关键词：
心电信号分析（精选八篇）
心电信号分析 篇1
HRV的分析是通过提取出心电信号中的R波,在排除了异位节拍和干扰后,对心率或RR间期的时间序列进行分析。由于HRV是对RR间期进行测量,所以它的测量局限于某些病人,如窦性心律的,异位节拍很少的病人。在这种意义上来说,大约有20%-30%的高危心梗后病人以及15%-30%的充血性心力衰竭病人无法进行HRV分析,这是因为他们的心电信号中有频发的房性心律失常,尤其是房颤所引起的异位节拍[3]。在进行HRV分析过程中,需要对R波的标注进行手工校正,并排除异位节拍和干扰。这些前期工作的准确性对分析结果会有很大影响。校正的工作会耗费大量人力物力,使得分析工作的周期延长。另外,HRV分析一般需要较长时间的心电信号记录,这在进行小动物心电信号记录时会存在困难。因此,有必要寻求一种可以通过对短时间的心电信号进行分析,简易的,可快速得到的,无需进行波形检测即能反映生理病理状态的指标。
近年来对心脏动力学问题的研究表明[4],心脏具有分形的结构,是一个复杂的非线性动力学系统,心脏运动具有混沌的动力学规律。应用混沌理论来进行心脏活动的研究符合心脏系统的非线性本质。混沌理论能使人们对许多杂乱无序的貌似随机的现象认识其内在有序机制。当一个非线性系统非常敏感地依赖于其初始值时,它就表现为混沌。混沌状态出现时运动轨道不稳定,它们随机但密致地逐渐汇集于一个整体日益减小但局部指数分离的区域。这就是奇异吸引子(strange attractor),它具有奇特的非整数的空间维数。混沌系统由相空间(phase-space)中的奇异吸引子来描述。相空间是指由系统中独立变量构成的空间。通过在相空间中显示刻画吸引子,并对它进行分析,可以了解系统的动力学特性。一个实际系统的相空间是无法知道的,人们所能知道的是系统输出的响应信号,一般表现为时间序列。因此需要利用已知的时间序列进行相空间的重建,从而刻画吸引子的状态。
目前大多数心电信号非线性分析指标的计算都是以对心电信号时间序列进行相空间重建为基础的,如李氏指数、关联维数以及非稳定周期轨道等。这些指标有个共同特点,即需要非常大量的数据点才能进行运算。有研究者从相空间吸引子形状的统计学分析角度进行研究。Povinelli等[5]曾重建了0.5 s、1.0 s、1.5 s、2.0 s、2.5 s及3.0 s的6段心电信号的相空间,以相空间中描述吸引子的点的标准差为指标,对心律失常进行分类。Fahoum等[6]对5 s的心电信号进行相空间重建,依据吸引子的分布形状不同来区分正常窦性心律,房颤、室颤以及室速状态。Herreros等[7]通过重建65 s心电信号的相空间来检测P波的特征点。因此从描述吸引子几何形状的角度来刻画吸引子是从短时程数据中提取心电信息的简单而有效的途径。
本研究通过对吸引子几何形状的描述,建立分析短时程(数拍几秒)心电信号的新指标。
1 方法
1.1 动物实验
将体重在30 0 0 g±20 0 g的11只雄性家兔,使用2 5%乌拉坦麻醉,结扎冠状动脉后形成心肌梗塞(Myocardial Infarction,MI)模型,施加程序电刺激诱发室颤。心电信号记录电极放置在动物的两个前肢。
1.2 心电信号记录
采用北京微信斯达公司的PCLAB生理信号记录仪,截止频率为40 Hz的低通滤波器,采样频率为1000Hz。连续记录从NSR、MI后、VT以及VF时的家兔体表心电信号,每段信号时长在5 min以上。
1.3 心电信号相空间分析
对观察值进行重建m维的相空间是研究一个系统的动力学行为的经典方法。使用时间延迟技术可以重建一个信号的与原始相空间拓扑等价的状态空间表示。相空间重建原理如下。
由系统某一个可观察测量的时间序列{Xk|K=1,2,,N}重建相空间,得到一组相空间矢量:
Xi={xi,xi+t,…,xi+(m-1)n｝
其中：i=1,2,…,M,XεRm
式中,τ是时间延迟,m是重建的相空间嵌入维数,M小于N,并与N有相同的数量级。相空间重建的关键是时间延迟τ和嵌入维数的选择。尽管依据文献[8]中的理论,使用任何的时间延迟τ都可以重建一个拓扑等效相空间,提供了一些选择延迟时间τ的方法,但在实际应用中最广泛的做法是通过观察吸引子,寻求一个能够使吸引子尽可能地打开而不是折叠的时间延迟τ[9]。需要选取合适的相空间嵌入维数以保证重构的相空间可以真实地反映系统状态空间的特性。确定最佳嵌入维数的依据是TAKENS定理,即如果嵌入维数m≥2 d+1,d是关联维数,则在这个重建相空间里可以恢复吸引子的相空间结构。具体可以依据伪近邻分析法[10]等算法或研究经验来确定[7]。依据大量文献中对心电信号相空间重建的研究经验[11,12,13],本研究中选m=2。尽管该选项低于TAKENS定理的标准,但是实践证明所重构的相空间也足以反映心电信号特性[14,15]。
图1中的图A为两拍家兔的正常心电信号,图B至图G为取不同的时间延迟τ重建的两维相空间,其中图B、C为τ=6 ms,图D、E为τ=10 ms,图F、G为τ=14 ms。图C、图E与图G分别为两维相空间加上时间轴的三维图。从图中可以看出如果τ取的太小,ECGS(t)就会靠近ECGS(t+τ),吸引子就会被压缩,靠近相空间的对角线(图B),从图C所示的进程图中,可以看出吸引子被压扁,随时间而变的层次感小。因此吸引子就无法充分展开。如果τ取的太大,吸引子就会产生折叠,从而使相空间产生变形(图F)。图G中的进程图表明了吸引子具有层次,但是变形严重。相比较而言,图D、图E所示的吸引子得到了充分的展开而且具有适当的层次感。根据上述原则,对于本实验中11只家兔的心电信号进行相空间重建时,均取τ=10 ms。图C中标出了心电图各个波在相空间进程图中的相应位置。在图E中,将吸引子层叠中P波与T波所形成的柱形定义为PT柱,将整个吸引子随时间变化立体形状定义为吸引子柱(图中竖直箭头所指)。
将两维相空间图中的每一个点与坐标原点相连,成为坐标系中的一个矢量。则可以得到表征图中每一个矢量的两个指标,矢量模指数(Vector Module Index,VMI)和矢量幅角指数(Vector Angle Index,VAI)。其计算公式如下:
其中,n是相空间中点的总数,mi是相空间中每一个数据点与坐标原点连线的长度(矢量模),M是矢量模的平均值。式(1)表示矢量模指数,是相空间中n个数据点矢量模的均方根,表示相空间中每一个矢量模相对于所有矢量模平均值的离散程度。θi是相空间中每一个数据点与坐标原点连线与横坐标的夹角(矢量幅角)。式(2)表示矢量幅角指数,是相空间中n个数据点矢量幅角与45度之差的平均值,表示n个数据点矢量幅角大小偏离45度角的程度。
1.5 统计分析
所有11只家兔的心电分析结果均以均值±标准误差的形式给出,使用双边t检验来检测不同状态下分析结果的差异。p值小于0.05时认为具有显著性差异。
2结果
图2所示为11只家兔在NSR、VT与VF状态下,对心电信号进行两维相空间重建后吸引子随时间变化的进程图形表示。在NSR状态的心电信号相空间进程图(图A)中可以看出,NSR状态的吸引子随时间变化的层次分明,各个波位置整齐,分界明显,即PT柱形状整齐。
VT时(图B)的吸引子变化层次依然可辨,层次比NSR时增加,表示心率加快。心电信号各波的对应关系略显杂乱。PT柱显示出变粗且杂乱的状态。VF时(图C)的吸引子随时间变化则无明显规律,层次与波形对应关系均不明显,看不出PT柱。吸引子进程图可以显著地区别NSR、VT与VF状态的心电信号。
图3为上述吸引子变化过程中对11只家兔心电信号进行分析的两个定量指标的结果。图中黑色柱形表示矢量模指数VMI,空白柱形表示矢量幅角指数VAI。VMI的变化趋势为,从NSR到VT到VF状态,VMI数值呈现逐渐地显著上升(p<0.05),其数值从NSR的18.27±1.39上升到39.20±3.12再上升到V F的54.55±4.4 0。VA I的变化趋势为,V T状态数值(89.22±5.30)和VF状态数值(73.48±4.50)均比NSR时数值(97.14±7.81)显著降低(p<0.05)。VT与VF状态的两个数值之间均有显著性差异。因此可知,VMI与VAI在不同的生理状态下的表现是不同的。
3 讨论
本研究对短时程的家兔心电信号进行了相空间重建,对吸引子变化进程进行了描述,定义了矢量模指数与矢量幅角指数两个新指标。
相空间是由法国数学家Henri Poincare提出的概念,它是一个虚构的数学空间,表示给定动力学系统所有可能的运动。相空间中的坐标可以是系统中所有变量的值,相空间中的图形是一族表示从所有可能的初始条件出发的所有可能行为的盘旋曲线。
在本研究中,通过对NSR、VT与VF状态时1s的心电信号进行相空间重建,得到了能表现吸引子随时间变化进程的进程图,以及对两维相空间分析的定量指标。从实验结果可知,相空间进程图和两维相空间定量指标VMI和VAI均能明显地区别NSR、VT以及VF这三种混沌状态。
一个指标计算所需数据点的多少以及计算方法的简易程度对该指标的计算效率影响很大。进行HRV分析时,尤其是计算HRV的李氏指数、关联维数等非线性指标时,需要成千上万个数据点,则必须具有较长时程(5min以上)的心电信号。计算VMI与VAI所需的采样点要少得多,而且计算方法简单,使得计算速度会相应加快许多,减少了占用的系统资源。计算HRV需要心电信号中提取出R波,并对R波的标注进行手工验证,标注的准确性会直接影响分析结果。这个提取校验波形标注的过程会耗费大量人力物力。而VMI与VAI是直接对数字心电信号进行分析,无需对心电图中的波形进行标注和校正。这些都可以极大地提高研究者的工作效率。VMI与VAI对计算点数如此低的要求,还为心电信号记录与分析带来很大便利。在记录动物心电信号时,不必再考虑采取各种措施来保证长时间的稳定心电信号的采集。人体心电信号不存在其他动物心电信号难于采集的问题,但是人体心电信号分析处理有快速诊断的需求。实验中人体心电信号来自于MIT-BIH心律失常数据库,记录于上个世纪80年代,采样频率比较低。若以人体心电信号采样频率为1000Hz计算,则需要2.6s,3.25拍的心电信号就可以得到稳定的VMI结果。
心电信号分析 篇2
一、本课题的目的本设计课题主要研究数字心电信号的初步分析方法及滤波器的应用。通过完成本课题的设计，拟主要达到以下几个目的：
1．了解基于LabVIEW虚拟仪器的特点和使用方法，熟悉采用LabVIEW进行仿真的方法。
2．了解人体心电信号的时域特征和频谱特征。
3．进一步了解数字信号的分析方法；
4．通过应用具体的滤波器进一步加深滤波器理解。
5．通过本课题的设计，培养学生运用所学知识分析和解决实际问题的能力。
二、课题任务
利用labvIEW设计一个基于虚拟仪器的简单的心电信号分析系统。其基本功能包括：输入原始心电信号，对其做一定的数字信号处理，进行时域显示、分析及频谱分析。根据心电信号的具体特性参数设计系统各功能模块的源程序，进行调试。
1.对原始数字心电信号进行读取，由数字信号数据绘制出其时域波形。
2.对数字信号数据做一次线性插值，使其成为均匀数字信号，以便后面的信号分析。
3.根据心电信号的频域特征（自己查阅相关资料），设计相应的低通、带通、高通滤波器。
4.编程绘制进行信号处理前后的频谱，做频谱分析，得出相关结论。
5.对系统进行综合测试，整理数据，撰写设计报告。
三、主要设备和软件
1．PC机一台。
心电信号去噪处理的教学方法分析 篇3
随着科技的不断发展, 心电信号的去噪研究被越来越多的人所关注, 尤其是在医学领域上显得尤为重要, 通过得到的心电信号的分析来对患者做出判断和结论, 对患者疾病的解决上有很大的作用。在心电信号的采集和处理上, 不可避免的会遇到许多的干扰, 也就是噪声干扰。在传输过程中也会存在很多的噪声干扰, 从而得不到准确的信号。所以有很多学者在心电信号去噪的领域上提出了很多的解决方法和方案并且相继提出了很多理论。由最早的傅里叶变换到现在的小波变换, 信号的去噪处理在逐步的完善, 去噪方法也渐渐地成熟了起来。小波可以分别在时域和频域上进行分析, 具有分析信号局部的特点, 所以在心电信号的去噪处理上应用的十分广泛, 尤其是在医学上更为广泛。在心电信号去噪的领域中, 小波理论已经受到了很多研究者的关注, 并且也相对的提出了许多基于小波的去噪方法和相应的理论。总而言之, 基于小波的去噪的方法是现在对心电信号去噪处理最为简单便捷的方法, 并且得到的心电信号也最为纯净。本文在教学中应用小波变换对其去噪方法进行研究, 在实际的教学中, 首先对心电信号及其噪声进行分析, 然后对小波变换进行学习, 最后利用小波变换对心电信号进行去噪处理。这样的过程能够使教学循序渐进, 学生由简入繁, 对掌握心电信号去噪方法的知识有很到的帮助。
2. 方法
2.1 心电信号噪声特点:
由于心电信号及其微弱, 实际检测中存在肌电干扰、工频干扰、基线漂移干扰这三种干扰, 使其得到的心电信号及其的不准确。其中这三种干扰的频率各不相同, 肌电干扰的频率最为广泛, 干扰一般是由于人体活动的时候其肌肉紧张而引起的干扰。其次是工频干扰, 它的频率在50Hz左右, 是由于电力系统引起的一种干扰, 也是由谐波构成的一种干扰。频率最小的就是基线漂移, 它的频率小于5Hz, 主要是由人体呼吸等干扰所引起。心电信号在通过病人做心电图时信号处理与转化的过程中, 不可避免的受到这几种噪声干扰, 这些干扰使得得到的心电信号的去噪效果非常不好, 从而得到的心电信号及其的不准确, 甚至淹没了心电信号。
2.2 小波去噪原理:
小波变换的核心函数是小波函数, 它的特点是可以在时域和频域之间来进行局部化分析。设观测信号为
这个式子中s (t) 表示的是含噪信号, e (t) 表示的为噪声, f (t) 表示的为真实信号, σ为噪声的标准偏差。信号分为纯净的部分和噪声的部分, 当利用小波去噪的方法对含噪的原始信号f (t) 进行分解后, 有用的信号也就是纯净的信号大多数都集中在低频小波系数中, 而含噪的信号主要集中在高频小波系数中。而且有用信号通常表现为低频信号或者是相对比较平稳的信号, 而噪声信号通常表现为高频信号和不平稳的信号。基于幅值的大小和信号的平稳性, 可以应用阈值法对小波系数进行处理。这种方法就是将较小的小波系数置为0, 较大的小波系数保留起来, 这样做就可以把有用信号中的噪声消除, 达到去噪的效果, 然后对信号重构即可达到消噪的目的。
2.3 利用小波方法对心电信号去噪:
首先将心电信号进行小波分解。在这里所说的分解系数指的是上一个尺度的二分之一, 分解系数越小所得心电信号越接近原始的心电信号。然后选取合适的小波基。在MATLAB中的小波工具箱中, 可以考虑选择用不同的小波基来对信号进行去噪处理, 并且可以选择不同的尺度对信号进行分解, 本文主要研究的是含噪声的信号分别在db3、db4、db5这三种小波函数下进行去噪, 并且选择了三种尺度对噪声进行分解, 可以达到不同的去噪效果。再者选取合适阈值。既然已经选择利用小波变换的方法对心电信号进行去噪处理, 那么就可以利用阈值的方法对对小波系数作阈值处理, 阈值分为硬阈值和软阈值这两大类。最后, 对小波进行重构。小波的重构即是小波分解的逆变换。小波的重构就是将被分解后的心电信号再进行重新的组合生成新的心电信号, 新的心电信号也就是得到的去噪后的纯净信号。
结束语
在教学过程中, 首先对心电信号的噪声特点进行分析, 然后对小波去噪方法进行概述学习, 最后利用小波方法对心电信号进行去噪处理。整个过程调理清晰, 方便学生进行学习。尽管这一部分教学比较抽象, 通过这样的步骤进行学习会取得相对较好的效果。
摘要：心电信号的去噪研究被越来越多的人所关注, 尤其是在医学领域上显得尤为重要。在心电信号去噪的领域上由最早的傅里叶变换到现在的小波变换, 信号的去噪处理在逐步的完善, 去噪方法也渐渐地成熟。基于小波的去噪的方法是现在对心电信号去噪处理最为简单便捷的方法, 并且得到的心电信号也最为纯净。本文在教学中应用小波变换对其去噪方法进行研究, 在实际的教学中, 首先对心电信号及其噪声进行分析, 然后对小波变换进行学习, 最后利用小波变换对心电信号进行去噪处理。这样的过程能够使教学循序渐进, 学生由简入繁, 对掌握心电信号去噪方法的知识有很到的帮助。
关键词：心电信号,去噪,小波变换
参考文献
[1]杨思超.基于提升格式小波变换的心电信号处理: (硕士学位论文) .厦门:厦门大学, 2007年.
[2]韦高.基于小波变换的心电信号去噪法.中国医学装备, 2010年, 第7卷 (第8期) .
[3]王佳文, 凡友华.心电信号去噪中的小波方法.数理医药学杂志, 2009年第01期.
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[5]潘泉, 张磊, 孟晋丽等.小波滤波方法及应用[M].北京:清华大学出版社, 2006年.
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[7]罗强.基于小波分析的心电信号去噪研究: (硕士学位论文) .武汉:华中师范大学, 2006.
心电信号分析 篇4
关键词：便携式,心电图机,心电信号,采集
如今, 随着社会的发展, 人们的生活节奏随之加快, 心血管疾病在身边时有发生。但是, 人们的健康意识与生活水平的提高在逐渐增强。对心脏健康状况的随时监护, 在危急时刻进行及时的就诊是必要的[1,2], 但是长住在医院实施监护与治疗是不现实的, 消费者不可能支付起这样高昂的药费, 医院门诊也不可能承受起如此的就诊压力。
1 研究背景
医疗仪器的发展, 随着科学技术的进步不断更新。如纳米机械元件的使用, 化学感测器具有可佩戴性, 保健医疗器材进入家庭等。在医疗仪器设计上, 更多地注重信息与医疗技术的整合。便携式心电图机的设计也在顺应这一趋势, 预计会产生很大的市场发展潜力。心电图是利用心电图机从体表记录心脏每个心动周期所产生电活动变化的曲线图形[3,4,5]。心电图机是诊断心脏病的重要仪器之一, 市场上品种也不少, 但适合家庭使用的不多。家庭应用心电图机需要价格不能太高, 功耗要低、操作便捷, 本文主要阐述这一便携式心电图机的设计。
2 便携式心电图机的功能与基本原理设计
对心脏的随时进行健康监护便于移动和携带, 心电图机在设计上首先保证功能:才用液晶显示系统对心电波形和工作菜单实时显示;将需要存储的心电信息利用外部存储器加以保存, 便于就诊参考提取;心电图可连接打印机打印存档便于信息记录的整理和保存;在模式设计上提供自动、手动的可供选择的模式;便于对人体心电信号的采集与医疗机构间的传送。
便携式心电图机, 为了方便使用, 在设计上须满足:低成本;体积小, 重量轻, 便于携带;有较强的抗干扰能力;低功耗;便于操作的特点, 从而提高其性价比。心电图机供电电池为干电池, 但是存在问题, 即低功耗, 低时钟频率, 操作反应与启动快, 系统配备高低不同两频率, 根据使用者的需要而随意切换。故, 采用MSP430 F135灵活的时钟模块作为控制核心, 外部存储器采用低功耗的AT29LV1024和液晶显示模块LMS0192A。混合信号处理器MSP430, 单芯片系统整合与精度较高, 具有丰富的片内外围的指令单片机flash 16-bits reduced instruction set computer (RISC) 微控制器功耗最低。采集与处理心电信号, 可以简化系统硬件电路, 优化系统。MSP430 F135外围模块处理功能比较强, 便于心电信号由电极从人体采集, 经放大、滤波处理后进入单片机进行A/D转换, 送液晶显示的采集、处理、存储、打印以及传输的集合功能。按下存储键存到外部存储器中, 便于回放、打印与传输的调用, 便于医师诊断间的信息反馈, 真正实现对健康的随时监测, 既节省用户开支又减轻医院门诊患者过多带来的压力。
3 便携式心电信号的检测及采集
便携式心电图机心电信号检测幅值范围是0.05~4 m V, 频率为0.05~72 Hz。但是, 在检测中会有干扰信号存在, 如“仪器内部噪声、电极板与人之间的极化电压、50 Hz工频干扰、和心电图机周围电场磁场与电磁场的干扰”等。
其中消除50 Hz工频干扰心电信号, 可以用自适应模板法, 则心电图机模拟部分可以先将心电信号经电极或导联线采集后, 通过前置放大电压, 经过低高通虑波, 电压放大器前级采用负反馈差动放大电路 (后级放大) , 将基线位置调整为1.25 V的心电信号硬件结构。TI公司的基于双运放电路的微功耗仪表放大器INA321芯片, 双运放电路的微功耗仪表, 为心电信号的前级放大器 (倍数为10倍) 。干扰信号为72 Hz以上, 属于强干扰, 0.05 Hz以下的信号为弱干扰。低通滤波电路, 先滤取低于72 Hz的信号后, 接高通滤除极化电压信号, 顺利采集到心电信号。RC高通滤波电路具有高输出阻抗, 在后级同相放大电路 (倍数为20倍) 。
这样, 最高幅值4 m V的心电信号, 放大200倍得到0.8 V, 输入范围为0~2.5 V的12位A/DC参考电压, 参考电压最好取1.25 V这个中间值, 使之与放大后的心电信号叠加为 (1.25±0.8) V, 完全符合12位A/DC参考电压中的信号输入范围内, 也保证了0.05~72 Hz的心电信号频率,
信号处理, 采样频率fs的设定, 需要与采样要求吻合, 采样速率也是有限的, 如f449的AD采样速率最高为200 KSPS。可以用定时器作为AD采样的触发信号进行采样的速率控制, 每次定时器中断 (或中断标志位置位) 后读出上次采样值并开始下一次得采样。为了达到较为精确的采样速率控制, 可设置系统时钟为8 M。为保证转换速率, 最佳选取采样率fs=200 Hz。系统的控制核心MSP430 F135, 该Aluminum-Alloy Die Castings 12, 功能齐全, 提供了参考电压、有采样保持、采样速率200 KHz, 自动扫描功能, 内、外通道共12个, MSP430 F135包含512B RAM, 外设有基本时钟系统、通用目的定时器、带3个比较寄存器和通用串行同步接口USART0, 一个容量为16个字的可编程缓冲器, 具备自动扫描功能, A/D转换器不依赖中央处理器可独立工作, 数据转换后可以自动存入缓冲区, 减轻中央处理器的工作负荷, 去执行其他的数字信号运算或进入省电工作模式。实现了采样方式多样化, 基本能够满足用户健康监测和检查的日常要求。
便携式心电图机的菜单和心电波形的显示, 模块采用以MSP430作为液晶的微处理器的LMS-0192A液晶显示。通过单片机采集和处理心电数据, 输出给液晶显示。汉字菜单的显示:菜单通过汉字字库将汉字逐个转换为“16×16”点阵形式, 汉字都有相应的数据表的数据与之对应, 程序查表后就能显示汉字, 共32个16进制的数据送液晶显示。
4 小结
便携式心电图机作为诊断心脏病的重要仪器, 适合在家庭中使用。其设计体积较小, 便于出门在外用户的携带与使用。功能齐全且易于操作, 价格上普通用户基本都能接受, 显著特点就是功耗低, 轻松实现心电信号的采集、处理、存储、打印以及发送, 大大简化整个硬件电路, 在及时随地监测心脏与保健方面, 值得被推广应用。
参考文献
[1]包君康, 张珣.基于USB数据采集便携式心电监护仪的设计[J].工业控制计算机, 2011, 24 (7) :86.
[2]王艳, 陈玉敏.对便携式心电图机改进的配置二例与经济效益分析[J].医疗装备, 2007, 28 (6) :42.
[3]雷玉峰, 刘家寿, 刘景霞.便携式自动分析心电图机在临床查体中应用评价[J].实用心电学杂志, 2003, 12 (2) :140.
[4]孙敬和, 何小莲, 谢慧文, 等.XFT-8001型便携式心电计的临床应用[J].临床心电学杂志, 2011, 20 (5) :357-359.
远程心电医疗信号监测系统设计 篇5
HHCE(Home Health Care Engineering)这门学科正随着人类对健康的重视和远程医疗的发展而逐渐走进人们的生活,它提倡的是一种“在家就医,自我保健,远程诊断”的理念,把高科技与医疗结合起来。HHCE的出现符合21世纪社会老龄化、医疗费用日益高涨以及人们生活健康质量高要求的趋势,同时可实现医疗资源共享,提高边远地区的医疗水平,因此具有特别旺盛的生命力。
HHCE系统提供一种对于家庭、社区医疗、出诊医生有效便捷的医疗监测解决方案,具有心电信号监测功能的监测器是HHCE系统的重要组成部分。就国内而言,该类产品的研究也属于刚起步阶段,远程网络也只是简单的完成数据库医疗数据的存储和传输,还没有真正完成将网络与医疗器械相结合。在国际方面,世界各国在此的研究均投入大量资金,但依然主要是使用价格昂贵的仪器完成医疗数据采集,然后依托PC/internet网络完成数据采集以及网络诊断。
本设计采用了Altera公司的NiosⅡ软核处理器作为CPU,并移植了当今主流的μClinux操作系统。该系统具有系统稳定、便携式、功能可升级扩展、面向用户、远程控制等特点。一方面,它将家庭保健和远程医疗结合起来,主要面向用户终端设计,使个人能够方便的对自身心电信号的进行自我检测与分析,实时了解自己的身体健康状况;另一方面,采集到的数据还可以通过存储卡存储,以便对数据进行长期分析处理和诊断;除此之外,系统还可以通过网络等远端通讯设施与医疗保健服务端(如医院、私人医师、监护中心、保健中心等)快速建立连接,将测量数据传递给远程数据库或医生。有利于医疗信息的数据库管理和远程实时监护、诊断,使用户不用出门就能得到最及时有效的诊断。
2 系统介绍
远程心电医疗信号监测系统主要由心电信号的前端采集与调理模块、心电信号处理与存储模块、数据显示模块和远程传输控制模块等4个关键模块组成,系统功能结构如图1所示。
该监测系统的硬件平台采用Altera公司CycloneⅡ 2C35 FPGA芯片,采用SOPC(片上可编程系统)技术将NiosⅡ软核处理器、存储器、功能接口和扩展I/O口等集成在一块FPGA芯片上,外围扩展心电数据采集板、网络、LCD屏、触摸屏/键盘、SD存储卡等硬件来实现系统的硬件架构,且带有可扩展的I/O接口,便于以后系统功能升级与扩展。
3 系统关键模块的设计
3.1 NiosⅡ嵌入式软核处理器简介
NiosⅡ系列嵌入式处理器是Altera公司推出的软核处理器。用户可以获得超过200 DMIPS的性能,而只需花费不到35美分的FPGA逻辑资源。NiosⅡ支持MicroC/OS-Ⅱ、μClinux等多种实时操作系统,支持轻量级TCP/IP协议栈,允许用户增加自定义指令和自定义硬件加速单元,无缝移植自定义外设和接口逻辑,在性能提升的同时,方便了用户的设计。
NiosⅡ处理器采用Avalon交换式总线,该总线是Altera开发的一种专用的内部连线技术。Avalon交换式总线由SOPC Builder 自动生成,是一种用于系统处理器、内部模块以及外设之间的内联总线。Avalon交换式总线使用最少的逻辑资源来支持数据总线的复用、地址译码、等待周期的产生、外设的地址对齐、中断优先级的指定以及高级的交换式总线传输[1]。
3.2 心电信号采集调理模块设计
对ECG信号采集采用模块化的设计方式,主要由前端的导联传感器、信号滤波放大调理电路和A/D采样电路组成。人体心电信号的主要频率范围为0.05～100 Hz,幅度约为0～4 mV,信号十分微弱。同时心电信号中通常混杂有其他生物电信号,加之体外以50 Hz工频干扰为主的电磁场干扰,使得心电噪声背景较强,测量条件比较复杂。为了不失真地检测出有临床价值的心电信号,信号滤波与放大调理部分主要由一下几个电路组成:前置放大电路、高低通滤波电路、陷波电路与A/D转换电路,电路原理图如图2所示。
首先心电导联采集过来的微弱心电信号通过前置放大电路进行放大,此部分包括右腿驱动以抑制共模干扰、屏蔽线驱动以消除引线干扰,增益设成10倍左右。设计前置放大采用美国模拟器件公司生产的医用放大器AD620。AD620由传统的三运算放大器发展而成,为同相并联差动放大器的集成。其具有电源范围宽(±2.3～±18 V),设计体积小,功耗低(最大供电电流仅1.3 mA) 的特点,因而适用于低电压、低功耗的应用场合。此外还具有有较高的共模抑制比,温度稳定性好,放大频带宽,噪声系数小等优点。放大后的信号经滤波、50 Hz陷波处理后再进行二次放大,后级增益设成100倍左右。由于ECG信号幅度最大就几mV,而A/D转换中输入信号的幅度要求在1 V以上,所以总增益设成1 000倍左右。其中,滤波采用压控电压源二阶高(低)通滤波电路,用于消除0.05～100 Hz频带以外的肌电等干扰信号,工频中的其余高次谐波也可被滤除掉。同时,采用有源双T带阻滤波电路进一步抑制50 Hz工频干扰。
A/D采样芯片采用TI公司的8位串行芯片TLC549,该芯片采用SPI接口,仅用三条线即可实现采集控制和数据传输;具有4 MHz的片内系统时钟和软、硬件控制电路,转换时间小于17 μs,采样速率达40 kS/s;采用差分基准电压技术这个特性,TLC549可能测量到的最小量值达1 000 mV/256,也就是说0～1 V信号不经放大也可以得到8位的分辨率。
3.3 数据采集控制器设计
为了得到经过前端TLC549芯片转换的心电信号,必须设计一个数据采集控制器,实现对AD芯片的控制与数字化心电数据的获取。该控制器根据TLC549芯片的工作时序[2]与后端数据处理的需要,采用Verilog HDL自行设计。该控制器具有多路采集的特点。
在自TLC549的I/O CLOCK端输入8个外部时钟信号期间需要完成以下工作:读入前次A/D转换结果;对本次转换的输入模拟信号采样并保持;启动本次A/D转换。则一路采集时间为:0.5 μs×(3+8×2+1)=10 μs,而芯片转换时间小于17 μs,则整个过程时间花费为27 μs。为了有效的利用该控制器,在一路A/D转换期间,同时进行另外一路A/D采样,这样就可以在40 μs时间内完成对四路信号的采集,大大提高了工作效率。同时,设计中还加入了一个FSM信号来控制采样时间,从而适应不同频率信号的采样频率。AD芯片的时序仿真图如图3所示。
Din为采集数据的串行输入,时钟由系统时钟通过分频系数得到。设计中,设置了fsm作为采样控制时钟,这样可以根据需要来调整采样速率。由于进行一次AD采样的时间很短,无论采用查询还是中断直接读取都是不现实的,这就需要利用缓冲设计,通过把N次转换的数据暂存在缓冲存储器中来降低中断次数。为了取得连续和正确的采集数据,实现无缝缓冲,鉴于FPGA设计的灵活性,本设计采用了双缓冲存储的乒乓操作结构。本设计通过将AD采样时序控制器交替存储在两个512 B的双口RAM(DPRAM)中实现数据的缓存,当其中一个DPRAM1存储满后即转为存储到另一个DPRAM2中并产生一次中断,这样在控制器写数据到DPRAM2中时系统将有非常充足的时间将DPRAM1中的数据取出。
3.4 显示模块设计
为了能够直观地显示出采集的心电波形,需要显示设备的支持。本设计采用的LCD面板是TFT 320*240 LCD。该LCD模块没有显示控制器,因此需要设计显示控制器IP核来驱动LCD面板。本设计实现的显示控制器IP核采用Verilog HDL设计,支持多种颜色模式,包括18bpp,16bpp,8bpp和自定义模式。图像存储器lcdfifo是采用片内FIFO,可以根据需要进行调整。256色的颜色查找表采用片内RAM来存储。图像信息能够通过Avalon总线主端口写入的突发块传输方式进行传输,利用DMA从内存中自动读取,在SDRAM图像存储器imageram与片上图像数据缓存器lcdfifo之间建立了一条专用DMA通道,该控制器结构如图4所示。
该LCD控制器IP核主要由4个模块组成:接口模块、内存模块、颜色转换模块和时序模块。
接口模块 主要是NiosⅡ处理器对LCD控制器进行控制及状态读取。接口模块主要是以寄存器方式存在的,其中寄存器有:控制寄存器、状态寄存器、DMA地址寄存器和中断寄存器。
内存模块 是Avalon总线的主接口部分,在系统启动之后,利用DMA传输模式,通过Avalon总线主端口写入的突发块传输方式,完成图像数据存储器imageram中的图像数据到片上图像数据缓存器lcdfifo的独立读取。采用DAM传输方式是为了把NiosⅡ软核处理器从频繁地进行数据读取操作的工作中解脱出来,这样可以大大提高系统的工作效率。
颜色转换模块 将读取后的数据根据4种颜色模式不同进行数据读取的转换,其中8bpp和自定义模式由于颜色不足,需要接入颜色查询表处理。自定义模式可以手动对调色板的地址进行预设来定义输出的颜色。
时序模块 严格按照LCD的时序编写,其中LCD时钟为5 MHz。通过控制数据使能信号启动lcdfifo数据输出,逐行扫描显示。同时,设计该模块时,在数据有效信号(DE)有效前,须检查lcdfifo中是否存有数据,以确定是否进行数据读取和传输;须进行调色板模式设置,在帧传输过程中需要进行模式锁定,以免出现传输错误;须根据不同bpp模式,确定不同的读取时间段,18bpp每次都读取,16bpp间隔1次读取,8bpp间隔4次读取。
3.5 数据存储模块设计
本设计选用SD卡作为外接存储硬盘。SD存储卡具有大容量、高性能、安全性好等特点的多功能存储卡,被广泛用于数码相机、掌上电脑和手机等便携式设备中。SD卡上所有单元由内部时钟发生器提供时钟,接口驱动单元同步外部时钟的DAT和CMD信号到内部所用时钟。SD卡有两种通信协议,即SD通信协议和SPI通信协议,与SPI通信协议相比,SD通信协议的最大优点是读写速度快,单根数据线理论上可以达到25 MB/s,四线传输可以达到100 MB/s,本设计采用的是四线SD通信协议。
本设计中对SD卡的协议采用软件编写:首先在SOPC Builder里定义了6个I/O口:SDCMD,SDDAT0-DAT3,SDCLK,分别对应SD卡的命令、数据、时钟端口,然后在NiosⅡ IDE上按照SD卡的传输协议编写C程序来对6个I/O口进行操作,以此来实现SD卡的传输协议。在完成SD卡数据块的读写基础上移植了文件系统FAT16,这样在不影响读写速度的条件下节省FPGA的资源。
3.6 数据传输模块设计
为了实现远程的数据交换,本系统采用以太网络进行数据传输。设计采用DM9000A作为以太网控制芯片。DM9000A是DAVICOM公司的一款高速网络控制器,具有通用处理器接口、一个10/100M PHY和4 kB的SRAM。为了实现数据的网络传输,设计需要完成的任务有:在NiosⅡ上移植了μClinux操作系统、完成网络底层驱动程序的设计、基于网络协议的应用程序开发。其中在NiosⅡ上移植了μClinux操作系统的工作已经完成[3],因此本设计的关键任务是完成网络驱动程序设计与应用程序开发。
基于DM9000A的HAL设备驱动设计主要分为两步:首先是DM9000A的Avalon总线接口逻辑设计;其次DM9000A的读写驱动程序设计;最后按照HAL的驱动模式将DM9000A的驱动程序移植进HAL。DM9000A是作为Avalon总线的从外设与NiosⅡ进行通信。DM9000A的Avalon总线接口逻辑主要完成芯片信号与Avalon总线接口信号的对接。
DM9000A不允许直接访问芯片内部的寄存器,需要通过数据端口和索引端口来读写。而这两个端口由CMD管脚控制:当CMD接高电平时为数据端口,CMD接低电平为控制端口。
创建HAL设备驱动包括:创建设备实例和登记设备。设计中针对LWIP的结构,定义一个结构体作为DM9000A设备的altdev结构:
typedef struct
{
altlwipdevlist lwipdevlist;
int baseaddr;
int irq;
uchar hwaddr[6];
int indexoffset;
int dataoffset;
int dm9ktxspace;
int dm9klinked;
syssemt arpsemaphore;
syssemt txsemaphore;
} altavalondm9kif;
在NiosⅡ启动时,将在altsysinit()中对设备初始化,初始化程序如下:
#define ALTERAAVALONDM9KINSTANCE(name,dev)[JY/*对设备实例化*/
altavalondm9kif dev=
{
{
ALTLLISTENTRY,
{
0,
name##NAME,
altavalondm9kinit,
altavalondm9krx,
},
},
name##BASE,
name##IRQ,
{ 0x00,0x90,0x00,0xAE,0x00,0x01},
0,1,2
}
#define ALTERAAVALONDM9KINIT(dev) altlwipdevreg(dev) //初始化设备,注册驱动到HAL中
应用程序设计采用TCP/IP、HTTP协议,把监测器作为Web服务器端,远程PC端作为客户端通过网页显示采集到的心电波形。
4 实验结果
系统对人体心电信号进行了采集,通过LCD面板进行实时显示。通过SD卡存储数据,同时采用以太网网络将数据发送到远程的PC端上,以下是对系统功能的验证与测试结果。
4.1 信号采集调理模块
心电信号采集调理模块是自行设计的采集板,主要测量参数为前置放大器的通道带宽、放大能力和陷波特性。经测试,测试信号在1～1 kHz的频带带宽内放大增益基本稳定在12.1 dB,即其通道带宽能≥1 kHz;在频率为20 Hz和50 Hz时,放大器对40～800 mV信号的放大能力增益并无明显变化,基本稳定在11.7～13.1 dB;同时,陷波器在对50 Hz信号滤波时能将放大增益控制到0.5 dB以下。因此,基于心电信号的特点所设计的采集调理模块能稳定地获得人体的心电信号。
4.2 信号显示模块
图5是采集后的心电信号通过本地的LCD面板实时显示。从显示结果看,心电信号的PQRST五个特征点明显,波形平滑,并且在实际测量中稳定无干扰,能真实反映出采集后的心电信号。
4.3 网络传输模块
在设计中,网络接口功能的实现使采集到的心电信号通过以太网发送到远程PC端,实现数据的远程传输。根据TCP/IP协议与HTTP协议,信号经过打包处理后发送到网络上。在远程PC端,通过网页浏览器就可以观看到服务器端采集到的心电波形。图6是心电信号在远程PC端的网页浏览器上显示结果。该测试结果显示其与本地的LCD面板显示波形基本一致,实现了远程传输功能。
实验表明,该心电监护系统能实时准确的实现数据的采集、显示、存储和传输功能。
5 结 语
本文描述了一种基于NiosⅡ软核处理器的远程心电医疗信号监测系统的设计,该设计已完成了系统平台的搭建,并通过了EDA软件仿真验证和在DE2开发板上板级验证,能够实现对心电信号的采集调理、信号波形和数据的LCD显示、数据的存储、网络传输。
设计中采用了SOPC技术与IP核复用技术,缩短了系统开发周期,同时使系统具有便携式、灵活性、功能可扩展等功能。通过移植μClinux操作系统,使系统具有了强大的网络功能与更加强健的系统稳定性。
摘要：随着HHCE(家庭医疗保健工程)的兴起与远程医疗的不断发展,提出一种面向用户终端使用的远程心电医疗信号监测系统的解决方案。该方案在硬件设计上以SOPC(片上可编程系统)技术为基础,在单片FPGA上实现整个系统构建,系统采用Altera公司的NiosⅡ软核处理器进行开发,平台关键模块使用硬件描述语言和Altera公司的EDA软件Quar-tusⅡV7.0进行设计,最终完成RTL级仿真与板级验证。着重阐述了整个系统关键模块的设计流程,并给出了关键技术的设计思路与重要步骤。
关键词：HHCE,SOPC,FPGA,心电信号
参考文献
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[8]ALTERA.NiosⅡDocumentations[EB/OL].http://www.altera.com.
多功能医学心电信号发生器研制 篇6
1 设计要求
本设计主要研究内容为利用ARM芯片控制产生用于医疗器械检测的信号源, 具体为心电图波形信号、正弦信号、三角波信号、锯齿波信号、反锯齿波信号、方波信号等。主要完成的工作如下:
(1) 基于ARM的PWM控制模块的实现;
(2) 利用Matlab提取所需波形数据;
(3) 使用一块2.4英寸240×320的TFT-LCD显示屏对信号的参数进行显示。
2 硬件实现
2.1 总体硬件设计框架
本设计中将ARM LPC1768作为主控芯片, 产生PWM信号, 将其通过一个二阶的RC低通滤波器就能输出所需信号, 通过按键电路, 控制输出信号频率;通过GPIO口连接显示电路, 显示输出信号幅度、频率参数。具体系统硬件结构如图1所示。
2.2 按键部分
本系统中共设计了3个按键, 其中一个是复位按键, 控制整个系统的硬件复位;其余两个按键用来分别控制频率的增加和减少。
2.3 电源部分
电源模块中使用外部9 V直流稳压电源或者USB供电, 当使用外部9 V电源供电时, 先利用电源芯片LM1117-5将电压降为5 V, 然后再利用一片LM1117-3.3将5 V电压变为LPC1768正常工作电压3.3 V;当使用USB供电时, 只需使用跳线连接到LM1117-3.3芯片上, 就能为系统提供正常工作电压。
2.4 LCD显示部分
显示模块的主要功能是将输出信号的参数实时的通过LCD屏显示出来, 便于指示和操作。在显示模块中使用的北京铭正同创科技有限公司生产的Mz T24-2显示器, 它是一块高画质的TFT真彩LCD, 带有丰富的接口、编程使用方便、扩展接口容易等优异性能。Mz T24-2内置专用驱动和控制IC (SPFD5408) , 并且驱动IC自己集成显示缓存, 无需外部显示缓存。
2.5 低通滤波部分
由LPC1768输出PWM信号后, 将其通过一个二阶的无源RC低通滤波器, 滤除高频成分。
3 软件结构
系统的软件设计主要包括PWM处理程序、按键处理子程序和LCD驱动程序这三个主要部分, 程序设计流程图如图2所示。
3.1 集成开发环境LPCXpresso
LPCXpresso开发套件是恩智浦公司推出的基于功能强大的Eclipse集成开发环境 (IDE) 工具, 拥有由恩智浦设计的全新、直观的用户界面、针对Cortex-M优化的编译器和函数库、LPC-Link JTAG/SWD调试探针和目标板, 为用户提供功能丰富的开发工具[7]。本系统的所有软件设计都是在LPCXpresso IDE中用C语言编写、调试完成的, 利用LPC-Link将程序下载到目标板上。
3.2 PWM程序控制
在程序设计中, 为了让PWM信号的占空比按照采样波形变化, 当匹配寄存器MR0发生匹配时, 产生中断, 进入PWM中断处理子程序, 在子程序中, 设置匹配寄存器MR1~MR6的数值, 分别按照采样的数据进行配置, 最后就能输出占空比按波形变化的PWM信号。
3.3 按键程序设计
按键的功能主要是通过改变PWM信号的周期来控制输出信号的频率。在设计按键程序时, 不能忽略按键时的抖动。总的来说去抖动有两种办法:一种是通过硬件电路的方法防止抖动;还有一种是通过软件程序的方法防止抖动。在本设计中采用的是后者。
4 结语
设计完成的多功能心电信号发生器, 从理论和实际两个方面, 研究了PWM原理生成任意波形, 通过测试, 输出波形完整且稳定。能够输出标准的心电图信号, 同时还能输出步进1 Hz, 频率范围10 Hz~1 k Hz的正弦波、三角波、锯齿波、反锯齿波和方波等信号。整个系统高度集成, 随身携带, 显示界面清晰[8], 按键部分和电源部分操作简单, 可满足各种心电图机校准和医学院校教学示范要求。
摘要：设计一个能够输出用于医学上的标准心电图信号, 同时还能输出其他波形信号的发生器。在设计过程中, 首先研究该发生器的设计要求, 再对其硬件的各部分电路进行研究, 最后对其软件的各部分程序进行研究。经过软件调试的结果完全达到其设计要求, 可以满足各种心电图仪器的校准和维护的应用要求。
关键词：心电信号发生器,PWM,ARM,医学应用
参考文献
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[7]LPCXpresso.Getting started with NXP LPCXpresso V11[M].[S.l.]:LPCXpresso, 2012.
一种心电信号检测的新方法 篇7
在医学设备中, 心电图测试过程中, 人体的新电信号微弱, 信噪比低, 而且是非平稳的。信号从测试室通过传输电缆传输到监测室, 其间被50Hz或60Hz电源干扰, 导致心电信号被这种噪声覆盖。所以, 交流电源的干扰是心电信号的重要干扰。
在测试中, 要去除心电信号中的电源干扰也是一种挑战。近几年, 提出各种各样的去噪方法, 它们各有优点和缺点。本文提出一种基于对角矩阵下的噪声滤波方法, 去除了低信噪比微弱心电信号中的电源干扰, 通过实际测试表明此方法取到良好的效果。
二、对角矩阵下滤波方法的原理
我们关心的是振幅A、角频率ω和初相位δ ( (t) =ωt+δ) , 理想情况这三个参数是固定不变的, 但是, 实际情况中, 由于各种原因电源的参数是变化的。设实际测得的心电信号为u (t) 。
设M为包含所有正弦波函数的集合:
设向量参数:
属于空间
式中的振幅A、角频率ω和初相位δ都是时间的函数, Amin、Amax、ωmin、ωmax、δmin、δmax分别为振幅、角频率和初相位的最小值和最大值。
设理想的正弦波干扰为:
要想从u (t) 提取确定的信号y (t) , 解决方法是做u (t) 在集合M中的投影, 也就是说求出y (t) 和u (t) 之间的最小距离, 既是:
在实际中, 是在实数范围内。所以瞬时距离函数为:
定义函数:
使用梯度下降法, 求出参数θ。
式中:参数μ是一个对角矩阵, 作用是控制算法的收敛性和稳定性。所以我们称为对角矩阵下的去噪方法。定义理想的参数θ为
式中:分别为振幅, 角频率和初相位。对角矩阵μ为:
由式 (8) 得:
将上式分开写为:
式中:
那么有:
式中出现时间变量t, 由于所有参数都是随时间变化的, 在不影响结果的前提下, 将这个时间t用常数m4代替。原微分方程组变为:
式中:
通过控制对角矩阵的取值, 使系统对不同的参数达到分析的目的。
三、算法的实现
把上节方法转换为离散形式:
式中:TS为采样时间。应用软件形成core unit单元。为了更好提高信噪比, 系统再增加一个带通滤波器, 其传递函数为
幅值为|H (f) |相角为<H (f) 。
要把心电信号中的电源干扰去除, 采用图1的结构。图中, 输入信号经过不同频段的处理单元后, 分离出响应的频段的干扰, 再从输入信号中去掉。每个处理单元先经过带通滤波器, 再通过core unit单元进行处理, 最后, 把带通滤波器引起的幅值差和相角差去掉。为了能够去除心电信号中的电源干扰, 经常采用多个处理单元, 每个单元的频段不同。
四、结论
本文完全摆脱Fourier变换的局限, 提出了对角矩阵下的噪声处理算法。通过对心电信号的实际测试, 表明此算法的计算量小、滤波效果好, 能够实现对心电信号的实时处理。为心电信号的提取提供了可靠的方法。
摘要：心电信号在传输过程中被普遍存在微变交流电源严重干扰, 造成有用信息被干扰覆盖, 极大影响了诊断效果。为了去除心电信号中的电源干扰, 本文提出了对角矩阵下的噪声滤波方法。
关键词：心电信号,电源干扰,对角矩阵,滤波
参考文献
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心电信号分析 篇8
研究表明, 气压、气温等气象因子的剧烈变化均可诱发心、脑血管疾病。严重的情况下会出现心猝死、脑卒中类心血管疾病的发生。但这些结论都是人们事后根据统计分析得到的。迄今为止, 尚不了解由于气象因子变化而引起的生命指征改变的动态过程[1,2,3]。
为此, 本文设计了一个心电与气象因子同步数据采集系统。利用该系统对气象因子和心电信号进行长时间同步采集, 可以直接分析气象要素中的气压、温度、湿度这三个要素对人体的心电信号产生的影响, 进而较为详细地了解气象条件和人体健康之间的关系。此方法有别于国内外气象部门根据疾病发生实况资料与气象条件寻找相关关系的思路, 使我们能够更加方便地了解人体生理参数与气象因素之间的直接对应关系[4]。
1系统整体结构
心电信号与气象因子采集系统硬件 (如图1所示) 主要包括模拟和数字两大部分[5]:首先将采集到的信号进行模拟放大、滤波处理;然后进行A/D转换, 转换完的数字信号通过单片机进行数字滤波得到光滑、正确的数据, 最后将滤波后的数字信号一方面经过无损压缩后存储到CF卡, 另一方面传送到实时的分析系统进行分析。CPLD作为外围的控制电路的核心, 控制液晶和三通道异步串行通信
2 系统硬件设计
2.1 心电采集模块设计
人体心电信号是非常微弱的生理低频电信号, 主要频率范围为 (0.05～100) Hz, 幅度约为 (0～4) mV。而且心电信号中通常混杂有其他生物电信号, 加之体外以50 Hz工频干扰为主的电磁场干扰, 使得心电噪声背景较强, 测量条件比较复杂。
心电采集模块如图2, 包括[6,7]: (1) 前置放大, 将两个电极的信号进行差分放大, 增益为十倍左右, 右腿驱动电路去除人体携带的交流共模干扰; (2) 二阶高通滤波; (3) 二阶低通滤波, 将心电频率取在 (0～100) Hz; (4) 50 Hz陷波, 去除50 Hz干扰; (5) 主放大, 增益为80倍左右, 实现总体800倍左右的增益; (6) 电平抬升电路, 将信号调整到A/D转换器的输入范围内[3,4]。
2.2 气压采集模块设计
选用MPX4115A型[9]恒压驱动的桥式硅压阻器件作为气压测量传感器。它具有成本低, 性能优越, 功耗低, 长期稳定性好等优点。被测气压由压力传感器变换为电压信号, 经分压进入到A/D转换器的输入范围内。信号输出到单片机I/O口[8], 气压采集原理如图3。
由于A/D芯片的基准电压是1.3 V, 最大电流驱动能力为2.5 mA。所以在模拟端进行了简单的分压用1个10 k和40 k的电阻进行分压, 并且用5 V的电源对传感器供电。
2.3 温、湿度信号采集
DB110 数字温湿度传感器探头[10]是数字温湿度传感器系列中电缆型的传感器。传感器把传感元件和信号处理集成起来, 输出全标定的数字信号。DB110 采用世界先进的温湿度传感器为核心部件, 确保产品具有一定的可靠性与稳定性。传感器内部包括一个电容性聚合体测湿敏感元件、一个用能隙材料制成的测温元件, 并在同一芯片上, 与14 位的A/D 转换器以及串行接口电路[11]实现无缝连接。
串行时钟输入 (SCK) 用于微处理器与DB110 之间的通讯同步。由于接口包含了完全静态逻辑, 因而不存在最小SCK 频率。
串行数据 (DATA) 三态门用于数据的读取。DATA 在SCK 时钟下降沿之后改变状态, 并仅在SCK 时钟上升沿有效。
2.4 数据存储
CF卡是一种包含了控制和大容量Flash存储器的标准器件, 具有容量大、体积小、高性能、携带方便等优点, 已广泛应用在数据采集系统和许多消息类电子产品中。
CF卡有3种工作模式[12]可供选择:I/0模式、存储器模式和IDE模式。CF卡的默认模式是存储器模式, 使用也最为普遍。如果使用存储器模式则不需要配置任何寄存器。每一种模式的电路连接各不相同。在I/0模式和存储器模式下, 可以采用8位的访问方式, 也可以采用16位的访问方式。本文所采用的是8位的存储器模式, 其接口电路原理图如图5所示。
W78LE516的P0口就为数据线连接CF的DO—D7, CF卡的A0-A10为地址线, P3.6、P3.7分别为读 (RD) 、写 (WE) 线。由于W78LE516是8位的单片机, 所以对CF卡的访问采用8位的方式较为方便。通过把-CE2设为‘1’即可通过访问CF卡的D0-D7来存取数据。而CEl可以作为CF卡的片选信号, 通过设CEl为‘0’来选通CF卡, 即CEl接W78LE516的P2.6来线选CF卡。当REG为‘0’时, 访问 CF卡的属性寄存器;REG为‘1’时, CF卡在存储器模式下对数据进行读写操作。RDY/BSY为CF卡状态引脚, 当为“0”时, CF卡忙, 为“1”时可以对CF卡操作。
2.5 CPLD控制电路设计
本系统通过CPLD与单片机共同完成液晶控制, 多通道异步串行通信。本系统的CPLD为CY37032V-3[13], 有1 800个可用门, 84个引脚, 以第二代MAX结构为基础的基于E2PROM的可编程逻辑器件。运行速度快, 可与单片机进行协调工作。单片机通过EMIF (外部存储器扩展接口) 与CPLD进行通信。从而控制液晶显示和多通道异步串行通信。
如图5所示, 液晶显示器的数据总线DB0～DB7与单片机I/O口相连。RS (数据指令选择) , R/W (读写选择) , E (使能) , PSB (串并选择) 等控制线与CPLD相应的I/O口相连, CPLD通过对单片机的地址总线进行译码, 从而控制液晶的显示。
3 系统软件设计
系统的软件设计是系统设计的重要组成部分。在软件设计中, 本论文对记录仪的软件需求按功能进行了严格划分, 将每一部分内容形成模块, 最后再合成在一起。设计的系统软件总体结构如图6所示。
动态心电与气象因子记录仪的所有操作均由液晶显示屏幕给出中文菜单提示。开机后, 系统首先进行预处理, 例如设置系统的工作状态、显示主菜单等, 通过按键可以进行操作。
4 测试结果和分析
4.1 心电信号采集结果分析
图7是通过上位机软件观察到三个通道中某个具体时间段的心电信号图形, 根据图形的回放我们很直观看到经过放大和滤波后的心电信号明显的变得平滑并且在滤除噪声的同时, ECG信号的主要病理特征都得到了好的保留。如医学上进行病理判断的P、T和QRS复波都得到了很好的恢复。
4.2 气象因子采集结果分析
在对硬件电路测试的基础上, 我们在经过必要的线性补偿, 温度补偿后, 整个系统的精度有了显著的提高。因为气象因子在短时间内的变化是很小的, 所以需要测量长时间的信号才可以看到它们的变化情况, 由于篇幅的原因这里我们列出气压采集测试结果, 如表1所示。
需要说明的是, 其测量值是绝对气压值。取样测试发现精度小于0.7 hPa, 并且有很高的长期稳定性, 达到了高精度、低成本的目的, 这样有利于我们更方便的分析出在不同大气压力的情况下, 心电的变化, 而不仅局限在分析大气压力变化对人体心电的影响。
5 总结
本文所设计的系统选用WINBOND的W78LE516型单片机作为主控芯片、CF卡作为大容量存储器, 功耗低, 体积小, 可以长时间连续同步记录气象因子与心电信号并存储所有信息, 也可很方便地进行存储容量的扩展。根据所记录的数据, 我们可以建立气象因子与心电信号之间的关联数据, 进而探讨气象因子及其变化趋势对人体心电的具体影响。
摘要：研究发现, 气象因子的变化会影响人体生理参数的改变。目前的研究都是基于事后的统计分析。为此设计了一种动态采集系统, 用于对气象因子和心电信号进行24h的同步采集, 从而揭示气象因子变化与心电信号之间的对应关系。系统选W78LE516单片机和CPLD来构造控制电路, 用读写速度快、功耗低的低电压外部数据存储器CF卡存储采集完的信号。最终采集到的数据可以在上位机上显示波形。
