基于单片机的心冲击信号采集与处理方法的研究

发布时间：2017-09-23 15:36

  本文关键词：基于单片机的心冲击信号采集与处理方法的研究

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【摘要】：人心脏的收缩与泵血会引起人体同步的振动,这种振动会引起与人接触的外部物体发生同样的振动,用一些传感器检测这种振动信号就获取了心冲击图信号(Ballistocardiogram,BCG信号),对这种微弱振动变化的测量一直就是研究的难点。现在有很多传感器可以对BCG信号进行采集,如压电陶瓷或者电极贴片传感器等,但这些器件在一定程度上受到限制,比如价格高,结构复杂,舒适度差等。本文采用eTouch压电薄膜(Polyvinylidene Fluoride,PVDF)作为传感器,这是一种高新分子材料所制成的,具有压电特性高,价格低廉,结构简单,安全无污染,灵敏度高的优良特性,可以实现对人体微弱生理信号(BCG信号)的非接触式测量。本文基于这种传感器设计出了一套人体生理体征信号(BCG信号)的采集与处理系统。本文设计了心冲击信号的硬件采集电路。这个硬件电路包含五个部分,分别是前置电荷放大电路,滤波电路和主电压放大电路,消除工频干扰的陷波电路,和电平提升与稳压电路。前置放大电路主要将压电薄膜产生的电荷转化为电压,滤波电路主要滤除高频噪声和直流干扰,滤波范围在0.15-30 Hz,主放大电路放大倍数控制在120多倍,陷波电路主要去除工频干扰,电平提升与稳压电路主要使输出的信号幅度满足单片机的ADC输入要求。通过本文设计的硬件采集电路,可以实现人在坐和躺两种状态下,都可以很好的实现对人体微弱的生理信号(BCG信号)进行检测与采集。本文编写了提取心率,呼吸率等相关的算法。心跳和呼吸波的分离采用了截止频率为0.48 Hz的低通数字滤波器进行连续三次循环滤波的方法,而心率和呼吸率值的提取则通过快速傅立叶变换在频域中确定。本文通过STM32单片机实现了对采集到的信号实行处理与显示。实现的功能包括心率算法,呼吸率算法的实现与显示。研究的结果表明,本文设计的基于eTouch压电薄膜的人体生理体征信号(BCG信号)的采集与处理系统具有可行性,同时这套系统具有安全便捷,灵敏度高,价格低廉,可靠性强等诸多优势。
【关键词】：压电薄膜 数字滤波器 STM32单片机 心率 呼吸率
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R540.4;TP274.2
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-14
• 1.1 课题背景及研究意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.3 本课题的创新及预期达到的目标12-13
• 1.4 本课题的主要研究内容13-14
• 第2章 心冲击信号（BCG信号）与压电薄膜14-21
• 2.1 心冲击图信号（BCG信号）14-16
• 2.1.1 心冲击图信号的特点15-16
• 2.2 压电薄膜传感器的介绍16-20
• 2.2.1 压电效应18-19
• 2.2.2 压电薄膜的工作原理19-20
• 2.3 eTouch压电薄膜的优点20
• 2.4 本章小结20-21
• 第3章 信号硬件采集开发设计21-36
• 3.1 系统硬件方案的整体设计21-22
• 3.1.1 系统硬件采集设计的要求和思路21
• 3.1.2 系统硬件采集设计21-22
• 3.2 前置放大电路22-24
• 3.2.1 前置放大电路的选型与要求22-23
• 3.2.2 前置放大电路设计方案23-24
• 3.3 滤波电路24-27
• 3.3.1 滤波放大电路的设计要求24-27
• 3.3.2 滤波放大电路27
• 3.4 主放大电路27-28
• 3.4.1 主放大电路的设计要求27
• 3.4.2 主放大电路的设计方案27-28
• 3.5 陷波电路28-29
• 3.5.1 陷波电路的作用28
• 3.5.2 陷波电路的设计方案28-29
• 3.6 电平提升与稳压电路29-30
• 3.7 信号硬件采集电路调试结果30-32
• 3.8 制板时需要的注意事宜32-35
• 3.9 本章小结35-36
• 第4章 生理信息的提取36-52
• 4.1 引言36
• 4.2 STM32硬件系统配置36-41
• 4.3 坐姿状态下生理信息的提取41-43
• 4.3.1 坐姿状态下心率算法41-42
• 4.3.2 坐姿状态下的结果分析42-43
• 4.4 平躺状态下生理信息的提取43-51
• 4.4.1 平躺状态下心率和呼吸率算法43-45
• 4.4.2 平躺状态下的结果分析45-51
• 4.5 预警功能的实现51-52
• 结论52-54
• 参考文献54-60
• 致谢60

【参考文献】

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本文编号：906077