葉繼倫，顧家軍，刁現(xiàn)芬，張 旭，汪天富

(深圳大學(xué) 生物醫(yī)學(xué)工程實(shí)驗(yàn)中心，廣東 深圳 518060)

·實(shí)驗(yàn)儀器研制·

新型醫(yī)學(xué)信號處理實(shí)驗(yàn)平臺的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

葉繼倫，顧家軍，刁現(xiàn)芬，張 旭，汪天富

(深圳大學(xué) 生物醫(yī)學(xué)工程實(shí)驗(yàn)中心，廣東 深圳 518060)

為彌補(bǔ)現(xiàn)有醫(yī)學(xué)數(shù)字信號處理實(shí)驗(yàn)平臺的不足，提高生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)生學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)數(shù)字信號處理的興趣，加深對于醫(yī)學(xué)數(shù)字信號處理的了解，加強(qiáng)對醫(yī)學(xué)數(shù)字信號處理在生物醫(yī)學(xué)工程實(shí)踐過程的認(rèn)知，該文設(shè)計(jì)了新型生物醫(yī)學(xué)數(shù)字信號處理平臺。采用高性能數(shù)字信號處理芯片，以及32位單片機(jī)，高精度模數(shù)轉(zhuǎn)換器件實(shí)現(xiàn)的醫(yī)學(xué)模擬信號處理單元，通過通信協(xié)儀及串口實(shí)現(xiàn)與上位機(jī)的信號及指令的傳輸，在PC機(jī)上完成醫(yī)學(xué)信號的顯示、存儲和控制。實(shí)踐表明，該平臺在促進(jìn)學(xué)生學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)數(shù)字信號處理中發(fā)揮了一定的作用，有利于增強(qiáng)學(xué)生對醫(yī)學(xué)信號的學(xué)習(xí)興趣和主動性。

醫(yī)學(xué)信號實(shí)驗(yàn)平臺；心電信號；濾波；加噪

數(shù)字信號處理是信號處理中關(guān)鍵的一環(huán)，它在生物醫(yī)學(xué)工程等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用[1]。它將模數(shù)轉(zhuǎn)換所得到的信號進(jìn)行變換域分析、數(shù)字濾波、合成等操作后，便于信號在后續(xù)過程中的處理[2]。數(shù)字濾波對信號的處理顯得尤為重要，因?yàn)橹挥性诘玫降男盘栂鄬Ω蓛舻那疤嵯?，才能排除其他因素的干擾，進(jìn)行后續(xù)工作的開展。但數(shù)字信號處理課程的特點(diǎn)是概念抽象、公式推導(dǎo)和證明過程繁瑣，實(shí)驗(yàn)課程作為課堂教學(xué)的補(bǔ)充，能夠增強(qiáng)學(xué)生掌握數(shù)字信號處理的基本概念和方法[3]，同時(shí)增強(qiáng)學(xué)生分析、解決問題的能力。而目前大多數(shù)字信號處理實(shí)驗(yàn)平臺無法給學(xué)生一個(gè)直觀的認(rèn)識，有的學(xué)校通過Matlab等仿真軟件來進(jìn)行實(shí)驗(yàn)教學(xué)[4-5]，缺乏工程實(shí)踐，使得學(xué)習(xí)數(shù)字信號處理變得比較乏味和枯燥且離實(shí)際的具體應(yīng)用較遠(yuǎn)。本文設(shè)計(jì)的醫(yī)學(xué)信號處理平臺能對醫(yī)學(xué)信號處理實(shí)驗(yàn)箱采集得到原始醫(yī)學(xué)信號加上某個(gè)頻段的噪聲，并可在后端選擇相應(yīng)的濾波器濾除這個(gè)噪聲。在此過程可觀察到原始信號、加噪后信號及濾波后信號波形的實(shí)時(shí)變化，可直觀地對這3種信號進(jìn)行比對分析，同時(shí)在實(shí)驗(yàn)過程中可將這3種信號的數(shù)據(jù)存儲下來，以便學(xué)生進(jìn)行實(shí)驗(yàn)后的再分析。這樣，學(xué)生既對數(shù)字信號處理有了直觀可視的認(rèn)識，又看到了數(shù)字信號處理的具體應(yīng)用，增強(qiáng)了學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)字信號處理的興趣與信心。

1 平臺設(shè)計(jì)需求及思路

數(shù)字信號處理是一門理論性和工程性都很強(qiáng)的學(xué)科[6]，數(shù)字信號處理軟件平臺正是為改善醫(yī)學(xué)數(shù)字信號處理課程的醫(yī)學(xué)信號概念和應(yīng)用效果而設(shè)計(jì)。該平臺采用高性能數(shù)字信號處理芯片、32位單片機(jī)以及高精度模數(shù)轉(zhuǎn)換器件實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)模擬信號處理單元。處理單元包括心電、呼吸處理單元(ECG、RESP)和腦電處理單元(EEG)，同時(shí)通過通訊協(xié)議以及串口實(shí)現(xiàn)與上位機(jī)的信號及指令的傳輸，在PC機(jī)上完成醫(yī)學(xué)信號的顯示、存儲和控制。本文重點(diǎn)介紹三通道的心電信號處理單元，不僅能觀測到三通道的心電信號，還能可選擇性地為心電信號加噪、濾波，加深了學(xué)生對于醫(yī)學(xué)數(shù)字信號處理的認(rèn)識與應(yīng)用，平臺設(shè)計(jì)思路如下。

通過串口與醫(yī)學(xué)信號處理實(shí)驗(yàn)箱進(jìn)行通信，采用實(shí)驗(yàn)室自主開發(fā)的高性能心電板，獲取高質(zhì)量的三通道心電信號。在獲得三通道心電信號的基礎(chǔ)上，選擇主通道加載一個(gè)干擾信號，得到加噪后的信號，然后再濾除噪聲，獲得濾波后的信號，上述過程如圖1所示。通過獲取信號、加噪、濾波可使學(xué)生直觀認(rèn)識醫(yī)學(xué)數(shù)字信號處理，看到加噪和濾波后的信號變化情況。

圖1 平臺設(shè)計(jì)基本思路框圖

2 平臺具體實(shí)現(xiàn)方案

在對各種醫(yī)學(xué)生物信號的測量中, 總有噪聲等干擾信號伴隨出現(xiàn), 這使得本來就很微弱的生理信號變得更加難以檢測, 或者即使檢測到信號也會因干擾而掩蓋了原始信號的許多有用信息。濾波是最常用的一種信息處理技術(shù)，一般用來衰減信號頻譜中需要消除的部分，得到較為純凈的干凈信號。人體的心電信號非常微弱, 幅度在0.001～5 mV的范圍, 頻率在0.005～100 Hz的范圍[7-8]，因而對濾波有著很高的要求，故該平臺以心電信號作為研究的原始信號，讓學(xué)生可以直接地了解心電信號的特征。通過疊加特定干擾信號，再由濾波器濾除，獲得干凈的心電信號，這一過程可使學(xué)生直觀地認(rèn)識醫(yī)學(xué)信號處理的過程。

y(n)=x(n)+n(n)

(1)

式中，x(n)是原始心電信號，n(n)是噪聲信號，y(n)是疊加干擾信號后的心電信號。

巴特沃斯濾波器是一種具有最大平坦幅度響的濾波器，與貝塞爾、契比雪夫?yàn)V波器相比，巴特沃斯濾波器在線性相位、衰減斜率和加載特性方面具有特性均衡的優(yōu)點(diǎn)[9-10]。巴特沃斯濾波器的通頻帶內(nèi)頻率響應(yīng)曲線最大限度平坦，沒有起伏，而在阻頻帶逐漸下降為零。一階巴特沃斯濾波器的衰減率為每倍頻6 dB、二階巴特沃斯濾波器的衰減率為每倍頻12 dB、三階巴特沃斯濾波器的衰減率為每倍頻18 dB，如此類推。濾波器階數(shù)越高，在阻頻帶的振幅衰減速度越快。四階巴特沃斯濾波器具有很好的衰減特性，能達(dá)到更好的濾波效果，使信號更好消除雜波的干擾[11-12]。故本平臺采用四階巴特沃斯濾波器。

y(n)=a0x(n)+a1x(n-1)+…+
aix(n-i)-b1y(n-1)-
b2y(n-2)-…-biy(n-i)

(2)

式中，x(n)為濾波前輸入信號，y(n)為濾波后輸出信號。

我國市電電壓的頻率為50 Hz，它會以電磁波的形式向外輻射，因而在采集信號的過程中易受50 Hz的工頻信號干擾。心電信號是低頻信號，在處理心電信號時(shí)需要去除高頻信號的干擾，所以我們模擬了50 Hz陷波器和40 Hz、90 Hz低通濾波器去除干擾信號的過程。

該平臺在Microsoft Visual Studio 2010編譯系統(tǒng)中采用MFC進(jìn)行編寫。平臺的實(shí)現(xiàn)方案如圖2所示。

首先通過串口與醫(yī)學(xué)信號處理實(shí)驗(yàn)平臺進(jìn)行通信，獲得高質(zhì)量的三通道心電原始信號，信號的采樣頻率為500 Hz，串口波特率為115 200 Hz。選擇主通道信號，主通道默認(rèn)為通道I，然后在主通道信號的基礎(chǔ)上添加50 Hz或120 Hz的正弦波信號即可得到含有噪聲的信號，然后可在加載干擾信號的基礎(chǔ)上進(jìn)行50 Hz的陷波濾波和40 Hz的低通濾波及90 Hz的低通濾波，低通濾波器為四階巴特沃斯濾波器。在此過程中可對產(chǎn)生的信號進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲以便實(shí)驗(yàn)后再分析。

圖2 具體實(shí)現(xiàn)方案流程圖

3 實(shí)驗(yàn)過程與實(shí)驗(yàn)結(jié)果

我們既可以采集心電模擬器的信號又可以直接采集人體的生理信號。連接方法如圖3 所示,圖(a)本平臺通過探頭連接心電模擬器采集模擬器信號，圖(b)通過探頭連接貼在人體上的電極采集人體信號。

(a)心電模擬器采集系統(tǒng)

選擇通道I,加載50 Hz正弦波干擾信號進(jìn)行信號濾波的波形如圖4所示，圖(a)、圖(c)、圖(e)為與心電模擬器連接，分別僅進(jìn)行40 Hz低通濾波、50 Hz陷波濾波、90 Hz低通濾波； 圖(b)、圖(d)、圖(f)為與貼在人體上電極相連，分別僅進(jìn)行40 Hz低通濾波、50 Hz陷波濾波、90 Hz低通濾波。

(a)模擬器信號加噪后僅進(jìn)行40 Hz低通濾波

(b)模擬器信號加噪后僅進(jìn)行50 Hz陷波濾波

(c)模擬器信號加噪后僅進(jìn)行90 Hz低通濾波

(d)人體信號加噪后僅進(jìn)行40 Hz低通濾波

(e)人體信號加噪后僅進(jìn)行50 Hz陷波濾波

(f)人體信號加噪后僅進(jìn)行90 Hz低通濾波圖 4 加載50 Hz噪聲后進(jìn)行濾波

由圖4(a)和圖(b)的波形可看出，通過醫(yī)學(xué)信號處理實(shí)驗(yàn)箱采集得到通道I的心電原始信號較純凈，受到的干擾影響較小，較為平滑。加載50 Hz的噪聲，在一個(gè)周期內(nèi)，與原始信號相比，加噪后信號波形出現(xiàn)毛刺的地方明顯增多增強(qiáng)，波形平滑度降低。經(jīng)過40 Hz的低通濾波器濾波后，與加載50 Hz噪聲后的信號相比平滑度有了提高，但仍然可以看出干擾的存在。

由圖4(c)和圖(d)可看出，通道I的波形加載50 Hz的噪聲經(jīng)50 Hz的陷波濾波，噪聲被濾除，信號純凈、穩(wěn)定，已經(jīng)能夠恢復(fù)原始信號。相較圖4(a)圖和圖(b)的40 Hz的低通濾波，濾除后的信號更平滑，沒有毛刺。

由圖4(e)和圖(f)可看出，通道I的波形加載50 Hz的噪聲經(jīng)90 Hz的陷波濾波，噪聲沒有被濾除，與加噪后未濾波的信號波形沒有區(qū)別，沒有圖4(a)和圖(b)的40 Hz低通濾波好。

選擇通道I,加載120 Hz噪聲進(jìn)行信號濾波的波形如圖5所示，圖(a)、圖(c)和圖(e)為與心電模擬器連接，分別僅進(jìn)行40 Hz低通濾波、50 Hz陷波濾波、90 Hz低通濾波；圖(b)、圖(d)和圖(f)為與貼在人體上電極相連，分別僅進(jìn)行40 Hz低通濾波、50 Hz陷波濾波、90 Hz低通濾波。

(a)模擬器信號加噪后僅進(jìn)行40 Hz低通濾波

(b)模擬器信號加噪后僅進(jìn)行50 Hz陷波濾波

(c)模擬器信號加噪后僅進(jìn)行90 Hz低通濾波

(d)人體信號加噪后僅進(jìn)行40 Hz低通濾波

(e)人體信號加噪后僅進(jìn)行50 Hz陷波濾波

(f)人體信號加噪后僅進(jìn)行90 Hz低通濾波圖5 加載120 Hz噪聲后進(jìn)行濾波

從圖5中圖(a)和圖(b)可看出，經(jīng)過40 Hz的低通濾波器濾波后，與加載120 Hz噪聲后的信號相比平滑度有了提高，但仍然可以看出干擾的存在。這一點(diǎn)與加載50 Hz噪聲進(jìn)行40 Hz濾波的特點(diǎn)相似。

由圖中圖5(c)和圖(d)可看出，加載120 Hz噪聲后經(jīng)50 Hz陷波濾波后的波形與加噪后的波形沒有區(qū)別，50 Hz陷波濾波對120 Hz的噪聲不起作用。這與加載50 Hz的噪聲后經(jīng)50 Hz的陷波濾波的特征完全相反。

由圖5中圖(e)和圖(f)可看出，通道I的波形加載120 Hz的噪聲經(jīng)90 Hz的陷波濾波，與加噪后的波形相比，波形變得更為平滑，更接近原始信號，但與加載120 Hz噪聲后進(jìn)行40 Hz濾波的圖(a)和圖(b)相比，濾波后的信號沒有前者好。

上述波形皆為通道I的加噪與濾波的波形數(shù)據(jù)，其他通道的加噪與濾波與通道I方法和原理類似，在此就不再贅述。

圖6 數(shù)據(jù)保存

在實(shí)驗(yàn)過程中可對數(shù)據(jù)進(jìn)行長度可選的存儲，存儲如圖6所示。圖中描述了數(shù)據(jù)存儲的過程，在整個(gè)數(shù)據(jù)存儲過程中可清楚地看出當(dāng)前存儲了多少個(gè)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)存儲為excel格式，方便學(xué)生實(shí)驗(yàn)后再分析。

4 結(jié)束語

該軟件平臺操作簡便，可直觀了解加載噪聲和濾波的過程以及對信號的影響，且能夠在實(shí)驗(yàn)中直接比對信號加載噪聲后與原始信號變化以及信號在濾波后的變化，使學(xué)生對數(shù)字信號處理產(chǎn)生更深的認(rèn)識。同時(shí)本平臺能夠?qū)⒄麄€(gè)過程中的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲，方便學(xué)生實(shí)驗(yàn)后進(jìn)行再分析與特征識別的研究與學(xué)習(xí)，已經(jīng)在2012級生物醫(yī)學(xué)信號處理課程中得到應(yīng)用，特別是能直接采集個(gè)人的心電信號，并能進(jìn)行處理與研究，獲得了較好的實(shí)驗(yàn)效果。本平臺具有可擴(kuò)展性，只要替換心電采集板，如腦電信號采集板、脈搏氧信號采集板等即可實(shí)現(xiàn)對其他信號的類似研究與學(xué)習(xí)。該平臺將在促進(jìn)學(xué)生學(xué)習(xí)醫(yī)學(xué)數(shù)字信號處理中發(fā)揮一定的作用，有利于增強(qiáng)學(xué)生對醫(yī)學(xué)信號的學(xué)習(xí)興趣和主動性。

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Design and Implementation of New Biomedical Signal Processing Platform

YE Jilun, GU Jiajun, DIAO Xianfeng, ZHANG Xu, WANG Tianfu

(Biomedical Engineering Experimentation Center, Shenzhen University, Shenzhen 518060,China)

To compensate for the shortcomings of existing medical digital signal processing(DSP)experimental platform and increase the interest of Biomedical Engineering students in learning medical DSP, and to deepen their understanding of medical DSP and strengthen the awareness of medical DSP in the biomedical engineering practice processes, this paper designs a new biomedical DSP platform.Using high-performance digital signal processing chips and 32-bit microcontroller, high-precision ADC devices to realize medical analog signal processing unit, and through communication and serial ports to transmit signals,instructions with PC, we can complete medical signal’s display, storage and control on PC.Practice shows that the platform in promoting students to learn medical digital signal processing plays a role, help enhance the students interest in learning and initiative of the medical signal.

medical signal experiment platform; EEG; filtering; plus noise

2015-04-16；修改日期:2016-11-25

深圳大學(xué)自制實(shí)驗(yàn)儀器設(shè)備基金(2013001)。

葉繼倫(1964-)，男，博士，教授，主要從事生命信息監(jiān)護(hù)與支持、醫(yī)療器械標(biāo)準(zhǔn)化與設(shè)計(jì)應(yīng)用方面的工作。

R318.6

A

10.3969/j.issn.1672-4550.2017.01.018