医疗系统中的计算机时间稳定性分析

孙朋，王洋

1.中国人民解放军第三○九医院政治部，北京 100091；2.河南省军区自动化站，河南 郑州450000

0 前言

人类生活的方方面面都离不开精密的时间计量，不管是在科技领域里，还是在日常生活中，精密的时间计量都是不可或缺的，可以说整个社会各种信息的协调一致都是以严格的时间同步为基础实现的[1-2]。科技快速进步，经济飞速发展的今天，以计算机技术为基础的医疗系统得到了迅猛的发展，尤其是在各大中型医院中的应用范围越来越广，普及程度也越来越高。基于计算机技术的智能医疗和远程医疗都对时间的精度和稳定性提出了越来越高的要求[3-5]。

计算机内部Timer时间是一种能够连续长期计量的时间，它能够方便独立地为各种研究和应用提供所需的时间基准。Timer时间虽然比较精确，但是从长达几十天的时间尺度上来看，其相对于标准时间的误差仍然可能导致医疗系统出现故障[6]。因此，需要对计算机内部时间的长期稳定性和变化规律进行分析，以满足医疗系统对长期时间基准的需求。

本文通过将计算机内部Timer时间与GPS提供的标准时间进行比对，得到Timer时间的长期钟差，然后利用函数模型分析其长期稳定性因素，并对钟差的周期、振幅等进行分析，探讨其对于医疗系统的影响。

1 计算机时间及其钟差

1.1 计算机时间

计算机内部Timer时间即计算机的实时钟系统，由专门的计时芯片支持。计算机提供的BIOS中断服务程序能够实现程序软件与计算机硬件之间的衔接，利用VB等高级语言中的Timer()函数即可提取基于BIOS中断的时间。Timer时间从每天午夜开始计数，它的长期变化规律实质上代表了计算机内实时钟的长期变化规律，因此本文将它用于研究计算机内部时间的长期稳定性。

1.2 计算机钟差

某一瞬间，时钟的钟面时与正确时的差值，称为时钟在这一瞬间的钟差，通常用u表示，钟差的变化实际上表示了钟的稳定性[7]。本文将计算机Timer时间与GPS提供的标准时间进行比对以求解其钟差。设计算机Timer时间的钟面时刻为t0，而对应于这瞬间的正确时刻为t，则其钟差为：

式中u为正，表示计算机时间t0慢了u值；u为负，表示计算机时间t0快了u值。由于钟差是随时间不断变化的，在表示钟差时，必须同具体的时刻对应起来，脱离具体时刻的钟差毫无意义。

我们通过连续90天的时间比对实验，积累了共175个时段的计算机时间实验数据，得到钟差变化规律，见图1。

图1 计算机时间长期变化规律

从图1可以看出，计算机钟差中含有明显的趋势项，经过90天的累积，其钟差达到了-21.76 s。

2 钟差拟合分析

由于实验条件的变化，采集的计算机时间钟差数据不可避免的含有粗差，此外，钟差数据中包含明显的趋势项，并且其采样率较低，故需要对其进行预处理，然后再利用函数模型拟合分析其稳定性。

2.1 数据预处理

对90天共175个时段的钟差数据进行分析，发现其中存在6个粗差，首先将它们剔除得到不受粗差影响的长期钟差数据。然后利用二次多项式滤除长期趋势，其模型可表示为：

式中，T为从实验开始的累计天数，3个系数k0、k1、k2正好对应了计算机时间的初始钟差、钟速、钟老化率3个参数，滤除长期趋势项后的残余钟差能更清楚的表达计算机时间的周期项[8]。由于采集的原始数据不是等间隔的，并且采样率比较低，所以利用一维线性插值算法对原始数据进行插值，得到等间隔的钟差周期项的变化，见图2。

图2 钟差周期项变化规律

从图2中可以看出，二次多项式较好地反映了计算机长期钟差的变化趋势，拟合得到的3个参数分别为：

通过二次多项式滤除钟差的长期趋势项后，残差呈现了很明显的周期项，可以大致看出有2个大周期，而数据的短期波动是由于每次采集数据前开机对实时钟的初始化都存在一个0.5 s内的误差，并不代表钟的变化。

2.2 钟差拟合分析

为了分析计算机长期钟差的稳定性，利用周期性的正弦和函数对其进行拟合分析。正弦和模型一般用于拟合周期信号，它的一般表达式为：

式中，a为振幅，b为频率，c为每个正弦波的初相，n为级数的项数[9]。以二阶正弦和函数模型拟合钟差的周期项，见图3。

图3 二阶正弦和函数拟合钟差周期项

从图3可以看出，二阶正弦和函数较好地拟合了钟差的周期项，拟合残差的中误差达到0.33 s，拟合模型的系数，见表1。

表1 二阶正弦和函数模型系数

表1中，a1和a2分别代表了两个周期的振幅，b1和b2分别代表了两个周期的频率，c1和c2分别代表了两个周期的频率。波动周期的计算公式为：

根据式(5)，可得到钟差的两个主周期分别为51.9天和30.6天。

3 钟差频谱分析

3.1 快速傅立叶变换分析

快速度傅立叶变换（FFT）是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。有些信号很难在时域上是看出其特征，但是变换到频域后就很容易看出特征。

根据钟差插值数据的采样频率FS和采样点数N，假设钟差频率为F，那么快速傅立叶变换之后的结果就是一个为N点的复数，每一个点就对应着一个频率点，这个点的模值，就是该频率值下的幅度特性。根据采样数据，设置变化点数为采样数据的长度，将时域信号变换到频域，得到的结果，见图4。

图4 钟差周期项的快速傅立叶变换

从图4可以看出，钟差数据的频域信号在高频部分对应了一些无序信号，在低频部分存在两个明显的峰值，这就对应了钟差变化的2个主周期。根据周期计算公式可得到2个主周期分别为52.4天和27.9天，这与二阶正弦和函数拟合得到的2个主周期值接近。2个主周期的振幅分别为0.70和0.47，初相分别为-79.87°和156.00°。

3.2 功率谱分析

为了进一步验证计算机时间的周期，利用功率谱估计对长期钟差的周期项进行分析。功率谱估计是数字信号处理的主要内容之一，主要研究信号在频域中的各种特征，目的是根据有限数据在频域内提取被淹没在噪声中的有用信号。著名控制理论专家Wiener在他的著作中首次精确定义了一个随机过程的自相关函数及功率谱密度，并把谱分析建立在随机过程统计特征的基础上，即“功率谱密度是随机过程二阶统计量自相关函数的傅立叶变换”。

功率谱估计已经广泛应用于众多领域的信号处理，周期图法是使用最普遍的方法，其功率谱估计的函数为[10]：

其中，x（k）为信号的直接傅立叶变换，N为时域信号的长度，P为信号的功率谱。应用周期图法分析计算机钟差数据，得到结果，见图5。

图5 钟差周期项的功率谱密度

从图5可以看出，与二阶正弦和函数拟合和快速傅立叶变换类似，功率谱线在低频部分存在两个极大值，对应了钟差的两个长周期，分别为51.2天和28.4天。

4 结语

以智能医疗管理系统和远程医疗为代表的现代医疗技术离不开精密的时间，计算机时间可以方便地为这些应用提供基准，但是计算机时间存在长期钟差，通过本文的分析，我们可得出如下结论：

（1）计算机时间的长期钟差存在明显的增大趋势项，90天的钟差超过20 s，会严重影响医疗系统的正常运行。

（2）除长期趋势项外，计算机长期钟差还包含周期项，其中主要含有两个长度分别约为52天和28天的周期。

（3）可根据钟差的长期趋势项和周期项建立计算机时间的长期变化模型如下：

式中参数取值可参考本文中的数据，对于不同的计算机可通过一段时间的实验解算参数得到取值。

（4）为了更好地利用计算机时间服务于医疗系统，可根据长期趋势项和周期项建立计算机钟差的长期模型，根据模型对计算机时间进行改正，然后再应用于医疗系统之中。

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