田立武 沈晓萍

摘  要：项目基于嵌入式芯片设计了一款脉搏波呼吸频率检测系统，可应用于临床和家庭保健中的呼吸信号检测。项目对光电容积脉搏波信号的特征进行了深入研究，系统整体采用ARM芯片加Linux操作系统方案，主要包括ARM微处理器主板电路、脉搏波信号采集器、信号处理电路、LCD显示四部分。脉搏波信号的检测方法采用经验模态分解方法，系统稳定且结果数据误差小，达到项目要求。

关键词：嵌入式;脉搏波;检测系统

中图分类号：TP212    文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2021）18-0048-04

Abstract： The project designs a pulse wave respiratory frequency detection system based on embedded chip， which can be applied to respiratory signal detection in clinical and family health care. The project makes an in-depth study on the characteristics of optical capacitance product pulse wave signal. The whole system adopts the scheme of ARM chip and Linux operating system， mainly including ARM microprocessor motherboard circuit， pulse wave signal collector， signal processing circuit and LCD display. The detection method of pulse wave signal adopts empirical mode decomposition method. The system is stable and the result data error is small， which meets the project requirements.

Keywords： embedded; pulse wave; detection system

0  引  言

在人體健康数据监测中，呼吸信号的检测是非常重要的组成部分，呼吸信号检测设备也是医院医疗和家庭保健的重要必备仪器，因此对呼吸检测仪器的相关研究是非常重要的课题和具有很大的社会意义。现代的电子技术、传感技术、嵌入式技术发展迅速，原来的呼吸检测系统的设计理念和方法在结果上都有一些不足之处，本项目的目标是在分析原有设计理念和方法的基础上，提出更为简洁和效果佳的新型系统方案，完整准确地提取呼吸信号。

经过查阅相关资料和研究，光电容积脉搏波的分析对研究呼吸频率检测有很大意义，从光电容积脉搏波的形成源头分析，它是跟人体血管和其他组织高度关联，其中含了大数量的与人体的数据信息，特别健康方面的数据信息[1]。因此，本项目的第一步先从深入学习和分析光电容积脉搏波信号的特点出发，思路是从此类脉搏波信号中提取到人体呼吸相关参数成分，同时可以实现无创的呼吸信号频率检测。项目利用间接的测量方法，研究设计的相关算法，完成整体硬件设计、程序编写、系统调试及实验数据分析，实现了从此类脉搏波信号中提取到完整准确的人体呼吸参数数据。

1  硬件整体方案设计

1.1  硬件系统整体设计

通过对设备用户需求调研和系统的整体要求分析，该项目设计的系统一是完成呼吸信号数据采集，主要是通过接触人体指尖部位，采集到光电容积脉搏波信号;二是对通过设备获取到的光电容积脉搏波信号进行消除干扰等工作后，经过合理的数据传输方式送到微处理器进行运算分析;三是完成对呼吸信号数据的显示。依据功能需求构建系统框架，整个系统主要包括呼吸信号数据采集部分（包括信号处理），ARM微处理器部分、LCD显示部分组成。系统整体设计如图1所示。

系统的设计基本原理是选用光电式脉搏波传感器来采集脉搏波信号数据，经过信号处理电路对信号进一步处理，处理过的信号通过串口通信送入ARM微处理器。ARM微处理器要实现信号的模数转换，因此通过加载AD驱动程序使其接收数据采集部分发送来的脉搏波数据，同时保存到flash中。同时，ARM微处理器的另一项重要任务是对数据的计算处理，得到呼吸信号相关参数。最后，ARM微处理器呼吸信号结果数据送到LED显示屏进行显示。

1.2  光电式脉搏波传感器应用

系统在数据采集部分选用了先进的光电式脉搏波传感器，该传感器采用的是红外光感应，通过投射人体指尖部位，基本原理基于其对血管末端血液微循环而产生的血液容积的变化的敏感特性设计的一款传感器。传感器内部主要包括感应电路、放大电路及滤波电路等，输出的信号形式是电压式的模拟信号。此光电式脉搏波传感器使用较简单方便，在临床脉搏波的监测反面应用广泛[2]。因为在测试中，人体抖动和环境温度对于检测结果有影响，例如在冬天输出的电压信号就微弱，所以在系统设计中要注意信号处理。选用的此款光电式脉搏波传感器的供电电压是5 VDC，电流约20 mA，工作环境温度为-40 ℃～80 ℃，光电接收灵敏度为0.62 A/W。

1.3  关键电路设计

本系统电路设计关键部分在信号处理电路模块，解决的问题是外围干扰信号。因为在实验过程中，发现有多种因素影响对光电容积脉搏波信号的分析结果。主要包括50 Hz工频干扰、噪声干扰、基线漂移、肌电干扰等干扰源，周围环境中如此多干扰源直接给脉搏波信号数据的获取添加了问题，从而影响最终结果数据。在有效信号的采集过程中发现，由于用电因素，现实环境中肯定存在50 Hz工频干扰，在抑制50 Hz噪声干扰的方法选择上一般选择使用分段滤波或者点阻滤波等方法来做处理。本系统电路设计关键部分不必设计放大电路对信号进行放大，因为此款光电式脉搏波传感器内部已经有隔直放大电路，且输出电压最高值可达1 V，满足接口的信号强度要求。问题在于我们国家工频干扰信号为50 Hz，其频段处在脉搏波信号的有效的频带范围中，选择分段滤波或点阻滤波等方法进行处理后，从结果数据看，略微影响到了此类脉搏波的有效部分。因为关键部分电路即信号处理模块只需集中解决在有效信号采集过程中50 Hz工频干扰和其他噪声的问题，就可以有效提升整个系统检测结果的稳定性。

低通滤波器设计：根据相关研究数据及分析，本项目中要检测的此类脉搏波频率的有效部分基本分布在10 Hz以下，因此要把10 Hz以上的其他杂波要进行相应处理。这就需要设计一款低通滤波器来处理10 Hz以上高频噪声，基本消除其对脉搏波有效信号的影响。对脉搏波信号波形的特点进行研究，发现其存在重搏波，因此在對此类脉搏波处理时应该做到比较稳定的幅频特性。根据以上分析，在滤波器设计方案上选择最大平坦滤波器巴特沃斯滤波器，此类滤波器完全可以做到通频带内外应该具有稳定的幅频特性，具体参数为二阶，截止频率参数设定为15 Hz[3]。巴特沃斯滤波器设计图如图2所示。

实验中巴特沃斯低通滤波器的滤波效果采用Multisim软件进行仿真，从仿真的结果看，设计的特沃斯低通滤波器在频率为15 Hz时信号衰减-6 dB，消除高频干扰方面有很好效果，达到目标要求。巴特沃斯低通滤波器波形图如图3所示。

陷波器设计：陷波器是一种特殊的带阻滤波器，其阻带在理想情况下只有一个频率点，因此也被称为点阻滤波器。这种滤波器主要用于消除某个特定频率的干扰[4]，因为陷波器频率特性有其特点，所以陷波器的设计方法可以选择双线性变换法进行构造，还可以选择零极点配置法来构造。本项目中利用陷波器的目标是消除50 Hz工频干扰对脉搏波有效信号的影响，设计方案选择电路简单、已于实现的双T型陷波器。陷波器电路如图4所示。

如图4设计方案，U4是信号放大的作用，U5是电压跟随器，电压跟随器的引入目的是可以提升原电路应有的负载能力。设计电路图中的R1，R2的作用是通过变动这两个元件的阻值来控制改变陷波电路的滤波特性。

2  系统整体程序设计

2.1  检测方法

本项目检测方法选择的是经验模态分解（Empirical Mode Decomposition， EMD）方法。经验模态分解方法被相关专家认定是21世纪以傅立叶变换为基础的线性和稳态频谱分析方面的较大成就。经验模态分解方法将较为复杂信号分解成可数多个的本征模态函数（Intrinsic Mode Function， IMF），从复杂信号分解出的各个本征模态函数中包含了特征信息，即原信号在不同时间的局部特点。进行EMD分解有“原信号最少要有两个极值”等3项假设条件。其本征模态函数也必须满足“函数在整个时间范围内，局部极值点等于过零点的数目，或者两个最多相差一个”等两个条件。EMD过程的实质是对频率不规则的信号进行解构，最后分解成多个固有频率IMF和一个余量进行叠加的状态。

2.2  数字滤波程序设计

2.2.1  数字滤波程序设计

本项目信号处理模块中设计的巴特沃斯低通滤波器可以有效地消除目标信号中15 Hz以上的干扰电磁波。要检测的目标信号频率的有效成分基本分布在10 Hz以下，15 Hz以下的低频干扰电磁波在现实环境中还是有的，此类电磁波一是大幅度提升了样条插值代码的运算工作量，二是加大后续极值点判断运算工作量[5]。因此除了电路滤波器外，还需软件滤波的方法进行再次滤波，即要进行软件滤波程序设计与编写。

注意数字滤波器和其他的区别体现在“数字”上，其输入量与输出量均为数字量，这是最大特点，因此数字滤波器功能可以通过编写成嵌入式科技执行的程序的来完成，其性能优势特别明显，稳定性高、精度高。本项目依据此类滤波器的差分方程，利用C语言函数实现滤波过程，构建了一种低通巴特沃斯数字滤波器。同时，在MATLAB软件进行仿真获取滤波器的两个系数，设计完成满足各项参数要求的IIR滤波器，其部分程序为：

double IIR（double y）

{

int j;

for（j=5;j>0;j--）

{

yBufl[j]=yBufl[j-1];xBuf1[j]=xBufl[j-1];

}

xBufl[0]=y;

yBuf1[0]=0;

......

}

2.2.2  极值判定程序设计

经验模态分解过程中有3点建设条件，其中一点是原信号最少要有一个最大值和一个最小值两个极值，因此找到极大值和极小值两个极值点是关键一步，一般使用一些有效方法来识别函数的极值：把序列中当前元素的值、前面的值、后面的值进行三方对比。一是与前面的值和后面的值相比，当前的值的要小则认定其为极小值点;二是与前面的值和后面的值相比，当前的值的要大则认定其为极大值点;端点性质的确定十分关键，不能确定端点的性质会造成在端点处的拟合曲线均会出现误差，从而呈现端位置效应。三次样条函数在拟合包络时把端点确定为信号边界点或者非极值点就尤为重要。

根据相关研究与实践说明，信号端点的问题是否处理好，直接关系到后来的拟合包络线在端点位置是否准确，如果没处理好，会造成插值以后的最大最小包络线不能很好地将原信号囊括其中，从而得到不好的结果是在端点位置的拟合曲线每次均出现误差。同时，误差会不断地在分解过程累积，具体表现是分解过程中获取的第一个本征模态函数分量在信号端点位置就出现相对大误差。误差的累积是的分解的数据失去本来的意义，即无法准确表示单一频率的信号，因此，本项目在信号端点问题处理上，采用把端点位置的值同时认定为最大和最小值，实验结果看是可行的。

2.2.3  三次样条插值程序设计

在EMD方法实施中，完成了信号极值点的获取后，紧接着的工作就极值点进行插值而结果呈现出平滑的包络，这样做的也实现了IMF的计算便捷。判定包络过程成功就是保证拟合出的包络能够很好地将原信号包含在内。本项目具体采用三次样条插值的方式进行，即在原信号的极值点中进行插值，形成信号完成包络。实验结果看是可行，效果非常好。

2.2.4  筛选程序设计

对信号进行经验模态分解的实质对频率不规则的信号进行解构，最后分解成多个固有频率IMF和一个余量进行叠加的状态，在解构信号时，目标当然是通过分解获得的单一频率的波要有较好的性能，所以找到一种合适的筛选IMF的标准是重要前提。筛分的次数过多过少都不可行，因为如果筛分次数过多，筛选出的IMF很大概率失去了实际表示含义，变成固定幅值的调频波，此刻也因为要花费太多的计算时间而造成处理器资源的一定浪费;反之如果筛分次数太少，获取的IMF不能肯定是否具有对称性。从以上分析已经看出，选择比较理想的筛选条件是关键点，本项目采用的是法国学者G.Rilling 提出的IMF筛分新标准。

3  实验数据分析

利用系统进行实际的脉搏波检测，同时进行数据统计分析。从实验数据统计表1中可以看出应用EMD方式获取的呼吸频率数据存在一定的误差，但其波形图中反应的呼吸信号是比较稳定的，其频谱基本临近临床传统直接检测方法获取的呼吸信号的频谱，因此采用经验模态分解方法进行检测是可行的。

4  结  論

相关的研究成果已准确说明脉搏波在传输中包含了许多重要信息，包括呼吸、血压等人体健康类数据信息，因此，项目再次深入分析了其基本原理与逻辑，选择采用间接检测的方法，设计了一款脉搏波呼吸频率检测系统。项目第一步进行了系统总体设计，芯片选择ARM系列芯片，操作系统采用Linux平台，完成了信息处理电路模块设计;检测方法选择了经验模态分解方法，进行包括数字滤波器在内的算法设计。从各项实验数据看，系统整体性能达到预期目标。

参考文献：

[1] 范哲意，王跃俊，王群.基于光电容积脉搏波的呼吸频率监测 [J].北京生物医学工程，2016，35（2）：180-184+207.

[2] 何文德，杨凤年，刘华富.基于CC2541的脉搏测量仪的设计 [J].福建电脑.2017，33（2）：48-49.

[3] 龙顺宇，何程，杨伟吴，等.一种巴特沃斯低通滤波器构成的PWM转DAC设计 [J].单片机与嵌入式系统应用.2021，21（4）：64-67.

[4] 张艳阳，孙炜.基于数字陷波器的局放信号周期窄带干扰抑制方法研究 [J].长沙电力学院学报（自然科学版），2006（1）：26-28+36.

[5] 陈鑫强，陈兴，黄志成，等.非接触式呼吸频率检测技术的设计和实现 [J].厦门理工学院学报，2020，28（1）：39-46.

作者简介：田立武（1980—），男，汉族，陕西渭南人，讲师，硕士，研究方向：物联网技术应用及嵌入式系统开发。