2021年10月第24卷第20期
中国管理信息化
China Management Informationization
Oct.,2021
Vol.24,No.20光电检测系统的微弱信号检测研究分析 刘 浩，沈荣生
（宿州学院，安徽宿州234000）
［摘 要］光电检测系统中微弱信号检测技术的实现，是对信号传输过程中的噪音进行隔离，以探查出微弱信号在系统传输过程中呈现出的真实参数。基于此，文章以微弱信号中的噪声属性为切入点，分析光电检测系统中常用的微弱信号检测方法，阐述检测理论与检测工序，并通过实验予以证明，仅供参考。 污水处理流程［关键词］光电检测系统；微弱信号检测；信号采集
doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2021.20.087
［中图分类号］TN911.23 ［文献标识码］A ［文章编号］1673-0194（2021）20-0190-03
0 引 言
光电检测技术是在传感器装置的支持下，将装置所测得的信息经由光通道转变为相对应的电量，并利用相关处理技术，完成在线实时检测。与传统检测模式相比，光电检测系统在对检测信息进行处理时，是由光、电信号的相互转换实现数据对接，可对数据信息进行实时响应，具有高精度、高效率检测的优势。从实际检测重点来看，光电检测系统的实现，主要是针对待检测体系中的微弱信号源进行检测，精准分析出微弱信号所具备的各类关联属性，只有这样才可进一步确定相对应的检测指标，并为系统精准化运行提供数据支撑。
1 微弱信号中的噪声属性
光电检测系统中的微弱信号不是指信号本身的幅值大小，而是指在检测过程中，微弱信号值所呈现出的属性远低于检测中的噪声，进而造成微弱信号难以被检测出来，因为其具有相对性特点。故而，微弱信号检测技术的应用，更加倾向于对微弱信号中存在的噪声进行抑制，从而提高系统对微弱信号的检测精度。从技术应用角度来看，影响微弱信号检测精度的主要因素是系统内部所产生的噪声、系统
外部所产生的干扰，噪声产生动因属于客观存在，不会被消除，只会在实际检测中降低噪声所带来的干扰，以便进一步提高系统检测精度。从实际操作模式来看，微弱信号具有连续、随机的特征，且不同噪声之间的参数信息关联程度不高，在进行检测时，必须针对不同检测工作设定相对应的检测技术，才可深度分析出信号所呈现出的各类属性［1］。
2 光电检测系统中常用的微弱信号检测方法
微弱信号检测系统测定数据信息的精准度与检测方法具有较强的联动性。随着科学技术不断更新，微弱信号检测方法也不再局限于固定的检测方案之中，而是通过技术、设备、检测载体等，实现多元化信号检测。2.1 关联检测法
关联检测法是针对微弱信号呈现出的各类属性进行统计，然后将固定信号作为参数指标，分析出在不同时间节点，当前检测时间点内微弱信号所具备的随机属性、联动属性等，在不同参数的界定下，可对信号进行分离处理。关联检测法可对信号中含有的噪声进行针对性抑制，进而确定与固定指标呈现出关联属性的各类数据值，进而提高实际检测精度。
2.2 锁相放大检测法
锁相放大检测方法的实现，主要是通过检测装置、滤波装置、信号传输装置等，实现信号在传输过程
中的全过程检测。其中信号传输装置主要是针对装置所测得的信号进行前期降噪处理，然后将信号噪声与传感器装置中的阻抗值进行对比，查证出当前时间节点下信号参数的变动范围，继而进行移相处理。锁相放大检测原理主要是针对当前信号进行调制处理，并针对信号所呈现出的属性与基准值核对，迁移信号频域，确保待测信号呈现出区域值与基准参数相吻合，以便进一步降低噪声干扰所带来的影响［2］。
2.3 时域检测法
时域检测法主要是针对当前检测区域内不同时间节点下具有一定噪声属性的信号进行累计，然后依托于噪声信号呈现出的随机属性，将噪声信号与微弱信号进行整体分离处理，便可增强系统本体的信噪比。但此类检测方法对于检测时间段具有一定要求，即在检测过程中，应针对不同属性信息设定检测周期，才可进一步实现对数字信号的有效检测。
2.4 取样积分检测法
取样积分检测法与实时进行的信号检测相比，具有滞后性特点，即在实际检测过程中，需依据设备运行模式，设定相对应的检测周期，然后将同区段、同节点下的数据进行采集与积分处理，并取平均值，确保信号测定的精准性。在实际检测过程中，消耗较大的计算量，整体检测周期较长，且无法进行实时检测。
3 光电检测系统的微弱信号检测理论分析
文章所研究的微弱信号检测方法主要是以小波分析为
［收稿日期］2021-08-01
［基金项目］ 宿州学院的校级质量工程项目“新文科背景下应用型 本科高校创新创业人才培养模式的探索”（szxy2020xwjy04）。
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CHINA MANAGEMENT INFORMATIONIZATION 信息技术与应用
主，首先对信号在传输过程中呈现出的具有衰减性、波动性的小波形进行分析，然后通过时间、空间方面的比对，确定出不同信号段内时频信号所呈现出的属性。从光电检测系统的应用模式来看，由于受到不可抗因素的干扰，信号在产生及传输过程中不可避免产生噪声，如果在实际检测中并未能针对此类噪声干扰进行排除的话，实际检测结果将会出现偏差，降低实际检测质量。为此，在实际检测过程中，必须对微弱信号中存在的噪声进行检测与处理，如此才可进一步强化实际检测精度
［3］
。
小波分析的应用，是针对当前检测到的信息存在的微弱信号区域进行分割，将频率分解模式映射到空间区域中，便可通过全域分析模式，将微弱信号进行精细处理，便于更好地检测到微弱信号中存在的噪声并予以排除，提高系统检测的精准性。考虑到微弱信号与噪声之间的衍生特点，一般噪声混合在低频微弱信号中，此时若采用小波分析检测，则应立足于检测阈值与分解尺度之上，确保信号检测过程中各类数据检测工作顺利进行，以实现信号的高精度处理，进而有效规避因为信号拆分域过大所造成的噪声遗漏问题。
混沌理论算法的应用，是利用系统本身对微弱信号呈现出的敏感值进行检测，再利用检测到的信号反馈到系统中，查证出两种信号传输路径及相关参数是否一致，如果两个信号源存在一定偏差，则证明二者检测信号中存在待测信号，如果二者信号一致，则表明当前测定信号中不含有微弱信号。混沌理论算法检测模式如下：
A b （q ）=｛m （q ），m （q +L ），m （q +2L ），…，m ［q +（b -1）L ］｝水净化系统
（1）
式（1）中，微弱信号在测定过程中均为降噪之后的信号来源，b 代表微弱信号在确认过程中的嵌入维数，L 代表信号检测过程中的时间延迟量，通过固有参数值进行降噪运算，可得出相对应的信号值。4 微弱信号检测工序
光电检测系统的微弱信号检测流程：收集微弱信号→小波分析信号→混沌处理→训练样本→向量机训练→参数优化处理→模型建设匹配信号参数。
第一，由光电检测系统对设备运行中存在的微弱信号进行采集处理。
第二，利用小波分析检测方法，对采集到的微弱信号进行变换处理，并依据阈值来界定出不同操控视域下信号所产生的高频段与低频段。
第三，针对不同时域呈现出的高频信号、低频信号进行重构处理，进而分离出微弱信号与信号中存在的噪声，从而获得不含噪声的信号源。
第四，利用混沌理论算法进行数据运算，得出基于嵌入维数、时间延迟量的多维数据模型。
第五，对样本进行检测，分析出不同操控视域下数据信息所产生的多维参数是否满足微弱信号的检测诉求，然后建立相对应的模型，进一步通过数据映射出当前检测模型所具备的各类属性。5 实验分析
利用光电检测系统对微弱信号检测时，为了使各类检测环节的测定更具有针对性，采用信号检测程序，分析出当前操控视域下，微弱信号在采集过程中产生的数据，并针对此类信号进行时间段内的全过程跟踪，检测到的微弱信号值如图1 所示。
上述中的各类参数显示，利用混沌理论检测法进行分析，微弱信号在进行重构时，其呈现出的数据参数映射到具体模型中时，主要是通过系统自身的对比，确定出嵌入维数、时间延迟量在最优值时，信号模型呈现出的参数。
从图1所显示的数据来看，选取200～300的数据监测点进行分析，并将得到的单步、多步数据进行检测分析（如图2 所示）。
根据实际观察可以看出，通过单步监测数据与多步监测数据相比较，单步监测质量高于多步监测质量，产生此类现象的主要原因是在对微弱信号进行处理时，多步监测过程是对时域下单步监测工序的一个整合体，此过程相对于单步监测来讲，则属于一个误差累计过程。但是从实际监测效果来看，无论是单步监测，还是多步监测，均可对信号所呈现出的各类差异问题进行描述，从而提高系统监测精度［4］。
采用小波分析、混沌理论算法，实现了数据监测，从这种监测与传统检测相比较可以看出，通过神经网络、向量机实现对数字信号的采集与对比，然后依托于时间序列的对比，
精准
图1 微弱信号值检测图谱
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界定出不同监测指标下，系统监测呈现出的数据差异性，以便有效降低误差值，真正实现基于指标标定处理的数据分析与 确认［5］。6 结 语
光电检测系统支撑下的微弱信号检测，可针对系统当前运行中存在的问题进行分析，并依据数据值之间存在的误差进一步界定出相对应的操控工序，有效对微弱信号中存在的误差进行分析，得出更为接近的系统数据，辅助系统进一步对信号进行处理。笔者期待在未来发展过程中，技术人员可加大研发力度，设计出更为完整的检测体系，强化实际检测质量。
主要参考文献
［1］黄硕，王彪，戴童欣，等.用于CO 激光TDLAS 型气体检测系统的
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［2］张怡芯，李志斌，李肇婷，等.MBGD-RBF 自适应滤波器在光电编
码器检测系统中的应用［J］.电工电气,2020(11):56-61.
［3］窦伟，黄浩，李琦，等.细胞发酵罐显微光电检测系统显微镜头光
学设计［J］.光学技术,2020(1):41-47.
［4］张卫正，崔俊杰，任建军，等.基于光电信息的陶瓷器检测与鉴定
研究综述［J］.中国陶瓷,2021(2):55-60.
［5］赵庭兵，曾曾.光电检测系统的微弱信号采集与检测［J］.激光杂
志剪力墙加固
,2018(11):158-161.
（a）
38ggg单步监测
（b） 多步监测图2 单步、多步监测结果
城市园林绿化智慧化管理体系及平台建设初探
——以山东省东营市为例
孙学明
（东营市湿地城市建设推进中心，山东 东营 257091）
［摘 要］山东省东营市是国家生态园林城市，为打造“养护科学、监测智能、监管有效”的园林绿化智慧化管理体系，有效
提升城市园林绿化的精细化管理水平，东营市建设了智慧化管理体系及平台，主要包括土壤监测、苗木管理、养护管理、人员管理、统计分析、车辆管理、综合展示7大功能模块。滚装码头
［关键词］园林绿化；智慧化管理；系统功能
doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2021.20.088
胶衣树脂
［中图分类号］F294.9；TP315 ［文献标识码］A ［文章编号］1673-0194（2021）20-0192-03
［收稿日期］2021-08-15
0 引 言
山东省东营市是国家生态园林城市，为打造“养护科学、监测智能、监管有效”的智慧园林管理体系，
东营市开展了智慧园林
项目建设。智慧园林管理系统是对东营市园林建设进行的科学化、智慧化管理。根据园林绿化智慧化管理体系及平台的概念与特点，结合东营市园林管理现状，东营市智慧园林管理系统能够满足日常业务管理和服务社会的需求。同时，系统组织结构具有合理性、开放性、可扩展性，便于用户后期对软件的自主维护［1］。
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