摘 要：針對當前心率檢測儀穩定性差、功耗大、體積大等缺陷，設計一種實用性強的可穿戴式心率檢測方案。本文詳細介紹了脈搏信號采集電路設計，并以STM32芯片為控制核心，利用三軸加速度計獲取噪聲源構建自適應濾波器來消除運動干擾，對處理后數據存儲、計算與結果顯示，實現了對心率實時、連續、可靠的檢測，展示了可穿戴設備在醫療、運動、健康等領域的美好應用前景。

　　0 引 言

　　近年來，可穿戴醫療設備發展迅猛，各大公司紛紛布局以期搶占巨大的市場蛋糕。可穿戴設備由于具有便攜式、非侵入的特點，特別適合用于監測生理指標、記錄數據、動態觀察等需求，加之我國醫療資源分布的不平衡和政府的大力支持，可穿戴醫療設備已經成為醫療電子行業未來新的增長點和爆發點。心率測量是醫學檢查的必查項目之一，是反映血液循環機能的重要生理指標，對其進行長時間準確的記錄有著重要的醫學意義。本文將設計一種可隨身佩戴、低功耗、可長時間記錄顯示的高性價比心率檢測儀。

　　1 系統結構

　　心率是指人體心臟每分鐘跳動的次數，其值因人而異，并且即使是同一個人在不同狀態下，其值也不盡相同，通常，人在安靜或睡眠狀態時心率較慢，運動、情緒焦慮或病情發作時心率過快，正常成年人心率值在75次/分左右。目前心率測量方法主要分為三種：一是通過壓力傳感器測到的波動來計算脈率，往往和測血壓連用；二是從心電圖中提取相鄰R波波峰間隙；三是采用光電容積脈搏波描記法。前兩種方法成本高、體積大、佩戴不便，長時間使用會增加使用者生理和心理上的不舒適感。而光電容積法具有測量方法簡單、佩戴方便、可靠性高等特點，是目前廣泛采用的方法，其基本原理是通過發射紅光或紅外光照射到人體皮下組織中，流經皮下組織的血容量隨心臟搏動以“脈沖”方式流動，皮下組織的半透明度也不斷變化，光信號經血液吸收、反射、透射等過程后，光電二極管的電信號變化周期就是脈搏率。系統整體結構包括前端信號采集、藍牙4.0無線傳輸、電源管理、顯示存儲、三軸加速度計等部分。設計中檢測部位選擇血液循環豐富且易于固定的手指尖，光電二極管將指尖血容積變化轉換成光電流，進而經前端調理電路提取出脈搏信號 ， 系統選用 MCU( 即STM32F103)自帶的 ADC 進行信號采樣。因采集的信號易受人體運動干擾影響，引起測量結果失真，設計中引入了3軸加速度計獲取運動偽影噪聲，以便后續進一步處理。STM32將采集的信號經數字濾波、消噪后存儲在TF卡中，同時進行心率計算和顯示，可以選擇通過藍牙4.0將保存的數據實時無線傳輸到上位機進行醫學信息分析，整個系統采用聚合物鋰電池供電。

　　2 系統硬件設計

　　2.1 前端模擬電路設計

　　信號采集電路如圖1所示，940nm的紅外光透過指尖照射到光電二極管時，產生光電效應，輸出的微弱電流經過流壓轉換電路轉換成電壓值。脈搏信號屬于信噪比低的低頻微弱信號，為了減小低頻失真和抑制測量參數外的其他干擾，要求跨阻放大器U1高輸入阻抗、高共模抑制比、低噪聲、低溫漂，考慮到上述要求，選用TI公司的CMOS微功耗軌至軌單電源運放 OPA2333，其典型值為共模抑制比 130dB，最大溫度漂移0.05μⅤ/℃，輸入偏置電流±70pA，輸入失調電壓 2μV。在運放同相端和反相端同時引入1/2Vcc的偏置電壓，防止信號截止、飽和，人為的引入共模信號也要求運放具有高共模抑制比，同時也減小了光電管D1結電容，提高了響應速度。為了提取有效信號，采用帶通濾波器對信號進行濾波處理。高通濾波采用無源RC結構來濾除直流分量，其截止頻率為0.34Hz。低通濾波采用無限增益多路反饋(MFB)電路，其截止頻率為15.65Hz，通帶放大倍數為-43。經過濾波后的脈搏信號幅值較小，不能被MCU很好地識別，于是使用比例運算電路進行二次放大，放大后信號約900mV。為了消除工頻干擾，最后部分加入具有正反饋的雙T型50Hz陷波器，Q值為2.75。由示波器顯示的佩戴者分別在靜止和運動時的前端模擬電路輸出波形如圖2所示和3所示。

　　圖1 前端模擬電路

　　圖2 靜止測量時模擬電路輸出波形                           圖3 運動時模擬電路輸出波形

　　2.2 電源管理

　　系統采用鋰電池供電，首先MiniUSB輸出的5V電壓直接提供給鋰電池充電管理芯片TP4056，由其對鋰電池進行充電管理，該芯片是一款完整的單節鋰離子電池采用恒定電流/恒定電壓線性充電器，高達 1A 充電電流，當輸入電壓被拿掉時，TP4056自動進入低電流狀態，將電池漏電流降至2uA以下。鋰電池充電電壓為4.2V，容量為500mAh，由于鋰電池在放電過程中輸出電壓會下降，而系統工作在3.3V，因此需要加低壓降穩壓器以保證系統正常工作。穩壓芯片采用TPS73633，輸出電壓穩定在 3.3V，可以輸出 400mA 的電流，壓差最低可達到75mV，外圍電路簡單，完全滿足要求。為了便于佩戴者及時充電和保存數據的需要，系統使用BQ27425芯片進行電池電量監測。電源具體電路可以參考各芯片的數據手冊設計。

　　3 數據處理及軟件實現

　　3.1 基于三軸加速度計的自適應濾波器設計

　　佩戴者在安靜狀態時，采集電路輸出波形穩定，但在運動時，脈搏信號明顯受到運動干擾，發生基線漂移和波形失真，影響特征點識別。由于自適應濾波特別適合在沒有關于信號和噪聲的先驗知識的條件下，在線更新濾波器參數以適用信號和噪聲未知或隨機變化的統計特性，從而實現最優濾波，所以本文采用自適應濾波器進行實時消噪處理。運動干擾信號選用ADI公司的ADXL345超低功耗三軸加速度計芯片獲取，該芯片既能測量運動或沖擊導致的動態加速度，也能測量靜止加速度，±16g時高達13位分辨率，嵌入式存儲器管理系統采用32級FIFO緩沖器，從而將主處理器負荷降至最低，并降低系統總體功耗，可以通過SPI或IIC總線與MCU串行通信。自適用濾波器主要由兩部分組成：系數可調的數字濾波器和用來更新濾波器系數的自適應算法。數字濾波器結構分為FIR和IIR兩種，由于FIR濾波器總是穩定的、可實現的、嚴格的線性相位，在實際應用中被廣泛采用，本設計中采用的是FIR濾波器的橫向型結構。自適應算法有很多種，由Widrow和Hoff提出的最小均方(LMS)算法是目前廣泛應用的一種線性自適應濾波算法，簡化了對梯度向量的計算，具有計算簡單、易于實現、穩定性好等優點，本文就是采用LMS算法用STM32來實現自適應濾波器的設計。自適應濾波原理如圖4所示，采樣信號d(n)含有所要提取的被淹沒在噪聲中的脈搏信號，且與噪聲不相關，而參考輸入x(n)與噪聲相關，x(n)通過濾波器處理得到噪聲的估計值y(n)，d(n)減去y(n)就是所要提取的脈搏信號e(n)，為了使e(n)中噪聲最小，通過自適應算法不斷更新濾波器權值，從而得到噪聲的最優估計，也就得到所要提取脈搏信號的最優估計。基本 LMS 算法如下：w（k,n+1=）wk,（n+2μ）e n x n，式中：w（k, n和w（k, n+1分別是迭代前后的系數值， n 是時間序列， k= 0, 1,......,N-1； N 是濾波器階數； μ是收斂因子，控制收斂速度和穩定性； x(n)是濾波器輸入信號。算法實現分三步計算，用C語言編程程序如下：

　　圖4 自適應消噪原理

　　3.2 系統軟件設計及測試

　　系統初始化包括初始化時鐘、OLED開機界面、ADC、定時器中斷、ADXL345及偏移校準、TF卡、串口DMA等。MCU以250Hz的采樣率每次分別采樣200個三個軸向的加速度分量和脈搏信號，而由運動干擾引起的血流變化需延遲一段時間才能到達傳感器，經過多次實驗對比，選取0.12s作為時間間隔。同時為了實現加速度信號和脈搏信號的同步，開辟230個存儲空間用于存放單軸加速度信號和200個存儲空間用于存放脈搏信號，第一次采集時，先采集30個加速度信號，然后再同時采集加速度信號和脈搏信號，一次采樣完成后將各軸加速度分量存儲空間的尾部30個數據移至各自存儲空間的頭部，再次開啟下次采集，依次循環。為了確定運動干擾對脈搏信號的影響程度，通過matlab大樣本分析計算三個軸向加速度分量與脈搏信號的相關系數，得到的相關系數和實際三個軸向的加速度分量值做加權平均，最終作為自適應濾波器的參考輸入，劇烈運動時濾波效果如圖5所示。在自適應濾波前，對ADC采樣數據和加速度計數據進行FIR低通濾波去除高頻干擾，考慮到人體運動信號和脈搏信號的頻率，設計為30階截止頻率為5Hz的漢明窗結構，為了更大限度的減少系統開銷，濾波器參數擴大相應倍數，四舍五入取整參與濾波運算，最后再將計算結果同比縮小相應倍數，同時利用單位脈沖響應的偶對稱性，將數據移位寄存器對稱各項相加后和濾波器系數寄存器前一半對應項相乘做累加運算，從而降低卷積運算的運算量。心率計算時，設定一次采樣脈搏波數組中最大最小值差的0.7倍加上最小值之和為閾值，從數組起始位置開始選取4個數據點判斷是否前三個數據點值小于閾值，而第四個數據點值大于或等于閾值，若是則記錄第四個數據點的位置，以相同方法尋找下一個滿足要求的數據點，通過兩數據點在數組中的位置來得到心率數值。

　　圖5 劇烈運動時濾波效果

　　4 結 語

　　本文所設計的可穿戴式心率檢測系統從測量可信度、功耗、用戶體驗等角度出發，所選用的芯片和模塊均符合低功耗的原則，具有體積小、可靠性高、功耗低、性價比高、結構簡單等特點，可用于病人和正常人日常的健康監護，存儲功能利于歷史查閱，具有較好的實用價值。當然，運動狀態的測量精度、心率計算算法以及模具外觀設計有待進一步改進。