基于FFT、光电传感器的多功能健身监测仪的研究

【作 者】田鹤，朱欢燕，张钰，张珣

杭州电子科技大学 电工电子国家级实验教学示范中心，杭州市，310018

0 引言

随着社会的进步，人们越来越重视体育运动，而如何根据自身条件科学的选择运动，是人们面临的一大问题。当前市场上的健身产品大多只是检测身体的特定生理参数，或只是完成了对运动数据的检测，并未将二者结合起来，因此不能达到合理健身的效果。

针对以上问题，本文设计了一种多功能健身监测仪，通过计算用户的运动量，并以运动中人体的血氧饱和度、心率等参数作为健身的参考指标，科学地指导用户健身。其硬件是由光电传感器[1]及相应的调理电路与单片机PIC24FJ128GA010组成的血氧饱和度检测系统，采用透射型的脉搏式方法获得生理信号，通过滤波、可控增益放大，由PIC24FJ128GA010单片机内置的高速A/D进行信号采样，并采用FFT算法分析数据，得到人体血氧饱和度及心率的生理信息。此外，系统还实现了计步器功能，其测步电路由三轴加速度传感器[2]MMA726采集运动中的加速度特征，通过软件计算，得到运动过程中的步数、时间、距离等健身信息。本文将重点介绍人体血氧饱和度及心率的检测方案。

1 血氧饱和度检测模型的建立

人体中氧合血红蛋白(HbO2)占整个血容量中血红蛋白的百分比称为“血氧饱和度”，其公式为[3]：

式中CHbO2为血液氧合血红蛋白含量，CHb为脱氧血红蛋白含量，SpO2为血氧饱和度。

本文选择的血氧饱和度检测模型以比尔-朗伯定律[4]为依据，即当一束单色光通过溶液介质时，吸光度与吸光溶液的浓度和溶液层的厚度的乘积成正比，其关系式为：

式中，A表示溶液的吸光度，I0表示入射光强度，It表示透射光强度，l表示溶液层的厚度，c为吸光溶液的浓度，K为吸收系数，与溶液性质、入射光波长等因素有关。

图1显示了血液中不同成分的光吸收程度，其中氧合血红蛋白对660 nm波长的红光吸收量较少，而对940 nm波长的红外光吸收量较多；脱氧血红蛋白则反之[5]。因此通过测定血液中红外光吸收量与红光吸收量之比值，可确定血红蛋白的氧合程度。

图1 血红蛋白吸光程度曲线Fig.1 Hemoglobin light-absorption curve

基于上述原理，本文采用脉搏式无创血氧饱和度检测方案。该方案把手指看成盛有血红蛋白的透明容器，来测量红光和红外光透过手指的衰减程度，其测量模型如图2所示。由于光路上的其他组织如皮肤、脂肪和骨骼等对这两种光的吸收系数恒定，只有动脉血流中的血红蛋白浓度随着血液的脉动周期性的变化，因此通过测量光衰减程度的变化，就可获得对应的血氧饱和度及脉搏心率信息[6]。

图2 脉搏式血氧饱和度采集模型Fig.2 Pulse oxyhemoglobin saturation acquisition model

2 测量血氧饱和度的硬件系统实现

本文采用的血氧饱和度检测电路主要由三个模块组成：传感器模块、控制模块和信号处理模块，如图3所示。

控制模块通过控制H桥电路驱动传感器模块，其内部还集成了10位高速A/D转换器。

传感器模块采用光电法[7]测量人体的血氧饱和度及心率等生物信号，使用时探头夹在手指上。其上壁固定两个并列放置的发光二极管(LED)，分别发出波长为660 nm的红光和940 nm的红外光。下壁置有光电检测器，可将光透过手指的衰减量转换成电流信号。

图3 血氧饱和度采集硬件电路结构框图Fig.3 Oxygen saturation acquisition hardware circuit block diagram

信号处理模块由I-V转换、带通滤波、可编程增益放大（PGA）、交流信号采样和直流信号采样等电路构成，如图4所示。由传感器模块产生的电流信号，首先经I-V电路转换为电压信号，对此信号采样，经软件滤波可得到红光（红外光）对应的直流值。再通过带通滤波器（0.2～15） Hz提取含有脉搏信息的交流量，并经由PGA放大为适合采集的信号。被放大的交流量由单片机A/D转换器采样后经算法处理，可得到相应的血氧饱和度和心率信息。

图4 信号处理模块结构框图Fig.4 Signal processing module block diagram

3 基于FFT的血氧饱和度算法实现

本文提出的血氧饱和度算法主要由信号采集、自动增益判断、基于FFT的信号分析、结果标定四个部分构成。

(1)信号采集 信号采集部分主要负责LED管的驱动和信号的采集与转换，其中信号的采集与转换使用单片机PIC24FJ128GA010内部的10位高速A/D转换器。通过A/D转换可得到含有血氧饱和度及心率信息的交、直流信号。

(2)自动增益判断 由于特定光穿过指尖的衰减程度因人而异，为增强通用性，系统采用可控增益放大器来进行交流信号的放大。系统通过判断交流信号最大值（Max）与A/D转换器参考正电平（Vcc）的差值，动态调节可控增益放大器的增益，进而使最终所得的数据占Vcc的2/3以上，以此提高系统精度。

(3)基于FFT的信号分析 在得到直流信号及自动增益放大后的交流信号基础上，本文采用快速傅里叶分析（FFT）计算交流信号的信息，其主要功能函数有：

void Reverse()：变址运算，该函数将一个长度为2ˆn的自然序列重新排序，转换成倒位序。

void FFT(Length,Log2len)：FFT运算，其中Length为输入数组的大小，Log2len为其对应的蝶形运算长度。

void Magnitude()：计算经由FFT分析所得的各次谐波的幅值。其幅值最大的点对应原始信号的基次谐波。

int VectorMax()：寻找幅度的最值，并返回其在数组中的相应下标。

void Frequency()：计算交流信号频率。通过FFT分析得到的信号频率Freq= I*Sampling/Length。式中I表示幅度最大值的数组下标，Sampling表示系统的采样频率，Length为数组长度。

血氧饱和度及心率检测的软件算法的整体流程图如图5所示。

图5 血氧饱和度及心率检测的软件算法流程图Fig.5 Oxygen saturation and heart rate detection algorithm flowchart

(4)结果标定 根据比尔-朗伯定律（Beer–Lambert law），当认为指尖对光的衰减量变化主要由血红蛋白引起时，其透射光强可由下式表示[8]：

其中光的衰减一部分由光路上的其他组织引起，这部分组织的吸光量不随脉搏变化，其总的吸光系数、光吸收物质浓度和光路径长度分别为K0、C0、L0，其透射光强所反映的直流信号记为IDC。光的另一部分衰减由血液中的氧合血红蛋白(HbO2)与脱氧血红蛋白(Hb)引起，其光吸收量随脉搏而变化，记变化量为IAC。由于光路径长度及其变化未知，采用双光束法（波长660 nm的红光和波长940 nm的红外光），可得到下式[9]：

代入血氧饱和度公式，考虑到透射光中交流分量占直流分量的百分比远小于1，用IAC/IDC近似代替In[(IDC-IAC)/IDC]，可得下式：

本文采用脉搏血氧仿真器来进行结果标定，把血氧饱和度探头夹在仿真器的模拟组织上，通过选定不同的血氧饱和度含量参数，可得到系统检测的相应数据，即可对系统的血氧饱和度进行定标。

4 计步功能的实现

本文在血氧饱和度及心率检测的基础上还增加了计步器功能，具体请参考文献[10]。

5 实验结果

本文采用脉搏式无创血氧饱和度检测方法，通过光电传感器采集指尖对红光及红外光的吸收量，经硬件滤波、放大，以及软件的傅里叶分析算法，得到有关血氧饱和度和心率的数字信息。由加速度传感器组成的测步电路系统实现了计步器功能。其中血氧饱和度及心率信息的检测信号如图6所示。

在图6中，传感器模块产生带有光衰减程度的电流信号，经I-V电路转换为电压信号后，系统首先输出如图6(a)所示的交直流叠加信号。对此信号采样，经软件滤波可得到红光（红外光）对应的直流值。叠加信号经带通滤波器，输出交流量，此时波形如图6(b)所示。交流信号经过自动增益判断，放大成适合采集和处理的信号，如图6(c)所示。

图6 血氧饱和度及心率信息的检测信号Fig.6 Detect signal of oxygen saturation and heart rate

6 结语

本文设计的多功能健身监测仪主要由血氧饱和度、心率采集及处理模块和基于加速度传感器的计步控制分析模块两部分组成。采用光电传感器、加速度传感器MMA7260以及16位微控制器PIC24FJ128GA010等，构成了本设计的硬件系统，并通过FFT分析、自适应计步算法、数字滤波等分析人体信号。实物测试结果表明，本文提出的血氧饱和度精度达到95%以上，心率准确度达0.01 Hz。本文设计的多功能健身监测仪实现了生理指标与运动信息的结合，为科学运动提供了指导依据。

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