第一部份-微弱信号检测-基础

微弱信号检测—基础微弱信号检测WeakSignalDetection刘国福副教授（电话：574353，13975148725）机电工程与自动化学院仪器科学与技术系微弱信号检测—基础微弱信号检测—基础微弱信号检测—基础V1Vtx10mVtxf1V及ffxxft被测量传感器放大器低通滤波器DAQn及ffxnfnttVn噪声微弱信号检测—基础例：一个经典测量问题()2sin()()ytAtnt//10.1101.01100.1VVVVSNRSNAASNRSNRSNR微弱信号检测—基础050100150200250300350400450500-202050100150200250300350400450500-505050100150200250300350400450500-5005010VSNR1VSNR0.1VSNR微弱信号检测—基础全波整流？LPF微弱信号检测—基础0123-15-10-5051015V(V)time(s)0123-10.00.010.0V(V)time(s)0123-15-10-5051015V(V)time(s)0123061218VFWR(V)time(s)微弱信号检测—基础128910VFWR(V)time(s)–fT=2Hz(red)–fT=1Hz(blue)–fT=0.5Hz(magenta)–fT=0.25Hz(green)微弱信号检测—基础-0.50.00.51.01.52.02.53.03.5-60-40-200204060V(V)time(s)0123-60.0-40.0-20.00.020.040.060.0V(V)time(s)0123-60-40-200204060V(V)time(s)微弱信号检测—基础–fT=2Hz–(red)–fT=1Hz–(blue)–fT=0.5Hz–(magenta)–fT=0.25Hz–(green)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。(2)测量技术的发展，始终围绕两个问题逐渐解决和提高：速度和精度。(3)微弱信号检测（WeakSignalDetection）是测量技术中的综合技术和尖端领域。由于它能测量传统观念认为不能测到的微弱量，所以获得迅速发展和普遍重视。(4)微弱信号检测技术已成为研究和技术人员常规的素质训练。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()2sin()()ytAtnt//10.1101.01100.1VVVVSNRSNAASNRSNRSNR050100150200250300350400450500-202050100150200250300350400450500-505050100150200250300350400450500-50050微弱信号检测—基础1.1微弱信号检测方法概述(6)信号微弱的原因思考：只靠放大能不能把微弱信号检测出来？①被测信号（弱光、弱磁、弱声、小位移…）微弱；②传感器的本底噪声；③放大电路和测量仪器的固有噪声；④外界的干扰噪声。微弱信号检测—基础1.1微弱信号检测方法概述(7)微弱信号检测的途径研制适合微弱信号检测原理并能满足特殊需要的元器件降低传感器与放大器的固有噪声，尽量提高其信噪比研究并采用各种微弱信号检测技术，通过各种手段提取信号微弱信号检测—基础1.1微弱信号检测方法概述(8)微弱信号检测方法的评价①信噪改善比SNIRoiSNRSNIRSNR②检测分辨率：检测仪器示值可以响应与分辨的最小输入量的变化值。微弱信号检测—基础1.1微弱信号检测方法概述(9)目前微弱信号检测技术的发展水平微弱信号检测—基础1.1微弱信号检测方法概述(9)目前微弱信号检测技术的发展水平微弱信号检测—基础1.1微弱信号检测方法概述(9)目前微弱信号检测技术的发展水平微弱信号检测—基础1.1微弱信号检测方法概述(10)微弱信号检测目前的重点研究内容噪声理论和模型及噪声的克服途径应用功率谱方法解决单次信号的捕获少量积累平均，极大改善信噪比的方法快速瞬变的处理对低占空比信号的再现测量时间的减少及随机信号的平均改善传感器的噪声特性模拟锁相量化与数字平均技术结合微弱信号检测—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）基础理论（12学时）检测方法（9学时）案例教学（3学时）研讨课（3学时）微弱信号检测—基础1.2课程内容安排及要求（2）主要参考教材①中文教材刘国福,杨俊.微弱信号检测技术,机械工业出版社,2013②英文教材AnthonyWhalen.DetectionofSignalsinNoise(SecondEdition),AcademicPress,1995③实验教材微弱信号检测技术实验指导书,2011微弱信号检测—基础1.2课程内容安排及要求（3）考核方式①实验成绩包括Matlab仿真、实验数据的获取与分析，仿真结果与实验结果的对比与误差分析。②阅读最近十年国际期刊（参见学校颁布《一级学科一流综合期刊和重要期刊》）上发表的有关微弱信号检测的论文，写出读书笔记。③研讨课准备与发言情况④两次课堂测试，每次1小时，考试时间提前1周通知微弱信号检测—基础1.3常规小信号检测方法一、滤波二、调制放大与解调三、零位法四、反馈补偿法微弱信号检测—基础一、滤波(1)隔离直流分量(2)改善信号波形(3)防止离散化时的频率混迭(4)克服噪声的不利影响,提高信噪比。滤波消噪只适用于信号与噪声不重叠的情况.微弱信号检测—基础一、滤波(5)低通滤波器（LPF）能有效抑制高频噪声，常用于信号缓慢变化的场合，但是对于低频段的噪声（1/f噪声和缓慢漂移，包括时间漂移和温度漂移），却无能为力。(6)带通滤波器（BPF）能有效抑制通带之外各种频率的噪声。但是，Q值太高的带通滤波器往往不稳定，所以其很难做得很小，这使滤波效果受到限制。而且，带通滤波器对于与同频率的干扰噪声是无能为力的。0fff0f微弱信号检测—基础二、调制放大与解调(1)对于变化缓慢的信号或直流信号,如果不经过变换处理而直接利用直流放大器进行放大,则传感器和前级放大器的1/f噪声及缓慢漂移(包括温度漂移和时间漂移)经放大以后会以很大的幅度出现在后级放大器的输出端,当有用信号幅度很小时,有可能根本检测不出来。(2)简单的电容隔直方法能有效地抑制漂移和低频噪声,但是对有用信号的低频分量也具有衰减作用。微弱信号检测—基础微弱信号检测—基础微弱信号检测—基础三、零位法零位法是调整对比量的大小使其尽量接近被测量,由对比量指示被测量的大小。与直接指示测量方法相比,零位法测量结果的信噪比要高,测量精度也更高。零位法测量原理微弱信号检测—基础平衡电桥原理示意图电位差计原理示意图微弱信号检测—基础四、反馈补偿法2112212121111nKAHnAKxKynHnHHxHHyFFF微弱信号检测—基础1.4微弱信号检测的基本方法一、锁定放大二、取样积分三、相关检测四、自适应噪声抵消五、基于混沌的方法六、基于随机共振理论的方法微弱信号检测—基础一、锁定放大微弱信号检测—基础二、取样积分微弱信号检测—基础三、相关检测微弱信号检测—基础四、自适应噪声抵消微弱信号检测—基础五、基于混沌理论的微弱信号检测当前基于混沌理论的微弱信号检测技术是混沌理论在信息科学领域的一个重要分支。采用混沌理论和方法检测微弱信号，一方面可以有效的提高信号检测性能，另一方面也是对现有方法的补充，混沌系统对小信号的敏感性及对噪声的强免疫力，使得它在微弱信号检测中有着十分广阔的应用前景。微弱信号检测—基础五、基于混沌理论的微弱信号检测混沌系统之所以能检测微弱周期信号，就是因为它对与系统策动力频率相近的微小信号极其敏感，相反，对噪声却有很强的免疫力，从而使它在微弱信号检测领域具有很好的发展前景。微弱信号检测—基础五、基于混沌理论的微弱信号检测当系统处于临界混沌状态时加入白噪声，发现系统的运动轨迹不会有本质的变化，图a为系统的临界混沌状态相轨迹图，图b为加入高斯白噪声后系统的相轨迹，图c为当有噪声影响，加入幅值为0.001V的正弦信号后的系统相图。a混沌临界状态相轨迹b加入白噪声的相轨迹c加入弱信号的稳定周期状态微弱信号检测—基础六、基于随机共振的微弱信号检测与其他微弱信号检测方法相比，随机共振是利用噪声，而非抑制噪声。噪声干扰下的信号作用于某一类非线性系统，信号和噪声在非线性系统的协同作用下，会发生噪声能量向信号能量的转移，信号幅值被放大，产生类似力学中的共振输出，从而提高了系统信噪比。微弱信号检测—基础六、基于随机共振的微弱信号检测微弱信号检测—基础六、基于随机共振的微弱信号检测微弱信号检测—基础1.5微弱信号检测的应用成效（1）目前，微弱信号检测的SNIR可达105，在一些专门检测领域已能达到107，从而推动了物理、化学、电化学、生物、医学等学科的发展。（2）微弱信号检测的原理、方法和设备已经成为很多领域中进行现代科学研究不可缺少的手段，未来科技的发展也必将对微弱信号检测技术提出更高的要求。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—基础实例三、弱磁测量微弱信号检测—基础实例四、聆听植物的声音植物生长的电信号被认为是它的语言。但这种电流信号及其微弱，一般只有几纳安，很难被检测到。直到2002年，英国科学家罗德和日本科学家岩尾宪三合作，设计出别具一格的“植物活性翻译机”，人们才第一次听到植物的“声音”。微弱信号检测—基础第2节随机噪声基础2.1随机噪声及其统计特征2.2常见随机噪声2.3随机噪声通过电路系统的响应2.4等效噪声带宽2.5噪声测量微弱信号检测—基础t1()xt2()xt3()xt()mxt1()Xt2()Xt3()Xt()nXttttX(t)1t2t3tnt电阻上的噪声电压微弱信号检测—基础2.1随机噪声及其统计特征2.1.1随机噪声的概率密度函数2.1.2随机噪声的均值、方差和均方值2.1.3随机噪声的相关函数2.1.4随机噪声的功率谱密度函数微弱信号检测—基础2.1.1随机噪声的概率密度函数微弱信号检测—基础2.1.1随机噪声的概率密度函数微弱信号检测—基础2.1.1随机噪声的概率密度函数()0.683(2)0.954()0.990(3)0.997(3.3)0.999(4)0.9999?xxxxxxPxPxPxPxPxPx微弱信号检测—基础2.1.1随机噪声的概率密度函数噪声电压基本分布在之间。噪声电压瞬时值越过的可能性只有0.01%，因此常用于噪声电压的测量。3.33σ规则：43.3微弱信号检测—基础2.1.2随机噪声的均值、方差和均方值各态遍历随机信号是指所有样本函数在某给定时刻的统计特性与单一样本函数在长时间内的统计特性一致的平稳随机信号。这就是说，单一样本函数随时间变化的过程可以包括该信号所有样本函数的取值经历。微弱信号检测—基础2.1.2随机噪声的均值、方差和均方值微弱信号检测—基础2.1.2随机噪声的均值、方差和均方值微弱信号检测—基础2.1.3随机噪声的相关函数微弱信号检测—基础2.1.3随机噪声的相关函数微弱信号检测—基础2.1.3随机噪声的相关函数微弱信号检测—基础2.1.3随机噪声的相关函数微弱