- 微弱信号检测(新工科建设电子信息类系列教材)
- - 作者：编者:肖仲喆|责编:杜军
  - 出版社：电子工业
  - ISBN：9787121525216
  - 出版日期：2026/04/01
  - 页数：189
- 售价：18

内容大纲
    本书围绕噪声特性及各种抑制噪声的方法展开，紧密结合工程应用需求，系统阐述微弱信号检测领域的理论基础、核心方法与关键技术。
    全书共7章，主要内容包括绪论，随机噪声及其统计特性，电路噪声与低噪声电路，干扰及对干扰的抑制，锁定放大器，取样积分器与数字多点平均器，随机微弱信号的滤波检测。
    本书可作为测控技术与仪器、电子信息、物理、化学、生物医学工程、光学工程、自动化等相关专业的高年级本科生及研究生教材，也可供精密测量、传感器系统、信号处理等领域的科研与工程技术人员参考。
作者介绍
目录
第1章  绪论
  1.1  微弱信号检测的背景与概念
  1.2  常规小信号检测方法
    1.2.1  最常规方法——滤波
    1.2.2  直流小信号检测——调制放调解
    1.2.3  利用参考量——零位法
    1.2.4  闭环检测——反馈补偿法
  1.3  微弱信号检测的常用指标与方法
  思考与练习
第2章  随机噪声及其统计特性
  2.1  电路噪声的随机特性——统计特性
  2.2  随机噪声的相关函数与功率谱密度函数
    2.2.1  自相关函数
    2.2.2  互相关函数与互协方差函数
    2.2.3  功率谱密度函数
    2.2.4  多噪声源同时存在的情况
  2.3  随机噪声特性
    2.3.1  随机噪声时域幅度分布——高斯噪声
    2.3.2  常见随机噪声功率谱密度函数——白噪声和有色噪声
  2.4  随机噪声通过线性时不变系统
  2.5  等效噪声带宽
  思考与练习
第3章  电路噪声与低噪声电路
  3.1  固有噪声的来源——元器件噪声
    3.1.1  电阻噪声特性
    3.1.2  电容和电感噪声特性
    3.1.3  二极管噪声特性
    3.1.4  双极型晶体管噪声特性
    3.1.5  场效应管噪声特性
  3.2  运算放大器噪声
  3.3  噪声系数
    3.3.1  噪声系数的定义
    3.3.2  最佳源电阻与最小噪声系数
    3.3.3  放大器的极限灵敏度
    3.3.4  级联放大器的噪声系数——弗里斯公式
  3.4  低噪声电路的噪声分析
    3.4.1  示例电路的噪声分析
    3.4.2  同相运算放大电路的噪声分析
    3.4.3  反相运算放大电路的噪声分析
  3.5  低噪声电路设计
    3.5.1  元器件的选择
    3.5.2  噪声匹配
  思考与练习
第4章  干扰及对干扰的抑制
  4.1  干扰源及特性
  4.2  干扰耦合途径及屏蔽方式
    4.2.1  电场耦合干扰与屏蔽
    4.2.2  磁场耦合干扰与屏蔽
    4.2.3  传导耦合、公共阻抗耦合与电源耦合
  4.3  接地

    4.3.1  接地方式
    4.3.2  地回路电流的影响及抑制
  思考与练习
第5章  锁定放大器
  5.1  相关检测概述
  5.2  锁定放大器中的相关结构
    5.2.1  自相关检测与互相关检测
    5.2.2  相关检测中的频谱搬移
    5.2.3  相关器结构与特性
    5.2.4  相关器的性能参数
    5.2.5  典型相关器示例
    5.2.6  相关器变种：同步积分器与旋转电容滤波器
  5.3  锁定放大器的结构与特性
    5.3.1  锁定放大器的结构
    5.3.2  锁定放大器的性能指标与动态协调
    5.3.3  锁定放大器的应用
  5.4  数字锁定放大器
  思考与练习
第6章  取样积分器与数字多点平均器
  6.1  取样积分器
    6.1.1  取样积分的基本原理
    6.1.2  取样积分器的原理与特性
    6.1.3  取样积分器的传输特性
    6.1.4  取样积分器的参数选择
    6.1.5  对取样积分器的基线补偿方法
  6.2  数字多点平均器
    6.2.1  数字多点平均器的原理
    6.2.2  数字多点平均器的实现方式
    6.2.3  数字多点平均器的传输特性
  思考与练习
第7章  随机微弱信号的滤波检测
  7.1  随机微弱信号的最优滤波
    7.1.1  维纳滤波
    7.1.2  卡尔曼滤波
  7.2  随机微弱信号的自适应滤波
    7.2.1  自适应横向滤波器
    7.2.2  最陡下降法
    7.2.3  最小均方算法
  思考与练习
附录A

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