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  • 微弱信号检测
    2021-04-29 09:57:47

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    1、微弱信号检测方法,张朕,2014.12.23,微弱信号检测方法,1,、窄带滤波,2,、双路消躁,3,、同步累计,4,、锁定接收,5,、随机共振,6,、小波变换,1,、窄带滤波,原理:利用信号和噪声功率谱带宽之间较大,差异。,白噪声通过窄带滤波器后,输出噪声为:,?,?0,2,=,?,?,2,?,?,2,?,?,B,但是滤波器带宽不能做到足够小!,2,、双路消躁,原理:相同的输入信号噪声混合波进行两路,不同的处理来消去共同的噪声。,检测正弦波信号的存在,不能复现出原波形。,放大,积分,反检波,放大,积分,带阻,正检波,带通,计,数,比,较,+,正,弦,波,加,噪,声,3,、同步累计,原理:周期信。

    2、号的重复性和噪声随机性来区,分信号的。,累积信号:,?,?,=,0,?,?,?,累积噪声:,?,?,=,2,0,?,?,?,2,=,?,?,通过增加测量次数增大信噪比,适应于周期,信号。,4,、锁定接收,原理框图:,?,?,窄带放,大,?,ref,?,?,?,?,ref,?,?,=,sin(?,+,?,1,),?,ref,=,sin(?,+,?,2,),?,?0,=,?,?,?,ref,cos(?,1,-,?,2,),设置合适的积分器时间常数,随着时间,增大,噪声趋近于零。,通过增大测量时间来获取测量精度,1,2,1,2,1,2,(,),(,),sin(,)sin(,),s,V,t,V,t,V。

    3、,V,t,t,?,?,?,?,?,?,?,?,),2,cos(,),cos(,2,2,1,2,1,2,1,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,t,V,V,s,积分为零,噪声输入时:,其中幅度,A(t),,相位,为随机变量,输出为:,当积分时间,T,时,上式中两项积分均趋于零。,),(,t,?,),(,sin,),(,),(,),(,1,1,t,t,t,A,t,V,t,V,n,?,?,?,?,?,0,1,2,0,1,(,),(,),(,),T,n,v,n,V,t,K,V,t,V,t,dt,T,?,?,dt,t,V,t,t,t,A,T,K,T,v,),sin(,),(,sin,),(,2,2,。

    4、0,?,?,?,?,?,?,?,?,?,2,2,2,0,1,(,)cos,(,),cos2,(,),2,T,V,A,t,t,t,t,dt,T,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,5,、随机共振,原理:在某些非线性系统中,增大噪声产生随机共,振时,噪声能量转化为信号能量,增大信噪比。,双稳态系统:,dx,?,=,?,?,x,?,+,?,?,+,+,n(t),势垒函数:,U(x)=a,?,2,+,?,4,双稳态势垒图,信号,噪声,解微分方程,:,不存在精确解,采用龙格库塔算法估计。,当信号,s=0.3*sin(2*pi*0.1*t);,检测结果:,增大信号频率为,0.1Hz,此时,检测效果。

    5、变差,!,分析,:,随着信号频率增大,系统响应跟不上,需要,调整参数,但检测频率多小于,1Hz,。,采用参数调节快速算法,,检测频率为几百赫,兹信号。,更高频率信号检测有待研究。,6,6,、小波理论,1,1,0,0,(,),(,),t,t,?,?,?,0,1,(,1),(,),t,t,?,?,?,?,0,(,),(,),k,t,k,t,?,?,?,?,1,k,1,k,?,t,t,t,0,0,0,0,例:,Haar,小波,尺度函数:,?,(,?),可以将一个信号表示为:,?,0,=,?,?,?,?(?,?,?),取,?,1,=,?,?,?(2?,?,?),刻画的精度变高,?,?,?,?,?,0,。

    6、=,?,?,?(?,?,?),表示至少宽度为,1,的信号,.,?,0,表示,?,0,正交补,代表至多长度为,1,的信号,即高频成分,.,即实现了高频与低频的一级分解,0,0,1,W,V,V,?,?,?,0,求解,1,、,?,0,+,?,0,=,?,1,,即,?,1,?,1,故,?,1,也可由一组基,?,(,2?,?,?),线性表示。,2,、即在每,1,2,长度上是常数,设,(,x)=,?,?,(0,0.5),?,(0.5,1),0,?,3,、根据正交性,,?,?,+,?,?,?,?,=,0,最终求得,a=1,b=-1.,分解和重构系统函数,?,1,(x)=,?,?,?(2?,?,?),=,?,。

    7、2?,?,(2x-2k)+,?,2?+1,?(2?,?,2?,?,1),且有,?,?,2?,=,(?,?,+,?,)/2,?,2?,?,1,=,(?,?,?,?,)/2,推得:,?,1,?,=,1,2,?,2?,+,?,2?+1,?,?,?,?,+,1,2,(?,2?,?,?,2?+1,),(?,?,?),一次分解和重构系统函数,重构关系:,?,1,(n)=,?,?,0,?,+,?,0,?,?,=,2?,?,0,?,?,?,0,?,?,=,2?,?,1,Mallat,算法,一级,Haar,小波分解与重构,小波分解示意图,筛选出所需要的频段!,小波在检测中应用,1.,滤波应用,。,已知噪声的频率。

    8、范围,,可将那些希望剔,除的频率范围对应的系数置零,然后进行重构运算,,得到了一个同时具有高通、低通、多个带通和多个,带阻的多通道滤波器。,2.,信号降噪,。,噪声的频率范围未知,,对细节信号进行,阈值降噪,,保留大的系数而将小于阈值的毛刺置零,,然后进行重构运算,就可以获得近似较好的除去噪,声的原信号。,3.,突变检测。,突变信号通常分为边缘跳变和峰值跳变,两类。突变信号的小波变换通常为出现极值点或零,点,可用这一特性来检测发生突变的时间和类型。,?,参考文献,:,1,夏均忠,刘远宏,冷永刚等,.,微弱信号检测方法的现,状分析,J.,噪声与振动控制,2011,6(3):156-161.,2,。

    9、李相臣,.,基于自适应随机共振的微弱信号检测系统,研究,.,中国计量学院,. 2013.,3,雷卫延,.,基于随机共振的微弱信号检测技术研究,.,中,山大学,. 2010,4,杨定新,胡茑庆,.,随机共振在微弱信号检测中的数值,仿真,国防科技大学,2003. 25 No.6,5,成礼智,王红霞,罗永,.,小波的理论与应用,.,科学出版社,.,6,杨保国,田坦,张殿伦,.,双稳态随机共振系统参数选,择快速算法,及应用哈尔滨工程大学学报,. 2011.03.003,7,王丽娜,.,基于小波变换的激光雷达弱信号处理方法,的研究,D.,黑龙江:黑龙江大学,. 2009.,8,张德丰,. MATLAB,小波分析,.,机械工业出版社,. 2009,谢谢大家,THANKS。

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    AD630锁相放大器 相敏检波器 微弱信号提取 原理图和PCB

    基本原理

    锁相放大器是一种用于测量动态信号的电子仪器。它的主要组成部分前置放大器、相敏检波器、移相器和低通滤波器组成。系统最常用的功能是从被噪声淹没的信号中测出某一频率的信号的相位和幅值。将非选定频率的信号(即噪声)去除而选定频率的信息得以保留。因为具有很强的抗噪声能力,锁相放大器被广泛应用于各种高精测量系统中。
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    芯片选型

    AD630用作采用锁定放大器配置的同步解调器时,可从100 dB干扰噪声中恢复小信号(参见锁定放大器应用部分)。芯片频道带宽:2 MHz,实际使用是时可用在100K以内的锁相放大。AD630可被视作集成两个独立差分输入级的精密运算放大器以及可用于选择活动前端的精密比较器。该比较器的快速响应时间以及线性放大器的高压摆率和快速建立时间可最大限度地降低开关失真。了解了锁相原理后,在精度不高的情况也可以用CD4052这样的模拟开关替代。

    原理图&3D-PCB

    在当前设计下保留了芯片的平衡调制功能,这里主要介绍锁相放大系统,平衡调制功能不做详解。
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    具体讲解

    1、前置放大器我们选用低失调、低偏置、精密运算放大器OPA627,为了方便测试,只将OPA627的放大倍率设置为11倍(同相比例放大)。在实际运用中可以根据需要检测的信号幅度调节电阻达到较大的放大倍率,G=1+R2/R1。
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    2、P6为同步信号输入口,要求同步信号为带检测信号的同频率同相位的信号。由于模块是正负供电,所以这里输入的信号也要是正负的,这里可以输入正弦波三角波或者方波,由于内部有比较器最终都会转换为方波。但是要求输入的幅度需要达到200mvpp以上。
    3、D1是同步信号指示灯,在同步信号输入时会亮起,同步信号频率低的时候可以看到LED会随着同步信号频率频闪。
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    4、P2是平衡调制的信号输入口,这里我们不做介绍。P3是锁相放大和平衡调制的功能选择端,连接1、3为锁相放大模式。连接2、3为平衡调制功能。
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    5、选择焊接R9,不焊R99则为不使用板载滤波器直接输出。焊接R99,不焊R9则使用板载滤波器输出,用户可根据自己的需配置滤波器参数,板载上默认的是电阻是10K电容是1uF,低通截止频率大概是30Hz左右。
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    模块原理图-PDF、原理图库、3D-PCB库下载

    仅供参考:AD630资料

    展开全文
  • 通过MATLAB平台,将语音...之后采用谱减法和FastICA算法对混合信号进行提取。实验结果表明,FastICA算法能较好的分离出语音,谱减法在信噪比较高时了分离出语音,信噪比较低时分离质量特别差。本文配有MATLAB gui代码.

    通过MATLAB平台,将语音信号与噪声混合,在GUI界面中,可选择不同的混合比例,得到不同信噪比的混合噪声。之后采用谱减法和FastICA算法对混合信号进行提取。实验结果表明,FastICA算法能较好的分离出语音,谱减法在信噪比较高时了分离出语音,信噪比较低时分离质量特别差。本文配有MATLAB gui代码.


    使用方法:

    1.准备语音文件和噪声文件,语音可通过电脑或者手机录制,噪声可在网上进行下载

    2.将语音和噪声放在同一目录下,在源代码中更改路径以及文件名(弄的匆忙,没有做相关对话框来自动完成该功能,相信稍微了解一点MATLAB GUI的,就会知道如何操作)

    3.完成第二步后,在信号源一栏中,点击相应按钮,即可试听语音或者噪声,并且显示信号的时域和频域波形(代码中设置了试听长度,可自行更改)

    4.试听无误后,在混合选项一栏中,更改语音和噪声的混合比例(通过滑动条来完成),点击开始混合按钮,即可开始混合,之后点击试听即可进行混合后语音的试听,还会有混合信号的时域和频域波形,指标一栏中的SNR显示了混合后信号的信噪比

    5.ICA分离:点击ICA分离按钮,采用FastICA算法进行语音分离,可给出分离后的语音的时域和频域波形,点击分离语音试听,对分离后的语音进行试听,第一个SNR-OUT显示了该算法的分离出信号的信噪比

    6.谱减法分离:具体操作同上

    代码下载:http://download.csdn.net/detail/zerodegree1216/9872505

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微弱信号提取