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基于FPGA的人体心率测量系统的研究与实现毕业论文

 2021-10-25 21:28:02  

摘 要

心率是一项重要的人体生理参数,它能够反映身体的健康状态,在日常和临床上都有重要的借鉴意义。本文设计了一种无创人体心率测量仪,在项目中利用了光电容积脉搏测量原理,当人体心脏跳动时会使血管的容积发生变化,这样皮肤组织中的血管所反射的光信号中就包含了心率等生理信息。在项目设计中采用ST188光电传感器来采集脉搏容积信号,通过二阶有源低通滤波器过滤噪声信号,并设计了基于LM358运算放大器的信号放大电路和电压比较电路,电路部分输出信号为方波,FPGA部分选择Cyclone IV系列芯片EP4CE6E22C8为核心器件,设计了分频器模块,分频1kHz的信号作为计数器的触发信号,计算器则负责统计换算得出心率瞬时值,数字滤波模块对三次瞬时值求均值降低了数值的误差,译码显示模块驱动数码管显示最终结果。最后制作出实际电路进行系统测试,在理想状态下的测量误差约为6%。

关键词:心率;光电信号;FPGA;数字滤波

Abstract

Heart rate is an important physiological parameter of human body, it can reflect the health status of the body, and has important reference significance in daily and clinical. This article has designed a non-invasive human heart rate measuring instrument. The photoelectric volume pulse measurement principle is used in the project. When the human heart beats, the volume of the blood vessel will change, so that the light signal reflected by the blood vessel in the skin tissue contains Physiological information such as heart rate. In the project design, the ST188 photoelectric sensor is used to collect the pulse volume signal, the noise signal is filtered through the second-order active low-pass filter, and the signal amplification circuit and voltage comparison circuit based on the LM358 operational amplifier are designed. The output signal of the circuit part is a square wave. The FPGA part selects the Cyclone IV series chip EP4CE6E22C8 as the core device. A frequency divider module is designed. The signal with a frequency of 1kHz is used as the trigger signal of the counter. The counter is responsible for statistical conversion to obtain the instantaneous value of the heart rate. The digital filter module calculates the three instantaneous values. The mean value reduces the numerical error, and the decoding display module drives the digital tube to display the final result. Finally, the actual circuit is made for system testing, and the measurement error under ideal conditions is about 6%.

Key Words:Heart rate;Photoelectric signal;FPGA;Digital filter

目 录

第1章 绪论

1.1课题研究的背景

1.2国内研究现状

1.3国外研究现状

1.4课题研究内容与论文结构

1.5本章小结

第2章 心率计方案论证

2.1需求分析

2.2设计方案一

2.3设计方案二

2.4设计方案三

2.5方案确定

2.6本章小结

第3章 心率计硬件系统设计与研究

3.1硬件设计需求分析

3.2光电信号采集电路设计

3.3放大滤波电路设计

3.4信号整形电路设计

3.5本章小结

第4章 心率计软件系统设计与研究

4.1软件设计需求分析

4.2软件开发平台选择

4.3分频器模块设计

4.4心率计算模块设计

4.5译码显示模块设计

4.6本章小结

第5章 系统测试及数据分析

5.1仿真测试

5.2电路测试

5.3功能测试与结果分析

5.4本章小结

第6章 总结与展望

6.1全文总结

6.2工作展望

参考文献

附录

致谢

第1章 绪论

1.1课题研究的背景

最近几年以来新兴科技大步发展,从而推动了经济、社会的繁荣,提高了人们的生活质量,国家将公共卫生方面整治的很好,建立了基本医疗保障体系,公民能够接受到的医疗服务水平提高了很多。然而,现在人们生活节奏加快,生活工作压力加大,熬夜、饮食不规律等不良习惯造成了诸多健康问题,甚至危及生命,因此人们越来越注重养生。根据有关机构发布的公民健康报告,心血管相关疾病患者越来越多,并且死亡率很高,对人们造成了巨大的威胁,但实际上这类疾病完全是可以提早预防,进行治疗的,在早期及时的干预治疗就能抑制病情往更坏的方向发展。那么一个方便携带、准确度高、易于使用的心率监测设备就能帮助人们实时查看自己的身体状态。

心率是人体重要的生理信号之一。心率是当人体在静止的状态下一分钟内心脏搏动的次数,它跟随人体活动或情绪的变化而变化。通过测量心率能够检测出人体的健康状态,并且可以发现人体中潜在的一些心血管疾病,在医疗方面有很重要的作用。由于个体的差异化,每个人的心率是不同的,并且不同时间不同状态测量的数值也可能会不同,心率还会因性别、年龄、情绪和身体状态产生差异,但是心率的正常值范围是60到110次/分钟。青少年的心率要比老年人要快一点,而男性要比女性的心率慢一点,这是由身体特性决定的[1]

徒手测量心率的方法是将手指放置于腕动脉或颈动脉上,然后按压直到能感觉到心脏的脉搏,之后计数一分钟得出结果,这种方法就是诊脉,诊脉也可以检查出身体疾病,是我国中医的宝贵财富,自从神农尝百草以来已经有很长一段发展历史了。然而这样的测量方法并不准确,受到环境中各种影响比较大,只有参考价值。从人体心率信号中可以分析得到病人的身体状态,可以为患者提供很多有价值的参考信息。经过专家们的不断研发和完善,传统的脉搏测量方法早已被弃用了,取而代之的是高科技物联网健康检测仪器,最常见的设备就是智能手环,并且支持在手机上管理健康数据,非常方便。而在更加专业的医疗领域,测量技术更加先进,测量仪器向数字化、自动化、规模化方向发展,能够实现对患者的全天候跟踪测量和数据分析,在医院和疗养院,心电监测仪,心率带和手指脉搏血氧仪是使用较多的测量设备。本文的内容是讨论制作一个基于FPGA平台的便携准确实用的心率测量仪器。

1.2国内研究现状

近年来我国的科研水平逐步提高,医疗相关的仪器设计也很先进,在心率测量方面,主要是有接触测量法和远距离非接触检测两种方法。关于接触式测量仪,来自华中科大的王冠菲等三人设计的光电心率测量仪[2],利用人体组织对红外光半透明,而血液对红外光不透明的原理,使用红外光照射人体皮肤,由于心脏跳动血管内血液流动造成血管容积改变,接收到的光强会随脉搏强弱变化,将光信号转换成电信号经过处理便能得到心率值。光电容积法是目前应用最广,性能稳定,便携易用的测量方法,适合医疗和家庭使用。第二种测量方法是电极心电测量法,清华大学宇航中心的郝红伟研发的双电极心电测量仪器[3]使用电极收集人身体电信号,利用微处理器和模拟电子电路分析处理电信号过滤出心电信号,并在屏幕上显示心电波形,这项设计数据准确,在临床上应用较广,比如心电监护仪。关于非接触式测量方式,目前的主要研究方向是利用人的面部视频图像,使用计算机算法进行去噪[4] [5],然后再提取出心率信息,但是由于心跳引起的人皮肤图像的变化非常微弱,测试结果还受到诸多环境因素的影响,误差比较大,所以需要不断的优化算法来提高精确度,当人体在运动时,心率信号的提取难度也加大,对于这个问题有许多学者进行了研究,长春理工大学王英志提出基于联合对角化[6]的心率计算方法,钟清华提出小波包分解[7],通过检测峰值得出心率的计算方法,提高了测量的精确度。同济大学关天一发明了基于脉搏特征平面的测量方法[8], 来提取PPG信号,消除了运动和光线造成的干扰,在白天和夜晚均具有较高的精度。

1.3国外研究现状

目前国外的研究方向以面部图像识别为主,在2015年第六届国际嵌入式系统信息与通信技术会议上V Pawankiattikun等人,使用Simulink对视频序列中的颜色特征如绿色和色调信号进行处理[9],通过多个观察时间来分析两种颜色信号的频率,然后对两种颜色信号在多个观察时间的傅立叶光谱的显著性进行统计评估。该方法是并行处理,然后根据算法从不同的观察时间中选择最可靠的测量值。实验结果表明,该方法能够快速响应心率测量,并自适应地从不同的观察时间中选择最准确的结果。泰国学者Tangjui N在2016年提出广泛使用的快速傅立叶变换精确度不足[10],他建议在各个频率上累积功率谱并计算加权平均值,还系统地研究了色彩模型的影响,发现颜色模型可能会降低性能,但是,将每种颜色模型的功率谱组合在一起会略微提高准确性。2020年Mase A等人设计了一种新的测量方法[11],利用微波反射信号获取人体生理信息,其原理类似雷达,消除因人体随机运动而产生的噪声成分一直是微波测量的最大问题,设计中加以适当的滤波,控制反射仪信号的幅度以及多个反射仪之间的互相关新算法消除了运动伪影,这方面的研究尚且处于初步阶段,数据准确度低但也有参考价值。

1.4课题研究内容与论文结构

本文介绍的是一款使用FPGA平台设计的可以实时测量心跳速率的系统,通过阅读文献资料后选取效果较好运行稳定的光电容积脉搏波描记法来实现其功能,本设计使用光电发射装置和光电接收装置提取人体脉搏信号,将信号预处理后送至FPGA芯片,算法实现脉搏信号的提取和心率的计算,并在显示设备上显示心率值,并尽可能的提高测量的准确度。设计工作主要有电路设计、程序编写和系统调试。

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