张亚君，余永纪，洪 明

(杭州电子科技大学电子信息学院， 杭州310018)

心血管疾病是威胁人类生命的主要疾病之一，心电图(ECG)则是评价心脏功能的主要依据。而目前具有心电检测、分析功能的设备价格不菲，而且主要是在医院等医疗场所才有，个人监护使用很不方便。也有针对个人的便携式产品，但一般仅能记录、存储心电数据而不带分析功能[1-2]。

随着电子技术的发展，器件性能大大提高，使开发一种便携式、功耗低、容量大、具有分析能力的心电检测设备成为可能。本文利用ARM Cortex-M3内核的32 bit单片机作为处理器，采用大容量SD卡作为存储单元，开发出一套具有分析功能、性能强的心电检测系统。

1 系统原理及构成

系统主要分为三个部分，包括心电信号采集模块、数据存储模块和心电数据分析处理模块。系统框图如图1所示。心电信号采集模块主要由心电采集电路、信号放大电路、滤波电路和AD采样电路组成。心电信号微弱且有较多干扰，因此对这一模块的硬件和软件设计都提出了更高的要求。

图1 系统框图

数据管理模块主要完成数据的存储与回调，采用大容量的SD卡来设计，并嵌入FAT文件系统。万年历时钟给用户提供时间信息，心电数据采集后以文件的形式存入以当前时间为命名的TXT文件中，这样便于读取和传输。心电分析处理模块主要完成心电信号预处理、QRS波检测及常见疾病分析，实时显示处理结果及实现病情报警。用户可通过键盘与LCD显示与系统实现人机交互。

2 硬件设计

心电信号经放大电路和滤波电路处理后，由单片机完成AD采样。放大电路采用TI公司的仪用放大器INA128设计，可以过到较高的共模抑制比。

心电信号进行软件滤波和数据分析处理时的运算相当复杂，不仅要求运算速度快而且要求计算的精度高，这就使得CPU处理器的选择显得尤为重要。本系统选用Luminary Micro公司的LM3S1138单片机芯片作为CPU。该芯片是基于ARM Cortex-M 3内核哈佛结构，采用ARMv7-M架构的32 bit处理器，它拥有硬件除法单周期乘法的32 bit RSIC，运算速度快。内部有64 K单周期Flash， 16 KB单周期访问的SRAM，可以在50 MHz的工作频率下运行，这对提高数据运算的速度，实现算法的实时性有很大帮助。而且该芯片价格便宜、功耗低，片上外设丰富，不用另外设计电路便可以完成心电信号的AD采样。

数据存储模块是整个系统的重要组成部分之一，本系统选用大容量SD卡作为存储媒介，它读写速度快、尺寸小、而且安全性高[3]，能够达到长时间监测的要求。 SD卡与单片机的接口电路如图2所示。 SD卡的数据输入、输出管脚与单片机的SPI口相连，并由单片机提供SPI时钟信号，用于同步单片机SPI与 SD卡之间的数据传输。检测信号线CARD_INSER用于检测卡是否插入。 SD卡的供电方式采用可控方式，其作用是为了防止SD卡进入不确定状态时，可通过对卡重新上电使卡复位而无须拨出。可控电路采用P型场效应晶体管2SJ355，由CPU与CARD_POWER相接的管脚进行控制。

图2 SD卡与单片机的接口电路图

3 软件设计

本监测仪接口较多，功能性强，软件设计采用模块化的设计思想。整个系统软件包括系统初始化与自学习、滤波处理、QRS波检测、心律失常检测、SD卡读写和文件系统、波形结果显示和界面设置等等。监测主程序流程图如图3所示。

图3 主程序流程图

3.1 系统初始化与自学习

设备上电后，首先要进行初始化。初始化过程包括CPU工作频率、采样频率、SPI模块、I2C模块和AD模块的设置等。此时信号采集模块并未开启，用户可以通过管理界面对系统进行设置和数据管理。当需要进行心电采集时，再打开采电路，这样可以大大降低功耗。心电检测开启后，在5 ～10 s内完成自学习。自学习是对个人心电特征参数的提取，包括心率、R波幅度等信息。这一过程与心电采集过程基本相同，都要完成AD采样、滤波、数据处理及存储等过程，只是不作疾病分析。自学习得到的心电特征参数将在以后的采样、数据分析处理过程中不断修正，使参数与实际特征参数相近。

3.2 数据处理

数据处理部分主要是完成QRS波的检测和心律失常判断。QRS波检测的方法有很多，比较常用的有小波分析法与神经网络法等[4]，但这种方法计算复杂，且实时性不易实现。经过计算心电数据的一阶、二阶差分发现[5-6]：ECG信号中一阶差分的向下过零点和二阶差分的极小值点与ECG信号中的R波是相对应的。在一阶差分信号中， R波在一阶差分信号中为QRS波群所对应的向下过零点，其值为负；Q波应为R波所在位置向前的第一个向上过零点，其值为正；S波为R波所在的位置向后的第一个过零点，其值为正。本系统是根据这一相对应的关系来设计的算法。

检测算法实现的基本过程如下：信号采集后，对信号进行预处理，采用低通、高通滤波器组成带通滤波器滤除基线干扰和工频干扰。然后对该组数据进行一阶差分和二阶差分，找到二阶差分极小值点，根据二阶差分与 R波点的对应关系便可以定位出CEG信号的R波点。当然，第一次定位出的R波点不一定十分准确，可能存点噪声点或漏检点。为此，系统根据两次心跳的时间不应小于200 ms和两次心跳的时间不应大于平均心率的1.5倍进行去噪查漏检测，然后根据QRS波幅值条件确定噪声点和漏检点。定位出R波点后，根据一阶差分与QRS波的对应关系对CEG信号的QRS波进行精确定位。

为实现实时处理和保证数据分析处理期间AD采样能够实时响应，本系统建立了两个数据缓冲区，以5 s为一个周期采用中断的方式对两个缓冲区数据进行轮番处理。采用这种方法会使数据分析有所滞后，但在判断心律失常时需要与前后的心搏相结合，所以本心电检测系统还是符合实时要求的。为了检验所设计的心电检测算法的准确性，运用美国麻省理工的MIT-BIH心电数据库进行了测试[8]，QRS波检测平均准确率在99.5 %以上，说明算法的准确性是很高，能符合实际检测的要求。

3.3 数据文件管理

3.3.1 文件系统

根据FAT文件系统的需要， SD卡上的数据按照其不同的特点和作用大致可分为5个不同的数据结构[7]，即主引导记录(MBR)区、系统引导记录(DBR)区、文件分配(FAT)表、文件目录(FDT)表和数据(DATA)区。文件系统存储的原理可用图4来表示。系统以簇为基本单位为文件分配存储空间，在创建文件时，自动为该文件创建一个由簇号组成的索引链，并以FF为结束标志。在读写文件时，在目录项中查找与文件名相对应索引链的首簇号，在簇号对应的数据区读取或写人数据，然后通过查询FAT区确定下一簇的簇号，直到文件结束。

图4 文件存储原理图

3.3.2 数据文件管理

本系统的数据存储、文件管理过程的流程图如图5所示。

图5 文件管理流程图

系统上电后，进行SD卡初始化和文件系统初始化，对文件系统进行挂载，然后通过底层驱动程序在SD卡上进行创建文件、读写文件和删除文件等操作，从而实现文件的管理。在存储数据时，以当前时间为文件名建立TXT文件，然后往SD卡写数据进行数据存储，从文件名便可以得到这段心电数据的时间信息，为医疗人员的进一步分析、病情掌握作参考。心电波形回调时，先读取SD卡磁盘中的文件名，然后选择要回调的文件进行读数据操作，并可通过开始/暂停、停止键来控制波形回放的过程。删除文件时选择要删除的文件后，系统自动寻找目标定位进行删除操作。

4 结果及分析

除了利用数据库进行测试外，在一定范围内还进行了实际检测测试。本文以处于如安静、慢走和慢跑不同状态下的测试者为对象进行测试，将监测仪的测试结果与计算机上的测试结果进行对比分析。由于并未出现象MIT数据库中那种极端的数据，即使包含了小跑，准确率也达到了99.87%。处于安静和慢走状态下没有误检，检测效果令人满意。实测数据如表1所示。

表1 实测ECG信号结果

5 结论

本文所设计的便携式心电检测仪，具有运算速度快、功耗低、实时准确的特点。采用大容量SD卡作为存储媒介，嵌入文件系统将数据以文件的形式存储，既能满足用户长时间监护的要求，同时又使数据移植处理更为方便。

算法通过 MIT-BIH心电数据库以及实际的CEG数据检测，平均准确率均能达到99 %以上，在一定范围内还进行的实际检测测试中，准确率也达到了99.87%，由此可见，所设计的监测仪满足了心电实时、准确的检测的要求。

[ 1] 杨俊春， 赵国良.便携式心电图仪的设计[ J] .应用科技，2003：37-39.

[ 2]Jose J.Segura， David Cuesta-Frau， Luis Samblas-Pena Mateo Aboy.A Microcontroller-Based Portable Electro-cardiograph Recorder[ J] .IEEE Transaction on Biomedical Engineering， 2004，51(9)：1686-1690.

[ 3] 曾鹤琼.气压与心电相关数据采集系统的设计[ D] .中南民族大学， 2008：21-24.

[ 4] LIC， ZHENG C， TAIC.Detection of ECG Characteristic Points UsingWavelet Transforms[ J] .IEEE.

[ 5] 朱凌云，吴宝明.一种实时的动态心电图R波检测算法[ J] .中国医疗器械杂志， 2004， 28(2)：89-93.

[ 6] Hong Ming， Zhang Yajun.Portable ECG Measurement Device Based on MSP430 MCU[ C] //2008 International Conference on BioMedical Engineering and Informatics， 2008：667-671.

[ 7] 邓剑，杨晓非，廖俊卿.FAT文件系统原理与实现[ J] .计算机与数学工程， 2005， (9)：105-108.

[ 8] 宋喜国，邓亲恺.MIT-BIH心率失常数据库的识读及应用[ J] .中国医学物理学杂志， 2004， (4)：230-232.