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基于BF592的便携式心脏自动体外除颤器设计-Blackfin-技术中心-国内专业ADI仿真器,Blackfin开发板,DSP芯片,软件算法,解决方案提供商-北京四维卓信电子有限公司
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基于BF592的便携式心脏自动体外除颤器设计
[ 作者:admin ] [ 来源:ADSP开源社区 ] [ 发布时间:2011-11-22 ]
P波、QRS波群(Q波、R波和S波)及T波是心电ECG信号的重要特征波,如图所示。它们反映了在心脏跳动过程中心脏的电活动,QRS波中R波的波峰发生时刻和R波的斜波提供了心脏状态的大量信息;R波检测是ECG分析算法的基础。心脏自动体外除颤器(AED)的一个重要功能就是对心电数据进行分析,定位这些特征波,并检测器其伏期和幅度。
心电信号波形
由于除颤器的除颤时刻是在R波的下降支,所以正确检测到R波的发生时刻对除颤器的研制意义非凡。
 
从上面的定义就可以看出这些都是DSP的长处,所以AED的处理核心通常采用DSP。ADI公司推出的Blackfin处理器BF592的软硬件特性非常适合于便携式除颤器设计。
 
硬件设计:
 
基于BF592的便携式AED设计
 
BF592具有并口,UART,I2C,I2S等常用接口,动态功耗为51mw,静态功耗为1mW,非常适合于便携式的医疗应用。具体硬件参数请参阅:价格低至$1.99美金的Blackfin DSP芯片BF592没有最低 只有更低 - ADI BF592和TI C553x大比武 。
 
软件设计:
 
小波变换具有多通道滤波特性,而且还具有很好的表征信号局部特征的能力,适合于定位信号的特征点或瞬变信息。由此小波变换非常适合分析像心电图这样的非平稳信号。相比傅立叶变换,小波分析能够克服傅立叶变换的缺点,提供一个随信号频率变换而改变的时间-频率窗口,但小波分析比起傅立叶变换等更耗计算资源,由此在DSP的选择中需要提前评估运算量的大小,找到合适的型号。Blackfin系列处理器具有丰富的计算资源,是计算密集型应用的完美选择。
 
实际的心电图信号采集过程中会受到50MHz工频干扰、基线漂移干扰以及肌肉抖动等噪声干扰,所以在检测心电信号的R波前需要对这些干扰噪声做滤波处理。
 
R波检测的算法结构
 
针对于滤波器以及小波分析的软件设计,ADI网站提供了部分参考代码。但是如果想更高效率的利用Blackfin的独特资源,可以参考一些IEEE的文献来更好的匹配Blackfin的先进设计。
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