動態脈搏信號的采集與處理

【作 者】張愛華，丑永新

1 蘭州理工大學 電氣工程與信息工程學院，甘肅，蘭州，730050

2 甘肅省工業過程先進控制重點實驗室，甘肅，蘭州，730050

近年來，隨著人們生活方式、飲食結構的不斷改變，諸如高血壓、冠心病等疾病成為常見病，并且發病率不斷上升，特別是心血管疾病已成為威脅人類生命的主要疾病。為了避免和減輕這些疾病對人類健康的危害，如可穿戴式心電監護儀，遠程醫療監護系統等應運而生。文獻[1]-[6]提到的脈搏信號檢測系統，將采集的人體生理信號作一定的處理，然后通過有線或無線通信的方式傳遞給PC機，由醫生診斷并給出相應的治療措施。這樣給患者帶來許多方便，提高了醫生治病的靈活性和有效性。但由于心血管疾病發病的隨機性和快速性的特點，提高監護系統的實時性就顯得十分重要。

脈搏信號蘊含了豐富的人體生理病理信息，且用光電脈搏傳感器信號檢測方便[7]。本文以TMS320VC5509DSP為核心，研制包括脈搏信號采集電路在內的動態脈搏信號實時檢測與分析系統。針對動態脈搏信號的特點，設計了整系數陷波和低通濾波器，提出了包絡濾波法。然后，通過優化編程方法，在DSP處理器上實現動態脈搏信號的實時濾波，對濾波后的信號進行時域和頻域分析，計算脈搏信號的脈率、波形高度，并對脈搏信號進行FFT變換，實現光電脈搏信號的實時檢測和簡單處理。

1 整系數濾波器的設計

脈搏信號是隨著心臟的搏動而產生的，一般比較微弱，特別是在不影響人體正?；顒拥臈l件下，采集的信號有許多來自外界的干擾。這些干擾主要有受呼吸和皮膚接觸滑動影響產生的基線漂移，人體電位變化產生的肌電干擾，50 Hz交流電及其多次諧波引起的工頻干擾等[8]。這些干擾會使得脈搏采集系統的信噪比下降，甚至會淹沒有用的脈搏信號，僅靠信號采集系統硬件設計上的措施并不能完全消除這些干擾。因此，采取有效的手段消除或減少基線漂移、肌電干擾和工頻干擾，是識別和處理脈搏信號的前提，在脈搏檢測儀器中尤為重要。如文獻[9]-[13]，采用的IIR和FIR數字濾波等方法可以獲得相當好的濾波效果，但這些濾波器系數一般為非整數，在實際應用中，特別是實時信號處理場合，對信號的實時濾波速度有很大的影響。本文針對脈搏信號的特征，設計了整系數陷波、低通濾波器，并結合包絡法濾除動態脈搏信號中的干擾信號。

1.1 陷波器的設計

為了去除脈搏信號中的工頻干擾，需要設計50 Hz的陷波器，同時為保證濾波前后信號不失真和便于DSP系統的實時濾波，該濾波器還有嚴格的線性相位且濾波計算量不宜太大的要求。因此，采用兩個具有相同傳輸延遲的線性相位濾波器相減得到陷波濾波，即從一個全通網絡中減去一個帶通網絡。帶通網絡可以用一個整系數的梳狀濾波器實現，全通網絡只具有延遲作用，起到抵消梳狀帶通網絡帶來的相位延遲作用[14]。系統的采樣頻率為400 Hz，則50陷波濾波器的傳遞函數和頻率響應分別為：

式（1）中第一項為全通網絡，后一項為梳狀帶通濾波網絡；l、k為正整數，決定陷波器的阻帶寬度和通帶波紋。通過實驗，選取l=12，k=2，則式（1）變為：

顯然，式(3)前后兩項的純延時為96。由MATLAB仿真可得陷波濾波器的幅頻特性曲線如圖1(a)所示。由式(1)可求得該陷波濾波器的輸出方程為：

1.2 低通濾波器的設計

由于經過陷波濾波器處理以后，脈搏信號中仍然存在較為嚴重肌電干擾，且其頻率范圍廣泛，不能從原始信號中根本的消除，只能通過低通濾波器減少其對脈搏信號的干擾。為此，采用零極點對消法設計簡單的整系數低通濾波器。該濾波器的傳遞函數及頻率響應如下：

由式(7)可以看出，此低通濾波器有M個零點和極點。其中，M個零點均勻的分布在單位圓上，在z=1處有一個極點，用來抵消第一個零點，其他的極點都集中在原點處，因而具有低通特性。整個單位圓圓周角取值范圍是0-2π，實際采樣頻率為fs，其對應的圓周頻率為0～2 πfs。為了使得低通截止頻率相對較小，假設幅頻特性曲線第一次降為零的頻率為2πf(0)/fs，所有零點的個數為M=fs/f(0)。由于DSP系統采樣頻率為400 Hz，且必須保證M為整數，取f(0)=66.67 Hz，得到M=6，則傳遞函數為：

由MATLAB仿真可得低通濾波器的幅頻特性曲線如圖1(b)所示。其第一次降為零點時的截至頻率為66.7 Hz，在通帶范圍內，濾波器具有線性相位，滿足濾波要求。由式(9)可求得該低通濾波器的輸出差分方程為：

圖1 濾波器的幅頻特性曲線Fig.1 Magnitude response of fi lters

1.3 包絡法去基線漂移

基線漂移屬超低頻信號，可以通過高通濾波器從原始的脈搏信號中消除。但在高頻濾波過程中，或多或少會使脈搏信號中的有效成份丟失。為此，提出一種新穎的濾波方法—包絡法，去除脈搏信號中的基線漂移。

如圖2所示，上、下兩包絡線是脈搏信號的峰值和谷值經過多項式曲線擬合法擬合的曲線，中線為峰值和谷值包絡曲線的均值曲線，可以近似反映脈搏信號的基線漂移。用原始的脈搏信號減去均值曲線，即可去除脈搏信號中的基線漂移。

圖2 脈搏信號包絡示意圖Fig.2 Envelope diagram of pulse signal

圖2所示的脈搏包絡曲線是在PC機上仿真得到，在檢測出脈搏信號的峰值和谷值之后，需要用多項式曲線擬合法擬合出脈搏信號的峰值和谷值包絡。但由于DSP系統運行速度的限制，很難用多項式曲線擬合法實時地擬合出脈搏信號的包絡曲線。我們用相鄰兩峰值（谷值）之間的連線近似的代替擬合曲線，作為脈搏信號的包絡曲線，這樣極大地降低了算法的計算量，可以在DSP系統內兩采樣點之間實時地實現包絡曲線的估算和基線漂移的去除。

2 脈搏信號的時域和頻域分析

2.1 脈搏信號的時域分析

時域分析主要是指在時域提取和分析脈搏特征，如幅值特征、時間特征等。本文主要分析脈搏信號的波高和脈率。

2.1.1 波高檢測

波高是指脈搏波波峰和相鄰波谷幅度的差值，要計算波高，首先要檢測脈搏波波峰和波谷。因為DSP系統內設置的數據緩沖區寬度為1024點，只能存儲1024點的脈搏數據，我們只需要在這1024點數據中求出脈搏波的波峰(波谷)即可。由于脈搏波波峰(波谷)為其鄰域內最大值(最小值)，同時為了避免潮波和重搏波的影響，通過對大量脈搏波進行反復分析，可以得到此鄰域的最佳寬度為100點。于是，在數據緩沖區內，取100點寬度為一個固定窗，設為W[j]，然后將此窗固定在數據緩沖區內，讓數據流過此窗，求出此窗內數據的最大值(最小值)，再根據脈搏信號波峰(波谷)判決條件判斷此最大值(最小值)是否為波峰(波谷)。設脈搏信號數據序列為X[i]，其中i∈[0,1024]，由上面分析可得到在波峰鄰域內波峰X[ip]的判決條件為：

式中max{W[j]}為固定窗內數據最大值，ip為波峰位置。由于最大值鄰域寬度的限制，ip的取值不能小于50，不能大于1153，由此決定j的取值上限和下限。j的取值決定著固定窗在數據緩沖區內的位置，一旦 j值取定，就可以在數據緩沖區內確定一個長度為100點的固定窗。而k的取值就是為了限制j的取值，使其滿足要求，k可以為其定義域內的任意整數。與波峰判決條件類似，可得波谷X[il]的判決條件為：

由上面方法求得的相鄰波峰與波谷幅度差便可獲得波形高度，即一個周期的波形高度是由此周期內的波峰幅值減去其前面最鄰近的波谷幅值。

2.1.2 脈率計算

脈率是指每分鐘脈搏的次數，正常情況下與心率一致，健康成年人在安靜狀態下脈率為每分鐘60-100次。且脈率受諸如年齡、性別、體型等因素的影響，在一定的范圍內波動。而脈率的不同，其對應的脈象也不同，反映著人體不同的生理和病理特征，故在臨床診斷中有必要對脈率進行實時檢測。

檢測脈率的思路為：先檢測相鄰兩個脈搏波的波峰(波谷)值；然后求出兩個脈搏波峰(波谷)之間的數據點數(設為n)；由采樣率求出這n點所對應的時間，即為脈搏信號的周期(設為T)；最后用60/T便可計算出實時脈率(設為N次/分)。具體檢測脈率的算法如下：

1) 脈搏信號峰值檢測并確定峰值位置。用式(11-1)(式(11-2))檢測出兩個連續周期波峰(波谷)及其位置，并求出波峰(波谷)之間的點數n。

2) 確定脈搏信號的周期T，計算脈率值。采樣頻率fs =400 Hz，則采樣周期為1/fs，故脈搏信號的周期為T=n/fs。根據定義，可求得脈率N=60/T=(60×fs)/n。

2.2 脈搏信號的頻域分析

雖然用時域法研究脈搏信息比較簡單直觀，但用其在做脈象和脈勢等方面研究已經不能完全滿足要求，有一定的局限性。脈搏信號有著自身獨特的頻域特征，這些頻域特征蘊含著豐富的脈搏信息，求出脈搏信號的幅度譜十分必要。對信號進行離散傅里葉變換（DFT），其基本變換公式為：

式（13）中，每項求和分別是原始序列的N/2個偶數點和N/2個奇數點的DFT。相比DFT，計算量極大的減少?？蓱檬剑?3）對DSP系統數據緩沖區內的128點脈搏數據進行FFT變換，求出其頻譜圖。

3 基于DSP的動態脈搏信號采集與處理

為了實時采集和處理動態脈搏信號，以TI公司生產的TMS320VC5509 DSP芯片為核心，設計了動態脈搏信號的實時檢測系統，如圖3所示。此系統主要由三個模塊組成：1）光電脈搏傳感器；2）脈搏信號調理電路；3）DSP實時檢測與處理系統。光電脈搏傳感器采集人體的生理脈搏信號，經信號調理電路，被送入DSP系統進一步做信號濾波、時域和頻域分析及結果顯示，實現脈搏信號的實時檢測和分析。

圖3 脈搏信號檢測系統結構圖Fig.3 Architecture diagram of pulse signal detection system

3.1光電脈搏傳感器及脈搏信號的調理電路

光電脈搏傳感器主要完成生理脈搏信號向電信號的轉換。傳感器內置一個近紅光（940 nm）發光二極管，用來提供光源；一個光敏二極管，用來感知光信號。由于動脈血液對光的吸收量隨動脈搏動而變化，光敏二極管可將變化的光信號轉化為變化的電流信號，實現將指尖脈搏的波動轉化為電流信號輸出。

脈搏信號的調理電路實現動態脈搏信號的初步調理，先通過I/V轉換電路，將光電脈搏傳感器拾取的電流信號轉換為電壓信號；然后，通過一個截止頻率為0.16 Hz二階高通模擬濾波器，去除基線漂移；再由一個截止頻率為80 Hz的二階低通模擬濾波器濾波，降低肌電干擾。在濾波的同時，通過兩級放大器，將微弱的脈搏信號放大500倍，轉換為可供DSP內ADC轉換器采樣的電壓信號。

3.2 DSP實時檢測與處理系統

脈搏動態信號的檢測與處理系統其核心為TMS320VC5509DSP處理芯片，具有高處理速度(400MIPS)的定點內核DSP芯片。自帶RAM(128 K×16 bit), 片上FLASH(4 M×16 bit)，2路10bit A/D轉換器，最大采樣率為12.5 KHz，采集電壓范圍-3V-+3V。該系統主要完成脈搏信號的AD轉換、整系數濾波、波高和脈率計算、頻譜計算，日期、時鐘和脈率顯示，并對脈率進行監控。當脈率異常時，聲光報警。

圖4 系統程序流程圖Fig.4 Program fl ow chart

系統程序流程圖如圖4所示。設計思路為：采用DSP處理器自帶的定時器通過定時中斷的方式控制AD轉換器采集數據，每采集一個數據，就在定時中斷子程序內完成一次數據處理。圖4(a)為程序主流程圖，主程序主要完成系統初始化、計算脈搏信號的頻譜、顯示數據處理結果。圖4(b)為AD轉換定時中斷子程序流程圖。本設計采取定時中斷方式控制AD轉換，采樣率為400 Hz。每次定時結束，定時器0便會向系統申請中斷，系統響應中斷以后，開始運行中斷子程序。中斷子程序主要完成工作為：首先啟動AD轉換器開始轉換數據，讀取并存儲數據；然后對數據緩沖區的脈搏數據進行陷波、低通和包絡濾波，檢測脈搏信號的峰值和谷值，計算波高和脈率，并判斷脈率是否異常，若脈率異常，發出聲光報警；最后返回主程序。

3.2 濾波算法在DSP上的編程簡化

在實際應用中，影響系統程序運行速度除硬件設備的因素外，另一主要的因素就是算法內乘法的運算次數。雖然DSP處理器自帶硬件乘法器，但是采取有效的措施簡化程序，減少運算過程中乘法次數和循環次數，對于實現信號的實時處理和充分利用DSP內部的硬件資源，有十分重要的意義。

如圖4(b)所示，在AD轉換的子流程圖中，要在兩個采樣點之間絕對實時地實現信號的陷波濾波、低通濾波、波高計算和脈率計算等，計算量非常大。為了解決這個問題，我們對編程方法作如下改進：

1）將乘法和除法運算改為移位運算。如式(6)所示，運算中的乘法全為×2運算，可優化為左移運算。

2）采用單點濾波。在DSP處理系統中，每采集一個數據點，就要對數據緩沖區內的所有數據進行移位，進行數據的更新，然后再對數據進行濾波。若采用全數據濾波，由式(3)和式(9)可知，每次濾波都需要對系統的群時延(206個數據點)進行初始化。為了解決這個問題，每次在濾波結束時都要保留206個數據，用來進行下次濾波的初始化，于是每次參與濾波的數據為1024+206=1230個。這不僅增加了乘法和循環的次數，而且還占用了多余的存儲空間。若采用單點濾波，即每采集一個數據點，只對此數據點進行濾波運算，如此所有的濾波過程只需要初始化群時延一次，同時降低了計算量和存儲空間的占有量。

4 結果

圖5(b)為經過陷波和低通濾波以后的脈搏信號圖，對比圖5(a)原始脈搏信號可以看出，經過陷波器和低通濾波器后，脈搏信號中的高頻干擾得到了有效的抑制。圖5(c)為經包絡濾波后的脈搏信號，其幅值由400 mV～750 mV降為-158 mV～158 mV，基線漂移得到了有效地去除。 經過濾波處理后的脈搏信號，基本上能滿足實時信號處理要求。圖6為將脈搏信號進行FFT變換后的脈搏信號頻譜圖，由圖看出脈搏信號的低頻和高頻干擾得到了有效地抑制，方便脈搏信號的頻域特征分析。

圖5 脈搏信號預處理Fig.5 Pulse signal preprocessing

5 結論

系統運行結果表明，所設計的整系數濾波和包絡濾波算法在保存原始有用信息的前提下，有效地抑制了動態脈搏信號的噪聲干擾。在此基礎上，分別從時域和頻域對所采集的脈搏信號進行了實時處理，計算出了脈搏信號的波形高度和脈率，以及FFT變換求得其頻譜圖。通過特征分析，實時顯示人體狀態和參數，并可實現異常狀態報警。該系統在健康監護領域具有較強的實用性和應用前景。

本課題組對脈搏信號中的高頻信號有了一定的研究。為了保存脈搏信號中的有用高頻信號， DSP處理系統采用400 Hz作為系統的采樣率，實時完成了脈搏信號的檢測和處理。本設計所提出的濾波算法和脈搏信號的處理算法，同樣可以在低采樣率的系統中實現動態脈搏信號的實時檢測和處理。

圖6 脈搏信號頻譜圖Fig.6 Spectrum of pulse signal

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