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微弱信号检测技术课件

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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

哈工大课件-微弱信号检测-1

哈工大课件-微弱信号检测-1

采用高导磁材料作屏蔽层，以便让低频干扰磁力线从
磁阻很小的磁屏蔽层中通过，使内部电路免受低频磁
场耦合干扰的影响。
干扰噪声及其抑制技术
为了有效地进行低频磁屏蔽，屏蔽层材料要选
用诸如坡莫合金之类对低磁通密度有高导磁率的铁
磁材料，同时要有一定的厚度以减小磁阻。
由铁氧体压制成的罐形磁芯可作为磁屏蔽使用，
并可以把它和电磁屏蔽导体一同使用。为提高屏蔽
VN
V1 1 R SC2 g 1 SC12 R 1 SC2 g
1 R SC2 g 1 R SC2 g
当
R
1 j (C12 C2 g )
时，
当
N R
1 C12 RV V j 1 j (C12 C2 g )
时，
V1 RSC12 RS (C12 C2 g ) 1
干扰噪声及其抑制技术
第一讲
干扰噪声及其抑制技术
工业现场干扰会造成检测电路失去测量精度甚至测量结
果失常。将讨论常见的干扰类型、干扰传输途径以及干扰抑 制方法。 把那些不需要的电压和电流，并在一定条件下形成危害电 路正常工作的电量信号（干扰电压和干扰电流），称为“噪声”， 或者“干扰”。 通常，以干扰电量为对象进行研究时，多使用“噪声”这 个词；以干扰电量所造成的危害作用为对象进行研究时，多使用 “干扰”这个词。 我们把设备或系统中除去有用信号以外的所有电磁信号称 为电磁噪声（简称噪声）。由电磁噪声引发不期望得到的结果， 称为电磁干扰（简称干扰）。 噪声是原因，干扰是后果。
干扰噪声及其抑制技术 2、公共阻抗耦合
共阻抗耦合 等效电路
用合适的接地措施可以有效地 电源内阻引起的共阻抗干扰 克服公共阻抗耦合噪声。

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
精选文档

《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


。
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：

微弱信号检测技术79页PPT


▪
28、知之者不如好之者，好之者不如乐之者。——孔子
▪
29、勇猛、大胆和坚定的决心能够抵得上武器的精良。——达·芬奇
▪
30、意志是一个强壮的盲人，弱信号检测技术
1、纪律是管理关系的形式。——阿法 纳西耶 夫 2、改革如果不讲纪律，就难以成功。
3、道德行为训练，不是通过语言影响 ，而是 让儿童 练习良 好道德 行为， 克服懒 惰、轻 率、不 守纪律 、颓废 等不良 行为。 4、学校没有纪律便如磨房里没有水。 ——夸 美纽斯
5、教导儿童服从真理、服从集体，养 成儿童 自觉的 纪律性 ，这是 儿童道 德教育 最重要 的部分 。—— 陈鹤琴
▪
26、要使整个人生都过得舒适、愉快，这是不可能的，因为人类必须具备一种能应付逆境的态度。——卢梭
▪
27、只有把抱怨环境的心情，化为上进的力量，才是成功的保证。——罗曼·罗兰

《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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PPT学习交流
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二、信噪比和信噪改善比
1. 信噪比SNR
信噪比 (SNR)信号中 信含 号有 功的 率噪＝ 声N S功率
SNR越高，测量误差越小。 微弱信号检测的目的就是使SNR1或SNR1 2. 信噪改善比SNIR
信噪改 (SN善 I)R 比 输 输入 出端 端＝ 信 信 S Soi 噪 噪 N Nio 比 比
《精密测控与系统》
第六章 微弱信号检测技术
Weak Signal Detection-WSD
PPT学习交流
1
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）
• 任务：提高检测系统输出信号的信噪比，检测被噪 声淹没的微弱有用信号。
• 途径：
• 隔离噪声源，降低传感器噪声 • 采用先进的信息提取方法（本章重点）
• 方法：
• 分析噪声产生的原因和规律（如噪声幅度、频率、相位等） • 研究被测信号的特点（频谱与相关性等） • 采用信息论、电子学和计算机分析等方法进行信息处理
Sx(f) 表示信号功率密度沿频率轴的分布，故称
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
PPT学习交流
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§6.2 噪声基本知识
一、干扰和噪声
SNIR越高，测量系统检测微弱信号的能力越强
PPT学习交流
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三、几种常见的电子噪声
噪声种类 热噪声
散粒噪声 低频噪声
接触噪声
特点
功率谱密度在很宽的 频率范围内恒定，为 白噪声
频率增加，功率谱减 小。由于功率谱密度 与频率有关，所以也 叫色噪声
微弱信号检测中需要处理的绝大多数是随机噪声。
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互相关函数： RxyT l i m T 1 T 2T 2xty*tdt
Rxx0T l i m T 1 T 2T 2x2td t
2 x
信号平均功率
其它性质在相关检测中具体讨论
用途：度量信号波形的相似程度， 提取信号中的周期成份
PPT学习交流
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五、自功谱率密度谱：密度R Sx xxx f SR xxxxfee j2j2ffddf
§6.7 屏蔽与接地技术（自学）
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2
概述
微弱信号的定义
有用信号的幅度，相对于噪声显得很微弱。 如输入信号的信噪比为10-2或者更小，即 信号完全淹没在噪声之中。
有用信号的幅度绝对值很小，如检测v、 nV乃至pV量级的电压信号；检测每秒钟 多少个光子的弱光信号与图象。
PPT学习交流
3
概述
PPT学习交流
5
微弱信号检测的进展
• 美国吉时利(KEITHLEY)仪器公司是当前世界上 微弱信号检测的先驱，水平如下
物理量
检测灵敏度
电流
1×10-17 A
电压 电阻
1×10-12 V 1×10-10 Ω
电容
1×10-17 F
电荷
1×10-17 C
温差
1×10-6 ℃
PPT学习交流
6
§6.1 随机信号分析回顾
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1. 电阻中的热噪声(约翰逊噪声，1928年发现)
• 温度处于绝对温度以上时，即使不接电源，任何电 阻两端都会有噪声电压。
• 原因：电阻中载流子的随机热运动引起
• 特点：由于电阻中载流子的热运动的随机性，热 噪声电压是随机的
• 奈奎斯特利用热力学理论和实验，得到热噪声电压 的有效值：
Et 4kTRf
k: 波尔兹曼常数 1.38×10－23J/K，
T: 绝对温度(K)
R: 电阻值(Ω)，
Δf: 系统带宽（Hz）
PPT学习交流
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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
p(x)lim P [xx(t)x x]
x 0
x
意义：提供了随机信号PPT学沿习交幅流 值域分布的曲线
9
随机噪声概率密度函数的特点
大多数噪声瞬时幅度的概率分布属正态分布
p x 1 ex2a22
2
PPT学习交流
10
四、相关函数
自相关函数： RxxT l i m T 1 T 2T 2xtxtdt
互谱密度：
Sxyf
Rxy
ej2fd
Rxy
Sxyf
ej2fdf
•特性：S (f)与R ()是一对傅立叶变换对，满足
Wiener-Khintchine定理
功率谱密度的物理意义
R x0x 2 T l i T 1 m T 2 T 2x2(t)d t sx(f)df
Sx(f) 曲线下的面积即为信号x(t)的平均功率，即
一、能量有限信号和功率有限信号
• 能量有限信号
f(t)2dt
一般非周期信号属于能量有限信号 功率有限信号
lim1
T 2
|
f(t)|2dt
T T T2
如周期信号、阶跃信号等
PPT学习交流
7
二、均值、均方值、方差
均值：信号的常值分量
均方值：信号的平均功率， 正平方根为均方根值 (有效值)
xபைடு நூலகம்
lim1 TT
• 科学研究中经常常需要检测极微弱的信号， 例如：
• 生物学中细胞发光特性、光合作用、生物电 • 天文学中的星体光谱 • 化学反映中的物质生成过程 • 物理学中表面物理特性 • 光学中的拉曼光谱、光声光谱、脉冲瞬态光谱 • 微机电系统（MEMS）的微位移、微力、微电流、
电压等
PPT学习交流
4
概述
• 微弱信号检测
Txtdt
0
2 lim1 Tx2tdt
T x T 0
方差：信号的波动分量
正平方根为标准差σx
三者关系：
PPT学习交流
2 x T l i m T 10Txtx2dt
x2
x2
2 x
8
三、概率密度函数
定义：信号幅值落在指定区间内的概率
n
Txt1t2tn ti i1
P[xx(t)xx]lim Tx T T
• 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。
• 噪声：由于材料或器件的物理原因所产生的 扰动。
• 如导电阻内的热噪声、 晶体管内的散粒噪声。由 大量的短尖脉冲组成，其幅度和相位都是随机的， 大多属于随机噪声。