当前位置：文档之家 › 光电信号处理- 微弱信号检测的原理和方法

光电信号处理- 微弱信号检测的原理和方法

  • 格式：ppt
  • 大小：1.40 MB
  • 文档页数：72

下载文档原格式

  / 72

合集下载

微弱信号检测

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。

浅谈近红外光谱仪中的微弱信号检测技术

浅谈近红外光谱仪中的微弱信号检测技术

浅谈近红外光谱仪中的微弱信号检测技术天津渤化化工发展有限公司天津市经济技术开发区300280摘要：本文采用了一种新型的微弱信号检测技术，基于近红外光谱成像原理，利用分光光度计、光电探测器等对被测物质的光谱进行数据采集，通过对采集数据的分析和处理，利用小波变换技术对数据进行去噪，提取出微弱信号，并对这些微弱信号进行数学建模分析。

近红外光谱仪通过光谱成像技术获取物质的信息，是一种新型的无损检测技术，其主要通过光谱成像原理进行物质信息检测。

近红外光谱仪是由光学系统、信号处理系统、计算机和显示器组成的一种检测仪器。

它可以利用近红外光谱成像原理进行物质信息的测量，并且具有无破坏性、非接触性、使用方便等特点。

关键词：近红外光谱仪；微弱信号检测技术一、微弱信号检测理论（一）检测理论微弱信号检测技术的理论基础是非线性、非平衡、多变量以及随机等理论。

该理论的核心在于系统非线性和非平衡的特点，采用非线性技术对微弱信号进行检测，可以实现对信号的放大，并且可以通过调节非线性参数来满足实际应用要求。

系统非线性在微弱信号检测过程中表现得比较明显，其主要特征表现为系统对于输入信号的放大以及系统本身噪声的抑制等方面。

另外，系统非平衡也是在微弱信号检测中体现得比较明显的特点，在进行微弱信号检测时，需要充分考虑到系统本身的非线性特征，根据不同的情况，选择不同的检测方法。

（二）信号噪声的构成在分析微弱信号的检测过程中，我们需要对噪声进行了解，通常情况下，我们将噪声分为两种类型：第一种是外部干扰噪声，第二种是内部干扰噪声。

外部干扰噪声主要指的是外部环境中所存在的一些物理性干扰，这些物理性干扰主要包括温度、湿度等，由于受到了外界环境的影响，这些干扰噪声也会随之发生变化，导致其性质发生改变。

内部干扰噪声则指的是电子元器件在工作过程中所产生的一些误差或者是外界因素影响而产生的信号。

通过对信号的检测过程中可以发现，外部环境所产生的噪声和内部所产生的噪声在本质上是一样的，都属于外部因素影响导致而成。

微弱信号检测技术概述

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、材料分析时测量荧光光强、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。

微弱信号检测技术是采用电子学、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。

CCD 生物芯片扫描仪即由此原理制成。

这种方法制成的扫描仪由于其可移动, 部件少, 可大大减少仪器生产中的失误, 使仪器坚固耐用; 但缺点是分辨率及灵敏度较低。

根据生物芯片所使用的标记物不同, 相应的信号检测方法有放射性同位素标记法、生物素标记法、荧光染料标记法等。

微弱信号检测技术

微弱信号检测技术

微弱信号检测技术科学技术发展到现阶段，极端条件下的物理实验已成为深化认识自然的重要手段．这些实验中要测量的物理量往往都是一些非常弱的量，如弱光、弱磁、弱声、微小位移、徽温差、微电导及微弱振动等等。

由于这些微弱的物理量一般都是通过各种传感器进行电量转换．使检测的弱物理量变换成电学量。

但由于弱物理量本身的涨落、传感器的本底和测量仪器的噪声的影响，被测的有用的电信号往往是淹没在数千倍甚至数十万倍的噪声中的微弱信号．为了要得到这一有用的微弱电信号，就产生了微弱信号检测技术。

因此．微弱信号检测技术是一种与噪声作斗争的技术．它利用了物理学、电子学和信息论的方法．分析噪声的原因和规律．研究信号的特征及相关性．采用必要的手段和方法将淹没在噪声中有用的微弱信号检测出来．目前．微弱信号检测主要有以下几种方法：‘1、相干检测相干检测是频域信号的窄带化处理方法．是一种积分过程的相关测量．它利用信号和外加参考信号的相干特性，而这种特性是随机噪声所不具备的，典型的仪器是以相敏检波器(PSD)为核心的锁相放大器。

2、重复信号的时域平均这种方法适用于信号波形的恢复测量。

利用取样技术．在重复信号出现的期间取样．并重复n次，则测量结果的信噪比可改善n倍。

代表性的仪器有Boccar 平均器或称同步(取样)积分器，这类仪器取样效率低，不利低重复率的信号的恢复．随着微型计算机的应用发展．出现了信号多点数字平均技术，可最大限度地抑制噪声和节约时间，并能完成多种模式的平均功能．3、离散信号的统计处理在微弱光检测中，由于微弱光的量子化，光子流具有离散信号的特征．使得利用离散信息处理方法检测微弱光信号成为可能。

微弱光检测又分为单道(Single-Channel)和多道(MuIti．-Channel)两类。

前者是以具有单电子峰的光电倍增管作传感器，采用脉冲甄别和计数技术的光子计数器；后者是用光导摄象管或光电二极管列阵等多路转换器件作传感嚣．采用多道技术的光学多道分析器(OMA)。

微弱信号检测教学

微弱信号检测教学
微弱信号检测教学
目录
• 微弱信号检测概述 • 微弱信号检测的基本原理 • 微弱信号检测的常用方法 • 微弱信号检测的实验操作
目录
• 微弱信号检测的案例分析 • 微弱信号检测的未来发展与挑战
01
微弱信号检测概述
定义与特点
定义
微弱信号检测是指对幅度较低、容易 被噪声淹没的信号进行提取、测量和 分析的过程。
信号放大
信号放大
通过放大器将微弱信号放大，使其更容易被检测和处理。常用的放大器类型包括电压放大器和电流放大器。
放大器选择
选择合适的放大器是关键，需要考虑放大倍数、带宽、输入噪声、线性范围等因素。
噪声抑制
噪声来源
噪声是影响微弱信号检测的重要因素 ，主要来源于环境、电路和器件本身 。
噪声抑制方法
采用滤波器、消噪电路、数字信号处 理等技术抑制噪声，提高信噪比。
ABCD
数据特征提取
从处理后的数据中提取有用的特征，如幅度、频 率等。
结果评估与优化
根据分析结果，评估微弱信号检测的效果，优化 实验参数和方法，提高检测精度和可靠性。
05
微弱信号检测的案例分析
案例一：生物电信号的检测
总结词
生物电信号是生物体内产生的微弱电流信号，检测这些 信号对于了解生物生理状态和疾病诊断具有重要意义。
信号滤波
滤波器类型
根据信号特性和需求选择合适的滤波器，如低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和陷波滤波器等。
滤波器设计
根据信号频谱和噪声频谱设计滤波器，以保留有用信号并抑制噪声。
相关检测
相关检测原理
相关检测是一种利用信号自相关或互相关特性进行检测的方法，可以有效抑制噪声和干 扰。
相关检测应用

微弱信号检测技术

微弱信号检测技术
详细描述
同步检测法通过将输入信号与参考信号进行相关运算，提取 出目标信号。该方法能够有效地抑制噪声干扰，提高信噪比 。在实际应用中，同步检测法常用于雷达、通信等领域。
滤波器法
总结词
一种利用滤波器对信号进行筛选和处理的微弱信号检测方法。
详细描述
滤波器法通过设计合适的滤波器对输入信号进行筛选和处理，提取出目标信号。该方法具有简单易实 现的特点，适用于多种类型的微弱信号检测。在实际应用中，滤波器法常用于音频、图像等领域。
射级跟踪放大器法
总结词
一种通过调整放大器的增益来跟踪输入信号幅度的微弱信号检测方法。
详细描述
射级跟踪放大器法利用射级反馈电路来调整放大器的增益，使得放大器的输出信 号幅度与输入信号幅度保持一致。该方法能够有效地提高信噪比，降低噪声干扰 。
同步检测法
总结词
一种利用相关技术对信号进行同步检测的微弱信号检测方法 。
环境监测领域
噪声污染检测
在噪声污染控制和环境保护方面，微弱的噪声信号往往代表着环境质量的恶化，微弱信号检测技术能够对这些信 号进行准确的监测和分析，为环境治理提供科学依据。
放射性检测
在核能和核工业领域，放射性物质释放的微弱信号对人类健康和环境安全具有重要影响，微弱信号检测技术能够 实时监测和评估放射性水平，保障公共安全。
微弱信号检测技术的发展历程
基础理论建立
早期的研究主要集中在噪声抑制和放大技术上，为微弱信号检测奠 定了基础。
技术突破
随着电子技术和数字化技术的发展，如放大器技术、数字滤波技术、 相关检测技术等，微弱信号检测的灵敏度和分辨率得到显著提高。
应用拓展
随着微弱信号检测技术的不断发展，其应用领域也在不断扩大，涉及 到众多领域和行业。

微弱信号的检测方案设计要点

微弱信号的检测方案设计要点

微弱信号的检测方案设计要点.docx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23。

Vs（t）Vn（t带通滤波鉴相器低通滤波器Vo本地振荡器移相器锁相放大器的核心部件是鉴相器，它实现了被测信号与参考信号的互相关运算。

它把输入信号与参考信号进行比较，当两个信号相位完全相同时，即相位差为。

时经低通滤波后，输出信号的直流分量达到最大，其正比于输入信号中某一特定频率（参考输入频率）的信号幅值。

锁相放大器具有很多优点：信号通过调制后交流放大，可以避免噪声的不利影响；利用相敏检波器实现对调制信号的解调，同时检测频率和相位，噪声同频又同相的概率很小；利用低通滤波器来抑制噪声，低通滤波器的频带可以做得很窄，并且其频带宽度不受调制频率的影响，稳定性也大大提高。

但是值得注意的是适合于锁相放大器的检测信号应该是单频的，或者传导频谱所占频带是较窄的。

综合考虑，尤其根据是手头现有器件的情况，我们选择了利用锁相放大器作为本次的检测方案，并达到了预期的效果。

二、总体方案设计本设计系统框图如图42所示，并在适当位置预留了测试端口：仿真）（protel前置放大器：该电路用于对信号进行预放大处理,使其输入到后级锁相放大器的信号有个适当的幅度。

微弱信号检测基本理论和技术

微弱信号检测基本理论和技术

微弱信号检测的基本理论和技术微弱信号检测技术是采用电子学、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。

在微弱信号检测中，总是伴随着噪声，噪声属于电路中的随机扰动，它可能来自电路中元器件中的电子热运动，或者是半导体器件中载流子的不规则运动。

噪声是限制信号检测系统性能的决定性因素，因此它是信号检测中的不利因素。

对于微弱信号检测来说，如能有效克服噪声，就可以提高信号检测的灵敏度。

电路中噪声是一种连续型随机变量，即它在某一时刻可能出现各种可能数值。

电路处于稳定状态时，噪声的方差和数学期望一般不再随时间变化，这时噪声电压称为广义平稳随机过程。

若噪声的概率分布密度不随时间变化，则称为狭义平稳随机过程(或严格平稳随机过程>。

显然，一个严格平稳随机过程一定为广义平稳随机过程，反之则不然。

1.滤波器被噪声污染的信号波形恢复称为滤波。

这是信号处理中经常采用的主要方法之一，具有十分重要的应用价值。

现在，在各种信号检测仪器中均离不开各种滤波器，它起到了排除干扰，分出信号的功能。

常用的滤波器是采用电感、电容等分立元件构成(例如，RC低通滤波器、LC谐振回路等>，它对于滤去某些干扰谱线(例如，电源50Mz滤波，收音机、电视机中干扰的滤波>，有较好的效果。

对于混在随机信号中的噪声滤波，这种简单的滤波器就不是最佳的滤波电路。

这是因为信号与噪声均可能具有连续的功率谱。

因此需要寻找一种使误差最小的最佳滤波方法，有称为最小最佳滤波准则。

维纳线性滤波理论就是一种在最小均方误差准则下的最佳线性滤波方法。

出于维纳滤波器电路实现上的困难，在维纳滤波基础上发展了一种基于状态空间方法的最佳线性递推滤波方法，称为卡尔曼滤波。

这种滤波器特别适用于对离散时间序列的实时滤波。

微弱信号检测

微弱信号检测
返回 结束
脉象信号扰动消除效果（一）
图 对含扰信号的噪声消除和基线漂移消除结果
返回 结束
脉象信号扰动消除效果（二）
对信号施加50Hz工频干扰的预处理结果
返回 结束
脉象信号扰动消除效果（三）
对信号施加线性下降基线漂移和肌电干扰的预处理结果
返回 结束
脉象信号扰动消除效果（四）
对信号施加余弦基线漂移和白噪声的预处理结果
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
的脉象信号将会受到多种干扰，具有较强的随机性和
背景噪声，而且属于非线性、非平稳的微弱信号。这
些干扰主要是交流电引起的工频干扰、肌电干扰、人
体的微动与电极接触不良引起的电极接触噪声、运动
伪迹(基线变化)和由于呼吸引起的基线漂移，因此消除
脉象信号中多种干扰是进一步进行脉象信号的识别和
分析处理的前提。
传统的建立在傅立叶变换基础上的滤波方
x
T
j
T (x) x Tj
0
x Tj , jh j jl x T j , jh j jl | x | T j , jh j jl
（3）对于低频信号部分保持不变
T (x) x
j jl
返回 结束
原始输入信号添加基线漂移和白噪声
返回 结束
脉象信号基线漂移去除方法

微弱信号检测技术的原理及应用(含卡尔曼滤波与维纳滤波)

微弱信号检测技术的原理及应用(含卡尔曼滤波与维纳滤波)

微弱信号检测技术的原理及应用2018年1月一、微弱信号检测的基本原理、方法及技术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诸如地震的波形和波速、材料分析时测定荧光光强、卫星信号的接收、红外探测以及生物电信号测量等。

这些测量量被强背景噪声或检测电路的噪声所淹没，无法用传统的测量方法检测出来。

微弱信号，为了检测被背景噪声淹没的微弱信号，人们进行了长期的研究工作，分析背景噪声产生的原因和规律，研究被测信号的特点、相关性以及噪声的统计特性，以寻找出从背景噪声中检测出目标信号的方法。

微弱信号检测技术的首要任务是提高信噪比，这就需要采用电子学、信息论和物理学的方法，以便从强噪声中检测出有用的微弱信号。

微弱信号检测技术不同于一般的检测技术，主要是考虑如何抑制噪声和提高信嗓比，因此可以说，微弱信号检测是一门专门抑制噪声的技术。

抑制噪声的现代信号处理手段的理论基础是概率论、数理统计和非线性科学。

1、经典检测与估计理论时期这一时期检测理论主要是建立在统计学家工作的基础上的。

美国科学家WienerN .将随机过程和数理统计的观点引入到通信和控制系统中，提出了信息传输和处理过程的统计本质，建立了最佳线性滤波理论，即维纳滤波理论。

NorthD.O.于1943年提出以输出最大信噪比为准则的匹配滤波器理论；1946年卡切尼科夫(BA.K)提出了错误判决概率为最小的理想接收机理论，证明了理想接收机应在其输出端重现出后验概率为最大的信号，即是将最大后验概率准则作为一个最佳准则。

1950年在仙农信息理论的基础上，WoodwardP.M.把信息量的概念用于雷达信号的检测中，提出了理想接收机应能从接收到的信号加噪声的混合波形中提取尽可能多的有用信息。

但要知道后验概率分布。

所以，理想接收机应该是一个计算后验概率分布的装里。

1953年以后，人们直接利用统计推断中的判决和统计理论来研究雷达信号检测和参盘估计。

密德尔顿(Middleton D)等用贝叶斯准则(最小风险准则)来处理最佳接收问题，并使各种最佳准则统一于风险理论。

微弱信号检测的原理和方法

微弱信号检测的原理和方法

窄带通滤波器的实现方式很多：
常见的有双T选频，LC调谐，晶体窄带滤波器等， 其中双T选频可以做到相对带宽等于千分之几左 右（f0为带通滤波器的中心频率）
晶体窄带滤波器可以做到万分之几左右。
即使是这样，这些滤波器的带宽还嫌太宽，
因为这种方法不能检测深埋在噪声中的信号，通常 它只用在对噪声特性要求不很高的场合。
2 )]
两信号相乘后，通过积分器进行积分，
假定积分器的积分时间常数为T，而且积分时间
也取ｔ＝T， T＝ 2
V (t) 则： s0
1
T
T 0
Kv
Vs1V2 2
[cos(1
2 )
cos(2
t
1
2 )]dt
Kv 2
Vs1V2
cos(1
2)
由上式可见，锁定接收法最后得到的是直流输
出信号，而且这个直流信号的大小和两信号的
白噪声：当其通过一个电压传输系数为Kv，
带宽为B=
f
-
2
f
的系统后，
1
则输出噪声为 ：
En20
f2 f`1
df
( K v2为常数)
K
2 v
En2i f in
( f2
f1 )
K
2 v
En2i f in
B
●由上式可以看出：
噪声输出总功率与系统的带宽成正比，
通过减小系统带宽来减小输出的白噪声功率。
之间满足下述关系：
f t 1
为了检测单次信号，要求滤波器的带宽B大于单
次信号的频宽，即 ： B f
因为： ∴
SNIR fin B
fin 1 SNIR t
B 1 t
即： B fin SNIR

微弱信号检测

微弱信号检测
微弱信号检测技术
锁相放大器 取样积分器 光子计数
1
空间物体检测 光谱测量 生物荧光检测
2
1 引言
微弱信号检测是一门新兴的技术学科它利用 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，研究被测信号的特点和 相关性，检测被噪声淹没的微弱信号。 在检测系统、图象传榆和通信设备中出现 噪声时，仪器的精度、稳定性及重复性就明 显降低,由于噪声电报误码率增高，使通信无 法正常进行，雷达无法跟踪目标，在电视荧 光屏上呈现一片“雪花”，图象模糊不清。
24
低噪声设计中，在选译电路元、器件时应 尽且减少或避免噪声的引入。 (一)电容器的选择 在低噪声设计中常用云母和瓷介电容器。 大容量电容器中，铝壳的电解电容器漏电 较大，钽电解电容器漏电小，所以钽电解 电容器适合在低噪声电路中使用。
25
26
在微弱信号检测技术中，需要处理的主要是基本噪声且绝 大多数是随机噪声。 随机噪声是一种前后独立的平稳随机过程，在任何时刻 它的幅度、波形及相位那是随机的。但每一种噪声还是服 从于一定的统计分布规律，因此又是可统计的。例如，只 要产生噪声过程的条件不变，噪声功率或给定时间区间内 的能量就不变，它在时间域内的幅度平均值是零。大多数 噪声瞬时幅度的概率分布是正态的，即符合高斯分布规律
3
噪声与干扰
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。 锁定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。
4
噪声与干扰
宽带的或持续的无用信号 瞬时的或窄带的无用信号 市电50Hz或100Hz（整流等）；电台；开 关通/断；高能量的脉冲电流或电压；机械 振动；太阳活动；雷电等

微弱信号检测技术的原理及应用

微弱信号检测技术的原理及应用

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。

微弱信号检测

微弱信号检测
AV
4.3.2 相关检测原理
为了将被噪声所淹没的信号检测出来，人们研究各种信号及噪声的规律，发现信号与信号的延时相乘后累加的结果可以区别于信号与噪声的延时相乘后累加的结果，从而提出了“相关”的概念。 由于相关的概念涉及信号的能量及功率，因此先给出功率信号和能量信号的相关函数。
一. 引言
f1(t)与f2(t)是能量有限信号 f1(t)与f2(t)为实函数 f1(t)与f2(t)为复函数 f1(t)与f2(t)是功率有限信号 f1(t)与f2(t)为实函数 f1(t)与f2(t)为复函数
1．时域相关与频域的窄带化技术 利用时域中周期信号的相关性而噪声的随机、不相关性（或弱相关性），通过求取信号的自相关函数或互相关函数，在强噪声背景下提取周期信号的“相关检测”。这相当于在频率中窄带化滤除干扰和噪声。特别适用窄带信号。例如锁定放大器。 2．平均积累处理 对于一些宽带周期信号应用上述方法处理效果不佳，一种根据时域特征用取样平均来改善信噪比并能恢复波形的取样积分器可获得良好探测效果。其基本原理是对于任何重复的（周期性）信号波形，每周期如在固定的取样间隔内取样m次积累则信噪比改善。因为“信号电压幅值为线性叠加”（有规律的周期信号）而“噪声功率为矢量相加”（无规律的随机信号）。
4.3.0 概述 4.3.1 信噪比改善（SNIR） 4.3.2 相关检测原理 4.3.3 锁定放大器 4.3.4 取样积分器
4.3 微弱信号检测
4.3.0 概 述
一.微弱信号检测定义
前面我们讨论了噪声的基本概念，以及降低噪声的一些基本方法，如采用低噪声放大器不会对被探测的辐射信号产生噪声“污染”；但如果光辐射信号非常微弱或者背景噪声或干扰的影响很大，造成通过光电检测放大电路后进入信号处理系统输入端的信噪比已很糟糕，甚至信号深埋于噪声之中，这时要想将信号检测出来，必须根据信号和噪声的不同特点，借助一些特殊的微弱信号检测方法将信号与噪声分离，将信号从噪声中提取出来。

微弱信号检测原理

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

微弱光信号的检测

微弱光信号的检测
组成，具有降低噪
声带宽而不影响信
号频带的特点。
前置放大电路
在外反馈电路基础上附加的内反馈电路，可用 3 、
4 、3 来控制U2 的增益响应特性。在直流情况下，
该反馈可由C3断开，此时放大器的开环增益是两个
放大器幵环增益的乘积。合理地设置3 /4 比值具
有减小噪声带宽的功效。
图3中，2 是为了补偿因R1 过大所造成的直流误差，
10 = 11 × 12 Τ 11 + 12 。

检测电路的设计原则



光电检测电路采用电流放大型时，光电二极管应釆用无
偏压的工作方式，这样可减小光电二极管的暗电流，提
高检测精度；
电路的反馈电阻在满足通频带宽度和输出信号范围的情
况下应尽可能大，这样会增大输出信噪比，同时也提高
了电路的信号放大倍数；

若 (s)为同相比例运算电路的输入，比例系数为：

nf =

那么，当4 = 5 = ，5 = ，7 = 2时，电路的传递函数为

= () ×


0

=1+
9
5

1+ 3− +()2
1
令中心频率为f0 =
，电压的放大倍数为：
2路，控制和信号处理电路等源自成光信号·上位机发光二极
管
控制处理器
前置放大电
路
A/D转换
滤波电路
主放大电路
试验系统的设计
电路基本原理

用光电二极管组成的光电检测电路，
实际上是一个光→电流→电压的变换器。
首先由光电二极管将接收的光信号变成
与之成比例的微弱电流信号，再通过运

微弱信号检测的基本理论和技术

微弱信号检测的基本理论和技术

微弱信号检测的基本理论和技术微弱信号检测技术是采用电子学、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。

在微弱信号检测中，总是伴随着噪声，噪声属于电路中的随机扰动，它可能来自电路中元器件中的电子热运动，或者是半导体器件中载流子的不规则运动。

噪声是限制信号检测系统性能的决定性因素，因此它是信号检测中的不利因素。

对于微弱信号检测来说，如能有效克服噪声，就可以提高信号检测的灵敏度。

电路中噪声是一种连续型随机变量，即它在某一时刻可能出现各种可能数值。

电路处于稳定状态时，噪声的方差和数学期望一般不再随时间变化，这时噪声电压称为广义平稳随机过程。

若噪声的概率分布密度不随时间变化，则称为狭义平稳随机过程(或严格平稳随机过程)。

显然，一个严格平稳随机过程一定为广义平稳随机过程，反之则不然。

1.滤波器被噪声污染的信号波形恢复称为滤波。

这是信号处理中经常采用的主要方法之一，具有十分重要的应用价值。

现在，在各种信号检测仪器中均离不开各种滤波器，它起到了排除干扰，分出信号的功能。

常用的滤波器是采用电感、电容等分立元件构成(例如，RC低通滤波器、LC谐振回路等)，它对于滤去某些干扰谱线(例如，电源50Mz滤波，收音机、电视机中干扰的滤波)，有较好的效果。

对于混在随机信号中的噪声滤波，这种简单的滤波器就不是最佳的滤波电路。

这是因为信号与噪声均可能具有连续的功率谱。

因此需要寻找一种使误差最小的最佳滤波方法，有称为最小最佳滤波准则。

维纳线性滤波理论就是一种在最小均方误差准则下的最佳线性滤波方法。

出于维纳滤波器电路实现上的困难，在维纳滤波基础上发展了一种基于状态空间方法的最佳线性递推滤波方法，称为卡尔曼滤波。

这种滤波器特别适用于对离散时间序列的实时滤波。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

窄带通滤波器的实现方式很多：
常见的有双T选频，LC调谐，晶体窄带滤波器等， 其中双T选频可以做到相对带宽等于千分之几左 右（f0为带通滤波器的中心频率） 晶体窄带滤波器可以做到万分之几左右。
即使是这样，这些滤波器的带宽还嫌太宽，
因为这种方法不能检测深埋在噪声中的信号，通常 它只用在对噪声特性要求不很高的场合。 更好的方法是用锁定放大器和取样积分器，这在后 面再作讨论。
2
微弱信号检测的途径
微弱信号检测的途径： ●一是降低传感器与放大器的固有噪声，尽 量提高其信噪比； ●二是研制适合弱信号检测的原理，并能满 足特殊需要的器件， ●三是研究并采用各种弱信号检测技术，通 过各种手段提取信号， 这三者缺一不可。
3 信噪比改善（SNIR）
在介绍微弱信号检测的一般方法之前， 先介绍信噪比改善（SNIR）的定义； ●信噪比改善（ SNIR ）是衡量弱信号检测 仪器的一项重要性能指标。 ●信噪比改善的定义为：
信号主峰下的面积 输出信噪比＝ ＞ 1 划斜线的矩形面积
如果B选得很窄，则输出信噪比还能更大
一些， 带通滤波器在白噪声条件下的信噪比改善：
SNIR Pso / Pno Psi / Pni
输出端信号功率 Pso：Pso Psi Kv2
输出端噪声功率 Pno:
∴
Pno
Pni K v2 B f in
V1 (t ) V2 (t ) Vs1V2 sin(t 1 ) sin( t 2 )
Vs1V2 [cos( 1 2 ) cos(2 t 1 2 )] 2
两信号相乘后，通过积分器进行积分，
假定积分器的积分时间常数为T，而且积分时间 也取ｔ＝T， T＝ 2 则：
下面导出白噪声情况下SNIR的表示式：
信噪比改善（SNIR）＝
2 / E 输出信噪比 Vs2 n0 ＝ 0 2 输入信噪比 Vsi2 / Eni
Eni是位于信号源处放大系统的等效输入噪声， 假定Eni是白噪声 ，其功率谱密度为常数： E f Δ fin为输入噪声的带宽。
2 ni in
那么输出端噪声： V K (f) V 为放大系统的增益。
f in 100 f n
则信噪比改善
SNIR
∴输出端信噪比
2 Vs2 V 0 (SNIR) si 100 0.1 10 2 2 En 0 Eni
●由此可见，输出端信噪比得到改善， 信号远大于噪声，可以直接测量出来。
§3.2 窄带滤波法
●原理：利用信号的功率谱密度较窄而噪声 的功率谱相对很宽的特点 ●方法：用一个窄的带通滤波器，将有用信 号的功率提取出来。 ●由于窄带通滤波器只让噪声功率的很小一 部分通过，而滤掉了大部分的噪声功率， 所以输出信噪比能得到很大的提高。
n
其中
1 n Vs Vsj n j 1
为累积信号的平均值，
●另一方面，重复测量n次后，根据各次噪 声的不相关性，则累积的噪声等于：
Vno V V 2 V 2 V 2 n1 n2 nn
1 2 n n
1 2 2 n (Vn2 1 Vn 2 Vnn ) n
输出信噪比 So / N o SNIR ＝ 输入信噪比 Si / Ni
从数学表达式看，SNIR是噪声系数NF的倒 数，但实质上两者是有差别的。 ●噪声系数NF≥1。
这个结论的前提：假设了输入噪声的带宽等 于或小于放大系统的带宽； ●实际上输入噪声的带宽要大于放大系统的带 宽，因而噪声系数NF便有可能要小于1， 因此，有必要给出信噪比改善的概念。
§3.3
双路消噪法
●原理： 利用两个通道对输入信号进行不同的处 理，然后设法消去共同的噪声，最后得 到有用的信号。 ●特点： 这种方法只能用来检测微弱信号是否存 在，并不能复现波形。

双路消噪法的原理框图
设输入信号频率为f0的正弦波，并混有强的噪声， 将其送入上下两个通道。 进入上通道的信号经过放大器后，再经过一个中 心频率为f0的窄带带通滤波器，变成正弦波加窄带 噪声，这个信号通过正向检波积分器后输出一个 正极性直流电压，上面叠加了随机起伏的成分。
光电信号处理
微弱信号检测的基本原理与方法
第三章 微弱信号检测的基本原理与方法
§3.1 低噪声电子设计的适用范围 §3.2 窄带滤波法 §3.3 双路消噪法 §3.4 同步累积法 §3.5 锁定接收法 §3.6 取样积分法(Boxcar方法) §3.7 相关检测法 §3.8 光子计数技术 §3.9 计算机处理方法 §3.10 常用弱检仪器
再经过积分器，得到输出信号V0(t)。
1．考虑最简单的情况: 信号中没有含噪声，只有信号，且信号为正弦信号
V1 (t ) Vs1 (t ) Vs1 sin(1t 1 )
参考信号为： V2 (t ) V2 sin( 2t 2 ) 且
1 2
则两信号相乘后，输出：
为了检测单次信号，要求滤波器的带宽B大于单 次信号的频宽，即 ： B f
B 1 t
因为： ∴
SNIR
f in B
即：
B
f in 1 SNIR t
f in SNIR
SNIR f in t
上式说明了信噪比的改善与信号的持续时间Δ t 的关系， Δ t愈长，则信噪比的改善就愈大。 ●也就是说，窄带滤波法可以用来检测持续时间 较长的单次信号。
Pso Psi K v2 f P in si Pni 2 Pno B Pni Kv B f in
SNIR f in B
即：
也就是：
SNIR
f in f n
Δ fn 为窄带通滤波器的等效噪声带宽，
Δ fni 为输入噪声的带宽，
即使是白噪声，它也有一个带宽，实际上并不是到无穷大。
K v2 K 0 ln
K v2 K 0 (ln f 2 ln f 1 )
f2 f1
f 2 f1 f1 f1
K v2 K 0 ln(1
B ) f1
●由上式可见，通过减小通频带B来减小输出端 的1/f 噪声功率。
功率谱密度曲线：
有限正弦信号 白噪声
由图看出：使用了窄带通滤波器后，


所以，通过观察t时间内计数的变化，就可以判断正弦波信号是 否存在。
§3.4 同步累积法
●基本原理： 利用信号的重复性和噪声的随机性，对信号 重复测量多次，使信号同相地累积起来。 噪声则无法同相累积，使信噪比得到改善。 ● 测量次数越多，则信噪比的改善越明显。
●若测量次数为n，则累积的信号：
1 Vso Vs n [Vs1 Vs 2 Vsn ] n Vs n 1
注意:
在实际应用同步累积法的时候，必须注意满足三 个条件： （ 1） （ 2） （ 3）

信号应为周期信号 有适当的累积器 能做到同相累积
要保证做到同相累积，则要根据不同的被检测 信号波形，确定不同的参考信号。
§3.5 锁定接收法
●锁定接收法的原理框图如下:
V1(t)为输入信号， V2(t)为参考信号， 这两个信号同时输入乘法器进行乘法运算，
●因此，减小系统的等效噪声带宽，可以提高 信噪比改善。
如有一信号掩埋在噪声中
Vsi2 ，即输入信噪比： 2 1 E ni
那么只要检测放大系统的等效噪声带宽很小， 使Δ fn<<Δ fni ，就可能将此信号检测出来。 例如：若
Vsi2 0.1 而 2 Vni
Δ fin=100KHz，Δ fn=1KHz。
2 so 2 si 2 v 0
所以：
SNIR K v2 ( f 0 )
f in

K v2 ( f )df
而
2 Kv ( f ) df
K ( f0 )
2 v
f n 即系统的等效噪声带宽。
故可得：
f in SNIR f n
●因此，放大系统的信噪比改善等于输入噪声 的带宽Δ fin与系统的等效噪声带宽Δ fn之比。
因而输出信噪比得到提高。




加法器出来的信号，最后再通过一个阈电路进行计数。
加法器通常做成可调，使得无正弦波而仅有噪声时，加法器的 输出略为正，但是不超过阈电路的阈值电平，因而计数器通常 无计数。但考虑到加法器输出的电压有起伏，所以，有时会有 高于阈值的脉冲电压通过阈电路产生本底计数，但由于噪声的 统计性，本底计数的次数在某个一定的时间内t是个恒定值，可 以通过实验测出这个时间t。 如果输入信号中有正弦波存在，那么在这个时间t内的计数就会 增加。
检测单次信号：
窄带滤波法不仅适用于周期性正弦信号波 形的复现，而且也能用来检测单次信号是 否存在。 原理：由于一个单次信号（例如单个脉冲 信号或有限正弦波）的绝大部分频率分量 集中在频谱密度曲线基频所在的主峰内。 主峰的频宽 Δ f 与单次信号的持续时间 Δ t 之间满足下述关系：
f t 1
Psi 1 Pni 10
，
Ps 0 4 Pn 0
Ps 0 Pn 0 4 n 40 1 Psi / Pni 10
同步累积器的原理框图
同步累积器的原理框图如图所示:
其中V1（t）为输入信号， V2（t）为与V1（t）周期相同的参考信号， 同步开关受V2（t）产生的控制信号控制， 保证V1（t）在累积器中同相地累积起来。
●由上式可以看出： 噪声输出总功率与系统的带宽成正比， 通过减小系统带宽来减小输出的白噪声功率。
●1/f 噪声的情况：
其输出噪声即由1/f 噪声产生的输出噪声功率为 ：
2 En 0 f2 f1
K v2 K 0
1 df f
f2 f1
K v2 K 0 (ln f )