基于虚拟仪器的微弱信号检测处理技术研究
2011-05-10陆绮荣黄媛媛
王 涛,陆绮荣,黄媛媛,孙 林
(桂林理工大学 机械与控制工程学院,桂林 541004)
0 引言
可调谐半导体激光吸收光谱(TDLAS)是一种具有高灵敏度、高分辨率和快速检测特点的气体检测技术,利用可调谐半导体激光器窄线宽和波长可调谐特性[1,2]检测气体的单根分子吸收谱线,可有效避免其他气体的干扰,实现待测气体浓度的快速检测。但是检测所得到的信号依然会混有各种噪声,因此将光电探测器输出的信号进行低频调制[3],采用相关检测技术对光电探测器输出的信号进行处理,可以达到除噪的目的。
虚拟仪器技术就是利用高性能的模块化硬件,结合高效灵活的软件来完成各种测试、测量和自动化的应用。美国NI公司的LabVIEW[4]是一个图形化的开发环境,带有大量的内置功能,能够完成仿真、数据采集、仪器控制、测量分析和数据显示等任务,LabVIEW能提供强大的图形化编程语言所带来的灵活性,利用LabVIEW提供的相关分析函数,就可以快捷的开发出所需要的相关分析虚拟实验系统。
1 相关分析
所谓相关是代表客观事物或过程中某两种特征量之间联系的紧密性;相关分析是利用概率统计方法来描述和研究工程测试信号的相关关系,常用的统计量有自相关函数和互相关函数等。
1.1 自相关函数
自相关函数描述了信号本身在同一过程中一个时刻的瞬时值与另一个时刻的瞬时值之间的相互依赖关系。如果信号是能量有限信号,它的自相关函数为:
若信号为功率有限信号,那么,上述定义的相关函数已失去意义。通常把这类信号的自相关函数定义为:
当x(t)不包含周期分量时,自相关函数将从τ=0的最大值开始,随τ的增加单调地下降。当τ趋近无穷大时,x(t)的自相关函数趋近x(t)平均值的平方。如果平均值为零,则R(τ)随τ的增大而趋于零。当x(t)包含周期性分量时,自相关函数R(τ)内也将包含有相同周期的分量。
1.2 互相关函数
互相关函数描述了两组信号在任意两个不同时刻取值之间的一般依赖关系。如果信号是能量有限信号,它们的互相关函数为:
若信号为功率有限信号,那么,上述定义的相关函数已失去意义。通常把这类信号的自相关函数定义为:
当Rxy(τ)=0时,称x(t)和y(t)不相关,这时x(t)和 y(t)在统计上互相独立。若τ=τ0时,Rxy(τ)取最大值,则表示两信号时移为τ0时,相关程度最高,波形相似程度最大。
2 相关检测原理
相关检测的基础是被测信号具有时间轴上的前后相关的特性,通过对信号和噪声进行相关性分析,利用信号周期性和噪声随机性的特点,达到去除噪声、检测信号的目的。信号的相关性检测一般分为自相关检测和互相关检测[5]。
2.1 自相关检测
假设被检测信号f(t)是由原始信号s(t)和随机噪声信号n(t)组成,即[6]
将被测信号f(t)延迟时间τ,然后将延迟后的信号f(t-τ)和未经过延迟的f(t)送入乘法器,再将乘积积分,取平均值,从而得到f(t)的自相关函数R(τ)。
由于信号与噪声是不相关的,根据互相关函数的性质知,Rns(τ)=Rsn(τ)=0,则有R(τ)=Rss(τ)+Rnn(τ)。由自相关函数的性质知,随着τ的增大,噪声自相关函数将接近于零,结果只剩原始信号s(t)的自相关函数,从而达到检测信号的目的。
2.2 互相关检测
如果原始信号频率已知,则可以用一个频率与原始信号相同的本地信号和混有噪声信号的被测信号进行互相关[6]。
设被测信号是f1(t):
由于本地信号与噪声是不相关的,根据互相关函数的性质知, RnS2(τ)应为零,则有R12(τ)=RS1S2(τ)。相关函数RS1S2(τ)中包含了原始信号s1(t)所带的信息,从而达到除噪目的。对比式(6)和式(7)两式可知,相对于自相关函数来说,互相关函数去除了噪声项,它的输出信噪比更高,抗干扰能力更强,因此在微弱信号检测中大都采用互相关检测原理。
3 仿真结果及分析
气体检测系统的整体结构框图如图1所示,调制后的激光经过充满待测气体的样品池,与待测气体相互作用,然后将携带气体浓度信息的光信号传输到光电探测器,使其转换成电信号,由PCI-6259采集卡采集后输入到计算机中,用相关检测法对信号进行处理分析。
图1 气体检测系统框图
在LabVIEW仿真过程中采用的是离散的数字信号,因此需将被测信号取样,并进行模数转换,利用累加平均的方法实现相关函数的运算。
在LabVIEW仿真中,被测信号自相关分析前面板和互相关分析前面板分别如图2所示,用户可以通过前面板很方便的进行参数设置:信号类型设为正弦波,幅度设为1,频率为12Hz,采样点数设为500,通过信噪比的设置来仿真噪声信号的强度。在自相关分析中,被测信号由正弦信号和均匀白噪声组成;互相关分析中,一路被测信号为正弦信号,另一路被测信号由正弦信号和均匀白噪声组成。
图2 高信噪比相关检测
图3 低信噪比相关检测
由图2可以发现当被测信号信噪比较高时,噪声在被测信号中已经显示不出来,相关检测处理效果也不明显,但是当降低信噪比,如图3所示时,处理效果就比较明显了。从图3中可以看出被测信号已经淹没在噪声中分辨不出来,经过相关函数处理后,可以清析的看到输出的波形。另外通过LabVIEW的谐波失真分析VI,得到信号的频率值,再经过多次测量求平均得到信号最后的频率值,使测量误差降低。
从图3中的Rxx和Rxy也可以看出经过互相关函数处理后的信号比自相关函数处理后的信号效果好,说明互相关函数的抗干扰能力强于自相关函数。
4 结束语
本文将可调谐半导体激光吸收光谱技术与相关检测技术相结合,实现了对微弱信号的有效检测。在测量大气中有害气体浓度时,基于计算机虚拟仪器技术的相关分析系统可以方便的检测出噪声信号中的有用信号,并对噪声中的有用信号进行提取,最终得到所测气体的浓度。该检测方法的突出特点是利用LabVIEW采集和处理微弱信号,充分发挥了软件的上层应用程序优势,同时图形化的设计简单易懂,便于操作控制,可以扩展为更多的系统所使用。
[1] 董凤忠,刘文清,刘建国,等.可调谐二极管激光吸收光谱技术及其在大气质量监测中的应用[J].量子电子学报,2005,22(3):315-325.
[2] B.Lins,P.Zinn,R.Engelbrecht and B.Schmauss.Simulationbased comparison of noise effects in wavelength modulation spectroscopy and direct absorption TDLAS.Applied Physics B: Lasers and Optics,2010,100(2):367-376.
[3] 徐振峰,张悦,李晓等.基于波长调制技术的甲烷气体浓度检测的研究[J].仪表技术与传感器,2007,4:61-63.
[4] National Instruments. LabVIEW User Manual.Texas:National Instruments[M],2005.
[5] 李锐,何辅云,夏玉宝.相关检测原理及其应用[J].合肥工业大学学报,2008,31(4):573-579.
[6] 曾庆勇.微弱信号检测[M].杭州:浙江大学出版社,1994:47-51.