心电信号调理电路设计

心电信号调理电路设计

心电信号作为一种人体典型的生理电信号,信号弱、易受污染,加之人体本身是一个动态多变的信号源,因而造成了其拾取难度的加大,同时对其拾取和调理也提出了更高的要求,在设计电路中对于以下问题应当重点考虑:

高输入阻抗:心电非常微弱,典型值为1mv左右,如果把人体看作是其产生的信号源,从测量拾取电极两端向人体方向观测得到的电阻就是该信号源的内阻。由于这个内阻是由人体内部组织、皮肤、拾取电极等多个复杂因素决定,数值差异性很大,如果后级放大电路的输入阻抗与这个内阻不相匹配,将很难拾取到理想的信号。我国的医药行业标准YY1139-2000对其的要求是:输入阻抗不低于2.5MΩ。

高共模抑制比:心电信号测量的电磁环境非常复杂,工频交流干扰刚好包含在信号频谱范围之内,干扰强度相对于微弱的心电信号来说很大,如果不经处理,将难以提取原始信号。这就要求前置放大电路必须有良好的共模抑制比。中华人民共和国医药行业标准YY1139-2000对心电图机的要求是:共模抑制比KCMR>60dB以上。实际设计电路时,要求共模抑制比应该达到80dB。
低零点漂移:心电信号测量的环境各异,在不同的地区、不同的季节温度差异很大,因而为了获得精准的心电信号,电路工作点就要稳定,尤其对于前置放大器的零点温漂尽量小,否则较大温漂经放大会严重影响原始心电信号。
较低电子噪声:由于元器件内部粒子固有的不规则运动,造成了内部固有的干扰。如果器件选择不当,器件的热噪声将被放大,故在设计过程中应注意前置放大电路的电子噪声要低。
较高放大倍数:心电信号只有0.05mV-5mV,为了适应本文中使用的A/D要求的电压输入范围,并保持信号的真实性,使信号能正常的采集,应放大近650倍。如果采用一级放大,即直接对采集信号进行放大到适合A/D采样的幅度范围会产生问题,一方面由于干扰信号的存在,有用的心电信号可能直接被杂讯掩盖,变得难以提取;另一方面,一般生理信号的拾取端普遍采用差分放大方式,由于信号的两个拾取端存在不对称性,导致的结果就是可能把共模干扰转化为差模信号,这对于拥有过高增益的运放而言,必定超过其线性工作范围。所以,在设计放大电路过程中应兼顾放大倍数和信号的放大效果,应尽量采用二级或者多级放大处理方式。
其他:如漏电流干扰、静电干扰、输入端对称性、安全性等方面。限于篇幅没有做出详细介绍。 除此以外,心电信号调理电路在整个系统设计中举足轻重,应注意整体布局和器件的选择,使系统小巧易用。

生理信号中,能够自动的对心电图(Electrocardiograph, ECG)信号进行分析是当前信号处理领域中的研究热点和难点,能够自动的进行心电图信号的分析将会强有力的促进医疗事业的蓬勃发展,同时能够使国民的健康水平有大幅度的提高,对于现代信号处理技术在医疗领域中应用的将会产生重大的突破。对于心电信号的分析有很广泛的研究内容以及研究方法,其中能够快速准确的定位心电信号中 QRS 波群和 P、T 波,是心电图信号分析的一个关键环节,心电信号中往往拥有过多的信号干扰,去除信号的干扰是准确检测各种特征波的前提。截止到现在为止,当前对于心电信号的滤波方法研究以及对于特征波形的定位中还存在着许多的不足以及亟待改进的地方。针对当前现状,本文从以下两个方面展开研究,包括“心电信号滤波”以及“QRS 波形定位”。 由于心电信号产生的十分微弱,周围环境中掺杂的肌电干扰、基线漂移以及工频干扰都会对心电信号造成影响。本文设计了针对50Hz工频干扰的滤波器设计。从实际情况出发来看,设计了 基于FIR 陷波器和 Levkov 滤波法相结合的方法来滤除信号中 50Hz 工频干扰。实验结果显示,改进后的算法相比较传统的滤波器而言,是一种更为有效 ECG 信号滤波法。 QRS 波形定位:特征波形定位是心电信号分析与诊断的基础,是诊断的入手点。QRS 波群是心电图最主要最突出的波段,是检测其他波形的前提,P 波和 T波在诊断中也有重要意义。通过对临床 QRS 复合波的形态研究,根据小波多分辨率分析的特点和模极大值检测原理,提出一种 Marr 小波链检测 QRS 波群的新算法。变换 3 种尺度来定位R 波,然后对定位到的峰值采样点采取多数表决的方式,最终唯一确定 R 波位置。R 波确定后再向前、向后搜索 Q、S 波。对于 P 波和 T波则增大尺度,应用同样的方法来检测。
单导心电放大调理电路的设计通常包含以下几个关键部分及设计要点: ### 前置放大电路 前置放大电路的主要作用是对微弱的心电信号进行初步放大,同时要具备高输入阻抗、高共模抑制比等特性,以减少外界干扰和噪声的影响。常用的电路结构是仪表放大器,例如AD620芯片。其具有高精度、低噪声等优点。 ```python # 这里给出一个简单的示意代码,假设使用Python模拟信号放大 # 实际应用中需要硬件电路实现 def pre_amplify(input_signal, gain): return input_signal * gain # 示例输入信号和增益 input_signal = 0.001 # 假设输入心电信号幅值为1mV gain = 100 # 前置放大电路增益设置为100 output_signal = pre_amplify(input_signal, gain) print(f"前置放大后的信号幅值: {output_signal} V") ``` ### 滤波电路 滤波电路用于去除心电信号中的噪声和不需要的频率成分。主要包括低通滤波和高通滤波。 - **高通滤波**:用于去除心电信号中的直流偏置和低频干扰,通常截止频率设置在0.05 - 1 Hz左右。可以使用RC高通滤波器,其传递函数为: $H(s)=\frac{sRC}{1 + sRC}$ - **低通滤波**:用于去除心电信号中的高频噪声,一般截止频率设置在100 - 200 Hz。常用的低通滤波器有二阶巴特沃斯低通滤波器。 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.signal import butter, filtfilt # 设计高通滤波器 def highpass_filter(data, cutoff, fs, order=5): nyquist = 0.5 * fs normal_cutoff = cutoff / nyquist b, a = butter(order, normal_cutoff, btype='high', analog=False) y = filtfilt(b, a, data) return y # 设计低通滤波器 def lowpass_filter(data, cutoff, fs, order=5): nyquist = 0.5 * fs normal_cutoff = cutoff / nyquist b, a = butter(order, normal_cutoff, btype='low', analog=False) y = filtfilt(b, a, data) return y # 示例信号生成 fs = 500 # 采样频率 t = np.linspace(0, 1, fs, endpoint=False) signal = np.sin(2 * np.pi * 5 * t) + 0.5 * np.sin(2 * np.pi * 150 * t) # 包含5Hz和150Hz的信号 # 高通滤波 cutoff_high = 0.5 # 高通截止频率 filtered_high = highpass_filter(signal, cutoff_high, fs) # 低通滤波 cutoff_low = 100 # 低通截止频率 filtered_low = lowpass_filter(filtered_high, cutoff_low, fs) plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.subplot(3, 1, 1) plt.plot(t, signal) plt.title('Original Signal') plt.subplot(3, 1, 2) plt.plot(t, filtered_high) plt.title('High-pass Filtered Signal') plt.subplot(3, 1, 3) plt.plot(t, filtered_low) plt.title('Low-pass Filtered Signal') plt.tight_layout() plt.show() ``` ### 主放大电路 主放大电路进一步放大经过前置放大和滤波后的信号,以达到合适的幅值范围,便于后续的处理和采集。其增益可以根据具体需求进行调整。 ### 陷波电路 陷波电路主要用于去除50Hz或60Hz的工频干扰。常用的是双T陷波电路,它可以在特定频率处产生较大的衰减。 ### 电平调整电路 电平调整电路用于将放大调理后的信号调整到合适的电平范围,以满足后续数据采集设备的输入要求。 ### 相关问题 1. 如何选择适合单导心电放大调理电路的芯片? 2. 单导心电放大调理电路中噪声的主要来源有哪些,如何进一步降低噪声? 3. 不同类型的滤波电路心电信号的特征提取有什么影响? 4. 单导心电放大调理电路的性能指标如何进行测试和评估? 5. 如何优化单导心电放大调理电路的功耗?
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