出现基于单片机的DLIA 和基于专用DSP的DLIA 。还有基于PC的系统级 模块化DLIA ，这种锁相的算法是采用C，C++等语言实现的。由于整个 系统运行在PC平台上，所以可以使用各种仿真软件对算法进行研究。
通常把由于材料或器件的物理原因产生的扰动称为噪 声。
把来自外部的原因的扰动称为干扰，有一定的规律性， 可以减少或消除。
锁相放大器要解决的就是如何在很强的外部干扰环境 中检测弱信号。
通常干扰是可以减少或消除的外部扰动，而由于材料 或器件的物理原因产生的噪声则很难消除。
微弱电流信号检测原理与应用实例
很高的情况， 这时高增益、 高输入电阻和高共模抑制 比的三运放差分放大检测技术（ 如图 * 所示） 是很好 的选择。
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电视技术
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标准、 检 测 与 仪 器 ! "#$%&$’& ， ()$"*’)()%# $%& +%"#’*()%#
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电视技术
降低元器件的工作温度，如尽可能减低所需的电源 电压， 因为内部功耗是器件自热的主要来源， 限制输 出负载大小以有效减小负载对功耗的影响。
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结束语
本文较系统地分析讨论了微弱电流信号检测技
若想测量更大电流， 可选用外置采样电阻和增益电 阻的 -".,/$。 -".,/# 0 -".,/$ 都可通过一个输 出电阻将电流输出转化为对地电压输出 （ 电流 0 电 压转换器） ，所能跟踪的电流的变化频 率 高 达 #!5 可广泛应用于便携式通信和检测设备、 便携式 9:;， 计算机系统及能源管理系统等。
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图!
微弱信号获取原理图
若要求获得高精度检测结果， 电流信号 !- 越微 弱， 对运算放大器的要求越高， 要求运放的差模电 压放大倍数足够大，运放的输出失调电压 " /- 足够 小（ ， 运放的输入偏置电流 !4 足够小（ " /-!!-# 1） !4! 。近年来， 随着 56 制造工艺的发展和电路结构的 !-）
!
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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 ）
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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。
例如，在无线网络中，可以使用微弱信号检测技术来检测信号的强度和噪声，进而提高网络传输的稳定性和质量。
3. 无人驾驶领域
无人驾驶车辆中，微弱信号检测技术可以检测到车辆周围的所有信号，从而提高车辆的安全性和准确性。
在实际应用场景中，微弱信号检测技术的应用非常广泛。
它可以帮助人们解决很多生活中的实际问题，因此其应用前景是非常广阔的。
总结
微弱信号检测技术是一种非常复杂和重要的技术。
它可以帮助人们检测到非常微弱的信号，并从中提取有价值的信息，更好地为人们的生活服务。
未来，随着科技的不断发展，微弱信号检测技术的应用前景将会变得更加广泛。