传感器的噪声及抑制方法

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表面肌电信号检测电路的噪声抑制与干扰消除方法

表面肌电信号检测电路的噪声抑制与干扰消除方法

表面肌电信号检测电路的噪声抑制与干扰消除方法近年来,随着生物医学工程领域的发展,越来越多的研究利用表面肌电信号(sEMG)进行肌肉活动的监测与分析。

然而,在进行sEMG信号检测的过程中,常常会遇到噪声和干扰的问题,这给信号的准确性和可靠性带来了挑战。

本文将介绍一些常用的方法来解决这一问题,包括滤波技术、信号放大技术以及传感器位置优化等。

一、滤波技术在sEMG信号检测中,噪声是最主要的问题之一。

噪声来源包括肌电信号本身的噪声、运动伪差、环境电磁干扰等。

为了抑制这些噪声的影响,滤波技术是一种常用的方法。

常见的滤波器包括低通滤波器、高通滤波器和带通滤波器。

低通滤波器用于抑制高频噪声,将sEMG信号中的高频成分滤除,保留低频成分。

高通滤波器则用于去除低频噪声和直流偏移,保留高频成分。

带通滤波器则结合了低通和高通滤波器的功能,仅保留特定频率范围内的信号,减少干扰的影响。

二、信号放大技术在sEMG信号检测中,信号的幅度通常较小,一般在微伏级别。

因此,为了提高信号的强度,通常需要采用信号放大技术。

常见的放大器有运算放大器、差分放大器和仪表放大器。

运算放大器可以通过调整反馈电阻和输入电阻的比值来调节放大倍数。

差分放大器可以抑制共模干扰信号,提高信号的纯净度。

仪表放大器则具有更高的放大倍数和更低的噪声,适用于对信号质量要求较高的应用场景。

三、传感器位置优化传感器的位置对sEMG信号的质量有着重要影响。

合理选择传感器的放置位置,可以减少干扰的影响,提高信号的稳定性和准确性。

在实际应用中,传感器应放置在目标肌肉的中部,避免过远或过近的放置。

同时,应尽量避免与其他肌肉的干扰,尽量采用双极电极、三极电极等专用的表面电极。

此外,注意保持传感器与皮肤的密切接触,以提高信号的传输效率。

选用合适的导电凝胶或导电贴片,确保稳定的信号采集。

综上所述,针对sEMG信号检测电路的噪声抑制与干扰消除问题,可以采用滤波技术、信号放大技术和传感器位置优化等方法来改善信号的质量。

CMOS图像传感器固定模式噪声抑制新技术

CMOS图像传感器固定模式噪声抑制新技术

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第 2 卷 第 3 6 期 20 0 6年 8月
固体 电子 学 研 究 与 进 展
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Vo . 6. . 1 2 No 3
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噪声传感器的原理及应用

噪声传感器的原理及应用

噪声传感器的原理及应用1. 引言噪声传感器是一种能够测量环境噪声水平的传感器。

它可以将环境中的声波信号转化为电信号,并且可以通过电信号来评估噪音的强弱程度。

本文将介绍噪声传感器的原理及其应用领域。

2. 噪声传感器的工作原理噪声传感器的工作原理可以分为声音接收和信号转换两个步骤。

2.1 声音接收噪声传感器通常采用麦克风作为声音接收器件。

声音是一种机械波,当声音波传到麦克风时,它会使麦克风中的薄膜振动。

麦克风中的薄膜振动产生的声压信号会随着声音的强弱而变化。

2.2 信号转换噪声传感器将声音接收到的声压信号转化为电信号。

通常,麦克风会将声压信号转化为变压器中的电压信号。

变压器中的电压信号可以根据声音的强弱来改变。

接着,这个电压信号会经过放大电路,将信号放大到合适的范围。

3. 噪声传感器的应用噪声传感器可以广泛应用于以下领域:3.1 环境监测噪声传感器可以用于环境噪声监测,例如城市交通噪声、工厂噪声等。

通过监测噪声水平,可以评估环境噪声对人们的影响程度,并采取相应的措施来改善环境。

3.2 工业安全在工业生产过程中,噪声是一种常见的危害因素。

噪声传感器可用于监测工厂内的噪声水平,以确保工人的听觉安全。

当噪声水平超过安全标准时,可以及时采取措施,如佩戴耳塞或隔音设备,来降低工人的噪声暴露。

3.3 健康评估噪声传感器可以用于健康评估,特别是对于那些对环境噪声敏感的人群,如老年人、儿童、病患等。

通过监测噪声水平,可以评估其对人们睡眠、血压和心脏等方面的影响,以及采取相应的措施来保护人们的健康。

3.4 智能家居噪声传感器可以用于智能家居系统,实现自动化控制。

例如,当噪声水平超过一定阈值时,可以自动调整家庭音响系统的音量或关闭噪音源,以提供更加安静的居住环境。

4. 总结噪声传感器是一种用于测量环境噪声水平的传感器。

它通过将声音接收到的声压信号转化为电信号来评估噪音的强弱程度。

噪声传感器广泛应用于环境监测、工业安全、健康评估以及智能家居等领域。

厂界噪声监测方案

厂界噪声监测方案

厂界噪声监测方案1. 简介噪声是在工业生产和环境中普遍存在的问题,对人类健康和环境造成了负面的影响。

在厂界环境中,噪声的产生主要来自机械设备、运输工具、生产过程等。

为了监测和控制厂界噪声,需要建立一套有效的噪声监测方案。

本文将介绍一种基于噪声传感器和数据分析的厂界噪声监测方案。

该方案结合传感器技术和数据处理,能够实时监测厂界噪声水平,并通过数据分析提供详细的噪声监测报告,为企业的噪声控制提供科学依据。

2. 方案原理该方案的核心原理是通过布置在厂界环境中的噪声传感器,实时采集噪声数据。

传感器将采集到的噪声信号经过信号处理和放大,转化为数字信号并存储在数据库中。

传感器布置的位置需要经过合理考虑,可以根据工厂的布局和噪声来源布置多个传感器。

传感器之间需要保持适当的距离,以充分覆盖整个厂界区域。

传感器可以通过有线或无线方式与数据采集设备连接,将采集到的数据上传至云端服务器。

3. 系统组成该方案的主要组成部分包括传感器设备、数据采集设备、云端服务器和数据处理软件。

传感器设备负责采集厂界环境中的噪声信号。

传感器需要具备以下特点:•高灵敏度:能够准确地感知厂界中各种噪声来源产生的信号;•宽频响范围:能够有效监测从低频到高频的噪声信号;•耐用性:能够适应复杂的工业环境,并保持稳定的性能;•精确度:具备较高的测量精确度,并能够提供可靠的测量结果。

传感器设备可以选择市面上已有的噪声传感器,并根据实际需求进行定制。

数据采集设备负责将传感器采集到的数据进行处理和存储,并将数据上传至云端服务器。

数据采集设备可以选择较为通用的嵌入式系统,具备较大的存储容量和稳定的数据传输能力。

3.3 云端服务器云端服务器负责接收并存储来自传感器的数据。

该服务器需要具备较高的存储能力,并能够保证数据的安全性和稳定性。

云端服务器还可以提供数据分析和处理的功能,以生成噪声监测报告。

3.4 数据处理软件数据处理软件负责接收云端服务器传输的数据,并进行数据分析和处理。

传感器电路中噪声的抑制

传感器电路中噪声的抑制
【 科技创新 I S C I E N T I F I C A N D T E C H N O L O G I C A L I N N O V A T I O N】
浅谈 P L C技术对机床电路的改造
蓝 春 风
画出 P L C的外部接线图。 3确定与机床电路图中的中间继电器、 时间继 电器对应的梯形图中的辅助继 电器和定 时器的元 件号, 建立机床电路图和梯形图中的元件一一对应
下:
及可靠性差. 影响了正常的生产。 还有部分机床虽然 还能正常工作, 但其精度 、 效率以及 自动化程度已不 能满足当前生产工艺要求。对这些机床进行改造势
在必行, 改造既是企业资源的再利用, 走持续化发展
应的触点 1 0 4应是常开的。 2 . 分离交织在一起的电路。
可将各线圈的控制电路分离开来设计 , 以线圈 为单位分别考虑继 电器的每个线圈受到哪些触点 和电 路的控制, 画出相应的等效梯形图电路。 3 . 梯形图电路的优化设计 在串联电路 中, 单个触点应放在 电路块的右 边, 在并联电路中, 单个触点应放在电路块的下面。
触点 的控 制。
梯形图中对应的触点的常开/ 常闭类型应与机床 电 路中相反( 外闭内开) 。 如S Q1 在机床电路 中是常闭
触点 , 将 它接到 P L C输 入 端 1 0 4 , 则 在 梯 形 图 中对
三、 改造机床控制系统的一般步骤及实例说明 以摇臂钻床的电气控制原理 图为例 , 将机床 电路图转换成功能相 同的外部接线 图和梯形图 , 选择 西 门子 s 7 — 2 2 6的 P L C硬件 。具体步 骤如
4 . 断 电延时 的时间继 电器 的处理
的需要, 也是满足企业新生产工艺, 提高经济效益的

物理噪声知识点总结

物理噪声知识点总结

物理噪声知识点总结引言噪声是在自然界和人类社会中普遍存在的现象。

在物理学中,噪声是指在传感器中引入的与所测量的物理量无关的误差或随机干扰。

噪声是一种随机性质的非期望信号,它对信息的传输和处理会产生干扰,降低系统的性能。

在各种物理和工程系统中,噪声都是一个不可忽视的因素,因此对噪声的认识和处理是非常重要的。

本文将从物理的角度对噪声进行深入的了解和总结,包括噪声的基本特性、分类、产生机制以及对物理系统的影响和处理方法。

一、基本特性1.1 噪声的定义噪声是指在传感器或系统中引入的无关的随机干扰信号。

在物理系统中,噪声通常是由于各种随机不确定因素引起的,如热运动、电子涨落、环境干扰等,它是一种随机性质的非期望信号。

1.2 噪声的特点噪声具有以下几个基本特点:(1)随机性:噪声是一种无规律的信号,其波形随机变化,不具有周期性和规律性。

(2)不可预测性:噪声信号的具体数值和波形无法提前确定,只能用概率统计方法描述。

(3)无序性:噪声信号表现出无序性和混沌性,不受外界干扰的影响。

(4)普遍性:噪声是自然界中普遍存在的现象,在各种物理和工程系统中都会产生噪声。

1.3 噪声的量化在物理学中,噪声的大小通常用均方根值(RMS值)来表示。

当噪声信号为高斯分布时,它的均方根值等于标准差。

噪声的量化可以通过信噪比(SNR)来表征,即信号功率与噪声功率的比值。

二、分类根据噪声的产生机制和特性,可以将噪声分为多种类型,主要包括以下几种:2.1 热噪声热噪声又称热涨落噪声,是由于导体内部分子的热运动引起的电子运动产生的噪声。

热噪声是一种与温度相关的噪声,其功率谱密度与频率成正比关系,即Nyquist公式:$S(f) =4kTR$,其中$S(f)$为频率为$f$时的噪声功率谱密度,$k$为玻尔兹曼常数,$T$为温度,$R$为电阻值。

热噪声是电子器件中常见的一种噪声。

2.2 摩擦噪声摩擦噪声是由于物体的表面摩擦产生的噪声,它是一种机械性噪声。

传感器的信噪比,提高信噪比的方法

传感器的信噪⽐,提⾼信噪⽐的⽅法传感器的信噪⽐,提⾼信噪⽐的⽅法传感器的信噪⽐,是表⽰传感器检测微弱信号能⼒的⼀种评价指标,指的是传感器接收的被信号量与噪声量的⽐值。

它是传感器的⼀个基本技术术语,⽆论在直流或交流信号的处理与识别中都适⽤。

通常⽤信噪⽐(记为S/N或SNR)作为信号与噪声强度的⽐率评价指价。

提⾼传感器信噪⽐的⽅法有:1、差动法采⽤两个⼯作原理和特性完全相同的传感器差动组合,使其输出为两者之差,则可在输出信号中基本消除混⼊于两个传感器中相位相同的噪声,从⽽得到较⾼的输出信噪声⽐。

其主要缺点在于:但由于两个特性相同的传感器内部分别产⽣的噪声,由于是统计独⽴的,因此采⽤差动⽅法不能消除它们,输出噪声是两个噪声的均⽅根值。

2、相关法利⽤信号处理技术中的互相关函数分析⽅法,计算信号发射端和接收端两路信号之间的时间延迟。

主要⽤于检测传感器的输出信噪⽐较低,且信号与噪声同样微弱时,利⽤相关法将两个特性完全相同的传感器中的输出信号与噪声分离开来。

3、调制法采⽤调制⽅法,如机械、光学和电学等调制⽅法,使传感器的输出调制信号,并⽤窄带滤波使之低噪声化,可有效地抑制1/f噪声,这时传感器后续电路可采⽤交流放⼤器,也就⽆直流放⼤器的漂移问题。

以上三种⽅法是针对传感器⽽⾔所提出的三种提⾼信噪⽐的⽅法,那么,就整个系统⽽⾔,应从全局出发来考虑信号处理系统的信噪⽐提⾼问题,从整个信号检测与识别系统全⾯考虑,综合应⽤技术措施降低噪声,提⾼信噪⽐。

可以从如下⼏个⽅⾯去考虑:1)传感器的选择。

从抗⼲扰和提⾼信噪⽐⾓度,要求选择适于设计检测系统的传感器类型、响应频带及其他适宜参数的传感器,以期消除或抑制输⼊噪声,并减少或消除⾃⾝产⽣的噪声或失真。

2)增强传感器检测系统中的信号传输能⼒。

系统中的放⼤(包括前置放⼤与主放⼤器)、滤波/检波与预处理电路,计算机接⼝电路,输出电路等⾃⾝应该是低噪声的,如低热噪声、低电磁噪声和少/⽆伴随噪声的器件、元件与电路,且要求有抗⼲扰能⼒的措施,包括必要的屏蔽及通风/冷却措施。

CCD的各类噪声及降噪技术

CCD的噪声及降噪技术王宝斌 SY1419204(北京航空航天大学物理科学与核能工程学院)摘要:众所周知,随着CCD的不断发展,应用场合的主见扩大,噪声已经成为CCD进一步发展的障碍。

噪声是CCD的重要参数,它是决定信噪比的主要因素之一。

我们将从物理基础入手,对CCD的各类噪声进行深入分析,指出CCD不同噪声产生原理,进而对现有的相关采样技术的局限性进行改进,提出一种新的双采样形式,这就是基于可交换带通滤波器的CDS新方法。

这种方法较之前存在的技术具有稳定性高、制作成本低等优点。

这是对抑制CCD的输出噪声进行的一次有益尝试,将对提高CCD输出信号的信噪比起到积极的促进作用。

引言随着CCD的不断发展,尤其典型的是当微光CCD向低照度方向发展时,噪声研究成为阻碍CCD进一步发展的障碍。

噪声是CCD 的一个重要参数。

它是决定信噪比的重要因素,而同时信噪比又是各种数据参数中最重要的指标之一。

随着CCD器件向小型化、集成化的不断发展,CCD光敏元数的增加势必要减小光敏元的面积,从而降低了CCD的输出饱和信号。

为了扩大CCD的动态范围,就必须降低CCD的噪声。

CCD工作时,在输入结构、输出结构、信号电荷存储和转移过程中都会产生噪声。

噪声叠加在信号电荷上,形成对信号的干扰,降低了信号电荷包所代表的信息复原后的精度,并且限制了信号电荷包的最小值。

对微光CCD探测器来说,这就是说先治疗它的探测下限。

CCD图像传感器的输出信号是空间采样的离散模拟信号,其中夹杂着各种噪声和干扰。

CCD输出信号处理的目的是在不损失图像细节并保证在CCD动态范围内,图像信号随目标亮度线性变化时尽可能消除这些噪声和干扰。

为了提高信噪比必须对CCD输出噪声种类、特性有比较深入的了解,然后才能有针对性的对产生机理不同、来源不一样的噪声采取相应的方法进行抑制。

如果对于CCD的噪声不采取相应的措施进行抑制和降低,那么这种器件本身所具有的一些特性如高分辨率、高精度等就会受到影响,不利于CCD及相关产品的进一步发展。

CMOS图像传感器的噪声分析及图像处理

美国贝尔电话实验室在七十年代初研究出 CCD(电荷耦合器件)的工作原理,随 之图像传感器进入了跨越式的发展时代,图像传感器的输出方式从真空电子束扫描方 式发展到固体自扫描输出方式。CCD 图像传感器的自扫描输出方式能够消除电子束扫 描造成的图像光电转换的非线性失真。而且在体积、重量、功耗及制造成本方面具有 电子束摄像管根本无法达到的优势。1969 年出现的 CMOS 图像传感器,是一种可以利 用通用的芯片制造工艺将放大,数模转换、存储电路、DSP 和计算机接口电路等集成 到芯片中的图像传感器件,虽然 CMOS 图像传感器比 CCD 图像传感器还早一年出现, 但是在之后的很长时间,由于当时大规模集成电路工艺的限制,CMOS 传感器存在成 像质量差,像敏单元尺寸小、填充率低、响应速度慢等缺点,只能应用于对图像质量 要求不高,尺寸较小的器件中。早期的 CMOS 器件采用无源像素结构,没有信号放大 及信号处理电路,性能比较差。九十年代以后,出现了有源像素结构,除光敏元件和
1.2 国内外 CMOS 图像传感器的发展现状
CMOS 图像传感器是 1969 年由美国航空航天局研制成功,虽然比 CCD 的出现早 一些,但是由于受到当时大规模集成电路工艺的限制,灵敏度、分辨率、噪声等方面 性能都比较差,所以基本上在九十年代以前,CCD 一直是图像传感器市场的主流器件。 1989 年以后,出现了有源像素 CMOS 图像传感器,随着超大规模集成电路技术的发展, CMOS 器件具有了很高的集成度,可以在片内集成光敏元件,数模转换,数字信号处 理器,增益控制电路,自动曝光处理,放大及存储电路,甚至具有运算和可编程功能 的 DSP 等,可以采用成熟的集成电路生产工艺,有利于降低设计和生产成本,得到了 很大的发展,另外,CMOS 器件具有单电源和低工作电压(3~5V)的优点,在很多成 像性能方面已经超过 CCD,成为研究的热点。

震动传感器电路设计与噪音测量方法

震动传感器电路设计与噪音测量方法近年来,随着科技的不断进步,震动传感器在工业、医疗、交通等领域中发挥着重要作用。

设计一套稳定可靠的震动传感器电路并且能够精确测量噪音,对于确保设备的正常运行和人们的生活质量有着重要意义。

一、震动传感器电路设计1. 传感器选型在进行震动传感器电路设计之前,我们需要根据不同应用领域的需求选择合适的传感器。

常见的震动传感器有压电传感器、电感式传感器和压电传感器等。

根据实际需求,选择适当的传感器类型。

2. 电路设计原则(1)稳定性:设计的电路应具有稳定的特性,能够随时准确地感知震动信号,并输出稳定的电信号。

(2)低噪声:电路应具备抑制噪声的能力,尽量减小外部环境的干扰对传感器的影响,保持信号的准确性。

(3)高增益:增加电路的增益,能够增强信号的强度,提高测量的精度和灵敏度。

3. 电路设计步骤(1)放大器设计:选择合适的放大器器件,根据传感器输出的电压范围和所需的增益来确定放大器的参数。

常见的放大器电路有差动放大器、运算放大器等。

(2)滤波器设计:为了去除输入信号中的高频噪声和干扰信号,可以添加合适的滤波器电路。

常见的滤波器电路有低通滤波器、带通滤波器等。

(3)ADC转换:将模拟信号转换为数字信号,可以使用合适的ADC转换芯片进行数字信号的处理和储存。

(4)电源设计:为了确保电路的正常运行,需要设计合适的电源电路,如稳压电源、滤波电路等。

二、噪音测量方法噪音是指环境中存在的各种不规律且混合的声音。

测量噪音对于确保工作环境的安全性和人们的健康至关重要。

以下是常用的噪音测量方法:1. 声级计测量声级计是一种可靠的测量噪音的仪器,它可以将声音信号转换为电信号,并使用精确的算法进行分析和计算,转换为声级单位。

使用声级计进行噪音测量时,需要注意选择合适的测量范围和测量位置,以确保测量结果的准确性。

2. 快速响应测量快速响应是指声级计对于噪音变化的响应速度。

在某些应用场景下,噪音信号会存在突然的变化,此时需要选择快速响应的测量模式,以保证对噪音的实时监测和分析。

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传感器的噪声及抑制方法传感器的噪声及抑制方法中心议题:传感器的噪声来源和分析传感器噪声的抑制措施解决方案:静电屏蔽和磁场屏蔽采用变压器和光电耦合器降低噪声的信号处理电路传感器作为自控系统的前沿哨兵,犹如电子眼一般将被测信息接收并转换为有效的电信号,但同时,一些无用信号也搀杂在其中。

这些无用信号我们统称为噪声。

应该说,噪声存在于任何电路之中,但它对传感器电路的影响却尤为突出。

这是因为,传感器的输出阻抗一般都很高,使其输出信号衰减厉害,同时,传感器自容易被噪声信号淹没。

因此,噪声的存在必定影响传感器的精度和分辨率,而传感器又是检测自控系统的首要环节,于是势必影响整个自控系统的性能。

由此,噪声的研究是传感器电路设计中必须考虑的重要环节,只有有效地抑制、减少噪声的影响才能有效利用传感器,才能提高系统的分辨率和精度。

但噪声的种类多,成因复杂,对传感器的干扰能力也有很大差异,于是抑制噪声的方法也不同。

下面就传感器的噪声问题进行较全面的研究。

传感器的噪声分析及对策传感器噪声的产生根源按噪声源分为内部噪声和外部噪声。

内部噪声——来自传感器件和电路元件的噪声。

1 热噪声热噪声的发生机理是,电阻中自由电子做不规则的热运动时产生电位差的起伏,它由温度引发且与之呈正比,由下面的奈奎斯特公式表示:其中,Vn:噪声电压有效值;K:波耳兹曼常数(1.38×10-23J·K-1);T:绝对温度(K);B:系统的频带宽度(Hz);R:噪声源阻值(Ω)。

噪声源包括传感器自身内阻,电路电阻元件等。

由公式(1)可见,热噪声由于来自器件自身,从而无法根本消除,宜尽可能选择阻值较小的电阻。

同时,热噪声与频率大小无关,但与频带宽成正比,即,对应不同的频率有均匀功率分布,故,也称白噪声。

因此,选择窄频带的放大器和相敏检出器可有效降低噪声。

2 放大器的噪声3 散粒噪声散粒噪声的噪声源为晶体管,其机理是由到达电极的带电粒子的波动引起电流的波动形成的。

噪声电流In与到达电极的电流Ic及频带宽度B成正比,可表示为:由此可见,使用双极型晶体管的前置放大器来放大传感器的输出信号的场合,选Ic取值尽可能小。

同时,也可选择窄频带的放大器降低散粒噪声电流。

推荐相关文章:博大模块电源串并联应用详解LED汽车前大灯散热与光衰研究LED照明灯具与传感器技术网络分析仪测天线S参数应用实例网络分析仪的误差、校准和应用霍尔传感器工作原理 4 1/f噪声1/f 噪声和热噪声是传感器内部的主要噪声源,但其产生机理目前还有争议,一般认为它是一种体噪声,而不是表面效应,源于晶格散射引起。

在晶体管的P-N附近是电子-空穴再复合的不规则性产生的噪声,该噪声的功率分布与频率成反比,并由此而得名。

其噪声电压表示为:Hooge还在1969年提出了一个解释1/f 噪声的经验公式:式中,SRH和SVH为相应于电阻起伏和电压起伏的功率噪声密度,V为加在R上的偏压,N为总的自由载流子数,α叫Hooge因子,是一个与器件尺寸无关的常数,它是一个判断材料性能的重要参数。

对于矩形电阻,总的自由载流子数N=PLWH,其中,P为载流子浓度,L、W、H为电阻的长、宽、厚。

因此,我们可以得出:1/f噪声与力敏电阻的几何参数有关,一般对某确定的材料,扩大电阻面积可以使N增加、减小1/f噪声。

同时,实验表明:一味增加尺寸将降低灵敏度,增加噪声谱振动幅度,而选L/W=10,L在100μm~200μm较合适。

同时,1/f 噪声与材料也有关。

实验表明:单晶硅明显好于微晶硅,而微晶硅略好于多晶硅。

主要原因在于,单晶硅具有较完整的晶格结构。

材料因数引起的1/f 噪声除了晶格缺陷外,材料中的氢原子或原子团的移动和晶粒的边界也是引起1/f 噪声的另一个主要原因。

由以上公式可知,载流子浓度与1/f 噪声成反比,而不同的掺杂浓度对应着不同的载流子浓度,因此掺杂浓度也是影响1/f 噪声的因数。

实验表明,掺杂浓度每增加10倍,1/f 噪声降低36%~50%,但最佳搀杂浓度一般选为5×1015cm-2。

5 开关器件产生的噪声一般在使用模拟多路开关使众多的传感器输出交替使用一个放大器电路的场合(如MOS型图像传感器),开关的开、合产生相应的噪声干扰,而叠加到输出信号中。

对开关噪声的抑止通常用设置相应的伪传感器电路的方法。

外部噪声外部噪声是由传感器电路外的人为或自然干扰造成的。

主要原因就是电磁辐射。

其噪声源十分广泛,几乎包括所有的电气、电力机械,还有雷电、大气电离等自然现象,同时,系统中的模数部分有公共接地、公共电源时,数字信号的频繁电流变化在模拟电路中产生噪声,它们通过静电耦合、电磁耦合和漏电电流等形式存在于传感器的电路中,。

针对以上成因,需要对传感器电路采取静电屏蔽和磁场屏蔽,从而减少噪声源与传感电路间的静电和磁的耦合度,达到抑制外来噪声的目的。

通常采取的措施有:模数混合电路的处理要求将模拟电路和数字电路的电源、地线分别独立开来,并使数字电路的直流电源的内阻尽可能小些,以减少数字信号对模拟回路的影响。

抗杂散电磁场的干扰屏蔽是减少外界的噪声干扰的主要方法。

屏蔽就是用低电阻材料把元件、传输导线、电路及组合件包围起来,以隔离内外电磁或电场的相互干扰。

屏蔽一般分三种:电场屏蔽,磁场屏蔽,电磁屏蔽。

电场屏蔽主要用来防止元器件或电路间因分布电容耦合产生的干扰。

一般选用高电导率的材料如铜、铁等金属。

电场屏蔽体必须可靠接地。

磁场屏蔽主要用来消除元器件或电路间因磁场寄生耦合产生的干扰。

一般选用高磁导率的材料如软铁、坡莫合金等。

电磁屏蔽主要用来防止高频电磁场的干扰,因此使用高电导率的材料如铜、银等金属是有效的,它们是利用电磁场在屏蔽金属内部产生涡流吸收其能量而达到屏蔽的目的。

隔离隔离是为了将前后两个电路的信号接地端从电路上隔开,因为它们容易形成环路电流,引起噪声干扰。

隔离的主要方法是采用变压器和光电耦合器。

变压器隔离只适用于交流电路,在直流或超低频测量系统中,常采用光电耦合隔离。

输出线、电源线、配线、布线的要求传感器的输出线应相互扭绞,以减少外界磁力线的影响。

同时,输出线尽可能短些。

如噪声电流流入电源线和配线,就会放射噪声磁场,也会受噪声源的电磁场感应拾取噪声,即容易起噪声的发送和接收作用。

因此,必须使各配线不具备天线效应。

双股线和绞线可消磁场,但不能完全消除静电效应。

同轴电缆就可同时消除电磁场。

环状布线时,与环状交叉的磁力线所引起的电动势会产生噪声。

因此,布线应尽可能使电流的进出导线不靠近且呈扭绞状。

平衡-不平衡变压器对共模噪声呈高阻抗,对正常噪声呈低阻抗,从而在从不平衡布线至绞线所引起的平衡布线的过程中吸收了噪声。

降低噪声的信号处理电路传感器电路首先需要将采样的微弱信号进行放大。

但同时并存许多噪声源:传感器内阻、电缆电阻、放大器电路以及电路周围的电磁干扰源。

因此,通常用低通滤波器和差分放大器等来抑制差模噪声和共模噪声()。

设,Vs为传感器的信号电压;Vn1、Vn2为外部噪声源在电缆线上的感应噪声电压;Vns为电路噪声,因此,差分放大器输出电压Vo为:1.差分放大电路集成运算放大器的输入级利用差分电路的对称性不仅能消除零点漂移现象,还能削减共模信号,提高共模抑制比,消除噪声干扰。

2.滤波电路滤波电路的作用主要是对输入信号进行处理,通常是希望滤出噪声。

滤波器种类很多,从大的方向可分为经典滤波器与现代滤波器两大类。

经典滤波器可滤出与有用信号占用不同频带的噪声,但对有用信号与噪声的频谱相互重叠的情况却无能为力。

图4所示是信号与噪声的频谱,图4中,S(f)为有用信号,频带为f1~f2,N(f)为噪声,经滤波后只能滤出f1~f2以外的噪声,噪声与信号重叠部分无法滤出。

现代滤波器把信号与噪声都视为随机信号,利用它们的统计特征导出一套最佳估算法,然后用硬件或软件予以实现,维拉滤波器便是其代表。

通常,经典滤波器用得最多。

滤波电路可以由无源元件R、L、C组成,的线路滤波器;也可以包含有源元件(),它的优点主要是具有一定的信号放大和带负载能力。

滤波电路从功能上又可分为四类:低通(LP)、高通(HP)、带通(BP)、带阻(BS)滤波器。

每一种又有模拟(AF)与数字(DF)滤波器两种形式。

由于传感器信号一般为缓慢变化的信号,故选用低通滤波器抑止高频噪声信号最多。

通常如巴特沃斯滤波器、切比雪夫滤波器、椭圆滤波器等。

常用低通滤波电路。

3.相位检波电路在预知信号为周期性时,可采取与信号周期同步地取样输出以提高信噪比。

虽然噪声是随机的,但经N次取样后,信噪比可改善N1/2倍。

其原理图。

若信号和开关周期T,一周期中关闭时间为ΔT,在τ=CR》T的条件下,电容二端的噪声电压为:由此,另一方面,信号经τ/(ΔT/T)时间后已渐渐接近平均值Es故经过充分时间后有若开关每半周期闭合,ΔT=T/2,则S/N改善2(τf)1/2倍。

数字信号处理数字信号处理技术(DSP)利用微计算机、单片机、DSP芯片等硬件,以数值计算为基础编写软件来实现对信号的处理。

它具有精确、抗干扰强、速度快等优点,是模拟信号处理技术无法比拟的。

作为一门新兴学科,数字信号处理技术在信息时代得以迅速发展,成为传感系统滤波的又一先进方法。

结束语传感器的噪声抑制了其精度的有效实现,成为传感器电路不得不重视的问题。

但通过对传感器噪声源的分析,完全可以用相应的方法和信号处理电路来进行有效的抑制,保证传感器正常工作。

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