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微弱信号检测课件

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《微弱信号检测》课件

《微弱信号检测》课件

实验结果的评估与验证
评估指标
根据实验目的确定评估指标，如信噪比 、检测限等。
VS
验证方法
采用对比实验、重复实验等方法对实验结 果进行验证，确保结果的可靠性和准确性 。
CHAPTER 05
微弱信号检测的未来发展
新技术的应用与探索
人工智能与机器学习
01
利用人工智能和机器学习技术，对微弱信号进行自动识别、分
微弱信号的特点包括幅度小、信噪比 低、不易被察觉等。由于其容易被噪 声淹没，因此需要采用特殊的检测技 术才能提取出有用的信息。
微弱信号检测的重要性
总结词
微弱信号检测在科学研究、工程应用和日常生活中具有重要意义。
详细描述
在科学研究领域，微弱信号检测是研究物质性质、揭示自然规律的重要手段。在工程应用中，微弱信号检测可用 于故障诊断、产品质量控制等方面。在日常生活中，微弱信号检测的应用也非常广泛，如医疗诊断、环境保护等 。
智能制造
将微弱信号检测技术应用于智能 制造领域，实现设备故障预警、 产品质量控制等。
THANKS
[ 感谢观看 ]
研究新的信号处理算法，提高微弱信号的提取、处理 和辨识能力。
集成化与微型化
实现微弱信号检测设备的集成化和微型化，便于携带 和应用。
微弱信号检测与其他领域的交叉融合
生物医学工程
将微弱信号检测技术应用于生物 医学工程领域，如生理信号监测 、医学影像处理等。
环境监测
将微弱信号检测技术应用于环境 监测领域，实现对噪声、振动、 磁场等的微弱变化进行检测和分 析。
小波变换法
总结词
多尺度分析、自适应能力强
详细描述
小波变换法是一种时频分析方法，能够将信号在不同尺度上进行分解，从而在不同尺度 上检测微弱信号的存在和特性。这种方法自适应能力强，能够适应不同特性的微弱信号

第一部份 微弱信号检测-基础PPT课件

第一部份 微弱信号检测-基础PPT课件

微弱信号检测—基础
实例一、深空探测
微弱信号检测—基础
实例二、生命探测仪
生命探测仪是借着感应人体 所发出超低频电波产生之电场(由 心脏产生)来找到"活人"的位置。 配备特殊电波过滤器可将其它动 物，诸如狗、猫、牛、马、猪等 不同于人类的频率加以过滤去除， 使生命探测仪只会感应到人类所 发出的频率产生之电场。
微弱信号检测—基础
第1节 微弱信号检测绪论
1.1 微弱信号检测概述 1.2 课程内容安排及要求 1.3 常规小信号检测方法 1.4 微弱信号检测的基本方法 1.5 微弱信号检测的应用成效
微弱信号检测—基础
1.1 微弱信号检测方法概述
(1) 当今科学技术的进步对测量技术提出了更高的要求。 极端条件下的测量，是当今科学技术的前沿课题。
微弱信号检测—基础
1.1 微弱信号检测方法概述
(5) “微弱信号”的含义 2
0
y(t) 2Asin(t ) n(t) -2 0
SNRV S / N A /
5
A 1
0
0.1 SNRV 10
-5
0
1.0 SNRV 1
50
10 SNRV 0.1
0
50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500
微弱信号检测—基础
1.2 课程内容安排及要求
（1）课程内容和学时分配
微弱信号检测 （36学时）
课堂讲授 （24学时）
实验 （9学时）
研讨课 （3学时）
基础理论 （12学时）
检测方法 （9学时）
案例教学 （3学时）

演示课件微弱信号检测.ppt

演示课件微弱信号检测.ppt

精选文档
25
4.3.2 相关检测原理
精选文档
26
一. 引言
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。
R( ) f (t) f (t )d t f (t ) f (t)d t
R( ) R( )τ的偶函数
精选文档
29
(2) f1(t)与f2(t)为复函数:
互相关函数：
R12( )
f1 (t )
f
* 2
(t
)dt
f1(t
)
f
* 2
(t
)
d
t
R21( )
f1* (t
)
等效噪声带宽 频率表示
14
时间常数相同的RC网络等效噪声带宽比3dB带宽要宽： 对于一阶低通滤波器， fn 1 4RC
f 1 2RC 2 对于二阶低通滤波器，～1.22 对于三阶低通滤波器，～1.15
对于四阶低通滤波器，～1.13
对于五阶低通滤波器，～1.11
滤波器的阶次越高，Δfn和Δf的比值越来越接近于1，其幅频响
f2(t)d t
f1* (t )
f2(t
)d t
自相关函数：
R( ) f (t) f *(t )d t f (t ) f (t)* d t
4.3 微弱信号检测
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
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《微弱信号监测》PPT课件

《微弱信号监测》PPT课件

LPF Ryf ( )
Rnf ( ) E{[ yi (t )][xi (t) ni (t)]} Ryx ( ) Ryn ( )
xi(t)与ni(t)相互独立，则互不相关，因而为零。
18
10
第1章 微弱信号检测与随机噪声
1.2 随机噪声及其统计特征 1.2.6 相关检测原理 (1) 自相关检测
1.2 随机噪声及其统计特征 1.2.6 相关检测原理 (2) 互相关检测
fi (t) xi (t) ni (t)
ni (t)
延迟τ ni (t )
Rnf ( ) LPF
Rnf ( ) E{[ni (t )][xi (t) ni (t)]} Rnx ( ) Rn( )
xi(t)与ni(t)相互独立，则互不相关，因而为零。
Rxx( ) E x(t)x(t )
lin 1
T
x(t)x(t )dt
T 2T T
6
10
随机噪声及其统计特征
6.2.5 随机噪声的功率谱密度函数
Sx
()
lin
0
P x
根据维纳－辛钦(Wiener-Khinchin)定理
1 Sx () Rx ( )e j d
R ( ) 2 xx
fi (t) xi (t) ni (t)
延迟τ fi (t )
LPF
Rf ( )
Rf ( ) E{[ xi (t ) ni (t )][xi (t) ni (t)]} Rx ( ) Rn( ) Rxn ( ) Rnx ( )
19
10
随机噪声及其统计特征 相关检测原理
(1) 自相关检测
21
第六章微弱信号检 测
1
什么是微弱信号

《微弱信号检测》PPT课件

《微弱信号检测》PPT课件

电子器件的固有噪声
工程上常用测量综合噪声效果衡量电子器件的噪声， 不再区分具体噪声源。 图(a)所示接信号源的放大器，其 综合噪声等效电路可用图(b)表示。
(a)实际电路
(b)等效噪声电路
图 -2 连接到信号源的放大器 us—待放大信号；Rs—ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ号源电阻；unt— Rs≠0引起的热噪声； uni—折算到输入端的噪声电压；ini—折算到输入端的噪声电流
Eni：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。
SNIR
f in 可等效为：SNIR f n
Δfin为输入噪声的带宽；
Δfn为系统的等效噪声带宽。
减小系统的等效噪声带宽，可提高SNIR。
SNIR越高，系统检测微弱信号的能力越强。
使用微弱信号检测技术，SNIR可达103～105，甚 至107。
举例： A741 的输入端的噪声电压、噪声电流功 率谱密度函数Su(f)、Si(f)的曲线如下图所示 。
图-3 A741的噪声特性
3.低噪声放大器
为放大微弱信号，必然要用放大器。放大器 本身不可避免地产生噪声，对信噪比本来就比较 低的微弱信号造成进一步影响。
因此，微弱信号检测的首要问题是尽量地降
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。

微弱信号检测课件(高晋占清华大学出版)_图文

微弱信号检测课件(高晋占清华大学出版)_图文

。
特点：（1）跟踪时变的
；
（2）一阶低通特性，时常
个
采样周期；
（3） 越小，跟踪能力越强，但
方差越大；
（4）指数加权平均。
6. 3. 2 Relay算法
1. 模拟积分算法
（1）算法
其中：
可用过零检测器得到
（2）实现方法 单路：
多路：
时延可用Shift Register or Circular RAM
6. 5 相关检测应用
6. 5. 1 噪声中信号的恢复
1. 自相关法
例：
2．互相关法
互相关法检测周期信号：
3．用相关法恢复谐波分量
4. 互相关法检测非周期信号
例：火焰监视器
6. 5. 2 延时测量
讨论：频带宽度对测量结果的影响。
6. 5. 3 Leak Detection
泄漏产生管道振动，频率500—1000Hz，传播距离可 达数百米；水对土壤的冲击及漏水在空腔中的回旋产生 低频噪声，传播距离较短。
6. 2 相关函数实际运算及误差
6. 2.1 相关函数实际运算 1．模拟积分
2．数字累加
6. 2. 2 实际运算误差 1.估计值的方差
式中： T―积分时间； B―信号带宽；
上式常用于计算积分所需时间。
5． 数字相关量化噪声导致的SNR退化比 D是量化级别数、采样频率的函数。
6．3 相关函数算法及实现
2．数字累加式
实现方法： 3．估计值的偏差
6. 3. 3 极性相关算法(Polarity Correlation)
1. 模拟积分式 （1）算法： （2）实现：
相乘结果：
实现电路 ：
2．数字累加式
（1）算法：

微弱信号检测2(高晋占--清华大学出版)PPT课件


2．2 放大器的噪声系数
2.2.1 噪声系数(Noise Factor)和噪声因数(Noise Figure)
1．输入端信噪比
SNRi
输入信号功率Psi 输入噪声功率Pni
Vs2i Vn2i
2．输出端信噪比
SNR0
输出信号功率Pso 输出噪声功率Pno
Vs2o Vn2o
3．放大器的噪声系数F
（1） 表示信噪比恶化程度
2.1 电子系统内部固有噪声源
2.1.1 电阻的热噪声
1. 起因：电阻中电子的随机热运动，又称为Johnson 噪声。
2．功率谱密度函数
St f 4kTR
2 1
式中：St f - 热噪声的功率谱密度函数，V 2 Hz
k-玻尔兹曼（Boltzman）常数, k 1.381023 J K ; T -电阻的绝对温度，K；
A K A 10dB
FA 1.6
B KB 12dB
FB 2.0
C KC 20dB
FC 4.0
如何联接才能使总的噪声系数最小？
解：三个放大器中F最小的放大器A应该用作第一级。两 种联接排列：(a) A、B、C 或 (b) A、C、B增益换算为 倍数： KA 10倍，KB 15.849倍，KC 100倍。
4．噪声因数等值图（NF图）
最佳工作点：
最佳源电阻 Rs约为500k，最佳工作频率约为10kHz
2．4 BJT的噪声特性
2.4.1 双极型晶体管的噪声特性 1．双极型晶体管的内部噪声源
1基极电阻rbb , 产生的热噪声电压eb
Sb f 4kTrbb，
2基极电流I B的散弹噪声ib
Sib f 2qIB
变化曲线
C
（5）最佳源电阻 Rso

《微弱信号监测》课件


挑战与机遇：面对挑战，微弱 信号监测技术将迎来更多的机
遇和发展空间
国际合作：加强国际合作，共 同推动微弱信号监测技术的发
展
汇报人：
应用领域：微弱 信号监测技术将 应用于更多的领 域，如医疗、通 信、军事等
智能化：微弱信 号监测技术将更 加智能化，能够 自动识别和监测 微弱信号
集成化：微弱信 号监测技术将与 其他技术相结合， 形成更加强大的 监测系统
应用领域：微弱信号监测技术 将在更多领域得到应用，如医 疗、通信、军事等
技术进步：随着科技的发展， 微弱信号监测技术将更加先进 和精确
呼吸监测：检测呼吸频率和 深度，诊断呼吸系统疾病
血压监测：检测血压变化， 诊断高血压等疾病
空气质量监测： 监测空气中的 污染物浓度，
如PM2.5、 PM10等水质监测：监 测水体来自的污 染物浓度，如 重金属、有机
物等
噪声监测：监 测环境中的噪 声水平，如工 业噪声、交通
噪声等
辐射监测：监 测环境中的辐 射水平，如电 磁辐射、核辐
,
汇报人：
01
03
05
02
04
微弱信号：指 在复杂环境中 难以检测到的
信号
特点：强度低、 频率高、持续
时间短
应用领域：通 信、雷达、电
子对抗等
监测方法：采 用先进的信号 处理技术，如 滤波、降噪、
压缩等
信号强度低：难以被常规设备检测到 信号频率范围广：涵盖多个频段 信号干扰大：容易受到其他信号的干扰 信号传输距离远：可以传输到很远的距离
直接测量法：通过直接测量信号的强度、频率等参数来获取信号信息 间接测量法：通过测量信号对周围环境的影响，如电磁场、声波等，来获取信号信息 信号放大法：通过放大微弱信号，使其达到可测量的强度，再进行测量 信号处理法：通过对信号进行滤波、降噪等处理，提高信号的信噪比，再进行测量
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—微弱信号检测—
微弱信号检测
樊宽刚
2014年10月
—微弱信号检测—
新学期、新气象，诸位同学好
—微弱信号检测—
课程介绍
• 教材： 周求湛，弱信号检测与估计 高晋占，微弱信号检测 • 辅助教材 • （1）戴逸松著，微弱信号检测方法及仪器 国防工业出版社； (2)曾庆勇，《微弱信号检测》（第二版），浙江大学出版社，1994； (3)陈佳圭著，《微弱信号检测》，中央广播电视大学出版社，1987； (4) 陈佳圭、金瑾华著，《微弱信号检测：仪器的使用与实践》，中央广播电视 大学出版社，1989。 • 文献资料 (1)章克来,朱海明.微弱信号检测技术.航空电子技术,2009,02 (2)杨汉祥.微弱信号检测技术的研究.科技广场,2009,01 (3)包敬民.李向仓.微弱信号的检测技术,现代电子技术, 2006,21 (4)于丽霞.王福明.微弱信号检测技术综述,信息技术, 2007,02 ……
SNRV、功率 SNRF
SNRV ≠SNRF
—微弱信号检测—
（2）信噪比改善系数
S/N
电路处理 系统
改变信号和噪声 比例（滤噪或混 入噪声）
S'/ N'
输入信号 和噪声
输出信号 和噪声
—微弱信号检测—
（2）信噪比改善系数
•评价一个放大器或者一个测试系统遏制噪声的能力
•当信号通过一个放大器或者一个测试系统后，信噪比可能提高， 也可能降低。
—微弱信号检测—
• 低通滤波器和高通滤波器是滤波器的两种 最基本的形式，其它的滤波器都可以分解 为这两种类型的滤波器，例如：低通滤波 器与高通滤波器的串联为带通滤波器，低 通滤波器与高通滤波器的并联为带阻滤波 器。
—微弱信号检测—
可通频段
低通滤波器与高通滤波器的串联
—微弱信号检测—
信号调节器
可通频段
—微弱信号检测—
定义：测量系统输出量的增量与输入量的增量之比 斜率： K y / x (灵敏度系数)
说明： a. 线性检测系统：灵敏度为常数； y a bx b. 非线性检测系统：灵敏度为变数 y f ( x)
K b
K df ( x ) dx
—微弱信号检测—
灵敏度( sensitivity ）
频谱图
亮处能量高
—微弱信号检测—
原图、幅度谱、相位谱
（1-1)
—微弱信号检测—
低通效果
原图
处理后
—微弱信号检测—
低通（模糊）效果
理想低通滤 波器
f(x,y)
³
G(u,v)
巴特沃思低 通滤波器
高斯低通滤 波器
—微弱信号检测—
（2）调制和解调
灵敏度和放大倍数有关
2V信号 放大电路 K1 4V 显示4格
2V信号
放大电路 K2 K2=2*K1
8V
显示8格
—微弱信号检测—
1.2 常规小信号检测方法
—微弱信号检测—
常规小信号检测方法
•相比微弱信号要容易检测 •也是要提高信噪比 •已经形成了一些成熟方法 •两者方法上有相类似之处
—微弱信号检测—
一个储气罐，4Mpa，如果要 测漏，<0.0001Mpa波动。 差压法测定，不是我们研究的。
－
如果是绝压法，那么0.0001Mpa造成的微弱电信号改变， 要能最终准确测定，这个可能和我们就有关了。
—微弱信号检测—
1.1.3 需要特别提示（2）
1 2 3
微弱的物理量，往往是得到导致微弱信号的原因
我们研究的并不是微弱物理量
—微弱信号检测—
带通滤波器
它的通频 带在f1～f2之间。 它使信号中高 于f1而低于f2的 频率成分可以 不受衰减地通 过，而其它成 分受到衰减。
—微弱信号检测—
带阻滤波器
阻带在频率f1～f2 之间。使信号中 高于f1而低于f2的 频率成分受到衰 减，其余频率成 分的信号几乎不 受衰减地通过。 如处理50Hz的 工频干扰
窗函数
—微弱信号检测—
（1.1）窗 函 数
• 研究信号在某一时间间隔或某一频率间隔 内的特性，或者说希望观察信号在时域或 频域的局部性能。可以利用“窗函数”对 信号开窗。在时间域称为时域（时间）窗 函数，在频率域称为频域（频率）窗函数
• 带宽的选择：小则滤波效果好，但是不稳定
—微弱信号检测—
例如：在机械加工中常常使用的电动轮廓仪来测量工件表面粗糙 度。在测量过程中，电感传感器的测针沿被测表面滑过，这时， 传感器输出的电压信号中包含三种成分： （1）表面坡度信号 x1(t) f1 （2）表面粗糙度信号 x2(t) f2 （3）高频电气干扰 x3(t) f3 且 f1< f2 <f3
—微弱信号检测—
课程介绍
• 课程特点 基于信号处理理论 分析电子器件模型：放大电路和常用电子器件 提供常用去(遏)噪方法：相关、积分、调制、屏蔽 介绍应用实例和实用设备
用理论的方法分析实际问题 对实际器件进行理论建模 有用、有点难度、有点枯燥
—微弱信号检测—
基础知识－－请回顾一下
随机信号、白噪声、 滤波、FFT、卷积、 调制解调……
唉，信号一微弱，问题很严重
—微弱信号检测—
1.1.1 微弱信号容易被噪声淹没
较明显的检 测量 传感器 放大器 输出信号
放大器等引入（放大）噪声
√
检测量 微弱
电路噪声,或者外部干扰
³
信号和噪声都 放大了
可惜信号经常很微弱，噪声一定会有
—微弱信号检测—
1.1.2 需要特别提示（1）
提到信号检测，你可能首先想到：热电偶测温度、超声 测液位等测试方法、传感器物理模型和传感原理。
对象是：相对噪声微弱的信号
4
研究怎么有效放大传感器得到的微弱信号，如何遏制噪声
—微弱信号检测—
1.1.3 微弱信号检测特点 WSD
• 目的：提取需要检测到的微弱信息。 • 微弱：一般幅值小，但其实是相对噪声。 • 检测特点：遏制噪声（内部、外部） 放大信号。提高信噪比 • 对象：研究噪声、信号。研究两者区别， 并且利用该区别研发设备和方法 • 相对性：信号噪声可转换
低通滤波器与高通滤波器的并联
—微弱信号检测—
你应该知道的：
• 傅里叶变换
F ( j ) f (t )e

jt
dt
1 jt f (t ) F ( j )e d 2 • 记为： F（jω）=F {f（t）} f（t） =F -1{F（jω）}
—微弱信号检测—
x 分辨率
输入最小变化△x1，y 产生可观察到变化 输入变化△x，y 产生△ y变化
K y / x 灵敏度
以弹簧管压力表为例：大量程时，小压力波动不能 测得变化（分辨率）。对于可以测得的压力波动， 指针动多大角度，可以通过调节齿轮放大机构。
—微弱信号检测—
定义：能够检测出的被测量的最小变化量
• 噪声 ：通常把由于材料或器件（内部电路器件）的物理原因产
生的扰动称为噪声，频谱分布一般比较宽。 • 干扰 ：把来自外部（人为或者自然）的扰动称为干扰，往往有 一定的规律性和途径，可以减少或消除。 • 广义噪声：就是扰乱或者干扰有用信号的某种不期望有的扰动。 （书本上）
• 噪声虽然无用，虽然讨厌，但是它时刻不在，既然躲不过，那么 回避不如勇敢面对
—微弱信号检测—
信号表示方法
v(t)
（1）波形图
o
t
（2）公式
y=f(x)
如：y=sin()
（3）其他：表格等
—微弱信号检测—
（2）信号分析方法
• 信号的性质可以从频域和时域两方面进行分析。 • 频域分析常采用傅里叶分析法。 • 时域分析主要包括卷积和相关函数。
—微弱信号检测—
（3）噪声与干扰的定义
• 信号处理知识 • 电路、电磁学 • 电子器件
屏蔽、接地、电磁 辐射、电场、磁场
二极管、双极性晶 体管、场效应管、 运算放大器
—微弱信号检测—
纲
要
基本理论部分，发 展，随机信号理论 内部噪声理论
第一章：理论基础 第二章：放大器噪声源和特性 第三章：干扰噪声 第四章：方法－锁定放大 第五章：方法－取样积分 第六章：方法－相关算法 第七章：方法－自适应 卷积相关的一种信号 处理方法。
V0= x1(t)+ x2(t)+ x3(t)
对V0进行频谱分析：见图 为了准确地测量粗糙度信号，让V0分别通过一个低通滤波 器和一个高通滤波器，分别滤掉 f3和f1，这样f2就不失真地通过。
—微弱信号检测—
（1.2) 滤波器类型（以下有所扩展）
按功能分： • 低通滤波器* • 高通滤波器 • 带通滤波器* • 带阻滤波器 使用场合，信号和噪声频谱需不重合
•引入信噪比改善系数 SNIR 来描述放大器或测试系统对信噪比 的改善作用，定义为
输出信噪比 (S/N )o SNIR (So /Si )*( Ni /N o ) 输入信噪比 (S/N )i
•SNIR大好还是小好？哈哈，当然希望越大越好啊
—微弱信号检测—
一般的信号监控流程：
输入量x 检测系统 示数 y
—微弱信号检测—
（1）确知信号与随机信号
• 确知信号：能够以确定的时间函数表示的信号，它在定 义域内任意时刻都有确定的函数值。例如电路中的正弦 信号和各种形状周期信号等。 • 随机信号：在事件发生之前无法预知信号的取值，即写 不出明确的数学表达式，通常只知道它取某一数值的概 率，具有随机性。例如，半导体载流子随机运动所产生 的噪声和从目标反射回来的雷达信号（其出现的时间与 强度是随机的）等都是随机信号。 • 所有的实际信号在一定程度上都是随机信号。
—微弱信号检测—
1.1.5 判断指标