基于锁相放大的微弱信号检测电路前置滤波器设计

针对降低前置放大器噪声的方法展开研究.分析了影响系统噪声的主要因素,提出并详细阐述了一套前置减噪滤波器的设计方法.该方法采用了基于锁相放大技术的微弱信号检测电路,取得了明显的噪声优化,进一步降噪7.25%.     

基于双相锁相放大器的微弱信号矢量测量

噪声存在于任何一个系统中,当所要检测的信号比较微弱且淹没在强噪声背景中时,用传统的检测方法检测信号非常困难,因此如何把淹没于强噪声中的有用信号提取出来的问题越来越引起人们的关注。该文采用时域检测方法,利用移相技术得到相互正交的参考方波信号,通过互相关算法,完成了正交矢量型LIA相关器的实现,利用该方法实现了对微弱信号幅值和相位的检测,有效地抑制了干扰,提高了系统的性能。     

基于锁相放大的微弱信号检测电路研究

锁相放大器（lock-in amplifier）是通过互相关性原理,利用参考信号与被测信号的互相关性,提取出比被测信号强10000倍以上的干扰信号中检测出目的信号。为了更好的检测出被测信号,在锁相放大器原理的基础上,利用开关型相敏检波器(phase-sensitive detection)和直流放大器,实现双通道的锁相放大器。     

改进的数字锁相放大器微弱信号检测法

探讨了锁相放大器进行微弱信号检测的原理和实现方法.在此基础上,并与数字锁相放大器检测原理相结合,提出了通过改进检测和移相算法,从而对数字锁相放大器进行优化的设计.使用Matlab进行算法模拟,从模拟结果发现,采样率和信号频率成倍数关系时会出现奇点,提出用动态采样率的方案有效地解决奇异点问题.在LabVIEW下进行仿真,结果表明,放大器在信号幅度为5V、噪声标准差低于50、信号频率低于500KHz,系统对微弱信号检测相对误差低于2％.     

一种检测微弱光电流信号的锁相放大器设计

针对强背景噪声下光寻址电位传感器中微弱电流信号检测困难的问题,设计了一种基于锁相放大原理的微弱光电流信号检测电路。该电路主要包括两部分：前置放大器和相敏检波器;其中,前置放大器主要由包括第一级电流电压转换电路在内的四级放大电路组成。系统选用高性能的AD8652作为前置放大器中的第一级运放,相敏检波器采用电子开关型芯片AD630实现信号的乘法运算。实验结果表明,当前置放大器增益设置为104、105、106时,整个锁相放大器检测系统的灵敏度分别为-1.2678×104V/A、-1.2651×105V/A、-1.2302×106V/A,该灵敏度与理论计算值的相对误差绝对值最大为3.38%,可检测的输入电流范围是100nA~180μA,频率响应范围是1kHz~1.2MHz;当外加白噪声时,系统输出值随着噪声的增大而增大,当噪声不超过待测信号的2.25倍时,系统输出值与无噪声的输出值之间的相对误差不超过5%。系统具有良好的稳定性和线性度,在微光电流信号检测中具有较好的应用前景。     

一种适用于微弱传感信号检测的锁相放大电路

针对复杂噪声环境中有效提取出微弱传感信号的问题,设计了一种实用的锁相放大器电路。该设计通过产生两路正交的矢量参考信号与经低噪声放大和带通滤波后的被测信号相乘实现信号相位差检测,经过低通滤波和均方根计算等实现对微弱信号的提取。该设计采用了一种基于变换的方波乘法器,实现了动态范围宽、直流漂移小、线性度高的乘法运算,进一步提高提取信号的精度。测试结果表明,该设计不但提取的信号精度高,而且电路结构简单,对元件一致性要求低,克服了普通放大器需要被预知被测信号和参考信号相差的问题。     

基于C8051F020的微弱信号检测装置设计

设计一个基于锁相放大器的微弱信号检测装置,该系统用于检测强噪声背景下已知频率的微弱正弦信号的幅值.系统采用C8051F020为控制核心,并将采集的数据在LCD1602上显示.实践表明,该系统性能好,精确度高,能较好地完成微弱信号的检测.     

微弱信号检测的前置放大电路设计

针对精准农业中对微弱信号检测的技术需求,论文设计了以电流电压转换器,仪表放大器和低通滤波器为主要结构的微弱信号检测前置放大电路.结合微弱信号的特点讨论了电路中噪声的抑制和隔离,提出了电路元件的选择方法与电路设计中降低噪声干扰的注意事项.本文利用集成程控增益仪表放大器PGA202设计了微弱信号检测前置放大电路,并利用微弱低额信号进行了测试,得到了理想的效果.     

用于气体差分检测的微弱信号处理电路的研究

为了提高气体差分传感系统的信噪比,基于微弱信号的相关检测原理,设计了以锁相放大器为核心的微弱信号处理电路。实验表明:电路输出电压与检测气体体积分数呈线性关系,电路对气体体积分数的检测极限为150×10-6,检测系统对检测气体体积分数的误差为1%,具有较好的重复性及选择性。     

基于锁相放大的近红外光谱信号提取电路研究

锁相放大技术是提取淹没在噪声中的微弱信号的重要手段之一,广泛应用于近红外光谱测量领域.文章中介绍了一种模拟与数字相结合的锁相放大检测电路,对电路的设计思路,设计要点配以相关电路图进行了详细阐述,并应用在以PbS做传感器的滤光片型近红外光谱仪中.应用结果表明该电路与原有模拟锁相放大电路相比,具有较高的精度和稳定性,并且算法简单,运算量小,可以成功应用于近红外光谱信号的提取,信噪比可达到73dB.     

微弱信号锁定放大器噪声抑制新技术

检测微弱信号最有效的技术就是锁定放大技术,当噪声为有色噪声或噪声频率等于被测微弱信号的频率或奇数倍时,传统的锁定放大器技术不能进行有效地抑制或消除。针对有色噪声的抑制和消除,提出了跳频、跳时锁定放大技术;针对抑制和消除与信号同频的噪声,提出了移相调制锁定放大技术;针对抑制和消除与频率为信号频率奇数倍的噪声,提出了奇次倍频同步调制锁定放大技术;并给出了相关的实现方法。     

呼吸感应体积描记系统中弱信号锁相放大模块的设计

在呼吸感应体积描记呼吸测量系统中,需要测量nV~μV级的微弱感生电压信号,而且在测量过程中,做为传感器的电感线圈容易受到测量环境,呼吸运动以外的其他运动和电子噪声等影响。为适应系统测量范围并降低噪声的影响,设计了一种基于AD630锁相放大电路微弱生理信号检测模块。该模块的锁相放大器具有大于0.96的良好线性度,能检测出传感器的感生电压信号,并分离出直流分量,有效地降低噪声对系统的影响,提高了系统测量的精度,并有望应用于其他微弱生理信号检测。     

基于特征向量盲分离的多频微弱信号检测方法

研究了低信噪比条件下混合信号的盲分离,针对实际探测的微弱信号常常是多个频率微弱信号共存的情形, 进行了利用特征向量盲分离检测多个频率周期性微弱信号的研究, 以便把利用特征向量盲分离的微弱信号检测应用于信号处理中微弱信号的提取.该方法首先建立混合信号阵元接收模型,利用多路传感器信号盲分离提取有用信号,达到微弱信号检测的目的.仿真和实测数据试验结果表明,此方法可检测出湮没在强噪声环境中的微弱信号的幅度和频率,在-30dB极低信噪比下恢复出了多个弱信号,具有很高的可靠性.     

基于多重自相关的微弱信号检测算法研究

利用正弦信号的特殊性质,在信号未知的情况下通过多重自相关运算可检测出埋没于噪声中的微弱正弦信号.文中推导了算法的实现过程,并讨论了多重自相关法在白噪声背景下、有色噪声背景下等情况下的检测效果,并给出仿真结果.     

互相关干扰下微弱GPS信号检测方法

互相关干扰由C/A码相关特性造成,是GPS系统不可避免的问题,已成为制约接收机灵敏度的因素之一。文中提出了一种新的互相关干扰下自相关检测方法——多组数据比较法(Multi-groups data comparison,MDC)。该方法比较多组数据下捕获结果的多普勒频率和码相位,确定自相关峰的多普勒频率与码相位。对比基于均方比(Mean square ratio,MSR)和峰值相差(Peak difference,PD)检测两种方法,该方法在互相关干扰下有效提高弱信号发现概率。仿真结果表明,强信号为-124 dBm时,该方法对-145 dBm弱信号的检测概率为83%。该方法对GPS接收机弱信号捕获研究有实际意义。     

传感器弱信号的放大应用电路

介绍了几种弱信号放大的基本方法和一些典型的应用电路。     

MCF51QE128的微弱信号检测技术研究

微弱信号检测就是利用近代电子学和信号处理方法从噪声中提取有用信号,其关键在于抑制噪声,恢复、增加和提取有用信号。本设计基于单片机MCF51QE128,通过处理高速模/数转换芯片AD7760采集的信号,利用硬件过滤电路以及软件的处理,完成微弱信号的检测及提取方面的研究。     

基于级联双稳随机共振的微弱信号检测方法研究

微弱信号采集、检测与提取是航天测控领域研究的热点之一,学者们不断探索与研究微弱信号检测的新理论、新方法,以期能更快速、更准确地从大噪声背景中检测出微弱信号;文章介绍了随机共振的基本原理,分析了基于随机共振的微弱信号检测和故障诊断的工程实例,进一步指出了随机共振技术在微弱信号的增强放大和检测中的独特优势,为微弱信号的分析和噪声控制提供了一个新的处理思路。     

基于非均匀采样的频谱分析和弱信号检测

由于采样设备和被采样信号的限制,完全的均匀采样很难实现,实际中很多情况也需要用到非均匀采样,而当采样信号是非均匀时采样定理不再适用。使用基于最小二乘法的非均匀频谱分析法,详细讨论了频谱噪声的产生原因和影响因素。由于频谱噪声会淹没一些弱信号的频率成分,使用基于最小二乘法的幅值衰减法,衰减强信号频率成分和频谱噪声,通过仿真实验成功检测出幅值为强信号幅值一亿分之一的弱信号,并对非均匀采样信号的频率成分进行高精度的参数估计。