基于Δ-Σ系列AD转换器的心电图前端模拟电路设计

基于Δ-Σ系列AD转换器的心电图前端模拟电路设计摘要这篇文章主要讨论了心电信号的特点和几种不同的心电信号前端获得方法。

同时，也讨论了在整个系统设计时不同的方案和效果的折中。

这篇报告同时涵盖了基于ADS1258和ADS1278的前端框架的电源实现以及各自的噪声测量结果。

目录1 简介 (1)2 心电图信号特点以及系统设计提示 (2)3 系统方法 (4)4 基于低分辨率的心电图模拟前端 (5)5 用24位的Δ-Σ ADC实现廉价心电图模拟前端 (7)6 基于ADS1258的顺序抽样测量 (9)7 基于ADS1278同步采样测量 (10)8 参考文献 (12)图表目录图1 心电图信号特点 (2)图2 基于ADC分辨率的系统方法 (4)图3 典型的基于SAR的ECG信号链（顺序采样） (5)图4 Δ-Σ为基础的，低成本的心电图信号链（顺序采样） (7)图5 Δ-Σ为基础的低成本的心电图信号链（同步采样） (9)图6 使用ADS1258测试安装图 (10)图7 测量时域数据 (10)图8 使用ADS1278的测试安装图 (11)图9 模拟2mV心脏测试输入下的ADS1278特性 (12)1 简介心电图(ECG)系统的前端模拟(AFE)器件通常使用各种由不同的半导体厂商或者用户定制的专用集成电路(ASICs)制作的标准分立元件设计实现的。

在器件全面生产时专用集成电路的设计动辄上百万美元，因此这对于那些中小型厂商来说或许并不现实。

传统的心电图前端模拟电路使用的主要元件包括:仪用放大器，用运算放大器实现的有源滤波器以及AD转化器件等。

近年来的科技进步已经使AD器件在速度、分辨率和供电方面有了提升，这在以往几乎是不可能实现的。

同时，对于低成本、低功耗的心电图机的需求呈现递增趋势，这就要求工程师或者设计者使系统更加的廉价。

本文分别讨论了如何使用TI公司最近生产的高性能Δ-∑AD器件作为心电图系统前端模拟电路，以及如何从系统设计的角度节省成本。

2 心电图信号特点以及系统设计提示无论任何系统的设计，第一步都是要全面的理解系统需要处理的信号。

自然，这一步对于心电图系统前端模拟电路的实现也是必不可少的。

图1显示了一种被广泛接受的心电图信号的细节，并且把它当做是出现在心电图测量系统的输入级信号。

它包括了三个部分:实际的(差分)心电图信号，差分的电极失调信号和其他共模信号。

图1 心电图信号特点实际上，出现在任何导联电极间的差分心电图信号的幅度都限定在±5 mV 大小，频率在0.05~150HZ之间。

这个实际的心电图信号的大小和需要的心电图信号的分辨率大小共同决定了心电图前端模拟电路的动态需求范围。

这个信号的频率内容决定了前端模拟电路的带宽需求。

皮肤电极接口增加了大约300mv的直流失调电压。

这个直流的电压一定要处理掉以防止信号处理环节的电压饱和。

有别于在系统中使用的不同AD芯片，有两种方法可以处理这个失调电压:消除或者是保留。

这篇文档会分别讨论分析两种方法的利弊。

除了上述两种信号，人体吸收大量的干扰信号如来自电源线的信号，荧光灯的信号等等。

这些干扰信号以正常模式信号或者以共模信号形式表现出来。

正常模式信号可以通过软件实现50HZ~60HZ的陷波滤波器消除。

另一方面，共模信号通常可以通过以下三个方法之一来消除:1.尽可能增加前端模拟电子器件的地对大地的隔离;2.尽可能增大信号处理电路的共模信号抑制能力(至少要100dB);3.用一个不同相的共模信号来驱动病人的身体(又叫右脚驱动)。

心电图前端的主要规格之一是输入参考噪声。

对于带宽为超过150HZ的系统来说，它通常被指定为小于30uVRMS.信号的频率内容决定系统滤波器所需的3dB截止频率。

除了这些问题，从心电图电极的信号通常有运动伪影和起搏器脉冲。

这些额外的干扰源，必须使用适当的过滤消除，要么在模拟电路区域(AD 之前)，要么在数字区域(AD之后)。

通常情况下，心电图机含有一种以检测心脏起搏器的存在的手段。

起搏器检测可以通过使用专用的硬件或软件实现。

软件方法需要在前端有更高的带宽并且ADC有一个更高的采样率。

然而，使用软件的步进脉冲检测的优势之一是起随着搏器设备的发展，检测阈值可以通过软件动态改变，而不必修改系统的硬件。

3 系统方法3.1 低分辨率AD器件(≤16-bit)对比分辨率AD器件(24-bit)基于信号处理链中使用的ADC的分辨率，有两种不同的方法处理心电信号。

一种方法是像下图所示的使用低噪声放大器，并获得显着的输入信号(大约500)，然后用一个低分辨率的AD(将近16位)。

在这种情况下，必须小心被放大器放大的噪声不主宰了整个系统的噪声。

另一种方法是如图所示，使用低增益(大约5)高分辨率(大约24bit)的ADC。

在这两种方法中，在ADC输出端的无噪声动态范围的保持不变。

图2 基于ADC分辨率的系统方法另一种考虑这个结果的方法是，在这两种情况下，折合到输入端的系统噪声是相同的。

因此，记录的信号质量不会受到影响。

然而，决定如何使用这些方法会显着影响系统的各个组成部分的规格和整个系统的总体价格，这将在下一节讨论。

高分辨率ADC的方法大大降低了所需的硬件，这意味着以较低的成本和低功耗要求。

3.2 顺序采样与同步采样基于提供所需的分辨率ADC的速度，可以设想两种不同的解决方案的。

一种方法是为每个通道使用专用的ADC ，从而同时采样所有导联线。

另一种方法是多路传输导联信号，这样就可以用一个ADC顺序的数字化所有的导联信号。

顺序序抽样，就像听起来的那样，会减少前端硬件的数量。

不过，有一件事相当明显，那就是ADC的速度在顺序抽样架构应该明显比同步采样方法中的高。

反过来，更高速度的ADC ，往往消耗更多的功率。

因此，对顺序抽样方案进行功耗优化是没有必要的。

ADC的前端复用器的稳定时间在确定这种方法的ADC 所需的速度上，也扮演着重要的角色。

然而，我们必须意识到，当使用顺序抽样方法时，随着时间的增加，从不同管脚得到的结果会有偏差。

然后用软件算法在波形重建设取得数据中插值采样所需数据。

总结一下，如果有一个非常高的分辨率（约24位）和高速（约100 ksps）的ADC ，心电图系统的模拟前端硬件可以最小化。

幸运的是，采用德州仪器最新的高速，高分辨率Δ-ΣADC产品，这样的解决方案是可行的。

下一节说明使用的24位Δ-ΣADC在硬件上的差异和节约。

4 基于低分辨率的心电图模拟前端图3显示了一个典型的使用一个16位AD的顺序抽样心电图的AFE。

图3 典型的基于SAR的ECG信号链（顺序采样）第一个模块用于病人保护和除颤脉冲钳位，其中可能包括高值电阻器或任何其他类型的隔离电路。

导联选择电路决定了需要测量的各电极组合，它们是基于埃因霍温三角形和威尔逊中心终端的(参考资料1)。

心电图电极是高阻抗信号源，因此，他们被送入仪表放大器——它有一个非常高CMRR （大于100分贝），高输入阻抗（大于10兆欧）。

心电信号送到ADC之前，它必须被放大，这样，整个ADC的动态范围都会被使用，如图2a所示。

一个典型的ADC满量程电压约为2.5 V，这意味着500 倍（假设5 mV输入信号）的增益。

总增益由一个仪表放大器（INA）和一个额外的增益放大器之间组合实现。

INA增益用这样一种方式设定——那就是电极直流偏执不会使INA 饱和。

这个增益的实际值依赖于INA的工作电压。

在5 V作为模拟电源电压的最新形势下，INA最大增益可以在5到10的范围。

也就是说，在任何进一步的增益推出之前，直流分量必须拆除。

因此，会增加一个转折角频率为0.05赫兹的高通滤波器（HPF）。

一旦直流元件被删除，信号再次由另一放大器放大。

应当指出，必须选择在同等增益级别的放大器中噪声非常低的那种，使他们不在系统噪声中占主导地位。

此外，这些放大器必须是低功耗（电池供电系统）。

这种结合低功耗和低噪音的要求，增加了系统所需的精密放大器的成本。

这种增益级别的放大器都有一个抗锯齿过滤器。

奈奎斯特率ADC，如逐次逼近寄存器（SAR）的必须有一个非常尖锐的抗锯齿过滤器，以避免混叠带噪声。

通常，会使用一个四阶或更高的有源低通滤波器（LPF）。

LPF模块后面紧跟着一个送入到ADC复用模块（MUX）。

可以看出，在这种类型的系统，在信号数字化之前，有相当数量的模拟信号处理过程，包括放大和滤波。

此外，在模拟域进行信号处理，限制了灵活性。

通常情况下，增益，带宽，直流跟踪（也就是说，基准徘徊）需要进行优化，以更好地服务在数字域。

由于数字信号处理是相对较低的成本，并且提供了的极大的灵活性，因此这是有利于移动信号处理到数字域在下一节中描述的系统遵循这种做法。

5 用24位的Δ-ΣADC实现廉价心电图模拟前端图4显示了实施Δ-Σ转换的心电图前端，这与上一节大致相同。

Δ-Σ转换器以分辨率非常高的性能（大于20位），使用过采样和噪声整形的原则（见参考文献2）而出名。

传统的Δ-ΣADC的速度被限制在几个千赫的采样率。

最近的技术进步产生的Δ-Σ型ADC，具有优良的AC和DC性能，高达数百千赫的采样率（见参考文献3）。

图4 Δ-Σ为基础的，低成本的心电图信号链（顺序采样）图4显示了这样一个用于心电图前端Δ-ΣADC （ADS1258）。

ADS1258是业界领先的，来自德州仪器公司的24位转换器，它提供了一个卓越的低延迟，高速，良好噪声性能组合。

ADS1258每个通道提供一个180 kSPS21.6位有效位，这成为ECG应用的理想选择。

通过比较图3和图4可以看出，是在硬件上的显着减少，这意味着更低的成本和更低的功耗。

三个区块（包括高通滤波器，隔直滤波器，增益级和一个陡峭的，有源低通滤波器）被省略。

ADS1258也有一个集成的MUX ，允许多达8个差分输入，从而消除了外部MUX需要。

除了提供更高分辨率的优势，Δ-ΣADC明显减少了ADC之前的抗锯齿的要求。

对于复杂的有源抗锯齿过滤器，可能需要数放大器实现，这个可以用简单的单极RC 滤波器代替。

隔直和高通滤波器被删除，因为ADC的固有噪声明显比以前的解决方案（图2b）要低。

这种方式下，直流信息不丢失，各种过滤器也可以实现数字化。

数字滤波器的实现，也使设计师灵活地为整体更快的响应和更好的抑制基线徘徊，使用自适应直流去除过滤器。

ADS1258的噪声，当做为系统输入时，取决于输出数据速率产生的噪声大小在1 mVRMS到3 mVRMS不等，这时INA的增益为4。

这种噪声在商业心电图里面也是满足要求的。

对于连续采样的解决方案，ADS1258的AFE具有42毫秒的通道间偏差。

对于大多数应用，这种偏差是可以接受的，然而，对于某些应用，如脑电图（EEG）和矢量成像系统，所需的偏差要小于25毫秒。

在这些应用中，同步采样，高分辨率ADC的方法是一个不错的选择。