畢業(yè)設(shè)計(jì)-- 基于智能手機(jī)的人體信息檢測(cè)分析技術(shù)研究

1、<p>　　基于智能手機(jī)的人體信息檢測(cè)分析技術(shù)研究</p><p>　　The Study of Detection and Analysis Technology of the Human Information Based on the Smartphone</p><p><b>　　摘 要</b></p><p>　　近

2、幾年，隨著智能手機(jī)的快速普及和智能手機(jī)SOC的高速發(fā)展，基于智能手機(jī)平臺(tái)的移動(dòng)醫(yī)療設(shè)備也出現(xiàn)了爆發(fā)式增長(zhǎng)。通過與智能手機(jī)結(jié)合的方式，移動(dòng)醫(yī)療提供了一個(gè)獨(dú)特的方式促進(jìn)了醫(yī)療護(hù)理。不僅如此，系統(tǒng)的建立很便捷而且成本低。它能夠幫助人們及時(shí)的了解到自身的健康狀況，為疾病的預(yù)防和診治提供了極大的幫助。</p><p>　　為了使人們可以及時(shí)且便捷的了解到自身的心電狀況，本文基于Android操作系統(tǒng)設(shè)計(jì)了基于智能手機(jī)平臺(tái)的

3、移動(dòng)心電監(jiān)護(hù)系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過三導(dǎo)聯(lián)系統(tǒng)采集用戶的心電數(shù)據(jù)，并通過放大電路和單片機(jī)實(shí)現(xiàn)信號(hào)放大和模擬信號(hào)數(shù)字化。智能手機(jī)通過藍(lán)牙與硬件連接完成數(shù)據(jù)傳輸，通過智能手機(jī)SOC實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的濾波去噪處理以及相關(guān)的檢測(cè)。最后通過應(yīng)用程序反饋用戶的心電數(shù)據(jù)及診斷結(jié)果。應(yīng)用程序?qū)崿F(xiàn)了對(duì)心電數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)繪制，使用戶能夠更直觀的了解心電數(shù)據(jù)。</p><p>　　在硬件方面使用低通和高通2級(jí)濾波并對(duì)信號(hào)放大。放大后的信號(hào)通過ATmeg

4、a128單片機(jī)實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換（采樣頻率為200Hz）。軟件方面，借助MATLAB對(duì)信號(hào)做低通濾波去工頻干擾。對(duì)比了中值濾波與小波變換去基線漂移的效果。完成了QRS波的特征提取。最后通過Eclipse完成對(duì)程序的移植并實(shí)現(xiàn)了在真機(jī)華為榮耀6上運(yùn)行。</p><p>　　關(guān)鍵詞：移動(dòng)醫(yī)療；心電監(jiān)護(hù)；Android操作系統(tǒng)；特征提取；濾波；藍(lán)牙</p><p>　　The Study of D

5、etection and Analysis Technology of the Human Information Based on the Smartphone</p><p><b>　　Abstract </b></p><p>　　In recent years, with the rapid development of smartphone SOC and

6、 the rapid adoption of smart phones, Mobile medical equipment has also been explosive growth. By combining with smartphone, Mobile medical provides a special way to promote health care. Moreover, the establishment of the

7、 system is very easy and low cost. It can help people know their own health in time, and it is helpful to provide for prevention and treatment of diseases.</p><p>　　In order to make it timely and convenient

8、for people to learn their ECG status, This paper designs a mobile ECG monitoring system based on smart phone platform and Android operating system. The system collects user ECG data by the three lead, and to achieve sign

9、al amplification and analog to digital conversion by an amplifier circuit and microcontroller. Hardware connected to smart phone by Bluetooth to transport data. It removes noise and completes the relevant detections by s

10、martphone SOC. Fin</p><p>　　We use low-pass and high-pass filter and amplifiers in hardware. The amplified signal to achieve the data conversion by ATmega128 microcontroller (sampling frequency is 200Hz).<

11、;/p><p>　　In software, we use MATLAB to remove power frequency interference by low-pass filter. We compare median filter with wavelet transform removing baseline drift. we complete feature extraction of QRS wav

12、e. Finally, we complete program portable and the system runs successfully on the Huawei Honor 6.</p><p>　　Key Words：Mobile Medical；ECG；Android Operating System；Character Extraction；Filtering；Bluetooth</p&

13、gt;<p><b>　　目 錄</b></p><p><b>　　摘 要I</b></p><p>　　AbstractII</p><p><b>　　引 言1</b></p><p><b>　　1 緒論3</b

14、></p><p>　　1.1 課題的研究背景與意義3</p><p>　　1.2 國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀3</p><p>　　1.3 本課題主要內(nèi)容及技術(shù)方案4</p><p>　　1.4 本章小結(jié)5</p><p>　　2 心電檢測(cè)硬件電路的設(shè)計(jì)6</p><p>　　2.

15、1 檢測(cè)放大電路6</p><p>　　2.2 模數(shù)轉(zhuǎn)換與單片機(jī)接口電路8</p><p>　　2.2.1 單片機(jī)接口電路設(shè)計(jì)8</p><p>　　2.2.2 單片機(jī)程序設(shè)計(jì)與調(diào)試9</p><p>　　2.3 藍(lán)牙模塊12</p><p>　　2.3.1 藍(lán)牙技術(shù)的基本原理12</p&

16、gt;<p>　　2.3.2 基于藍(lán)牙模塊的心電數(shù)據(jù)傳輸13</p><p>　　2.4 本章小結(jié)14</p><p>　　3 心電信號(hào)的預(yù)處理及特征提取15</p><p>　　3.1 心電信號(hào)及其濾波15</p><p>　　3.1.1 心電信號(hào)及其特點(diǎn)15</p><p>　　3.

17、1.2 心電信號(hào)常見干擾16</p><p>　　3.1.3 心電信號(hào)的濾波16</p><p>　　3.2 心電信號(hào)基線漂移的去除17</p><p>　　3.2.1 中值濾波算法及實(shí)驗(yàn)結(jié)果18</p><p>　　3.2.2 小波變換算法及實(shí)驗(yàn)結(jié)果19</p><p>　　3.3 QRS波特征

18、提取24</p><p>　　3.4 本章小結(jié)26</p><p>　　4 基于Android智能手機(jī)的移動(dòng)心電監(jiān)護(hù)系統(tǒng)客戶端設(shè)計(jì)27</p><p>　　4.1 Android系統(tǒng)簡(jiǎn)介27</p><p>　　4.2 心電監(jiān)護(hù)系統(tǒng)流程及關(guān)鍵環(huán)節(jié)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)28</p><p>　　4.2.1 And

19、roid平臺(tái)開發(fā)環(huán)境構(gòu)建28</p><p>　　4.2.2 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)30</p><p>　　4.3 心電監(jiān)護(hù)系統(tǒng)客戶端UI設(shè)計(jì)35</p><p>　　4.4 系統(tǒng)運(yùn)行與實(shí)現(xiàn)結(jié)果36</p><p>　　4.5 本章小結(jié)37</p><p><b>　　結(jié) 論38<

20、;/b></p><p>　　參 考 文 獻(xiàn)39</p><p><b>　　致 謝41</b></p><p><b>　　引 言</b></p><p>　　現(xiàn)階段的心電監(jiān)護(hù)系統(tǒng)仍然是以采用嵌入式的獨(dú)立設(shè)備為主。這種類型的設(shè)備成本高，體積龐大，移動(dòng)性差。所以很難普及到居家日

21、常生活中去。隨著科技的進(jìn)步和社會(huì)的發(fā)展，醫(yī)療資源短缺問題的加劇迫使人們的習(xí)慣發(fā)生了改變。移動(dòng)醫(yī)療應(yīng)運(yùn)而生，并且被應(yīng)用到多種領(lǐng)域且起到了極其重要的作用[1]?？萍嫉倪M(jìn)步使得生物醫(yī)學(xué)應(yīng)用重要的單元生物醫(yī)學(xué)傳感器變得更加微型化，智能化[2]。也使得它們更適合應(yīng)用在移動(dòng)醫(yī)療領(lǐng)域。</p><p>　　本文考慮到心電圖是醫(yī)生判斷很多心臟相關(guān)疾病的一個(gè)重要依據(jù)，而且Android操作系統(tǒng)在智能手機(jī)市場(chǎng)上的普及率相當(dāng)?shù)母咔议_源

22、[3]?；诙喾N原因最終選擇了Android平臺(tái)作為本文工作的載體，來實(shí)現(xiàn)移動(dòng)心電監(jiān)護(hù)的功能。</p><p>　　Android操作系統(tǒng)是谷歌公司在2007年發(fā)布的基于Linux的移動(dòng)開發(fā)平臺(tái)，其主要用于便攜設(shè)備。Android由操作系統(tǒng)、中間件、用戶界面和應(yīng)用軟件組成，是一個(gè)開放的移動(dòng)開發(fā)平臺(tái)[4]。該平臺(tái)應(yīng)用廣泛，不局限于手機(jī)，平板電腦。也被用于車載系統(tǒng)，物聯(lián)網(wǎng)等。</p><p>

23、　　目前，主流的應(yīng)用于實(shí)際應(yīng)用中的無線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆绞接蠾LAN、RFID、藍(lán)牙、Zigbee這四種。由于WLAN傳輸需要路由器提供幫助，功耗大。RFID和ZigBee幾乎沒有應(yīng)用于智能手機(jī)，輻射范圍窄。藍(lán)牙（Bluetooth）目前已經(jīng)成為了智能手機(jī)的標(biāo)配，功耗低，傳輸穩(wěn)定。因此，利用藍(lán)牙來傳輸采集到的心電數(shù)據(jù)是一種絕佳的選擇[5]。</p><p>　　電極采集到的心電信號(hào)電壓很小，而且往往被噪聲淹沒。普通

24、的嵌入式設(shè)備幾乎都是通過硬件電路來濾波去噪。通過單片機(jī)轉(zhuǎn)換的心電信號(hào)被數(shù)字化，之后就可以通過數(shù)字濾波的方式來進(jìn)行信號(hào)的去噪。節(jié)約了部分硬件成本。基線漂移、肌電干擾、工頻干擾[6]是三種心電信號(hào)主要的噪聲。其中工頻干擾主要為50Hz，數(shù)字低通濾波可以通過設(shè)置截止頻率的方式來去除工頻干擾。費(fèi)保蔚、卞正中[7]通過采用變系數(shù)加權(quán)求平均的方法來實(shí)現(xiàn)該功能。</p><p>　　肌電干擾的頻帶很寬，并且與心電信號(hào)有重疊，所

25、以很難從心電信號(hào)中濾去肌電干擾。秦毅[8]提出了一種通過小波來消除噪聲的方法。通過小波變換求得的模極大值和Lipschitz指數(shù)之間的相關(guān)性來判斷噪聲，并將信號(hào)的模極大值點(diǎn)重構(gòu)的方式去除肌電干擾。</p><p>　　基線漂移的頻率大約在0.04~2Hz之間[9]，常用的去除基線漂移的方法有平滑濾波器、小波閾值去噪、插值擬合法等。通過對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行小波變換，使得信號(hào)的能量主要集中在小波域內(nèi)一些比較大的系數(shù)中，而相

26、反的，噪聲的能量則被分散到整個(gè)小波域中。通過選擇性重構(gòu)[10]來去除基線漂移?？焖僦兄禐V波算法是一種由排序統(tǒng)計(jì)理論衍生出來的非線性的信號(hào)處理方法[11]，算法原理簡(jiǎn)單易懂，適合移植到Java平臺(tái)。</p><p>　　心電信號(hào)中，QRS波群為主要信號(hào)和占據(jù)了絕大多數(shù)能量，其特征在整個(gè)心電波形中最為明顯。因此對(duì)于QRS波群的特征提取是心電監(jiān)護(hù)系統(tǒng)的一個(gè)重點(diǎn)[12]。常用的檢測(cè)方法有峰值比較法、差分閾值法、小波變換等

27、方法[13,14]。其中差分閾值法通過對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行一階或二階差分來計(jì)算信號(hào)在該點(diǎn)的斜率，再通過幅度閾值的設(shè)置進(jìn)一步確定QRS波的位置信息。</p><p>　　在Android中接收藍(lán)牙發(fā)送的數(shù)據(jù)時(shí)，接收數(shù)據(jù)與發(fā)送數(shù)據(jù)的頻率必須保持一致，這樣數(shù)據(jù)才不會(huì)堆積或者等待而造成應(yīng)用程序崩潰[15]。當(dāng)應(yīng)用程序在實(shí)現(xiàn)一系列功能時(shí)，需要使用多線程[16]，多線程機(jī)制能夠提高系統(tǒng)運(yùn)行的效率和程序的安全性。</p>

28、<p><b>　　1 緒論</b></p><p>　　1.1 課題的研究背景與意義</p><p>　　心腦血管疾病屬于心臟血管和腦血管疾病的統(tǒng)一稱謂，一般是指由高血壓、高脂血癥、動(dòng)脈粥樣硬化等導(dǎo)致的心臟、大腦以及全身組織發(fā)生缺血性或出血性疾病。它屬于一種嚴(yán)重威脅人類健康的常見疾病，即使應(yīng)用目前最先進(jìn)、完善的治療手段，仍可有50%以上的腦血管意外幸

29、存者生活不能完全自理，全世界每年死于心腦血管疾病的人數(shù)高達(dá)1500萬人，居各種死因首位。隨著中國(guó)老齡化的加劇，本就資源短缺的醫(yī)療行業(yè)形勢(shì)更加嚴(yán)峻。而突發(fā)性死亡的心臟病人早期的心電圖往往會(huì)有異常。因此，如果能夠隨時(shí)隨地檢測(cè)患者或者其他使用者的心電圖狀態(tài)，可以在一定程度上預(yù)防突發(fā)性心臟病死亡的情況，對(duì)于減少因心腦血管疾病引發(fā)的死亡有著重要的意義。</p><p>　　1.2 國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀</p>&

30、lt;p>　　1887年，英國(guó)科學(xué)家奧古斯塔斯·沃勒（Augustus Waller）通過將受試者的右手和左腳浸在盛有鹽水的盆中，與毛細(xì)靜電計(jì)的兩個(gè)電極相連，毛細(xì)管中的水銀柱高度隨著心臟的跳動(dòng)而上下起伏，記錄在一張感光紙上，成為了人類的第一張心電圖。從此之后，心電圖日益發(fā)展，逐漸成為了今天最為普及、使用安全可靠、無創(chuàng)傷性了解心臟功能疾患的醫(yī)用電子儀器。自1962年美國(guó)建立了第一批冠心病監(jiān)護(hù)病房后，醫(yī)療監(jiān)護(hù)系統(tǒng)便逐步得到了

31、推廣，而在21世紀(jì)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和信號(hào)處理技術(shù)的不斷發(fā)展的環(huán)境下，臨床對(duì)危重患者和潛在危險(xiǎn)患者的監(jiān)護(hù)要求也不斷提高，醫(yī)療監(jiān)護(hù)儀行業(yè)開始步入市場(chǎng)需求激增階段。產(chǎn)品也開始向功能模塊多元化、遠(yuǎn)程控制化、監(jiān)護(hù)網(wǎng)絡(luò)信息化和可移動(dòng)化方向發(fā)展。經(jīng)過半個(gè)多世紀(jì)的發(fā)展，醫(yī)療監(jiān)護(hù)儀目前已成為全世界醫(yī)療器械產(chǎn)業(yè)中的一個(gè)重要分支，全球監(jiān)護(hù)儀市場(chǎng)銷售規(guī)模從本世紀(jì)初的28.1億美元增長(zhǎng)至目前的60多億美元，根據(jù)中國(guó)醫(yī)療器械行業(yè)協(xié)會(huì)預(yù)測(cè)，今年全球監(jiān)護(hù)儀市場(chǎng)需求將達(dá)

32、到68.8億美元。而我國(guó)心電監(jiān)護(hù)儀市場(chǎng)需求量也呈現(xiàn)出逐年上升的趨勢(shì)。相關(guān)技術(shù)的發(fā)展對(duì)于心電監(jiān)護(hù)儀應(yīng)用領(lǐng)域的進(jìn)一步拓寬起到了極大地積極作用，帶動(dòng)了心電監(jiān)</p><p>　　然而，由于心血管疾病具有不規(guī)律發(fā)作性和醫(yī)療檢測(cè)服務(wù)的局限性的特點(diǎn)，隨時(shí)隨地前往醫(yī)院進(jìn)行心電檢查對(duì)于大多數(shù)患者而言幾乎是一個(gè)不可能實(shí)現(xiàn)的需求。在這種情況下，用戶可以自行操作的移動(dòng)心電監(jiān)測(cè)設(shè)備必然能夠填補(bǔ)這一龐大的用戶需求空缺。因此，基于移動(dòng)設(shè)備的

33、移動(dòng)心電監(jiān)護(hù)系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。</p><p>　　移動(dòng)醫(yī)療（Mobile Health），指的是通過使用移動(dòng)通信技術(shù)，如 PDA 和智能手機(jī)等為用戶提供醫(yī)療服務(wù)和信息。目前移動(dòng)醫(yī)療的應(yīng)用領(lǐng)域主要有緊急狀況的處理、慢性疾病的長(zhǎng)期監(jiān)控以及為偏遠(yuǎn)地區(qū)就醫(yī)提供幫助等。用戶會(huì)佩戴一種輕量級(jí)的醫(yī)療監(jiān)視系統(tǒng)——人體局域網(wǎng)絡(luò)（BAN），BAN 通過無線傳感技術(shù)獲取醫(yī)療數(shù)據(jù)，然后通過無線通信技術(shù)將信息傳遞給醫(yī)院的醫(yī)療信息處理中心，供

34、醫(yī)生查看。</p><p>　　而智能手機(jī)的普及也為移動(dòng)監(jiān)護(hù)系統(tǒng)提供了更大的發(fā)展空間和平臺(tái)。隨著智能手機(jī)市場(chǎng)的興盛和國(guó)內(nèi)手機(jī)廠商競(jìng)爭(zhēng)的加劇，國(guó)內(nèi)智能手機(jī)的普及率目前已經(jīng)超過70%。同時(shí)，智能手機(jī)的價(jià)格也在不斷降低，功能機(jī)用戶加速換機(jī)促使智能手機(jī)的保有量呈現(xiàn)高速增長(zhǎng)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2013年中國(guó)智能手機(jī)整體銷量高達(dá)3.4億臺(tái)，預(yù)計(jì)2017年達(dá)到5.9億臺(tái)。目前主流的手機(jī)操作系統(tǒng)主要有谷歌的Android、蘋果的IOS以及

35、微軟的Windows Phone。據(jù)統(tǒng)計(jì)，到2013年第四季度，Android平臺(tái)手機(jī)的全球市場(chǎng)份額已經(jīng)達(dá)到78.1%。Android是一種基于Linux的自由及開放源代碼的操作系統(tǒng)，主要使用于移動(dòng)設(shè)備，如智能手機(jī)和平板電腦，由Google公司和開放手機(jī)聯(lián)盟領(lǐng)導(dǎo)及開發(fā)。本文選用該操作系統(tǒng)作為開發(fā)平臺(tái)也是基于其開源性考慮[17]。</p><p>　　1.3 本課題主要內(nèi)容及技術(shù)方案</p><

36、;p>　　本文基于Android 操作系統(tǒng)開發(fā)了一款心電監(jiān)護(hù)系統(tǒng)，包括硬件檢測(cè)前端設(shè)備以及智能手機(jī)終端應(yīng)用程序。該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了對(duì)人體心電信號(hào)的采集、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、信號(hào)的濾波、基線漂移的去除以及心電常用特征值的提取。最后完成了心電數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)繪制和簡(jiǎn)單的疾病診斷功能。</p><p>　　在硬件部分，本文使用了低通濾波和高通濾波來簡(jiǎn)單的去除一些噪聲干擾并且實(shí)現(xiàn)心電信號(hào)的放大，采用ATmega128單片機(jī)作為數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的

37、工具，藍(lán)牙則使用了主從一體式藍(lán)牙串口模塊。在信號(hào)處理方面，使用了數(shù)字低通濾波器去除工頻干擾，在去除基線漂移方面，本文比較了快速中值濾波算法和小波變換算法的優(yōu)缺點(diǎn)，之后進(jìn)行了QRS波的特征提取。最后完成了算法的JAVA語言移植并在Android真機(jī)中運(yùn)行成功。</p><p>　　本文共分為四章，第一章為緒論，主要概述課題的研究背景與意義、國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀以及本文所使用的技術(shù)方案。第二章為心電檢測(cè)硬件電路的設(shè)計(jì)，依據(jù)

38、設(shè)計(jì)要求完成信號(hào)放大、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換以及藍(lán)牙發(fā)送等功能。第三章為心電信號(hào)的預(yù)處理及特征提取，主要完成采集到的信號(hào)去除噪聲干擾和信號(hào)的特征提取功能，其中去除工頻干擾使用了數(shù)字低通濾波器。本文在去除基線漂移方式上比較了中值濾波算法和小波變換算法，最終選定中值濾波算法作為Android平臺(tái)去除基線漂移方式。第四章為基于Android智能手機(jī)的移動(dòng)心電監(jiān)護(hù)系統(tǒng)客戶端設(shè)計(jì)，該章主要完成算法的JAVA語言移植以及對(duì)UI界面的設(shè)計(jì)。</p>

39、<p><b>　　1.4 本章小結(jié)</b></p><p>　　本章第一節(jié)介紹了本文的研究背景和意義和心電圖檢測(cè)對(duì)于心臟疾病的輔助作用。第二節(jié)講述了國(guó)內(nèi)外移動(dòng)醫(yī)療監(jiān)護(hù)系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀和智能手機(jī)系統(tǒng)的現(xiàn)狀。本文第三節(jié)則主要描述了本文的結(jié)構(gòu)安排以及技術(shù)方案，概括性的講述了文本的主要工作。</p><p>　　2 心電檢測(cè)硬件電路的設(shè)計(jì)</p>

40、<p>　　2.1 檢測(cè)放大電路</p><p>　　為了整個(gè)系統(tǒng)的便捷性，本文采用三導(dǎo)聯(lián)系統(tǒng)來提高測(cè)量效率與便捷性?；贛ason-Likar導(dǎo)聯(lián)系統(tǒng)，電極RA放置于右鎖骨，LA放置于左鎖骨，LL放置于左肋骨下緣。如圖2.1（a）所示。圖2.1（b）為本文使用的一次性電極。</p><p>　　(a)

41、 (b)</p><p>　　圖2.1 電極安放位置示意圖與電極片，(a)位置示意圖；(b)電極片。</p><p>　　依據(jù)美國(guó)心電協(xié)會(huì)確定的標(biāo)準(zhǔn)，心電正常信號(hào)的幅值在之間，典型值大約為。大約90%的ECG頻譜主要集中在之間。因此，檢測(cè)放大電路需要考慮到基本濾波參數(shù)的選擇，第一級(jí)完成低通濾波和一級(jí)放大，第二級(jí)完成高通濾波和二級(jí)放大。第一級(jí)理論放大倍數(shù)為10倍，第二級(jí)理論放大倍數(shù)為200倍

42、。總體理論放大倍數(shù)為2000倍?？紤]到心電信號(hào)為毫伏級(jí)別，而單片機(jī)模數(shù)轉(zhuǎn)換參考電壓為5V。而且實(shí)際電路有損耗，因此放大倍數(shù)是合理的。心電信號(hào)是交流信號(hào)，為了便于單片機(jī)轉(zhuǎn)換，本文將虛地電壓拉升到單片機(jī)參考電壓的一半2.5V。如圖2.2右上部分所示。整個(gè)檢測(cè)電路的電源由單片機(jī)提供，單片機(jī)電源由移動(dòng)電源提供，整個(gè)系統(tǒng)獨(dú)立供電，保證了系統(tǒng)的安全性和移動(dòng)性。</p><p>　　圖2.2 檢測(cè)放大電路原理圖</p&g

43、t;<p>　　本文使用protel軟件對(duì)硬件電路PCB進(jìn)行設(shè)計(jì)，整個(gè)走線盡量減少交叉與跳線。對(duì)地線和電源線進(jìn)行加粗處理。PCB圖如圖2.3所示。</p><p>　　圖2.3檢測(cè)放大電路PCB圖</p><p>　　2.2 模數(shù)轉(zhuǎn)換與單片機(jī)接口電路</p><p>　　2.2.1 單片機(jī)接口電路設(shè)計(jì)</p><p>　　由

44、于藍(lán)牙模塊只能發(fā)送數(shù)字信號(hào)，所以經(jīng)放大電路放大后的心電信號(hào)需要完成模數(shù)轉(zhuǎn)換。本文使用ATmega128單片機(jī)完成該功能。</p><p>　　ATmega128是ATMEL公司的 8位系列單片機(jī)的最高配置的一款單片機(jī)，穩(wěn)定性極高，應(yīng)用極其廣泛。ATmega128有一個(gè)10位的逐次逼近型ADC。ADC與一個(gè)8通道的模擬多路復(fù)用器連接，能對(duì)來自端口A 的8 路單端輸入電壓進(jìn)行采樣。ADC 通過逐次逼近的方法將輸入的模

45、擬電壓轉(zhuǎn)換成一個(gè)10 位的數(shù)字量。最小值代表GND，最大值代表AREF引腳上的電壓再減去1 LSB。通過寫ADMUX寄存器的REFSn位可以把AVCC 或內(nèi)部2.56V 的參考電壓連接到AREF 引腳。本文中8 位的轉(zhuǎn)換精度即可，所以可以設(shè)置轉(zhuǎn)換結(jié)果左對(duì)齊，只需要讀取ADCH寄存器中的值。放大后的信號(hào)理論上在0~5V之間，由于輸入電壓被量化成有限位的數(shù)碼，某個(gè)范圍的輸入電壓(1 LSB) 被轉(zhuǎn)換為相同的數(shù)碼。量化誤差總是為±

46、0.5 LSB，約為±19.5mV?？紤]到放大倍數(shù)，誤差可以忽略。單次轉(zhuǎn)換的結(jié)果如下：</p><p><b>　　(2. 1) </b></p><p>　　ADC為轉(zhuǎn)換結(jié)果，為輸入電壓，為參考電壓。</p><p>　　(a) (b)</p><p&

47、gt;　　圖2.4 單片機(jī)接口示意圖與實(shí)際電路，(a)接口示意圖；(b)實(shí)際電路。 </p><p>　　由圖2.4可知，單片機(jī)的PF0口為模擬信號(hào)輸入口，PE1為轉(zhuǎn)換后的數(shù)字信號(hào)輸出口。由圖2.4（b）所示，實(shí)際電路中，藍(lán)色線為輸入數(shù)據(jù)線，黃色線為輸出數(shù)據(jù)線。</p><p>　　2.2.2 單片機(jī)程序設(shè)計(jì)與調(diào)試</p><p>　　通過T_C_init函數(shù)設(shè)

48、置ADC為8分頻，匹配中斷和全局中斷開放。通過uart0_init函數(shù)設(shè)置關(guān)閉UART00，不使用倍速發(fā)送（異步），數(shù)據(jù)位為8位，接收使能和發(fā)送使能。通過AD_init函數(shù)完成AD轉(zhuǎn)換參數(shù)設(shè)置，參考電壓的選擇如表1所示，其中ADMUX寄存器為ADC多工選擇寄存器（如圖2.5所示）。</p><p>　　圖2.5 ADMUX寄存器</p><p>　　表2.1 參考電壓的選擇</p&g

49、t;<p>　　ADLAR影響ADC轉(zhuǎn)換結(jié)果在ADC數(shù)據(jù)寄存器中的存放形式。ADLAR置位時(shí)轉(zhuǎn)換結(jié)果為左對(duì)齊，否則為右對(duì)齊。ADLAR的改變將立即影響ADC數(shù)據(jù)寄存器的內(nèi)容，不論是否有轉(zhuǎn)換正在進(jìn)行。本文選擇左對(duì)齊方式。</p><p>　　通過MUX4-0這4位的設(shè)置，可以對(duì)連接到ADC的模擬輸入進(jìn)行選擇。也可對(duì)差分通道增益進(jìn)行選擇。本文選擇輸入0作為單通道輸入端，部分選擇如下表所示：</p&

50、gt;<p>　　表2.2 輸入通道選擇</p><p>　　ADC控制和狀態(tài)寄存器ADCSRA（如圖2.6所示），當(dāng)ADFR寫1，ADC工作在連續(xù)轉(zhuǎn)換模式。在該模式下，ADC不斷對(duì)數(shù)據(jù)寄存器采樣與更新。該位寫0，停止連續(xù)轉(zhuǎn)換模式。在連續(xù)轉(zhuǎn)換模式下，ADSC置位將啟動(dòng)首次轉(zhuǎn)換。第一次轉(zhuǎn)換( 在ADC 啟動(dòng)之后置位ADSC，或者在使能ADC的同時(shí)置位ADSC) 需要25個(gè)ADC時(shí)鐘周期，而不是正常情況

51、下的13個(gè)。第一次轉(zhuǎn)換執(zhí)行ADC初始化的工作。ADPS2、ADPS1、ADPS0這3位確定了XTAL與ADC 輸入時(shí)鐘之間的分頻因子。本文選擇8分頻。</p><p>　　圖2.6 ADCSRA寄存器</p><p>　　ADC數(shù)據(jù)寄存器在ADLAR為1（左對(duì)齊方式）時(shí)，ADCL和ADCH如圖2.7所示，讀取ADCL之后，ADC數(shù)據(jù)寄存器一直要等到ADCH 也被讀出才可以進(jìn)行數(shù)據(jù)更新。因此

52、，如果轉(zhuǎn)換結(jié)果為左對(duì)齊，且要求的精度不高于8比特，那么僅需讀取ADCH 就足夠了。否則必須先讀出ADCL 再讀ADCH。本文通過T_C函數(shù)來啟動(dòng)AD，設(shè)置采樣頻率為200Hz依據(jù)奈奎斯特采樣定理可知：</p><p><b>　?。?.2）</b></p><p>　　為采樣頻率，為能夠從采樣信號(hào)中完全恢復(fù)的最高信號(hào)頻率。心電信號(hào)頻率較低，故采用200Hz的采樣頻率完

53、全可以。</p><p>　　圖2.7 ADC數(shù)據(jù)寄存器</p><p>　　在主程序中，通過調(diào)用各個(gè)子函數(shù)對(duì)參數(shù)進(jìn)行設(shè)置，其次，每隔5ms轉(zhuǎn)換一次模擬數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)發(fā)送到輸出口。</p><p>　　我們使用超級(jí)下載軟件Progisp將單片機(jī)程序?qū)懭胗布?，參?shù)設(shè)置如圖2.8所示。</p><p>　　圖2.8 progiso軟件參數(shù)設(shè)置&l

54、t;/p><p>　　通過PC端通過串口調(diào)試助手軟件來接收數(shù)據(jù)，接收到串口輸出的數(shù)據(jù)如圖2.9所示，為一連串8位16進(jìn)制數(shù)據(jù)。符合實(shí)驗(yàn)預(yù)期結(jié)果。</p><p>　　圖2.9 串口軟件助手接收到的數(shù)據(jù)</p><p><b>　　2.3 藍(lán)牙模塊</b></p><p>　　2.3.1 藍(lán)牙技術(shù)的基本原理</p&g

55、t;<p>　　藍(lán)牙是一種無線技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，它能夠?qū)崿F(xiàn)固定設(shè)備、移動(dòng)設(shè)備等各種設(shè)備之間的短距離數(shù)據(jù)交換。藍(lán)牙技術(shù)最初是由愛立信公司于1994年創(chuàng)制的。它的成本相對(duì)較低，傳輸距離近、低功耗。藍(lán)牙可連接多個(gè)設(shè)備，克服了數(shù)據(jù)同步的難題[18]。</p><p>　　藍(lán)牙技術(shù)支持用戶在許多設(shè)備之間進(jìn)行無線數(shù)據(jù)交換及文件同步，能夠使移動(dòng)電話、便攜式計(jì)算機(jī)以及各種便攜式通信設(shè)備之間在近距離內(nèi)實(shí)現(xiàn)資源的共享。且它能在

56、移動(dòng)中進(jìn)行無線連接和通信，支持無線設(shè)備到有線網(wǎng)絡(luò)之間的無線連接。由于目前藍(lán)牙功能已經(jīng)成為當(dāng)前智能手機(jī)的標(biāo)配，所以使用藍(lán)牙作為本課題數(shù)據(jù)傳輸格式尤為合適，無線連接的方式極其方便。本文使用的藍(lán)牙模塊為ATK-HC05，它是一款高性能的主從一體藍(lán)牙串口模塊?？梢酝鞣N帶藍(lán)牙功能的電腦、藍(lán)牙主機(jī)、手機(jī)、PDA、PSP等智能終端配對(duì)，該模塊支持非常寬的波特率范圍：4800~1382400，并且模塊兼容5V或3.3V單片機(jī)系統(tǒng)，可以與ATmega1

57、28完美兼容，使用非常靈活、方便。</p><p>　　ATK-HC05模塊非常小巧，如圖2.10所示，該模塊通過6個(gè)2.54mm的排針與外部連接，各引腳詳細(xì)描述如表2.3所示。本文由于只使用了從機(jī)模式，藍(lán)牙模塊只需要發(fā)送數(shù)據(jù)即可。其中RXD接口與單片機(jī)TXD接口連接。VCC與GND分別連接單片機(jī)上的VCC和GND以給藍(lán)牙模塊供電。</p><p>　　圖2.10 藍(lán)牙模塊</p&g

58、t;<p>　　表2.3 藍(lán)牙模塊各接口說明</p><p>　　2.3.2 基于藍(lán)牙模塊的心電數(shù)據(jù)傳輸</p><p>　　本文藍(lán)牙模塊參數(shù)設(shè)置為8位數(shù)據(jù)，1位停止位，無校驗(yàn)位，波特率設(shè)置為9600bps。發(fā)送的是無符號(hào)數(shù)據(jù)。</p><p>　　使用Android端接收軟件藍(lán)牙串口助手驗(yàn)證接收到的數(shù)據(jù)是否正確。結(jié)果如圖2.11所示。說明藍(lán)牙已經(jīng)可

59、以成功將數(shù)據(jù)發(fā)送出去。至此，硬件部分已經(jīng)全部完成。</p><p>　　圖2.11 串口助手接收到的數(shù)據(jù)</p><p><b>　　2.4 本章小結(jié)</b></p><p>　　本章主要介紹了課題中的硬件部分，第一節(jié)主要分析了檢測(cè)放大電路的功能和要求以及電極位置的選擇。第二節(jié)則講述了單片機(jī)模數(shù)轉(zhuǎn)換功能和調(diào)試，包括數(shù)據(jù)位的選擇，轉(zhuǎn)換方式和各種

60、寄存器的設(shè)置。第三節(jié)主要介紹了藍(lán)牙模塊的使用和單片機(jī)串口輸出的問題。在這些環(huán)節(jié)中，本文采用5V獨(dú)立供電，保證了整個(gè)系統(tǒng)的安全性，不會(huì)有對(duì)使用者造成傷害的危險(xiǎn)。介紹了信號(hào)放大電路，如何利用單片機(jī)完成模數(shù)轉(zhuǎn)換以及通過藍(lán)牙發(fā)送數(shù)據(jù)。最后本文使用PC端串口助手軟件對(duì)發(fā)送的數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，效果良好穩(wěn)定。通過本章的內(nèi)容，使得硬件部分能夠?yàn)檐浖糠痔峁┓€(wěn)定可靠的數(shù)據(jù)源。為后面軟件部分的工作打下了基礎(chǔ)。</p><p>　　3 心

61、電信號(hào)的預(yù)處理及特征提取</p><p>　　3.1 心電信號(hào)及其濾波</p><p>　　3.1.1 心電信號(hào)及其特點(diǎn)</p><p>　　圖3.1 正常心電波形圖</p><p>　　圖3.1給出了一個(gè)周期的正常心電信號(hào)波形，P波代表心房除極過程，故P波的異常通常代表心房的問題。PR間期不等于PR段，而等于P波加PR段，代表心房除極開

62、始至心室開始除極，故其時(shí)間延長(zhǎng)可見于房室傳導(dǎo)阻滯。QRS波群是心室除極全過程，若出現(xiàn)寬大畸形的QRS波群，常代表心室有問題。ST-T段為心室復(fù)極全過程，其異常多為心室的問題，其臨床地位極高，但其改變特異性欠佳。QT間期為整個(gè)心室活動(dòng)過程，心率慢QT間期必長(zhǎng)[19]。</p><p>　　從圖中可以明顯知道QRS波群的頻率在心電各個(gè)波中是最高的，其頻率大約在15-25Hz左右。本文主要關(guān)注心電波形中的P波、QRS波

63、群、T波，其中P波時(shí)長(zhǎng)在0.08-0.115s，幅度一般低于0.25mV。QRS對(duì)應(yīng)于心室去極化過程，心室又是心臟的重要部位，其病變會(huì)直接危害到心臟，因此QRS波群的診斷尤為重要。T波在QRS波群之后，幅度一般為0.1-0.8mV。</p><p>　　3.1.2 心電信號(hào)常見干擾</p><p>　　心電信號(hào)的常見干擾主要有工頻干擾，基線漂移和肌電干擾。傳統(tǒng)心電監(jiān)護(hù)采用硬件濾波的方式來

64、去除這些干擾，無疑增加了設(shè)備的成本。數(shù)字化后心電信號(hào)可以采用數(shù)字處理的方式來去除這些干擾。</p><p><b>　?。?）工頻干擾</b></p><p>　　我國(guó)電力工業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)頻率(俗稱工頻)為50Hz。市場(chǎng)上的商用電器幾乎都使用該頻率的交流電。會(huì)以電磁波的形式輻射能量，對(duì)周圍的電子設(shè)備產(chǎn)生干擾。使得系統(tǒng)的信噪比降低，可能會(huì)淹沒微弱的心電信號(hào)。</p>

65、;<p><b>　?。?）基線漂移</b></p><p>　　基線漂移主要是因?yàn)楹粑?，肢體活動(dòng)或運(yùn)動(dòng)，溫漂等引起的，頻率很低。目前去除基線漂移的數(shù)字濾波方法主要有平滑濾波、插值擬合、中值濾波和小波變換等方法。中值濾波自從1970年被提出以來,由于具有良好的邊緣保持的特性和清除脈沖噪聲的能力,所以被廣泛用于數(shù)字圖像處理之中。小波變換是一種新的變換分析方法，其繼承和發(fā)展了短時(shí)傅

66、立葉變換局部化的思想特點(diǎn)，又克服了窗口大小不隨頻率變化的缺點(diǎn)，它能夠提供一個(gè)隨頻率改變的“時(shí)間-頻率”窗口，是一種進(jìn)行信號(hào)時(shí)頻分析和處理的理想工具。</p><p><b>　?。?）肌電干擾</b></p><p>　　肌電干擾是因肌肉緊張或者溫度刺激產(chǎn)生的噪聲，頻率大約在5Hz-2kHz左右。與心電信號(hào)頻率有重疊，因此較難濾除。主要方法是通過小波變換進(jìn)行重構(gòu)，來濾

67、除肌電干擾。</p><p>　　3.1.3 心電信號(hào)的濾波</p><p>　　本文采用了數(shù)字低通濾波器來消除工頻干擾，數(shù)字濾波器是按照程序計(jì)算信號(hào)，達(dá)到濾波的目的。通過對(duì)數(shù)字濾波器的存儲(chǔ)器編寫程序，就可以實(shí)現(xiàn)各種濾波功能。對(duì)數(shù)字濾波器來說，增加功能就是增加程序，不用增加元件，不受元件誤差的影響，對(duì)低頻信號(hào)的處理也不用增加芯片的體積。用數(shù)字濾波方法可以擺脫模擬濾波器被元件限制的困擾。&

68、lt;/p><p>　　依據(jù)心電信號(hào)的頻率范圍，我們?cè)O(shè)置濾波器的參數(shù)wp（通帶截止頻率歸一化值）為0.15（即15Hz）。ws（阻帶截止頻率歸一化值）為0.5（即50Hz）。其頻率響應(yīng)如圖3.2所示。經(jīng)過數(shù)字低通濾波后的心電信號(hào)如圖3.3所示。從圖中可以直觀的看到信號(hào)的工頻干擾基本被去除。</p><p>　　圖3.2 數(shù)字低通濾波器頻率響應(yīng)</p><p>　　圖3.

69、3 數(shù)字低通濾波前后心電信號(hào)對(duì)比</p><p>　　3.2 心電信號(hào)基線漂移的去除</p><p>　　由于基線漂移會(huì)扭曲信號(hào)的水平基線，會(huì)導(dǎo)致不同心拍的QRS波高度差異過大，會(huì)對(duì)后續(xù)特征值檢測(cè)產(chǎn)生影響。本文在去除基線漂移過程中，在MALAB環(huán)境下比較了中值濾波算法和小波變換去基線漂移算法，兩者效果差距并不大。</p><p>　　3.2.1 中值濾波算法及實(shí)

70、驗(yàn)結(jié)果</p><p>　　中值濾波算法是一種由排序統(tǒng)計(jì)理論衍生出的非線性的信號(hào)處理的方法。其基本思想是利用信號(hào)中采樣點(diǎn)鄰域內(nèi)各個(gè)點(diǎn)的中值來代替該點(diǎn)的值，該方法可以消除過大或過小的孤立的噪聲點(diǎn)（野點(diǎn)），據(jù)此可以得到信號(hào)的大體走勢(shì)，即趨勢(shì)項(xiàng)[20,21]]。</p><p>　　本文使用的中值濾波算法主要步驟如下：</p><p><b>　　選取某一窗長(zhǎng)n

71、</b></p><p>　　對(duì)窗長(zhǎng)n內(nèi)的數(shù)據(jù)做一次排序（即對(duì)總數(shù)據(jù)N的前n個(gè)數(shù)據(jù)排序）其中間值為mid。mid左側(cè)均小于它，右側(cè)均大于它。</p><p>　　將移入值x與mid值和未排序序列移出值y比較，當(dāng)且 或者且時(shí)，mid值保持不變，序列n中移入值替換移出值。當(dāng)時(shí)，此時(shí)mid左側(cè)少了一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，右側(cè)多了一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。因此中值mid用右側(cè)最小值替換。同理，當(dāng)時(shí)，中值用左側(cè)最

72、小值替換。</p><p>　　中值濾波方法如圖3.4所示：</p><p>　　圖3.4 中值濾波算法圖示</p><p>　　本文MATLAB程序中的zhongzhilvbo2函數(shù)就是實(shí)現(xiàn)中值濾波的功能，經(jīng)過多次窗長(zhǎng)的試驗(yàn)，本文最終選擇窗長(zhǎng)為100。我們對(duì)第一步濾波后心電信號(hào)進(jìn)行中值濾波，效果如圖3.5所示，總體去除基線漂移的效果還不錯(cuò)。</p>

73、<p>　　圖3.5 中值濾波去基線漂移后數(shù)據(jù)</p><p>　　3.2.2 小波變換算法及實(shí)驗(yàn)結(jié)果</p><p>　　小波變換（wavelet transform）屬于一種新型信號(hào)變換分析方法，它繼承與發(fā)展了短時(shí)傅立葉局部變換的思想，又克服了窗口大小不隨頻率變化的缺點(diǎn)，可以提供一個(gè)隨頻率改變的“時(shí)間-頻率”窗口，是進(jìn)行信號(hào)時(shí)頻分析和處理的理想工具。其主要特點(diǎn)是可以通過變換

74、突出問題某些方面的特征，可以對(duì)頻率進(jìn)行局部化分析，通過伸縮平移運(yùn)算對(duì)信號(hào)逐步進(jìn)行多尺度細(xì)化，它解決了Fourier變換的一些困難問題，成為Fourier變換之后科學(xué)方法上的突破。</p><p>　　由于基線漂移屬于低頻噪聲，對(duì)應(yīng)于小波變換算法中的大尺度空間。依據(jù)db4小波對(duì)信號(hào)進(jìn)行分解，利用MATLAB中的wavedec函數(shù)來選擇小波類型和分解層數(shù)?？紤]到采樣頻率為100Hz，如圖3.6所示：</p>

75、;<p>　　圖3.6 7層db4小波分解圖</p><p>　　我們將除CA7和CA6之外的系數(shù)置零，使用waverec函數(shù)將基線漂移的趨勢(shì)項(xiàng)進(jìn)行重構(gòu)。得到的結(jié)果如圖3.7所示，其基本反映了信號(hào)基線漂移的趨勢(shì)。圖3.8為重構(gòu)的去基線漂移信號(hào)。</p><p>　　圖3.7 小波變換去基線漂移重構(gòu)趨勢(shì)項(xiàng)</p><p>　　本文依次將CA7到CA1項(xiàng)

76、置零，從而依次去除低頻部分。得到如圖3.9所示的數(shù)據(jù)對(duì)比圖。由圖可以看出，在將第五層重構(gòu)回去時(shí)，此時(shí)頻率低于3.125Hz的部分被濾除。重構(gòu)的信號(hào)基本反映了心電數(shù)據(jù)。而在將信號(hào)7層系數(shù)都置零的情況下，信號(hào)基本消失，驗(yàn)證了數(shù)字低通濾波器將高頻能量基本去除。</p><p>　　圖3.8 小波變換重構(gòu)去基線漂移心電信號(hào)</p><p>　　圖3.9 小波變換各層系數(shù)置零重構(gòu)信號(hào)</p&g

77、t;<p>　　圖3.10 兩種算法整體對(duì)比</p><p>　　圖3.10為中值濾波算法和小波變換效果對(duì)比圖，我們將小波變換重構(gòu)的去基線漂移信號(hào)與中值濾波去基線漂移信號(hào)進(jìn)行了對(duì)比，同時(shí)從算法時(shí)間長(zhǎng)度、信噪比、均方誤差3個(gè)角度來衡量。</p><p>　　信噪比通常指在一個(gè)電子系統(tǒng)中的信號(hào)與噪聲之間的比例。信號(hào)指的是來自設(shè)備外需要通過設(shè)備進(jìn)行處理的有用的電子信號(hào)，噪聲是指經(jīng)過

78、該設(shè)備后產(chǎn)生的原信號(hào)中并不存在的或者不需要的額外信號(hào)（或信息）。計(jì)算公式如下所示：</p><p><b>　　(3.1)</b></p><p>　　y為原始數(shù)據(jù), x為濾波后的數(shù)據(jù)，L為數(shù)據(jù)長(zhǎng)度。SNR的數(shù)值越大，則相應(yīng)的算法也就越優(yōu)秀。</p><p>　　均方誤差是一種衡量平均誤差的方法，用于評(píng)價(jià)處理后數(shù)據(jù)的變化程度。MSE的值越小，則

79、說明了預(yù)測(cè)模型對(duì)描述數(shù)據(jù)具有更好的效果，更精準(zhǔn)。計(jì)算公式如下：</p><p><b>　　(3.2)</b></p><p>　　對(duì)比結(jié)果如下表所示，兩種算法均能很好的去除基線漂移，考慮到小波變換去除了低頻部分較多的能量，信號(hào)有一定的衰減，而且算法時(shí)間復(fù)雜度大對(duì)于移植到Android系統(tǒng)中會(huì)導(dǎo)致一些難以避免的問題，本文最終選擇了中值濾波算法移植到Android系統(tǒng)。

80、兩種算法的對(duì)比如表3.1所示。</p><p>　　表3.1 兩濾波方法對(duì)比</p><p>　　圖3.11 兩種算法局部對(duì)比</p><p>　　我們對(duì)兩種算法判斷的基線漂移進(jìn)行了繪制，如圖3.12所示，與原始信號(hào)對(duì)比，兩者均能很好的判定基線漂移。去除基線漂移的效果均可以接受。應(yīng)用于智能手機(jī)平臺(tái)并不會(huì)有太大的誤差。</p><p>　　圖

81、3.12 兩種算法對(duì)基線漂移的判定</p><p>　　3.3 QRS波特征提取</p><p>　　QRS波群是心電信號(hào)中頻率較高的信號(hào)部分，在臨床上，醫(yī)生對(duì)心臟相關(guān)的疾病進(jìn)行診斷時(shí)，心電圖的參數(shù)是其中一個(gè)重要診斷依據(jù)，判斷心臟功能是否異常的一個(gè)準(zhǔn)則即心電波形各個(gè)波段的參數(shù)指標(biāo)。對(duì)心電波形做特征值檢測(cè)即是在預(yù)處理的基礎(chǔ)上，使用各種信號(hào)處理方法，對(duì)波形特征點(diǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確的定位，從而更好地用于

82、后期分析波形參數(shù)及其形態(tài)的特征，為后期心臟疾病自動(dòng)診斷提供診斷依據(jù)信息。</p><p>　　本文采用差分閾值法來實(shí)現(xiàn)特征提取的功能，該算法是基于QRS波斜率和閾值在心電信號(hào)中均為最大的特點(diǎn)，對(duì)濾波去噪處理后的信號(hào)進(jìn)行逐點(diǎn)一階差分。從而獲得差分閾值。其原則上反映的是波形的斜率特征。因此可以用于定位QRS波群的位置。</p><p><b>　?。?）R波檢測(cè)</b>&

83、lt;/p><p>　　R波是心電圖中幅度最高的波形，也是最具有代表性的波形，由此分析，在波形檢測(cè)過程中，R波自然為定位的第一步，通過對(duì)R波定位，可以計(jì)算出RR間期，用于計(jì)算被測(cè)者的心率數(shù)值。在本文中，選取了差分閾值法來檢測(cè)R波。其基本原理是對(duì)心電信號(hào)做一階差分計(jì)算。得到斜率信息。確定R波斜率閾值gate.r。對(duì)差分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行遍歷，當(dāng)數(shù)值達(dá)到閾值時(shí)記錄該點(diǎn)信息。然而這樣有個(gè)問題，即發(fā)生誤判的幾率較大。所以本文設(shè)置了不應(yīng)

84、期，當(dāng)找到該點(diǎn)時(shí)對(duì)該點(diǎn)后30個(gè)點(diǎn)進(jìn)行比較，將最大值設(shè)為R波峰值點(diǎn)。并且設(shè)置一個(gè)不應(yīng)期，在不應(yīng)期內(nèi)不會(huì)再尋找下一個(gè)R波峰值。同時(shí)R峰漏檢的糾正通過設(shè)立一個(gè)標(biāo)記符來實(shí)現(xiàn)，它的初始值為0，如果當(dāng)前檢測(cè)到的R波峰值與前一峰值距離超出了應(yīng)有的距離，則說明之間出現(xiàn)了R波漏檢，則將閾值乘以一定的系數(shù)對(duì)閾值縮小后重新進(jìn)行檢測(cè)。</p><p>　?。?）QRS波始末點(diǎn)檢測(cè)</p><p>　　在前文對(duì)R波

85、峰值點(diǎn)定位的基礎(chǔ)上，接下來對(duì)QRS波群的起始點(diǎn)的檢測(cè)采用局域變換算法，將心電信號(hào)減去一段固定斜率直線，其中Q波起點(diǎn)與S波終點(diǎn)均與直線距離最大（圖3.13），因此可以選取絕對(duì)值最大的點(diǎn)作為Q波和S波起點(diǎn)。該算法的基礎(chǔ)是在正確定位了R波峰值點(diǎn)的基礎(chǔ)上進(jìn)行的。式（3.3）為理論公式，斜率變化由式（3. 4）所示：</p><p><b>　?。?.3）</b></p><p&g

86、t;<b>　?。?.4） </b></p><p>　　圖3.13 Q波和S波起始點(diǎn)檢測(cè)示意圖</p><p>　　在MATLAB上運(yùn)行檢測(cè)程序后得到如圖3.14和圖3.15所示的結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)，R波峰值定位準(zhǔn)確，基本沒有漏檢和錯(cuò)檢。效果較好。可以用于Java移植。</p><p>　　圖3.14 QRS波特征點(diǎn)提取整體效果</p&g

87、t;<p>　　圖3.15 QRS波特征點(diǎn)提取局部效果</p><p><b>　　3.4 本章小結(jié)</b></p><p>　　本章第一節(jié)主要介紹了心電信號(hào)的主要特點(diǎn)以及采集心電信號(hào)過程中的主要干擾。第二節(jié)講述了如何利用中值濾波和小波變換來去除基線漂移以及兩種方式的對(duì)比。本章第三節(jié)講述的是如何利用QRS波檢測(cè)的算法來定位R波峰值點(diǎn)以及Q波和S波。本

88、文使用的是差分閾值法來做特征點(diǎn)提取，并利用MATLAB對(duì)采集到的信號(hào)做處理，通過數(shù)字低通濾波去除高頻噪聲和工頻干擾，整體效果不錯(cuò)，最終本文選定了中值濾波的算法移植到Android平臺(tái)。本章工作確定了相應(yīng)的算法，為后面的Java移植做了準(zhǔn)備。</p><p>　　4 基于Android智能手機(jī)的移動(dòng)心電監(jiān)護(hù)系統(tǒng)客戶端設(shè)計(jì)</p><p>　　4.1 Android系統(tǒng)簡(jiǎn)介</p&g

89、t;<p>　　Android（安卓）以 Linux 為基礎(chǔ)，是一種開放源碼的操作系統(tǒng)[22]。 Android 操作系統(tǒng)最初是由 Andy Rubin 開發(fā)的， 后由 Google 收購(gòu)，并聯(lián)合多家硬件制造商組成開放手機(jī)聯(lián)盟對(duì)其進(jìn)行開發(fā)改良，并且擴(kuò)展到平板電腦、車載系統(tǒng)、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備等其他領(lǐng)域上。Google于2007 年正式推出該操作系統(tǒng)后，在短短的幾年時(shí)間內(nèi)得到了廣泛的應(yīng)用。其底層是以Linux為內(nèi)核，由C語言開發(fā)，只

90、提供基本功能。中間層包括函數(shù)庫(kù)Library和虛擬機(jī)Virtual Machine，由C++開發(fā)。最上層是各種應(yīng)用軟件，包括通話程序，短信程序等，應(yīng)用軟件則由各公司自行開發(fā)，以Java言語作為編寫程序的基礎(chǔ)。號(hào)稱是首個(gè)Android的系統(tǒng)架構(gòu)和其操作系統(tǒng)一樣，采用了分層的架構(gòu)。</p><p>　　從架構(gòu)圖上看，Android操作系統(tǒng)主要分為四個(gè)層（圖4.1），由高到低分別為應(yīng)用程序?qū)?、?yīng)用程序框架層、系統(tǒng)運(yùn)行庫(kù)

91、層和Linux內(nèi)核層。其發(fā)布的操作系統(tǒng)會(huì)帶有一系列系統(tǒng)軟件，包括桌面、瀏覽器、短信等必備軟件。開發(fā)人員可以完全訪問核心應(yīng)用程序所使用的API框架。該架構(gòu)設(shè)計(jì)簡(jiǎn)化了組件的重用，使得任何一個(gè)應(yīng)用均可以發(fā)布其功能塊，其他應(yīng)用都可以使用這些功能塊。重用機(jī)制使得用戶可以方便的替換程序組件。服務(wù)和系統(tǒng)給應(yīng)用程序提供一系列的支持, 其中包括視圖、內(nèi)容提供器、資源管理器、通知管理器和活動(dòng)管理器等。系統(tǒng)運(yùn)行庫(kù)包含一些C/C++庫(kù)，這些庫(kù)能被Android

92、系統(tǒng)中不同的組件使用。它們通過 Android 應(yīng)用程序框架為開發(fā)者提供服務(wù)。</p><p>　　圖4.1 Android操作系統(tǒng)架構(gòu)圖</p><p>　　4.2 心電監(jiān)護(hù)系統(tǒng)流程及關(guān)鍵環(huán)節(jié)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)</p><p>　　4.2.1 Android平臺(tái)開發(fā)環(huán)境構(gòu)建</p><p>　　Eclipse 是一個(gè)基于Java的可擴(kuò)展開放開發(fā)

93、平臺(tái)。它本身只是一個(gè)框架和一組服務(wù)，通過各種插件組件來構(gòu)建Android開發(fā)環(huán)境。本文采用Windows7 32位操作系統(tǒng)下的Eclipse軟件作為應(yīng)用程序的開發(fā)環(huán)境。其搭建步驟如下所示：</p><p>　?。?）Java環(huán)境的搭建與軟件安裝</p><p>　　首先在Oracle官方網(wǎng)站下載JDK安裝包并安裝。JDK安裝完成后需要配置環(huán)境變量。環(huán)境變量設(shè)置后程序就可以找到相應(yīng)執(zhí)行方法的

94、路徑。如圖4.2所示。</p><p>　　圖4.2 JDK環(huán)境變量設(shè)置 圖4.3 SDK環(huán)境變量設(shè)置</p><p>　　下載Eclipse安裝包，解壓到相應(yīng)路徑下。在Android開發(fā)者網(wǎng)站下載SDK安裝包，并將其解壓到相應(yīng)文件夾中。配置SDK環(huán)境變量如圖4.3所示。之后啟動(dòng)Eclipse并安裝ADT，完成后重啟Eclipse。在新建的命

95、令行窗口下分別輸入java -version與javac命令，顯示結(jié)果如圖4.4所示，則搭建環(huán)境成功。</p><p>　　圖4.4 Java環(huán)境搭建成功示意圖</p><p>　?。?）Android工程文件</p><p>　　Android工程文件結(jié)構(gòu)如圖4.5所示。Src為源文件目錄，放置Java類文件。Assets為資源文件目錄，可用于存儲(chǔ)了數(shù)據(jù)文件。Re

96、s為軟件資源文件目錄，包含布局文件、應(yīng)用圖標(biāo)、UI配置權(quán)限文件等內(nèi)容。</p><p><b>　　(b)</b></p><p>　　圖4.5 Android工程包目錄，(a) 目錄1 ；(b) 目錄2。 </p><p>　　4.2.2 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)</p><p>　　基于Android智

97、能手機(jī)的心電監(jiān)護(hù)系統(tǒng)客戶端需要實(shí)現(xiàn)藍(lán)牙連接接收數(shù)據(jù)并存儲(chǔ)、后臺(tái)處理數(shù)據(jù)、界面動(dòng)態(tài)繪制數(shù)據(jù)、反饋用戶信息。其流程圖如圖4.6所示。</p><p>　　圖4.6 客戶端程序流程圖</p><p>　　在MainActivity.java主類下，我們寫入藍(lán)牙線程。當(dāng)Button bluetooth被按下，啟動(dòng)藍(lán)牙線程，程序會(huì)顯示搜素到的藍(lán)牙設(shè)備列表。選擇本文使用的藍(lán)牙設(shè)備進(jìn)行連接配對(duì)。成功后將

98、數(shù)據(jù)寫入到SD卡根目錄下創(chuàng)建的ECGdata.txt文件中。在此過程中，由于系統(tǒng)默認(rèn)讀取的數(shù)據(jù)為有符號(hào)數(shù)據(jù)，而本文設(shè)置藍(lán)牙發(fā)送的數(shù)據(jù)為無符號(hào)形式。所以要對(duì)數(shù)據(jù)類型進(jìn)行轉(zhuǎn)換?？紤]到采樣頻率為200Hz,每5ms會(huì)接收一個(gè)數(shù)據(jù)，如果每次只接收一個(gè)數(shù)據(jù)，則無法為后續(xù)處理留出時(shí)間，所以本文設(shè)置了一個(gè)時(shí)間計(jì)時(shí)器timer。每50ms循環(huán)一次，每次讀取10個(gè)數(shù)據(jù)，這樣處理能夠使接收數(shù)據(jù)與處理數(shù)據(jù)速度保持平衡，不會(huì)造成數(shù)據(jù)堆積。使得系統(tǒng)穩(wěn)定，不會(huì)崩潰

99、。</p><p>　　圖4.7 寫入SD卡根目錄下的心電數(shù)據(jù)</p><p>　　在本文嘗試從輸入流讀取數(shù)據(jù)的過程中，最開始采用的是來一個(gè)數(shù)據(jù)讀取一個(gè)數(shù)據(jù)的方式，然而在調(diào)試過程中發(fā)現(xiàn)這種方式存在著問題。輸入流中的數(shù)據(jù)會(huì)發(fā)生堆積，當(dāng)堆積到一定的量時(shí)，程序就會(huì)崩潰。為了解決這個(gè)問題，本文嘗試一次讀取多個(gè)數(shù)據(jù)的方式，通過反復(fù)驗(yàn)證，當(dāng)一次讀取10個(gè)數(shù)據(jù)并進(jìn)行處理時(shí)，能夠達(dá)到輸入輸出流的平衡，不會(huì)

100、發(fā)生數(shù)據(jù)堆積的問題。因此，本文最終采用了一次讀取10個(gè)輸入流數(shù)據(jù)的方式。</p><p>　　數(shù)據(jù)寫入SD卡根目錄下必須在AndroidManifest.xml文件中配置權(quán)限，只有寫入讀寫SD卡的權(quán)限，程序才能執(zhí)行讀寫SD卡文件功能。首先程序開啟時(shí)，需要判斷手機(jī)是否載有SD卡以及SD卡根目錄下是否存在ECGdata.txt文件,如果不存在需要?jiǎng)?chuàng)建該文件。</p><p>　　其次，寫入數(shù)據(jù)

101、時(shí)要注意每行一個(gè)數(shù)據(jù)，便于后續(xù)處理。寫入手機(jī)的數(shù)據(jù)如圖4.7所示，可以看出符合寫入數(shù)據(jù)的格式。</p><p>　　當(dāng)用戶啟動(dòng)繪制心電圖形按鈕，先對(duì)信號(hào)執(zhí)行后臺(tái)數(shù)據(jù)處理，本文在medianfilter.java類中完成信號(hào)濾波和去基線漂移功能。調(diào)用ecgdetect.java類實(shí)現(xiàn)特征點(diǎn)提取功能，使用Drawecgwave.java來實(shí)現(xiàn)心電數(shù)據(jù)的雙屏動(dòng)態(tài)繪制。圖形繪制過程中本文使用了Canvas對(duì)象，在這種繪圖

102、方式下，需要定義合適的圖形繪制的onDraw()方法以控制在Canvas的繪圖方法。還可以控制繪制動(dòng)畫，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)繪圖功能。由于在繪圖過程中需根據(jù)數(shù)據(jù)點(diǎn)繪制所需波形，本文選擇了第二種方法。為達(dá)到動(dòng)態(tài)繪制心電波形的效果，首先在布局文件中創(chuàng)建一個(gè)SurfaceView組件。SurfaceView可以提供一個(gè)View層級(jí)內(nèi)的專用繪畫表面。使用了該組件，線程可以根據(jù)自身速度在Canvas繪圖。</p><p>　　Canv

103、as類代表畫布，提供了多種用于承載和顯示繪制的圖形。其使用的繪制方法如表4.1所示。</p><p>　　表4.1 Canvas類的繪制方法</p><p>　　Paint類代表畫筆，可以設(shè)置顏色、透明度、粗細(xì)等。本文設(shè)置綠色線條繪制心電波形。Android系統(tǒng)繪圖的機(jī)制是Canvas的左上角為坐標(biāo)原點(diǎn)（圖4.8）。這與我們平常接觸到的左下角為坐標(biāo)系原點(diǎn)不同，如果直接繪制則會(huì)呈現(xiàn)倒著的圖像

104、，為了適應(yīng)用戶習(xí)慣，同時(shí)為了充分利用Surfaceview的顯示空間，在繪制圖形之前，需要對(duì)繪制的數(shù)據(jù)與屏幕對(duì)應(yīng)關(guān)系完成映射轉(zhuǎn)換，其關(guān)系可用下式計(jì)算。</p><p><b>　?。?.1）</b></p><p>　　為了使信號(hào)盡量呈現(xiàn)于屏幕中間，我們選擇b值為畫布高度的一半。</p><p>　　圖4.8 Android繪圖機(jī)制坐標(biāo)系<

105、;/p><p>　　為了讓心電信號(hào)波形能夠更加直觀的顯示，本文在畫布背景上增加了網(wǎng)格線及坐標(biāo)軸。每次繪制完各像素點(diǎn)之后不直接提交給前臺(tái)，先進(jìn)行坐標(biāo)軸及網(wǎng)格線的固定繪制后再進(jìn)行心電信號(hào)的繪制。在整個(gè)繪圖進(jìn)程中，每次提交需要繪制的心電數(shù)據(jù)之前，先進(jìn)性背景（坐標(biāo)軸及網(wǎng)格線）的繪制（圖4.9）。</p><p>　　圖4.9 繪圖背景的實(shí)現(xiàn)效果</p><p>　　為了實(shí)現(xiàn)原始

106、數(shù)據(jù)與護(hù)理后的數(shù)據(jù)對(duì)比，本文采用了雙屏顯示。上半部畫布顯示采集到的原始心電數(shù)據(jù)，下半部顯示處理后的數(shù)據(jù)。并且時(shí)間軸一致。如圖4.10所示，最終實(shí)際的效果符合預(yù)期。</p><p>　　圖4.10 對(duì)比數(shù)據(jù)同時(shí)顯示</p><p>　　在處理線程中，當(dāng)?shù)玫叫穆蕯?shù)據(jù)后，我們將心率與預(yù)先設(shè)定的值比較，當(dāng)心率大小在60-90次/分鐘時(shí)，反饋給用戶表明心率正常。當(dāng)心率大于90次/分鐘時(shí)，提醒用戶心動(dòng)

107、過速，當(dāng)心率小于60次/分鐘時(shí)，提醒用戶心動(dòng)過緩。結(jié)果如圖4.11所示。</p><p>　　圖4.11 用戶數(shù)據(jù)反饋</p><p>　　4.3 心電監(jiān)護(hù)系統(tǒng)客戶端UI設(shè)計(jì)</p><p>　　在Android應(yīng)用程序中，一般界面由布局文件設(shè)置。本文中只使用了一個(gè)界面。在Eclipse中既可以選擇圖形界面設(shè)計(jì)也可以選擇代碼界面設(shè)計(jì)。Android布局主要有4種形