微弱信号检测学习总结报告

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时间:2018-07-14

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1、微弱信号检测学习总结报告微弱信号检测学习总结报告1本课程的基本构成本课程目录:第1章微弱信号检测与随机噪声第2章放大器的噪声源和噪声特性第3章干扰噪声及其抑制第4章锁定放大第5章取样积分与数字式平均第6章相关检测第7章自适应噪声抵消本课程分为七章:第一章主要介绍随机噪声的统计特性,是后续各章的理论基础。第二章主要介绍电路内部固有噪声源及其特性,对各种有源器件的噪声性能进行分析,并阐述低噪声放大器设计中需要考虑的几个问题。第三章介绍干扰噪声的来源、特点及各种耦合途径,并详细介绍屏蔽和接地对于各种干扰噪声的抑制作用,以及其他一

2、些常用的抗干扰措施和微弱信号检测电路设计原则。第四~七章分别为锁定放大、取样积分与数字式平均、相关检测、自适应噪声抵消,分别介绍这几种方法的理论基础、设计实现以及一些应用实例。因此本课程基本构成:微弱信号检测与随机噪声,放大器的噪声源和噪声特性、干扰噪声及其抑制、锁定放大、取样积分与数字式平均、相关检测、自适应噪声抵消。2本课程研究的基本问题微弱信号是相对背景噪声而言的,其信号幅度的绝对值很小、信噪比很低的一类信号。如果采用一般的信号检测技术,那么会产生很大的测量误差,甚至完全不能检测。微弱信号检测的主要目的是提高信噪比。

3、微弱信号检测是测量技术中的一个综合性的技术分支,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,研究被测信号的特征和相关性,检出并恢复被背景噪声掩盖的微弱信号。微弱信号检测技术研究的重点是:如何从强噪声中提取有用信号,探索采用新技术和新方法来提高检测系统输出信号的信噪比。本课程研究噪声的来源和统计特性,分析噪声产生的原因和规律,运用电子学和信号处理方法检测被噪声覆盖的微弱信号,并介绍几种行之有效的微弱信号检测方法和技术。3学习本课程后了解、掌握了哪些内容通过对微弱信号这门课程的学习,我掌握的内容主要有以下几个

4、方面:了解了常规小信号检测的手段和方法,即滤波、调制放大与解调、零位法、反馈补偿法。掌握了随机噪声及其统计特征。①随机信号的概率密度函数对于连续取值的随机噪声,概率密度函数P表示的是噪声电压x在t时刻取值为x的概率。对于所有x都有p?x??0。t时刻噪声电压取值在a与b之间的概率为p?a?x?b???bap?x?dx而且????p?xx1?d?一种重要的概率密度函数是正态分布概率密度函数,又称为高斯分布,自然发生的许多随机量属于高斯分布。另一种重要的概率密度函数是均匀分布概率密度函数。②随机噪声的均值、方差和均方值均值?x

5、?E?t??x????xdx2????2?x?t?p??方差?x2?E??x?t???r???2??均方差x2?E?x???t??x?t???x??p?x?dx????2x?t?p??????xdx③随机噪声的相关函数自相关函数Rx????E?t????t?x???x?互相关函数Rx????E?t????t?x???y?④随机噪声的功率谱密度函数及其特点功率谱密度函数Sx?w??lim?w?0?px?w了解了几种常见的随机噪声及其统计特征:白噪声、限带白噪声、窄带白噪声。掌握了放大器的噪声源和噪声特性及其抑制方法,了解了低

6、噪声放大器的设计。①放大器的噪声源电子系统内部的固有噪声源,例如电阻的热噪声、阻容并联电路的热噪声、PN结的散弹噪声、l/f噪声、爆裂噪声等。外部干扰噪声,干扰噪声种类很多,它可能是电噪声,通过电场、磁场、电磁场或直接的电气连接藕合到敏感的检测电路。这些都是电磁兼容性所涉及的领域;干扰噪声的本源也可能是机械性的,例如,通过压电效应.机械振动会导致电噪声;甚至温度的随机波动也可能导致随机的热电势噪声。②放大器的噪声特性放大器的等效输入噪声与信号源内阻的关系如下:Ren2i??et?en?in?2s?et?en?inR2222

7、s低噪声放大器高噪声放大器图1高噪声放大器和低噪声放大器③噪声抑制方法A消除或削弱干扰源;B设法使检测电路对干扰噪声不敏感;C使噪声传输通道的耦合作用最小化。了解了一些微弱信号检测的方法和技术,比如锁相放大,取样积分,相关检测,自适应噪声抵消等。4为了达到对微弱信号的检测,在具体技术方面需要解决哪些问题锁定放大器应用锁定放大器是微弱信号检测的重要手段,已经被广泛应用于物理、化学、生物医学、天文、通信、电子技术等领域的研究毛作中。在锁定放大器应用中需要考虑下列几个问题:1)LIA的功能相当于一种抑制噪声能力很强的交流电压表,

8、其输人是正弦波或方波交流信号,输出是正比于输人波形幅值的直流信号。如果被测信号不是交流信号,则需要用调制或斩波的方式将其变换成交流信号。2)在实际应用中,LIA中PSD,后续的LPF常用积分器来实现,积分器的时间常数决定了LIA的等效噪声带宽,也决定了LIA所实现的信噪改善比SNIR。积分器的时间常数越

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