基于EMI硬化放大器的脑电信号采集系统∗

王雯莹 洪梓铭 陈 昆 冯诀霄 杨启凡

（武汉理工大学信息工程学院 武汉 430070）

1 引言

脑电信号（EEG）为大脑的生理电信号，EEG采集、处理与应用领域覆盖范围十分广泛，不同应用对脑电信号有着不同的需求，需要获取脑电信号的研究环境也由于研究性质的多样化而不尽相同。这些领域的研究和应用都需要便捷高效的脑电信号采集技术作为强有力的支撑，尤其是能适应存在干扰的环境下的EEG信号采集技术。

EEG内含多种节律成分，主要能量集中于0.5Hz～30Hz。其幅值一般为5μV～100μV，平均只有50μV左右［1～2］。EEG随机性强，不稳定，易受肌电、眼电、心电等人体生理电信号的影响。同时，人体作为EEG的信号源，内阻高达十万欧姆［3］。除上述EEG固有特性外，非屏蔽环境下采集EEG同时面临着严重的电磁干扰问题。电磁干扰主要包括50Hz的工频成分以及用于无线通信的高频成分。在电气设备旁的强工频干扰环境下，位移电流通过人体与电力线之间的杂散电容流入人体，并且通过大地与人体间的电容、大地与浮地工作时的采集装置公共端之间的电容分流，从而使得人体相对于脑电信号采集装置的公共端存在共模电压［4～5］。该共模电压产生的直接的共模干扰与间接的差模干扰将会造成EEG的严重失真。除工频外，现代化城市中无所不在的蜂窝网络、蓝牙与Wi-Fi信号同样也是影响EEG采集的潜在因素。虽然无线通信载波频率远高于运算放大器的单位增益频率，但是当强射频干扰存在时，放大器输入端会产生射频整流效应，即射频干扰以直流失调误差的形式出现在电路中，与待采集的EEG一同被放大。尤其当射频干扰为间歇性出现时，EEG的采集会受到严重的影响［6］。

传统EEG采集设备为实现高精度低失真的脑电信号采集使用了复杂的屏蔽技术与信号处理手段，包括：设置电极导联线屏蔽包层、对采集装置外加金属屏蔽罩［7］、采用复杂的模拟滤波电路［8～9］、使用有源电极［10］、采用高性能处理器［11］等。上述设计方案为提升采集装置的整体性能牺牲了便携性与易用性，且增大了系统的功耗，难以令使用者满意。

针对存在的问题，本文充分考虑非屏蔽环境下的干扰因素，同时以低功耗、轻量化为设计目标，基于EMI硬化放大器设计模拟前端、结合内嵌于微控制器的Sigma-Delta ADC实现采样量化、基于Lab⁃VIEW编写上位机虚拟仪器软件，形成完整的脑电信号采集系统，实现EEG的有效采集。

2 脑电信号采集端设计

脑电信号采集下位机完成信号的模拟调理以及数字预处理。模拟调理电路基于精密仪表放大器INA333与EMI硬化运算放大器LMP2022，数字预处理由MSP430I2040微控制器完成。脑电信号采集下位机的结构框图如图1所示。

图1 脑电信号采集下位机结构框图

2.1 模拟调理电路

模拟调理电路是整体系统的基础支撑部分，需完成原始EEG的获取，信号的可视化放大以及干扰成分的滤除，同时为ADC的采样进行抗混叠预处理。模拟调理部分由前置放大级、右腿驱动电路、陷波放大级以及低通滤波级组成。

前置放大级以精密仪表放大器INA333为核心，电路原理图如图2所示。INA333为三运放结构仪表放大器，拥有高达115dB的CMRR，内部集成了具有优越参数一致性的射频滤波器。INA333的高输入阻抗保证EEG的有效提取、高CMRR以及集成射频滤波器有效地抑制了输入端引入的电磁干扰。前置放大级在提取信号的同时提供20dB的增益，实现EEG的初步放大。

图2 前置放大级与右腿驱动电路原理图

右腿驱动电路、陷波放大级以及低通放大级以EMI硬化放大器LMP2022为核心，LMP2022为高精度、低偏移、低噪声精密运算放大器，CMRR高达139dB，其内部集成的EMI硬化电路使得LMP2022拥有高EMIRR，能够有效地对电磁辐射进行衰减，抑制射频整流效应。基于EMI硬化放大器搭建的各级电路的强抗电磁干扰能力能够弥补非屏蔽环境带来的射频影响，提升采集电路的整体性能。

右腿驱动电路的加入使采集系统的抗共模干扰能力得到提升，其电路原理图如图2所示。由电压跟随器以及反相放大器级联而成的右腿驱动电路通过反相放大INA333输入端的共模电压，并反馈回人体，从而减小人体相对于采集装置公共端的共模电压，即在人体和放大器公共端之间形成一条低阻抗通路［12］，进而提高了系统的抗共模干扰能力。

为了将微伏级别的EEG放大至ADC可采样的幅值范围，模拟调理电路需提供至少80dB的电压增益。在高增益下为防止运放饱和并且抑制工频干扰，设计陷波器、一阶无源高通网络与同相放大器级联成一级陷波放大器，两级陷波放大器［13］组成陷波放大级（主放大级），共同完成EEG的放大。陷波放大级的原理图如图3所示，其中，Sallen-Key陷波器［14］陷波中心频率为50Hz，通频带为20Hz，陷波深度约为24dB；一阶无源高通网络的截止频率为0.1Hz；同相放大器的增益最大可调至40dB。

为滤除非屏蔽环境下以毛刺的形式［3］叠加在EEG信号中的高频干扰，设计四阶Multiple-Feed⁃back巴特沃兹低通滤波器［14］作为低通滤波级。滤波器截止频率为35Hz，幅频响应在通带外以-80dB/dec的速率滚降。基于巴特沃兹近似通带最大平坦的特性，滤波后EEG各频率成分将保持不变。除了滤去脑电信号各节律成分以外的高频噪声，低通滤波器同时为后级ADC的采样起到了抗混叠的作用，有效减少了有限采样频率造成的频域混叠失真。

图3 陷波放大级原理图

图4 低通放大级原理图

2.2 微控制器

微控制器完成模拟脑电信号的采样量化、数据格式转换以及面向上位机的传输。MSP430I2040为德州仪器公司的超低功耗16位混合信号微控制器，其内部集成了4通道独立的24-bit Sigma-Delta ADC，能够有效地对量化噪声进行整形，提高量化信噪比。

MSP430I2040的工作流程如图5所示，微控制器上电后首先完成内部时钟系统、定时器、ADC以及异步串行传输模块UART的初始化。设置定时器以256Hz的频率产生中断；设定Sigma-Delta ADC的过采样比率为256，ADC各通道的工作模式为通道群连续采样模式；设定UART传输的波特率为115200、8位数据位、1位停止位、无校验位。初始化完毕后开启采样，当定时器产生256Hz的中断后，CPU顺序读取各通道采样结果寄存器中的采样结果数据，并进行拆分与通道编码，依次写入UART发送寄存器，将结果传输至上位机。

3 上位机虚拟仪器设计

上位机信号采集软件基于LabVIEW以虚拟仪器的理念实现，完成了串口数据预处理、在线滤波、时频域信号显示以及波形存储的功能，其结构框图如图6所示。

图6 LabVIEW上位机采集软件结构框图

上位机信号采集软件中的在线滤波功能进一步滤除残留在EEG中的干扰成分。滤波器为基于Flat Top窗设计的128阶零相移线性相位FIR低通滤波器，其截止频率为35Hz，阻带最小衰减大于110dB，在50Hz频点处的衰减接近120dB，满足实际需求。上位机基于重叠相加法［15］完成EEG在线滤波，算法流程如图7所示。

图7 重叠相加在线滤波算法流程图

将实时采集所得信号以（N=512）点进行分段，令xi（n）为第i组采集所得的N点数据，基于FFT实现xi（n）与（L=128）阶FIR滤波器h（n）的线性卷积，得到长度为N+L-1点的卷积结果yi（n）。此yi（n）分三段进行处理：后L-1点数据写入缓存数组yi3（n）；前L-1点数据yi1（n）需与前一段缓存y（i-1）3（n）进行逐点相加，得到yi1′（n）；剩余数据yi2（n）与相加结果yi1′（n）组合，得到长度为N的滤波结果yi′（n）并输出。

4 实验结果及分析

1）模拟调理电路仿真测试：模拟调理电路的幅频响应如图8所示，其对0.5Hz～30Hz频段提供平坦的90dB增益。对于低于0.5Hz的频段，幅频响应以-40dB/dec滚降，对于高于30Hz的频段，幅频响应以-80dB/dec滚降，对于50Hz，系统提供趋近于80dB的相对陷波深度。

图8 前端调理电路频率响应

为进一步对电路性能进行测试，利用40μV的20Hz单频信号模拟EEG，同时加入500mV的50Hz共模干扰与3mV的50Hz差模干扰，仿真测试电路（未使用右腿驱动进行反馈）如图9所示。其中，VF1为前置放大级输出信号、VF2为第一级陷波放大器输出的信号、VF3为第二级陷波放大器输出的信号、VF4为低通滤波级输出的信号。

图9 前端调理电路仿真测试

仿真结果如图10、11所示。由图10（a）、图11（a），前置输入级对差模信号提供20dB的增益，其高CMRR较好地抑制了500mV共模干扰，此时，20Hz的EEG仍淹没于50Hz的差模干扰中；由图10（b）、图11（b），第一级陷波放大器对20Hz的EEG进行初步放大，并在一定程度上抑制了50Hz干扰，两者幅值已无数量级上的差异；由图10（c）、图11（c），经过第二级陷波放大后，20HzEEG的幅值已经大于50Hz干扰，达到1V左右，满足ADC采样的要求；由图10（d）、图11（d），经低通滤波后，高频干扰成分被进一步抑制，通带内20Hz的EEG幅值保持不变。

由此可见，本文设计的模拟调理电路能够较好地完成微弱脑电信号的提取与放大。

图10 仿真测试各点时域波形

图11 仿真测试各点幅度谱

2）前端调理电路实物测试：对基于本文所述方法制作的脑电信号采集装置实物进行测试，利用RIGOL DS1104Z示波器观察模拟调理后的EEG，其波形如图12所示，可见，前端调理电路能够有效地对EEG进行提取与放大。

3）整体系统性能测试：将右腿驱动电极置于耳垂，输入电极以双极导联的形式置于头皮两活动电极处。系统启动后，所得EEG时域波形及对应的幅度谱如图13、14所示。

图12 示波器观察前端调理后EEG结果

图13 数字滤波处理EEG时域波形

图14 数字滤波处理EEG幅度谱

5 结语

针对非屏蔽环境下高精度、低失真的EEG采集进行研究，基于精密仪表放大器以及EMI硬化运算放大器设计的模拟调理电路EEG进行初步获取、低失真放大、针对性滤波，为后级ADC的采样提供了基础支撑。内嵌于微控制器中的Sig⁃ma-delta ADC有效减少了量化噪声，进一步保证了信号的高质量。基于LabVIEW的上位机采集软件实现波形显示等人机交互的同时完成信号的在线滤波。整个采集系统中各功能模块协调合作，实现了EEG的高精度、高质量的提取，为后续EEG的深入研究提供良好的基础。