江浩+錢慧+徐明月+王仁平
摘 要:心電采集系統(tǒng)普遍存在數(shù)據(jù)量大、功耗大的問題。為解決這個問題,文中引入了基于壓縮感知的隨機解調采集方案,設計了隨機解調的具體電路,以實現(xiàn)心電信號壓縮采樣。對于奈奎斯特率為360 Hz的心電信號,采樣率僅為60 Hz,同時采集到的信息量比傳統(tǒng)采樣電路低很多,由此達到了降低數(shù)據(jù)量和實現(xiàn)低功耗的要求。
關鍵詞:壓縮感知;隨機解調;壓縮采樣;心電信號
中圖分類號:TP391.41;TN432 文獻標識碼:A 文章編號:2095-1302(2017)12-00-04
0 引 言
隨著現(xiàn)代信息技術的發(fā)展,便攜式智能終端成為醫(yī)療儀器設備發(fā)展的趨勢[1,2]。便攜式心電監(jiān)護系統(tǒng)由于其實時性、可24小時不間斷監(jiān)護等特點而被廣泛應用?,F(xiàn)有的便攜式心電監(jiān)護終端一般先實時采集用戶的心電信號,然后通過無線傳輸模塊遠程傳輸給監(jiān)護中心,在監(jiān)護中心對用戶的心電信號進行分析和處理。為滿足有效分析的需要,現(xiàn)有的便攜式心電采集設備一般采用250 Hz及以上采樣率,12位量化位寬的ADC采集信號。這樣的采集方式導致現(xiàn)有的便攜式心電采集系統(tǒng)普遍數(shù)據(jù)量較大。文獻[3]的研究表明,現(xiàn)有心電采集系統(tǒng)功耗的30%用于數(shù)據(jù)傳輸。顯然,對于便攜式心電采集設備,降低數(shù)據(jù)傳輸速率可以有效降低功耗[4-6]。
壓縮感知(Compressive Sensing,CS)理論是近年來信號處理領域誕生的一種新的信號處理理論[7,8],由D. Donoho (美國科學院院士)、E. Candes(Ridgelet, Curvelet創(chuàng)始人)及華裔科學家T. Tao(2006年菲爾茲獎獲得者)等人提出。文獻[9]首次將壓縮感知應用到心電信號采集中,通過實驗證明采用壓縮感知可以有效壓縮并重構心電信號,證明了壓縮感知在心電信號采集系統(tǒng)應用的可行性。目前,國內高校和研究機構也在這方面展開了研究。但這些方法都是采用先采樣后壓縮的方式,在離散時間域處理心電信號,并未真正降低心電采集系統(tǒng)的復雜性。
本文擬根據(jù)壓縮感知的基本原理,利用模擬信息轉化采樣結構在連續(xù)時間域實時采集心電信號。相對于現(xiàn)有的壓縮感知心電信號采集方法,本文在采集信號過程中壓縮信號,可以有效降低系統(tǒng)功耗。文中設計了前端R波信號檢測的壓縮采樣具體電路。用MIT-BIH心電數(shù)據(jù)庫的信號作為仿真源,進行系統(tǒng)級和電路級的仿真。通過正交匹配追蹤算法和基于小波變換的R波檢測算法完成對信號的重構。
1 模擬信息轉換系統(tǒng)基本原理
模擬信號轉換是一種連續(xù)時間域的壓縮感知方法。2006年Sami Kirolos, Jason Laska等人根據(jù)壓縮感知原理,通過隨機解調模塊和積分器構建了可實現(xiàn)的觀測矩陣,從而將離散時間壓縮感知推廣到連續(xù)時間域。因此,模擬信號轉換系統(tǒng)又稱為隨機解調(Random Demodulator, RD)[10-12]。
1.1 系統(tǒng)架構
隨機解調系統(tǒng)如圖1所示,主要包括解調、積分和均勻采樣三部分。首先將輸入信號f(t)與偽隨機序列p(t)相乘(解調),對輸入信號進行離散化處理,然后通過積分電路壓縮信號,再由采樣率低于奈奎斯特率的ADC對信號進行采樣,獲得一系列觀測數(shù)據(jù)y[m]。
輸入信號f(t)是一個包含K個整數(shù)頻率分量的諧波信號,最高頻率不高于W/2,可以表示為:
其中,Ω是一組K個整數(shù)頻率集合,它滿足Ω{0,±1,±2,…,±(W/2-1),±W/2}。式(1)中aω為幅值,有K個不為零的值。根據(jù)奈奎斯特采樣定理,如果對輸入信號f(t)進行采樣,其采樣頻率應大于等于奈奎斯特率W。然而輸入信號只有K個有效頻率點,其值遠遠小于W。根據(jù)信號模型式 (1),其攜帶的信息量只有R=O(Klog(W/K))比特。因此,只要獲得R比特的信息量,就可以重構原始信號[13]。
1.2 數(shù)學模型
在理想狀況下,RD系統(tǒng)是一個線性系統(tǒng),它將連續(xù)時間域的信號映射到一系列離散值。為了便于理解,我們將這個過程用矩陣模型表示。根據(jù)壓縮感知的基本原理,隨機解調的積分處理是一個求和的過程,可以應用均值思想將信號描述為離散時間形式,如式(2):
偽隨機序列與輸入信號相乘,則偽隨機序列可表示為式(4)所示的W×W矩陣:
假設積分時間為Ts,設系統(tǒng)采樣率為N,每一次積分電路采集的值為W/N個信號的xn累加和。如此,積分采樣過程可以用K×W矩陣H表示,如式(5)所示:
可見A=HD就是信號X的感知矩陣,即壓縮感知理論中的ACS。信號經過壓縮觀測后,最終得到信號X的壓縮觀測值為:
觀測值通過正交匹配追蹤算法和基于小波變換的R波檢測算法可以重構信號。
2 模擬信息轉換電路
根據(jù)模擬信息轉換采集系統(tǒng),設計前端電路,并進行仿真驗證。
2.1 采樣系統(tǒng)設計
2.1.1 隨機解調電路設計
解調電路采用開關混頻來實現(xiàn),其電路如圖2所示。
為了增強電路的抗干擾能力,采用全差分結構。開關S1(包括S1a和S1b)由隨機序列φm控制。φm是以周期Tc=1/W時鐘作為基準產生數(shù)字形式的PN序列:
φ(t)是持續(xù)時間為Tc的基帶脈沖波形,也是積分器開關的控制信號,εn值以一定概率在0和1之間變化??刂菩盘枽誖(t)為持續(xù)時間為NTc的基帶脈沖波形,作為積分器的重置信號。對于間隔NTc~(N+1)Tc,當PN序列φm為高電平時,開關S1a閉合,S1b斷開,則混頻器輸出的電壓為:
反之,當φm為低電平時,開關S1a斷開,S1b閉合,則混頻器輸出的電壓為:
Vm+(t),Vm-(t)為積分電路的輸入。
2.1.2 積分模塊設計endprint
積分電路如圖3所示,采用差分結構標準的開關電容積分電路,開關由兩相不交疊的時鐘φ和控制。該電路有三個工作階段,分別為重置階段、采樣階段和積分階段。
假設系統(tǒng)的壓縮采樣時間間隔為Ts=NTc。重置階段,φR為高電平時,開關SW5,SW6閉合,放大器的輸入和輸出短路,輸出電壓VoD(t)=Vo+(t)-Vo-(t)近似等于零。當t=nTc時,φ為高電平,進入采樣階段,開關SW1,SW3閉合,SW2,SW4斷開,輸入信號對電容Cs充電,充電電壓為Vm+(t)-Vcm(t)。當t=nTc+Tc/2時,采樣完成, Cs中的電荷量為Q1,如式(10):
此時,由于SW4處于斷開狀態(tài),使得Cs與后面的積分電路斷開,放大器的輸出仍保持為零。當t=nTc+Tc/2時,進入積分階段,控制信號變?yōu)楦唠娖?,開關SW2,SW4閉合SW1,SW3斷開,此時電容Cs將在前Tc/2積攢的電荷Q1全部轉移到中Cf,極性相反,并與電容原有的電荷進行疊加,得到系統(tǒng)在t=(n+1)Tc時刻的輸出VoD((n+1)Tc)。此時根據(jù)電荷轉移的關系得到式(11):
由于Ts=NTc,電荷累積轉移過程將被執(zhí)行N次,可以得到積分電路差分輸出兩端的電壓值,分別如式(12)和式(13)所示。輸出電壓差分值見式(14)。至此,一次積分完成時對輸出信號進行采樣,可獲得觀測向量中的一個值。此過程不斷重復,最終得到觀測向量y。
2.2 設計驗證分析
為了分析開關隨機解調電路系統(tǒng)的基本特性,考慮將式(14)轉換到s域,如式(16)所示:
顯然,式(16)所示的系統(tǒng)傳輸函數(shù)與隨機解調理論模型的系統(tǒng)函數(shù)一致。由此可見,本文所涉及的電路能很好地逼近原始隨機解調理論設計模型。根據(jù)壓縮感知的基本原理,在Matlab中繪出理想情況下的系統(tǒng)函數(shù)圖,如圖4所示。
對電路進行電路級的系統(tǒng)仿真,并將仿真結果送入Matlab,利用System Identification工具箱繪出實際電路的系統(tǒng)函數(shù),如圖5所示。對比圖4和圖5可以看出,電路系統(tǒng)傳輸函數(shù)與理論系統(tǒng)傳輸函數(shù)一致,但在數(shù)值上存在一些差異。這是由于開關混頻和開關積分電路存在開關損耗、電容漏電及放大器非理想化等因素造成的。
3 仿真分析
為了進一步驗證所設計電路的性能,將頻域稀疏的不同信號作為輸入信號,通過低速均勻采樣獲得壓縮觀測值,最后通過正交匹配算法重構原信號,獲得重構信號的信噪比。輸入信號仿真參數(shù)見表1所列。RD電路稀疏度和壓縮比不同的信號重構后的信噪比如圖6所示。
針對心電信號,以MIT-BIH心電數(shù)據(jù)庫100號心電信號作為仿真數(shù)據(jù)源,見表2所列,來探究設計的隨機解調電路對于心電信號進行壓縮處理的效果。仿真得到不同壓縮比下心電信號重構的信噪比如圖7所示。不同壓縮比下對重構信號R波識別率的影響如圖8所示。
通過以上仿真分析,本文設計的電路對于頻域稀疏信號性能較好。對于心電信號,在一定壓縮比下,心電信號的重構信噪比可以達到17 dB,且R波檢測接近100%。因此該電路完全可以應用在心電信號的采集方面。
4 結 語
針對便攜式心電監(jiān)測設備數(shù)據(jù)壓縮和低功耗設計的需求,文中提出一種基于壓縮感知的心電采集方案,并設計了前端采集的具體電路。針對心電信號的稀疏性,對信號、RD系統(tǒng)建模,分析其系統(tǒng)特性。采用隨機解調的方案實現(xiàn)心電信號壓縮采樣。仿真結果表明,對于奈奎斯特率為360 Hz的心電信號,其采樣率僅為60 Hz,遠低于奈奎斯特率。同時采集的信息量比傳統(tǒng)采樣電路也低得多。由仿真結果我們可以預知,所設計的采樣電路得到的觀測值很好重構,但設計的電路受開關損耗、電容漏電及放大器不理想因數(shù)的影響,使其與系統(tǒng)要求存在一定差距。后續(xù)可以從電路設計的方向尋找補償方法來提高電路性能。
參考文獻
[1]董康然.基于移動互聯(lián)網技術的全科醫(yī)生便攜式智能診療系統(tǒng)的設計與開發(fā)[J].中國全科醫(yī)學,2014,17(28):3404-3406.
[2]孫榮貴,李丕丁,曾紅雨,等.一種使用智能移動終端的便攜式醫(yī)用內窺鏡圖像顯示方法[J].國際生物醫(yī)學工程雜志,2017,40(1):24-27.
[3]呂海洋,張鵬輝,鄧建國,等.超低功耗無線傳感心電信息監(jiān)控系統(tǒng)設計[J].實驗室研究與探索,2014,33(1):110-114.
[4]屈信超,張躍.基于壓縮感知的實時心電信號壓縮算法[J]. 計算機工程與設計,2014(10): 3450-3454.
[5]羅堪,李建清,王志剛,等.心電壓縮感知恢復先驗塊稀疏貝葉斯學習算法[J].儀器儀表學報,2014(8):1883-1889.
[6]寇鵬.心電信號壓縮方法研究及其DSP系統(tǒng)實現(xiàn)[D].北京:北京工業(yè)大學,2004.
[7] Emmanuel J Candès, Justin Romberg,Terence Tao. Robust Uncertainty Principles:Exact Signal Reconstruction From Highly Incomplete Frequency Information [J].IEEE Transactions on Information Theory, 2006,52(2):489-509.
[8] Donoho D L. Compressed sensing [J]. IEEE Transactions on Information Theory,2006,52(4): 1289-1306.
[9] Fei H, Meng J, Wagner M, et al.Privacy-Preserving Telecardiology Sensor Networks: Toward a Low-Cost Portable Wireless Hardware/Software Codesign [J].IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine, 2007,11(6):619-627.
[10] Kirolos S, Laska J, Wakin M, et al. Analog-to-information conversion via random demodulation[C].2006 IEEE Dallas/CAS Workshop on Design, Applications, Integration and Software,IEEE, 2006: 71-74.
[11] Saini Kirolos, Tamer Ragheb, Jason Laska,et al.Practical Issues in Implementing Analog-to-Information Converters [C].The 6th International Workshop on System on Chip for Real Time Applications:141-146
[12] Jason N Laska, Sami Kirolos, Marco F Duarte,et al.Theory and Implementation of an Analog-to-Information Converter using Random Demodulation[C].2007 IEEE International Symposium on Circuits and Systems: 1959-1962.
[13] Joel A Tropp, Jason N Laska, Marco F Duarte,et al.Beyond Nyquist: Efficient Sampling of Sparse Bandlimited Signals [J].IEEE Transactions on Information Theory, 2010,56(1):520-544.endprint