生命探测信号检测主要是检测人体的心跳信号和呼吸信号，心跳和呼吸是人体的重要生理参数之一，可以反映人体的基本健康状况，但心跳和呼吸信号属于强噪声背景下的超低频微弱信号，且极易受到周围环境、设备本身等带来的噪声干扰，所以对接收到的信号必须经过放大和滤波等一系列的处理，才可以用于后期的数字信号处理。目前，国内外很多研究人员已经对信号检测方法进行了研究。18991
生命探测信号检测电路在方法上主要从如何去噪、如何滤波、如何放大三个方面着手。
在去噪声方面，由于生命信号极其微弱，因此很多噪声干扰都会对其检测造成影响，但由障碍物反射进接收机的信号为强杂波信号，强杂波信号具有与发射信号相同的频率，它的幅值与生命信号相比较大，所以对后级放大电路的放大倍数要求很高，若将此信号送入放大电路，其输出信号很容易饱和失真，因此必须设法抑制或去除由障碍物产生的强杂波干扰，提高信噪比。针对这一问题，第四军医大学的陈宇杰[6]提出了强杂波对消技术，原理示意图如图1.1所示：
 
图1.1 强杂波对消系统的原理示意图
其工作原理主要是：微波信号发生器产生两路发射信号，其中一路信号经过微波功率放大器放大后向外发射，另一路信号进行调幅调相并送入相消器，与接收支路接收到的回波信号进行相消处理，得到的输出信号通过鉴幅器进行幅度鉴别后用于控制调幅调相，以达到比较好的相消效果，尽可能地保证强杂波信号不会进入后级电路而导致信号饱和失真，使得电路能够正常工作。另外，中国计量学院的李相臣[13]在《基于自适应随机共振的微弱信号检测系统研究》中，考虑到噪声在特定的非线性系统中由于随机共振的存在会转变成有用成分，从而提高输出信噪比的特点，研究了非线性双稳系统参数对随机共振的影响以及双稳随机共振电路的特性及其Multisim仿真电路实现，搭建了相应的的硬件电路，并且为了解决随机共振不易发生且不易控制等问题，开发了一个基于AVR单片机的自适应随机共振微弱信号检测系统平台，利用AVR单片机编写线性随机搜索算法，用于控制数字电位器AD7376来改变非线性双稳系统的参数，使系统产生随机共振，从而使噪声转变成有用信号，有效实现强噪声背景下的微弱信号检测。国防科技大学的李浩[11]提出了随机共振与小波去噪相结合的微弱信号检测方法，利用去噪性能较好的小波变换检测法，对剩余噪声进一步滤除，以此来提高对信号的检测能力。原理示意图如图1.2所示：论文网
随机共振+小波去噪处理方法示意图
其中输入信号p(t)先送入双稳态随机共振系统进行一级处理，然后对处理后的信号x(t)进行小波去噪，包括小波分解、高频系数阈值量化和小波还原重构。即可达到对信号的去噪声目的。
在放大方面，由于生命信号比较微弱，一级放大满足不了要求，必须采用多级放大的方法以使信号放大到适于信号处理的幅值大小。武警工程大学的张金榜[8]在研究脉搏信号调理电路时，就采用了二级放大电路，其中第一级放大电路的放大倍数比较小，但去噪效果明显，二级放大电路的放大倍数较大。由于生命信号成分复杂，各成分幅值不同，放大倍数难以确定，针对此问题，第四军医大学的杨冬[14]就采用了自动增益控制的方法，根据信号幅度的大小，控制电路的放大倍数，使得弱信号得到进一步的放大，同时限制了强信号的放大。 生命信号检测国内外研究现状:http://www.youerw.com/yanjiu/lunwen_40325.html