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微弱信号检测技术第一章

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微弱信号检测-1

微弱信号检测-1

干扰源电压
干扰噪声及其抑制技术 在干扰频率1MHz，干扰源电压5V， 在干扰频率1MHz，干扰源电压5V，寄生电容 1MHz 5V 0.01pF的情况下 干扰输入电压为31.4mV 的情况下， 31.4mV。 0.01pF的情况下，干扰输入电压为31.4mV。 3.14V 100倍 100倍
电场耦合 对放大器的干扰
干扰噪声及其抑制技术 4、磁场耦合干扰的抑制
（a）双绞线相邻结产生的感应电动势相互抵消 ）
（b）利用大面积的地线减少互感 ）
（c）减小干扰源 di /dt ）
干扰噪声及其抑制技术 高导磁材料
图11 利用铁磁物质屏蔽抑制磁场干扰 (a)屏蔽干扰源； 屏蔽干扰源； (b)屏蔽敏感电路 屏蔽干扰源 屏蔽敏感电路
d v = - ∫ B.dA dt A
干扰噪声及其抑制技术 3、经互感耦合
电磁耦合 示意图 等效电路图
互感 干扰电压
干扰源电流
U nc = j ω MI n
干扰噪声及其抑制技术 互感耦合对交流电桥的干扰
在干扰频率10kHz， 在干扰频率10kHz， 10kHz 干扰源电流10mA 10mA， 干扰源电流10mA，互 0.1µH的情况下， 感0.1 H的情况下， 干扰电压为62.8 62.8µV 干扰电压为62.8 V。
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。本章讨论常见的干扰类型、干扰传输途径以及干扰 果失常。本章讨论常见的干扰类型、干扰传输途径以及干扰 干扰类型 以及 抑制方法。 抑制方法。 把那些不需要的电压和电流， 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” ），称为 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” 或者“干扰”。 通常，以干扰电量为对象进行研究时，多使用“噪声” 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， 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。 “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， ）。由电磁噪声引发不期望得到的结果 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）。 称为电磁干扰（简称干扰）。 噪声是原因，干扰是后果。 噪声是原因，干扰是后果。
第1章微弱信号检测与噪声(有补充)

第1章微弱信号检测与噪声(有补充)


ωC ω
L H
|H(ω )| A
-ω H
-ω c
-ω L
0
ωL
ωc
ωH
ω
乘法器
*结构
x(t)
y(t)
c(t)
本地振荡器
*频谱搬移作用
X(f) Y(f) 下边带 上边带
f(kHz) -3.4ຫໍສະໝຸດ f(kHz)-0.3
0.3
3.4
16.6
19.7
20
20.3
23.4
LC集中选择性滤波器
C 0（ Z 1） + Rs Vs L 2Z2 (b) C L RL V o –
④ 修正法。仪表的修正值已知时，将测量结果的 指示值加上修正值，就可以得到被测量的实际值。 此法可削弱测量中的系统误差。 ⑤ 对称观测法（交叉读数法）。许多复杂变化的 系统误差，在短时间内可近似看做线性系统误差。 在测量过程中，合理设计测量步骤以获取对称的 数据，配以相应的数据处理程序，从而得到与该 影响无关的测量结果。这是消除线性系统误差的 有效方法。 ⑥ 半周期偶数观测法。周期性系统误差的特点是 每隔半个周期所产生的误差大小相等、符号相反。
m
| x |m 100% = m
（1.5）
最大引用误差又称满度（引用）相对误差或 仪表的基本误差，是仪表的主要质量指标。 基本误差去掉百分号（%）后的数值定义为仪 表的精度等级，规定取一系列标准值，通常用阿 拉伯数字标在仪表的刻度盘上，等级数字外有一 圆圈。 精度等级数值越小，测量精确度越高，仪表 价格越贵。
2. 石英晶体的等效电路和振荡频率
当石英晶体不振动时，可等效为一个平 板电容C0，称为静态电容；其值决定于晶片 的几何尺寸和电极面积，一般约为几～几十 pF。 当晶片产生振动时，机械振动的惯性等 效为电感Lq，其值为几mH～几十H。
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。
微弱信号

微弱信号

微弱信号检测与处理关于本课程：检测技术，研究内容，信息提取与处理的理论，方法和技术。

信息提取：指从自然界中，社会中，生产过程中和科学实验中获取需要的信息信息处理：把获取的信息进行加工，运算，分析或综合，以便进行预报，检测，计量，保护，控制和管理等等。

目的：预防自然灾害，预报事故，正确计量，改善产品质量，顺利科学实验，文明生产和科学管理等。

因此，检测技术是一门综合性很强的技术。

微弱信号检测：采用物理学，电子学，信息论以及数理统计等分方法，利用有关技术对淹没于噪声中的微弱信号进行检测。

课程内容主要包括：1．噪声理论与噪声检测技术2．微弱信号的检测理论课时：36学时第一章：概述§1－1 微弱信号检测的背景，意义检测技术，人们获取信息的方式，常规手段，方法：传感器技术问题：科学发展需要检测微弱信号（淹没于噪声中），传统方法不能解决，因此，微弱信号检测技术应运而生，顺应了检测技术发展的需要。

归纳：①科学发展对检测技术提出新的要求。

②科学发展为微弱信号检测技术开展提供了保证§1－2 微弱信号检测技术的概念，方法一．微弱信号检测的概念1．微弱信号检测检测被噪声淹没的微弱有用信号任务：研究从噪声中提取有用信号的理论、方法、技术有用信号：能传递信息的信号。

如压力、流量、温度等。

对于本课程，指电信号。

2．微弱信号的概念两个方面理解1）相对性10-信号幅值相对于噪声很微弱，如输入信噪比≤12）绝对性信号幅值极小，如nV，甚至更小。

3．微弱信号检测的目的提高检测灵敏度和系统信噪比。

二. 微弱信号检测基本方法主要有：1）利用相关技术提取信号的振幅或相位信息2）利用取样积分方法提取或恢复信号波形3）利用锁相技术检测调制信号相关知识：物理学、数学、电路理论、电子技术、传感器技术、数理统计等。

第二章：噪声特性微弱信号检测：从噪声中提取有用信号的技术为了有效实现这一目的，需对噪声特性进行研究，以便找到抑制噪声的方法。

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)。

微弱信号检测第二版教学设计

微弱信号检测第二版教学设计

微弱信号检测第二版教学设计
介绍
微弱信号检测作为一项非常重要的技术，广泛应用于医学、化学、物理、生物等领域。

对于微弱信号检测的掌握，对于以上领域的研究非常有帮助。

本次教学设计包含微弱信号检测的基础知识和实操技巧，让学生能够更好地掌握微弱信号检测技术。

教学目标
1.理解微弱信号检测的基本原理和技术。

2.了解微弱信号检测的常用仪器和设备。

3.掌握微弱信号检测的实操技能。

4.能够分析和解决微弱信号检测实际问题。

教学内容
第一章微弱信号检测的概述
1.1 微弱信号检测的定义
1.2 微弱信号检测的应用
1.3 微弱信号检测的原理
1.4 微弱信号检测的分类与方法
第二章微弱信号检测的仪器和设备
2.1 放大器
2.2 滤波器
2.3 数字信号处理器
第三章微弱信号检测的实操技巧
3.1 信号采集和处理
3.2 处理结果分析和评价
3.3 实际问题分析和解决
教学方法
本课程采用理论与实践相结合的教学方法，通过讲解理论知识和进行实际操作来掌握微弱信号检测的技能。

教学评估
通过考察学生对微弱信号检测的理解和实操技能的掌握情况来评估教学效果。

评估方式采用若干选择题、解答题、实验报告等形式。

总结
本教学设计旨在让学生学会微弱信号检测的基本原理、懂得微弱信号检测的应用、掌握微弱信号检测常用仪器和设备、熟练运用微弱信号检测的实操技能以及解决实际微弱信号检测问题。

希望在此过程中能够提高学生的实践能力和创新意识。

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
微弱信号检测绪论&第一章

微弱信号检测绪论&第一章

T
相关函数R(て)的特性: (1)R(て)仅与时间差て有关,而与计算的时间起点无关。
(2)因为大多数噪声相互独立，所以て→∞时，R(て)→0。 (3)当て=0时，R(て)为自相关函数，具有最大值：
1 R (0 ) lim 2T
T

T
T
x (t ) dt x
2
2
平稳随机过程的噪声功率密度S(f)与R(て)的转换关系 :
R
i
测
K2VO
e
C
e
K2VO/2
o
0
fC
Δf N
f(Hz)
e 1 K (f) e 1 jRC
o V i
| K ( f ) |
V
2 V
1 1 (RC)
2
f
N
1 K
2 0
V 0
K
0

( f ) df
1 f 4 RC 2
0
1 f 2RC
特征频率=信号的带宽Δ f0.7
T T 1 2 T T T 2 2 T 1 T 2
1
2
T
T
1
2
T
2
2
1
2
C=0 不相关 C≠0 相关
u u u
2 2 1 2 1
2
2 2
u (u u )
2
2 2 1 2
u u 2C
u
2 1
u
2 2
微
弱
信
号
检
测
一、热噪声的特点及计算公式
主要原因： 电子的热运动。
0

K2VO
0
Δ fN--噪声带宽

微弱信号检测1全解

当τ＝0时，Rx(τ)具有最大值。 Rx(0) 反映随机噪声的功率。
如果x(t)包含某种周期性分量，则Rx(τ)包含同样周期的周期
性分量。 互不相关的随机噪声之和的自相关函数等于随机噪声的自
相关函数之和。
对于平稳的随机噪声， Rx(τ)仅与时间差τ有关，与计算时 间的起点无关。
当τ→∞时，自相关函数反映随机噪声直流分量的功率。
P (a x b) p( x)dx且
a b
p( x)dx
上式说明：在概率密度函数曲线下覆盖的面积 为 1。
随机噪声波形x(t)
与概率密度函数
p(x)之间的关系
（1）正态分布概率密度函数
对于正态分布的随机噪声，在普通示波器上观测到
的将是杂乱无章的亮带，可以用亮带的峰峰值除以
自相关函数可以应用于随机噪声，也可以应用于确定性信 号。
例1. 利用采样保持器对零均值连续随机电压波形进行 不断的采样保持，保持的时间间隔为1s。设各采样之 间互不相关，采样值在-1~+1之间均匀分布。t=0之后 第一次采样时间t1在0~1s之间均匀分布。采样保持器
的输出波形x(t)如图，试求x(t)的功率Px和自相关函数

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平方的数学期望值。
E[ x(t ) x ] [ x(t ) x ] p( x)dx
2 x 2 2
1 lim T 2T
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

微弱信号检测技术第一章


国内外在信号处理领域中已有很多著作，其内 容包括信号判决、参数估计、谱估计、最佳滤波 等。这类著作强调理论严密性，但理论及方法过 于复杂，对被处理的信号及噪声性质有很多限制， 往往与实际情况有较大的差距，而且也很难在实 际中应用。所以这些方法最终停留在计算机仿真 阶段，很难形成有实用价值的仪器。
主要内容
2、 信号检测与估计理论 信号检测：噪声中信号判决（用于雷达） 信号参量估计：估计理论，噪声中估计信号某些参量。 如雷达测速。
第一章 绪论
本章主要内容 1-1 研究目的 1-2 信号与噪声 1-3 研究内容
1-1 研究目的 信息论的一个分支，噪声中提取信号 的方法，可靠的准确恢复信号。属信号处理 范畴。
1-2 信号与噪声 1、 信号：有用的信息 信息：传送有用的内容。如声音，图象等 确知信号：具有确定波形的信号
s(t ) = A sin(ωt + θ ) ， A 、 ω 、 θ 为常数
随机信号：具有随机参量的信号
s(t ) = A sin(ωt + θ ) ， A 或 ω 或 θ 为随机变量
2、 噪声：混于信号中间无用成分。 a. 外来干扰：如雷电干扰，汽车点火干扰， 工业干扰 特点：具有形状----脉冲，某一频率干扰， 仍有Байду номын сангаас机性 b. 元器件内部噪声：纯随机过程，波形没 有规律性。属本文重点研究内容
检测微弱量，如：弱光、小位移、微振动、微 温差、小电容、弱磁、弱声、微电导、微电流等。 检测方法应用在物理、化学、生物医学、地质、 磁学等领域。如：噪声中正弦信号振幅及相位检 测；噪声中周期脉冲信号波形恢复。 20世纪60年代出现第一台微弱信号检测仪器(锁 定放大器及取样积分器)，目前国内介绍此类图书 较少。

微弱信号检测第一章

第一章概论1.1 检测的概念国际通用计量学基本名词中，检测(detect)指示某些特殊量的存在但无需指示量值的过程。

信号检测指对信号存在与否的判决。

测量(measurement)指以确定量值为目的的一组操作。

检测技术指为了对被观测量进行定性判决或定量测量所采用的理论方法和技术措施。

微弱信号(Weak Signal)有两个方面的含义：其一是指有用信号的幅度相对于噪声或干扰来说十分微弱；其二是指有用信号幅度绝对值极小，如检测uV，nV，pV量级的电压信号。

这两种情况既有联系又有区别，本文讨论的主要是前一种情况，即研究如何从强噪声背景中检测有用信号。

对于各种微弱的被测量，例如弱光、弱磁、弱声、小位移、小电容、微流量、微压力、微振动和微温差等，一般都是通过相应的传感器将其转换为微电流或低电压，再经放大器放大其幅值以期反映被测量的大小。

但是，由于被测量的信号很微弱，传感器的本底噪声、放大电路及测量仪器的固有噪声以及外界的干扰噪声往往比有用信号的幅值大的多。

同时，放大被测信号的过程也放大了噪声，而且必然还会附加一些额外的噪声，例如放大器的内部固有噪声和各种外部干扰的影响，因此只靠放大是不能把微弱信号检测出来的。

只有在有效地抑制噪声的条件下增大微弱信号的幅值，才能提取出有用信号。

为了达到这样的目的，必须研究微弱信号检测的理论、方法和设备。

1.1.1微弱信号检测的特点微弱信号检测技术(Weak Signal Detecting，简称WSD)的首要任务就是提高信号的信噪比或信干比，这就需要采用电子学、信息论、计算机和物理学等方法，从噪声及干扰中检测出有用的微弱信号，从而满足现代科学研究和技术应用的需要。

为了从噪声中提取出有用信号，就需要分析噪声的来源、性质、规律和传播途径，研究被测信号和噪声的统计特性与差别，以寻找从背景噪声中检测出有用信号的理论和方法[9]。

微弱信号检测不同于一般的检测技术，它注重的不是传感器的物理模型、传感原理、相应的信号转换电路和仪表实现方法，而是如何抑制噪声和提高信噪比。

微弱信号检测技术79页PPT


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28、知之者不如好之者，好之者不如乐之者。——孔子
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29、勇猛、大胆和坚定的决心能够抵得上武器的精良。——达·芬奇
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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
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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
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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

微弱信号检测技术 第一讲概述

而噪声功率谱密度相对较宽的特点，使用 一个窄带通道滤波器，将有用的信号功率 提取出来。
• 由于窄带滤波器只让噪声功率的很小一 部分通过．而滤掉了大部分噪声功率，由 此而得到了高信噪比。
窄带滤波法特性
• 窄带滤波器可以用来作周期信号的 复现，以及持续时间较长的单次信号 的存在与否的检测。主要实现方式： 双T选频、LC调谐、晶体窄带等，但 其带宽与锁定放大器．取样积分器等 比较起来相对仍嫌宽，故一般只用在 噪声特性要求不高的场合。
微弱信号检测技术 Weak Signal Detection
Technology
第一讲 概论
1.0 微弱信号检测技术的内涵
• 1、 内容 • 微弱信号检测技术是一门新兴的技术学
科，是利用电子学、信息论和物理的方法， 分析噪声产生的原理和规律，研 究淹没在噪声背景下的被测信号的特点与 相关性，检测被测信号，得到被测信号的 特性。
• ②来自检测系统内部——常称之为“噪声”——任 何实际系统都将引入噪声——存在于电路内部的一 种固有扰动信号，它是由于组成电路的器材材料的 物理性质及温度等原因引起的电荷载流子运动发生 不规则变化而产生的。
1.2.3 外部噪声特性
• 耦合途径 电源耦合，电场耦合，磁场耦合，电磁辐射耦
合，传导耦合，共地耦合等等。
• 4、均方值
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均方值表示随机噪声瞬时取值平方的数学期
望值，反映的是随机噪声的功率。
x2 E[x2 (t)] x2 (t) p(x)dx
x2 lim 1 T x2 (t)dt T 2T T
• 5、相关函数
• 均值、均方值和方差描述的是一维随机 变量的统计特性，不能反映不同时刻各数 值之间的相互关系。例如，随机信号x(t) 分 别在t1，t2时刻的随机取值x(t1)，x(t2) 之间的 关联程度如何？同样，两个随机信号x(t)和 y(t)数值之间的关联程度如何？这依靠相关 函数来解答。

微弱信号检测的原理和方法


如有一个信号掩埋在噪声中 ， V 即输入信噪比： E < 1 那么只要检测放大系统的等效噪声带宽做得很小， 使Δfn<<Δfni ，就可能将此信号检测出来。 Δ Δ V 例如，若 V = 0.1 而 Δfin=100KHz，Δfn=1KHz。 则 SNIR = ∆f = 100
2 si 2 ni
2 si 2 ni
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） 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）是衡量弱检仪器的 一项重要性能指标。 ●信噪比改善的定义为：
SNIR = 输出信噪比 S 0 / N 0 ＝ 输入信噪比 S i / N i
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。 ●噪声系数是对窄带噪声而言的，并且得 到结论NF≥1。 这个结论的产生是由于假设了输入噪声 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，同时又考虑到实际的情况，因此而 给出信噪比改善的概念。
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， 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， 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， 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 是个恒定值， 统计性，本底计数的次数在某个一定的时间内 是个恒定值，可 以通过实验测出这个时间t。 以通过实验测出这个时间 。 如果输入信号中有正弦波存在，那么在这个时间 内的计数就会 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。所以，通过观察t时间内计数的变化 时间内计数的变化， 增加。所以，通过观察 时间内计数的变化，就可以判断正弦波 信号是否存在。 信号是否存在。
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第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 绪论 随机过程及其统计特征 随机过程通过线性系统 最佳滤波理论 信号判决 参量估计
应具备的知识
1、 数理统计 2、 信号与系统 3、 信息论
学习方法及考试方式
该课程理论性比较强，也比较抽象， 因此学习这们课程应注意： 1、 有因果关系 2、 经常复习 考试方式：闭卷考试 题型：简答题和计算题
主要参考书
教材： 微弱信号检测方法及仪器 戴逸松著 国防 工业出版社 参考书: 1. 统计信号处理基础---估计与检测理论 [美] Steven M. Kay 著，罗鹏飞等译，电 子工业出版社 2. 噪声中信号检测 惠勒 科学出版社 3. 信号检测理论导论 鞠德航等 科学出版 社
4. 信号检测与估值 许树声 国防工业出版社 5. 检测、估计和调制理论 卷Ⅰ、Ⅱ 【美】H.L.范特里斯著 毛士艺等译 国防工业出版社 6. 估计理论及其在通讯与控制中的应用 【美】A.P.塞奇;J.L.梅尔萨著 科学出 版社
检测微弱量，如：弱光、小位移、微振动、微 温差、小电容、弱磁、弱声、微电导、微电流等。 检测方法应用在物理、化学、生物医学、地质、 磁学等领域。如：噪声中正弦信号振幅及相位检 测；噪声中周期脉冲信号波形恢复。 20世纪60年代出现第一台微弱信号检测仪器(锁 定放大器及取样积分器)，目前国内介绍此类图书 较少。
第一章 绪论
本章主要内容 1-1 研究目的 1-2 信号与噪声 1-3 研究内容
1-1 研究目的 信息论的一个分支，噪声中提取信号 的方法，可靠的准确恢复信号。属信号处理 范畴。
1-2 信号与噪声 1、 信号：有用的信息 信息：传送有用的内容。如声音，图象等 确知信号：具有确定波形的信号
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
s(t ) = A sin(ωt + θ ) ， A 、 ω 、 θ 为常数
** 外来干扰一般来说可以避免的，如屏蔽， 隔离，接地等。内部噪声通过低频噪声技术可 以减少，降低。如弱信号（卫星、导弹、物理、 化学实验）
1-3 研究内容 理论----从噪声中提取信号的一般方法，规律 性，不涉及具体电路，设备。 1、 信号滤波理论 用滤波器（算法）消除噪声，恢复信号，是 针对随机过程进行最佳滤波。 20世纪40年代：维纳滤波理论（Winner） 20世纪60年代：卡尔曼滤波理论（Kalman） 自适应滤波理论 匹配滤波（用于雷达、数据通信）
国内外在信号处理领域中已有很多著作，其内 容包括信号判决、参数估计、谱估计、最佳滤波 等。这类著作强调理论严密性，但理论及方法过 于复杂，对被处理的信号及噪声性质有很多限制， 往往与实际情况有较大的差距，而且也很难在实 际中应用。所以这些方法最终停留在计算机仿真 阶段，很难形成有实用价值的仪器。
主要内容
2、 信号检测与估计理论 信号检测：噪声中信号判决（用于雷达） 信号参量估计：估计理论，噪声中估计信号某些参量。 如雷达测速。
微弱信号检测技术
北京理工大学光电学院 刘越 2010-09-28
前言
课程的主要研究内容：从强背景噪声中提取微 弱信号。 微弱信号检测技术是一门新兴的技术学科，它 适用近年来迅速发展起来的电子学、信息论和物 理方法，分析噪声产生的原因和规律，研究被测 信号和噪声的统计特征及其差别，采用一系列信 号处理方法，达到检测被强背景噪声覆盖的微弱 信号。
随机信号：具有随机参量的信号
s(t ) = A sin(ωt + θ ) ， A 或 ω 或 θ 为随机变量
2、 噪声：混于信号中间无用成分。 a. 外来干扰：如雷电干扰，汽车点火干扰， 工业干扰 特点：具有形状----脉冲，某一频率干扰， 仍有随机性 b. 元器件内部噪声：纯随机过程，波形没 有规律性。属本文重点研究内容