精确心电图（ECG）信号处理

心电图(ECG)是用来捕捉心脏在一段时间内情况的反映，它通过外部电极连接到皮肤转换成电信号来采集。心脏外面形成的每个细胞膜都有一个关联电荷，它在每次心跳期间去极化。它以微小电信号的形式出现在皮肤上，可以通过心电图探测到并放大显示。

早在1900年Willem Einthoven就发明了第一台实用的心电图。该系统很笨重，需要很多人去操纵它。病人需要把他的胳膊和腿放到含有电解液的大型电极中。今天的心电监护设备结构紧凑，携带方便，这样病人走动时也可以带着。家用十二导联心电图可以装在口袋里。

文中这个关于心电图的术语“导联（lead）”，指的是两个电极间的电压差，这就是设备记录下来的差异。例如，“Lead_I”是左臂和右臂电极之间的电压。Lead_I和Lead_II都指的是肢体导联。V1-V6指的是胸部导联。心电图追踪V1就是Vc1电压(胸部电极的电压)，和Lead_I，Lead_II ，Lead_ III的平均电压之间的差别。一个标准的十二导联心电图系统包括八个真实数值和四个派生值。表1给出了各种导联电压（真实的和派生的）的简介。

表1：导联名称及心电图记录位置。

一个典型的心电图波形如图1所示。X轴表示时间刻度。在这里每格(5毫米)对应的是20毫秒。Y轴显示的是捕获信号的振幅。Y轴上每格(5毫米)对应的是0.5 毫伏。(10毫米/毫伏及25毫米/秒)

图1：典型的心电图波形。

心电图系统设计的第一步包括，了解需要获取的信号种类。心电图信号包括存在于高偏置和噪声的低振幅电压。图2显示了心电图信号的特点。系统里存在高偏移，由于电极产生的半个细胞电压。Ag/AgCl (银-银氯化物)是心电图系统里最常见的电极，它的最大偏移电压为+ / -300mV。实际期望的信号为+ / -0.5mV叠加在了电极偏移上。此外，系统还会合上来自电源线的50/60Hz噪声，形成共同模式的信号。电力线噪声的幅度有可能非常大，需要对其进行滤波。

图2：要获得的心电图信号特点。

模拟前端处理是心电图系统的重要组成部分，因为它需要区分噪声和期望信号（振幅很小）。模拟前端处理电路包括一个测量放大器，从而降低普通模式的信号。测量放大器工作在+ / -5V，通常是用来加大的输入电压范围。这个测量放大器应具备高输入阻抗，因为皮肤的阻抗可能是非常大的。需要运算放大器来作为心电图设备的信号处理。心电图采集系统的信号链包括测量放大器、滤波器（可通过运放实现）和ADC。

信号处理是一项巨大的挑战，因为实际的信号为0.5mV，它处在一个300mV偏移量的环境里。其他因素如交流电源干扰，外科设备的射频干扰，手术植入的设备如起搏器和生理监测系统也会影响精度。心电图里噪声的主要来源是

干扰通常表现为经过差分放大器两端的共模噪声。这种噪声可以通过以下方法去除：

前端设计的目的是减小噪声耦合到系统中。

基线漂移是一种存在于心电图系统的低频噪声。这是由于电极、呼吸和身体运动的偏置电压造成的。这可能会在分析心电图波形时造成问题。偏置也限制了可从测量放大器获得的最大增益。在较高增益下，信号可能饱和。这种噪声可以通过以下方式去除：

使用硬件实现高通滤波。截止频率应该是这样的，当基线漂移清除后心电图是未失真的。典型的截止频率值是0.05Hz。既然截止频率很低，这种方法需要大电容。在该方法中，增益要用两个阶段实现，由于自偏置可以在测量放大器输出饱和。两级滤波器也使得系统更为复杂。该系统需要一个低分辨率的ADC，通常有8到16位的分辨率。图3显示了硬件实现高通滤波器的信号链流程。

图3： 使用硬件高通滤波器实现的心电图信号链。

软件实现高通滤波：心电图的规格之一是输入噪声应小于30uV（整个系统为150Hz带宽）。对于这种方法，我们使用一个高精度模数转换电路和一个测量放大器实现的一阶增益。这种方法更适用，因为低噪声放大器和高分辨率ADC现在价格很低。这种应用中，没有用到基于硬件的高通滤波，只是数字区域有基线漂移。在数字区域滤波更便宜，并易于实现。例如，赛普拉斯的PSoC3/5和它的20位 ADC和离散滤波器模块可以实现这样的结构。

当微控制器也集成到系统中时，系统的总成本会降低。图4显示了系统内无硬件高通滤波器的信号链流程。在这种情况下，数字滤波模块可以实现有效过滤ADC采集到的信号。从图中可以看出，前端的复杂性明显降低。

图4：无硬件高通滤波器的心电图信号链实现。

根据IEC规格，心电图的带宽要求从0.5Hz到150Hz。然而心电图设备有方法来检测起搏器。起搏器探测可以有两种，既可以通过硬件又可以用软件专门来做这项任务。如果检测必须在软件中实现， ADC的采样率必须在3-4KSps。基于软件的起搏器优势是，只需要固件做很小的变化就可以使心电图设备适应不同类型的起搏器。大部分的高频噪声可以在ADC采样之前过滤。这种设备可以屏蔽高频辐射噪声耦合。一旦数据被ADC采样，一个有预期截止频率的数字FIR滤波器就实现了。这将消除心电图线路的高频噪声。

电力线路噪声的振幅是非常大的，而且不管在数字区域对共模噪声处理得多么小心，它都会耦合进系统里。电力线路噪声通过在数字区域的50/60Hz加陷波滤波器去除。

许多现有软件算法都可以帮助心电图数字化后滤波。这些算法常用在高端设备中，通常由厂商所有。微控制器需要有足够的容量来实现这些复杂的算法。

滤波器的传递函数用于心电图取样，如图6所示。这可以在数字区域实现。要注意过滤器阶数的选择。阶数应该足够高，能有很陡的衰减，而又不能太高，防止出现响铃效果。具备一个灵活的数字滤波模块，微控制器就可以可以实现心电图系统所需要的频率响应。高速模拟多路复用器可以采集多个通道数据，需要在微控制器外部使用一个高输入阻抗的测量放大器来放大信号。20位高精度ADC及通用功放也集成了进来，可以进一步降低心电图设备设计组件。

图6：配置所需过滤器类型的用户界面。

滤波器的设计可以通过使用芯片制造商所提供的工具进行简化，例如PSoC Creator。如上图所示，滤波器可以使用下拉菜单进行图形配置，从而选定滤波器参数。图6显示了一个典型心电图系统的传递函数。采样率为500 /每秒。使用两级滤波器，在60 Hz实现陷波。信号的带宽从0.05Hz 到150Hz。这两个过滤器都有35的一阶。用于实现这个的滤波模块有两个滤波通道，每一个都为最大四阶滤波。这可以实现复杂的滤波器而无需手工计算滤波系数。它也可以图形化显示各种参数，如相位响应、脉冲响应、阶跃响应等等。使用专用滤块模可以快速设计滤波器适应专门的应用。

自从手持心电图设备工作电压降低后，信号处理就成为一个重要的挑战。通过集成硬件和软件在一颗数模混合信号控制器里就能够实现一个完整的模拟前端处理，可以提高系统精度并减少整体功率消耗。通过这种方式，开发人员通过把所有功能都压缩到一个增强模拟功能的SoC平台上，可以很大程度的减少系统成本。

随着卫生保健已经变为预防性的，心电图设备正成为诊断过程的一个重要部分。先进的通讯技术和低功率电路设计使得其发展得更好、更安全，便携性心电图设备可以低功耗工作，更加精确，并且已经具备了最新诊断能力。