数字信号处理论文

DSP技术在生物信号检测中的应用

【摘要】论述了生物信号的基本特征和生物医学信号的检测方法，详细阐述了生

物医学信号检测中的干扰和噪声，其来源、抑制、与处理方法。说明了DSP技术及其在生物医学中的应用，重点介绍了DSP的数据处理部分和USB2.0的通讯接口。利用 DSP 的高性能数据处理能力 ,使得从微弱信号中提取生物信号并检测，保证较高的精度成为可能,并利用其USB2.0高速接口,实现了与 PC之间即插即用和高速，可靠的通信。

【关键词】生物医学信号检测数字信号处理通用串行总线【Abstract】Biological signal and the basic characteristics of biomedical signal detection method are discussed in this thesis, biomedical signal detection of interference and noise are thoroughly elaborated, including its source, inhibition, and processing method. We made a description of the DSP technology and its application in biomedicine area and focus on the data processing portion of DSP and a USB2.0 communication interface. Using the powerful data processing capability of DSP, it is possible for us to extract the biological signal from weak signal and make sure it’s high precision. By using the high-speed USB2.0 interface, PNP and high speed, reliable communication to PC is realized.

【Key words】Biomedical Signal Detection DSP USB

1 引言

生物医学信号的采集和处理是生物医学工程的一个重要领域，也是近年来迅速发展的数字信号处理技术的一个重要应用方面。由于人体的脉象、心跳等信号具有信号微弱，噪声干扰严重、随机性强等特点，因此对于脉象、心跳等生物医学信号的采集和处理具有十分重要的意义。该系统通过预处理电路对信号进行放大和滤波，放大有用信号、滤除噪声和工频干扰等，然后送入AD 进行采集，最后通过DSP 进行后续处理。实验证明该系统可以成功检测到脉象和心跳信号，并具有精度高，电路结构简单、系统功耗低等特点。

生物信号检测是检测技术中的一个综合性的技术分支，它利用电子学、信息论和物理学的方法，技术分支，它利用电子学、信息论和物理学的方法，和相关性，检出并恢复被背景噪声掩盖的微弱信号。微弱信号检测技术研究的重点是如何从强噪声中提取有用信号，探索采用新技术和新方法来提高检测系统输出信号的信噪比。

2 DSP技术的基本介绍

数字信号处理(Digital Signal Processing，简称DSP)是一门涉及许多学科而又广泛应用于许多领域的新兴学科。20世纪60年代以来，随着计算机和信

息技术的飞速发展，数字信号处理技术应运而生并得到迅速的发展。数字信号处理是一种通过使用数学技巧执行转换或提取信息，来处理现实信号的方法，这些信号由数字序列表示。

DSP（digital signal processor）是一种独特的微处理器，是以数字信号来处理大量信息的器件。其工作原理是接收模拟信号，转换为0或1的数字信号。再对数字信号进行修改、删除、强化，并在其他系统芯片中把数字数据解译回模拟数据或实际环境格式。它不仅具有可编程性，而且其实时运行速度可达每秒数以千万条复杂指令程序，远远超过通用微处理器，是数字化电子世界中日益重要的电脑芯片。它的强大数据处理能力和高运行速度，是最值得称道的两大特色。

DSP技术在生物医学信号应用中的举例：

CT：计算机X射线断层摄影装置。

CAT：计算机X射线空间重建装置。出现全身扫描，心脏活动立体图形，脑肿瘤异物，人体躯干图像重建。

心电图分析。

3 DSP数据处理部分

由于模拟元器件本身的精度问题 ,造成了模拟滤波器本身会随温度漂移和时间漂移等问题 ,这对要保证微弱的生物信号高精度采样几乎不可能,所以本系统采用数字滤波技术来达到要求。

AD转换后的数据信号送DSP处理器进行运算处理。DSP作为采集系统的核心器件,对数据进行低通滤波、FFT和相关分析等数字信号处理运算的同时,还要与USB之间进行数据传输控制,选择DSP芯片时,需要考虑运算速度、总线宽度、性价比以及功耗等因素。本设计采用了TMS320C6201数据处理器,该芯片是一种高性能的定点数字信号处理器,当工作频率达到200MHz时,每个指令周期为5ns,运算速度可达到1600MIPS。1套256位的程序总线,2套32位的程序总线和1套32位的DMA专用总线。采用了先进的超长指令字(VLIW)体系结构,在单指令周期内8条32位指令可并行执行,指令获取、分配、执行和数据存储需要多级流水线完成。VLIW还具有类似RISC结构,具有良好的编译性能。外部存储器接口(EMIF)支持与各种外部存储器件的无缝连接,包括同步动态存储器(SDRAM)、同步突发静态存储器(SBSRAM),以及与直接异步存储器接口,包括静态存储器、SRAM、EPROM 等。此外,C6201内部的模块中还包括有2个相互独立的可编程的DMA处理器,还有16B的主机接口的辅助通道(HBI),DMA可对CPU进行分频处理,即可独立于CPU 进行工作,且按CPU时钟速率进行数据吞吐。

4 USB2.0通信接口

USB接口是一种通用的高速串行接口。为了满足实时数据采集、传输、处理,USB2.0可以达到480Mbps,它可以很好地解决大数据量的数据在嵌入式系统与PC机之间的互传问题,同时支持热插拔,并且最多同时支持127个外设，非常

适合嵌入式系统的应用。本系统采集处理的数据要上传至 PC机进行进一步的信号分析,才能为医学研究所用。高速、实时采集必然导致大量的数据,所以与上位PC之间要实现高速、实时通信。本设计采用的 USB接口芯片为 Cypress公司的CY68013。

CY68013的 FIFO与外部设备的接口有两种方式。一种是 CY68013作为主控芯片 ,由 GPIF单元产生各种控制信号 ,外部器件作为从片 ,这种方式适合于外部无控制器的情况;另一种是 GPIF单元设置成从片状态 ,为 FIFO提供相应的时序信号 ,由外部设备的控制器对 FIFO进行读写控制。

5 生物检测技术

5.1 生物信号的检测介绍

随着科学技术的发展，医学科学已经进人了崭新的阶段，从定性医学走向定量医学。在这一过程中，生物医学信号的检测是最基础并且又是最重要的工作。本节将向读者介绍生物医学信号检测的基本概念和一般方法。生物医学信号检测是对生物体中包含的生命现象、状态、性质、变量和成分等信息进行检测和量化的技术。在生命科学研究中，在医学研究及临床诊断、病人监护、治疗控制中，在人工器官及其测评中，以及在运动医学研究中，生物医学信号测量都是一种最重要的基础性技术。在生物医学工程的所有领域，包括生物力学、生物材料、生物医学电磁学、生理系统的建模与仿真等，都必须直接或间接应用生物医学检测技术。

生物医学信息是基础医学研究和临床诊断治疗的重要依据，也是现代生物医学仪器进行分析处理的信号源。生物医学信息检测包括获取以上各种可靠而有意义的测量数据，将其输入到医学仪器中进行信号的放大处理，最后将结果通过仪器输出装置记录或显示出来。检测质量的好坏，直接影响医学仪器的可靠性和成败，是现代生物医学仪器在病状收集、数据采集中至关重要的首要步骤。

生物医学测量的对象是一个复杂的不断运动着的生命体，因而测量的方法与技术呈现多样化，涉及的现代科学技术领域之多是十分罕见的，这就必须从方法学的角度加以分类，以便建立生物医学测量的科学体系。生物医学测量的分类方法很多，根据信号测量的不同途径可分为：无创测量和有创测量；无线测量和有线测量；直接测量和间接测量；在体测量和离体测量；体表测量和体内测量；单维测量和多维测量；生物电测量和非生物电测量；形态测量与功能测量等。由于受到教材篇幅的限制，这里仅向读者简单介绍与电子学密切相关的一些测量技术，以便读者初步了解利用电子学手段对生物医学信号检测的一般方法。

5.2 生物信号的基本特征

认识生物医学信号的基本特征，对于信号的测量与分析具有重要的作用。一般来讲，生物医学信号具有如下特征:

(1)信号具有强烈的随机性。随机性强是指影响生物信号的因素很多，它们所遵循的规律又尚未被人类清楚地认识。因此，生物信号一般不可能用确定的数学函数来描述。它的规律主要从大量统计结果中呈现出来。必须借助统计处理技术来分析，辨识随机信号和估计它的特征。意判别变异是由样本数据不足造成的假象，还是确实反映着某一客观规律。

(2)信号的噪声背景和干扰性强。所谓噪声是指不是研究对象的信号在观察中的表现。一般，电生理信号总是伴随着由于肢体动作、精神紧张等而带来的伪迹，而且还常混有较强的工频共模干扰。诱发的脑电(不论视觉或听觉诱发)总是伴随着较强的自发脑电；母腹电极上取得的胎儿心电常被比它强一个数量级的母亲心电所淹没。超声波之类的被动信号则常被其他部分(不在研究范围内的)反射杂波所干扰。因此，从比较强的噪声背景中提取所需要的信号是一个比较困难的工作。

(3)生物医学信号具有高度的动态性或不可重复性。生物信号与可用数学方法决定的信号不同，绝大多数无法只用几个参数就可描述，它们的特点是往往具有很大的变化性。如果产生信号的生理过程处于动态即处于不断变化状态中，那么它们的状态就很难精确预测，描述该信号的参数也在不断改变。例如，特护病房的病人心脏及循环功能参数、肺及呼吸功能参数、血液生化及激素水平参数在不断变化。因此，从这种过程中提取的信号反映了该过程的动态和非固定的特征。

(4)由于生物系统复杂的生命运行机理，生物医学信号具有复杂的频率谱带。

5.3 生物医学信号的检测方法

生物医学信号检测是对生物体中包含生命现象、状态、性质、变量和成份等信息的信号进行检测和量化的技术。生物医学信号处理的研究，是根据生物医学信号的特点，对所采集到的生物医学信号进行分析、解释、分类、显示、存贮和传输，其研究目的一是对生物体系结构与功能的研究，二是协助对疾病进行诊断和治疗。生物医学信号检测技术是生物医学工程学科研究中的一个先导技术，由于研究者所站的立场、目的以及采用的检测方法不同，使生物医学信号的检测技术的分类呈现多样化，具体介绍如下：①无创检测、微创检测、有创检测；②在体检测、离体检测；③直接检测、间接检测；④非接触检测、体表检测、体内检测；⑤生物电检测、生物非电量检测；⑥形态检测、功能检测；⑦处于拘束状态下的生物体检测、处于自然状态下的生物体检测；⑧透射法检测、反射法检测；⑨一维信号检测、多维信号检测；⑩遥感法检测、多维信号检测；⑩一次量检测、二次量分析检测；⑩分子级检测、细胞级检测、系统级检测。

5.4 生物医学信号检测中的干扰和噪声

由生物和人体信息转换来的电信号大都是微弱的。因此干扰和噪声对检测的影响是不可忽视的。干扰和噪声没有本质的区别，是叠加在有用信号上的无用信号，习惯上把人体和检测仪器外部产生的无用信号称为干扰，把人体和仪器内部产生的无用信号称为噪声。干扰和噪声的存在会使检测信号失真或产生伪差，以

致无法鉴别和记录真正的生物医学信息。因而有必要了解干扰与噪声的来源及抑制措施。

1．医学检测中干扰的来源与抑制干扰按其性质可分为磁场干扰、电场干扰和电磁场干扰。变压器、电动机、日光灯的镇流器是磁场干扰源，交流电通过这些设备中的线圈时都会产生一个交流磁场，处于该磁场中的其他线圈和导线环路也会产生感生电动势。市电交流电源是电干扰源，由于测量仪器每时每刻都少不了电源，故它充满了我们生存空间，是危害最大的干扰源。

2 .噪声及处理方法在生物医学信号检测中，除受到仪器外部的各种干扰外，仪器内部也会产生种种电扰动，这就是噪声。噪声与仪器的每一组件如信号源、传感器、信号处理器和输出装置等都有关系。因此，实际观察到的噪声是一个复杂的混合杂乱信号，往往无法完全加以表征。但某些类型的噪声是可以认识的。下面将简要介绍噪声的类型及降低噪声的措施和处理方法：

(1)仪器内部的噪声

对大多数生物医学仪器来说，由于工作频率很低，要注意低频噪声的影响。仪器前置放大器应选用低频低噪声晶体管，对于超声仪器则应选择其工作频率下的低噪声晶体管。在生物电测量中，电极噪声是不容忽视的因素。

(2)放大器的噪声

放大器内部固有的电扰动称为电噪声，简称噪声。由前面介绍可知，放大器的噪声是由电阻器等内部自由电子的不规则运动和晶体管中载流子不规则运动引起的。若生物信号放大器本身噪声较高，则可能将微弱的生物医学信号淹没，给提取信号带来很大麻烦和误差。

(3)减小噪声的处理办法

a．降低放大器第一级的噪声系数。

b. 尽量限制放大器的频带宽度。

c．使仪器在尽可能低的温度环境中工作。

d．使用低噪声电缆线。

e．用滤波法或平均法提取淹没于噪声的医学信息。

参考文献

【1】胡剑凌，徐盛，数字信号处理系统的应用和设计[M]上海交通大学出版社，2004 【2】杨福生,吕扬生.生物医学信号的处理和识别[M].天津科技翻译出版公司，1997

【3】张冬玲,王良红.基于 DSP 的微弱信号检测采集系统设计[J].微计算机信息.2005,7 【4】]陈怀琛,王朝英,高西全译.数字信号处理及其MATLAB实现.电子工业出版社,1998