文 献 综 述

一．课题设计内容

微小信号的测量在工业、医疗、微机械电子等领域都具有广泛的应用。随着传感器技术、微电子技术、单片机技术的发展，为微小信号的精确测量提供了新的手段，训练综合运用已学课本的知识，基于单片机原理及应用，数字、模拟电路和通信电子线路等硬件课程，设计一个微小信号的采集电路。

二．课题背景

目前,微小信号的研究分析已成为临床诊断、康复医学、生物机械等诸多领域的研究热点。尤其是表面肌电微小信号，在信号采集时，只需要将传感器贴附在皮肤表面，不会造成任何创伤。该优点使它被广泛应用于临床诊断、康复工程和运动体育等领域。

医用人体管道机器人，是当前国际微机械电子研究的一个热点，其研究的难度在于微机器人的驱动方法及驱动装置。目前微机器人已经顺利通过了直径为20mm的塑料管道的实验，同时管道机器人采用的是直径为8mm的微直流电动机为驱动源，其输出驱动力十分微小，如此大小的驱动力能否带动管道微型机器人在人体肠道这种粘弹性环境中顺利运行，还需要对微型机器人的驱动力进行测试与研究。由于管道微机器人驱动力的微小信，给测试与研究带来了很大的困难。为了测试管道微机器人的驱动力大小，实验过程中利用悬臂梁式微小力传感器将微小力信号转换为微小电压信号。传感器输出的微小电压信号经过放大并A/D转换后送入微机进行计算、存储和显示。

对海杂波背景下的微弱目标信号进行检测问题一直是海面目标检测领域研究的热点和难点，具有极高的军事和民用价值。基于混沌理论对海杂波实测数据进行嵌入重构，可在低信噪比情况下对微弱目标信号进行有效检测与提取，再次验证了海杂波的混沌特性。基于海杂波混沌特性的微弱信号检测方法，分析了混沌的特性指标及研究方法，进而根据海杂波信号特性建立合适的混沌模型，从而更好地对微弱目标进行检测。分析了基于混沌理论的非线性微弱信号检测的三种经典的方法：最小相空间体积法、RBF神经网络法和Duffing检验模型。然后提出了基于相空间重构的海杂波背景下微弱信号的提取。实验验证本方法简单有效，能在-20db的情况下对海杂波背景下微弱目标信号进行检测。复杂背景中的微弱目标信号检测大多基于统计检测理论。即把背景信号看作随机噪声，建立其统计模型。模型的好坏将直接影响到检测的效果。而复杂背景的建模常常是较为困难的。近年来的研究表明，很多复杂信号具有混沌特性。因此，研究利用背景信号的混沌特征来检测淹没其中的微弱信号具有重要的理论意义和应用价值。

三．常用检测的基本原理

1.总体电路图的设计