微弱信号检测技术.ppt

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1、第六章微弱信号检测技术《精密测控与系统》WeakSignalDetection-WSD第六章微弱信号检测技术§6.1随机信号分析主要概念回顾§6.2噪声的基本知识§6.3窄带滤波法(了解)§6.4同步累积法(了解)§6.5同步相干检测(重点内容)§6.6取样积分(重点内容)§6.7屏蔽与接地技术(自学)概述微弱信号的定义有用信号的幅度,相对于噪声显得很微弱。如输入信号的信噪比为10-2或者更小,即信号完全淹没在噪声之中。有用信号的幅度绝对值很小,如检测v、nV乃至pV量级的电压信号;检测每秒钟多少个光子的弱光信号与

2、图象。概述科学研究中经常常需要检测极微弱的信号,例如:生物学中细胞发光特性、光合作用、生物电天文学中的星体光谱化学反映中的物质生成过程物理学中表面物理特性光学中的拉曼光谱、光声光谱、脉冲瞬态光谱微机电系统(MEMS)的微位移、微力、微电流、电压等概述微弱信号检测任务:提高检测系统输出信号的信噪比,检测被噪声淹没的微弱有用信号。途径:隔离噪声源,降低传感器噪声采用先进的信息提取方法(本章重点)方法:分析噪声产生的原因和规律(如噪声幅度、频率、相位等)研究被测信号的特点(频谱与相关性等)采用信息论、电子学和计算机分析等方

3、法进行信息处理微弱信号检测的进展美国吉时利(KEITHLEY)仪器公司是当前世界上微弱信号检测的先驱,水平如下物理量检测灵敏度电流1×10-17A电压1×10-12V电阻1×10-10Ω电容1×10-17F电荷1×10-17C温差1×10-6℃§6.1随机信号分析回顾一、能量有限信号和功率有限信号能量有限信号功率有限信号一般非周期信号属于能量有限信号如周期信号、阶跃信号等二、均值、均方值、方差均值:信号的常值分量均方值:信号的平均功率,正平方根为均方根值(有效值)方差:信号的波动分量正平方根为标准差σx三者关系:三、

4、概率密度函数定义:信号幅值落在指定区间内的概率意义:提供了随机信号沿幅值域分布的曲线随机噪声概率密度函数的特点大多数噪声瞬时幅度的概率分布属正态分布四、相关函数自相关函数:互相关函数:用途:度量信号波形的相似程度,提取信号中的周期成份信号平均功率其它性质在相关检测中具体讨论五、功率谱密度特性:S(f)与R()是一对傅立叶变换对,满足Wiener-Khintchine定理自谱密度:互谱密度:功率谱密度的物理意义Sx(f)曲线下的面积即为信号x(t)的平均功率,即Sx(f)表示信号功率密度沿频率轴的分布,故称功率密度函

5、数。六、放大器及线性网络的带宽式中:G(f)——功率增益的频谱函数G0——最大功率增益f——系统带宽使矩形面积等于频谱函数下面积的频率值§6.2噪声基本知识一、干扰和噪声干扰:可以消除或减小的外部扰动。如50HZ工频干扰、电台广播、电视信号、宇宙射线等,可以通过采取适当的屏蔽、滤波或元件合理配置等措施,来减小和消除干扰。噪声:由于材料或器件的物理原因所产生的扰动。如导电阻内的热噪声、晶体管内的散粒噪声。由大量的短尖脉冲组成,其幅度和相位都是随机的,大多属于随机噪声。二、信噪比和信噪改善比1.信噪比SNR2.信噪改善

6、比SNIRSNR越高,测量误差越小。微弱信号检测的目的就是使SNR1或SNR1SNIR越高,测量系统检测微弱信号的能力越强三、几种常见的电子噪声噪声种类特点热噪声功率谱密度在很宽的频率范围内恒定,为白噪声散粒噪声低频噪声频率增加,功率谱减小。由于功率谱密度与频率有关,所以也叫色噪声接触噪声微弱信号检测中需要处理的绝大多数是随机噪声。1.电阻中的热噪声(约翰逊噪声,1928年发现)温度处于绝对温度以上时,即使不接电源,任何电阻两端都会有噪声电压。原因:电阻中载流子的随机热运动引起特点:由于电阻中载流子的热运动的随

7、机性,热噪声电压是随机的奈奎斯特利用热力学理论和实验,得到热噪声电压的有效值:k:波尔兹曼常数1.38×10-23J/K,T:绝对温度(K)R:电阻值(Ω),Δf:系统带宽(Hz)在微弱信号检测中,需要考虑热噪声噪声功率(有效值的平方-均方值)P正比于△f,则功率谱密度为常数,所以热噪声是一种白噪声。降低措施:可以通过减小T、Δf降低热噪声电压例如:R=1kΩ,Δf=105Hz,T=300K,则Et=1.12μV电阻中的热噪声电阻热噪声等效电路2.散粒噪声由于阴极发射电子的无规律性或PN结载流子的起伏所造成的,仅存在

8、于有源器件中。使器件中流动的电流不再平滑、连续,而是随机变化。散粒噪声的电流有效值:q:电子电荷,q=1.6×10-19CIdc:平均直流电流(A)Δf:系统带宽(Hz)噪声功率正比于△f,则功率谱密度为常数,属白噪声。可通过测量流经该器件的直流电流Idc来测量散粒噪声每赫兹带宽的电流有效值。减小散粒噪声的方法是降低平均直流电流和系统带宽3、低

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