课程介绍的主要内容 1、微机电系统概论 2、微机电系统功能材料 3、微机械加工制造技术 4、微机械执行器 5、微机械传感器 6、微机械弱信号检测与处理 7、微机电系统设计技术 8、微封装、微构件及微尺寸效应

在光电信息检测课程中，为了对于光电信号检测模块中的光电探测器、光波信号提取、锁相放大以及光纤传感等一系列检测手段和检测器件进行更加深入的说明，设置“高灵敏度弱磁传感器”项目工程案例，以光纤为传输载体，完成极弱磁场的高灵敏度探测

2 1. 衰落信道 般模型 衰落信道一般模型 2.2 平坦衰落信道的信号检测 2.3 频率选择性衰落信道的信号检测 2 4. 多天线信号检测 2.5 多用户信号检测 2.6 软判决检测

2.1 衰落信道一般模型 2.2 平坦衰落信道的信号检测 2.3 频率选择性衰落信道的信号检测 2.4 多天线信号检测 2.5 多用户信号检测 2.6 软判决检测

1.1 问题描述 1 2. Bayes检测 1.3 二元实高斯信号检测 1.4 充分统计量服从高斯分布时的PEP一般计算公式 1 5. 派生Bayes检测 1.6 二元复高斯信号检测 1.7 多元复高斯信号检测

1.1 问题描述 1.2 Bayes检测 1.3 二元实高斯信号检测 1.4 高斯分布充分统计量时的PEP一般计算公式 1.5 二元复高斯信号检测 1.6 多元复高斯信号检测

1.1 问题描述 1.2 Bayes检测 1.3 二元实高斯信号检测 1.4 高斯分布充分统计量时的PEP一般计算公式 1.5 二元复高斯信号检测 1.6 多元复高斯信号检测

二元信号波形检测模型 匹配滤波器 正交级数展开 波形信号检测

一、取样积分器 BOXCAR 取样积分器(Boxcar),是一种微弱信号检测系统。它在原理上是很古老的,它利用周期性信号的重复特性,在每个周期内对信号的一部分取样一次,然后经过积分器算出平均值,于是各个周期内取样平均信号的总体便展现了待测信号的真实波形。因为信号提取(取样)是经过多次重复的,而噪声多次重复的统计平均值为零,所以可大大提高信噪比,再现被噪声淹没的信号波形

采用调频连续波（Frequency modulated continuous wave, FMCW）雷达实现非接触式生理信号检测，并提出了基于小波分析和自相关计算（Wavelet analysis and autocorrelation computation, WAAC）的检测方法。首先，毫米波FMCW雷达发射电磁波信号，并接收来自身体的反射信号。然后，通过信号预处理从中频信号中提取包含呼吸和心跳的相位信息，消除直流偏置并完成相位解缠。最后，基于小波包分解（Wavelet packet decomposition, WPD）从原始信号中得到心跳和呼吸信号，利用自相关计算减小杂波对心跳信号的影响，进而提取高精度的心率参数。应用FMCW雷达对10名受试者进行实验测试，结果表明本文方法得到的呼吸和心率的平均绝对误差率平均值分别小于1.65%和1.83%