心电信号采集及小波分析处理系统设计

郑 雷，李国蕾，王晓军，王 丽，刘艳霖，李 颖，高泽利

(昆明医科大学 基础医学院，昆明 650500)

·学生实验园地·

心电信号采集及小波分析处理系统设计

郑 雷，李国蕾，王晓军，王 丽，刘艳霖，李 颖，高泽利

(昆明医科大学 基础医学院，昆明 650500)

心电信号作为人体的一种重要的生理信号，反映着人体的健康状况。自行设计并制作心电信号采集、放大、抗混叠滤波等电路，得到满足数据采集卡USB_6008要求的模拟心电信号，并对模拟心电信号进行A/D（模/数）转换，得到数字形式的心电信号。利用虚拟仪器开发平台LabVIEW 2009对数字心电信号进行多分辨率分析（小波分析），得到心电信号在各分辨率空间的组成成分，并从中选择体现心电信号特点的成分重新构建心电信号，实现对心电信号进行小波滤波的目的，最终在PC机上获得效果良好的心电图。该研究通过有限的资金投入，将家用电脑拓展为心电监测仪器。

心电信号；虚拟仪器；LabVIEW软件；小波分析

心电信号是低频高阻的微弱信号(主要频率为0.05～100 Hz，幅度为0.5～4 mV)，其中常带有机电干扰、基线漂移和工频干扰等各种噪声，在显示信号前要进行必要的处理。小波分析是近十几年发展起来的一种新的数学理论和方法，具有变换的时频特性，能最大限度地滤出原始心电信号中的各种噪声干扰。本研究设计并制作心电信号检测、抗混叠滤波和放大电路，获得心电模拟信号。应用数据采集卡NIUSB_6008对模拟信号进行A/D转换并将其传送到PC机。采用Lab-VIEW 2009作为开发环境，对心电信号进行小波分析及处理。

1 心电信号采集及处理系统构成与硬件设计

1.1 心电信号采集及处理系统的构成

心电信号采集及处理系统由检测、滤波[1](0.07～159 Hz带通)、放大等电路以及数据采集卡NIUSB_6008、PC机等几部分组成，如图1所示。其工作流程是通过电极及通用仪器放大器将心电信号进行检测并通过滤波、放大调理电路输出心电模拟信号，再经NIUSB_6008将心电模拟信号转换成数字信号送PC机，利用LabVIEW 2009对心电信号进行处理并显示心电图(ECG)。

图1 心电信号采集及处理系统框图

1.2 信号检测、滤波及放大电路设计

如图2所示，心电信号检测、放大及滤波电路由A101～A302及相关元件组成。A101为运放LF353P，是高输入阻抗、低偏置电流运算放大集成电路，它与周围电阻组成右脚驱动电路，其输出端RL接被测者右脚，以减少差分放大器A201的共模输入电压，提高放大精度;LA、RA是导联电极，A102构成电压跟随器，输出接到导联屏蔽线上，以增加系统输入阻抗，减小漏电流[2];A201为精密仪器放大器AD620，其放大倍数设计为+26倍;C301、C302、R301～R304、A301组成截止频率为0.07 Hz的高通滤波器，并将信号放大+2倍;R305～R308、C303、C304、A302组成截止频率为159 Hz的低通滤波器(抗混叠滤波器，antialiasing filter)，并将信号放大+2倍;A401与A201一样同为精密仪器放大器AD620，它与R401组成数据放大器，放大倍数为+9.62倍。

图2 心电信号采集、放大、滤波电路图

1.3 NIUSB_6008数据采集卡

NIUSB_6008数据采集卡是一个12位分辨率、最大采样率为10 KS/s的即插即用USB数据采集卡。根据采样定理，NIUSB_6008数据采集卡可对最高频率为5 KHz的信号进行不失真采样，可以满足对心电信号(0.07～159 Hz)采样的要求。

1.4 硬件电路制作及系统构建

根据图2，先在面包板上制作心电信号采集、放大及滤波电路;根据图1，将制作出的硬件电路、数据采集卡USB_6008及PC机连接，组成心电信号采集及处理硬件系统;基于以上硬件系统及软件开发平台LabVIEW 2009[3]构建心电信号采集及处理系统。

2 心电信号的多分辨率分析及滤波

频率随时间变化的信号称为时变信号。对于时变信号，用Fourier变换的方法分析和滤波不能取得很好的效果。为了很好地滤除这些带有“偶然”性的干扰，采用小波分析和小波滤波的方法对信号进行处理，以得到更好的滤波效果。

图3是基于LabVIEW 2009的心电信号处理的框图程序。

在框图程序中，“波形图”用于显示未经处理的心电信号;“波形图2”用于显示利用2价Butterworth滤波器进行0.5～15 Hz带通滤波后得到的心电波形;“波形图3”用于显示经小波分析及滤波后得到的心电波形。

图3 基于LabVIEW 2009的心电信号(ECG)的小波滤波框图程序设计

在框图程序中，双击“Multiresolution Analysis.VI”，可显示多分辨率分析配置对话框。“Original and Reconstructed Signal”显示待处理信号和重构信号;“Wavelet Transform and Subband Selection”显示信号被分解的频带，可用鼠标直接选择特定的频带进行信号重构;“Wavelet”提供了各种可供使用的小波，可从下拉菜单中选择所需小波;“Levels”提供了分解级数的选择，分解级数的最大值为不超过lb2N的最大整数[4]。

由于采集到的心电信号样品数为100 K，所以小波分解的最大级数为：

在“Wavelet Transform and Subband Selection”中分别用A16(f0分量)，D16(w0分量)，D15(w1分量)，D14(w2分量)，…，D1(w15分量)来表示各频率子带。在多分辨率分析中，选择使用db04小波。图6分别显示了由A16(f0分量)，D16(w0分量)，D15(w1分量)，D14(w2分量)，…，D1 (w15分量)进行重构得到的信号。

由图4可以看出：信号在w5、w6、w7三个分辨率空间的成分比较稳定和规则，具有与心电信号(ECG)相吻合的波形，在这三个分辨率空间内基本集中了心电信号的所有有效成分;信号在V0(A16)、w0～w4六个分辨率空间内的分量主要是低频干扰(如被测试者四肢不经意的移动造成的干扰)，在滤波时可以丢弃不用;信号在w8～w12五个分辨率空间的成分主要是一些高频干扰，在滤波时也可丢弃不用;信号在w13～w15三个分辨率空间的成分都为0，说明选取的采样率存在冗余，可以在不改变采样信号质量的前提下降低采样率从而减少样品数据量，节约系统资源。

图4 各频率分量的重构信号

图5是利用信号在w5(D11)、w6(D10)、w7(D9)三个分辨率空间的成分重构的心电信号波形，上部曲线为未经处理的信号，下部曲线为重构心电波形，中部曲线为用2价Butterworth滤波器进行0.5～15 Hz带通滤波后得到的心电波形。

图5 处理前后的心电信号波形对比

3 结束语

利用多分辨率分析的方法处理心电信号，可以取得十分理想的效果，它可以很好地除去高、低频的非心电杂波的干扰，特别是能很好地解决心电图中基线漂移的问题。

[1]王成华，王友仁，胡志忠.电子线路基础教程[M].北京：科学出版社，2000：133_134.

[2]高泽利，周建莉，瞿新刚，等.基于LabVIEW的人体生理信号检测及处理系统设计[J].微计算机信息，2009，25(13)：157_159.

[3]杨乐平.LabVIEW程序设计与应用[M].2版.北京：电子工业出版社，2006：431_439.

[4]Gao Zeli，Wu Jie.Design of ECG signal acquisition and processing system.2012 International Conference on Biomedical Engineering and Biotechnology[C]//ICBEB2012 [s.1]：ICBEB，2012：762_764.

Design of ECG Signal Detecting and W avelet Analysis Processing System

ZHENG Lei，LIGuolei，WANG Xiaojun，WANG Li，LIU Yanlin，LIYing，GAO Zeli
(School of Basic Medical Sciences，Kunming Medical University，Kunming 650500，China)

As an important physiological signal of the human body，ECG(Electrocardiogram Signal，ECG)reflects the state of health of the human body.The project designed and produced circuit such as ECG signal acquisition，amplification and anti-aliasing filter to meet the data acquisition card USB-6008 requirements and analog ECG signal A/D(analog/digital)conversion to obtain the ECG digital form use virtual instrument LabVIEW 2009 development platform multi-resolution digital ECG analysis(waveletanalysis)to obtain the components of the ECG signal in each resolution spatial and select these components ingredientswhich reflects the characteristics of ECG to rebuild ECG，and achieve ECG wavelet filtering purpose，and eventually getgood ECG on a PC.With limited funding，the research will expand home computer to ECGmonitoring instruments.

ECG;virtual instrument;LabVIEW software;wavelet analysis

TP274；R318.6

A

10.3969/j.issn.1672_4550.2014.01.062

2012_11_06；修改日期：2012_11_18

2011年度昆明医科大学大学生创新性实验计划项目（CX201106）。

郑 雷（1991_），男，本科在读，专业方向：临床医学。