多生理參數信號采集與處理虛擬儀器教學平臺

江天 劉慧

摘 要：目前，市面上有生物醫學工程方面的教學平臺，但是大多屬于驗證型實驗平臺，學生很難自主進行設計型或創新性實驗。本項目基于NI LABVIEW虛擬儀器開發平臺開發，構建具有二次開發性的多生理參數信號采集與處理教學及科研開放平臺。該平臺具有實時采集、顯示、存儲及回放生理信號的功能，可以同時進行多通道采集，平臺提供了FFT譜分析功能。存儲數據以EXCEL文件格式存儲，方便二次開發。文章以基于AMDF算法計算心率為例給出了教學的綜合實驗案例。該教學平臺有較好的創新性和實用價值，值得深入研究和開發。

關鍵詞：生理信號； 虛擬儀器； LABVIEW；開放平臺；信號處理

中圖分類號：G642 文獻標志碼：A 文章編號：2096-000X（2017）01-0094-04

Abstract： At present， there are many teaching platforms on biomedical engineering. However， most of them belong to confirmatory experiment platforms and students have difficulties in carrying out independent design and innovative experiments. Based on NI LABVIEW virtual instrument development platform， this project built an open teaching and researching platform for acquisition and processing of multiple physiological parameter signals with second development. This platform can collect， display， store and re-play physiological signals in real time. At the same time， it boasts FFT spectrum analysis function and can carry out collection through multiple channels. The data can be stored as EXCEL file， which provide convenience for second development. Based on the calculation of heart rate by using AMDF algorithm， this paper provides a comprehensive experiment case for teaching. This teaching platform is of good innovativeness and practical value， which is worth to be further researched and developed.

Keywords： physiological signals； virtual instrument； LABVIEW； open platform； signal processing

一、概述

生物醫學工程設計或醫學診斷都要求我們對人體生理信號如心電、脈搏、呼吸等特性深入了解，這也是生物醫學工程專業學生的核心學習內容之一。目前，市面上有生物醫學工程方面的教學平臺，但是大多屬于驗證型實驗平臺，學生很難自主進行設計型或創新性實驗。本項目基于NI LABVIEW虛擬儀器開發平臺開發，構建具有二次開發性的多生理參數信號采集與處理平臺，為生物醫學工程專業及相近專業的學生及科研工作者提供便利[1-6]。

二、系統方案

從系統的便利性考慮，本項目采用USB總線數據采集卡——即北京中泰研創的USB7660采集卡，并且采用合肥華科電子的多種生理傳感設計該教學平臺，采用LABIEW軟件設計虛擬儀器平臺，組成框圖如圖1所示[7-9]。平臺具有以下幾大功能：

1. 提供脈搏、心電、呼吸等生理信號傳感器。

2. 多通道采集功能，最多可同時采樣16路信號；采樣率可設置。

3. 實時存儲功能，數據文件以EXCEL格式存儲。

4. 波形動態顯示及回放功能。

5. 信號處理及分析功能，LABVIEW軟件直接提供FFT譜分析功能，或者可以通過MATLAB進行原始波形數據（excel文件）的信號處理，如心率、脈率計算。

系統代碼開放，具有二次開發性，提供部分教學案例及二次開發設計思想。

三、系統硬件設計

系統硬件主要采取外協采購，主要包括生理信號傳感器、自制生理信號接口電路、USB數據采集卡。

傳感器選型及接口電路：

選擇了四種華科生理信號傳感器及模塊，心電傳感器模塊、紅外脈搏傳感器、心率模塊、呼吸模塊等，其外形圖分別如圖2-圖5所示。圖5中鋁質外殼的是心電模塊。其中，紅外脈搏、呼吸傳感器、心電模塊輸出都是連續模擬信號，而心率模塊輸出的是峰峰值2V矩形波。

四、系統軟件設計

根據前面所述的基本功能指標，軟件設計主要包括以下幾部分功能設計：界面規劃、數據采集及顯示模塊、存儲及回放模塊、信號處理模塊。

（一）界面設計

考慮到使用的便捷性，系統設計界面的設計思想是緊湊、實用、人性化。界面主要分兩個界面：初始化界面、功能模塊界面。初始化界面如圖6，功能模塊界面如圖7所示，主要包含數據采集模塊、顯示模塊、存儲、回放、數據處理模塊相關功能模塊。

（二）數據采集及顯示模塊

數據采集是系統中最核心的模塊，本系統支持單通道數據采集及多通道數據采集方式，而且可改變采樣率及采樣點數，因此該部分主要包含以下功能設計：參數設置、啟動采集等。

其中參數設置模塊主要包括采樣通道、采樣率及每通道數據采樣點數等，如圖8所示。受板卡自身性能限制，即最低采樣率為1KHz，因此，針對生理信號的特點，我們首選1KHz采樣率。實際采集效果圖如圖9的脈搏波形圖。

（三）存儲及回放模塊

考慮到本教學平臺的特色部分：可以為學生或科研工作者進一步數據處理、提供二次開發可能性，必須設計一個能夠方便調用的通用數據格式，并且具有回放存儲數據的功能，基于此系統設計了可將原始數據存儲為EXCEL文件，并且可以回放數據。

為了方便用戶對數據查找，存儲時默認的文件名是按照“年月日時分秒”格式命名的，也可以由用戶自行輸入修改，如圖10所示。圖11為存儲的EXCEL文件利用插入折線圖直接導出的多通道生理信號數據圖，同時測試了某兩位同學的心率、心電、脈搏及呼吸波形，可從圖中看出心電模塊的干擾略微偏大。

（四）信號處理模塊

信號處理是生理信號檢測必不可少的部分，本次設計考慮到本科學生的教學體系及LABVIEW軟件的基礎問題，本文選擇FFT譜分析作為最典型的信號處理模塊。圖11中A曲線為心率波形圖，圖12為對應的FFT后的譜分布，由于心率波形類似于方波，所以譜分布十分豐富。圖13為脈搏波形（圖9）對應的譜分布圖，該圖可以看出高幅度含量的譜線集中在非常低的頻率，符合脈搏信號的特點[10]。

五、綜合實驗案例設計

該平臺是個開放式教學平臺，應用對象不僅僅是局限于生物醫學工程專業的學生，包括電子信息類的學生，可以進行多種綜合實驗。如：

（1）通過該平臺進行生理信號放大器、濾波電路的特性測試，即可通過實時測試輸入及輸出信號，存儲數據、并通過譜分析，分析放大器或濾波電路的幅頻特性。

（2）基于平臺已有的硬件測試生理信號并存儲數據，進行數字濾波、譜分析、或者脈率、心率計算分析。

就以第2條為例，以該平臺采集的心電信號采集及處理為例，要求學生基于該平臺采集的心電信號原始數據，對該信號進行心率計算。下面我們給出利用MATLAB工具以AMDF方法分析心電信號的實驗過程。

（一）AMDF算法介紹[11，12]

短時平均幅度差函數（AMDF）常用在語音信號處理中的濁音周期計算，短時幅度差函數能夠代替自相關函數進行語音分析，是基于這樣一個事實：即語音的濁音具有準周期性，如果信號是完全的周期信號，則相距為周期的倍數的樣點上的幅值是相同的，差值為零，即

d（n）=x（n）-x（n-k）=0 k=0，±Np，±2Np，... （1）

對實際的語音信號，d（n）雖不為零，但值仍很小，這些極小值將出現在整數倍周期的位置上。為此可定義短時平均幅度差函數為：

式中R是信號x（n）的平均值。顯然，如果x（n）在窗口取值范圍內具有周期性，則Fn（k）在K=0，±Np，±2Np…處將出現極小值。

（二）基于AMDF算法的心電信號分析

心電信號同濁音信號類似，是準周期信號，所以可以將心電信號進行AMDF函數處理，然后判斷出極值點，通過極值點以及采樣率換算計算出脈率或心率。

圖14-圖15為某同學靜態測試的3分鐘心電波形圖（整體和局部展開圖），圖16-圖17為另外一位同學同學運動狀態（每秒不少于3次的跑步）測試的3分鐘心電波形圖（整體和局部展開圖）。可看出，AMDF算法具有較好的抗干擾性，可以較好的適應靜態和動態兩種情況。

六、結束語

項目利用LABVIEW軟件平臺，采用合肥華科的生理信號傳感器和北京中泰研創的USB數據采集卡，結合自制接口電路自主設計了開放式多生理參數信號采集與處理虛擬儀器教學平臺，該平臺具有實時采集、顯示、存儲及回放生理信號的功能，而且還提供了FFT譜分析功能，以基于AMDF算法計算脈率為例給出了可為二次開發或教學的綜合實驗案例。該平臺預期可以廣泛用于生物醫學工程信號及電子信息類學生、生理信號傳感器制造商及相關領域的科研工作者使用，市場前景十分寬闊，值得進一步深入研究和開發。

參考文獻

[1]李羽翠.基于LABVIEW的MIT-BIH心電信號讀取方法[J]. 工業控制計算機，2014（11）.

[2]陸宏偉，王春芳，花有園，等.基于虛擬儀器的人體生理信號發生器的研制[J].中國醫學物理學雜志，2013（1）.

[3]韓君.基于虛擬儀器的生理信號檢測實驗系統[J].實驗室研究與探索，2013（6）.

[4]于璐，索永寬，沙憲政.基于虛擬儀器的生理信號采集分析系統[J].生物醫學工程與臨床，2011（3）.

[5]宋愛晶，林峰，鄧林紅.一種基于虛擬儀器的生理信號測量系統[J].傳感器與微系統，2012（1）.

[6]秦鑫.基于虛擬儀器的血壓測量儀設計[D].南京理工大學，2012.

[7]Jeffrey Travis &Jim Kring. LABVIEW大學實用教程（第三版）[M].喬瑞萍，等譯.電子工業出版社.

[8]http：//www.ni.com/zh-cn.html[EB/OL].

[9]http：//huake-chuanganqi.gongboshi.com/[EB/OL].

[10]程佩青.數字信號處理教程[M].清華大學出版社.

[11]張文耀，許剛，王裕國.循環AMDF及其語音基音周期估計算法[J].電子學報，2003（6）.

[12]成新民，曾毓敏，趙力.一種改進的AMDF求取語音基音的方法[J].微電子學與計算機，2005（11）.