基于nRF51822的心电监测系统设计

作者/ 吕闪 金巳婷 沈巍 吴阳明 大连交通大学 电气信息学院(辽宁 大连 116028)

*基金项目：辽宁省博士科研启动基金项目(编号：20141108)

吕闪(1991-)，女，硕士生，研究方向：嵌入式控制技术。

摘要：本文介绍了一种基于nRF51822的心电监测系统，该心电监测系统采用基于低功耗蓝牙4.0的nRF51822作为核心处理芯片，采用AD823传感器及其外围电路组成心电采集模块，采集使用者的心电信息，同时针对人体心电信息存在的噪声干扰、信号微弱等问题，本文提出了基于小波变换阈值去噪法，很好地去除了心电信号中复杂的噪声，充分发挥了小波变换在信号处理方面的优势。并将经核心处理器处理后的心电信息发送至APP和OLED显示屏，对测得的心电信息进行实时显示和存储。实验结果表明，系统实时性好，精确度高，能够满足心电监测的需求。

引言

　　心血管疾病患者的病情通常采用“心电图”来判断患者的患病情况，然而，大部分心血管疾病患者的心电图在短时间内无法判断是否正常，导致患者需要长时间呆在医院做心电监护，从而给家庭与医院造成了许多不必要的损失和麻烦。而对于早期心血管疾病患者，平时不会表现出任何的症状，偶感心脏不适也只是持续几十秒钟，待到医院检查时，症状消失，导致医生也无法对病情进行诊断，使得难以实现对早期心血管患者病情的控制与治疗。为了解决这个问题，目前一般釆用24小时动态心电图仪来记录患者长时间的心电信息，然而由于人体身体监测环境复杂，导致读取的数据准确性差、可靠性低，且不能实时显示检测者的心电波形及心电信息，为医生判断患者的患病情况增加了难度^[1-3]。

　　为此本文展开对心电监测系统的研究，采用小波变换滤波算法，设计出基于nRF51822为核心处理器的心电监测系统。使用者可以随时、随地，不受任何环境干扰地使用该系统采集用户心电信息，实时显示和存储心电波形和数值，假如用户对诊断结果存在异议，可以读取系统中的心电信息，将数据通过以太网发送至医院的数据处理中心，由专业医生对心电信息进行判断，以便得到更加有效的信息，大大避免了病情的延误与治疗。

1 系统总体方案设计

1.1 系统总体结构框架

　　针对人体心电信号的特点，采用模块化设计，本系统主要由主控模块、心电信号采集模块、信息储存模块、心电信息显示模块等组成。图1为本系统的硬件构成图。

　　本系统中，心电采集模块采集心电信息信号，进行信号放大及输送至心电处理控制中心，进行数字处理(去噪、特征检测及数据分析)，并将受检者的心电信息存储至信息存储模块中。同时，心电信息显示模块将显示受检者的心电信息及心脏跳动波形等。该系统操作简单，结果直观，具有一定的现实意义，并且应用价值巨大。

1.2 MCU主控模块设计

　　本文设计的心电检测系统采用nRF51822为控制核心，nRF51822是由Nordic Semiconductor公司设计生产的一款支持多种蓝牙协议的超低功耗芯片，其核心芯片的31个引脚可以根据设计需求灵活地映射到任何设备引脚。nRF51822控制芯片支持S110、S210多种蓝牙低功耗协议堆栈，最多可以连接八个从机，最大传输速率为2Mbps，且功耗低，一颗纽扣电池可以为芯片供电两年之久[6]。图2为nRF51822的最小系统图。

1.3 心电采集单元设计

　　心电采集模块主要由心电信号集成模拟前端及其周边电路组成。信号集成模拟前端是基于AD823心电采集控制芯片，心电采集模块与主控制器配合可以实现心电信号的采集和传输功能。图3为心电采集单元电路图。

2 心电信号中噪声的滤除

2.1 小波阈值去噪方法的基本原理

　　目前，基于小波变换应用最广泛的滤波方法是阈值去噪法，其基本分为三个步骤：

　　1)选择适合的小波函数;

　　2)小波系数的非线性化处理;

　　3)小波重构经过处理的信号。

　　其中小波系数的非线性化处理是噪声滤除的核心问题，其基本思想如下：通过与预定阈值的对比，将小波系数小于预定阈值的近似分量确定为噪声所引起的，并将之置为零，将小波系数大于预定阈值的近似分量确定为心电信号本身所引起的，使用硬阈值法或软阈值法将它保留或进行收缩处理，最后，再将经过处理后的小波系数进行小波重构，以获得较“干净”心电信号。由上述可知，小波阈值去噪的关键在于小波函数的选择、阈值函数的选取及阈值大小的确定。图4为阈值去噪步骤的流程图。

2.2 小波函数的选取

　　如图5所示，利用Donoho固定阈值选取规则，分别采用db5小波、bior3.1小波、coif4小波和sym8小波对一段心电信号进行去噪。从图5中的比较可知，coif4小波、sym8小波的去噪效果要优于db5小波和bior3.1小波。但是，由于db5小波对称性很差，导致信号在分解与重构时相位出现失真，而bior3.1小波尺度函数的波形跟心电信号的波形相差甚远，导致去噪效果不十分理想;同时，coif4小波的支集比较长，处理心电信号比较费时，且计算量大，效率不高。故最后本文选用sym8小波来抑制心电信号的工频干扰和肌电干扰。