54、智能传感器系统信号处理全解析

智能传感器系统信号处理全解析

1. 简单传感器信号基础

简单传感器可视为类似直流的设备，能产生与特定能量水平（如压力、温度或光强度）成比例的缓慢变化电压。这类传感器有数百种，其输出在最基本层面是与被感测对象呈线性（或已知非线性响应）比例的类直流电压信号，还伴有背景噪声，噪声可能是电子噪声、物理噪声或两者皆有。

在最简单的情况下，可将传感器信号视为高斯分布，均值代表传感器信号水平，方差是有用的噪声度量。通过假设信号和噪声符合莱斯分布并比较信号与噪声水平，能判断信号是否高于背景噪声。经过均方根（RMS）平均处理传感器信号得到均值和方差后，无论信噪比（SNR）如何，信号加噪声的莱斯概率密度函数（PDF）本质上就是高斯分布，这有助于定义阈值、虚警和检测概率以及接收者操作特性（ROC）曲线。

在实际应用中，为提高信噪比、实现多传感器在同一信号线上复用，或在遥测链路传输信号、将信号记录到磁带（如今数字记录和通信普及，这种情况已少见），会对简单传感器信号进行额外处理。这些传感器信号处理方案不仅存在于传感器设备内部，在旧的传感器网络中也有应用。

对于简单的类直流传感器信号 (S_0) 在白噪声（来自传感器和环境，标准差为 (\sigma_S) ）中，当进行 (N) 个样本的RMS平均时，结果均值为 (S_0) ，标准差为 (\sigma_{RMS}=\frac{\sigma_S}{\sqrt{N}}) ，前提是传感器噪声样本间相互独立。即便数据样本是信号和噪声的混合，通过已知的 (N) 和 (\sigma_{RMS}) ，传感器信号PDF能让我们估算信号（均值）和背景噪声 (\sigma_S) 。这种传感器信号是低带宽信号，在RMS平均时间间隔内基本恒定。

信号从