莊超活，陳軍波，2*，陳心浩

(1.中南民族大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院，認(rèn)知科學(xué)國家民委重點實驗室，湖北 武漢 430074；2.醫(yī)學(xué)信息分析及腫瘤診療湖北省重點實驗室，湖北 武漢 430074)

呼吸和心跳的頻率是否正常是判斷患者健康狀態(tài)的重要依據(jù)[1]。臨床醫(yī)生一般使用聽診器監(jiān)測病人的呼吸心跳頻率，這種觸診測量方式簡單，其監(jiān)測的非連續(xù)性也會導(dǎo)致較高的漏診率。目前流行的可穿戴式醫(yī)療設(shè)備雖然能實現(xiàn)生命體征的連續(xù)測量，但操作復(fù)雜、長時間身體接觸會干擾患者日?；顒樱脩趔w驗感差，不適用于大面積燒傷患者、精神病患者、或存在交叉感染風(fēng)險的場景下使用。非接觸式生命體征監(jiān)測設(shè)備使用簡單，不受監(jiān)測條件限制，既可滿足人體生命體征連續(xù)監(jiān)測需求，又能最大限度減少監(jiān)測過程中患者身體的不適感。

利用多普勒雷達的高靈敏度特性可以實現(xiàn)微弱生理信號監(jiān)測[2-4]。與其他常用傳感器相比，基于多普勒效應(yīng)的連續(xù)波雷達傳感器可從回波信號中提取人體生命體征信號，具有非接觸、不受環(huán)境和用戶對象限制、更具便攜性等優(yōu)點。目前用于生命體征檢測的毫米波雷達主要有超寬帶(Ultra Wide Band，UWB)雷達[5]、調(diào)頻連續(xù)波(Frequency Modulated Continous Wave，F(xiàn)MCW)雷達[6-7]和連續(xù)波(Continous Wave，CW)雷達[8-9]。基于檢測裝置便攜性設(shè)計需求，本文選取連續(xù)波雷達作為人體生命體征信號檢測的傳感器。

連續(xù)波雷達采集的人體生命體征回波信號中包含了呼吸信號和心跳信號，選擇合適的信號分離算法尤為重要。常用的信號分離算法主要有經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解[10](EMD)、自適應(yīng)加噪的集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解[11](CEEMDAN)、改進的集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解[12](MEEMD)和變分模態(tài)分解[13](VMD)等，盡管模態(tài)分解算法能夠?qū)崿F(xiàn)呼吸信號和心跳信號的分離與提取，但是存在計算量大、計算時間長、模態(tài)混疊等缺點，難以滿足嵌入式系統(tǒng)實時檢測要求。IIR 數(shù)字濾波器相比以上幾種方法，計算量降低，頻幅響應(yīng)好，易于嵌入式系統(tǒng)實現(xiàn)。本文采用IIR 帶通濾波對生命體征回波信號進行分離處理，實時提取呼吸和心跳信號。

1 系統(tǒng)硬件設(shè)計

本文選用STM32F429IGT6 微控制器和24GHz多普勒雷達傳感器CMD324 為核心器件實現(xiàn)非接觸式呼吸心率監(jiān)測裝置設(shè)計，多普勒雷達傳感器的回波信號中包含微弱的心跳和呼吸信號，但受強背景噪聲干擾，生命體征信號夾雜在回波噪聲信號中。首先需對回波信號進行適當(dāng)調(diào)理，再送微控制器內(nèi)部ADC 采樣；然后再對采樣存儲的數(shù)據(jù)進行IIR 和FFT 等信號處理；最后在LCD 上顯示提取與計算的結(jié)果。系統(tǒng)框圖見圖1。

圖1 系統(tǒng)框圖

1.1 雷達傳感器前端

常用三種雷達的性能比較如表1 所示。本文選用型號為CDM324 的CW 連續(xù)波雷達作為雷達傳感器前端，CDM324 的頻率波段為24 GHz，具有集成度高，體積小，功耗低等優(yōu)點。

表1 UWB 雷達、CW 雷達、FMCW 雷達性能比較

1.2 信號調(diào)理電路

由于微弱的生命體征信號完全淹沒在強噪聲背景的回波信號中，從噪聲信號中提取呼吸和心跳信號需要經(jīng)過必要的放大和濾波等調(diào)理電路處理。

①可調(diào)增益放大電路:從CW 連續(xù)波雷達采集的中頻信號是非平穩(wěn)、頻率低、幅值弱的混合生理信號，需將信號放大，便于后續(xù)分析處理。本文放大電路部分采用兩級放大處理，如圖2 所示，放大總增益范圍為10 倍～500 倍。

圖2 可調(diào)增益放大電路

②帶通濾波電路:雷達回波信號中，人體呼吸和心跳信號的頻率主要分布在0.1 Hz～2 Hz 之間，本文設(shè)計的帶通濾波電路由二階低通濾波電路和二階高通濾波電路構(gòu)成，均采用SK 型巴特沃斯電路。低通濾波電路的截止頻率設(shè)置為3 Hz，高通濾波的截止頻率為設(shè)置為0.1 Hz，電路如圖3 所示。

圖3 帶通濾波電路

③電平抬升電路:STM32F4 控制器端的ADC 輸入電壓范圍為0～3.3 V，雷達傳感器采集到的人體生命體征信號經(jīng)過放大和濾波后，電壓范圍出現(xiàn)負(fù)值，需要將電壓抬升到0～3 V 之間。本文用同相加法運算電路原理實現(xiàn)電壓抬升功能，電路如圖4 所示。

圖4 電平抬升電路

1.3 電壓翻轉(zhuǎn)模塊

由于信號調(diào)理電路中采用的運放均為雙電源供電，工作電壓為±3.3 V。故需將＋3.3 V 單電源變換為雙電源供電。本文采用TI 公司生產(chǎn)的LM2662 芯片實現(xiàn)正電源轉(zhuǎn)負(fù)電源，如圖5 所示，LM2662 芯片可實現(xiàn)1.5 V～5.5 V 范圍內(nèi)的正電壓翻轉(zhuǎn)為相應(yīng)的負(fù)電壓，典型輸出電阻為3.5 Ω，符合本文設(shè)計需求。

2 系統(tǒng)軟件設(shè)計

軟件設(shè)計采用Keil 5 和MATLAB 聯(lián)合開發(fā)。軟件設(shè)計主要流程如圖6 所示。主要包括:通過定時器觸發(fā)設(shè)置ADC 采樣頻率，為便于FFT 運算，設(shè)置采樣緩沖大小為1 024，并通過STM32F4 的DMA存儲采集數(shù)據(jù)；然后再對存儲數(shù)據(jù)進行IIR 帶通濾波、快速傅里葉變換處理，計算并得到呼吸和心跳的頻域信息；最后提取出呼吸和心跳信號在LCD 中顯示。

圖6 系統(tǒng)軟件框圖

2.1 信號采樣方式設(shè)置

本文采用定時器觸發(fā)ADC 采樣并利用DMA 讀取數(shù)據(jù)的方式實現(xiàn)人體生命體征回波信號存儲，STM32F4 參數(shù)設(shè)置流程如圖7 所示。ADC 的時鐘設(shè)置為90 MHz，采樣頻率設(shè)置為32 Hz。預(yù)分頻系數(shù)PSC 用式(1)可計算得到，其中fCNT為采樣頻率，CK_INT 為ADC 時鐘。ADC 采樣設(shè)置為定時器觸發(fā)，采樣數(shù)據(jù)的存儲設(shè)置為DMA 模式，微控制器檢測DMA 轉(zhuǎn)換完成標(biāo)志后，執(zhí)行DMA 傳輸結(jié)束中斷，讀取采樣數(shù)據(jù)進行數(shù)字濾波處理。

圖7 信號采樣參數(shù)設(shè)置流程圖

2.2 生命體征信號分離

經(jīng)ADC 采集的人體生命體征回波信號為干擾信號、呼吸信號和心跳信號三者的混合信號，為有效濾除由周圍環(huán)境和噪聲引起的雜波，提高呼吸和心跳信號分離的準(zhǔn)確性和精確性，本文采用IIR 帶通濾波器實現(xiàn)呼吸和心跳信號的分離，其系統(tǒng)函數(shù)可以為:

差分方程可以表示為:

使用MATLAB 的fdatool 工具生成28 階、通帶頻率分別為0.1 Hz～0.8Hz 和0.8 Hz～2Hz 的IIR 巴特沃斯帶通濾波器的濾波器系數(shù)和縮放系數(shù)[14]，將設(shè)計完成的濾波參數(shù)在MATLAB 進行仿真驗證，設(shè)計一個頻率為0.5 Hz 和1.2 Hz 正弦混合信號，如圖8(a)所示。用設(shè)計的IIR 濾波器參數(shù)進行信號分離，如圖8(b)所示，所設(shè)計的IIR 濾波器能有效分離出兩個不同頻率的信號，并且通帶范圍外的信號都成功被濾除，仿真驗證IIR 分離信號效果達到預(yù)期。

圖8 信號處理前后的對比結(jié)果

2.3 FFT 信號分析

為計算呼吸次數(shù)和心跳次數(shù)，將分離的呼吸和心跳信號從時域轉(zhuǎn)換到頻域進行分析[15-16]。設(shè)采樣頻率為Fs，采樣點數(shù)為N，頻率分辨率Fn可由式(4)得出:

由于STM32F429 最大能實現(xiàn)1 024 點FFT，即N＝1 024，本文通過降低采樣頻率來提高頻率分辨率。根據(jù)奈奎斯特定律，采樣頻率至少大于被采樣信號的最高頻率兩倍以上，人體生命體征信號的最高頻率為2 Hz，為了最大程度提高FFT 的頻率分辨率，本文通過定時器觸發(fā)ADC 采樣的采樣頻率設(shè)置為32 Hz，頻率分辨率為0.031 25。

3 系統(tǒng)測試結(jié)果與討論

3.1 整體功能測試

軟硬件設(shè)計完成之后，對系統(tǒng)整體功能進行測試。圖9 所示為ADC 采集的原始信號，主要成分為呼吸和心跳混合信號。圖10 為STM32F4 分離的呼吸和心跳信號的時域波形圖，圖11 所示為STM32分離的呼吸和心跳信號經(jīng)FFT 驗證后的結(jié)果。圖12 所示為MATLAB 實現(xiàn)IIR 濾波分離后呼吸和心跳信號的FFT 結(jié)果。測試結(jié)果表明，STM32F4 能實現(xiàn)呼吸和信號的實時分離與提取。

圖9 人體生命體征回波信號

圖11 呼吸、心跳信號FFT 結(jié)果

圖12 MATLAB 分離呼吸心跳信號FFT 結(jié)果圖

3.2 實驗方案

本文采用醫(yī)用多參數(shù)監(jiān)護儀作為實驗對照組，選取五名年齡為23 歲～28 歲身體健康的受測對象，分別站在距離CMD324 多普勒雷達傳感器處50 cm、100 cm 和200 cm 進行實驗測量，圖13 為被測對象1 在50 cm 處靜坐在多普勒雷達正對面的實測圖，本文設(shè)計裝置的顯示界面如圖14(a)所示，醫(yī)用監(jiān)護儀的顯示界面如圖14(b)所示。

圖13 實驗測量過程

圖14 實驗結(jié)果顯示

具體測試實驗步驟如下:

①受測者靜坐在CMD324 多普勒雷達傳感器正前方，并使用醫(yī)用監(jiān)護儀同步監(jiān)測心率呼吸；

②受測者分別在50 cm、100 cm、200 cm 處各測5 次呼吸和心跳數(shù)據(jù)，一組數(shù)據(jù)分為5 次實驗組數(shù)據(jù)和5 次對照組數(shù)據(jù)，每名受試者共完成3 組實驗數(shù)據(jù)測量；

③求出每組實驗組和對照組中呼吸和心跳次數(shù)的平均誤差，平均誤差計算方式由式(5)給出，其中n為受測者人數(shù)，xi為受測者測量的心跳次數(shù)或者呼吸次數(shù)，xj為對照組測量的心跳次數(shù)或者呼吸次數(shù)。

3.3 測試結(jié)果分析

根據(jù)測試方案，記錄本文裝置(實驗組)與醫(yī)用監(jiān)護儀(對照組)的呼吸心跳檢測數(shù)據(jù)并計算誤差，距離多普勒雷達CMD324 傳感器50 cm 處測試結(jié)果如表2所示、100 cm 處如表3 所示、200 cm 處如表4 所示。

表2 50 cm 處呼吸心跳檢測結(jié)果及誤差

表3 100 cm 處呼吸心跳檢測結(jié)果及誤差

表4 200 cm 處呼吸心跳檢測結(jié)果及誤差

非接觸式生命體征檢測裝置實驗測量5 名受測者的呼吸和心跳數(shù)據(jù)，與醫(yī)用監(jiān)護儀檢測數(shù)據(jù)總的平均誤差如圖15 所示，其中呼吸平均誤差統(tǒng)計結(jié)果如圖15(a)所示，心跳平均誤差統(tǒng)計結(jié)果如圖15(b)所示。

圖15 三種距離下呼吸心跳平均誤差比較

從實驗統(tǒng)計結(jié)果可以看出，在距離多普勒雷達傳感器50 cm 處，呼吸次數(shù)的平均誤差為1.09%，心跳次數(shù)的平均誤差為1.6%；在距離多普勒雷達傳感器200 cm 處，呼吸的誤差為4.7%，心跳次數(shù)的平均誤差為9.14%。

4 結(jié)論

本文以多普勒雷達傳感器和微控制器為核心實現(xiàn)了非接觸式生命體征檢測裝置的設(shè)計，通過必要的信號調(diào)理電路、設(shè)計數(shù)字濾波方式從雷達回波信號中實時提取人體呼吸和心跳信號。實驗數(shù)據(jù)分析和測試結(jié)果表明，該裝置能夠在2 m 距離內(nèi)實時探測人體的呼吸和心跳次數(shù)。該裝置采用嵌入式控制器實現(xiàn)，具有低功耗、體積小等優(yōu)勢，可用于臨床醫(yī)學(xué)和家庭監(jiān)護中以非接觸方式實現(xiàn)患者的生命體征監(jiān)測。