基于Cortex—M3處理器的紅外脈搏數據采集系統的設計

摘要：設計了一種基于Cortex-M3處理器的紅外式脈搏數據采集系統，詳細闡述了紅外式脈搏傳感器、抗混疊濾波調理電路和STM32F103VET6處理器等軟硬件設計的技術要點。此外，基于內置USB接口模塊，系統實現了與上位機之間實時快速的數據通信。測試結果表明，系統采集的脈搏波形清晰，滿足病理分析對脈搏波形的要求。本文網絡版地址：http：//www.eepw.com.cn/article/274764.htm

關鍵詞：紅外脈搏儀；數據采集；抗混疊濾波器；通用串行總線DOI：10.3969/j.issn.1005-5517.2015.5.023

引言

從脈搏波信號中提取人體的生理病理信息作為臨床診斷和治療的依據，歷來都受到中外醫學界的重視。脈搏波信號包含了大量的具有臨床醫學參考意義的信息，準確、高效的采集和分析處理脈搏波信號對觀測人體生理病理信息有著重要意義。但是，掌握中醫診脈技巧難度較大，不僅需要名醫的指導傳授，更需要長時間的經驗積累。可以看到，隨著現代生物醫學的發展，借助儀器儀表實時獲取脈搏信息（例如脈象儀），不僅能精確繪制脈搏波形，同時能進行頻譜分析。而受到儀器自身體積和銷售價格的限制，脈象儀無法得到廣泛的應用。目前，傳統的便攜式脈搏測試裝置只能統計脈搏跳動的次數，不能反映出脈搏波形特征等重要信息。因此，本文設計一種低成本便攜式的脈搏波形數據采集系統顯得尤為迫切。

本文采用HKG-07B型紅外脈搏傳感器獲取人體指尖脈搏波信號，并基于Cortex-M3內核的微控制器進行數據采集、分析與傳輸工作，可實現對患者的長時間實時監護，利用上位機將存儲數據提交到專業醫療機構做進一步的分析和診斷。

1 系統整體硬件設計

數據采集系統使用了HKG-07B型紅外傳感器將脈搏波信號轉換為模擬信號，通過內部ADC轉換模塊轉換為數字信號，由處理器完成對波形的特征提取與識別任務：采用DMA直接存取技術，不占用微控制器內核工作時間，直接將轉換數據通過USB總線方式傳送至PC機，由上位機軟件實現數據的波形還原、分析等工作。系統整體硬件結構見圖1。圖中，虛線框內的ADC轉換模塊、DMA傳輸模塊和USB接口模塊是基于處理器內部資源完成的，既減小了設計開發難度，也節約了硬件成本。

系統中，處理器所承擔的工作任務較為繁重，既要實時的完成對前級輸入信號的數字化轉換，同時還要對脈搏波形數據進行波形特征提取與識別，將轉換的脈搏波形數據以及波形特征提取、識別結果通過USB接口上傳至PC機系統。而系統所采用的STM32F103VET6芯片是一款基于Cortex-M3內核的32位處理器。該芯片內部資源豐富，集成USB、I2C和CAN等多種接口模塊，以及12位精度的AD轉換器和DMA控制器等功能模塊，運行速度快，最大時鐘頻率可達72MHz，而且功耗低，非常適合于本系統中。

1.1 信號調理電路設計

在測控系統的數據采集過程中，不可避免地會有高頻干擾信號混雜在有用信號當中。當這些信號的頻率超過奈奎斯特采樣定理所規定的范圍時，會采集到一些不確定的信號并對有用信號造成干擾，即頻率混疊。為了最大程度地抑制或消除混疊現象對動態測控系統數據采集的影響，需要利用抗混疊濾波器將無用信號進行衰減和濾除。

HKG-07B紅外脈搏傳感器輸出信號幅值在0.2V～1V范圍內，噪聲紋波大。考慮到脈搏儀輸出波形頻率參數在0.8Hz～8Hz之間，包含了高頻噪聲，由于該傳感器的輸出的有效信號頻率范圍極小，需要設計一種擁有更敏銳截止頻率的高品質濾波器，實現對噪聲信號的濾除。

比較巴特沃斯、貝賽爾及切比雪夫低通濾波器的幅頻、相頻特性，可以得出，巴特沃斯濾波器有著最為平坦的通帶幅值響應，但高于截止頻率的衰減度略小，相位線性度略差；貝賽爾濾波器的相位特性最好，但高于截止頻率的衰減度最小，且通帶幅值響應較差；而切比雪夫濾波器在高于截止頻率時有著最大的衰減度，但相位線性度最差，且在通帶范圍內會發生諧振現象。由于脈搏波濾波電路要求良好的相位線性特征，同時要求幅度響應的平坦度要好，這兩方面的參數要求使得巴特沃斯濾波器成為一個最佳的選擇。

設計了一款4階有源正反饋巴特沃斯抗混疊濾波器，截止頻率設定為15Hz，用來濾除源信號以外的干擾信號；運算放大器選用TI公司的LF353N型芯片，該款芯片自身具備內部電壓補償、寬增益帶寬、高轉換率、微功耗、高阻抗以及高響應速度等優勢，完全滿足本設計中信號調理電路的要求。

根據巴特沃斯LPF歸一化表格，可以得出抗混疊濾波器器件的參數選擇，根據信號固有頻率的要求選擇濾波器關鍵電容的數值大小為：C1=C2=CS=C6=O.luF。由截止頻率計算公式代入數據，可計算出

設計的抗混疊濾波器由兩個二階巴特沃斯低通濾波電路級聯而成，根據巴特沃斯低通濾波器電路階數與增益之間的關系，四階巴特沃斯第一級增益A1=1.152，第二級增益A2=2.235，因此總的通帶增益：

A=AiA2=1.152×2.235≈2.575

現選R3=10KQ，R7=10KQ，則根據已知的增益可以計算出：

R4=（1.152-1）R3—1.5KQ

R8=（2.235-1） R產12.3KQ

設計的抗混疊濾波電路如圖2所示，均選用1%精度的電阻及電容器件。

1.2 Cortex-M3處理器

1.2.1 ADC模塊

STM32F103VET6微控制器集成了3個12位精度的ADC，最大采樣率可達1MSPS。ADC總轉換時間為：

TCONV=采樣時間+12.5個周期

其中AD轉換過程中有12.5個固有周期。

由于人體的心率一般為60～100次/分，嬰兒的心率可達到150次/分，一個脈搏的持續時間為400～lOOOms。為了使獲得的脈搏波形包含足夠大的信息量，將ADC1時鐘配置為14MHz，采樣時間配置為1.5個周期，選用通道o進行數據采集，總轉換時間為：

TCONV= 1.5個周期+12.5個周期=14個周期=lus，即達到最大1MSPS的采樣率。設置3.3V參考電壓，單通道軟件觸發模式連續轉換。

1.2.2 DMA模塊

直接存儲器存取（DMA）用來提供在外設和存儲器之間或者存儲器和存儲器之間的高速數據傳輸。本設計使用DMA1的通道1進行數據傳輸，配置為最高優先級循環傳輸模式。無須CPU干預，數據可以通過DMA快速地移動，節省了CPU的資源來完成對脈搏波形數據進行波形特征提取與識別操作。

1.2.3 USB模塊

芯片集成的USB2.0通信模塊，不需要外接USB控制芯片，為微控制器和PC主機所實現的功能之間提供了符合USB規范的通信連接。微控制器和PC主機之間的數據傳輸通過共享一個專用的數據緩沖區來完成。USB模塊同PC主機通信，根據USB規范實現令牌分組檢測，數據發送、接收處理和握手分組處理，CRC的生成和校驗，整個傳輸的格式由處理器集成的硬件控制器完成。

2 系統程序設計

整個系統軟件程序在RealViewMDK集成開發環境下，采用C語言編寫完成。系統啟動時，按要求完成時鐘控制、ADC、DMA、中斷控制器、GPIO以及USB模式的配置工作，然后使能USB并啟動ADC采集功能，延時一段時間等待系統穩定，以避免系統剛啟動時出現誤碼。開始數據的實時采集與傳輸工作，在進行數據傳輸的同時，處理器進行脈搏波數據的波形特征提取與識別，并將分析結果通過USB發送至計算機。

脈搏波形是一種周期信號，通過計算相鄰兩個波形的最大值間隔的時間即可得出脈率，同時計算單個脈搏波的最小值，則脈搏波的峰一峰值可由最大值與最小值之差得出。HKG-07B紅外脈搏傳感器輸出信號幅值在0.2V～1V范圍內，抗混疊濾波器增益為2.575，為了顯示出沒有脈搏信號時的水平線，將輸入信號電位抬升o.6V，則采集得到的信號幅值范圍為0.6V～3.175V。選取2.5V信號幅值為示意臨界值，正常人的心率范圍為60～100次/分，當處理器計算出脈搏波形數據異常（幅值小于2.5V，脈率小于60次/分或大于100次/分），向計算機發送異常結果及指令，提醒注意。

系統程序設計流程如圖3所示。

STM32微控制器的ADC進行數據轉換需要占用內核，但是利用DMA方式進行數據傳送的過程不耗用內核時鐘周期，方便了處理器進行脈搏波形數據的特征提取與識別任務。因此，可以避免普通數據傳送模式過程中，大量占用CPU資源，出現對部分采集到的波形數據丟失的現象，實現了數據采集實時傳送的要求，提高了脈搏波形信號的采集效率以及完整度。

3 系統測試

采集系統硬件預留TP1為脈搏儀輸出信號測試點，TP3為信號調理電路輸出測試點。通過USB接口電纜連接采集板與PC機，采集板上的LED電源指示燈亮，說明系統供電正常。紅外脈搏儀通過3.5mm標準音頻接口與采集板相連接。使用Agilent公司生產的DSO-X2012A型示波器進行測量。

將紅外傳感器接入系統的傳感器接口，示波器測得的原信號波形與處理后的波形如圖4所示。通道1測得的波形為HKG-07B紅外脈搏傳感器輸出波形（上），通道2測得的波形為采集板信號調理電路輸出信號波形（下）。信號經過4階巴特沃斯抗混疊濾波器后，噪聲得到了明顯的抑制，輸出信號明顯比傳感器原始輸出信號光滑。

利用上位機軟件進行分組測試。上位機對數據進行了一次濾波處理，以使得到的波形更加平滑，如圖5所示，分別為采集的2位測試者的脈搏波形。

由測試結果可知，數據采集系統較好的完成了數據采集任務，采集波形清晰完整，無明顯失真現象，USB數據傳輸未出現誤碼，工作正常穩定。

4 結論

采用Cortex-M3內核32位處理器設計紅外式脈搏數據采集系統是一次成功的嘗試。系統研制過程中，STM32F103VET6處理器內部集成高速ADC模塊和USB接口模塊等豐富的資源為系統設計帶來了諸多便利。此外，抗混疊濾波器在抑制干擾噪聲方面的優勢也是系統成功開發的關鍵之一。可以預見，探索脈搏信號波形特征與生理疾病之間的內在聯系，并將其應用于實際，必將成為醫療衛生領域內的又一研究熱點。最后，隨著數字信號處理技術和實時高速數據采集技術的廣泛應用，研究數字化抗混疊濾波器，從而克服采用分立元件設計電路固有的參數漂移等諸多弊端，也必將進一步提升系統綜合性能。