基于ESP32的家用心电采集系统设计

王佳军，孟令军，薛志凌，李晓宇

（中北大学 仪器与电子学院，太原 030051）

心电信号作为一项人体重要的生命指标，与心脑血管、高血压等疾病息息相关，对于心电信号的采集变得尤为重要。 而传统医疗设备体积大，需要专业人员操作且价格高， 难以适用于社区与家庭。文献[1]使用多级放大电路进行心电信号处理，拥有很好的滤波效果， 但使得设备的体积与功耗增加；文献[2]设计的检测系统通过手指触摸式金属电极片获取心电信号，方便快速，但没有考虑到人体自身产生的噪声，未对其进行去除。

心电信号具有幅值小（一般在0.05～4 mV），频率低（集中在0.05～100 Hz）等特征[3]，是一种低频微弱生物信号，很容易受到环境和自身干扰，拥有强烈的非线性和非平稳性[4]。系统前端采集到的心电信号通常包含人体内部噪声及外部环境干扰，如基线漂移、工频干扰、肌电干扰和其他电器设备干扰[5]，导致信号波形畸变，无法提取有用的信号。 目前，常用的滤波算法有小波变换法[5]、深度学习[6]、自适应滤波器[7]等。 文献[8]改进小波变换对肌电干扰做降噪处理，文献[9]在计算机端使用卷积神经网络对心电信号分析，但由于它们计算量大，不易于在嵌入式设备上实现。

因此，设计一种能够快速采集、降噪、显示的心电采集系统具有实际价值。 本文的主要工作：①通过器件选型，选择体积小且功耗低、噪声小的器件，实现系统整体的低功耗、小巧轻便；②采集高质量信号。 通过选择低噪声器件及为采集端添加稳压器防止引入电路板及电源噪声。 在软件中，针对最常见的3 种噪声：基线漂移、工频干扰、肌电干扰，设计在嵌入式设备上的算法，尽最大限度地提高信号质量；③利用ESP32 的物联网功能，通过无线低功耗蓝牙传输至手机APP 端实时显示。

1 系统设计

为了提高采集到的心电信号质量和实现系统低功耗，对系统进行方案设计。 采集系统由信号采集模块、电源模块、主控模块组成，用于实现信号的采集、处理和显示，系统框图如图1 所示。

图1 系统设计Fig.1 System design

采集模块使用三导联与人体连接，心电信号通过外围电路及芯片内部滤波放大后，经A/D 转换器转换获得数字信号。 电源模块包含两部分：第一，系统使用锂电池供电，使用电源管理芯片对锂电池进行充放电管理，为主控模块提供5 V 供电电压；第二，使用低功耗稳压器完成电压转换，为采集模块提供3.3 V 工作电压。主控模块功能通过SPI 协议接收采集模块发送的数字信号，然后进行滤波降噪，通过低功耗蓝牙广播至手机端绘制显示心电波形。

2 硬件设计

2.1 前端采集模块硬件设计

信号采集模块作为整个检测系统的第一步也是核心部分，选用TI 公司的一款医用级ADC 集成芯片ADS1292R，其内置2 个PGA 放大器作为ADC前端减小ADC 噪声和24 位Δ-Σ 高分辨率模数转换器，具备可调节增益、功耗低、可灵活断电与待机模式等优点[10]，符合本系统便携式和低功耗的要求。 其高达120 dB 的共模抑制比[11]以及可将任意一路输入配置为右腿反馈电路，可有效抑制采集过程中电源线带来的共模干扰。 其关键参数如表1所示。

表1 ADS1292R 关键参数Tab.1 ADS1292R key parameter

IN2N 和IN2P 是一组差分通道，输入心电信号，可减小共模干扰，通过R21、C29与R22、C30两路RC 低通滤波器和芯片内部两路EMI 滤波，作为采集系统对信号的第一步硬件滤波处理。 IN1N 和IN1P 差分通道可用于测量呼吸，只需要配置寄存器即可。 由人体周围电力线、电气设备电磁辐射产生的电压，对于心电信号的采集是不可忽略的噪声，ADS1292R内部集成了右腿驱动电路，腿部信号通过RLDINV经过反向放大器放大，创建一个负反馈信号输入至片内任意通道，起到快速的放电作用[12]，可以有效减少共模干扰，提高共模抑制比。 通过（AVDD+AVSS）/2抬升电压，保证芯片能够检测到电压信号。 信号采集电路如图2 所示。

图2 信号采集电路原理Fig.2 Principle of signal acquisition circuit

2.2 主控模块硬件设计

本系统控制器选择乐鑫公司的低功耗ESP32芯片，主频为240 MHz 具有强大的数据处理能力；支持多种低功耗模式，可以应对各种低功耗的应用场景，在休眠模式下的功耗不到5 μA，使用电池供电时可极大地延长系统工作时间；具有丰富的外设接口，包括SPI、UART 等，可以提供强大的控制功能。ESP32 系列最大的特色是集成蓝牙和WIFI 功能，是目前物联网系统开发的热门芯片。 前端ADS1292R通过SPI 总线与ESP32 通信，一路串口可连接至上位机，调试与保存数据，通过低功耗蓝牙与智能手机相连，实现心电采集系统的远程控制。 电路原理图如图3 所示。

图3 ESP32 电路原理图Fig.3 ESP32 circuit schematic diagram

2.3 电源模块硬件设计

电源模块由可充电锂电池、电池充放电管理单元、电压转换模块组成。 采用单节4.2 V 锂电池为系统供电，选用IP5306 芯片管理锂电池充放电，集成了升压转换器、支持边充电边放电等功能的电源管理芯片。 输入电压最大为6 V，满足电路板运行所需要电压。 其典型应用电路如图4 所示。 采用ADI 公司的ADP150 低压差线性调节器，将IP5306 输出的5 V 电压转换为3.3 V 电压，为采集模块提供超低噪声、稳定的工作电压。其硬件电路原理图如图5 所示。

图4 IP5306 电路原理图Fig.4 IP5306 circuit schematic diagram

图5 ADP150 电路原理图Fig.5 ADP150 circuit schematic diagram

3 软件设计

3.1 软件滤波

基线漂移是指心电信号上下移动， 偏移水平基轴的现象。通常是由人体的呼吸和情绪波动、电极接触不良或位移，以及肌肉的颤动导致，是一种低频噪声[12]。 本文采用IIR 高通滤波器纠正基线漂移[13]，选用椭圆滤波器实现。 滤波器通带越平坦，滤波效果越好，通带波纹设置为0.006，阻带衰减越大，对信号的阻碍作用越强，设置为20 dB。

工频干扰是指心电信号中混入由市电带来的频率为50 Hz 的噪声信号， 对心电信号的影响主要表现为波形整体模糊，尤其是与低频的P 波和T 波有大量重叠[14]。 人体体表的分布电容能够记录周围电磁波以共模干扰的形式输入系统。 陷波器是一种特殊的IIR 滤波器，在特定频率处增益为0，其他频率增益为1，因此，可滤除固定的50 Hz 工频噪声。数字陷波器要求其传递函数零点在单位圆上且对应的有一个极点与之匹配，使得陷波器过度带宽减小，通带平坦[15]。 其频响函数为

传递函数表达式为

肌电干扰是由于人体皮肤表面分布的电动势引起，肌肉的运动导致电位发生变化。 该类噪声幅值较小，持续时间短，频率范围广，分布在0～2000 Hz，但主要集中在30～300 Hz 之间。 由于肌电噪声的频率一般高于心电信号的有效频率，本文通过模拟巴特沃斯滤波器进行双线性变换得到低通数字滤波器进行滤波处理。 其传递函数为

由上式经过双线性变换法得到数字滤波器传递函数为

3.2 软件设计

软件设计主要包括采集控制端与手机端。 采集控制端在系统上电以后，首先进行传感器、外设与蓝牙模块初始化，搜索蓝牙，打开手机端软件，蓝牙连接成功后，进入等待状态，等待手机端下发采集指令，启动采集之后，接收蓝牙端发送的数据并显示。 手机端使用Aliyun 平台开发，实时接收并绘制信号波形以及控制指令的下发。 流程如图6 所示。

图6 主程序流程Fig.6 Main program flow chart

4 测试与分析

4.1 数据采集测试

为了验证本系统能否实时准确采集并显示心电波形。 现对系统进行测试，电极片作为系统的最前端与人体连通，会给检测电路引入噪声，测试选用硅胶电极片降低检测电路噪声，提高共模抑制比。 通过三导联方式连接至人体双臂以及腿部，保持身体姿态平稳。 如图7 所示，系统可以采集到心电信号，蓝牙连接成功，在APP 可以清晰地显示波形。

图7 系统测试Fig.7 System test

4.2 滤波效果分析

为了验证本系统是否对基线漂移、工频干扰、肌电噪声起到很好的滤除效果，通过串口将采集系统采集到的原始数据及滤波后的数据传输至上位机保存为文本文件，使用MATLAB 软件进行绘图分析，通过观察滤波前后，时域与频域波形评价滤波效果。

由图8 可知，原始心电信号在基线附近上下漂移，无法分辨信号特征。 滤波后的信号漂移得到了有效消除。 由图9 频谱可以发现，在0～2 Hz 范围内，带有基线漂移的频谱信号的幅值很大，经过滤波后的心电信号在该频率范围内幅值较小，其他频率分量没有受到影响，完整地保留了信号的特征。 证明该滤波器对0～2 Hz 的低频分量有明显抑制作用。

图8 含基线漂移滤波前后波形对比Fig.8 Waveform comparison before and after filtering with baseline drift

图9 含基线漂移滤波前后频谱对比Fig.9 Spectrum comparison before and after filtering with baseline drift

通过图10 前后对比可知， 滤波前P 波段和T波段几乎被噪声淹没，无法识别其整体特征，经过滤波去除干扰之后，其波形可以清晰的显示。 由图11 频谱可以看出，在50 Hz 处较高的峰值完全被滤除，对周围47～49 Hz 以及51～53 Hz 处，信号幅度有轻微的衰减，其他频率分量幅频特性并未发生明显变化，说明该陷波器起到良好作用，可以达到本设计的要求。

图10 含工频干扰滤波前后波形对比Fig.10 Waveform comparison before and after filtering with power-line interference

图11 含工频干扰滤波前后频谱对比Fig.11 Spectrum comparison before and after filtering with power-line interference

由图12 时域信号可知，原始信号带有细小的波纹，经过低通滤波器后，可以有效地去除大部分高频噪声，波形与理想心电信号波形十分相似。 由图13 频谱可知，40～100 Hz 噪声大部分可以被滤除，但20～40 Hz 有效频率分量也被部分滤除，造成一定程度的失真。

图12 含肌电干扰滤波前后波形对比Fig.12 Waveform comparison before and after filtering with electromyographical interference

图13 含肌电干扰滤波前后频谱对比Fig.13 Spectrum comparison before and after filtering with electromyographical interference

5 结语

随着医疗健康越来越受到重视，本文研发了低成本和微型化的心电采集设备， 设计了基于ESP32的家用心电采集系统， 针对心电信号易受噪声影响， 在硬件部分采用ADS1292R 高精度采集模块，低噪声电压转换模块。 软件针对3 种家庭常见噪声实现滤波算法，保障心电信号质量。 系统功耗低、体积小，在便携性上得到了较大的提升，在家庭和社区医疗中有很广阔的应用场景。 本系统仍存在优化的空间，比如进一步提高滤波效果，将采集到的心电数据保存至本地文件系统为日后的查看和医生辅助治疗提供参考。