本课题研究的人体体液中的电解质离子浓度信号属于强噪声背景下的低频微弱信号,完全符合“微弱信号”的两层定义:信号的强度十分微弱,范围为~ApA?的极化电流信号;信号在检测和传输过程受到人体本身、检测装置等干扰,造成有效信息完全被噪声所淹没。基于此背景,本文从电解质离子浓度信号微弱信号采集、随机共振系统参数优化、实际工程应用设计等问题层层研究分析。主要研究内容如下:1.针对采用离子选择电极法采集体液电解质离子会受到外界因素(如温度、PH值,干扰离子等)对测量精度造成的影响,提出了基于Nernst方程的多点定标方式对数据进行处理,建立了校正后的离子浓度与电位关系的数学模型。2.本文重点研究基于知识的群智能自适应优化随机共振系统参数在非线性多频微弱信号检测的应用。从降低跃迁阈值高度的角度,探讨系统参数对临界跃迁阈值、输出信号信噪比、克莱默斯逃逸速率三者的关系,仿真结果作为系统参数范围确定和适应度函数的先验知识,提出了新的自适应算法评价标准,重新定义系统的输出信噪比,并将其作为自适应算法的适应度函数,分析比较遗传算法、粒子群算法、人群搜索算法智能算法的多目标优化性能,实验结果表明遗传算法更适合本研究对象离子微弱信号特性的随机共振参数调节。3.基于电解质离子浓度信号提取方法和自适应随机共振算法的研究,搭建用于电解质离子浓度信号检测的自适应调制随机共振系统微弱信号检测电路。通过对各模块仿真和实物联机测试验证了各方案的可行性。