注解目录
1 、DPSD 的基础知识
1.1 应用模型
1.2 原理推导
1.3 硬件 PSD
（相敏检波，就是从繁乱复杂的信号中将我们关心的信号检出来，同时对相位敏感。
数学原理，逃不掉的，硬着头皮看吧。）
2 、DPSD 的典型应用
2.1 石油测井仪器
（《科拉深孔》和《地心末日》这两部电影看一下。上天难还是入地难？来看看振南参
与研发的地下探测仪器，高温高压高噪声，如何将数据采准？）
2.2 功率检测
（来看看振南如何检测 220V 交流电压、电流、功率和功率因子。）
2.3 电池内阻测量
1 、直流检测
2 、交流方法
（电池内阻反映了电池的放电能力和剩余电量，内阻如何测？来看一下。）
2.4 风速风向检测
1 、风杯式（旋转式）
2 、超声波风速风向
3 、声共振风速风向（很牛的技术）
（如何测风速风向？用超声 TOF 法。那你 out 了，来看看来自英国山伯利团队的声共振技术，这是一项伟大的发明。振南也作出了原型机。）
我是在 2012 年开始接触数字相敏检波算法的(DPSD),对它进行了深入的研究。DPSD在工程上有很大的实用意义,其主要作用是从原始信号中提取出特定频率的信号,包括它的实部、虚部、模值以及与参考信号之间的相位差。
它属于是数字信号处理范畴内的一种交流信号处理方法。关于数字信号处理大家更多用到的是 FFT(快速傅立叶变换)。其实除了 FFT,还有很多,包括各种数据变换、滤波等。这一章振南主要介绍数字相敏检波，请看正文
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DPSD 的基础知识
1.1 应用模型
基本的应用模型如图 17.1 所示。
我们经常会有这样的需求:向被测对象发射一段信号,然后接收其经过被测对象之后的返回信号。通过对返回信号与发射信号的比较,来推算被测对象的物理性质，比如电阻率、容性或阻性负载等等。
只是被测对象的性质可能会比较复杂,它会对信号产生衰减、相移、噪声掺杂等作用,使得接收到的信号面目全非,有用的信号被完全淹没了。为了解决这一问题,通常对发射信号以特定频率进行调制,然后到接收信号中去找这个特定频率的信号分量,我们比较关注的是信号的等效幅值以及与发射信号的相位差。
实际的应用情况可能更复杂一些，如图 17.2 所示。
为了获取被测对象更多信息,我们可能并不只给他发射单一频率的信号,而是多种频率这些信号在被测对象中混频,夹杂着衰减、相移和噪声一同回到接收端。我们需要把各个频率的信号分量从接收信号中检测出来。
图 17.1 DPSD 的基本应用模型
图 17.2 DPSD 的复杂应用模型
1.2 原理推导
我知道大家看书最烦的就是公示罗列,我也很反感这样的书籍。但是很多技术的根源从本质上说是数学,有时一些逻辑清晰的数学推导,可以为我们揭示更深层的原理,提升我们的认知。关于 DPSD,当时我公司的一位资深专家,留美的博士给出了它的数学推导,奠定了数字相敏检波应用的基础(这一算法有一定的专利性质)。数学推导如下,我保证所有人都能接受
假设待测量的信号,即接收信号中的特定频率分量 d(t)为
式中,D 为待测量信号幅度; 为待测信号与参数信号的频率; 为待测信号与参考信号之间的相位差。我们将 Dcos(φ)记为 DR，Dsinφ记为 Dx。它们分别为待测信号幅值的实部与虚部。
推导就此打住,我们从宏观认知上来解释一下推导的结果。Dr=R’的意思是待测的特定频率信号分量的幅值实部是接收信号与特定频率标准参考信号的乘积的积分的均值的2 倍。
1.3 硬件 PSD
基于数学原理的 DPSD 的实现必然需要高性能的 DSP 和高速 ADC，这限制了 DPSD 的工程应用,尤其是比较老的产品中。那它们是如何实现相敏检波的呢?工程师们使用纯硬件电路来实现相应的功能(PSD 电路的相关原理和实现细节,大家可以百度一下,这里不再赘述),但是精度和稳定性并不理想,尤其是在一些极端的工业场合,比如石油勘探(地下每深入30 m 温度上升1C)极寒环境超长期工作等,主要是因为电子元件的温漂时漂等物理特性而导致的。
但是随着半导体技术的飞速发展,芯片的性能和价格趋于平衡,使得产品的外围电路得以精简，原来的电路功能更多被纯数字方式和信号处理算法替代。从某种意义上来说,传统电路工程师的地位在下降,而对嵌入式软件和算法工程师的要求在不断提高。传统的嵌入式软件工程师,更多的工作集中在业务逻辑、用户界面、数据采集存储等方面,现在则需要更多的技能，比如数字信号处理、数据前端处理等等，以及随之而来的算法仿真与验证。
