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瑞彩祥云

作者:辛 毅時間:2019-09-06來源:電子産品世界收藏

  辛 毅 (Maxim Integrated公司)

本文引用地址:/article/201909/404538.htm

  摘?要:基于Maxim的新款超低功耗微控制器MAX32660,運用前項和動態方法,實現了一種信號的提取算法。该算法为参考設計MAXREFDES1207而設計,并进行了测试,效果优良,适合可穿戴设备的實時測量。

  關鍵詞:

  引言

  近年来,随着大众生活水平的日益提高,各种可穿戴健康设备逐渐成为了一个热点领域。这些设备具有体积小、续航长、使用便利等诸多优点,能够实现评价人体的多种生命体征,为人们生活方式的改善提供有益建议。在生命体征的评价指标中,实时心率极其重要。本文基于Maxim的新款超低功耗微控制器MAX32660,運用前項和動態方法,實現了一種信號的心率提取算法。该算法为参考設計MAXREFDES1207而設計,并进行了测试,效果优良,适合可穿戴设备的心率實時測量。

  1 原理与背景

  目前,國內外開發了許多電子設備用于心率測量,其本質是分別運用了4種不同的測量方法:電勢測量法、生物阻抗法、動脈血壓法和光電測量法。前3種方法分別利用人體的心電、生物電阻抗和動脈壓的周期性變化來計算心率,幹擾度大、硬件要求高,因而較少被可穿戴設備采用。

  比较常用的是光电测量法。光电测量法即“光电容积脉搏波描记法 ”,即通过绿光LED光源结合接收傳感器管照射人体的血管,根据血管对光的反射量的改变获得PPG信号,从而测量心率。由于人体的皮肤、骨骼、肌肉等对光的反射是固定值,而血管容积随着脉搏的变化而不断变化,所以血管对光的反射是波动值,其波动频率即为心率。目前,光电测量法是市面上可穿戴器件的主流,Maxim的低功耗心率MAXREFDES1207也是基于這一原理進行心率的提取。

  从PPG信号获取心率有多种成熟的算法,如阈值法、模板法,甚至有些算法还利用了机器学习的原理。其中,阈值法算量小,但是准确度较低;模板法准确度较高,但算法复杂;机器学习方法准确度最高,但是对硬件要求甚高,一般的微控制器无法胜任。由于本設計需要在MAXREFDES1207的MAX32660平台上实现,需要做到心率的实时计算并兼顾到结果的准确性,故本文在阈值法的基础上加以改进,结合前项差分的预处理方法实现算法,实现准确、实时的心率输出。

  2 算法实现

  2.1 数据预处理

  一般而言,从傳感器中读取的原始信号含有较多噪声。其中最为显著的噪声由体表的运动产生。在测量过程中,人并不能保证完全静止,这些扰动会使测量部位和傳感器之间的距离发生变化,导致接收到的信号发生变化。最为典型的干扰是呼吸干扰,会使得信號的基线发生缓慢漂移。一路典型的PPG原始信号如图1所示。可见,信號的基线受到呼吸的影响,有较为严重的漂移。同时可以观察到,信号中含有较大的直流分量,这都给心率的提取造成了障碍。

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  鉴于此,本算法使用前项差分法进行数据预处理,即计算原始PPG信号 r(k) 的前向差分信号x(k)=r(k)-r(k-1),可以同时达到去除基线漂移和直流分量的效果,如图2所示。

  由图2可见,进过预处理,原始PPG信号中的基线漂移和直流分量都已被去除,同时原始信號的周期性特征已经从易被干扰的波峰转化为特征突出的负脉冲,为下一步的阈值法计算心率提供了有力支持。

  2.2 阈值檢測

  经过预处理的信號的干扰已经被抑制,可以进行心率的计算。鉴于波形的特征和硬件的性能,本算法使用阈值法对预处理后的信號的负脉冲进行提取,从而计算心率。需要注意的是,图2信号中的不同负脉冲的峰值并非完全一致,因此如果使用硬阈值进行峰值檢測,效果不会理想。为此,本算法使用动态阈值进行檢測。动态阈值又称软阈值,即根据信號的特性不断地更新阈值,从而获得较好的檢測效果。具体来说,首先,将信號的最小值的30%作为初始阈值;然后,檢測到第1个峰值后,将其40%作为新的阈值;接着,每檢測到1个新的峰值则更新阈值,新的阈值为之前檢測到的所有峰值的平均数的40%。阈值选取中的百分数系根据大量测试确定。阈值选取的效果如图3所示。

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  根據圖3,阈值能夠跟隨負脈沖的峰值發生變化,使得負脈沖的漏檢率得到有效降低。

  2.3 心率计算

  由于設計需要,心率需做到实时显示,故本算法采用8 s的PPG信号进行计算,每从傳感器获得一个新的信号进行实时更新。接着,经过上述的两个步骤计算出相邻负脉冲间隔时间的平均数 I ,从而计算出心率。心率的计算公式为:HR I =60 。整个算法的过程如图4所示。

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  3 算法测试

  为 验 证 算 法,将 算 法 嵌 入 到 参 考 设 计MAXREFDES1207(如图5所示)之中,并随机抽选不同性别和不同年龄的6组测量对象,并和市面上比较流行的進行對比,如表1所示。測試位置爲左手手腕。

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  由測試結果可見,與主流的産品的測量結果相比,本算法的准確度較高,能夠較好地配合硬件實現功能。

  參考文獻

  [1] MAX32660数据手册[EB/OL].[2019-07-15].https://www.maximintegrated.com/en/products/microcontrollers/MAX32660.html

  [2] 方良.基于SIMO技术的低功耗心率手環测量方案[R/OL].(2019-06-27)[2019-07-15]./article/201906/401978.htm

  [3] Chen I.Maxim应用笔记:Using Reflectometry fora PPG Waveform[R/OL].[2019-07-12].https://www.maximintegrated.com/en/app-notes/index.mvp/id/6547

  作者簡介:

  辛毅,Maxim Integrated应用工程师,负责Maxim产品及日本客户的技术培训与支持。

  本文來源于科技期刊《電子産品世界》2019年第9期第27頁,歡迎您寫論文時引用,並注明出處。



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