官金安，张腾飞，曾兴涛，周 到，高军峰,2，舒位光

(1 中南民族大学 生物医学工程学院，武汉 430074;2 中南民族大学 认知科学国家民委重点实验室， 武汉 430074)

脑电图机作为科研和医疗领域中的重要设备，发展迅速，目前我国比较先进的脑电图机技术有动态脑电图系统、数字脑电工作站、视频脑电图仪、便携式数字脑电图仪、无线蓝牙综合视频脑电图机、无线蓝牙综合睡眠脑电图机等[1，2].无论采用有线还是无线作为数据传输方式，这些脑电图机均可分为脑电采集器和脑电记录仪两个部分，其中，便携式脑电图机一般采用无线作为数据传输方式，大多数便携式脑电记录仪只是记录并存储脑电数据，然后提取存储数，在PC机上绘制脑电图并进行分析[2]，不能随时随地查看脑电图，为此，本文设计了一种基于Android移动设备的脑电记录仪，利用Android移动设备的蓝牙[4，5]和显示屏，可以随时随地查看脑电图，而且设备体型小巧，更加易于携带.在Android移动设备上实现脑电图记录仪的基本功能，相当于将脑电图记录仪设计为Android移动设备的一个应用程序，对于任何一款Android移动设备，只要安装相关APP，并配以下位机采集装置后，该设备就成了一台脑电记录仪，而且Android系统作为开源的操作系统，拥有丰富的应用层API[6]，开发者可以方便地为该记录仪开发更多的功能.

1 系统实现

1.1 系统结构

系统总体设计思路是下位机采集脑电信号，通过高精度的AD转换器将脑电信号转换为高分辨率的数字信号，将转换后的数字信号通过串口传送至蓝牙模块，发送给上位机.上位机使用Android系统提供的蓝牙串口接收信号，然后对信号进行数据拼接﹑存储和滤波，并绘制出脑电图.整个系统结构如图1所示.

图1 系统结构图Fig.1 Structure diagram of the system

1.2 下位机系统设计

下位机采集系统为ADS1298模拟前端的便携式生理信号采集系统[7]，采集到的信号通过蓝牙通过串口传送至蓝牙模块，若蓝牙模块没有接收到上位机的发送指令，则丢弃当前数据；若接收到上位机的发送指令，则向上位机发送数据.

1.3 上位机系统设计

1.3.1 开发环境及开发步骤

本设计在Windows 7系统环境下，使用Eclipse、JDK、Android SDK、ADT、NDK和CDT进行软件开发.除数据拼接和存储采用C++语言实现，供JNI(Java Native Interface)调用外，其它部分均采用Java语言实现.

上位机系统设计按图1所示数据走向进行，即按蓝牙控制模块、数据处理模块和图形绘制模块顺序进行模块设计.

1.3.2 蓝牙控制模块

在Android系统上对蓝牙进行开发，必须先在系统权限文件Androidmanifest.xml中加入代码和以获得蓝牙使用权限，然后使用系统提供的API实现蓝牙相关功能,本设计需要使用android.bluetooth包下的BluetoothAdapter、BluetoothDevice和BluetoothSocket类.

蓝牙控制模块是系统核心模块，主要完成上、下位机的数据传输.它的主要功能是开启本地蓝牙、扫描外部蓝牙设备并与下位机蓝牙设备建立连接，控制下位机是否发送脑电信号，控制过程如下.

(1)开启本地蓝牙.系统启动后会先判断本地蓝牙是否开启，若未开启，则开启本地蓝牙，若已经开启，则继续执行；

(2)扫描外部蓝牙设备并与下位机蓝牙设备建立连接.扫描外部蓝牙设备得到一个设备列表，选取下位机蓝牙设备并建立连接.由于下位机采集的脑电信号是先通过串口送至蓝牙模块，再由蓝牙模块发送到上位机的，所以必须使用Android系统专门为蓝牙串口通信提供的UUID，即“00001101-0000-1000-8000-00805F9B34FB”，才能与下位机蓝牙设备建立连接；

(3)控制下位机是否发送脑电信号.通过向下位机发送控制指令“0”，下位机开始发送数据，发送控制指令“1”，下位机停止发送数据，这里的控制指令是上/下位机事先约定的，可以是任意字符或数字.

1.3.3 数据处理模块

数据处理模块主要完成数据拼接、存储和滤波，其中，完成数据存储需要向SD卡写入数据，所以必须在系统权限文件Androidmanifest.xml中加入代码和以获得SD卡读写权限.各部分设计描述如下.

(1)数据拼接.由于下位机采集的每个脑电信号数据都以24位二进制数表示，而串口一次只能发送一个8位的二进制数，因此每个脑电信号数据在发送前都被拆分为3个8位的二进制数，按高、中、低位依次发送给上位机，所以在上位机必须对数据进行拼接还原；

(2)数据存储.将拼接还原后的脑电信号，按十进制格式，以文本的形式存储到上位机的SD卡中，便于以后提取分析；

由于Java语言是一种解释型语言，处理数据和读写外部存储设备速度比较慢，所以本设计采用C++语言来实现数据拼接和存储，并通过JNI调用，避免了在绘制脑电图过程中会出现漏点或卡屏的现象.

(3)滤波.下位机采集的脑电信号未经处理而直接转换为数字信号，混有一定的噪声和干扰，所以必须对其进行相关处理，去掉噪声和干扰.本设计采用零相位FIR滤波器对信号进行低通滤波，截止频率为30Hz.

1.3.4 图形绘制模块

受到串口通信速率的限制，上位机同时只能接受3个通道的脑电信号，所以同时只能绘制3个通道的脑电图形.对图形进行缩放后，在SurfaceView上绘制出3个通道的图形.

1.4 系统工作流程

系统开启之后，下位机开始采集脑电数据.上位机先与下位机建立连接，再向下位机发送控制指令“0”，下位开始发送数据，上位机对接收到的数据进行拼接、存储、滤波后绘制脑电图，系统工作流程如图2所示.

图2 系统工作流程Fig.2 System working flow

2 系统测试

2.1 系统测试及分析

测试用移动设备为华硕Transformer TF101平板电脑，系统版本为Android 3.1，蓝牙版本为蓝牙2.1+EDR.进入软件主界面，开启本地蓝牙、连接下位机蓝牙设备并输入数据存储文件名，进入绘图界面，按“开始绘图”按钮，开始绘制脑电图.

测试分睁眼和闭眼两种状态，分别绘制出这两种状态的脑电图.由图3和图5可以分辨出睁眼和闭眼这两种状态.

导出测试过程中存储的原始数据，在matlab中分别绘制出原始信号及其对应的频谱图，如图3～6所示.

由图3～6可以看出，当受试者处在闭眼状态时，在10～13Hz之间有明显的α波[8]频率分布；而当受试者处在睁眼状态时，则没有明显的频率分布.

结果表明，该记录仪记录的脑电数据可靠，绘制出的脑电图能真实反应人脑活动状况.

图3 睁眼状态原始信号Fig.3 The original signal of the open state

图4 睁眼状态频谱图Fig.4 The spectrum of the open state

图5 闭眼状态原始信号Fig.5 The original signal of the close state

图6 闭眼状态频谱图Fig.6 The spectrum of the close state

2.2 性能分析

现就本文设计的脑电记录仪与市场常用的NT9200系列便携式数字脑电图仪的性能做如下对比分析.

(1) 精度.NT9200系列便携式数字脑电图仪使用16位精度的AD转换器，本设计采用24位高精度AD转换器，数据精度更高.

(2) 供电.NT9200系列便携式数字脑电图仪基于标准的笔记本电脑，采用USB供电，当笔记本使用外接电源时，仪器连续记录时长不受限制，当笔记本使用本身电池时，仪器连续记录时长与笔记本电池供电时长一致，本设计采用外部电池供电，连续记录能够达到48 h，远远超过笔记本使用电池时的连续记录时长.

(3) 数据传送方式.NT9200系列便携式数字脑电图仪采用USB作为传送方式，本设计以串口蓝牙作为数据传送方式，使用更加方便，但抗干扰能力较弱.

(4) 支持最高通道数.NT9200系列便携式数字脑电图仪支持同时对40通道的脑电数据的采集、存储和显示，本设计只支持同时对8个通道的脑电数据进行采集，但只能同时传送3个通道的脑电数据，并存储和显示.

(5) 脑电图绘制.NT9200系列便携式数字脑电图仪基于标准的笔记本电脑的，只能在笔记本电脑上绘制脑电图，本设计基于Android移动设备，只要将开发完毕的APP安装在Android移动设备上，就可以进行脑电绘制，携带和使用更加方便.

综上所述，本设计与其它类型的便携式脑电记录设备相比，优点明显，但也有不足之处.

3 结语

本文设计的脑电记录仪，以Android移动设备作为数据处理和显示平台，让脑电记录仪作为Android移动设备的一个附属功能，解决了传统便携式脑电记录设备功能单一、不便于随身携带的缺点，将开发完毕的APP安装于Android移动设备上，就可以让该设备具备脑电记录功能，Android系统是当前智能移动设备主流操作系统之一，它凭借其开放性、易操作性等特点，得到了市场的广泛支持，使得该记录功能易于推广.未来开发可以利用Android移动设备的网络化的特点，将其与互联网上的PC机或手机建立网络连接，实时传输脑电信号的相关数据，医生或其它人员就可以远距离分析病人的脑电数据；还可以利用Android移动设备上的摄像头，使其具备视频脑电图仪[9]的功能等.

参 考 文 献

[1] 陈雅楠, 杨德武. 脑电图机的进展[J]. 中国医学装备,2009,6(7):64-65.

[2] 张文渊. 有关睡眠分期以及便携式、动态和视频脑电图等问题[J]. 临床神经电生理学杂志,2001,10(3):188-189.

[3] 杨云君. Android的设计与实现(卷1)[M]. 北京：机械工业出版社,2013.

[4] 杨庆武. 蓝牙技术在脑电领域的应用—无线蓝牙脑电图仪[J]. 上海生物医学工程,2007,28(1):54-56.

[5] 钱志鸿, 杨 帆, 周求湛. 蓝牙技术原理、开发与应用[M]. 北京：北京航空航天大学出版社,2006.

[6] 李宁. Android开发权威指南[M]. 北京：人民邮电出版社,2011.

[7] 魏厚杰, 官金安, 方 浩. ADS1298模拟前端的便携式生理信号采集系统[J]. 单片机与嵌入式系统应用,2012,02(2):36-39.

[8] 大熊辉雄. 临床脑电图学[M]. 5版.北京：清华大学出版社,2005.

[9] 叶强华. 常规、便携式、动态和视频脑电图的临床运用[J]. 医疗设备信息,2005,20(2):49.