微弱信号检测1全解课件.ppt
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1、 微弱信号检测微弱信号检测 1微弱信号检测微弱信号检测与随机噪声与随机噪声1.1 微弱信号检测概述微弱信号检测概述1.1.1 微系统微系统(1)MEMS(Micro-electro Mechanical Systems)微机电系统微机电系统(2)Micro system 微系统微系统(3)Micro machine 微机器微机器微系统的发展和应用微系统的发展和应用 监视系统、电子对抗系统、电子战无人机(监视系统、电子对抗系统、电子战无人机(UAV)、)、纳米机器人、隐形技术、武器惯性测量、武器保险纳米机器人、隐形技术、武器惯性测量、武器保险/解保和引爆、平台稳定、个人解保和引爆、平台稳定、个人
2、/运载工具导航、条件运载工具导航、条件基维护(基维护(CBM)、环境感知、大量数据存储、显示等。)、环境感知、大量数据存储、显示等。1.1.2 微系统和外部作用微系统和外部作用1.1.3 微弱信号微弱信号 不仅意味着信号幅度很小,主要指被噪声不仅意味着信号幅度很小,主要指被噪声淹没的信号。淹没的信号。1.1.4 微弱信号检测微弱信号检测 从强噪声中提取有用信号,或用新技术、新从强噪声中提取有用信号,或用新技术、新方法提高检测系统输出信号的信噪比。方法提高检测系统输出信号的信噪比。1.1.5 信噪比信噪比SNR和信噪改善比和信噪改善比SNIR1.1.6 检测分辨率与灵敏度检测分辨率与灵敏度检测方
3、法检测方法检测量检测量电压电压/nV电流电流/nA温度温度/K电容电容/pF微量分析微量分析/克分子克分子SNIR常规检测方法常规检测方法微弱信号检测微弱信号检测吉时利公司吉时利公司1030.110-30.110-510-810-4510-710-60.110-510-510-8101051.2 常见噪声类型常见噪声类型1.2.1 噪声特性噪声特性 噪声是存在于电路内部的固有的扰动信号,噪声是存在于电路内部的固有的扰动信号,是一种随机信号,不能预知其精确大小。是一种随机信号,不能预知其精确大小。1.2.2 噪声测量噪声测量 测量噪声电压时,测量设备的动态范围必须测量噪声电压时,测量设备的动态范
4、围必须大于大于3倍的被测噪声的有效值。倍的被测噪声的有效值。用电压表(交流毫伏表)测噪声时,必须使用电压表(交流毫伏表)测噪声时,必须使表针指示不大于表针指示不大于1/3倍,实际测量时使表针指示倍,实际测量时使表针指示小于一半量程即可。小于一半量程即可。普通电压表测噪声均方根值应普通电压表测噪声均方根值应1.13修正。修正。1.2.3 随机噪声分类随机噪声分类(1)白噪声)白噪声(2)限带白噪声)限带白噪声 (3)窄带噪声)窄带噪声 1.3 随机噪声的统计特征随机噪声的统计特征 常用的概率统计描述方法包括概率密度函数、常用的概率统计描述方法包括概率密度函数、数学期望值、方差、均方值、相关函数等
5、。数学期望值、方差、均方值、相关函数等。1.3.1 概率密度函数(概率密度函数(PDF)对于连续取值的随机噪声,对于连续取值的随机噪声,p(x)表示噪声电压表示噪声电压x(t)在在 t 时刻取值为时刻取值为 x 的概率。对于所有的概率。对于所有 x 都有都有p(x)0。t时刻噪声电压取值在时刻噪声电压取值在a和和b之间的概率为:之间的概率为:上式说明:在概率密度函数曲线下覆盖的面积上式说明:在概率密度函数曲线下覆盖的面积为为1。(1)正态分布概率密度函数)正态分布概率密度函数 对于正态分布的随机噪声,在普通示波器上观测到对于正态分布的随机噪声,在普通示波器上观测到的将是杂乱无章的亮带,可以用亮
6、带的峰峰值除以的将是杂乱无章的亮带,可以用亮带的峰峰值除以6.6来粗略估计其标准差来粗略估计其标准差x。对于零均值噪声,。对于零均值噪声,x可以可以看作其有效值。看作其有效值。测量随机噪声的放大器的动态范围应大于测量随机噪声的放大器的动态范围应大于6.6倍的倍的被测噪声的有效值,否则噪声峰值可能被限幅,加大被测噪声的有效值,否则噪声峰值可能被限幅,加大测量误差。测量误差。随机噪声波形随机噪声波形x(t)与概率密度函数与概率密度函数p(x)之间的关系之间的关系(2)均匀分布概率密度函数)均匀分布概率密度函数 均匀分布的噪声电压均匀分布的噪声电压x(t)在其取值范围内各点在其取值范围内各点的概率相
7、同。的概率相同。数字信号处理中,数字信号处理中,A/D转换过程中的信号量化误差,转换过程中的信号量化误差,可以认为是均匀分布噪声,计算机内部运算过程中由运可以认为是均匀分布噪声,计算机内部运算过程中由运算精度导致的舍入误差也可看作均匀分布噪声。算精度导致的舍入误差也可看作均匀分布噪声。1.3.2 均值、方差和均方值均值、方差和均方值(1)均值(数学期望值)均值(数学期望值)电路中的噪声(具有各态遍历性质),其统计平均电路中的噪声(具有各态遍历性质),其统计平均可用时间平均来计算。可用时间平均来计算。对电压或电流型随机噪声,均值表示其直流分量。对电压或电流型随机噪声,均值表示其直流分量。(2)方
8、差)方差 方差反映随机噪声的起伏程度,是随机噪声方差反映随机噪声的起伏程度,是随机噪声瞬时取值与其均值之差的平方的数学期望值。瞬时取值与其均值之差的平方的数学期望值。(3)均方值)均方值 均方值反映随机噪声的功率,是随机噪声瞬时取值均方值反映随机噪声的功率,是随机噪声瞬时取值的平方的数学期望值。的平方的数学期望值。均值、方差和均方值之间的关系:均值、方差和均方值之间的关系:对于零均值噪声,对于零均值噪声,x为其有效值,即均方值。为其有效值,即均方值。电路处于稳定状态时,噪声的方差和数学期望一般电路处于稳定状态时,噪声的方差和数学期望一般不再随时间变化,噪声电压称为广义平稳随机过程。不再随时间变
9、化,噪声电压称为广义平稳随机过程。1.3.3 随机噪声的相关函数随机噪声的相关函数 相关函数相关函数Rx()表示随机表示随机过过程两个程两个时间时间上的相上的相关性。定关性。定义为义为:Rx()的重要性质:的重要性质:Rx()仅与时间差(即时延仅与时间差(即时延)有关,与)有关,与时间时间起点无关;起点无关;由于由于绝绝大多数噪声相互独立,故大多数噪声相互独立,故Rx()随随增加而衰减;增加而衰减;0时,时间时,时间产产生的噪声与其自身相关,此生的噪声与其自身相关,此时时Rx()具有具有最大值,代表噪声的均方值。最大值,代表噪声的均方值。(1)自相关函数)自相关函数 随机噪声随机噪声x(t)的
10、自相关函数的自相关函数Rx(t1,t2)是其时域特性是其时域特性的平均度量,反映同一随机噪声的平均度量,反映同一随机噪声x(t)在不同时刻在不同时刻t1和和t2取值的相关程度。定义为:取值的相关程度。定义为:自相关函数的自相关函数的重要特点重要特点 对于实信号,自相关函数是对于实信号,自相关函数是的偶函数的偶函数。当当0时,时,Rx()具有最大值具有最大值。Rx(0)反映随机噪声的功率。反映随机噪声的功率。如果如果x(t)包含某种周期性分量,则包含某种周期性分量,则Rx()包含同样周期的周包含同样周期的周期性分量。期性分量。互不相关的随机噪声之和的自相关函数等于随机噪声的自相互不相关的随机噪声
11、之和的自相关函数等于随机噪声的自相关函数之和。关函数之和。对于平稳的随机噪声,对于平稳的随机噪声,Rx()仅与时间差仅与时间差有关,与计算时有关,与计算时间的起点无关。间的起点无关。当当时,自相关函数反映随机噪声直流分量的功率。时,自相关函数反映随机噪声直流分量的功率。自相关函数可以应用于随机噪声,也可以应用于确定性信号。自相关函数可以应用于随机噪声,也可以应用于确定性信号。例例1.利用采样保持器对零均值连续随机电压波形进行利用采样保持器对零均值连续随机电压波形进行不断的采样保持,保持的时间间隔为不断的采样保持,保持的时间间隔为1s。设各采样之。设各采样之间互不相关,采样值在间互不相关,采样值
12、在-1+1之间均匀分布。之间均匀分布。t=0之后之后第一次采样时间第一次采样时间t1在在01s之间均匀分布。采样保持器之间均匀分布。采样保持器的输出波形的输出波形x(t)如图,试求如图,试求x(t)的功率的功率Px和自相关函数和自相关函数Rx(t)的图形。的图形。(2)互相关函数与互协方差函数)互相关函数与互协方差函数 互相关函数互相关函数反映两个不通的随机噪声反映两个不通的随机噪声x(t)和和y(t)在不在不通时刻通时刻t1和和t2取值的相关程度,定义为:取值的相关程度,定义为:平稳随机噪声的统计特征量与时间的起点无关。平稳随机噪声的统计特征量与时间的起点无关。令令t1=t-,t2=t,则:
13、,则:用时间平均计算上式的统计平均,互相关函数可表用时间平均计算上式的统计平均,互相关函数可表示为:示为:互相关函数的互相关函数的重要特点:重要特点:互相关函数不再是偶函数,即互相关函数不再是偶函数,即Rxy()Rxy(-),但但Rxy()Ryx(-)。互相关函数的下界由下式确定:互相关函数的下界由下式确定:值很大时,互相关函数反映值很大时,互相关函数反映x(t)和和y(t)均值的乘积,均值的乘积,即:即:对于平稳随机噪声,对于平稳随机噪声,Rxy()仅与时间差仅与时间差有关,与计有关,与计算时间的起点无关。算时间的起点无关。互协方差函数互协方差函数定义为:定义为:如果对于任意的如果对于任意的
14、t1和和t2都满足都满足Cxy(t1,t2)=0,则称,则称x(t)与与y(t)互不相关。互不相关。对于平稳随机噪声,上式可化简为:对于平稳随机噪声,上式可化简为:对于零均值平稳随机噪声对于零均值平稳随机噪声x(t)与与y(t),有,有则:则:若对所有若对所有都满足都满足 ,则,则x(t)与与y(t)互不相关。互不相关。相关函数的上述特性对于从噪声中检测微弱信号非相关函数的上述特性对于从噪声中检测微弱信号非常有用。一般情况下,被检测的有用信号和淹没信号常有用。一般情况下,被检测的有用信号和淹没信号的噪声之间不存在相关性,因此,采用相关方法可能的噪声之间不存在相关性,因此,采用相关方法可能将有用
15、信号从随机噪声中提取出来。将有用信号从随机噪声中提取出来。相互独立相互独立 描述两路随机噪声之间的相互关系的另一术语。描述两路随机噪声之间的相互关系的另一术语。当随机噪声当随机噪声x和和y相互独立时,其联合概率密度相互独立时,其联合概率密度p(x,y)可以分解为:可以分解为:p(x,y)=p(x)p(y)上式成立时,上式成立时,x和和y必定相互独立,且必定相互独立,且Exy=ExEy。相互独立的两路随机噪声一定互不相关,当互不相相互独立的两路随机噪声一定互不相关,当互不相关不一定相互独立。关不一定相互独立。例例2.随机相位正弦波随机相位正弦波 ,在在02之之间间均匀分布,幅度均匀分布,幅度A为
16、为常数;随机幅度正弦波常数;随机幅度正弦波 ,B是与是与 相互独立的随机量,相互独立的随机量,B的概的概率密度函数率密度函数为为:,试试求求x(t)和和y(t)的的统计统计特征量特征量 。解:解:x(t)的均值的均值x:x(t)的方差的方差 :x(t)的自相关函数的自相关函数Rx():y(t)的均值的均值 y:y(t)的幅值的幅值B是高斯分布,其均值为是高斯分布,其均值为0,方差为,方差为1。互相关函数互相关函数Rxy():B和和相互独立相互独立互互协方差协方差函数函数Cxy():(3)归一化相关函数)归一化相关函数 自相关函数和互相关函数不但反映随机噪声在自相关函数和互相关函数不但反映随机噪
17、声在不同时刻取值的相关程度,而且反映随机噪声的不同时刻取值的相关程度,而且反映随机噪声的幅度和功率,而幅度和功率受系统增益的影响。幅度和功率,而幅度和功率受系统增益的影响。归一化相关函数消除了幅度和功率影响,能准归一化相关函数消除了幅度和功率影响,能准确表现噪声在不同时刻取值的相关程度。确表现噪声在不同时刻取值的相关程度。归一化自相关函数归一化自相关函数x()归一化归一化互互相关函数相关函数xy()1.3.4 随机噪声的功率谱密度函数随机噪声的功率谱密度函数 研究周期信号或非周期信号时,信号的特征常研究周期信号或非周期信号时,信号的特征常用频谱描述,反映信号各频率分量的幅度和相位用频谱描述,反
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- 微弱 信号 检测 课件
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