人体脉搏信号采集实验
心电信号与脉搏信号同步采集系统的实现
I
心电信号与脉搏信号同步采集系统的实现
Abstract
The study shows that electrocardiogram（ ECG） and pulse wave signals contain abundant of human physiological parameters ,and these parameters are important and basic. These physiological parameters with daily monitoring for chronic disease detection, and the elderly health and heart disease treatment all have the important clinical significance. In addition, these physiological parameters, chronically being monitored, can still help us understand the change trend of human health status, and master some information that some disease can impact on human health. Therefore, domestic and foreign scholars have been devoted to the collection and analysis of ECG and pulse signals. Some of the monitor systems have been mostly using personal computers or industrial PC as waveform display and data processing controller. They are hard carried and have big volume. Meanwhile, some detection system directly uses MCU as the guardianship system of processor, but the function is relatively single, and the data storage is too small to use. With the development of the micro processing technology and electronic technology, this provides a new platform for the medical technology, prompting the family medical treatment to become a new direction in the medical history. Therefore, on the existing basis of the development of detection and diagnosis of the ECG and pulse signal, developing the system of ECG and pulse signal acquisition and analysis with family characteristics is a very real and significant issue. This system adopts ARM S3C2440 as main controlling chip SD card as Mass Storage Facility and display the real-tine waveform of ECG and pulse wave signals through the LCD panel. Designed a dynamic ECG and Pulse Wave acquisition system, and used to collect 24-hour ECG and Pulse Wave signals. Using this collecting data, we can find dynamic relationship between ECG and Pulse Wave, which would be helpful for health care and treatment of disease. At the same time, it has a small volume, abundant function and convenient operation characteristic, and can easily used in our daily life. The entire system is divided into hardware and software. Hardware includes analog module and digital module. Analog module mainly includes preamplification, band-pass filtering and level adjustment circuit. These units complete analog amp lify and filter of signals. Digital module includes micro-controller circuit, external storage
人体生理信号识别与监测的实验方法和意义
人体生理信号识别与监测的实验方法和意义人体生理信号识别与监测是一项重要的研究领域，它可以帮助医学界更好地了解人体的生理状态，并在健康管理、疾病诊断与治疗等方面发挥重要作用。
本文将介绍人体生理信号识别与监测的实验方法以及其意义。
一、实验方法：1. 信号采集：采集人体生理信号是人体生理信号识别与监测的关键步骤。
常用的信号采集方法有心电图采集、血压采集、体温采集、脑电图采集等。
其中，心电图采集是目前应用较为广泛的一种方法，可以通过电极粘贴在胸部获得心脏的电活动信号。
血压采集则是使用一种袖带将压力传感器与被测者的上臂相连接，实时监测血压的变化。
体温采集可以通过体温计等仪器实时测量被测者的体温。
脑电图采集则是通过将电极放置于被测者头皮表面，记录脑电信号的变化。
2. 信号处理：信号采集后，需要对信号进行处理，以提取有效的生理信息。
信号处理的方法有很多，常用的有滤波、放大、特征提取等方法。
例如，可以使用带通滤波器来去除噪音，并提取出感兴趣的频段。
放大技术可以将信号放大，以增加信号的清晰度。
特征提取则是通过一些数学方法，将信号转换为一组特征向量，用于后续的生理状态分类和分析。
3. 信号分类与分析：经过信号处理后，需要对信号进行分类与分析。
信号分类指的是根据信号的特征向量将其归类为不同的生理状态，例如心脏窦性心律和心房颤动之间的分类。
信号分析则是对信号进行更深入的研究，例如通过信号的时频分析，了解信号的时域和频域特性。
这些分类与分析的结果可以为医生提供有价值的信息，帮助医生进行疾病诊断和治疗决策。
二、意义：1. 健康管理：人体生理信号识别与监测可以帮助个人监测自己的生理状态，从而进行健康管理。
例如，通过定期测量心率和血压，可以及时发现异常情况，并采取相应的措施进行干预。
这对于预防心血管疾病等慢性病的发生具有重要意义。
2. 疾病诊断与治疗：人体生理信号识别与监测可以帮助医生进行疾病的诊断和治疗。
例如，心电图信号的监测可以帮助医生判断心脏是否存在异常，脑电图信号的监测可以帮助医生诊断脑电活动异常等。
人体生理信号采集与分析技术研究
人体生理信号采集与分析技术研究一、简介人体生理信号采集与分析技术是一门新兴的领域，涉及到人体生理学、计算机科学、电气工程等多个学科。
它旨在通过采集和分析人体生理信号，了解人体内部运作的情况，为医学、运动训练、人机交互等领域提供重要的支撑。
本文将从采集技术、信号处理技术和应用领域三个方面进行阐述。
二、信号采集技术生理信号的采集是人体生理信号采集与分析技术不可或缺的一部分。
常用的生理信号采集技术包括EEG、EMG、ECG等。
1. EEG脑电图（EEG）是一种记录大脑电活动的方法。
通过在头皮上放置几个电极，并通过其测量电荷量来记录人脑内部的信息。
这项技术已应用于多个领域，如脑机接口技术（BCI）等。
2. EMG肌电图（EMG）是一种记录肌肉电活动的方法。
通过在肌肉上放置电极，并记录肌肉收缩时的电信号来得知肌肉的运动情况。
这项技术被广泛用于人体运动相关领域，如运动训练、康复治疗等。
3. ECG心电图（ECG）是一种记录人类心脏电信号的方法。
通过在胸部和四肢上放置电极，并记录心脏收缩和舒张时的电信号来得到人类心脏的状态。
该技术在心血管疾病诊断、治疗和研究方面有重要的意义。
三、信号处理技术采集到的生理信号需要进一步处理才能得到有用的信息。
常见的信号处理技术包括信号滤波、时频分析、特征提取等。
1. 信号滤波信号滤波是信号处理中常用的一种方法，其目的是去除噪声和不需要的频率成分，保留有用的信号成分。
在生理信号信号处理中，信号滤波常用于去除实验过程中的环境等噪声干扰。
2. 时频分析时频分析是一种将信号在时域和频域上进行分析的方法。
它能够更全面地揭示信号特征，并对频率随时间变化的信号进行有效的处理。
在生理信号分析中，时频分析能够更准确地反映出生理信号内部复杂的波形变化。
3. 特征提取特征提取是将信号中具有代表性的特征转化为用于分类、识别等任务的形式。
在生理信号分析中，特征提取常用于分类疾病、识别心律失常等任务，利用生理信号中具有特殊意义的变化提取出特征，可以更好地了解生理信号所包含的信息。
脉搏采集放大电路设计报告
脉搏采集放大电路设计报告
内容简要：人体脉搏计的设计是基于传感器，放大电路，显示电路等基础电路的基础上，实现对人体脉搏的精确测量。
其设计初衷是适用于各年龄阶段的人群，方便快捷的测量脉搏次数，并用十进制数显示出来。
具体的各部分电路接下来将介绍。
传感器信号：传感器采用了红外光电转换器，作用是通过红外光照射人的手指
的血脉流动情况，把脉搏跳动转换为电信号。
放大电路：由于人体脉搏跳动经过传感器后的初始信号电压值很小，所以利用反相放大器将采集的电压信号放大约50倍。
又因为该信号不规则，将接入有源滤波电路，对电路进行低通滤波的同时，再次将电压信号放大1.6倍左右。
该电路使信号得到80倍的放大，充分的放大方便了后面的工作电路。
整形电路：本电路旨在采用滞回电压比较器对前面放大以后的信号进行整形，使信号更规则，最终输出矩形信号。
倍频电路：倍频电路的作用是对放大整形后的脉搏信号进行4倍频处理，以便在15s内测出1min内的人体脉搏跳动次数，从而缩短测量时间，以提高诊断效率。
基准时间产生电路：基准时间产生电路的功能是产生一个周期为30s（即脉冲宽度为15s）的脉冲信号，以控制在15s内完成一分钟的测量任务。
具体各部分是由555定时器产生一个周期为0.5秒的脉冲信号，然后用一个D触发器进行二分频得到周期为1s的脉冲信号。
再经过由74LS161构成的十五进制计数器，进行十五分频，再经D触发器二分频，产生一个周期为30s的方波，即一个脉
宽为15s的脉冲信号。
脉搏信号处理y105
脉搏信号处理y105概述：脉搏信号处理是指对人体脉搏信号进行采集、滤波、特征提取等处理，以便获取有关心血管系统和心脏功能的相关信息。
本文将详细介绍脉搏信号处理的标准格式，包括任务背景、数据采集、信号滤波、特征提取和应用等方面。
任务背景：脉搏信号是人体心血管系统的重要指标之一，对于监测和评估心脏功能、血压变化等具有重要意义。
脉搏信号处理技术可以通过对脉搏信号进行分析和处理，提取出有关心血管系统的重要参数和特征，为医学诊断、健康监测等方面提供支持。
数据采集：脉搏信号的采集通常使用脉搏波传感器或光电传感器等设备。
脉搏波传感器可以通过贴附在皮肤上或固定在手腕等位置，实时采集到脉搏信号。
光电传感器则利用光电效应来感知皮肤上脉搏血流的变化，从而获取脉搏信号。
采集到的脉搏信号通常以模拟信号或数字信号的形式存在。
信号滤波：脉搏信号中可能存在噪声和干扰，为了提高信号的质量和准确性，需要对信号进行滤波处理。
常用的滤波方法包括低通滤波、高通滤波和带通滤波等。
低通滤波可以去除高频噪声，高通滤波可以去除低频噪声，带通滤波可以选择性地保留某一频段的信号。
选择合适的滤波方法和参数可以有效提取出脉搏信号中的有用信息。
特征提取：脉搏信号中包含了丰富的信息，通过对信号进行特征提取可以获取到与心血管系统相关的重要参数和特征。
常用的特征提取方法包括时域分析、频域分析和小波分析等。
时域分析可以通过统计学方法计算出脉搏信号的平均值、标准差、波形宽度等参数。
频域分析可以将信号转换到频域，通过计算功率谱密度等参数来描述信号的频率特征。
小波分析可以将信号分解成不同频率的子信号，从而提取出不同频率段的脉搏特征。
应用：脉搏信号处理在医学领域有着广泛的应用。
例如，通过分析脉搏信号可以评估心脏功能的健康状况，判断心脏是否存在异常。
同时，脉搏信号处理还可以用于血压监测、心律失常检测、心血管疾病诊断等方面。
此外，随着智能穿戴设备的普及，脉搏信号处理技术还可以应用于健康监测、运动训练等领域，为人们提供个性化的健康管理服务。
信号采集综合实验
4、心音信号的时频分析
总结：经过对比三种方法的时频分布图，S
变换和维格纳分布时频聚集性较好；维格纳分
布含有交叉干扰项，不便于信号的分析。
综合起来，S变换的时频分辨能力较好，对
心音信号的分析具有良好的效果。
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评分标准
基本实验流程占期末成绩的80%，选做部 分占期末成绩的20%. 每一部分都要提交相应的实验报告(实验结 果)
时频分析等的处理为心脏疾病的诊断提供前提。
熟练使用Matlab及其工具箱分析和处理心音
信号
要求每个同学独立完成老师设计的基本实验流
程。学有余力的同学可进一步挑战每步实验流
程中难度更大但效果更好的方法。
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实验内容
实验主要分为四大部分
1. 背景知识的学习
2. 心音信号的采集 3. 心音信号的去噪 4. 心音信号的分析
(1)巴特沃斯滤波器
(2)切比雪夫滤波器
要求学生对以上两种数字滤波方法分别在
matlab里实现，观察去噪后的信号图。
第三部分
三、心音信号的预处理
2、噪声消除的方法比较
如用巴特沃斯带阻滤波器可滤除工频噪声
和高频部分的噪声
原信号样本
去噪后信号样本
第三部分
三、心音信号的预处理
3、心音小波消噪实验(选做)
j k 50
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第四部分
四、心音信号的分析
2、心跳频率和心音间隔的计算
计算心率之前要先去掉第一个脉冲和最后一个脉冲。取优化的 归一化能量包络a’(j)的每一个脉冲中间对应索引值(横坐标采样 点数)组成TT(i)，则TT(3)-TT(1)是一个心音周期，从而可 以按照下式取心音周期的平均得到心跳周期。其中fs是采样频率， 心跳频率为f=60/T (次/分)
脉搏波信号预处理方法研究
收稿日期：２０２２－０５－２０基金项目：上海市科委科技创新行动计划（２１Ｓ３１９０４２００，２２Ｓ３１９０３７００）；上海市大学生创新创业训练计划项目（ＳＨ２０２１０６４）引用格式：杨云龙，杨海马，赵晨阳，等．脉搏波信号预处理方法研究［Ｊ］．测控技术，２０２３，４２（７）：６５－７２．ＹＡＮＧＹＬ，ＹＡＮＧＨＭ，ＺＨＡＯＣＹ，ｅｔａｌ．ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＰｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇＭｅｔｈｏｄｏｆＷｒｉｓｔＰｕｌｓｅＳｉｇｎａｌ［Ｊ］．Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ＆ＣｏｎｔｒｏｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０２３，４２（７）：６５－７２．脉搏波信号预处理方法研究杨云龙，杨海马，赵晨阳，张文婷，宋智超，石志介（上海理工大学光电信息与计算机工程学院，上海 ２０００９３）摘要：为克服脉搏波信号采集时受到的高频噪声干扰和低频噪声干扰，脉搏波信号的预处理成为心脉信号处理中的关键环节。
使用零相位滤波法处理脉搏波信号，改善传统数字滤波器直接滤波的输出失真问题；通过建立评价参数，对去除高频噪声的数字滤波器和小波阈值滤波器的滤波效果进行评价，获得最佳滤波方法；对比常用去基线漂移方法在处理脉搏波信号时的特点，获得最佳去基线漂移算法。
使用新研发的脉搏波采集手环采集多名受试者的脉搏波原始信息，将采集到的信号按上述方法去噪和去基线漂移后，实现脉搏波信号的预处理过程。
实验结果表明，采用ｓｙｍ４小波基、固定阈值、软阈值函数等小波阈值去噪方法去除高频噪声并使用三次样条插值拟合曲线去除基线漂移后，所获得的脉搏波信号平滑无毛刺，每个周期起始点和终点都在同一水平基线上，满足后续脉搏波信号的医学分析和疾病诊断需要。
关键词：脉搏波信号预处理；数字滤波器；小波阈值去噪；三次样条插值中图分类号：ＴＰ２７４；ＴＮ９１１．７２ 文献标志码：Ａ 文章编号：１０００－８８２９（２０２３）０７－００６５－０８ｄｏｉ：１０．１９７０８／ｊ．ｃｋｊｓ．２０２３．０１．２０５ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＰｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇＭｅｔｈｏｄｏｆＷｒｉｓｔＰｕｌｓｅＳｉｇｎａｌＹＡＮＧＹｕｎｌｏｎｇ牞ＹＡＮＧＨａｉｍａ 牞ＺＨＡＯＣｈｅｎｙａｎｇ牞ＺＨＡＮＧＷｅｎｔｉｎｇ牞ＳＯＮＧＺｈｉｃｈａｏ牞ＳＨＩＺｈｉｊｉｅ牗ＳｃｈｏｏｌｏｆＯｐｔｉｃａｌ ＥｌｅｃｔｒｉｃａｌａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ牞ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｈａｎｇｈａｉｆｏｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ牞Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００９３牞Ｃｈｉｎａ牘Ａｂｓｔｒａｃｔ牶Ｔｏｏｖｅｒｃｏｍｅｔｈｅｈｉｇｈ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｎｏｉｓｅｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅａｎｄｌｏｗ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｎｏｉｓｅｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｄｕｒｉｎｇｐｕｌｓｅｗａｖｅｓｉｇｎａｌａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ牞ｔｈｅｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｏｆｗｒｉｓｔｐｕｌｓｅｓｉｇｎａｌｂｅｃｏｍｅｓａｖｉｔａｌｐａｒｔｏｆｔｈｅｈｅａｒｔｐｕｌｓｅｓｉｇｎａｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ．Ｔｈｅｚｅｒｏ ｐｈａｓｅｆｉｌｔｅｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄｉｓｕｓｅｄｔｏｐｒｏｃｅｓｓｔｈｅｗｒｉｓｔｐｕｌｓｅｓｉｇｎａｌｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｏｕｔｐｕｔｄｉｓ ｔｏｒｔｉｏｎｏｆｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｄｉｇｉｔａｌｆｉｌｔｅｒｄｉｒｅｃｔｆｉｌｔｅｒｉｎｇ．Ｂｙｅｓｔａｂｌｉｓｈｉｎｇｅｖａｌｕａｔｉｏｎｐａｒａｍｅｔｅｒｓ牞ｔｈｅｆｉｌｔｅｒｉｎｇｅｆｆｅｃｔｓｏｆｄｉｇｉｔａｌｆｉｌｔｅｒａｎｄｗａｖｅｌｅｔｔｈｒｅｓｈｏｌｄｆｉｌｔｅｒｆｏｒｒｅｍｏｖｉｎｇｈｉｇｈ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｎｏｉｓｅａｒｅｅｖａｌｕａｔｅｄ牞ａｎｄｔｈｅｂｅｓｔｆｉｌｔｅ ｒｉｎｇｍｅｔｈｏｄｉｓｏｂｔａｉｎｅｄ．Ｂｙｃｏｍｐａｒｉｎｇｃｏｍｍｏｎｌｙｕｓｅｄｍｅｔｈｏｄｓｆｏｒｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｗｒｉｓｔｐｕｌｓｅｓｉｇｎａｌｓ牞ｔｈｅｍｏｓｔｓｕｉｔ ａｂｌｅｍｅｔｈｏｄｆｏｒｒｅｍｏｖｉｎｇｂａｓｅｌｉｎｅｗａｎｄｅｒｉｓｏｂｔａｉｎｅｄ．Ｔｈｅｎｅｗｌｙｄｅｖｅｌｏｐｅｄｗｒｉｓｔｐｕｌｓｅａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｂｒａｃｅｌｅｔｉｓｕｓｅｄｔｏｃｏｌｌｅｃｔｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｐｕｌｓｅｓｉｇｎａｌｏｎｍａｎｙｓｕｂｊｅｃｔｓ牞ａｎｄｔｈｅｃｏｌｌｅｃｔｅｄｓｉｇｎａｌｉｓｄｅ ｎｏｉｓｅｄａｎｄｄｅ ｂａｓｅｌｉｎｅｄｒｉｆｔｅｄａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅａｂｏｖｅｍｅｔｈｏｄｓｔｏｒｅａｌｉｚｅｔｈｅｗｒｉｓｔｐｕｌｓｅｓｉｇｎａｌｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｏｂｔａｉｎｅｄｗｒｉｓｔｐｕｌｓｅｓｉｇｎａｌｉｓｓｍｏｏｔｈａｎｄｂｕｒｒ ｆｒｅｅａｆｔｅｒｔｈｅｈｉｇｈ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｎｏｉｓｅｉｓｒｅ ｍｏｖｅｄｂｙｗａｖｅｌｅｔｔｈｒｅｓｈｏｌｄｄｅｎｏｉｓｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓｓｕｃｈａｓｓｙｍ４ｗａｖｅｌｅｔｂａｓｉｓ牞ｓｑｔｗｏｌｏｇｔｈｒｅｓｈｏｌｄ牞ａｎｄｓｏｆｔｔｈｒｅｓｈ ｏｌｄｆｕｎｃｔｉｏｎ牞ａｎｄｔｈｅｂａｓｅｌｉｎｅｄｒｉｆｔｉｓｒｅｍｏｖｅｄｂｙｃｕｂｉｃｓｐｌｉｎｅｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎｆｉｔｔｉｎｇｃｕｒｖｅ牞ａｎｄｔｈｅｓｔａｒｔ ｐｏｉｎｔａｎｄｅｎｄ ｐｏｉｎｔｏｆｅａｃｈｃｙｃｌｅａｒｅｏｎｔｈｅｓａｍｅｈｏｒｉｚｏｎｔａｌｂａｓｅｌｉｎｅ牞ｗｈｉｃｈｃａｎｍｅｅｔｔｈｅｎｅｅｄｓｏｆｍｅｄｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｄｉｓｅａｓｅｄｉａｇｎｏｓｉｓｏｆｓｕｂｓｅｑｕｅｎｔｐｕｌｓｅｗａｖｅｓｉｇｎａｌｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ牶ｗｒｉｓｔｐｕｌｓｅｓｉｇｎａｌｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ牷ｄｉｇｉｔａｌｆｉｌｔｅｒ牷ｗａｖｅｌｅｔｔｈｒｅｓｈｏｌｄｄｅｎｏｉｓｉｎｇ牷ｃｕｂｉｃｓｐｌｉｎｅｉｎｔｅｒｐｏｌａ ｔｉｏｎ 脉搏波诊断又称脉诊，是中医诊断的一种重要方式，同时也在韩国、印度等东方国家的医疗保健中扮演着重要的角色［１］。
安静时人体呼吸频率的测定实验报告
安静时人体呼吸频率的测定实验报告[实验目的]:掌握人体安静时心率和动脉血压的测定方法，观察运动对心率和动脉血压的影响。
[实验原理]:（一）心率测定原理心率测定的方法有心音听诊法、指触法和心率遥测法。
心脏在活动过程中产生的心音可通过周围组织传递到胸壁，用听诊器在胸壁特定部位听诊能测量出心率，此为心率直接测量法。
在一个心动周期中，心脏的舒缩会引起动脉血管内的压力产生周期性波动，导致管壁发生搏动，并能以波的形式沿管壁向外周传播，且以心脏活动的周期一致。
故用手指触摸到的身体浅表部位动脉搏动速率，通常可以间接代表心率，此为心率的间接测量法。
心率遥测法则是根据心脏活动时的电变化而采集心率的。
心脏兴奋时的电变化传至体表，表面电极将心电信号接收后送入发射机，经接收机接收后显示。
（二）动脉血压测定原理人体动脉血压测量采用听诊法，测量部位为上臂肱动脉。
用血压计的压脉带充气，通过在动脉外加压，然后根据血管音的变化来测量血压。
通常血液在血管内流动时没有声音，但如果血液流经狭窄处形成涡流，则发出声音。
当缠于上臂的压脉带内充气后压力超过肱动脉收缩压时，肱动脉内的血流完全被阻断，此时用听诊器在其远端听不到声音。
徐徐放气，降低压脉带内的压力，当压脉带内压力低于肱动脉收缩压而高于舒张压，血液将断续流过肱动脉而产生声音，在肱动脉远端能听到动脉音。
继续放气，当压脉带内压力等于舒张压时，血流由断续流动变为连续流动，声音突然由强变弱并消失。
因此，从无声音到刚刚听见的第一个动脉音时的外加压力相当于收缩压，动脉音突然变弱时的外加压力相当于舒张压。
[实验对象]:人[实验器材]:听诊器、节拍器、POLAR心率遥测系统、秒表、755酒精棉球、血压计。
[实验内容]（一）心率测定1、安静时心率及脉搏测量受试者静坐5分钟。
采用心前区听诊法直接测量心率。
指触法测量脉搏时，通常将食指、中指和无名指放在受试者一侧手腕桡动脉搏动处。
脉搏测量时先以10秒为单位，连续测量3个10秒，其中两次相同并与另一次相差不超过1次时，即认为是相对安静状态，否则应适当休息后继续测量，直至符合要求。
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人体脉搏信号采集实验 一、实验目的 1．理解脉搏信号采集电路工作原理。 2．掌握人体生理信号采集电路的调试方法。 3．了解脉搏信号的波形特点，和分析方法。
二、所需仪器与元件 稳压电源（1）、计算机（1）、万用表（1）、数字示波器（1）、HK-2000B（1）、TL062（2），MAX291（1）、X9C503（1）、MAX232（1）、ATMEGA32（1）、9芯串口插座（1）、1N4148（1）、340KΩ电阻（1）、2.7KΩ电阻（1）、50KΩ电阻（1）、1.3MΩ电阻（1）、470KΩ电阻（1）、10KΩ电阻（1）、0.1μF陶瓷电容（14）、0.47μF陶瓷电容（2）
三、实验性质 综合性 四、实验原理 1．系统总体框图 传感器HK-2000B模拟调理放大&滤波ADC采集
图1-系统总体结构 该采集系统通过HK-2000B型脉搏传感器采集人体的脉搏信号。脉搏属于低频弱信号，频带1-40Hz。由于不同人体的个体差异较大，脉搏强度不同。该系统包含增益调节电路，根据实际需要自动调整放大倍数，适应不同人群。 2．传感器介绍 传感器技术指标： 电源电压：5~6V 压力量程：--50~+300mmHg 灵敏度：2000μV/mmHg 灵敏度温度系数：1×10−4/℃
精度：0.5% 重复性：0.5% 迟滞：0.5% 过载：100倍 3．传感器接口定义 32
1
图2-HK-2000B传感器接口 接口定义：1-电源；2-信号输出；3-公共地 4．传感器接口电路 在安放传感器时，由于使用绷带松紧程度存在随机性，所以传感器的输出信号会出现一定的直流偏移。若该偏移较大，可导致后续电路中放大器饱和，以致无法实现信号的采集。所以，在传感器的输出信号要经过一高通滤波器滤去信号中的直流分量后再进行放大。其具体电路见图3。
图3-传感器接口电路 电路中，采用 RC网络组成一阶高通无源滤波器，高通滤波器的截止频率由C1和R1决定，按式（1）计算。电路中C2为电源退耦电容，用来减小由电源引入的噪声。
𝑓𝑐=12𝜋𝑅1𝐶1=12×3.14×340000×0.00000047=1.004(𝐻𝑧) (1) 5．放大/增益调整电路 为了实现可控增益调整，电路中应用了数字电位器X9C503。该器件将50K电位器分为100级，提供了逻辑电路接口，可以方便地与单片机等数字电路连接。使用数字电位器配合运算放大器，组成增益可调增益的放大电路。数字电位器的端-端误差的行业标准为20%。为了克服该误差对放大倍数的影响，将数字电位器接成分压形式。 图4-增益可调的同相比例放大电路 在图4电路中，首先用R1将输入信号调节成同相可调的与原信号成比例的信号，然后通过选择适当的R2、R3，放大一定倍数，就是实现了增益的调节。该电路与信号输入阻抗较小。所以，如有必要应当在输入端前加入电压跟随器进行阻抗匹配。该电路的增益应按照如下计算：
𝐴=𝑛99×(1+𝑅2𝑅3) (7) (7)式中n 为数字电位器滑片位置，对于X9C503芯片n的取值范围为：0-99。这里，我们选择R3=2.7K，R2=50K。 电路中，数字电位器X9C503提供了3线式接口与单片机连接。X9C503内部结构见图5。其数字逻辑由一7位双向计数器实现（注意可用范围0-99而非0-127）。计数器的计数值通过译码电路选通电阻序列中相应的电阻，模拟了机械电位器滑片的滑动。
图5-X9C503内部原理 X9C503采用DIP封装，引脚定义如图6，说明在表1 图6-X9C503引脚定义 表1 引脚功能说明 引脚号 名称 功能
1 I—N—C— X9C503中计数器的时钟输入，下降沿有效，每一个下降沿对应
计数器加/减1。从而控制电位器滑片向上/下滑动。
2 U/D— X9C503中计数器的计数方向控制，高电平为加计数，对应电位
器滑片向VH/RH端滑动；低电平为减计数，滑片向VL/RL端滑动。
3 VH/RH 数字电位器高端，相当于机械电位器的一个固定端。
4 VSS 地
5 VW/RW 数字电位器滑动端，相当于机械电位器的滑片。
6 VL/RL 数字电位器低端，相当于机械电位器的一个固定端。
7 C—S— 片选控制，低电平有效。
8 VCC 电源供电。
数字接口I—N—C—、U/D—和C—S—的逻辑功能详见表2 表2-X9C503数字接口逻辑 C—S— I—N—C— U/D— 功能
L ↘ H 滑片滑向高端
L ↘ L 滑片滑向低端
↗ H X 保存滑片位置到E2PROM H X X 空闲 ↗ L X 不保存滑片位置，返回空闲状态 ↘ L H 滑片滑向高端（不推荐） ↘ L L 滑片滑向低端（不推荐） 6．电平抬升电路 系统中，AD转换器的参考电压采用2.56V，输入为单极性输入。脉搏信号为双极性信号。为了保证能将信号无损失地采集，应将脉搏信号的直流分量提升至1.2V附近，这样可以无失真地进行信号采集。 该部分电路首先采用一个电容隔信号中原先的直流分量，然后通过电阻分压网络加入新的直流偏置。其电路见图7。
图7-电平抬升电路 该电路的交流等效电路为一个RC高通滤波器，等效电阻为R4、R5并联。为了不损失有用信号，应保证截止频率在1Hz附近。所以计算如下：
𝑅=11𝑅4+1𝑅5
(4)
𝑓𝑐=12𝜋𝑅𝐶=1𝐻𝑧 (5) 同时，R4、R5满足分压要求： 𝑅5
𝑅5+𝑅4
×5=1.2𝑉 (6)
综合式(4)、(5)和(6)，计算解出R4、R5，并选取标准阻值：R4=1.3MΩ；R5=470KΩ。 7．低通滤波电路 人体脉搏信号的得频率集中在40Hz以下频段，采集脉搏信号时，应当滤掉40Hz以上高频干扰。本系统中，低通滤波电路采用了集成8阶巴特沃思开关电容低通滤波器MAX291芯片。这样能在减少外围器件的同时获得较好的滤波效果。开关电容滤波器工作时，需要外接时钟信号，设计电路时，滤波器的转折频率由外接的时钟信号决定。对于MAX291芯片，其时钟/转折频率比为100：1。即，如果需要转折频率为40Hz的低通滤波器，则需要输入4KHz的时钟信号。MAX291芯片要求输入的时钟信号为TTL电平占空比50%±10%的方波信号，该信号可由单片机的定时器产生。MAX291芯片引脚定义见图8。 图8-MAX29x系列芯片引脚定义 MAX291应用电路如图9。
图9-MAX291应用电路 至此，完成了对脉搏信号的模拟调理，在MAX291芯片的输出端接上模拟示波器已经可以观察到脉搏信号的波形了。当然，由于数字电位器在没有单片机控制的情况下是无法工作的，所以为了观察波形，可以先将数字电位器用一个阻值适当的定值电阻代替，用来临时观察波形，同时检验这一部分电路的工作是否正常。观察到的波形应当大致如图10。因被测者的个体差异，波形可能会有一定差异。
图10-脉搏信号波形 8．数据采集和单片机系统 系统中采用Atmel公司出品的8位AVR单片机ATMEGA32实现对脉搏信号的采集和对系统的控制。该单片机内集成了10位多通道逐次比较型A/D转换器，可用于脉搏信号的采集。通过检测脉搏的幅值，自动调整电路增益，以达到最佳采集效果。系统工作时，采用定时器0每4ms产生一次中断，中端服务线程负责读取A/D转换器采集数据，从而保证250Hz的采样率，保证信号不失真 。采样过程中，每采样500个点（2s）统计一次峰值与谷值，并判断是否有必要调整增益，之所以定为每2秒统计一次，是为了保证在极端情况下（心律
05001000129578511314116919722525328130933736539342144947750540）仍能保证有效统计峰值与谷值。系统上电后，起初增益可能不合适，在最多20s时间内（端到端调整），即可完成增益自动调整。MAX291滤波器所需的4KHz时钟信号，由单片机的定时器1产生，通过OC1A引脚输出。数字电位器的引脚与单片机的通用IO口（PB0-PB2）相连。采集到的脉搏信号，用单片机的串行口通过MAX232电平转换电路，传输至计算机中。电路实现时，启用ATMEGA32单片机内置的时钟源，这样可以省去外接石英振荡器，简化电路。单片机软件开发环境选择Atmel公司出品的AVR Studio配合avr-gcc编译器进行软件设计。 9．软件设计 软件工作流程见图11。
上电初始化
采集数据点是否超量程调整增益超
发送数据不超
图11-软件工作流程 10．系统整体电路 图10-系统整体电路 五、实验内容
1．按照各模块电路原理图连接电路并调试。 2．根据软件流程图编写程序，实现脉搏信号的采集和增益的自动调整。
六、参考程序 1．数字电位器相关控制函数 unsigned char X9C503_Val; //该变量存储数字电位器滑片位置，以便程序查阅 /*定义宏，方便端口操作：*/ #define SETB_(x) PORTB|=(1<<(x)) //将PB相应引脚置高 #define CLR_(x) PORTB&=~(1<<(x)) //将PB相应引脚置低 /*数字电位器接口：*/ #define X9C503_CS PB0 #define X9C503_INC PB1 #define X9C503_UD PB2 /******************************************************************** * 函数名称：X9C503_Inc(unsigned char i) * 功能：数字电位器滑向高端 * 入口参数：i：滑动级数 * 返回值：无