微弱信号检测讲座第七讲信号平均.pdf

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1、微弱信号检测讲座第七讲信号平均翁尧钧中国科学院物理研究所本讲,座的第三讲介绍了锁相放大器利用相列输出只要输人脉冲的时刻是已知的并且关检测原理实现对周期信号振幅的检测然相邻输出的噪声在很大程度上不相关或者完全,,,而在实际的信号检测中往往还希望从噪声中不相关那么可以把这一系列输出累加在一起,恢复信号的波形它通常是一个很复杂的宽带或取平均而求得更精确的结果这是由于函,,数这时利用锁相放大器已不再有效需要每个输出包括有用信号和噪声两部分当这些,,借助其它微弱信号检测方法和仪器来恢复原始输出累加时有用的信号部分是相加的而不相信号波形假如被噪声混杂而变得模糊的信号关噪声却趋于常量噪声的平均值在第二

2、讲,,,是在已知时刻重复出现的则可利用信号平均中已经指出通常电路噪声的统计平均值为、,技术使它清晰地复现平灼器数字零因而当测量系统的噪声主要是电路噪声,多点平均器和数字平均器就是在此时信号平均的结果是噪声趋于零基础上发展起来的三种弱信号检测仪器如果各相邻输出中的噪声是完全不相关,的则由于平均对信噪比的改善是容易估算的、,一恢复噪声中的信号波形根据概率和统计方法不相关噪声总和的方差等于各个噪声方差之和若噪声的平均值为,,。利用锁相放大器进行测量时信噪比的改零方差即表示噪声功率在计算个含有噪,,善等于输人噪声带宽与锁相放大器中低通滤波声的输出之和时信号的大小增加,倍噪声的器的等效噪声带宽之比

3、提高锁相放大器输出方差也增加。倍所以信号幅度与噪声的标准,信噪比的唯一办法是减小低通滤波器的带宽偏差之比就改善丫丽倍在信号测量中经常,,但是低通滤波器带宽的减小受到被测信号带遇到的是零均值噪声且噪声电压的概率分布,宽的限制为了不失真地检测出信号中所有频一般认为服从高斯分布这时方差即表示噪,,率分量低通滤波器的带宽必须大于被测信号声的平均功率标准偏差表示噪声的有效值定,,的带宽所以当被测的信号是一个宽带信号义信噪比为信号峰值与噪声的有效值之比于,,,,,时不仅要获得信号的振幅而且还希望获得信是经过,次积累后信噪比有所改善它与重,,号的波形这时利用锁相放大器压缩带宽的方复积累次数的平方根成正

4、比积累次数越多法已无能为力了信噪比改善越好如果噪声在足够低的频率部,信号与噪声的平均分具有相当大的功率则噪声在相继的输出中,利用信号平均来恢复被噪声淹没的重复信趋于相关信噪比的改善将小于召百,号是一个常用的方法例如我们要测定某一实时取样与等效时间取样,系统的脉冲响应测量中混有噪声我们把输信号平均过程是对信号波形上每个部位人,激励脉冲重复多次并检测系统响应的一系足够小的时间间隔内的信号幅值作多次测量物理,并加以平均的过程因而在对信号进行平均处实现信号平均数字多点平均器一般指采用实,,理以前需按一定的方法抽取信号的瞬时值该时取样和数字平均的信号测量仪器数字过程称为取样从被取样信号中抽取的信号

5、称平均器综合了和数字平均,为样品取样的方法大体可分为两类实时取的特点并且包括一些数据采集系统具有的信、,样和变换取样前者是在被取样信号的一次有号分析存贮等功能但按其取样方式而言属,效持续时间内取出无失真地复现原信号所必于平均器类型须的全部样品实时取样是在与信号所在的同、一时间刻度上进行的变换取样也称为等效时二平均器,间取样在周期信号或在重复信号中的每个信,号周期或每隔整数个信号周期取出一个样品工作原理,由这些样品重新组成一个信号新组成的复现,信号愉入低噪声信号的形状与原信号形状相似但在时间刻度前放上比原信号增长了若干倍若每次取样点均比△,,前一次取样点延迟时间也即每次取样点门驭动,参考辘

6、入都距离被取样信号的起点有一步进延迟时间触发,则这种变换取样称为步进式变换取样简称步进取样多次取样所得样品的平均处理也可分为两,、类一类是利用模拟电路如积分器电容等来。祖扫描,。实现另一类是采用数字平均图人平均器原理框图几种典型的信号平均器,人按取样和平均的方式不同商品信号平均图是平均器原理框图它由、、器大体分为三种平均器数字多点信号通道参考通道和门积分器三个主要部分,平均器和数字乎均器组成信号通道中采用了宽带低噪声放大器,平均器是采用步进取样方式由模拟积分电路用于放大被测信号参考通道提供宽度为娜毕丰一习何价姆图人平均器波形复现过程示愈图,,弓,卷期也叫门宽并与信号同步的步进取样脉冲取平

7、均器无论是定点取样方式还,,样门在该脉冲期间被打开信号被引人积分器是步进取样方式都有一个平均方式问题前,通过取样门的信号在积分器进行积分和平均面的讨论是以线性累加为基础进行分析的而,平均器有两种工作方式扫描实际测量中往往喜欢采用指数平均方式因为,方式和定点方式当用扫描方式工作时图它不会随取样次数的增加而导致输出过载“”,,中的开关置于的位置仪器检测信号波从原理上讲指数平均的平均器、形波形复现过程如图所示图中为其核心部分是由取样门电阻

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