（电路与系统专业论文）智能检测仪中微弱信号处理方法的研究.pdf

硕士论文智能检测仪中微弱信号处理方法的研究 摘要 本文对智能检测仪中微弱信号处理方法进行研究，分别从近红外采样系统电路的改 进设计、电磁噪声抑制、微弱信号处理方法的仿真分析和数字锁相放大器的设计等角度 进行展开。 针对微弱光信号检测的特点，设计智能多波长近红外采样系统。采样系统使用高精 度数控恒流源和t s l 2 4 5 光频转换器的设计，分别实现对近红外l e d 光强的高精度控 制和对微弱光信号的有效检测。 采用有限元法对智能检测仪的抗电磁噪声设计进行研究。从电磁抗干扰和电磁屏蔽 两个角度对其进行分析，仿真得到的结论有利于提高智能检测仪的电磁噪声抑制能力。 采用自相关检测、自适应噪声抵消对微弱信号处理方法进行仿真研究。自相关检测 采用自相关函数和数字式平均相结合的方法检测微弱信号。自适应噪声抵消分别使用最 小均方误差算法和b p 神经网络算法实现对微弱信号的检测。仿真结果显示，基于b p 神经网络算法的自适应去噪效果优于最小均方误差算法。 最后研究数字锁相放大器对微弱信号进行检测。通过使用d s pb u i l d e r 对数字锁相 放大器的各个子模块进行建模与代码转换，通过与自编的v h d l 代码相结合，完成数 字锁相放大器的设计。 综上所述：使用以上微弱信号处理方法，能够实现对强噪声背景下微弱信号的检测， 从而可以提高智能检测仪的微弱信号检测能力。 关键词：智能检测仪，微弱信号检测，电磁噪声，自相关检测，自适应噪声抵消，锁 相放大器 a b s t r a c t w e a l ( s i g n a lp r o c e s s i n gm e t h o d so fi n t e l l i g e n td e t e c t o r sa r er e s e a r c h e df r o mm u l t l p l e a n 9 1 e si nt h i sp a p e r ，s e p e r a t e l yf r o mt h ei n p r o v e dd e s i g no fn e a ri n f r a r e ds a m p l i n g c i r c u i t , e l e c t r o m a g i l e t i cn o i s es u p p r e s s i o n ，s i m u l a t i o na n da n a l y s i so fw e a k s i g n a lp r o c e s s i n gm e t h o d ， a n dt h ed e s i g no fd i g i t a ll o c k i na m p l i f i e r t l l ei n t e l l i g e n tm u l t i w a v e l e n g t hn e a r - i n f r a r e ds a m p l i n gs y s t e mh a sb e e nd e s l g n e d ， w h i c ha i m e da tm ec h a r a c t e r i s t i c so fw e a ko p t i c a ls i g n a ld e t e c t i o n h i g hp r e c i s i o nn u m e n c a l c o n 包r 0 1 l e dc o n s t a i l tc u r r e n ts o u r c ea n do p t i c a lt of r e q u e n c y c o n v e r t e rt s l 2 4 5a r eu s e d1 nt h l s s 锄p l i n gs y s t e mi no r d e rt o r e a l i z eh i g hp r e c i s i o nc o n t r o lo ft h el i g h ti n t e n s i t yo f n e a r i 1 1 h r e dl e da n de f f e c t i v ed e t e c t i o no fw e a ko p t i c a ls i g n a lr e s p e c t i v e l y f e mw a su s e d t o s t u d yt h ea n t i e l e c t r o m a g n e t i c n o i s ed e s i g no ft h ei n t e l l i g e n t d e t e c t o r t l l ea i l a l y s i s i sc a r r i e d o nf r o ma n t i e l e c t r o m a g n e t i c i n t e r f e r e n c e a 1 1 d e l e c t r o m a g n e t i cs h i e l d i n g ，a n d t h es i m u l a t i o nr e s u l t sa r eb e n e f i c i a l t o i m p r o v i n gt h e e l e c t r o m a g n e t i cn o i s es u p p r e s s i o na b i l i t yo fi n t e l l i g e n td e t e c t o r s a m o c o r r e l a t i o nd e t e c t i o na n da d a p t i v e n o i s ec a n c e l l a t i o nh a v eb e e nu s e d i nt h e s i m u l a t i o no fw e 酞s i g n a lp r o c e s s i n g a u t o c o r r e l a t i o nd e t e c t i o nu s i n g ac o r n b l n a t l o no f s e i f - c o r r e l a t i o n 劬c t i o na j l dt h ed i g i t a la v e r a g em e t h o dt od e t e c tw e a ks i g n a l s ，m e a n w e l l ， a d a d t i v en o i s ec a n c e l l a t i o nu s e sm i n i m u mm e a ns q u a r e e r r o ra l g o r i t h ma n db pn e u r a l n e t w o r ka l g o r i t l l l l l s i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h a tt h ee f f e c to fa d a p t i v ed e n o i s i n gb a s e d o nb p n e u r a ln e t w o r ka l g o r i t h mi ss u p e r i o rt ot h em e a ns q u a r ee r r o ra l g o r i t h m f i n a l l mt h i sp a p e rr e s e a r c h e st h em e t h o do fw e a ks i g n a l d e t e c t i o nb a s e do nd l q l gt a l l o c k i n 锄p l i f i e r b yu s i n gd s p b u i l d e rt om o d e le a c hs u b m o d u l eo fd i g i t a ll o c k - i n 撇础1 e r a 1 1 dt h e nc o n v e r ti tt ov h d lc o d e ，w h i c hi sc o m b i n e dw i t ht h ep r e v i o u sd e s i g n e dv h d l c o d et oc o m p l e t et h ed e s i g no fd l i a i ns u m m a r v ，t h ed e t e c t i o no fw e a ks i g n a l si ns t r o n gn o i s ee n v i r o n m e n t c a nb e e nr e a l l z e d u s i n gt h ew e a l ( s i g n a lp r o c e s s i n gm e t h o d sa b o v e ，t h u st h ew e a ks i g n a ld e t e c t i o n c a p a b i l i t yo f i n t e l l i g e n td e t e c t o r sc a n b ei m p r o v e d k e y w o r d s ：i n t e l l i g e n t d e t e c t o r , w e a ks i g n a l d e t e c t i 。n ，e l e c t r 。m a g n e t i c n o i s e , a l l t o c o r r e l a t i o nd e t e c t i o n ，a d a p t i v en o i s ec a n c e l l a t i o n ，l o c k - i na m p l i f i e r 硕士论文智能检测仪中微弱信号处理方法的研究 目录 摘要i a b s t r a c t i i l 绪论1 1 1 选题背景1 1 2 国内外研究概况一2 1 3 论文的主要内容及章节安排3 2 微弱信号采样系统的设计5 2 1 传统近红外采样系统5 2 1 1 系统工作原理5 2 1 2 采样系统组成6 2 2 智能多波长采样系统的设计一6 2 2 1 智能多波长采样系统的整体设计6 2 2 2 高精度数控恒流源的设计7 2 2 3 光频转换模块的设计1 1 2 2 4 频率计的设计1 2 2 2 5p c b 的设计与制作1 4 2 3 小结1 5 3 基于有限元法的微弱信号处理方法研究。1 7 3 1 微弱信号检测电路p c b 的电磁抗干扰仿真研究17 3 1 1p c b 中电磁干扰源17 3 1 2p c b 的抗干扰设计措施1 9 3 1 3 微弱信号检测电路p c b 的电磁场仿真2 0 3 2 基于电磁屏蔽的微弱信号处理方法研究2 4 3 2 1 屏蔽原理一2 4 3 2 2 屏蔽效能2 5 3 2 3 孔缝对屏蔽效能的影响一2 5 3 2 4a n s o f lh f s s 中屏蔽效能仿真分析2 6 3 3 小结3 0 4 微弱信号处理方法的仿真研究3 3 4 1 基于自相关检测的微弱信号检测研究3 3 4 1 1 自相关检测3 3 目录 硕士论文 4 1 2 数字式平均3 5 4 1 3 仿真分析3 6 4 2 基于l m s 算法的自适应去噪声研究3 8 4 2 1 自适应噪声抵消原理3 8 4 2 2 白适应滤波器结构以及l m s 算法3 9 4 2 3 仿真分析4 0 4 3 基于b p 神经网络的自适应去噪声研究4 2 4 3 1 基于b p 神经网络的自适应滤波器设计4 2 4 3 2 仿真分析4 3 4 4 两种白适应算法的去噪效果比较4 5 4 5 小结4 6 5 基于锁相放大器的微弱信号检测研究。4 7 5 1 锁相放大器4 7 5 1 1 锁相放大器的组成一4 7 5 1 2 相敏检测原理4 8 5 2 输入信号通道的设计与仿真5 0 5 2 1 低噪声放大器的噪声源分析一5 0 5 2 2 低噪声放大电路的设计与仿真5 1 5 2 3 带通滤波器的设计与仿真一5 3 5 3 锁相放大器的仿真分析5 5 5 3 1 单相锁相放大器的仿真分析一5 5 5 3 2 双相锁相放大器的仿真分析一5 7 5 3 3 两种锁相放大器的比较5 9 5 4 基于f p g a 的双相锁相放大器的设计6 0 5 4 1 双相锁相放大器的总体设计6 0 5 4 2d d s 信号发生器的设计一6 1 5 4 3 频率跟踪模块的设计6 3 5 4 4f i r 数字低通滤波器的设计6 6 5 4 5 矢量运算模块的设计一6 9 5 5 系统验证6 9 5 5 1 仿真验证一6 9 5 5 2 板级验证7 1 5 6 小结7 2 6 总结与展望7 3 l v 硕士论文 智能检测仪中微弱信号处理方法的研究 6 1 总结7 3 6 2 展望7 4 致谢7 5 参考文献7 6 附录8 1 v 硕士论文 智能检测仪中微弱信号处理方法的研究 1 绪论 随着电子技术和计算机技术的快速发展，检测仪器逐渐向高集成、数字化、智能化 和小型化方向发展。在检测领域中常常需要对微弱的变化量进行检测，由于微弱信号自 身的特点，如果使用常用的检测方法是无法检测到的，如自然界中存在的弱光、弱磁、 弱声、小位移、微温差及微振动等微弱变化量。 微弱信号检测技术是利用电子学、信息论、计算机及物理学的方法，对噪声产生的 原因和规律进行分析，并且对被测信号的特点和相关性进行研究，从而对被噪声淹没的 微弱信号进行检测n 1 。因检测对象的幅值相对微弱，且易受自身和外界的噪声干扰，微 弱信号检测设备的检测方法和处理方式不同于普通的检测仪器，如何在低信噪比的环境 下对微弱信号进行有效检测是微弱信号检测技术的关键。随着科学技术的快速发展，对 微弱信号进行检测的需要日益迫切，可以说，微弱信号检测是发展高新技术，探索及发 现新的自然规律的重要手段，对推动相关领域的发展具有重要意义。 1 1 选题背景 “十二五”期间，我国将科学仪器设备自主创新摆在优先发展的位置。检测技术随 着科学技术的进步得到了快速发展，同时也对仪器的检测下限和检测精度提出了更高的 要求。微弱信号检测技术广泛应用在光谱学、物理、化学、医学、光通信、雷达、天文 学等领域，为现代科学技术发展以及工农业生产提高了强有力的技术支持，各种基于微 弱信号检测的测试仪器已经成为现代科学技术生产必备的设备瞳3 。 近红外光谱分析法( n i r s ) 是一种具有分析速度快、高效、无损且绿色无污染的 检测方法，其原理是根据物质在近红外谱段所反应的信息来对有机物质进行定性和定量 分析。2 0 世纪9 0 年代以来，近红外光谱分析技术在光学技术、电子技术和计算机软硬 件技术发展的基础上，通过在分析中应用现代数学和化学计量学的方法，使其成为发展 最为迅速的高新光谱分析技术之一口1 ，该技术广泛应用于石化h 3 、食品瞄1 、农业阳1 、环境 h 。、制药旧。、生物医学旧1 等各个领域。 近红外光谱分析法的缺点是物体在近红外谱段的吸收系数小，所以产生的光谱信号 幅值相对微弱，同时由于自然界中存在的各种红外辐射源( 如物体对光的反射、物体自 身辐射、周围环境的辐射等) 造成的干扰n ，常常在近红外光谱分析中，干扰噪声的幅 值强度要超过有用信号，所以如何在低信噪比的环境下对微弱光信号进行检测是问题的 关键。 微弱信号不仅指信号的幅值小，更多的时候是指强噪声背景下的信号，对微弱信号 进行检测是检测技术面临的难点，也往往是科学研究的关键。所以研究如何在低信噪比 1 绪论硕士论文 的环境下提取有用信号，即对检测仪中微弱信号处理方法进行研究具有重要的意义。 1 2 国内外研究概况 近红外区域按a s t m ( a m e r i c a ns o c i e t yf o rt e s t i n ga n dm a t e r i a l s ：美国材料检测协 会) 的定义是指波长在7 8 0 - 2 5 2 6 n m 范围内的电磁波。当某种物质被红外光束照射时， 该物质会吸收一部分能量并将其转换为分子的振动和转动能量。如果物质的吸收谱线在 入射光谱范围内，那么光线会在通过该物质后，在相应的谱线处发生光强衰弱。因为组 成物质的每种成分都有着特定的吸收特性，这就为近红外光谱定量分析提供了基础。 国外的近红外检测技术起步较早，已经走过了5 0 多年的发展历程。2 0 世纪5 0 年 代后期，k a r ln o r r i s 等人在近红外光谱反射技术上做了大量的工作，近红外光谱在测定 农副产品的品质方面得到了广泛应用，但是测量时易受干扰，所以精度不高n 羽n3 | 。1 9 7 1 年d i e k e y j o h n 公司利用k a r ln o r r i s 提供的原理设计了第一台商用近红外光谱仪器u 引。 2 0 世纪7 0 年代中期，t e c h n i c o n 公司与d i e k e y j o h n 公司合作生产了一台近红外光谱分 析仪，使得近红外光谱分析技术成为确认的分析方法。到了2 0 世纪8 0 年代中后期，随 着计算机软硬件技术的发展，特别是化学计量学方法的应用，近红外光谱分析技术迅速 得到了推广，成为一门独立的分析技术n 。 在我国，近红外光谱技术的研究及应用起步较晚，从2 0 世纪7 0 年代开始对近红外 光谱技术进行研究，在9 0 年代末取得了一定的成绩n 1 | 。国内的研究成果有：上海棱光 仪器公司和中国农业大学联合研制的光栅扫描型n i r s 谷物分析仪n0 | 。中国科学院长春 光机所研制的近红外品质分析仪、饲料近红外分析仪及粮食成分分析仪u6 | 。在陆婉珍院 士、袁洪福博士的带领下研发的n i r 6 0 0 0 c c d 近红外在线油品质量分析仪口“。北京油 料研究所和北京英贤仪器有限公司生产的c c d 型野外近红外油料质量分析仪。吉林 大学研制的用于现场测定岩石矿物成分的便携式近红外光谱仪。 近红外光谱检测属于微弱信号检测的范畴，微弱信号检测仪器首先要将微弱变化量 转换成微电流或微电压信号，转换成电信号后才能够被处理器存储和处理。微弱信号检 测仪器必须对微弱的变化量很敏感，所以需要高灵敏度的传感器，这就不可避免地使得 检测设备对噪声也非常敏感。传感器自身存在着本底噪声，放大电路以及测量仪器存在 着固有噪声，同时还存在来自外界的干扰噪声。如果对微弱电信号进行简单的放大处理 只会使得信噪比继续降低，所以只有在抑制噪声的情况下进行放大，才能提高信噪比。 微弱信号检测方法有很多乜0 23 ：，如相关检测、锁相放大、取样积分和数字式平均， 还有小波分析，高阶谱分析、神经网络、支持向量机、混沌、随机共振等。根据待测信 号的特点以及噪声特性的不同应选用合适的检测方法，下面对几种常用的微弱信号检测 方法进行简单介绍。 ( 1 ) 相关检测包括白相关法和互相关法，自相关法是利用信号自身在时间轴上前 2 硕士论文智能检测仪中微弱信号处理方法的研究 后的相关性来检测信号，互相关法是利用一个与被测信号相关的已知信号来寻找被测信 号。 ( 2 ) 取样积分和数字式平均，将周期信号划分为若干个时间间隔，再对这些分隔 信号进行积分或平均处理，其中取样积分指的是用模拟电路实现，数字式平均是用数字 处理方式实现。 ( 3 ) 锁相放大技术，通过相敏检测器和低通滤波器来完成相关运算从而检测微弱 信号。锁定放大器相当于一个具有极高q 值的窄带滤波器，克服了通用带通滤波器因高 q 值而不稳定的影响，所以锁定放大器在微弱信号检测领域得到了广泛应用。 ( 4 ) 小波分析技术，通过小波分解能有效区分信号中的突变部分和噪声，从而能 够同时在时域和频域进行非平稳微弱信号的分析，克服了传统快速傅里叶变换不能时域 局部化的特点。 ( 5 ) 神经网络，指模拟生物的神经结构及其处理信息的方式来进行计算的一种算 法。由于神经网络算法不需要预先知道给出相关模式的先验知识和判别函数，因此常用 于检测微弱信号，如b p 神经网络，r b f 神经网络等。 ( 6 ) 混沌理论用于微弱信号的检测主要有两种形式，- f e e 是背景信号为混沌信号 的微弱信号检测，另一种是基于混沌系统检测非混沌背景噪声信号的微弱信号检测。混 沌理论在微弱信号检测领域的发展非常迅速。 微弱信号检测的不同方法之间既相互独立又相互关联，已经有很多将两种或多种方 法相结合检测微弱信号的例子，如将小波和频谱分析相结合、小波和神经网络相结合等 等儿2 1 。采用算法相结合的方式检测结果常常要比单一方法更好，检测门限更低，信噪 改善比更高，抑制噪声能力更强。所以微弱信号检测技术可以说是- 1 7 与噪声作斗争的 技术，如何有效地对噪声进行抑制，恢复、增强和提取有用信号，提高信噪比是微弱信 号检测技术的主要研究内容。 1 3 论文的主要内容及章节安排 论文主要对智能检测仪中微弱信号处理方法进行研究。文中设计了一种智能多波长 近红外采样系统，同时研究了智能检测仪中抑制电磁噪声的设计方法，并对微弱信号处 理方法进行了仿真分析，最后研究设计数字锁相放大器来对微弱信号进行检测。 本文的主要内容包括以下几个方面： 第一章：绪论。对选题的意义及研究背景进行介绍，同时对国内外研究现状以及论 文的主要内容作概括。 第二章：智能多波长近红外采样系统的设计。因为近红外光信号非常微弱，为了得 到稳定的近红外光信号，使用高精度数控恒流源来实现稳定可调的l e d 光源，并且使 用t s l 2 4 5 光频转换器对微弱光信号进行检测。 1 绪论硕士论文 第三章：研究智能检测仪中抑制电磁噪声的设计方法。首先对内部和外部噪声干扰 源进行分析，然后分别从p c b 的抗电磁干扰设计和智能检测仪的电磁屏蔽设计进行仿 真分析。 第四章：微弱信号处理方法的仿真研究。采用自相关检测、白适应噪声抵消对微弱 信号处理方法进行仿真研究。白相关检测使用自相关函数和数字式平均相结合的方法来 检测微弱信号。白适应噪声抵消分别使用最小均方误差算法和b p 神经网络算法来实现 微弱信号的检测，并对这两种算法的检测效果进行比较。 第五章：基于锁相放大器的微弱信号检测研究。论文首先对锁相放大器的工作原理 进行仿真研究，在理解锁相放大器工作原理的基础上，研究如何使用f p g a 设计数字锁 相放大器。 第六章：结论和展望。对本文所得的研究成果进行总结，并指出论文的不足和今后 需要改进的地方，以及对智能检测仪中微弱信号处理方法的展望。 4 硕士论文智能检测仪中微弱信号处理方法的研究 2 微弱信号采样系统的设计 微弱信号采样系统检测对象的幅值相对比较微弱，且易受外界干扰，所以如何在强 噪声的环境对待测信号进行有效检测是微弱信号检测技术的关键。近红外检测技术具有 检测时间短，检测时不破坏样品等显著特点，已经应用到很多物质的检测领域。但传统 的近红外检测仪因其功耗高、体积大、笨重、价格昂贵等缺点，难以大范围应用于便携 式现场检测。 文章针对传统近红外检测仪采样系统的诸多缺点，提出智能多波长近红外采样系统 的设计方案。智能多波长近红外采样系统使用近红外l e d 作为光源，但因近红外l e d 发光微弱，所以如何获得稳定的光源以及如何有效地对光信号进行检测是问题的重点， 本章将重点对这两个问题进行研究。 2 1 传统近红外采样系统 近红外检测以比尔定律作为其理论基础，通过吸光度对待测物质进行定性或定量测 定。传统近红外采样系统使用卤钨灯作为光源，虽然具有能量高、波长范围宽等优点， 但普遍存在功耗高、结构复杂、比较笨重等缺点，所以适合在实验室使用。 2 1 1 系统工作原理 近红外区域按a s t m 的定义是指波长在7 8 0 - 2 5 2 6 n m 范围内的电磁波，分为近红外 短波( 7 8 0 1 1 0 0 n m ) 矛e l 近红外长波( 11 0 0 2 5 2 6 n m ) 两个区域。当某种物质被近红外光束照 射时，该物质会吸收一部分能量并将其转换为分子的振动和转动能量。在吸收能量的过 程中，分子的振动频率与分子的特性有关，辐射的能量只在这些频率对应的波长处被吸 收。 近红外光谱主要是由于分子振动的非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产 生的，记录的主要是含氢基团c h 、0 h 、n h 、s h 、p h 等振动的倍频和合频吸收， 具有丰富的样品结构和组成信息瞳引。物质对红外辐射的吸收具有选择性，当红外辐射通 过被测物体时，其分子吸收能量，吸收关系遵循比尔定律。如果物质吸收谱线在入射光 谱范围内，那么光线通过该物质后，在相应谱线处会发生光强衰弱。 b e e r 定律又称l a m b e r t b o u g u e r b e e r 定律，是光谱定量分析的理论基础。根据此定 律，溶液对辐射光的吸收程度与溶液的浓度c 以及光线通过该溶液的路程l 成正比瞻引。 4 = s c = 1 0 9 了1 0 ( 2 1 ) 其中彳为吸光度，c 是组分的摩尔浓度( 单位：t o o l l 1 ) ，l 是光通过溶液的路程 ( 单位：c m ) ，s 是摩尔消光系数( 单位：l m o l c m 。) ，l o 为入射光强，为反射光强。 2 微弱信号采样系统的设计硕士论文 2 1 2 采样系统组成 传统近红外采样系统使用卤钨灯作为光源，卤钨灯发出的光线经过分光系统产生不 同波长的单色光。分光系统的分光器件主要有滤光片、光栅、傅里叶变换以及声光可调 滤光器等几种类型口1 i 。光线经过待测物质后被光电传感器接收，光电传感器的作用在于 将接收到的光信号转换为电信号。 根据光电传感器的光敏材料的不同，可分为p b s 检测器、g e 检测器、i n a s 检测器、 i n g a a s 检测器等几种类型n 1 i 。传统近红外采样系统中光电传感器输出的是模拟的电压 或电流信号，所以需要经过滤波、放大等信号调理电路才能被处理器处理。图2 1 是传 统近红外采样系统的结构图。 分 光 信 口 i 光 电 可 苴 i 系 传 调 片 感 理 机 统电 器 路 图2 1 传统近红外采样系统的结构图 从图2 1 可以看出传统近红外采样系统需要分光系统，而分光系统的结构通常比较 复杂，这在很大程度上增加了设计难度，而且光电传感器的输出信号需要经过信号调理 电路，这些特点使得传统近红外采样系统功耗较高、结构复杂、体积较大，所以难以做 成便携式现场使用。 2 2 智能多波长采样系统的设计 前文对传统近红外采样系统作了简单的介绍，传统近红外采样系统因其自身固有的 特点，使得其功耗高、结构复杂且比较笨重，价格也比较昂贵适合在实验室使用。本文 设计的智能多波长采样系统采用近红外l e d 代替传统的卤钨灯作为光源，光线通过窄 带滤光片得到单色近红外光。这种设计使得采样系统的功耗非常低且结构坚固，但近红 外l e d 的发光强度要比卤钨灯要弱的多，而l e d 的发光强度由通过的电流强度决定。 为了得到稳定的近红外光信号，采用高精度数控恒流源来控制l e d 的发光强度。 针对传统近红外采样系统中较为复杂的信号调理电路设计，智能多波长采样系统使 用光频转换器t s l 2 4 5 作为其光电传感器。这些设计使得近红外采样系统省去了分光系 统，从而系统变得轻便，结构变得简单且坚固耐用。下文将对智能多波长采样系统的设 计进行详细介绍。 2 2 1 智能多波长采样系统的整体设计 l e d 作为冷光源具有使用寿命长、坚固耐用、功耗低等特点，所以近红外l e d 越 6 硕士论文智能检测仪中微弱信号处理方法的研究 来越多的作为便携式近红外检测仪的光源。近红外l e d 发出的光线通过窄带滤光片得 到单色的光，单色光经过比色皿后被待测物质吸收一部分，同时一部分光线透过比色皿 被光电传感器接收。在对物质进行检测时选取待测物质的几个特征波长进行测量，光电 传感器根据接收到光信号的强弱就可以获得待测物质的吸光度信息，而通过吸光度信息 就可以得知待测物质的信息。 本文提出的智能多波长近红外采样系统的结构如图2 2 所示。在智能多波长采样系 统的设计中使用多个不同波长的近红外l e d 和滤光片代替传统的卤钨灯，从而省去了 复杂的分光系统，很大程度上降低了近红外采样系统的设计难度。本设计中的光电传感 器使用光频转换器t s l 2 4 5 来实现对微弱光信号的检测。智能多波长近红外采样系统可 以根据检测对象的不同选取几个特征波长对待测物进行检测，从而构成不同种类的专门 检测仪器，使得设计成本显著降低。 数 堕 控 片 恒f p g a 机流 源 图2 2 智能多波长采样系统的结构图 从图2 2 的系统结构图可以看出，智能多波长采样系统由单片机进行控制，单片机 通过d a c 获得可调的输出电压，此电压作为电流源电路的输入电压，从而实现对近红 外l e d 电流的控制。所以单片机通过改变送入d a c 的控制字就可以实现对近红外l e d 发光强度的控制。通过f p g a 设计多路频率计对多通道的输出方波信号进行测频，并且 可以对采样数据进行后处理。 2 2 2 高精度数控恒流源的设计 本文设计的高精度数控恒流源由单片机控制，l e d 的电流强度既可以通过外部按 键控制也可以通过单片机直接发送控制字的方式控制。按键控制时，由增、减按键控制 单片机发送给d a c 的数据字的增减，数据字会随着按键的按下线性增大或减小，从而 使得d a c 输出电压线性增大或减小。 图2 3 是基于单片机和d a c 的数控恒流源驱动电路示意图。单片机向d a c 发送控 制字，通过d a 转换电路输出可调的模拟电压，输出的模拟电压作为电流源的输入电 压，从而实现对电流源输出电流的高精度控制。 7 2 微弱信号采样系统的设计硕士论文 图2 3 数控恒流源驱动电路示意图 恒流源设计中的d a c 芯片选用t i 公司的4 通道1 2 位串行数模转换器d a c 7 6 1 4 ， 该芯片功耗低至2 0 m w ，可以工作在双极性或单极性模式，工作电压输入范围宽，双极 性时由正负5 v 电源供电，单极性工作时由5 v 电源供电。d a c 7 6 1 4 工作时外部参考电 压接2 5 v ，在本电路设计中使用t i 的2 5 v 三端稳压芯片l m 3 8 5 2 5 来提供2 5 v 基准 电压。 图2 4 为单片机与d a c 7 6 1 4 之间的连接示意图，因单片机的p 2 、p 3 口内部有上拉 电阻，所以d a c 7 6 1 4 可以直接与单片机相连。 p 2 4r e s e t p 2 5 l o a d d a c s p 3 2 c s p 2 6c l k p 2 7 s d i 8 9 s 5 2 d a c 7 6 14 图2 4 单片机与d a c 7 6 1 4 连接示意图 d a c 7 6 1 4 的s d i 为串行数据输入端，此引脚接收单片机发出的1 6 位控制码，控制 码的d 1 5 d 1 2 为控制位，控制d a c 通道的选择，d 1 1 - d 0 为数据位。c l k 为串行时钟 输入端，c s 为其片选端，当c s 拉低时选择芯片，l o a d d a c s 为控制输入端，当 l o a d d a c s 为高电平时，d a c 在c l k 的下降沿接收串行数据，在l o a d d a c s 拉低 后停止接收数据，并输出相应的模拟电压。d a c 的v r e f l 端接地，v r e f h 接2 5 v 参考 电压，此时输出电压v o 。为： n v o u t 2 2 州赢 ( 2 2 ) 在计算d a c 输出电压的公式中d 为单片机发送给d a c 的数据字，因为是1 2 位 ( 2 1 2 ) d a c ，对应十进制数的范围为0 - 4 0 9 5 。本设计中v r e f h 为2 5 v ，2 v r e f h 除以 4 0 9 6 约为1 2 m v 。则1 2 m v 即为d a c 的最小分辨电压，也是其d a c 的转换精度。d a c 的输出模拟电压作为电流源的输入电压，从而实现对电流源输出电流的控制。 电流源的设计电路如图2 5 所示，从电路图可以看出该电路采用了串联负反馈的结 8 硕士论文智能检测仪中微弱信号处理方法的研究 构，这种结构可以使得电流源的输出电流保持稳定。在图2 5 的电流源电路中，v i 。是 前级d a c 输出的模拟电压，电压范围为0 - 2 5 v 。在电流源电路的设计中采用集成运放 l m 2 9 0 4 ，l m 2 9 0 4 内部含有两个运算放大器，设计中使用一个运算放大器就可以，使 用其1 、2 、3 、4 、8 引脚。引脚1 的输出电压经过电阻r 4 反馈到反向输入端，当d a c 输入到l m 2 9 0 4 的电压v j 。恒定时，因为存在负反馈，所以l m 2 9 0 4 的输出电压恒定， 从而使得流过近红外l e d 的电流为恒定值。 r 3r 4 图2 5 电流源电路原理图 为了对图2 5 电路中流过l e d 的电流与各电阻阻值之间的关系进行深入分析，应 用电路分析原理以及分析运算放大器电路时的虚短、虚断，得到以下公式： 矿2 止+ 上) - 堕+ 坠f 2 3 ) 、r 1 r 2 7 r 1r 2 、7 v 2 ：v 3 ：v 1 旦( 2 4 1 火3 + r 4 厶广蒜 ( 2 5 ) 设l e d 导通时电阻为r 6 ，因为l e d 导通时，电阻很小，设r 2 r 6 ，则有： v 4 ：v 1 j 坠 f 2 。6 ) 由公式( 2 6 ) 知，v 1 ：v 4 r 5 + r 6 ，将此式代入式( 2 4 ) 得：、 r 6 v 2 ：v 4 r 5 + r 6 坐1 r 6 r j + r 4 将式( 2 7 ) 代入式( 2 3 ) 得： v 4 r 5 + r 6j 坠( 上+ 上) - 堡+ 坠 ( 2 8 ) r 6j r 3 + r 4 、r 1r 2 7 r 1 r 2 、7 如果令，口= 面r 2 ，= 篙，则有： 2 微弱信号采样系统的设计硕士论文 v 4 r 5 + r 6 上坐：一v i n + 坐 f 2 9 1 r 6 1 + 口 r 2r 1 尺2 、7 进一步化简有： 坐r 5 + r 6 坐一上k 生 ( 2 1 0 ) r 6 r 2 r 61 + r 2jr 1 r 6 、 n n o 。，= 丽v 4 则有： ，。：坠f 二坠堕坠l1( 2 1 1 ) 1 r 1 r 6i ( r 2 + r 6 ) ( 1 + a ) 一r 6 ( 1 + ) i 卜。 当口= ，即酉r 2 = r 4 r 3 ： o , = v k m l xr 西2 ( 2 1 2 ) k l k ) 一， 从以上公式推导可以看出，流经l e d 的电流i 叫与电阻r 6 的阻值大小无关，但此 结论成立的前提是r 2 r 6 和r 2 r 1 = r 4 r 3 需同时满足。对于前者r 2 r 6 ，当l e d 导通时其内阻比较小，r 2 取几千欧姆以上时就可以满足条件。若使后者满足，则可取 r 2 = r 4 ，r i = r 3 ，为了尽量减小误差，这些电阻值尽量取大些。因为发光二极管的容许 电流在2 0 几毫安以内，根据本设计中d a c 输出电压范围为o 2 5 v ，取r 2 = 4 0 0 k 欧姆， r 1 = 5 0 0 k 欧姆r s ：10 0 欧姐时沂钉匆卜i e d 的导诵由流信范闱臣口为0 2 0 m a 图2 6m u l t i s i m 中建立的电流源仿真文件 按照公式( 2 1 2 ) 可知，当输入电压v i 。为1 v 时，i 。u t 的理论值应为8 m a 。为了验证 之前公式推导的准确性以及与理论推导之间的差距，在m u l t i s i m 中建立电流源模型如 图2 6 所示。在仿真中改变恒流源输入电压v 3 的数值，记录当v 3 分别为o 5 v 、1 v 、 1 5 v 、2 v 和2 5 v 时对应的流过l e d l 的电流，将仿真结果和与理论值进行比较，并计 算其相对误差，数据列于表2 1 中。 1 0 硕士论文智能检测仪中微弱信号处理方法的研究 表2 1 恒流源电路的仿真数据 表2 1 列出了仿真数据与理论值，以及仿真数据与理论值之间的相对误差。从表2 1 的数据可以看出，仿真结果与理论值很吻合，且仿真数据与理论值之间的相对误差随着 输入电压的增加逐渐减小，说明该电路可以实现对l e d 电流的高精度控制。 2 2 3 光频转换模块的设计 光频转换模块由近红外l e d 、滤光片、比色皿和光频转换器t s l 2 4 5 组成。t s l 2 4 5 是t i 公司生产的一种高灵敏度的光频转换器，其响应波长在8 0 0 1 1 0 0 n m ，对 8 5 0 1 0 0 0 n m 的电磁波尤为敏感。在t s l 2 4 5 芯片的内部集成了一个硅光电二极管和能 够实现将电流转换为频率的集成转换器。t s l 2 4 5 内部的硅光电二极管在接收到近红外 线照射时，会产生与其接收信号光强成正比的电流，此电流经过电流频率转换器，转换 为频率与光强成正比的方波信号。 图2 7 为t s l 2 4 5 的工作原理示意图。在响应波长范围内，t s l 2 4 5 输出方波信号的 频率与接收到光的强度成良好的线性关系，所以可以通过测量输出方波信号的频率得到 其光强信息。 i 电流频率转换器i 光电二极管 - - - - - - - - 图2 7t s l 2 4 5 的工作原理示意图 t s l 2 4 5 的输出为占空比为5 0 的方波信号，峰值在4 5 v 范围内，所以可以用f p g a 编写频率计模块对t s l 2 4 5 输出的方波信号进行测频。图2 8 是光频转换模块组成示意 图。 比色皿 图2 8 光频转换模块组成示意图 t s l 2 4 5 的连接电路非常简单，当光敏感应区朝上的时候，从左端开始依