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解析ARM在脑电信号采集系统的应用

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发表于 2012-1-16 18:49:38 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

                      1 引言
  脑电信号是通过电极记录下来的脑细胞群的自发性、节律性电活动。这种电现象伴随着生命的始终,一旦死亡,电现象就会随之消失。我们通常所说的脑电图是指头皮脑电图(scalp electroencephalogram),实际上就是头皮电位差与时间之间的关系图。脑电波是脑神经细胞总体活动,包括离子交换、新陈代谢等的综合外在表现,深入地研究脑电波的特性将推进人们对自身大脑的探索研究进程,增强其对疾病的辅助诊断能力。脑电信号是人体重要的生理信号。根据研究表明,脑电信号的主要特点为:脑电信号幅度为5μV"100μV,一般只有50μV左右;频率范围为0.5 Hz"35 Hz;具有极强工频50 Hz干扰和极化电压干扰;内阻从几十千欧到几百千欧不等且易于变化;信噪比低,最高可达1:105.
  目前,由于脑电信号采集方法不同,所获得的结论差异较大,并且大多采用单片机作为控制器,精度相对较低。本文根据脑电信号的微弱特性和微弱信号处理要求,介绍了脑电信号采集系统组成和信号处理的有效方法。
  2 硬件电路设计
  系统主要利用窄带滤波器检测脑电信号,其功能就是得到一个特定频率或消除一个特定频率。例如156-159MC这段频率中,156.25这个频率点的3dB带宽就是窄带,相对这个矩形带宽所制作的带通或带阻滤波器就是窄带滤波器。并滤除通带外的噪声,提高信噪比。但由于中心频率偏移,因此软件设计移植了数字信号处理方法,加入数字滤波器,进一步滤掉噪声,更好还原脑电信号。系统总体框图如图1所示。



  2.1前置放大电路
  脑电信号检测为强噪声下的超低频(0.5 Hz"35 Hz)、微弱(5μV"100μV)信号检测。因此,前置放大器必须选用高输入阻抗、高共模抑制比、低噪声、低漂移、高增益、动态范围大和性能稳定的低频放大器。信号源与前置放大电路采用直接耦合方式。本系统选用LMH6626为前置放大器。LMH6266是美国国家半导体推出的双超低噪声宽带运算放大器。后级放大选用LT1167,LT1167是一种新型仪表放大器,结合了FET运放与双极型运放的优点,其高输入阻抗和低偏置电流接近FET器件,而噪声水平跟双极型运放相同。其性能指标为:激光修剪电阻保证其共模抑制比CMRR>110 dB(G=10);高输入阻抗为1 000 GΩ,噪声电压为0.28μVp-p,噪声电流为10 pAp-p(0.1 Hz"10 Hz);输入偏置电流为50 pAg,静态工作电流小于1.3 mA.LT1167AC的CMRR与闭环增益关系如表1所列。



  整个系统的前置放大电路如图2所示。U1,U2构成并联差动放大器,在运算放大器为理想情况下,输入阻抗、共模抑制比无穷大,该部分电路具有提高输入阻抗与电压缓冲作用。C1、C2为退耦电容,主要起到隔离极化直流电压作用。



  2.2工频滤波电路
  工频干扰【释义】市电电压的频率为50Hz,它会以电磁波的辐射形式,对人们的日常生活造成干扰,我们把这种干扰称之为工频干扰。工频干扰会对电气设备和电子设备造成干扰,导致设备运行异常。工频干扰是脑电信号的主要干扰,虽然前置放大电路对共模干扰有较强的抑制作用,但部分干扰是以差模进入电路,且频率处于脑电信号的频带内,加之电极与输入回路不稳定等因素,前置放大电路输出的信号仍存在较强的工频干扰。其工作频率电路如图3所示。带阻滤波器电路用于抑制或衰减某一频段信号,使得该频段以外的所有信号通过。K=R4/R3+R4=0.9引入负反馈改善选频作用。通过实验发现。R4取1.7 kΩ,R3取75 Ω时抑制干扰效果最好。



  3 软件设计
  本文采用的操作系统为μCOS-II,共分为4个任务,分别为TIMER1 ISR、A/D采样任务、数字滤波任务、显示任务。核心任务为A/D采样任务,其软件流程图如图4所示。



  信号采集过程中,虽然采取抗噪措施,但信号中仍然不可避免地混入噪声和干扰。本系统充分利用ARM运算速度快、资源丰富等特点。在ARM中移植Hanning滤波器,ARM(Advanced RISC Machines)处理器是Acorn计算机有限公司面向低预算市场设计的第一款RISC微处理器。更早称作Acorn RISC Machine)。ARM处理器本身是32位设计,但也配备16位指令集。一般来讲比等价32位代码节省达35%,却能保留32位系统的所有优势。 以抑制工频50 Hz干扰。Hanning滤波器部分代码如下:



  4 结束语
  本文给出了一种基于ARM的脑电信号采集方法,实验结果显示本采集系统能够很好的采集并还原脑电信号,并且脑电信号具有失真度小,精度较高等特点。
            
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