高 翔李 敏*蘇將豪陳楊建謝麗君張加宏

(1.南京信息工程大學(xué)電子與信息工程學(xué)院，江蘇 南京 210044；2.南京信息工程大學(xué)，江蘇省大氣環(huán)境與裝備技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心，江蘇 南京 210044)

人類最重要的休息方式是睡眠，睡眠是生活的重要組成部分。睡眠質(zhì)量的好差無(wú)論是在人類的身體方面還是在精神方面都有著極其重要的作用[1]。人體夜間體動(dòng)和翻身的信息是睡眠質(zhì)量評(píng)價(jià)的重要指標(biāo)，這些信息可以判斷人們夜間睡眠情況[2]。頻繁的體動(dòng)對(duì)睡眠質(zhì)量傷害很大，因?yàn)樗ǔ０殡S著覺(jué)醒事件的發(fā)生進(jìn)而導(dǎo)致睡眠質(zhì)量的降低。目前盡管非接觸式的監(jiān)測(cè)方式給受檢測(cè)者帶來(lái)了無(wú)創(chuàng)性的體驗(yàn)[3]，但是仍然存在不足:視頻圖像類監(jiān)測(cè)方法易受到外部環(huán)境光的干擾，研究成果尚不成熟[4]；多導(dǎo)睡眠圖[5]作為專用醫(yī)療設(shè)備，其成本高、操作復(fù)雜，且檢測(cè)結(jié)果須經(jīng)專業(yè)人士解析，同時(shí)它容易對(duì)用戶的睡眠造成心理干擾，進(jìn)而可能造成監(jiān)測(cè)結(jié)果的偏差。相比較而言，PVDF 壓電電纜傳感器成本低，準(zhǔn)確性高，更有利于大規(guī)模推廣。

在睡眠分期方面，傳統(tǒng)的睡眠分期方法基本上是對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行分析。研究人員已采用復(fù)雜度[6]、熵值[7]、奇異譜分析[8]等方法來(lái)區(qū)分不同的睡眠時(shí)相?；诜悄X電的自動(dòng)睡眠分期也已有研究，但其分期的分辨率較低，普遍只將非快速眼動(dòng)(Non-Rapid Eye Movement，NREM)分為淺睡眠和深睡眠[9]。也有研究發(fā)現(xiàn)心率變異(Heart Rate Variability，HRV)信號(hào)在患者不同的睡眠階段展示出不一樣的時(shí)域和頻域特征[10]。但在目前階段研究發(fā)現(xiàn)的HRV 信號(hào)與睡眠結(jié)構(gòu)的規(guī)律不盡相同，使用HRV 來(lái)計(jì)算睡眠分期還有待探索。相較而言，根據(jù)心率和體動(dòng)數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)算法實(shí)現(xiàn)睡眠分期更加可行。

本文設(shè)計(jì)的基于PVDF 壓電電纜傳感器的睡眠質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)通過(guò)體動(dòng)信號(hào)結(jié)合心率信息對(duì)人體睡眠進(jìn)行了分期，實(shí)現(xiàn)了對(duì)睡眠過(guò)程中覺(jué)醒期、眼動(dòng)期、淺睡眠和深睡眠的識(shí)別，具有睡眠質(zhì)量分析功能，上位機(jī)能夠直觀地為用戶顯示檢測(cè)結(jié)果，方便用戶的查詢與使用。

1 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

1.1 系統(tǒng)硬件電路總體設(shè)計(jì)

本文設(shè)計(jì)的基于PVDF 壓電電纜的睡眠質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)硬件電路整體框圖如圖1 所示，主要包含以下部分:電源模塊、傳感器模塊、信號(hào)調(diào)理模塊、微處理器模塊以及通信模塊。其中電源模塊分為基準(zhǔn)電壓源、模擬電源和數(shù)字電源，它們分別為傳感器模塊、信號(hào)調(diào)理模塊以及微處理器模塊進(jìn)行供電。

圖1 基于PVDF 壓電電纜的心沖擊信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)硬件框圖

微處理器模塊包括STM32 及其外圍電路部分。為減少對(duì)信號(hào)的干擾，選用了9 V 的電源適配器作為外部電源輸入，通過(guò)電源芯片降壓后得到5 V 和3.3 V 的電壓，滿足了電路模塊中不同的電壓要求。傳感器模塊主要是將PVDF 壓電電纜傳感器嵌入在普通床墊的內(nèi)部，通過(guò)檢測(cè)床墊表面的體震變化情況來(lái)采集人體的心沖擊信號(hào)(Ballistocardiogram，BCG)信號(hào)[11]。本文在設(shè)計(jì)用于床墊檢測(cè)的壓電電纜傳感器時(shí)采用了S 形的結(jié)構(gòu)，S 形結(jié)構(gòu)不僅增大了床墊與人體的接觸面積，而且節(jié)省了材料，同時(shí)S 形結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)使床墊的受力情況更加均勻，輸出的信號(hào)靈敏度更高。信號(hào)調(diào)理電路主要實(shí)現(xiàn)對(duì)PVDF 壓電電纜輸出信號(hào)進(jìn)行放大整形處理，使其大小滿足ADC 的電壓采集范圍。微處理器以STM32F4 處理器為核心通過(guò)內(nèi)置的ADC 采集BCG 信號(hào)，并利用信號(hào)調(diào)理電路對(duì)信號(hào)進(jìn)行整形放大后由STM32 進(jìn)行軟件濾波，接著通過(guò)提取算法從原始的BCG 信號(hào)中解析人在睡眠過(guò)程中的心率以及體動(dòng)等信息[12]，并將結(jié)果實(shí)時(shí)顯示在檢測(cè)設(shè)備的LCD 屏上。遠(yuǎn)程終端含有手機(jī)終端和電腦上位機(jī)終端兩個(gè)部分。手機(jī)終端主要是依靠藍(lán)牙與下位機(jī)(檢測(cè)終端)上面的藍(lán)牙模塊實(shí)時(shí)通信[13]，方便用戶通過(guò)手機(jī)實(shí)時(shí)檢測(cè)生理數(shù)據(jù)，同時(shí)檢測(cè)終端將采集到的信號(hào)發(fā)送到電腦上位機(jī)，用戶能夠借助上位機(jī)查看長(zhǎng)時(shí)間的生理數(shù)據(jù)分析結(jié)果，還能夠?qū)ι衔粰C(jī)中的數(shù)據(jù)選擇保存與管理功能，另外上位機(jī)能夠?qū)?shù)據(jù)以網(wǎng)絡(luò)為載體發(fā)送到服務(wù)器端，實(shí)現(xiàn)對(duì)生理信號(hào)的一個(gè)長(zhǎng)時(shí)期的分析與檢測(cè)，分析的結(jié)果還可以通過(guò)串口由上位機(jī)發(fā)送到下位機(jī)。

1.2 信號(hào)調(diào)理模塊

信號(hào)調(diào)理模塊由信號(hào)調(diào)理電路構(gòu)成，信號(hào)調(diào)理電路是硬件設(shè)計(jì)電路中比較重要的部分，信號(hào)采集的好壞直接影響后面心率提取的結(jié)果以及一系列的算法設(shè)計(jì)，本文設(shè)計(jì)的信號(hào)調(diào)理電路主要包括放大和整形電路。PVDF 壓電電纜傳感器表面接收到的BCG 信號(hào)轉(zhuǎn)化的電荷信號(hào)是十分微弱的，轉(zhuǎn)換得到的往往是毫伏級(jí)別的電壓信號(hào)。因此，我們?cè)谠O(shè)計(jì)電路的時(shí)候要考慮對(duì)信號(hào)進(jìn)行調(diào)理再送給ADC 進(jìn)行采樣。本文通過(guò)在芯片的外圍搭建電路將實(shí)際電壓轉(zhuǎn)換成滿足ADC 采集范圍的電壓。綜上所述，最終選用TLV2254 芯片作為信號(hào)調(diào)理電路的核心芯片，并通過(guò)其外圍電路共同實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)的放大和整形處理。TLV2254 是TI 公司生產(chǎn)的一種低噪聲的運(yùn)算放大器，內(nèi)部有四個(gè)運(yùn)算放大單元，具有較高的輸入阻抗，適合于高阻抗源的小信號(hào)調(diào)節(jié)。高精度的信號(hào)調(diào)理電路如圖2 所示。

圖2 高精度信號(hào)調(diào)理電路原理圖

本電路將TLV2254 的第一級(jí)運(yùn)放單元以及分立電容組成高輸入阻抗、高增益的電荷放大器。電荷放大器的輸出電壓Uo和傳感器的壓電常數(shù)d以及電荷放大電路中的電容Cf有關(guān)。為了保證輸出電壓Uo在合適的范圍內(nèi)，電荷放大電路中的電容Cf不能過(guò)大，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)我們選擇了200 pF 的電容。另外為了減小零漂，反饋電阻的值必須足夠大，因此我們選擇了阻值為100 MΩ 的電阻。在實(shí)際的檢測(cè)中，壓電床墊通過(guò)屏蔽線與TLV2254 連接，連接端口采用PJ343A 耳機(jī)接口，能夠?qū)Ω蓴_起到一定的屏蔽作用。第一級(jí)運(yùn)放通過(guò)與壓電傳感器之間的連接線引入了50 Hz 的正弦交流信號(hào)，壓電傳感器采集的BCG 信號(hào)被疊加在該交流信號(hào)中并傳到第二級(jí)運(yùn)放的輸入端。由于BCG 信號(hào)的頻率一般在0.1 Hz～25 Hz 之間，因此疊加后的信號(hào)變成了一個(gè)幅值和周期都發(fā)生變化的信號(hào)，為了滿足ADC 的電壓采集范圍，我們通過(guò)引入直流分量對(duì)電壓進(jìn)行抬升，具體做法為:將第三級(jí)運(yùn)放設(shè)計(jì)成電壓跟隨器，將1.65 V 的參考電壓引入到第二級(jí)運(yùn)放的輸入端，利用第二級(jí)電壓比較器的作用，最終將經(jīng)過(guò)電壓抬升疊加后的混合信號(hào)波形整形為占空比不同的矩形波波形通過(guò)PC0 引腳傳輸給ADC 芯片。為了減少干擾，第四級(jí)運(yùn)放設(shè)計(jì)成電壓跟隨器。經(jīng)過(guò)信號(hào)調(diào)理電路之后輸出的電壓區(qū)間為2 V～3 V，符合ADC 的電壓檢測(cè)要求。

2 系統(tǒng)軟件與算法設(shè)計(jì)

2.1 信號(hào)處理算法

在信號(hào)調(diào)理電路部分，為了滿足ADC 的檢測(cè)電壓范圍，本文加入了1.65 V 的直流電壓，STM32 接收到ADC 傳送的信號(hào)后，為了減少芯片的計(jì)算量，需要去除掉直流分量部分。另外經(jīng)過(guò)信號(hào)調(diào)理電路后的BCG 信號(hào)中含有50 Hz 的工頻噪聲以及其他的噪聲干擾，這對(duì)后面進(jìn)行心率、體動(dòng)信息的提取以及其他相關(guān)研究造成了干擾。為了獲得單一的心沖擊信號(hào)，借助STM32 內(nèi)嵌設(shè)計(jì)了FIR 數(shù)字帶通濾波器對(duì)ADC 采集的信號(hào)進(jìn)一步進(jìn)行軟件濾波處理。利用STM32 設(shè)計(jì)數(shù)字濾波器的流程如圖3 所示。

圖3 數(shù)字濾波器設(shè)計(jì)流程圖

設(shè)計(jì)好的帶通濾波器能夠有效濾除噪聲干擾和疊加在信號(hào)中的直流分量部分，這為后面離床和體動(dòng)算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)減輕了一定的壓力。

2.2 離床信號(hào)檢測(cè)算法

離床事件在整個(gè)睡眠過(guò)程中很常見(jiàn)，對(duì)于老年人來(lái)說(shuō)，如果能夠有效的檢測(cè)夜間離床時(shí)間及時(shí)長(zhǎng)可以避免很多意外事件的發(fā)生。當(dāng)壓電床墊上面沒(méi)有人時(shí)，通過(guò)檢測(cè)系統(tǒng)ADC 采樣輸出的數(shù)字信號(hào)的整體幅度的絕對(duì)值大小一般不超過(guò)500。而床墊上面有人時(shí)候，大小在1 000 以上。所以通過(guò)設(shè)定幅度閾值判定是否有離床事件的發(fā)生。本文的離床檢測(cè)算法設(shè)計(jì)流程圖如圖4 所示，算法的執(zhí)行過(guò)程為:首先，獲取濾波后的最新5 000 個(gè)數(shù)據(jù)，接著，利用函數(shù)arm_min_f32 求出數(shù)組中的數(shù)據(jù)絕對(duì)值的平均值A(chǔ)0，然后，利用函數(shù)arm_str_f32 得到數(shù)組的標(biāo)準(zhǔn)偏差A(yù)1，如果同時(shí)滿足條件:A0＜1 000 且A1＜100時(shí)，則判斷此時(shí)處于離床狀態(tài)；否則當(dāng)A0＞1 000 且A1＞500 時(shí)，表明此時(shí)處于有人在床狀態(tài)。

圖4 離床檢測(cè)算法執(zhí)行流程圖

2.3 體動(dòng)信號(hào)檢測(cè)算法

在一個(gè)睡眠過(guò)程中，各式各樣的肢體動(dòng)作都是不可避免的事件。包括輕微的肢體動(dòng)作，也包括較大幅度的例如翻身等肢體動(dòng)作，當(dāng)出現(xiàn)較輕微的體動(dòng)時(shí)，此類動(dòng)作的持續(xù)時(shí)間較短，信號(hào)幅值沒(méi)有較大的波動(dòng)，普遍2 s 之內(nèi)動(dòng)作就已結(jié)束；而夜間的側(cè)身、翻身、腿部舒展等較大幅度的體動(dòng)事件持續(xù)時(shí)間一般在5 s 以上，且BCG 波形會(huì)出現(xiàn)明顯的幅值變化。因此，對(duì)于體動(dòng)信號(hào)的判斷，只需要對(duì)BCG 信號(hào)波峰的峰值大小做判斷即可，本文的體動(dòng)信號(hào)檢測(cè)算法設(shè)計(jì)流程圖如圖5 所示，算法的執(zhí)行過(guò)程為:首先，獲取濾波后的最新5 000 個(gè)數(shù)據(jù)，接著，利用函數(shù)arm_min_f32 求出數(shù)組中的數(shù)據(jù)絕對(duì)值的平均值A(chǔ)0，然后，利用函數(shù)arm_str_f32 得到數(shù)組的標(biāo)準(zhǔn)偏差A(yù)1，如果同時(shí)滿足條件:A0＞2 000 且A1＞1 000時(shí)，則判斷處于較大體動(dòng)狀態(tài)；否則，當(dāng)2 000＞A0＞1 000 且A1＞500 時(shí)，表明此時(shí)處于較小體動(dòng)狀態(tài)。

圖5 體動(dòng)檢測(cè)算法執(zhí)行流程圖

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

系統(tǒng)的現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試圖如圖6 所示，該系統(tǒng)是由心率監(jiān)測(cè)設(shè)備、電腦端以及手機(jī)終端組成。其中心率檢測(cè)設(shè)備由智能床墊、下位機(jī)構(gòu)成；電腦端主要負(fù)責(zé)和下位機(jī)串口的通信功能，包括接收下位機(jī)發(fā)送的BCG 數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的處理和界面顯示以及發(fā)送信號(hào)處理結(jié)果給下位機(jī)；手機(jī)終端主要通過(guò)藍(lán)牙模塊實(shí)時(shí)接收下位機(jī)的生理信號(hào)數(shù)據(jù)。

圖6 系統(tǒng)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試圖

當(dāng)壓電床墊上面無(wú)人時(shí)，通過(guò)檢測(cè)系統(tǒng)ADC 采樣輸出的數(shù)字信號(hào)的整體幅度如圖7(a)所示，圖中橫坐標(biāo)表示采樣點(diǎn)，縱坐標(biāo)表示AD 采集信號(hào)電壓轉(zhuǎn)換的幅值，幅值的絕對(duì)值大小為430 左右。當(dāng)床墊上面有人時(shí)候，PVDF 壓電電纜傳感器采集、經(jīng)過(guò)信號(hào)調(diào)理電路處理，再由ADC 模數(shù)轉(zhuǎn)換后的原始信號(hào)如圖7(b)所示，整體幅值大小在3 000 左右。當(dāng)出現(xiàn)較輕微的體動(dòng)時(shí)，此時(shí)的經(jīng)過(guò)信號(hào)調(diào)理電路處理后的BCG 波形如圖7(c)所示，信號(hào)幅值沒(méi)有較大的波動(dòng)。當(dāng)出現(xiàn)夜間的側(cè)身、翻身、腿部舒展等較大幅度的體動(dòng)事件時(shí)，此時(shí)經(jīng)過(guò)信號(hào)調(diào)理電路處理后的BCG 波形如圖7(d)所示，波形幅值變化明顯。

圖7 不同狀態(tài)下的BCG 信號(hào)采集與處理過(guò)程

有效地對(duì)體動(dòng)信號(hào)進(jìn)行體動(dòng)時(shí)間和次數(shù)記錄后，下面繼續(xù)對(duì)用戶的睡眠質(zhì)量進(jìn)行了評(píng)估。選取測(cè)試者來(lái)開(kāi)展睡眠質(zhì)量評(píng)估實(shí)驗(yàn)，測(cè)試者躺在本文設(shè)計(jì)的智能壓電床墊上，模擬睡眠時(shí)的真實(shí)狀態(tài)，監(jiān)測(cè)時(shí)間約為9 h，從夜晚10 點(diǎn)到次日早上7 點(diǎn)。根據(jù)相關(guān)實(shí)驗(yàn)調(diào)查以及研究，規(guī)定當(dāng)1 min 的體動(dòng)次數(shù)超過(guò)或者等于3 次，用戶處于覺(jué)醒期，當(dāng)1 min 翻身的次數(shù)小于3 次，認(rèn)為用戶處于淺睡眠期。根據(jù)大量的研究資料發(fā)現(xiàn)，心率的變化趨勢(shì)和睡眠狀態(tài)存在一定的關(guān)系，因此當(dāng)進(jìn)入淺睡眠后，可以結(jié)合心率來(lái)對(duì)睡眠進(jìn)一步地劃分，具體做法為:假設(shè)一個(gè)人入睡前的正常平均心率為70 次/min，我們將平均心率值的80%作為一個(gè)邊界值對(duì)睡眠進(jìn)行劃分:(1)56 次/min ＜心率＜60 次/min，為深睡期；(2)66 次/min ＜心率＜76 次/min，為快速眼動(dòng)期[14]。根據(jù)記錄的睡眠分期情況來(lái)評(píng)定用戶睡眠質(zhì)量，一般正常成年人整晚的睡眠中快速眼動(dòng)期(REM)占據(jù)總睡眠的20%～50%，淺睡眠約為55%～60%，深睡眠約為20%左右[15]，隨著年齡的增長(zhǎng)，深睡眠期的占比會(huì)越來(lái)越少，睡眠質(zhì)量也會(huì)有所降低[16]。圖8(a)為記錄過(guò)程，圖中橫坐標(biāo)代表時(shí)間，縱坐標(biāo)中的0～4 這幾個(gè)數(shù)字則對(duì)應(yīng)睡眠階段的覺(jué)醒期、眼動(dòng)期、淺睡眠和深睡眠階段，從上面的睡眠分期圖中，可以直觀地看到測(cè)試者在不同時(shí)間段的睡眠情況并根據(jù)睡眠分期記錄得到睡眠各期占睡眠總時(shí)間的比例圖，如圖8(b)所示。

圖8 睡眠分期及各期所占睡眠總時(shí)間的比例圖

本文基于QT 平臺(tái)采用C++語(yǔ)言在Windows10操作系統(tǒng)中完成了上位機(jī)軟件的開(kāi)發(fā)。為了驗(yàn)證上位機(jī)軟件部分的功能性，選取了幾名志愿者進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。首先我們搭建好實(shí)驗(yàn)環(huán)境，然后采用本文設(shè)計(jì)的睡眠質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)志愿者進(jìn)行檢測(cè)，檢測(cè)結(jié)果如圖9 所示。當(dāng)用戶進(jìn)入主界面后，選擇主界面中的睡眠質(zhì)量報(bào)告按鈕，后臺(tái)啟動(dòng)睡眠質(zhì)量檢測(cè)分析功能，并將結(jié)果反饋給系統(tǒng)，會(huì)給出以下界面效果展示圖。

圖9 睡眠質(zhì)量報(bào)告測(cè)試圖

在睡眠報(bào)告界面中，用戶可以選擇查看不同日期的睡眠質(zhì)量報(bào)告，方便用戶對(duì)自己的身體狀況的變化簡(jiǎn)單了解。另外該界面直觀地給出用戶睡眠時(shí)間的記錄、睡眠分期結(jié)果以及睡眠質(zhì)量分析評(píng)分和簡(jiǎn)要說(shuō)明，理解簡(jiǎn)單，方便使用。

4 結(jié)論

本文設(shè)計(jì)的基于PVDF 壓電電纜的非接觸式睡眠質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)提供了睡眠監(jiān)測(cè)、睡眠質(zhì)量分析等服務(wù)，可以滿足正常人睡眠監(jiān)測(cè)的需要。系統(tǒng)建立了一種基于HRV 的多參數(shù)睡眠分期方法，利用心率和體動(dòng)信號(hào)自動(dòng)推算出睡眠分期，分為四個(gè)睡眠階段:覺(jué)醒期、淺睡眠期、深睡眠期和快速眼動(dòng)期。系統(tǒng)采用基于QT 的人機(jī)交互界面設(shè)計(jì)，最后對(duì)上位機(jī)中的整體功能進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)測(cè)試，結(jié)果表明本文研制的基于PVDF 壓電電纜的睡眠質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)能夠通過(guò)串口模塊與藍(lán)牙模塊實(shí)現(xiàn)上位機(jī)和下位機(jī)的實(shí)時(shí)通信功能。系統(tǒng)在整個(gè)監(jiān)測(cè)過(guò)程中對(duì)睡眠幾乎無(wú)任何干擾，操作簡(jiǎn)單，能較好描述睡眠狀況，且價(jià)格低廉，分析結(jié)果可以滿足對(duì)普通人的日常睡眠監(jiān)測(cè)。