《微弱信号监测》PPT课件

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1、第六章微弱信号检测什么是微弱信号1.幅度极微小的信号2.被噪声淹没的信号应用领域常规和传统方法不能检测到的微弱量的检测(弱光、弱磁、弱声、小位移、微流量、微振动、微温差、微压差、微电导、微电流等的测量)微弱信号与噪声背景噪声、放大器噪声检测方法1.低噪/限噪放大(包括斩波放大)2.降噪滤波(频带处理)3.相关检测(周期性信号)0概论表征信号质量的主要参量信噪比S/N(SNRSignalNoiseRatio)信号有效值与噪声有效值之比(V或P)表征检测方法/系统质量的主要参量1.信噪改善比SNIR=SNRo/SNRi(SignalNoiseImprovementRatio)2.

2、有效检测分辨率仪器的示值可以相应与分辨的最小输入量的变化量6.1常规小信号检测方法6.1.1滤波6.1.2调制放大与解调(斩波放大)6.1.3零位法6.1.4反馈补偿法16.2相关检测原理自相关函数一、自相关函数Rx(t1,t2)平稳随机过程,其统计特征量与时间起点无关5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根据维纳-辛钦(Wiener-Khinchin)定理101、振幅等于A的正弦信号10当xi(t)为白噪声、且τ足够大时,Rx(τ)→0。,常见随机噪声2、白噪声全频带(-∞,∞)上能量均等,为常量。143、限带白噪声在有限频带()内,。15一、自相关函数性

3、质(1)Rx(τ)=Rx(-τ)(2)τ=0时Rx(τ)具有最大值(3)τ→∞时6(4)如果随机量x(t)不包含周期性分量,Rxx(τ)随τ增加从最大值减小。(5)如果随机量x(t)包含周期性分量,Rx(τ)也含周期性分量。x(t)含周期性正弦波振幅和频率,Rx(τ)无相位信息71.2.4随机噪声的互相关与互协方差函数一、互相关函数(1)Rxy(τ)≠Rxy(-τ)但Rxy(τ)=Ryx(-τ)(2)(3)Rxy(∞)=μxμy81.2随机噪声及其统计特征1.2.4随机噪声的互相关与互协方差函数时二、互协方差函数(t1=t,t2=t-τ)Cxy(t1,t2)=E{[x(t1)

4、-μx][y(t2)-μy]}=Rxy(τ)-μxμy(平稳随机噪声)μx=μy=0时,Cxy(t1,t2)=Rxy(τ)三、归一化相关函数95.2.6相关检测原理(1)自相关检测11延迟τLPF1.2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12xi(t)与ni(t)相互独立,则互不相关,因而为零。当xi(t)为白噪声、且τ足够大时,Rnn(τ)→0。当ni(t)为振幅等于1的正弦信号,相关检测原理(2)互相关检测13延迟τLPFxi(t)与ni(t)相互独立,则互不相关,因而为零。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

5、(1)自相关检测10延迟τLPF随机噪声及其统计特征相关检测原理(1)自相关检测10xi(t)与ni(t)相互独立,则互不相关,因而为零。当xi(t)为白噪声、且τ足够大时,Rx(τ)→0。当ni(t)为振幅等于1的正弦信号,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(2)互相关检测10延迟τLPFxi(t)与ni(t)相互独立,则互不相关,因而为零。

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