微弱信号不仅意味着信号的幅度小，而且主要指被噪声淹没中的信号。为了检测被背景噪音淹没的信号，就需要分析噪声产生的原因和规律，研究被测信号的特点、相关性以及噪声的统计特性，以寻找出从背景噪声中检测有用信号的方法。因此，微弱信号检测技术的首要任务是提高信噪比。它不同于一般的检测技术，它注重的不是传感器的物理模型和传感原理、相应的信号转换电路和仪表实现方法，而是如何抑制噪声和提高信噪比。由于被测量的信号微弱，传感器的固有噪声、放大电路及测量仪器的固有噪声以及外界的干扰噪声往往比有用信号的幅度大得多，放大被测信号的过程同时也放大了噪声，而且必然还会附加一些额外的噪声，因此只靠放大是不能把微弱信号检测出来的。只有在有效地抑制噪声的条件下增大微弱信号的幅度，才能提取出有用的信号。
为了表征噪声对信号的淹没程度，引入信噪比SNR来表示，它指的是信号的有效值S与噪音的有效值N之比。
而评价一种微弱信号检测方法的优劣，经常采用两种指标：
一种是信噪改善比SNIR，它等于系统输出端的信噪比oSNR和系统输入段 iSNR之比。SNIR越大，表明系统抑制噪声的能力越强。
另一个指标是检测分辨率，指的是检测仪器指示值可以响应与分辨的 小输入值的变化值。检测分辨率不同于检测灵敏度，后者表示的是检测系统标定曲线的斜率，定义为输出变化量y?与引起y?的输入变化量x?之比。一般情况下，灵敏度越高，分辨率越好。但提高系统的放大倍数虽可提高灵敏度，但却不一定能提高分辨率，因为分辨率要受噪声和误差额制约。
