一種低能耗表面肌電信號采集系統設計*

劉智豐，黃敏，肖仲喆

(蘇州大學光電科學與工程學院,江蘇 蘇州 215006)

生物電信號源自細胞,當細胞受到內部或外部刺激時產生興奮,產生由靜息電位向動作電位的變化,從而產生電信號[1]。生物電信號是人體上一種寶貴的資源,種類繁多且獲取的復雜程度也有所不同。肌電信號是相對容易獲取的一種生物電信號,它與人體肌肉的活動和功能等有著一定程度的關聯?，F階段肌電信號主要分為兩種,一種為線性肌電信號,主要通過植入式的針式電極檢測；另一種為表面肌電信號,主要通過非植入式的表面電極檢測[2]。針式電極檢測需要把探針插入肌肉深處,雖然能夠在很大程度上避免外界的干擾,獲得清晰的肌電信號,但由于這種方法對人體肌肉組織極可能造成創傷,且不宜長時間采集,應用范圍相對比較局限[3]。而表面電極檢測具有的無創傷性、便捷性等優勢,使其得到了更為廣泛的應用。表面肌電圖(surface Electromyography,sEMG)就是由從人體皮膚表面獲得的反映神經肌肉系統活動的表面肌電信號繪制而成。表面肌電圖早期主要應用在生物和醫療領域,比如運動員的肌肉疲勞檢測與力量恢復、長期臥床病人的術后康復等[4]。隨著檢測技術的發展和人工智能的興起,通過表面肌電信號識別肢體的動作模式已經成為仿生機器人、智能機械手臂等領域的重要課題[5]。

表面肌電信號是一種比較微弱的信號,幅值通常在微伏至毫伏之間,頻率不高于1 kHz,它是一種隨機信號,也是一種交變信號,它的大小和幅值具有不確定性[6],但在一定程度上又與肌肉產生的收縮力成正相關[7]。表面肌電信號的采集尤其要注意噪聲的影響,比如環境的干擾、工頻干擾、皮膚潔凈度、表面電極位置移動等[8],因此在電路設計、器件選型、實驗操作方面要格外注意。

本文主要完成了一種低能耗表面肌電信號采集系統設計,包括硬件和軟件兩個部分。在完成表面肌電信號采集和傳輸的基礎上,通過不同工作模式的切換,系統總體最高功耗僅為0.046 W,實現了低功耗運行。

1 表面肌電信號采集系統總體框架

表面肌電信號采集系統的總體框架如圖1 所示。

圖1 表面肌電信號采集系統總體框架

人體皮膚采集到的表面肌電信號經過預處理電路的放大和濾波,被主控芯片EFM32TG840F32 的內置ADC 采集實現行模數轉換,然后通過低能耗通用異步收發器發送給低功耗藍牙模塊,藍牙模塊和上位機進行數據通訊,從而進行指令控制和表面肌電圖的顯示。

2 表面肌電信號采集系統硬件設計

2.1 表面肌電信號預處理電路

表面肌電信號預處理電路的主要作用就是對采集到的電信號進行放大和濾波。前端放大電路主要部分是儀表放大器AD8237,后端濾波電路主要是運算放大器OPA4313。

AD8237 是ADI 公司出品的一款微功耗、零漂移、軌到軌輸入和輸出儀表放大器,其結構如圖2 所示。

圖2 AD8237 結構

AD8237 集成了RFI 濾波器,可在不影響輸入阻抗和頻率范圍內共模抑制比的情況下極大抑制環境中電磁干擾的影響。AD8237 的增益設置是通過調整兩個匹配電阻的阻值完成的,可以設置1 至1 000 間的任何增益,在任何增益下均可用比率匹配的兩個電阻保持出色的增益精度。

AD8237 放大電路如圖3 所示。sEMG＋和sEMG-分別連接有兩個貼片電極,R7和R6為兩個匹配電阻,增益G1為:

圖3 AD8237 放大電路

AD8237 的增益精度和兩個匹配電阻有關,兩個誤差為1%的電阻可能會造成約2%的最大增益誤差。通過計算可得G1范圍在197～205 之間。則最終輸出電壓為:

式中:VREF為1.5V,是3V的VDD經兩個等值電阻分壓獲得的,通過一個0.2 Ω 的電阻連接至AD8237前端,為輸入的差分電路提供直流偏置,同時還為后面的OPA4314 放大電路提供直流偏置。

OPA4313 是TI 公司出品的一款微功耗、低噪聲,軌到軌輸入輸出的四通道運算放大器,本質上是集成了4 個單通道的OPA313 運算放大器。OPA4313 工作電壓為1.8 V～5.5 V,增益帶寬為1 MHz,輸入偏置電流為0.2 pA。軌到軌輸入和輸出擺幅,低靜態電流(典型值50 μA)與1 MHz 的帶寬和極低噪聲(1 kHz時為25 nV/√Hz)組合在一起,使得其在電池供電類的應用中能夠很好地平衡成本和性能。

OPA4313 帶通放大電路如圖4 所示。低通濾波電路和高通濾波電路組合構成六階帶通濾波電路[8]。根據截止頻率計算公式

可得高通截止頻率fH約為800 Hz,低通截止頻率fL約為20 Hz。根據運算放大器虛短、虛斷特性[9],可以得到圖4 中的放大倍數G2為

圖4 OPA4313 帶通放大電路

實際中由于信號幅值較小,電容的實際影響不能忽略,增益G2會小于10。

那么,根據式(1)和式(4),最終表面肌電信號預處理電路的放大倍數G為

2.2 表面肌電信號采集電路

2.2.1 EFM32TG 最小系統

表面肌電信號經過放大、濾波等處理后,通過主控芯片進行ADC 采樣和轉換,這樣表面肌電信號由模擬信號轉換為數字信號,之后再進行數據傳輸。在本文系統設計中,使用的主控芯片為Silicon Labs公司出品的EFM32TG840F32,基于ARM Cortex-M3架構,有著32 kB 的閃存,4 kB 的內存,運行速度最高達32 MHz。EFM32TG840F32 作為采集系統中處理調度模塊的MCU 具有許多優勢:

(1)具備豐富的接口和外設,集成了模擬數字轉換器ADC、數字模擬轉換器DAC、直接存儲訪問DMA、通用定時器TIM 等諸多功能,集成度高,可以在采集方案系統中承擔控制、運算、數據獲取、模塊通信等作用；

(2)建立于低能耗平臺之上,有著創新的低能耗技術、快速喚醒時間和節能模式?？梢愿鶕庠O的使用選擇不同的低能耗模式,從而降低整個系統的總功耗,非常適合能源敏感型的系統設計；

(3)提供集成片上調試支持,可以方便地利用JATG 接口(支持SWD 模式)進行調試。

EFM32TG840F32 作為主控芯片的EFM32TG 最小系統硬件電路設計如圖5 所示。

圖5 EFM32TG840F32 最小系統

本文設計中的EFM32 最小系統包含有兩個晶振,頻率分別為32 MHz 和32.769 Hz,如圖6 所示。

圖6 時鐘電路

EFM32 最小系統的調試端口如圖7 所示。

圖7 調試端口

EFM32 最小系統的電源管理單元如圖8 所示。

圖8 電源管理單元

LT1962 是ADI 公司出品的一款輸出可調的低噪聲、微功率低壓差線性穩壓器(Low Dropout Regulator,LDO),通過改變兩電阻的比值從而改變出輸出,如式(6)所示:

式中:VADJ＝1.22V,IADJ＝30 nA at 25 ℃。本系統采用3.7 V 的鋰電池作為電源,VCC 經過LT1962 轉換成3 V 的VMCU。此外,為了檢測電池電量,VCC 經過兩個等值電阻分壓后接入主控芯片ADC 輸入端PD7。

2.2.2 通訊模塊電路

CC2541 是TI 公司出品的一款低功耗藍牙專有無線微控制器,非常適合應用于低能耗系統之中。DX-BT05-A 4.0 低功耗藍牙模塊是基于CC2541 的一款產品,如圖10 所示,它使得與EFM32 芯片的通訊變得更為簡單。只需要對該模塊進行供電和接地,就可以通過串口TX 和RX 端與EFM32TG840F32 芯片的低功耗通用異步收發器(Low Energy Universal Asynchronous Receiver Transmitter,LEUART)進行通訊。DX-BT05-A 4.0 低功耗藍牙模塊的工作在2.4 GHz ISM 頻段,待機電流約400 μA～1.5 mA,傳輸數據時電流約8 mA。

藍牙模塊與主控芯片的電路連接如圖9 所示。

圖9 低功耗藍牙模塊電路

3 表面肌電信號采集系統軟件設計

3.1 表面肌電信號采集

表面肌電信號的采集流程如圖10 所示。在芯片、LEUART、ADC、低功耗藍牙模塊初始化后,EFM32 進入低能耗模式EM2,上位機向下位機發送指令,如果該指令符合通信協議,就會進行表面肌電信號的采集,ADC 完成采樣轉換后經過串口發送到藍牙模塊,藍牙模塊與上位機透傳數據,實現表面肌電圖的顯示。

圖10 表面肌電信號采集流程

3.1.1 工作模式轉換實現低能耗

在EFM32TG 中,能源管理單元(Energy Management Unit,EMU)負責管理每種能源模式,包括運行模式EM0 以及四種低能耗模式,分別為睡眠模式EM1、深度睡眠模式EM2、停止模式EM3、關機模式EM4,每種模式管理CPU 和各種外圍設備是否可用,EM0 模式下,32 MHz 高頻晶振為系統提供時鐘,所有功能和外設均可使用。EM2 模式下,32.768 Hz的低頻晶振為系統提供時鐘,屏蔽了高頻晶振、高頻外圍時鐘樹和片上穩壓器。EM2 模式下LETIMER和LEUART 均可正常使用。EM4 模式下,除了復位鍵和配置好的EM4 喚醒源皆處于屏蔽狀態。EM0～EM4 模式下能量消耗如表1 所示。

表1 EM0～EM4 模式能耗

為了最大程度降低能耗,本文系統設計中的主控芯片采用了LEUART 進行通信,這樣主控MCU就可以在深度睡眠模式EM2 下進行異步串口通訊。EM0 模式作為所有低能耗模式轉變的承接,整個工作過程中的模式轉換如圖11 所示。

圖11 工作模式轉換圖

3.1.2 模數轉換器ADC

EFM32TG840F32 芯片內置ADC 為一種低能耗逐次逼近型ADC,可對多達8 個通道進行采樣,具有高達12 位的分辨率,采樣速率最高達100 萬個樣本/s。

根據硬件設計,采用了ADC 8 個通道中的2個,其中,用于采集表面肌電信號的為通道6,用于采集鋰電池電壓的為通道7。

在2.1 節,表面肌電信號預處理電路中,OPA4313 運算放大器4 個通道的參考電壓均為1.5 V,且經過測試后所采集的表面肌電信號幅值一般不超過1 mV,所以選擇ADC 通道0 的參考電壓為2.5 V；鋰電池電量的檢測時通過電壓來進行簡單的判斷,3.7 V 的電源電壓經過兩個相同電阻分壓后為1.85 V,所以選擇ADC 通道1 的參考電壓也為2.5 V。

ADC 的常見的工作模式為單次采樣模式、掃描模式和過采樣模式等。32 個時鐘周期能夠滿足各個模式的采樣時間要求,12 位的分辨率滿足了系統精度需求,何時進行表面肌電電壓的采集和鋰電池電量的采集是由上位機的指令來控制的,所以最終選擇ADC 工作模式為單次采樣模式。ADC 時鐘頻率允許的范圍為32 kHz～13 MHz。

ADC 兩個采集通道CH6 和CH7 使用同一配置:時鐘頻率13 MHz；工作模式為單次；參考電壓為2.5 V；采集時間為32 個時鐘周期；采樣精度為12 位。

鋰電池電量單位為毫伏,其計算如式(7):

式中:ADCData0 為ADC 通道6 采樣值,通過庫函數ADCDataSingleGet(ADC0)獲得,N0＝103/212,VADC.REF為ADC 參考電壓。設定鋰電池電壓為3.3 V 時電量百分比為0,這樣可以延長電池使用時間,則電池電量百分比為

式中:voltBAT0＝3.3×1 000。

表面肌電信號幅值單位為微伏,其計算如式(9):

式中:ADCData1 為ADC 通道7 采樣值,通過庫函數ADCDataSingleGet(ADC0)獲得,VREF為式(2)中的偏置電壓,VADC.REF為ADC 參考電壓,N1＝106/212,G為式(5)中的放大倍數。

3.2 EFM32 數據交互

3.2.1 低能耗通用異步收發器(LEUART)配置

EFM32TG840F32 芯片可以進行通訊的有I2C接口,通用同步/異步接口(USART)和低能耗通用異步收發器(LEUART)。LEUART 使用32.768 kHz低頻時鐘提供完整的通用異步收發通信。它允許UART 通信以低能耗模式執行,在主動通信期間工作電流僅幾微安,在等待輸入數據時工作電流僅150 nA,支持波特率范圍300 bit/s～9 600 bit/s。

EFM32TG840F32 芯片的PD4 和PD5 分別為LEUART 的TX 引腳和RX 引腳,具體配置如表2所示。

表2 LEUART 配置

LEUART 采用中斷函數LEUART0_IRQHandler接收,便于判斷幀頭和幀尾是否正確；采用庫函數LEUART_Tx 進行主動發送。

3.2.2 低能耗定時器(LETIMER)配置

EFM32TG840F32 共包含2 個普通定時器/計數器和1 個低能耗定時器。本系統中使用的LETIMER 是一個16 位的遞減定時器,時鐘源為32.768 kHz 低頻時鐘,可以在深度睡眠模式下作為定時器運行。時鐘不預分頻,則為了實現中斷時間50 ms,需要把遞減值設置為

3.2.3 通信協議

為了增強傳輸過程中數據的準確性,設計了簡單的通信協議,如表3 所示。幀頭為AA,幀尾為CC 33 C3 3C。

表3 通信協議

3.2.4 DX-BT05-A 4.0 低功耗藍牙模塊

2.2.2 節中介紹了DX-BT05-A 4.0 低功耗藍牙模塊,用戶對該模塊的配置是通過發送AT 指令來實現的,本文系統設計中使用的指令如表4 所示。

表4 AT 指令設置

在指令末尾要加上‘＼r＼n’,藍牙模塊才能夠正常識別。對藍牙模塊的初始化,即通過LEUART 發送AT 指令,完成表4 中的配置。

4 實驗結果

經過計算硬件電路最小共模抑制比(Common Mode Rejection Ratio,CMRR)大于106 dB,高于我國行業標準YY1905-2007 肌電生物反饋儀規定的90 dB 的標準。由于表面肌電信號電壓量級在微伏,難以使用信號發生器準確施加信號并測量,所以采用Multisim 仿真,電路結構和2.1 節中基本相同,如圖12所示,其中采用4 個OPA313 代替OPA4313。

圖12 Multism 仿真電路

仿真結果如圖13、14 所示,波形圖的橫坐標為時間(s),縱坐標為電壓(mV)。探針1 電壓峰峰值為282 μV,探針2(通道B)電壓峰峰值為55.9 mV,放大倍數約為198 倍,符合式(1)中增益G1實際范圍。探針3 電壓峰峰值為495 mV,放大倍數約為9倍,符合式(4)中增益G2的實際范圍,所以最終總的增益G也在合理范圍內。

圖13 探針1 和探針2 波形

同時,我們用市面上某同分辨率肌電儀器的采集結果進行比較,結果基本一致。

圖14 探針2 和探針3 波形

本文使用的編程和調試軟件是Simplicity Studio,一款Silicon Labs 公司基于Eclipse 和C/C＋＋開發的IDE(集成開發環境)。對于該公司出品的EFM32 系列芯片,Simplicity Studio 中的Energy Profiler 工具可以實時監測芯片的電流消耗,正常工作模式下電流消耗約4 mA,如圖15 所示,橫坐標為時間(s),縱坐標為電流(mA)。

圖15 工作模式下芯片電流消耗

低功耗藍牙模塊的電流消耗約8 mA,加上ADC、LETIMER 和LEUART,系統的整體電流消耗應該在12 mA 以上。使用直流電源供電測量實際功耗,如圖16 所示,電壓3.7 V,電流約12.4 mA,功耗約0.046 W。

圖16 實際系統功耗測試

5 結束語

本文完成了一種低能耗表面肌電信號采集系統的設計。在3.7 V 鋰電池供電下,深度睡眠模式系統電流消耗約為0.1 mA,工作模式下系統電流消耗約為12.4 mA,功耗0.046 W,實現了以極低的功耗采集表面肌電信號。本文的不足之處在于:采集通道數較少、缺少對噪聲干擾相關的數字信號處理；沒有對表面肌電信號進行變化進行分析,比如肌肉疲勞度等[10]。在下一階段的工作中,將繼續完善表面肌電信號采集系統,利用數字信號處理提高采集信號準確性；對原始肌電信號進行信號處理,提取其中更多有用信息,利用深度學習方法進行動作、情感等的識別[11]；探索腦電采集和相關生理信息的提取與識別[12]。