微弱信号检测ppt.ppt

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1、微弱信号检测曹文0概论什么是微弱信号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)0概论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(

2、SignalNoiseImprovementRatio)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第1章微弱信号检测与随机噪声1.1常规小信号检测方法1.1.1滤波1.1.2调制放大与解调(斩波放大)1.1.3零位法1.1.4反馈补偿法1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1.2.1随机噪声的概率密度函数噪声电压正态分布时密度函数零均值噪声均值方差各态遍历平稳随机过程2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1.2.1随机噪声的概率密度函数在区间［﹣x0，﹢x0］之外的概率1

3、.6462.5763.2913.8904.4170.1000.0100.0010.00010.000013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1.2.2随机噪声的均值、方差、均方值零均值噪声此时为有效值（均方根值rms）数学期望值算子E4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1.2.3随机噪声的自相关函数一、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1.2.3随机噪声的自相关函数一、自相关函数—重要特征（1）Rx

4、(τ)=Rx(-τ)（2）τ=0时Rx(τ)具有最大值（3）τ→∞时6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1.2.3随机噪声的自相关函数一、自相关函数—重要特征（4）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,Rx(τ)无相位信息。（5）对于互不相关的x(t1)、y(t2)，若z(t)=x(t)+y(t)，则Rz(τ)=Rx(τ)＋Ry(τ)7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1.2.4随机噪声的互相关与互协方差函数一、互相关函数两个不同的随机噪声x

5、(t)、y(t)在不同时刻t1、t2取值的相关程度(t1=t,t2=t-τ)Rxy(τ)=E[x(t-τ)y(t)](1)Rxy(τ)≠Rxy(-τ)但Rxy(τ)＝Ryx(-τ)(2)(3)Rxy(∞)=μxμy8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1.2.4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)-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

6、9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1.2.5随机噪声的功率谱密度函数根据维纳－辛钦(Wiener-Khinchin)定理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11延迟τLPF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，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

7、声及其统计特征1.2.6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1.3常见随机噪声1.3.1白噪声全频带(-∞，∞)上能量均等，为常量。14第1章微弱信号检测与随机噪声1.3常见随机噪声1.3.2限带白噪声在有限频带()内，。15第1章微弱信号检测与随机噪声1.3常见随机噪声1.3.3窄带白噪声在极窄的频带()内，。随机振幅随机相位16第1章微弱信号检测与随机噪声1.3常见随机噪声1.3.3窄带白噪声在极窄的频带()内，。17第1章微弱信号检

8、测与随机噪声1.4白噪声功率与带宽（同一噪声源）1.4.1功率比等于带宽比181.4.2随机噪声的有效值与带宽第1章微弱信号检测与随机噪声19第1章微弱信号检测与随机噪声20第1章微弱信号检测与随机噪声1.5分析讨论1.5.1减小带宽可以提高信噪比从以上这些结果可知，为了测量