基于AR模型便携式心率变异系统的设计与实现论文

摘 要：笔者主要阐述便携式心率变异系统包含硬件设计和软件设计，利用快速中值滤波方法去除基线漂移，自适应R波差分法查找R-R间期，采用AR模型中的Marple算法进行频谱估计，系统综合考虑监测仪在集成轻型化、微小化、一体化、可视化、智能化等优点为一身，并在实际应用中取得良好的效果。

关键词：便携式；心电信号；R波检测；AR模型

1 概 述

近年来据大量的临床研究表明，已经充分肯定了自主神经活动与多种疾病有关系，特别是与某些心血管疾病的死亡率相关。心率变异（Heart rate variability,HRV）又称为心率波动性，是从连续心电信号中分析R-R间期的微小变化，产生于自主神经系统对心脏窦房结的调制，使得心跳间期存在微小毫秒的差异或波动，来反应心脏交感神经和迷走神经活动的紧张性和均衡性，是一种应用于检测自主神经活性非侵入性指标。近年来很多研究表明，心脏性猝死、高血压、冠心病、AMI、心力衰竭、睡眠呼吸暂停综合征、糖尿病等疾病的HRV分析均显示出有交感神经活动偏优势，迷走神经张力下降。所以，HRV是一种能方便揭示人体植物神经系统控制状态的方法，不仅能评价心脏的各种病理状态，而且反映交感神经和迷走神经平衡活性来解释功能性疾病发生机理，因此具有良好的应用前景。以往需要到医院才能检测这些指标，而市场上专用应用于测量心率变异的便携式设备更是少之甚少，因此人们平时无法在生活中实时评价劳动强度负荷度，尤其是劳动强度大的`职业人或运动员及老年人。为了让人们在生活中时刻关注自身身体健康，便携式医疗器械随着智能化产业的发展，受到越来越多的人们的关注。笔者所阐述的基于AR模型便携式心率变异监测系统的设计是综合考虑携带方便化、可视化、一体化、轻型化等特点，能实时记录和显示心电图信号及心率变异，同时由于它的结构简单轻盈适合推广到家庭、个人使用。

2 系统设计

2.1 主要特征

上位机软件兼容智能手机及Windows操作系统，使用方便、美观、大方；硬件主机采用神念集成智能芯片，设计上采用便携式耳机方式，使用携带方便，使用检查无需特殊环境，保护个人隐私；软件设计保留传统心电信号波形的基础上，实时计算心率，并具有可选择性的分析心率变异，系统可以通过蓝牙和网络通讯，将监测数据定期发送指定服务器存储或到远程诊疗中心；心率异常报警，本系统可以通过设定心率报警阈值，在实时监测心率信号时，发现异常，本系统发出警告声，同时提供精确测量心率核实功能，确保信息真实可靠。

2.2 系统组成结构 本系统主要有适用于Windows系统、智能手机系统的上位机软件、硬件采集器及电极所构成，见图1。 图1 系统应用连接示意图 可携带心率变异监测仪采用BMD101芯片作为心电采样单片机和CSR-8635低功耗蓝牙模块等硬件设计，并通过硬件内部编程和上位机软件编程算法来实现一系列计算功能。其基本原理：由电极从手腕部（心尖部）获取脉搏（心电）信号，经前置电路放大、滤波处理后，通过BMD101芯片将模拟信号转换为数字信号输出。将处理过的数字信号通过蓝牙通讯传输到上位机软件（智能手机或计算机）来显示、存储及计算等一系列心率变异计算，若发现监测值超出设定阈值，上位机软件或硬件均发生异常报警。 本系统设计主要的特点是便携式可携带设备实时获取用户心电信号，心电信号是一种非常微弱的生物电信号，常规获取的心电信号中伴有工频干扰、肌电干扰、基线漂移。通过一系列滤波后，计算相邻心电R波之间R-R间期，记录最近两分钟R-R间期按时间进行有序插值，然后对整理过的心率R-R时间有序信号进行时域和频域分析。将分析数值通过上位机软件显示。

2.3 移动式硬件设计

2.3.1 电源电路（见图2） 图2 电源电路 电池采用3.7V充电锂电池，由U5Q5L1和D3构成电源BUCK电路，通过电阻R17R18R19调节输出，使得输出电压适合MCU工作电压+3.3V。

2.3.2 信号采集电路（见图3） 图3 信号采集电路 人体心电通过J2触点输入到U4信号采集芯片BMD101内部，D1D2构成电压钳位保护U4，C10C11为U4提供去耦和滤波。人体心电信号经过U4信号采集芯片处理后转化为数字信号，数字信号通过芯片带有的串行接口经过R9R14传输到MCU中。

2.3.3 数据处理和发送电路（见图4） 图4 数据处理和发送电路 MCU采用意法半导体的ARM芯片，采用COTEX-M3系列，其主频可以通过PLL倍频到72M，以提高数据处理能力。MCU接收到BMD101发送过来的数据后，进行有效数据提取，并转化为心电数据。心电数据再通过MCU和蓝牙模块HM-06连接的接口发送到蓝牙模块。蓝牙模块再发送到上位机上。

2.4 客户端软件设计 客户端软件是基于Visual Studio2008平台采用VB语言适用于Windows操作系统和基于Android Studio插件采用VC语言实现适用于Andorid操作系统。