心率信号的采集与处理
医学信息处理中的心电信号分析技术综述
医学信息处理中的心电信号分析技术综述心电信号是一种反映心脏电活动的生物电信号，对于医学诊断和疾病监测具有重要的意义。
在医学信息处理中，心电信号分析技术被广泛用于心脏疾病的诊断、预防和治疗。
本文将综述医学信息处理中的心电信号分析技术，包括信号预处理、特征提取和分类等方面的研究进展。
首先，信号预处理是心电信号分析的重要步骤，其目的是去除噪声和干扰，提取出心电信号的有效信息。
常见的信号预处理方法包括滤波、降噪和去基线等。
滤波可以去除高频干扰和低频漂移，常用的滤波器有低通滤波器和高通滤波器。
降噪技术可以通过小波变换、Kalman滤波等方法去除信号中的噪声，保留信号的有效成分。
去基线技术可以消除信号中的基线漂移，提取出心电信号的时间和频率特征。
接着，特征提取是心电信号分析的关键步骤，其目的是提取出心电信号中的有用信息，为后续的分类和诊断提供依据。
心电信号的主要特征包括时间域特征、频域特征和时频域特征。
时间域特征包括平均心率、R峰振幅和QRS波宽度等，反映了心脏的节律性和波形特征。
频域特征包括功率谱密度和频带能量等，可以揭示心电信号的频率分布和能量分布。
时频域特征通过小波变换等方法，可以同时分析心电信号在时间和频率上的特征。
最后，分类是心电信号分析的最终目标，通过将心电信号进行分类，可以实现心脏疾病的诊断和监测。
分类方法包括传统的监督学习方法和深度学习方法。
传统的监督学习方法主要采用特征提取和分类器构建的两步骤方法，如支持向量机、朴素贝叶斯和人工神经网络等。
深度学习方法则利用神经网络的深层结构和端到端学习的特点，直接从原始心电信号中学习特征和分类模型，如深度神经网络和卷积神经网络等。
除了上述几个方面外，心电信号分析技术在医学信息处理中还有其他一些重要的研究内容。
例如，心电信号的时空分析可以通过多通道的心电信号采集，描绘出心脏活动的空间分布和时序演化。
心电信号的模态分解可以将原始信号分解为不同的模态成分，分析心脏的多尺度动态特征。
心电信号处理的方法与技巧分享
心电信号处理的方法与技巧分享引言：心电信号是一种重要的生物电信号，可以反映人体心脏的电活动情况，对于心脏疾病的诊断和监测具有重要意义。
心电信号的处理是心电医学领域的一项核心工作，本文将分享一些心电信号处理的方法与技巧，帮助读者更好地了解和应用心电信号处理技术。
一、心电信号获取与预处理1. 心电信号的获取心电信号可以通过心电图仪器获取，一般是通过电极贴在人体皮肤上收集心电信号。
在采集过程中，应确保电极与皮肤的贴合紧密，避免干扰信号的外界因素，如电线或手机。
同时，需要保持患者身心放松，避免肌肉活动引起的干扰。
2. 心电信号的预处理心电信号采集后，通常需要进行一系列的预处理工作，以去除噪声和干扰，更好地分析和理解信号。
常见的心电信号预处理步骤包括：滤波、去基线漂移、去除伪差、降噪等。
二、心电信号的特征提取心电信号中包含了丰富的生理和病理信息，通过对信号进行特征提取，可以帮助医生分析心电图，并判断患者的心脏状况。
常见的心电信号特征包括：心率变异性、QRS波形、ST段与T波形态等。
1. 心率变异性(HRV)心率变异性指的是心跳间期的变化，是心脏自主神经系统活动的反映。
通过对心电信号的R波峰进行检测和计算，可以得到心率变异性的特征参数，如标准差、频域分析参数等。
心率变异性的分析可以评估心脏的自律性和心血管系统的功能状态，对于诊断心律失常、冠心病等疾病具有重要意义。
2. QRS波形分析QRS波形是心电图中最明显的特征波形之一，通过对QRS波形的检测和分析，可以帮助医生判断心脏的传导系统是否正常。
常用的QRS波形特征参数包括QRS波宽度、振幅等，对于心肌梗死、心室肥厚等疾病的诊断有一定参考价值。
3. ST段与T波形态分析ST段与T波形态的异常变化常常与心肌缺血、心肌损伤等疾病相关。
通过对ST段与T波形态的检测和分析，可以帮助医生判断心脏的供血情况以及心室复极的异常情况。
常用的ST段与T波形态特征参数包括ST段抬高或压低程度、T波平坦度等。
心率变异性HRV信号提取及时频域分析(包含程序)
课程设计报告题目：心率变异性（HRV）信号的提取及时频域分析专业：生物医学工程班级： XXXXXXX学号： XXXXXXX姓名： XXXXXXX指导教师： XXXXXXXXXXXXX大学 XXXXX学院2016年 9月 29日一、开题背景（一）HRV简介传统的医学观点认为，正常的心率为规则的窦性节律；后来发现在健康状态下，许多生理系统中存在自然的变异性，人的心率正常情况下也是呈不规则性变化的，而心率变异就是指窦性心率的这种波动变化的程度。
心率变异性（Heart Rate Variability，HRV）是指逐次心搏间期之间的微小变异特性。
在生理条件下，HRV的产生主要是由于心脏窦房结自律活动通过交感和迷走神经，神经中枢，压力反射和呼吸活动等因素的调节作用，使得心脏每搏间期一般存在几十毫秒的差异。
(二)HRV的研究现状心率变异性(HRV)是近年来比较受关注的无创性心电监测指标之一，对HRV的生理和病理意义进行了广泛和深入的研究，其结果表明心率变异信号中蕴含着有关心血管调节的重要信息，对HRV进行分析可以间接地定量评价心肌交感、迷走神经的紧张性和均衡性，而且还能分析自主神经系统的活动情况。
心率变异性还可以作为一个独立的心源性猝死危险性的预测指标。
同时心率变异性分析对多种恶性心律失常的预后判断和药物治疗效果分析有指导作用。
所以，对HRV的研究能够极大的促进人类对于心血管疾病的了解，从而在预防、治疗心血管疾病等领域取得成果。
（三）HRV的研究方法随着对HRV研究的不断深入，其蕴含的生理病理信息将进一步被揭示，使得HRV有更多的应用空间和应用价值。
目前，心率变异性分析方法主要有时域分析法、频域分析法、时频分析法以及非线性分析法[1]。
（四）HRV的临床应用（1）心脏性猝死（SCD）预测：由于HRV是反映自主神经张力的最敏感的指标，因此HRV降低是预测心脏性猝死最有价值的独立指标。
（2）急性心肌梗塞后患者危险性评估： HRV的降低是预测急性心肌梗塞后患者发生心脏性猝死和恶性心律失常危险的重要独立指标。
人体心音实验报告结论
人体心音实验报告结论引言心率是人体健康状况的一个重要指标，对于判断人体器官运行是否正常十分关键。
近年来，人体心音信号的研究逐渐受到重视。
本实验旨在通过采集和分析人体心音信号，了解心率与人体健康的关系。
方法实验采用了非侵入性的心音信号采集方法，利用心电传感器将心音信号记录下来，并采用信号处理技术对数据进行处理和分析。
实验对象为10名年龄在20-40岁之间的健康志愿者。
结果通过对实验数据的分析，得到以下结论：1. 心率与活动水平之间存在显著关系。
实验中发现，在静态状态下，被试者的平均心率为70次/分钟；而在运动状态下，心率明显增加，平均心率可达到100次/分钟。
这说明运动能够促进心血管系统的正常运转，加快血液循环，从而提高心率。
2. 年龄与心率之间存在相关性。
通过对不同年龄段的被试者进行心率的分析，发现随着年龄的增长，心率呈现逐渐下降的趋势。
这与人体机能逐渐减弱、新陈代谢能力下降等生理变化有关。
因此，通过监测心率可以为老年人的健康状况评估提供重要参考。
3. 不同性别的心率差异明显。
实验结果表明，女性的平均心率要高于男性，相差约5-10次/分钟。
这可能与女性的体内激素水平、心血管系统构造等生理特点有关。
4. 心率的变异性对人体健康状况有潜在的指示作用。
研究发现，心率的变异性指标越高，说明人体自主神经系统的弹性越好，有利于身体的自我调节和应激反应。
而心率变异性的降低可能与心血管疾病、精神压力增加等因素有关。
讨论本实验结果进一步验证了心率与人体健康之间的关系，并得到了一些有意义的发现。
然而，由于实验样本量较小，仅针对特定年龄段和性别的健康被试者进行了观察，因此仍然存在一定的局限性。
未来的研究可以扩大样本量、加入不同健康状态的被试者，以更全面地探究人体心率与健康的关系。
结论通过人体心音实验的结果分析，我们可以得出以下结论：1. 心率与活动水平、年龄和性别之间存在明显的关联。
2. 监测心率可以提供老年人健康评估的重要参考。
ECG解决方案
ECG解决方案一、引言心电图（ECG）是一种常用的临床检查手段，用于评估心脏功能和诊断心脏疾病。
ECG解决方案是指一套完整的技术和流程，用于采集、传输、分析和存储心电图数据。
本文将详细介绍ECG解决方案的标准格式和相关内容。
二、ECG解决方案的标准格式1. 患者信息在ECG解决方案的标准格式中，首先需要包含患者的基本信息，包括姓名、年龄、性别和身份证号码等。
这些信息将有助于医务人员准确识别和管理患者的心电图数据。
2. 心电图采集ECG解决方案的核心是心电图采集。
通常使用心电图仪器来采集患者的心电信号，并将其转化为数字形式的数据。
采集过程中需要确保患者的身体状态稳定，避免干扰因素对心电信号的影响。
3. 数据传输采集到的心电图数据需要通过安全可靠的方式传输到指定的服务器或存储设备。
传输过程中需要保护数据的完整性和机密性，以防止数据泄露或篡改。
4. 数据分析传输到服务器或存储设备的心电图数据可以通过专业的数据分析软件进行处理和分析。
数据分析的目的是提取心电图的特征参数，如心率、QRS波形、ST段变化等，以辅助医务人员进行疾病诊断和治疗决策。
5. 数据存储分析完的心电图数据需要进行存储，以备后续查询和审查。
数据存储可以采用数据库或云存储等方式，确保数据的安全性和可靠性。
6. 报告生成ECG解决方案还应具备自动生成心电图报告的功能。
根据分析结果，系统可以自动生成包含诊断结论和建议的报告，为医务人员提供参考。
三、ECG解决方案的相关内容1. 心电图质量控制在采集心电图数据时，需要对信号质量进行控制，以确保数据的准确性和可靠性。
常见的质量控制措施包括检查导联连接是否良好、检测电极是否脱落或干扰等。
2. 心电图诊断算法数据分析阶段需要借助心电图诊断算法来自动分析和识别心电图的异常特征。
这些算法基于大量的心电图数据库和机器学习技术，可以提高诊断的准确性和效率。
3. 数据安全与隐私保护在ECG解决方案中，数据的安全性和隐私保护至关重要。
生物医学工程技术在心电信号处理中的应用教程
生物医学工程技术在心电信号处理中的应用教程心电信号处理是生物医学工程领域中一个重要的研究方向。
它涉及到对心电信号进行采集、处理和分析的技术与方法。
心电信号是人体心脏产生的电活动所生成的电信号，通过对心电信号的处理可以实现对心脏功能状态的评估、疾病诊断和治疗效果的监测等应用。
本文将介绍生物医学工程技术在心电信号处理中的应用方法和技术。
1. 心电信号的采集技术心电信号的采集是心电信号处理的第一步，它影响着后续处理的质量和准确性。
目前常用的心电信号采集技术有两种：表面心电图（ECG）和心内电图（EGM）。
ECG是最常见的心电信号采集技术，它通过在人体表面安放电极来记录心脏电活动。
常见的ECG记录仪有多导联和单导联两种，多导联ECG可以采集到来自多个部位的心电信号，提供更详尽的信息。
EGM是一种心电信号采集技术，通过电极导管插入心脏内部来获取更准确和直接的心脏电活动信号。
EGM常用于临床心脏起搏和心律管理中。
2. 心电信号的预处理心电信号采集后，需要进行预处理以提取有用的信息并去除噪声干扰。
常见的预处理方法包括滤波、去基线漂移和降噪处理。
滤波是一种常见的预处理方法，可以通过低通滤波器和高通滤波器分别去除低频和高频噪声。
去基线漂移是指通过去除信号中的直流成分来消除基线漂移的影响。
降噪处理可以通过小波变换，独立成分分析等方法来降低信号中的噪声。
3. 心电信号的特征提取心电信号的特征提取是对信号进行分析和提取有用信息的关键步骤。
常见的特征包括RR间期（心跳间隔）、P 波振幅、QRS波形等。
RR间期是心电信号中相邻两个R峰之间的时间间隔，可以用来评估心率的稳定性和变异性。
P波振幅可以用来判断心房的兴奋程度和心房肥大情况。
QRS波形则可以用来判断心室的兴奋情况和心室肥大情况。
4. 心电信号的分类和诊断心电信号的分类和诊断是心电信号处理的主要应用之一。
常见的分类和诊断任务包括心律失常、心肌缺血和心肌梗死等。
心律失常是心脏电活动异常的情况，可以通过对心电信号进行分析和比较来进行分类和诊断。
ECG解决方案
ECG解决方案简介：ECG（心电图）解决方案是一种用于监测和分析人体心脏电活动的技术方案。
它通过记录心脏电信号并将其转化为可视化的图形，匡助医生诊断心脏疾病、评估心脏功能以及监测病人的健康状况。
本文将详细介绍ECG解决方案的工作原理、应用领域、技术要求以及市场前景。
一、工作原理：ECG解决方案基于心电图的获取和分析。
它通常包括以下几个步骤：1. 心电信号采集：通过心电图仪器或者可穿戴设备，将病人的心电信号采集下来。
这些信号可以是表面心电图（常用的12导联心电图）或者是持续心电监测（例如Holter监护仪）。
2. 信号处理与滤波：对采集到的心电信号进行预处理，包括滤波、放大、去除噪声等，以确保信号质量。
3. 心电特征提取：根据心电信号的特征，提取出心率、QRS波形、ST段、T 波等参数，用于后续的分析和诊断。
4. 心电图分析：利用机器学习、人工智能等技术，对心电图进行自动或者半自动的分析，识别心律失常、心肌缺血等异常情况。
5. 诊断报告生成：根据分析结果，生成诊断报告，匡助医生做出准确的诊断和治疗决策。
二、应用领域：ECG解决方案在医疗领域有着广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：1. 心脏疾病诊断：ECG解决方案可以匡助医生准确诊断心脏疾病，如心律失常、心肌缺血、心肌梗死等。
通过分析心电图特征，可以提供重要的参考信息。
2. 心脏健康监测：可穿戴的ECG设备可以实时监测病人的心脏健康状况，及时发现异常情况并提醒病人或者医生采取相应的措施。
3. 临床研究：ECG解决方案可以在临床研究中应用，匡助研究人员采集和分析大量的心电数据，探索心脏疾病的发病机制和治疗方法。
4. 远程医疗：通过互联网和挪移通信技术，ECG解决方案可以实现远程心电监测和诊断，为偏远地区或者无法前往医院的病人提供便捷的医疗服务。
三、技术要求：ECG解决方案需要满足以下技术要求，以确保准确性和可靠性：1. 心电信号采集设备：需要使用高质量的心电图仪器或者可穿戴设备，能够准确采集和记录心电信号。
ECG解决方案
ECG解决方案一、概述心电图（ECG）是一种用于评估心脏功能和检测心脏疾病的非侵入性诊断工具。
ECG解决方案是指针对心电图数据的处理、分析和诊断的综合解决方案。
本文将详细介绍ECG解决方案的标准格式。
二、数据采集与传输ECG解决方案首先需要进行心电信号的采集和传输。
普通采用心电图仪器来采集患者的心电数据，并通过无线或者有线方式将数据传输到后台服务器。
采集的数据应包括患者的基本信息（如姓名、年龄、性别等）和心电图波形数据。
三、数据预处理在进行心电图分析之前，需要对采集到的数据进行预处理。
预处理包括滤波、去噪和信号增强等步骤。
滤波可以去除高频和低频噪声，使得心电信号更加清晰。
去噪可以消除由于肌肉运动、电源干扰等因素引起的噪声。
信号增强可以提高心电信号的强度，使得后续的分析更加准确。
四、心电图分析心电图分析是ECG解决方案的核心内容。
主要包括以下几个方面：1. 心律分析：通过分析心电图波形的周期性和规律性，判断患者的心律类型，如窦性心律、房颤、心动过速等。
2. 波形分析：对心电图中的P波、QRS波群和T波等特征进行分析，评估心脏的电活动情况。
例如，QRS波群的宽度和形态可以反映心室传导系统的功能。
3. 心率变异性分析：通过分析心电图中相邻RR间期的变化，评估患者的自主神经调节功能和心脏健康状况。
4. ST段分析：对ST段的抬高或者压低进行分析，判断是否存在心肌缺血或者心肌梗死等病变。
五、诊断结果与报告根据心电图分析的结果，ECG解决方案可以给出相应的诊断结果和报告。
诊断结果应包括心律类型、心脏电活动异常、心肌缺血或者梗死等病变的判断。
报告应以易于理解的方式呈现，包括文字描述、图表和统计数据等形式。
六、数据存储与管理ECG解决方案需要提供数据存储和管理功能，以便于医生或者研究人员随时查看和分析心电数据。
数据存储应具备安全可靠的特性，确保患者隐私和数据的完整性。
七、系统性能与稳定性ECG解决方案的性能和稳定性对于准确分析和诊断至关重要。
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心率信号的采集与处理
技术分类：医疗电子 | 2009-04-08
1 概述
SoC 技术是一项很重要的电子应用技术，十分适合将其用于生物工程领域。
为了满足低电压、低功耗的需要，本次系统设计选择SoC 技术用于生物信号处理。
心率是一项重要的生理指标。
它是指单位时间内心脏搏动的次数，是临床常规诊断的生理指标。
为了测量心率信号，有许多技术可以应用，例如：血液测量，心声测量，ECG测量等等。
在混合信号SoC 的设计中，电路可以被分成两部分，模拟电路部分和数字电路部分。
其中模拟电路很容易被数字电路干扰，这是因为数字电路部分本身就是一个高频的噪声源。
作为一个混合信号的SoC，怎样处理模拟模块和数字模块的连接问题是一个挑战。
所以文中对噪声处理技术也进行了讨论。
在这篇文章里，第二部分给出了系统的设计框图，第三部分对心率信号处理中的问题进行了讨论，第四部分设计了一个心率信号处理的滤波器，第五部分是对其功能和指标的准确性进行了测试，第六部分是总结。
2 心率检测的SoC 系统框图
用混合信号SoC 设计心率信号的处理系统，就需要低功耗和低电压的供给，所以电源电压为3.3V。
系统框图如图一所示。
图1 系统框图
在图一中，传感器采用的是红外光电式传感器，用于把原始的心率信号转变为微电压信号。
信号调理电路包括放大器、滤波器和比较器。
调理电路的输入信号是传感器采集进来的原始心率信号，它的输出信号则是有一定电压幅度的脉冲信号。
C51 处理部分是数字信号中央处理单元，它的输入信号是上面提到的脉冲信号，输出的是心率数据，最后通过CPU 核把信号显示出来。
CPU 核是EZL-8051。
3 心率信号的采集
将一对红外线发射与接收探头置于动脉一侧，当指尖的血流量随心脏跳动而改变时，红外线接收探头便接收到随心脏周期性地收缩和舒张的动脉搏动光脉冲信号，从而采集到心脏搏动信号。
图2 是单光束直射取样式光电传感器。
这类槽型光耦由高功率的红外光电二极管和红外光匹配性能强、透镜敏感度高、集电极电流范围大的光敏三极管组成。
由于血液中的血红蛋白对近红外线具有吸收作用的生物效应，因而此类传感器灵敏度高、输出信号稳定。
其性能指标如表1 所示。
（a）外观
图
b）内部结构示意图
图2 单光束直射取样式光电传感器
表 1 单光束直射取样式光电传感器的技术指标
经红外光电传感器采集到的原始心率信号的波形如图3 所示。
图3 红外光电传感器采集到的原始心率信号波形由图3 可知，通过红外光电传感器采集到的原始心率信号极其微弱（变化幅值在±10mV之间），非常容易受到外围电路
的干扰。
因此，系统必须单独为信号调理电路提供电源。
同时，电路板的布局布线也会对信号产生较大的影响。
因此，在设计电路板时要对主要信号线与电源地线进行设计。
根据图3 所示的原始心率信号波形可以得到波形整体的变化趋势，但其中掺杂了很强的杂波和干扰信号。
因此，要对传感器采集到的心率信号进行放大、整形和滤波处理。
其中放大整形电路如图4 所示。
点击看原图
图4 放大整形电路
图4 中的虚线框部分为红外光电传感器。
图中两个三极管构成了达林顿管，可以有效地防止可见光的干扰，对采集到的微弱心率信号也有较好的增益。
传感器采集到的心率信号（图中A 点）经过一级放大和整形后的信号波形（图中B 点）已经比较平滑，B 点信号的变化幅值为0.8V 左右，但还存在一定程度的电压偏置量。
经第二级放大可得0～10V 的脉冲信号（图中C 点），并且已去除掉大部分干扰，信号也相对稳定，同时也去掉
了电压偏置量。
放大整形电路的输出信号波形（即图中C 点信号的波形）如图5 所示。
图5 放大整形电路的输出信号波形
由图5 可以看出，输出信号具有标准的上升沿和下降沿，且电压变化量为标准量。
4 心率信号的滤波处理
由图5 可知，放大整形电路的输出信号中仅存在50Hz 的工频干扰。
下面主要介绍去除50Hz 工频干扰的滤波器的设计。
50Hz 模拟陷波器实质上就是带阻滤波电路，是一种特殊的有源RC 滤波器，能有效抑制从前端输入的差模干扰。
但使用不当会导致有用的心率信号发生畸变。
上文提到的50Hz 工频干扰实际上并不仅仅是指频率为50Hz 的干扰信号，频率为50Hz 整数倍的谐波干扰也不能忽视，其幅值比50Hz 的干扰信号稍小。
另外，50Hz 工频干扰漂移的存在，使得包含在这个范围内的频率都应被视为工频干扰。
对于谐波的干扰可以通过低通滤波器去除，但要去除49.5～50.5Hz 的干扰则需要设计出性能优越的陷波器。
图6是一种名为压控电压源（VCVS）陷波器的电路结构。
图6 VCVS 陷波器电路
图6 所示电路实际上是一种典型的二阶有源带阻滤波器，其传递函数为
取R = 20kΩ，C = 1μF，使得VCVS 陷波器的中心频率刚好为50Hz。
在Multisim 中对图6 电路进行仿真。
输入50Hz 的正弦信号，通过VCVS 陷波器后，在示波器上可观察到输入的正弦波已衰减为一条直线，如图7（a）所示；在波特图仪上可观察到电路频率在50Hz 处的带阻特性，如图7（b）所示。
（a）示波
器
（b）
波特图仪
图7 VCVS 陷波器电路的仿真结果
红外光电传感器采集到的原始心率信号经信号调理电路的放大、整形和滤波处理后，得到的信号波形如图8 所示。
图8 信号调理电路的输出波形
由图8 可知，心率信号经放大、整形和滤波处理后得到的脉冲信号波形稳定，基本上去除了各种干扰，是心脏跳动的真实反映。
这样就可将此脉冲信号直接输入到中央处理单元中进行处理。
5 系统功能检测
为了验证系统的准确性，对其功能和指标进行测试。
运动前和运动后的三组数据如表二所示。
表 2 测试数据
由表2 可以得到以下两条信息：（1）运动前后心率值的变化：运动前后心率值的变化是因为运动会消耗一部分能量，使得心脏加快向外输送血液的速度，导致心率值的增加。
另外，在运动前，被测者的心率值也会随着其生理反应的变化而发生小幅度的改变。
运动后，被测者心率值的3 组数据反映了从剧烈运动到恢复平静的变化过程。
（2）人工测量值与数码管显示值之间的偏差：人工测量值与数码管显示值也存在一些偏差。
人工测量是指用手指按在手腕处测得的结果，数码管显示值是指经心率检测仪测得的结果。
导致两组数据存在偏差的主要原因有传感器的灵敏度不高以及模拟滤波器不能完全滤除自然界中存在的50Hz 工频干扰。
6 结论
本次设计将微电子技术与生物医学工程技术紧密地结合在一起，达到了设计要求，具有较大的创新性和实际应用价值，并且有良好的市场推广价值。
本文作者创新点
采用ST180 这种单光束直射取样式光电传感器来采集心率信号，摆脱了原本的发光对管传感器和压力式传感器，在采集信号时不灵敏不稳定的缺陷。
选择它正是看到此类传感器灵敏度高、输出信号稳定的优点。
在滤除50HZ 工频干扰时，采用专门的VCVS 陷波器来滤除。
整体电路电源电压为3.3V，为系统提供低电压控制。
参考文献
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