信号采集与处理

关键词：信号

信号采集与处理（精选十篇）

信号采集与处理篇1

在模具对制造生产中占越来越重要地位的今天, 如何使带动模具的压力机能在生产过程中正常的运作, 对其进行动态监测和信号分析等就有着非常重要的意义。对此本文采集及处理动态信号就是为求得压力机偏载和分析冲压动态信号在压力机工作状态时的变化规律。

2 试验方案的确定

本试验方案选用液压冲压机、冲裁模具和动态应变仪来采集冲压过程产生的压力信号。采用的是电阻式应变片来测量应变信号, 因为它的精度高, 测量范围广, 性能稳定可靠, 频率响应特性好。

本试验是利用电阻应变片粘贴在冲压机的立柱即受力变形最敏感的部分, 通过接线形成桥路连接到动态应变仪, 最终显示在计算机上。采集冲裁出封闭轮廓的零件 (即完整零件) 和冲裁出不封闭轮廓的零件 (即一半零件) 的应变信号。

3 应变片的粘贴和温度补偿

应变片通常是用粘结剂粘贴在试件上。在本实验中我们粘贴在冲压机的立柱上, 因为此处对受力变形较为敏感。在作用应变量时, 粘结剂所形成的胶层起着非常重要的作用, 它要正确无误地将试件的应变传递到应变片的敏感栅上去, 保证应变片和试件共同工作。基片的选择与粘结剂有紧密关系。粘结剂必须适合应变片材料和试件材料, 要求粘接后力学性能可靠, 粘接力强, 粘喝层有足够大的剪切弹性模量, 另外也要求电气绝缘性良好, 化学性能稳定, 耐湿性能好等。

应变片的粘贴质量直接影响应变测量的精度, 必须十分注意。应变片的粘贴工艺主要包括:试件贴片处的表面处理, 贴片位置的确定, 应变片的粘贴, 固化, 引出线的焊接, 及防护处理等。

本试验中利用六片应变片贴在压力机的立柱上。其中四枚竖着均匀分布贴在液压冲压机立柱的同一断面处, 再用两枚应变片横贴在立柱的另一断面左右处。

4 试验数据采集

把导线与立柱后应变片与立柱的前应变片用电烙铁分别连接起来, 再把导线的另一端接到动态应变仪的通道一和通道二, 且两电路都为半桥电路。采集频率为10000H z。

5 冲压应变信号变化分析

以下几个图为立柱各个部分在冲裁完整和冲裁一半零件时的应变信号图。

从以上2张应变图可以看出在冲裁完整零件和冲裁一半零件时, 应变信号有较明显的不同, 尤其是冲裁完整零件时, 立柱各个部分显示的应变峰值出现要晚于冲裁一半零件时的应变信号这说明了本课题使用的冲裁模是有缺陷的, 即刃口某处出现了磨损、崩刃等现象, 而冲裁一半零件的应变信号图较为正常, 这就说明了冲裁出一半零件的刃口处没有大的缺陷。2张图中冲裁一半零件的应变峰值都要比冲裁完整零件的应变峰值小。

6 结论

本文采用了应变电阻片和动态应变仪等设备对液压冲压机的冲压应变信号进行了采集, 把原始信号经M A TLA B滤波处理后对其冲压应变信号变化规律和冲压偏载进行了研究。通过分析冲压应变信号, 了解到了冲裁模工作时, 应力发生变化的规律, 并能通过这些信号, 来判断模具是否是正常工作, 找出其缺陷;通过对压力机不同部位信号的采集, 比较冲压峰值的差异, 得出了冲压偏载量。

参考文献

[1]刘强.基于虚拟仪器的冲压机及其自动送料机构动态测试系统研究[D].武汉科技大学, 2005.

[2]杨红, 叶云岳, 陈永校, 吕荣坤, 吴长富.新型冲压机冲裁力测试系统的动态标定[J].电工技术杂志.

[3]翁其金, 徐新成.冲压工艺及模具设计[M]机械工艺出版社, 2007.

信号采集与处理篇2

单片机系统采集器的信号有模拟电压信号、PWM信号和数字逻辑信号等，其中，应用较广泛的是模拟信号采集。模拟信号指的是电压和电流，采用的处理技术主要有模拟量的放大和选通、信号滤波等。因为单片机测控系统有时需要采集和控制多路参数，如果对每条路都单独采用一个较为复杂且成本较高的回路，就会对系统的校准造成较大影响，几乎不能实现。因此，可以选用多路模拟开关，方便多种情况下共用。但在选择多路模拟开关时，要注意考虑通道数量、数漏电流设计、切换速度、通导电阻、器件封装、开关参数的漂移性和每路电阻的一致性这几点。信号滤波是为了减少或消除工作过程中的噪声信号，滤波常用的有模拟滤波电路和数字滤波技术，后者在单片机系统中发展较快。

1.2随机脉冲信号采集卡的设计

随机脉冲信号采集卡的硬件组成主要有输入输出接口、单片机运行和控制、复读采集和控制、信号重放和主机接口控制这五个电路模块。该系统的`主要硬件电路包括单片机主系统中的随机脉冲放大和限幅电路、脉冲幅度、脉冲宽度测量电路、高速信号采集、存储电路以及由EPLD等构成的控制信号电路等。单片机除了负责随机脉冲信号的采集以外，还要将相关的数据与随机脉冲数据组织成一个完整的信号数据结构。

1.3单片机脉冲信号采集优化模式

单片机脉冲信号的采集应用必须要做好相关软硬件的应用、采集模式等的剖析准备工作。在硬件系统中，需要主机板与接口板设备的配合。在应用软件子系统过程中，要采用模块化分区结构，确保脉冲信号的有效采集和处理。在单片机脉冲信号采集过程中，要注重对单片机CPU的选择，确保其与接口板等设备相协调。优化编制程序结构，使其满足脉冲信号采集的需求。例如SOC单片机嵌入系统，该系统的应用效果良好，是单片微控制器设备的延伸。采集单片机脉冲信号时，需要单片微控制器的配合，才能应用多个微处理器协调接口板，实现CCL信号、信号、t信号等的应用。该模式要求单片机具有运作速度快、功耗成本低、处理效率高等特点，同时，要为软件系统的运行提供稳定的工作环境，实现单片机脉冲信号采集的优化，并确保整体系统硬件功能的正常使用。在对单片机脉冲信号采集模式进行优化设计时，要掌握硬件的运行环境。在脉冲信号采集处理过程中，要保障单片机应用系统的自检模式、加源刻度模式等各个模块的协调统一配合，保证软件系统中不同软件模块之问的正常运行，实现人机对话模式的优化。通过优化模块结构应用，实现综合运作效益的提升。通过对CCL信号的处理和对输出模块的分析，实现对周期性脉冲信号数据的收集和模拟量数据的输出。在该模式中，信号是一种随机信号，通过数字滤波技术中的中值滤波技术、加权滤波技术等的应用，获取有效、准确的数据并消除误差，提升薄层分辨能力。在系统试调中，要确保软硬件之问的有效适配，确保其调试环节的协调，满足系统各功能需求，实现对单片机脉冲信号的有效采集和处理。

2单片机脉冲信号测量

2.1单片机脉冲信号测试仪

以单片机为核心的脉冲信号参数测试仪和控制装置，具有体积小巧、便于携带、可拓展性较强的特点。例如C8051F340单片机，此种单片机具有较强大的集成模块功能，简化了硬件电路设计。该测试仪主要包括显示模块、单片机模块、按键模块、电源模块和信号调理电路模块，软件采用C51语言编程，主要由主程序、按键子程序、信号采集子程序、信号处理子程序、液晶显示程序和中断子程序等部分组成。此种单片机具有丰富的中断资源，外部中断和定时器溢出中断子程序可完成电压值、周期、频率和占空比的测量。

2.2单片机脉冲信号测量采集方法

沼气池接种物采集与处理篇3

为了加快沼气原料发酵的启动速度和提高沼气池产气量,而向沼气池加入富含沼气微生物的物质,统称为沼气池接种物。它的作用就像蒸馒头人们要用老面来发酵一样。目前,由于没有纯产甲烷菌可利用,所以在沼气的制取过程中一般均采用自然界的活性污泥做接种物,如城市污水处理厂的污泥、池塘底部的污泥、粪坑底部的沉渣等,都含有大量的沼气微生物,特别是屠宰场、食品加工厂和酿造厂的下水污泥等,由于有机物含量多,适于沼气微生物的生存,因此,都是良好的沼气池接种物。在农村,来源较广、使用最方便的沼气池接种物是沼渣和沼液。

启动农村户用沼气池,应选择正常产气沼气池的沼渣或沼液做接种物,如果是新的沼气发展地区,没有正常产气沼气池所产的沼渣或沼液可供利用,则可选择粪坑、屠宰场、豆腐加工厂、食品加工厂和酿造厂的下水污泥做沼气池接种物。

二、处理接种物

1. 直接利用。如果采集的沼气池接种物是正常产气沼气池的沼渣或沼液,可不作处理,直接加入沼气池用于沼气原料发酵的启动即可。

2. 科学处理。如果采集的沼气原料发酵接种物是粪坑、屠宰场、豆腐加工厂、食品加工厂和酿造厂的下水污泥,则应将污泥加水搅拌均匀,过滤泥砂、石块和杂质后再加入沼气池中用于沼气原料发酵的启动。

浅谈实验动物生理信号的采集与处理篇4

实验动物是医药学研究的先锋。人类在发展中通过了解自我、认识自我、理解疾病机理、战胜病状、改善环境等方式来提高健康水平, 这种方式是以实践为基础, 以实验动物为指导的研究工作。可以这么说, 实验动物可谓是人类疾病的首先承受者, 是药物的试验者, 是生命科学研究工作开展的主要目标, 是人类生活质量提升的阶梯。在实际生活中, 人们经常会得病, 可是要想使病情得到正确的诊断与及时的治疗就需要先进的医学水平。可是导致人生病的因素有很多, 每个病人的情况也存在众多差异, 这时就需要动物进行实验, 并从中找到最有效的治疗方法。且在生物医学发展的过程中也需要不断地创新, 新技术与新药物的引进是必须的, 所以要依靠实验动物进行研究, 通过生物信号的采集与分析来了解各种副作用与不良反应。

1 实验动物生理信号的采集与检测原理

实验动物生理信号主要包括血压检测信号、温度测量信号以及心电信号搜集, 由于每种信号都存在不同的特点, 所以在采集的过程中也存在一定差异, 具体内容为:

1.1 血压检测信号采集与检测原理

血液是维持生命体征的基础, 一旦出现异常就会严重影响到身体健康, 所以血压检测信号的采集是非常重要的。只有血压正常才能保证血液的正常循环, 无论是过高或过低都会产生严重后果, 一旦消失也就意味着生命的终结。在进行医学研究的过程中, 为了能够找到调节血压的各种因素, 就会采集实验动物的生理信号进行分析。

检测原理表现为血压传感器在应用中主要是以硅压敏电阻传感器为主, 这种传感器是压力传感器中常见形态, 采用了无毒塑料作为设备外壳, 这样一旦溶液中产生气泡, 我们可以迅速的观察到其中的发生的变化, 通过将血液从导管端部冲掉的方式来减少血凝的出现, 从而达到提高检验质量的目的。在检验之中, 需要从安全隔离需求入手, 将硅片和溶液严格控制, 避免两者接触, 通过采用弹性硅片来和溶液接触, 这样避免了两者接触所产生的异变。

1.2 温度测量采集及其原理

体温是人体新陈代谢状况的重要反应现象, 一旦出现异常则代表人体机能不能正常进行功能活动, 所以说在实验动物生理信号中, 温度测量至关重要, 同时还需要确保采样工作的合理性。身体内部温度的测量与采集是非常重要的, 其工作又被称为体核温度, 主要反应的是头部或者是躯干的情况, 在对动物进行试验时一般要从直肠开始进行测量。

检测原理主要是在检测中采用热敏电阻作为传感器, 通过电阻大小来断定传感器工作效率。在工作中, 通常都传感器直翻在导管的顶部, 然后测量器官温度, 并且探索导管尺寸和温度之间的关系, 这种检测工作是一种动态工作, 是根据实验动物自身特点来选择适宜的温度, 从而保证检测质量。

1.3 心电信号采集检测与其原理

心脏是人体最重要的器官之一, 一旦停止跳动也就意味着生命的结束, 而心电则是用来反映心脏跳动情况的, 通过对心电参数的分析不仅可以清晰地了解到心脏的健康状况, 还可以观察到药物以及治疗方法对心脏所造成的影响, 是重要的临床诊断方法。

临床ECG的测量有三种基本的方法:标准临床ECG (12导联) 、VCG (3向量导联) 和监护ECG (1或2导联) 。本文采用12导联法。根据电极在实验动物体表面放置位置的不同, 可组成各种导联, 各种导联的心电图波形各有特点。目前均采用国际上通用的导联, 即Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ标准导联、加压单极肢体导联和单极胸导联。

2 ECG信号采集的处理

在对ECG信号进行采集的过程中经常会遇到各种噪声的干扰, 导致心电信号模糊不清, 无法进行准确的分析与处理。而常见的干扰信号有基线漂移、肌电、工频等, 这就需要采取相应措施进行处理, 从而保证ECG信号采集工作的顺利进行, 具体内容为:

2.1 解决基线漂移造成的干扰

心电信号的采集很容易受到外界因素的影响, 基线漂移是干扰信号中最常见的一种, 主要是由于呼吸和电极不稳定原因造成的, 其频率较低, 一般在0.5Hz以下, 属于低频干扰。而要想解决基线漂移给心电信号采集所造成的影响, 就要运用科学、合理的方法找到出现这种状况的原因, 并针对原因采取相应措施。

2.2 去除肌电干扰

低通滤波器虽然能够对混杂在ECG信号中的高频干扰信号起到有效抑制作用, 但却不能去除, 仍然会有残留信号影响到动物生理信号的采集结果, 具体表现在以下两方面:第一、幅频特性很差, 不仅存在众多旁瓣, 而且主瓣的峰值比第一峰瓣高13d B左右, 所以不能对高频干扰起到良好的抑制作用;第二、虽然滤波器的相频特性在通带内保持线性, 但进入阻带后有幅度为π的跳变, 有可能造成心电信号的高频相位失真。

2.3 抑制工频干扰

交流电源造成的工频干扰大概是50Hz, 这种噪声对信号的影响是非常大的, 严重降低了分析结果的准确性。所以, 要想提高结果的准确性就要运用科学、有效的方法抑制工频所造成的干扰, 经过多年的研究认为数字滤波器是一种非常有效的抑制工频干扰方法, 而滤波器的设计则是决定心电信号是否清晰、准确的关键。其中自适应滤波法则是非常有用的一种抑制工频干扰方法, 经常被运用于生物医学信号处理中, 也就造成了自适应滤波器的出现, 其特点主要有:自适应滤波器可以自动地调节其自身的参数, 而在设计时, 只需要很少的、或根本不需要任何关于信号和噪声的先验知识。

3 结束语

综上所述, 在对实验动物生理信号进行采集与处理的过程中, 应该运用科学、有效的方法, 这样才能取得良好的效果。虽然经过多年的探索与创新, 研究取得了明显的进步, 但仍然存在一定不足, 需要在今后的发展中不断完善, 这样才能促进人类健康与生物科学的进步。

摘要：随着生命科学技术的迅猛发展和日益深入, 国际逐渐形成了生物与医学领域竞争加剧的局面, 医学实验信息采集与研究成为各国医疗事业发展的重点。在研究开发之中, 实验动物作为人类的替身, 在研究药物物化反应与生理反应中有很重要的地位, 是生命科学与药学发展的主要基础, 作者在文中针对当前的实验动物生理信号的采集与处理提出分析, 阐述了作者的个人研究思路, 提出了检测原理, 通过分析实验动物生理的体温、血压等信号进行检测与处理。

关键词：实验,动物生理,生理信号,采集,处理

参考文献

[1]张念华, 赵英会等.实验动物的种类及其在医学上的应用[J].动物科学与动物医学, 2013, 20 (3) :12-14

[2]恽时锋, 胡玉红等.实验动物在现代化综合医院”医、教、研”发展中的作用[J].实验动物科学, 2012, 24 (2) :69-70

[3]宋宇峰.Lab Windows/CVI逐步深入与开发实例[M].北京:机械工业出版社社, 2013, 04

[4]王建新, 杨世凤.LabWindows/CVI测试技术及工程应用[M].北京:化学工业出版社, 2013, 8:100-104

[5]刘修鑫, 孙德法等.实验动物心电参数自适应检测和分析系统[J].生物医学工程杂志, 2013, 17 (1) :111-113

信号采集与处理篇5

基于多个数字信号处理器的航空发动机参数采集系统设计与实现

根据航空发动机参数采集系统的`数据采集和处理以及与其他机载设备进行数据通信等任务特点,采用模块化设计方法,利用双口RAM实现了一个由3片数字信号处理器构成的航空发动机参数采集系统.

作者：刘轶秦波陈明 LIU Yi QIN Bo CHEN Ming 作者单位：西北工业大学,自动化学院,陕西,西安,710072 刊名：测控技术 ISTIC PKU英文刊名：MEASUREMENT & CONTROL TECHNOLOGY 年，卷(期)： 24(11) 分类号：V241.62 关键词：数字信号处理器数据采集双口RAM

信号采集与处理篇6

1 系统设计方案

整个系统对四路模拟音频信号同时进行采集,得到的信号在DSP中进行算法处理,其他音频模拟信号分帧进入A/D转换芯片等待转换。转换后得到的数字信号,分帧输入到DSP中进行滤波算法高速处理。采用DSP的Mc ASP完成数字音频信号的接收和发送功能,通过D/A转换成模拟音频信号,经过放大电路输出音频。设计方案如图1所示。

2 硬件电路设计

2.1 硬件芯片

2.1.1 音频处理器

TMS320DM642是美国德州仪器公司(TI)推出的一款面向数字多媒体应用的32位定点DSP芯片,它保留了C64x原有的内核结构,工作频率可以达到600 MHz,每秒可执行指令数4 800 MIPS。具有丰富的外设接口,其Mc ASP接口主要应用在多路音频处理中,提供可以完全独立工作的数据接收部分和数据发送部分。

2.1.2 音频转换芯片

TLV320AIC23B是美国TI推出的一款高性能的立体声音频Codec芯片,其内置输出放大器,并且输出和输入都具有可编程增益调节。在该芯片内部高度集成了模数转换(ADC)和数模转换(DAC)部件,可以在8~96 K范围内采样,ADC和DAC的信噪比分别可达到90 d B和100 d B。同时,TLV320AIC23B具有低功耗的特性,回放模式下功率仅为23 m W,省电模式下小于15 m W[3]。

2.2 TLV320AIC23B和TMS320DM642的接口

TLV320AIC23B与DSP处理器的接口有两个,一个是控制口,用于设置TLV320AIC23B的工作参数,另一个是数据口,用于传输TLV320AIC23B的A/D、D/A转换数据。在系统中,将TMS320DM642的Mc ASP的帧同步配置成Burst模式,与TLV320AIC23B数据口接口;使用IIC总线与TLV320AIC23B的控制口接口。其硬件连接如图2所示。

图2中Mc ASP接口与4片TLV320AIC23B芯片连接,完成4路音频信号的采集。MODE引脚接地,把4片TLV320AIC23B中的U1、U3的NCS引脚接地,另两片U2、U4的NCS引脚接VCC。为了使用TLV320AIC23B的IIC接口配置内部寄存器,需要额外采用1片SN74CBT3257对4片TLV320AIC23B的IIC接口分别控制,SN74CBT3257的端口选择信号由TMS320DM642的GPIO引脚输出[4]。Mc ASP的AXR[1]、AXR[3]、AXR[5]、AXR[7]分别为4路的数据输入,AXR[0]、AXR[2]、AXR[4]、AXR[6]为数据输出,4个通路的帧同步信号、发送与接收时钟是共用的。

2.3 TLV320AIC23B的数据口

TLV320AIC23B的数据口有四种工作方式,一般采用DSP和IIS两种模式。其区别仅在于DSP的Mc ASP帧同步信号的宽度。前者的帧同步信号宽度可为一个位长,后者的帧宽度必须为一个字长。系统中采用DSP模式,实现数据接口的无缝连接。当Mc ASP为从模式时,Mc ASP的接收时钟与帧同步信号都由TLV320AIC23B提供;当Mc ASP为主模式时,Mc ASP产生所有的信号。并采用EDMA访问数据端口、读写音频数据,Mc ASP接口的发送事件或接收事件产生时,EDMA自动接收或发送数据,无需CPU的参与。其在DSP模式的时序如图3所示。

2.4 TLV320AIC23B的控制口

TLV320AIC23B芯片的控制端口信号包括片选引脚NCS、控制端口时钟信号引脚SCLK、控制端口数据信号引脚SDIN和控制端口模式选择引脚MODE。其控制端口支持三线SPI协议和两线IIC协议,两类接口选择由MODE引脚状态决定。在系统中,将MODE引脚接地,配置为IIC接口。使用IIC总线对TLV320AIC23B配置的时,IIC总线选择7位地址的寻址方式,并由于TLV320AIC23B只有写操作无读操作,因而其通讯协议为每个WORD的前7-Bit为寄存器地址,后9-Bit为寄存器内容[5,6]。每片TLV320AIC23B只有两个不同的IIC从设备地址,由NCS引脚状态决定,当NCS引脚为低电平或高低平时,芯片的IIC设备地址分别为0011010和0011011,即一个IIC总线只能配置两片TLV320AIC23B。因此,系统采用多路信号开关SN74CBT3257把TMS320DM642的IIC总线切换成两路IIC总线实现对4片TLV320AIC23B的配置。

3 软件设计

DSP的软件设计的主要任务是初始化和实现语音处理算法。在开发DSP应用程序时,可以在CCS环境下编程,利用TI提供的相关驱动程序,这样可以节省开发时间,降低程序开发难度[7]。

3.1 配置IIC总线

利用CSL库中的IIC_open函数和宏进行复位并返回总线句柄,然后利用总线句柄和总线控制器的值组成结构体作为IIC_config的参数配置总线,以满足控制接口的配置[8]。

3.2 TLV320AIC23B的初始化

在设计音频处理程序时,需要配置TLV320AIC23B的控制寄存器。ANAPATHREG寄存器用于控制模拟音频通道,模拟音频信号来自麦克风,则该寄存器的值设为0x0015;模拟信号时音频信号,该寄存器值设为0x0011。DIGIFREG寄存器用于设置音频接口工作模式,将工作模式设置为DSP模式,其值为0x0043。SAMPLERATEREG寄存器用于设置A/D、D/A的采样率,设SAMPLERATEREG的值为0x000D,将A/D、D/A的采样率都设置为8 KHz。

3.3 Mc ASP的初始化

在使用Mc ASP串口时,需要考虑很多因素,如时钟源、数据引脚、数据格式、数据传输模式等[9]。Mc ASP的配置可以通过设置各个控制寄存器来进行,设置PFUNC寄存器,使能Mc ASP的各引脚;设置PDIR寄存器,配置Mc ASP口引脚的输入、输出方向;设置AFSXCTL寄存器,设置时钟和数据格式;设置XFMT寄存器,高16位为有效掩码;设置XTDM寄存器中的XTDMS0和XTDMS1字段有效。设置SRCTL寄存器,配置串行器引脚。

3.4 音频信号处理算法

音频信号经过A/D转换采用之后,混合进入大量量化噪声和机器噪声,在DSP中使用滤波算法处理除掉信号中的干扰成分。为了保证信号的线性相位和稳定性,采用FIR滤波。对采集的音频信号处理后利用CCS3.3在计算机上实时显示,图4和图5分别为滤波前后的时域波形和频域波形。

通过图4和图5可以看出,输入的音频信号通过设计好的硬件电路,将采集到的数据经过算法处理程序,在时域和频域上,原始波形上的不规则毛刺得到了平滑。算法处理程序有效去除了混入的干扰信号。

4 结束语

设计了TMS320DM642和4路音频芯片TLV320AIC23B的接口电路,并给出了软件设计方法。实现了DSP对TLV320AIC23B的配置和数据通信,完成对4路音频信号的A/D转换采集,并对其中一路信号进行了FIR滤波处理。在CCS3.3上调试后,实现了处理后的音频信号的回放。处理后的语音清晰、稳定,可以满足各种嵌入式产品的语音需求。

参考文献

[1]胡涛,陈超.TLV320AIC23B与TMS320DM642的接口设计[J].仪表技术与传感器,2006(6):36-37.

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[4]王跃宗,刘京会.TMS320DM642DSP应用系统设计与开发[M].北京:人民邮电出版社,2009.

[5]李倩然,周南.TMS320DM642与TLV320AIC23B通信的接口设计[J].电声技术,2010,34(11):45-47.

[6]黎泽清,王明泉,李博.基于DSP与TLV320AIC23B的音频处理系统[J].动化与仪表,2009,24(8):57-60.

[7]齐敏,王玲,韩韬.基于TMS320DM642的实时语音处理系统[J].电声技术,2009,33(1):65-67.

[8]Texas Instruments Inc.TMS320C6x Chip Support LibraryAPI Reference Guide,2004:1-15.

信号采集与处理篇7

桥梁健康监测通过对桥梁结构状态的监测与评估,为其在特殊气候、特殊交通条件下或运营状况严重异常时触发预警信号,分析评估桥梁使用寿命,并为桥梁的养护、维修与管理决策等提供科学的依据[1]。

桥梁健康监测需要大量的硬件和软件支持,传统仪器虽然有很多优点,但是使用功能单一,价格昂贵,虚拟仪器已经在测量控制行业得到了迅速的发展,其综合了计算机强大的计算功能,以及和通信网络的技术融合,使得桥梁的远程实时监测成为现实。

LabVIEW作为一款图形化编程平台,它在数据采集(DAQ)、虚拟仪器软件框架(VISA)、通用接口总线(GPIB)及串口仪器控制、图像处理、数据分析和图表显示方面都具有强大的优势[2]。

该文主要利用虚拟仪器搭建了桥梁振动信号的采集系统,利用LabVIEW实现了信号处理系统的设计。最后通过实验验证了系统的性能。

1 系统整体方案

桥梁的固有频率是桥梁健康评价的重要指标,通过对桥梁在自然环境激励下振动信号的同步采集和分析,可以得到桥梁的固有频率[3]。该文所设计的振动信号采集与处理系统属于桥梁健康监测系统的一部分,主要包括传感器子系统[4]、数据同步采集与传输子系统、数据存储与显示子系统[5]、数据处理子系统。振动数据采集处理系统结构图如图1所示。

2 同步采集系统搭建

同步采集技术根据同步基准的不同,可以分为基于信号的同步和基于时间的同步。基于信号的同步,子系统的时钟和触发信号通过物理连接分享,而对于空间距离较大的数据同步,由于信号同步最大距离的限制,使用基于时间的同步更为合适[6]。

PXI是多通道同步采集最理想的平台,PXI的背板提供多种基于信号的同步选项,其中包括一个系统定时槽位、星形触发总线、一个10 MHz的系统参考时钟、同步脉冲和触发总线等。一座桥梁分布在广阔的地理空间中,致使传感器之间的距离较大,这样通过电缆传输采样信号和触发信号并不实际可行。可以通过GPS进行基于时间的同步采集。GPS卫星上有准确时钟,可以同时用于定时和时间同步。GPS用户通过GPS卫星接收机获取空间位置信息,同步时标和标准时间。基于上述分析,可以搭建出合理的桥梁分布式数据采集系统,以振动信号为例,其基于GPS时间同步的数据采集系统如图2所示。其中PXI-6143同步采集卡负责采集来自加速度传感器的测量数据,PXI-6682接收来自GPS天线的同步时间作为各采集站的时间基,并产生触发信号。

3 数据采集系统软件设计

采集站采用的是LabVIEW RT实时操作系统,LabVIEW RT系统是NI公司在LabVIEW开发环境上加上了RT模块,配合必要的硬件平台,为实时系统开发提供的一个易用的高性能平台[7]。采集站软件主要采用NI-DAQmx开发,利用其子VI实现不同数据的采集,其中振动信号的采集需要使用GPS时间作为触发条件。如图3所示,为振动信号的采集程序,首先对振动信号的通道参数、采集范围、采样率等进行配置,同时将GPS的同步时间作为采集的触发信号。上位机采用Windows XP系统和LabVIEW软件进行采集数据的存储显示与处理。

4 数据处理的理论分析

环境振动法是桥梁结构测试的使用方法。采用这种方法交通可以不被中断,利用地面环境振动和自然界的脉动风力等作为振源,激起结构的振动,然后采集振动信号,通过分析,获得模态信息。峰值拾取法是桥梁模态参数识别的常用方法[8]。该文设计的数据处理系统正是基于该方法,通过分析采集数据的自功率谱和互功率谱来识别固有频率。为了实现对信号的频率辨识,需要对采集的时域信号进行傅里叶变换,将时域信号转换到频域,然后建立频谱函数、自功率谱、互功率谱、相干函数等频域分析函数[9]。

设x(n)是长度为N点的有限长信号(注意这个前提),即信号仅仅分布在[0,N-1]区间,其余时间均为0,那么,该信号的离散傅里叶变换(DFT)定义如下:

$X (k) = \sum_{n = 0}^{Ν - 1} x (n) e^{- j \frac{2 π}{Ν} k n}, k = 0, 1, 2, \dots, Ν - 1$

对于N点离散傅里叶变换,f为频率,则f与k的关系式为:

$f = \frac{f_{s}}{Ν} k = \frac{Ν}{Δ t} \times \frac{1}{Ν} k = \frac{k}{Δ t}, k = 0, 1, 2, \dots, Ν - 1$

式中:fs为采样频率;Δt为总时长。

在频谱分析中,傅氏变换X(f)称为x(t)的频谱函数,而频谱函数的模|X(f)|称为x(t)的振幅频谱。离散傅里叶变换(DFT)在实际计算中采用快速算法,也即众所周知的快速傅里叶变换(FFT)。如果噪声中含有某种频率信号,则可以从自功率谱中看出来,它可以显示振动信号各频率处能量的分布情况。自功率谱公式为:

$S (f) = | X (f) |^{2}$

互功率谱可以用来分析结构的动力特性,其公式为:

$S_{12} (f) = \bar{X_{1} (f)} X_{2} (f)$

互功率谱为复数,记为:

$S_{12} (f) = S_{12}^{R} (f) + j S_{12}^{Ι} (f)$

其振幅和相位则为:

$\begin{array}{l} | S_{12} (f) | = \sqrt{[S_{12}^{R} (f)]^{2} + [S_{12}^{Ι} (f)]^{2}} \\ φ_{12} (f) = \arctan \frac{S_{12}^{Ι} (f)}{S_{12}^{R} (f)} \end{array}$

相干函数可以反映测试信号受噪声污染的情况,相干函数值越大,说明噪声污染越小。通常相干函数用γ $_{x y}^{2}$ (f)表示,其定义为:

$γ_{x y}^{2} (f) = \frac{| S_{x y} (f) |^{2}}{S_{x} (f) \times S_{y} (f)}, 0 \leq γ_{x y}^{2} (f) \leq 1$

对于长度为N的有限长信号,计算其相干函数时,通常将数据分段,每一组数据长度为nfft(nfft≤N/2),共分r段(其中r= int(N/nfft)),然后计算其相干函数,采用如下公式:

$\begin{array}{l} γ_{x y}^{2} (f) = \frac{| \sum_{n = 1}^{r} \bar{X_{n} (f)} Y_{n} (f) |^{2}}{\sum_{n = 1}^{r} \bar{X_{n} (f)} X_{n} (f) \times \sum_{n = 1}^{r} \bar{Y_{n} (f)} Y_{n} (f)}, \\ 0 \leq γ_{x y}^{2} (f) \leq 1 \end{array}$

5 数据处理系统设计与验证

5.1 LabVIEW编程方法[10]

这一节主要介绍用LabVIEW编程实现频谱分析及相干函数分析的实现方法。首先,将以固定格式存储在数据库中的数据读取出来,选择需要显示的信号,并通过时间控制显示信号的长度,得到固定长度的原始信号。如图4所示,为振动数据处理系统前界面。

使用Auto Power Spectrum.vi计算时域信号单边且已缩放的自功率谱,同时需要计算时域信号采样周期,利用公式dt=1/fs进行计算,式中fs为信号的采样频率,在该VI中,df为功率谱的频率间隔,通过公式df=1/(Ndt)计算得到,其现实将df作为横轴显示间隔,即可显示各频率处的能量分布情况。使用Cross Spectrum(Mag-phase)VI可得到两个通道信号的互功率谱幅度和相位。在使用该VI前,先将信号转变为波形形式,t0可采用数据库的采集开始时间或者设置为0,在这里不影响处理的结果,dt=1/fs。在LabVIEW中没有相干函数这个VI,可以通过调用Matlab script node公式节点VI,通过Matlab函数实现该功能。

5.2 实验平台的搭建

采用1 000 mm×100 mm×10 mm的钢板搭建简支梁,在上面布置4支加速度传感器,采用力锤作为激振源,进行多点激励。PXI采集的数据传送到上位机后存入数据库。采样速率设置为2 560 Hz。通过读取数据库数据程序将测试数据显示在前界面上,读取的原始数据如图4所示。

5.3 实验数据处理结果显示

通过对自功率谱和互功率谱幅频图的分析(如图5和图6所示),可以大概得到简支梁的前4阶振动频率为396.719 Hz,551.016 Hz,772.109 Hz,950.937 Hz。通过对互功率谱相频图的分析,在这几个频率处相位均在0°或±180°附近(如图7所示),相干函数在这几个频率处的值均大于0.95,从而可以确定以上4个频率即为简支梁的前4阶振动频率,相干分析如图8所示。

6 结语

本文对桥梁振动信号同步采集理论进行了论述,搭建了基于GPS同步时间的分布式数据采集系统。对峰值拾取法进行了理论分析,阐述了利用LabVIEW实现振动信号频谱分析的过程。通过对实验平台数据的采集及分析结果显示,该系统运行正常,分析结果正确,可以运用于桥梁健康监测中。

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[9]胡广书.数字信号处理理论、算法与实现[M].2版.北京:清华大学出版社,2003.

信号采集与处理篇8

随着计算机的快速发展,由美国国家仪器公司NI(NationalInstruments)提出的虚拟仪器技术引发了测试领域一场重大变革,开创了“软件即是仪器”的先河,目前虚拟仪器技术的应用日益广泛[1]。

虚拟仪器是指以通用计算机作为系统控制器,由软件来实现人机交互和大部分仪器功能的一种计算机仪器系统[4]。与传统仪器不同,虚拟仪器是由通用计算机和一些功能化硬件模块组成的仪器系统。在这种仪器系统中,不仅仪器的操作和测量结果的显示是借助于计算机显示器以及虚拟面板的形式来实现的,而且数据的传送、分析、处理都是由计算机软件来完成的,这就大大突破了传统仪器仪表在这方面的限制,方便了用户对仪器的使用、维护、扩展和升级等[7]。NI公司开发的LabVIEW是目前最为成功的虚拟仪器软件之一,它是一种基于G语言的32位编译型图形化编程语言,其图形化界面可以方便地进行虚拟仪器的开发,并在测试测量、数据采集、仪器控制、数字信号处理等领域得到了广泛的应用[9]。

1 虚拟仪器测试系统的结构

以美国国家仪器公司NI的LabVIEW8.6作为开发平台,配合NI公司的NI 9201数据采集卡作为硬件实现该测试系统的设计。该系统可实现单、双通道的模拟信号的采集、虚拟信号的产生,同时完成对信号的分析与处理,测试系统的核心是前端数据采集和后续信号处理。虚拟仪器测试系统的结构框图如图1所示。

2 程序设计模块

该测试系统体现了NI公司提出的“软件即是仪器”的思想,以LabVIEW8.6为平台,设计的虚拟仪器能够完成对数据采集卡采集的模拟信号进行分析与处理,同时,利用LabVIEW的强大功能,开发了虚拟信号发生器模块,使得该虚拟仪器对仿真信号进行分析与处理。也即该测试系统的信号源包括:数据采集卡采集的模拟信号;虚拟信号发生器模块产生的仿真信号。据采集与信号处理系统的结构框图如图2所示。

2.1 信号源

本次设计的虚拟测试系统能够实现对信号的时域测量、波形显示、滤波、频谱分析等。其中,信号源模块包括NI 9201数据采集的模拟信号和基于LabVIEW设计的虚拟信号发生器输出的仿真信号。

2.1.1 数据采集卡采集的模拟信号

以NI公司的NI 9201数据采集卡作为硬件,实现该数据采集系统的设计。NI 9201 提供8个通道,12位模拟输入,ADC类型为逐次逼进型(SAR)。它的通道与系统中的其他模块相隔离,模块的每个通道均具有过压保护功能,输入信号经扫描、缓冲和调理后,由一个12位的模/数转换器对其采样。NI 9201的输入电路示意图如图3所示。

进入NI配置管理软件“Measurement & Automation Explorer”进行数据采集卡的参数配置。选择采集电压信号进行参数配置后生成的程序代码如图4所示。

2.1.2 虚拟信号发生器输出的仿真信号

基于LabVIEW设计的虚拟信号发生器能够产生周期信号和非周期信号,通过布尔控件选择周期信号和非周期信号。虚拟信号发生器模块的前面板如图5所示。

其中,周期信号包括正弦波、三角波、方波、锯齿波等,其幅值、频率等参数可以利用布尔控件调节,同时可以设置选择是否添加噪声的模块,可以选择添加均匀白噪声等。非周期信号包括斜坡信号、冲激信号、公式信号,各种信号都提供了幅值、延迟等参数设置的控件,其中公式信号提供了输入一组函数,能够根据输入函数产生任意信号。另外,设置了波形存储模块,通过一个布尔控件选择是否存储,波形存储的路径可以选择。总之,该虚拟信号发生器能够提供各种常见的周期信号和特殊非周期信号,供信号分析与处理模块使用,同时,各种信号添加噪声后,可以用作实际信号的仿真信号使用。

2.2 信号处理模块

该信号处理模块完成对信号源信号的综合分析与处理,包括波形显示、波形存储和打印、时域测量、滤波、频谱分析等几个子模块。信号处理模块程序框图如图6所示。

信号处理模块的各个子模块功能如下:波形显示模块即完成了信号源模块输入的波形显示,能够直观地看出波形;波形存储和读取,通过设置布尔控件,选择是否存储波形或者读取波形,并且提供波形存储或者读取路径的选择;打印模块设置波形打印选项,通过布尔

控件选择是否打印波形,方便快捷地启用打印机打印波形;时域测量模块实现对信号源的时域测量,包括单频测量、幅值与电平测量、信号的时间与瞬态特性测量等,能够直接测量出信号的幅值、频率、相位、方波占空比、均方根等参数;滤波模块实现了对信号源的滤波处理,用到的是IIR滤波器,根据需要选择合适的滤波方式和截止频率,实现信号的滤波;频谱分析模块实现了对信号的FFT,通过频谱分析模块得到信号的幅值谱和相位谱。

3 测试结果分析

信号处理模块对信号源部分的信号(虚拟信号发生器的仿真信号、数据采集卡采集的模拟信号)进行分析与处理,结果如下。

3.1 对虚拟信号发生器仿真信号分析与处理

利用设计的虚拟信号发生器产生一组添加均匀白噪声的正弦信号进行分析与处理,设置其参数为幅值8 mV、频率5 Hz、相位0。运行程序,对该仿真信号进行时域测量、频谱分析、滤波分析处理等,选择选项卡控件,可以观察被测量信号的波形、时域测量结果、滤波及频谱图等,同时增加了信号保存及打印等可选项。信号处理结果的前面板如图7所示。

3.2 对数据采集卡采集信号的分析与处理

以某冲击测试实验结果处理为例,使用ADXL001振动传感器和NI 9201数据采集卡硬件,结构框图如图8所示。

利用设计的信号处理系统对信号进行滤波、频谱分析等处理,处理结果的前面板如图9所示。

设计的信号处理系统对该信号进行了有效的滤波和频谱分析。从处理的结果图可以得出,该冲击信号的峰值为15 mV,信号主频率为50 Hz。

4 结语

本文设计了一个操作简单、界面友好的多功能数据采集与信号处理系统。该系统综合应用了传感器、数据采集、LabVIEW图形化编程软件开发和信号处理等多种技术,集数据采集和信号处理与一体,构建了一个完整的多功能虚拟测试系统,完成了对信号源(数据采集卡、虚拟信号发生器)包括波形显示、时域和频域在内的分析与处理。本文设计的虚拟测试系统充分体现了虚拟仪器技术和LabVIEW软件在数据采集和信号分析与处理中的强大功能,可以广泛用于测试测量领域,完成对信号的实时采集与处理。

摘要：针对虚拟仪器技术具有性能高,易于实现硬件和软件集成等特点,将虚拟仪器技术和LabvIEW应用于测试领域。以计算机和NI 9201数据采集卡为硬件,以LabVIEW8.6软件作为开发平台,构建了数据采集与信号处理的虚拟测试系统。系统由信号源和信号处理模块组成,其中信号源部分包括数据采集卡采集的模拟信号模块、虚拟信号发生器仿真信号模块;信号处理部分包括对信号源的时域测量、波形显示、滤波、频谱分析等,完成了对实际模拟信号和仿真信号的采集、信号分析与处理。

关键词：虚拟仪器,LabVIEW,数据采集,信号处理

参考文献

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信号采集与处理篇9

在现代科学研究中数据采集和信号分析具有重要的作用, 但是现场采集的信号往往带有噪声的, 在分析信号之前, 必须对实际采集的现场信号进行频谱分析和滤波等信号调理, 才能从实际信号中提取有效的信号为各行业服务。传统的基于PC架构的信号处理设备不便于野外携带测量, 而基于嵌入式系统的同类应用设备, 体积小但价格昂贵且操作复杂。针对这些问题, 本文以微型光谱仪和嵌入式ARM板作为主要硬件, 在Windows CE嵌入式操作系统的环境下应用虚拟仪器图形化编程实现信号处理的软件设计, 开发一套人机交互功能强大、操作简单、方便携带、实时性强的微型光电信号处理仪器。

光电信号处理仪器需要完成数据采集、信号分析和人机交互的功能。虚仪器软件开发平台LabVIEW在信号处理和人机界面处理等方面有明显的优势, 其嵌入式触摸屏编程环境支持Windows CE系统下的应用程序开发。文中重点研究Windows CE环境下UDP (User Datagram Protocol) 技术在进程间实现数据通信的方法, 从而实现LabVIEW应用程序数据采集。

2、仪器设计原理

本仪器的设计包括硬件和软件两个部分, 其中硬件部分主要有微型光谱仪USB4000作为信号采集设备、Micro2440微处理器作为信号处理硬件的核心部分、电源模块和数据存储模块等。

硬件结构示意图如图1所示。嵌入式微处理器采用主频为400MHz的ARM芯片S3C2440A, 外接64M的SDRAM和64M Nand Flash作为存储单元, 使用7寸液晶触摸屏进行人机交互。

被测信号通过入射光纤被采集到微型光谱仪中进行初步处理并通过A/D转换器转换为数字信号, 再经USB2.0数据线传输到嵌入式微处理器 (ARM9) 。

软件架构如图2所示, 它包括WindowsCE嵌入式操作系统、信号采集动态连接库、顶层的LabVIEW应用程序。本文将光谱仪厂商提供的驱动程序、UDP服务端程序和UDP客服端接收函数称为信号采集动态连接库。嵌入式LabVIEW编程的应用程序调用信号采集动态连接库实现数据采集和信号的滤波处理。

3、基于UDP协议的进程间数据通信技术

在WindowsCE嵌入式系统下, 每一个运行着的应用程序都是一个进程, 一个进程不能随意访问另一个进程地址空间中的数据。需要进程间通信的机制来实现一个进程获取另一个进程地址空间中的数据。在对比WindowsCE提供的多种进程间通信方式的优缺点之后, 本文用C语言编写光谱仪的数据采集程序来获取现场实时数据, 通过UDP通信协议与顶层LabVIEW应用程序进行数据通信。

3.1 UDP的服务端开发

UDP的服务端程序负责光谱仪的现场数据采集并将采集到的数据发送给UDP的客户端。其流程图如下图3所示:

数据采集程序的函数首先配置光谱仪的采集速率等参数, 创建套接字 (socket) , 调用bind函数将套接字绑定到本机的IP地址和“6000”端口。然后进入一个while循环, 保证通信的过程能够不断进行下去。在while循环中, 首先采集光谱数据然后调用recvfrom函数接收客服端的phone指令:

recvfrom (sockSrv, (char*) phone, sizeof (phone) , 0 (SOCKADDR*) &addrClient, &len) ;

如果接收到的phone指令是参数“1”服务端就调用sendto函数把采集到的数据发送给UDP客服端, 然后继续循环采集数据。sendto函数为:

sendto (sockSrv, (char*) spectrum, (spec_length) *8, 0, (SOCKADDR*) &addrClient, sizeof (SOCKADDR) ) ;

如果接收的是参数“0”表明客服端不需要接收数据, 当循环结束时, 调用closesocket函数关闭套接字再调用WSACleanup函数, 终止对套接字的使用。

3.2 UDP客服端开发

动态链接库 (DLL) 只在程序中记录了函数的入口点和接口, 在应用程序运行时被装入和链接, 当调用它的某个函数时, 根据链接产生重定位信息, 程序转去执行DLL中相应的函数代码, 其代码执行速度很快。LabVIEW通过对CLF (Call Library Funetion Node) 节点的配置可以实现DLL函数的调用。配置节点的目的在于指定DLL模块中与LabVIEW数据交换的相应驱动函数。

采用C编写UDP客服端通信函数并将它封装成DLL模块作为LabVIEW应用程序获取采样数据的接口, 该接口函数的定义如下:

extern"C"_declspec (dllexport) int UDPClient (double*Spectrum, double*Wavelengths, int*phone) ;

其中:Spectrum为获取光强的指针, Wavelengths为获取相应波长的指针;phone为UDP客服端发送指令控制服务端是否采集数据。

UDP客服端的函数首先创建套接字 (socket) , 向服务端发送“phone”指令;等待并调用recvfrom函数接收服务端的数据。recvfrom函数为:

recvfrom (sockClient, (char*) Wavelengths, 29184, 0, (SOCKADDR*) &addrSrv, &len) ;

然后调用closesocket函数关闭套接字再调用WSACleanup函数, 终止对套接字的使用。

4、嵌入式LabVIEW应用程序开发

开发嵌入式LabVIEW应用程序, 先要建立交叉编译环境, 即在PC主机上编译出运行于ARM平台的应用程序。虚拟仪器软件开发平台的触摸屏模块LabVIEW for touch panel module支持WindowsCE系统下的应用程序开发。首先通过对CLF节点的配置可以实现对UDP客服端动态链接库的调用来获取数据, 然后进行数据分析、信号处理、显示等操作, 实现了嵌入式光LabVIEW应用程序的设计。

信号处理系统的前面板如图4所示。

用户可以通过前面板上的初始化、信号采集、滤波等按钮控制光谱仪相应的工作;滤波法选择按钮可以选择不同的方法对信号的处理。左边的显示窗口进行实时的显示采集信号和去噪信号;右边的显示窗口显示信号前后的信噪比, 均方误差等信息;数据存储将重要的数据保存下来, 便于测试数据存储和管理。

5、结束语

本文在ARM和Windows CE环境下, 利用嵌入式LabVIEW开发人机交互功能强大、操作简单、携带方便、实时性强的微型仪器的应用程序。重点阐述UDP技术解决非嵌入式LabVIEW支持的设备驱动的问题, 最终实现了LabVIEW应用程序实时的获取采集到的数据。

摘要：本文以微型光电信号处理仪器的开发为背景, 在ARM和Windows CE环境下, 针对嵌入式LabVIEW开发包不支持第三方厂商提供的驱动程序调用的问题, 研究并验证了在Windows CE环境下UDP技术在进程间数据通信的方法, 最终在嵌入式系统中实现了LabVIEW应用程序的数据采集。

关键词：嵌入式,LabVIEW,动态链接库,UDP

参考文献

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[4]VC++深入详解孙鑫

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[6]基于LabVIEW的嵌入式光电信号处理仪器设计涂钦

信号采集与处理篇10

表面肌电信号是浅层肌肉肌电信号和神经干上电活动在皮肤表面的综合效应[1,2],其信号特性取决于与运动相关的肌肉在收缩过程中的解剖和生理特性,可以在一定程度上反映出神经肌肉的活动状态,能够提供与神经肌肉活动相关的重要信息。表面肌电信号是直接来源于人体自身的电信号,具有自然、直接的特点,目前已用来进行肌肉运动[3]、肌肉损伤诊断[4,5]、康复医学、假肢控制等方面的研究。但表面肌电信号是一种微弱信号,对其进行实时采集、处理具有一定的困难。本文设计了一套基于STM32微处理器的表面肌电信号无线采集与处理系统,可以实现实时采集表面肌电信号,并在安卓APP上进行实时显示,现介绍如下。

1 系统结构

表面肌电信号无线采集与处理系统结构如图1所示,主要由表面肌电电极、表面肌电信号调理电路、STM32微处理器、蓝牙模块以及安卓APP组成。系统的工作过程为:表面肌电信号通过表面电极,经过调理电路的放大、滤波后,由STM32微处理器内部自带的12 bit高精度A/D模块进行实时采集。STM32微处理器将表面肌电信号进行滤波后,通过蓝牙模块发送至安卓APP进行实时显示。

2 硬件设计

2.1 调理电路

表面肌电信号幅度一般为0.1~5 m V,频谱分布在10~500 Hz之间,主要能量集中在50~150 H之间,常常被大量噪声淹没,极容易受到干扰[6],且皮肤表面阻抗大。根据表面肌电信号的特征,设计如图2所示的调理电路。

调理电路采取两级放大的设计来提升整个电路的信噪比。前级放大器采用高共模抑制比、高输入阻抗、低输入偏置的仪表放大器。表面电极一端作为右腿驱动去除人体的共模信号干扰以提高采集的精度,其余两端作为信号输入端,经过仪表放大器INA128前级放大[7]。前级放大器的增益为,文中取RG为5 kΩ,故放大倍数为11倍。再经过10 Hz高通滤波、500 Hz低通滤波以及后级放大电路将模拟信号输出给STM32微处理器进行处理。整个电路的放大倍数约为1 200倍。

2.2 硬件程序

本设计采用的STM32微处理器是一款由ST公司设计的拥有ARM-Cortex-M内核、低功耗、高性能的32位微控制器。STM32微处理器的工作不仅包括对数据的采集和发送,还包括对A/D转换后的数字信号的处理。

本设计的硬件程序用C语言编写。整个程序主要包括各功能模块初始化、数据采集发送、SG平滑滤波。整个系统由定时器来控制模拟数字转换器(anolog to digital converter,ADC)的采样频率(1 000 Hz):

本设计采用Matlab中的工具Fdatool设计在1 000 Hz采样率下的50 Hz工频陷波器,得到陷波参数[8],再将该参数翻译成C语言植入STM32微处理器的程序,能够对50 Hz工频干扰产生有效的抑制。

采用SG平滑滤波算法对表面肌电信号进行平滑处理,先在Matlab平台上进行仿真,通过提取MIT-BIH数据库的文件,对其进行SG平滑滤波以验证算法的效果,再将其翻译成C语言。SG平滑滤波前后对比如图3所示。将数据进行平滑滤波后,数据波形比之前平滑得多。经过调理电路和STM32微处理器的内部数字滤波,整个系统的幅频特性曲线如图4所示。

3 安卓APP设计

安卓APP在安卓软件开发工具包(software development kit,SDK)环境下编写,主要功能包括数据接收、转换和处理。采用C语言编写主要考虑其通用性、封装性较好,并且开发软件安卓SDK功能强大,开发周期短。安卓APP的基本功能是将蓝牙发送的数字信号转换为模拟信号并进行波形显示。除了基本的显示功能以外,还增加了添加被测试者信息功能以及电极脱落报警功能,使得界面功能多样化,更加具有实用性。

4 实验验证

利用所开发的表面肌电信号采集与处理系统在人体磨牙运动时,对咀嚼肌进行表面肌电信号采集实验。电极片采用三点式差动输入电极。其中2个电极为表面肌电信号的输入端,另1个为右腿屏蔽驱动[9]。实验前,先用医用酒精擦拭咀嚼肌附近的皮肤,去除皮肤角质层,减小皮肤和电极之间的阻抗。然后将电极正负接线两端顺着肌肉纤维的方向放置,固定好电极线。实验中,志愿者做有规律磨牙运动,利用表面电极检测表面肌电信号,经过调理电路滤波、放大后,由STM32微处理器采集,并对采得的信号进行滤波,再发送给安卓APP。图5、6分别为志愿者磨牙及静息状态的咀嚼肌表面肌电信号实测曲线。

从图5可以看出,检测出的肌电信号可以清楚地反映咀嚼肌肌肉的运动状态。图中振幅较大突起的波段对应咀嚼肌肌肉收缩时的状态,肌电信号幅值较大;其余时间段为肌肉放松时的状态,肌电信号幅值较小。从图6明显可以看出,静息状态下的肌电信号振幅比磨牙时的肌电信号振幅要小。由此可见,肌电信号振幅的大小与肌肉的收缩程度密切相关。

5 结语

表面肌电信号具有幅值低、信噪比低、干扰大、较难采集的特点。本文设计的无线表面肌电信号采集与处理系统能够对表面肌电信号进行实时地采样,并且能对采集的数据进行数字滤波处理再发送到安卓APP进行显示。一方面,本系统硬件电路简单、成本低;另一方面,其数字滤波功能通过软件实现,提升了采集表面肌电信号的精确性。本系统中的调理电路不但能通过共模抑制放大和后级放大将信号放大到约1 200倍,还能通过滤波器有效地抑制噪声干扰。另外,本系统对人体磨牙运动时咀嚼肌的肌电信号进行采集的实验验证也为之后磨牙症治疗方法的探索性研究奠定了良好的基础。

摘要：目的:设计基于STM32微处理器的表面肌电信号无线采集与处理系统。方法:该系统由肌电电极、前端调理电路、STM32微处理器以及安卓APP等组成。肌电电极采得的信号通过前端调理电路放大、滤波后,由STM32微处理器进行采集,并对采集的数据处理后发送至安卓APP进行显示。结果:该系统能够对人体表面肌电信号进行实时采样,而且能对采集的数据进行数字滤波处理,并发送到安卓APP进行显示。结论:该系统硬件电路简单、成本低,且提升了采集人体表面肌电信号的精确度,具有一定的应用价值。

关键词：STM32微处理器,表面肌电信号,无线采集,数据处理

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心电信号01-04