本文对智能检测仪中微弱信号处理方法进行研究,分别从近红外采样系统电路的改进设计、电磁噪声抑制、微弱信号处理方法的仿真分析和数字锁相放大器的设计等角度进行展开。针对微弱光信号检测的特点,设计智能多波长近红外采样系统。采样系统使用高精度数控恒流源和TSL245光频转换器的设计,分别实现对近红外LED光强的高精度控制和对微弱光信号的有效检测。采用有限元法对智能检测仪的抗电磁噪声设计进行研究。从电磁抗干扰和电磁屏蔽两个角度对其进行分析,仿真得到的结论有利于提高智能检测仪的电磁噪声抑制能力。采用自相关检测、自适应噪声抵消对微弱信号处理方法进行仿真研究。自相关检测采用自相关函数和数字式平均相结合的方法检测微弱信号。自适应噪声抵消分别使用最小均方误差算法和BP神经网络算法实现对微弱信号的检测。仿真结果显示,基于BP神经网络算法的自适应去噪效果优于最小均方误差算法。最后研究数字锁相放大器对微弱信号进行检测。通过使用DSP Builder对数字锁相放大器的各个子模块进行建模与代码转换,通过与自编的VHDL代码相结合,完成数字锁相放大器的设计。综上所述：使用以上微弱信号处理方法,能够实现对强噪声背景下微弱信号的检测,从而可以提高智能检测仪的微弱信号检测能力。