基于陷波器的心冲击信号提取电路设计

冯静达，焦学军，李启杰，曹 勇，姜 劲，傅嘉豪，郭娅美，杨涵钧

（中国航天员科研训练中心人因工程重点实验室，北京100094）

1 引言

心冲击（Ballistocardiography，BCG）信号由Gordon发现，Starr等［1］验证了BCG对肌肉收缩的敏感性及可反映心脏活动的特点。随着传感和测量技术的发展，压电薄膜、电阻应变式传感器、加速度传感器等被广泛应用于BCG信号采集［2］，使其测量精度不断提高。Inan［3］研究表明利用BCG信号进行心率测量和心率变异性分析的可靠性。与心电图（Electrocardiograph，ECG）相比，采集BCG信号无需使用电极，具有非接触式测量、监测成本低、检测方便快捷等优势。欧洲航天局（ESA）多次在抛物线飞行中采集BCG信号验证了失重条件下BCG采集的可行性［4］。通过穿戴式设备可以实现对航天员BCG信号的长时间连续低负荷采集，达到监测航天员生理参数，评价睡眠质量的目的。

呼吸波是一项反映人体生命体征的重要信号，无论使用何种传感器，原始信号中BCG和呼吸波总是叠加在一起，且呼吸信号幅值远大于BCG信号，是BCG信号最主要的干扰。滤除呼吸波的BCG信号采集电路通常使用2类方法：一类是直接采集混合信号后采取数字滤波的方法；第二类是在模拟电路中加入带通滤波器对呼吸波进行抑制。

第一类方法利用呼吸波（0.2～0.4 Hz）［6］和BCG（1～20 Hz）［7］信号频域分离的特点，通过数字信号处理将2种信号分离。张先文［8］、Daniel［9］和Brüser等［10］采取电荷灵敏前置放大器和主放大器两级放大方式，将混合信号放大至模数转换器（Analog to Digital Converter，ADC）的最佳采样幅值，进行模数转换，随后通过数字滤波器、小波变换等方法提取BCG信号。Vehkaoja等［13］和Zhu等［14］分别在前端电路中引入了0.15～30 Hz和0.16～5 Hz的模拟带通滤波器，但滤波器的主要目的是滤除噪声干扰，模拟电路输出仍有呼吸波。该方法优势是前端电路相对简单，无需更多的有源模拟器件，但BCG信号的信噪比较低。由于呼吸占据信号的主要幅值，导致ADC的动态检测范围不能得到有效利用，从而要求相对较高的ADC采样精度以保证BCG信号能够达到足够的分辨率。此类方法多采用分辨率为16位的ADC［10］，增加了数字电路设计成本。

第二类方法通过模拟带通滤波器在模拟端进行初步分离。Alvarado-Serrano等［15］设计了具有0.5 Hz一阶高通响应的电荷放大器、0.5 Hz高通响应的无源一阶高通滤波器和20 Hz有源低通滤波器来提取BCG信号。Pinheiro等［17］采用通带频率0.7～1.5 Hz的四阶有源带通滤波器提取BCG信号。此类方法的问题在于：呼吸波和BCG信号频带接近，中间过渡带窄，通过仿真得到的0.5 Hz二阶无源高通滤波器幅频特性曲线可以发现，模拟高通滤波器的过渡带衰减较慢。Alvarado-Serrano等［15］采集受试者坐位BCG信号的呼吸波幅值比平卧位要小，相对容易滤除呼吸波。苗旭等［16］为减小过渡带，提高了模拟滤波器的阶数，设计此类滤波器不但稳定性差，且需要的阻容原件多，增加了设计难度和成本。

基于以上问题，本文提出一种基于陷波器的BCG信号采集电路，该电路能将压电式传感器输出的信号，在模拟端实现BCG信号和呼吸波的高质量滤波分离，实现呼吸波信号和BCG信号同步检测和采集，陷波器对窄带信号具有更好的抑制效果且电路形式固定，便于设计，改进后的电路对心肺功能监护、疾病筛查和睡眠质量分析具有重要应用价值。

2 方法

2.1 电路设计

BCG信号具有可长时间连续低负荷采集的特点，因此平卧位采集是BCG信号更理想的应用环境。针对受试者仰卧状态下呼吸和BCG产生的压力信号特征，本文设计具有分离呼吸波和BCG信号功能的信号检测电路。整个采集系统由传感器、前置电荷放大电路、低通滤波电路、信号分离电路、二级放大电路等组成，如图1所示。

图1 采集系统结构框图Fig.1 Block diagram of sam p ling system structure

呼吸和BCG产生的微小压力信号使EMFi（Electro Mechanical Film）薄膜压电传感器厚度发生微小的变化，诱导出相应表面电极层上感应电荷的变化，在外电路中表现为短路电流或开路电压；前置电荷放大电路对电荷信号进行初步放大并转换为电压信号；由低通滤波器滤除高频干扰和环境噪声；之后由信号分离电路对呼吸波和BCG信号进行分离；最后由二级放大电路分别将分离后的两路信号以合适增益放大，以便进行ADC采样及输出至示波器检测。

2.1.1 电荷放大电路

BCG采集装置一般采用电阻应变式传感器［2］或压电薄膜。EMFi是一种具有特殊蜂窝结构的薄聚丙烯（PP）材料，EMFi传感器具有电容性质，EMFi材料在薄膜厚度方向上的灵敏度非常高，但在横向方向只有厚度方向的约1%。

压电传感器可以等效为并联电容器和电阻的电流源或者串联电容器和电阻的电压源。如果采用电压放大电路，则电缆电容会影响输出电压，因此移动或更换电缆都会对电路输出产生影响。电荷放大器将传感器短接，可将线缆电容影响排除，输出只与图2中反馈电容C2和电阻R2有关。

图2 电荷放大电路图Fig.2 Charge amplifier circuit

2.1.2 低通滤波电路

低通滤波电路主要作用是滤除信号中高频噪声成分。BCG信号中的大多数相关成分存在于1～20 Hz频带内［7］，而呼吸信号主要集中在0.2～0.4 Hz［8］。如果仅测量心率，则可以使用较低的频率范围。本电路选用二阶巴特沃斯低通滤波器（图3），为保证最大限度保留有用信息，将模拟低通滤波器通带范围设定在0～20 Hz范围内，以滤除信号中混杂的高频噪声。

2.1.3 基于陷波器的BCG分离电路

经过低通滤波器的信号是呼吸和BCG混合信号，具有以下特点：

1）呼吸信号幅值远大于BCG信号。不同测量姿势下，2种信号的相对幅值略有不同，受试者卧姿状态下呼吸信号幅值在BCG信号的5倍以上；

图3 二阶低通滤波电路图Fig.3 Second-order low-pass filter circuit

2）2 种信号频率较低。BCG信号频率在20 Hz以下，呼吸波信号频率在0.5 Hz以下；

3）2 种信号频带范围接近，2种信号频带虽不重叠，但相隔不到1 Hz，非常接近。

由于混合信号上述特点，滤除呼吸波的带通滤波器需要精确的截止频率和极窄的过渡带。设计此类模拟滤波器需要较高的阶数和精度极高的阻、容元件，有时甚至需要多个阻、容元件组合使用，不但浪费大量硬件资源、增加电路设计成本，还容易衰减有用信号、引入其他噪声。

根据呼吸波信号频带窄、幅值大的特点，本文设计中心频率在0.3 Hz的双T型陷波器（图4）滤除呼吸波信号。双T型陷波器中，R、C支路的对称程度直接决定了陷波器的衰减性能，所以选择2只相同型号、相同阻、容值的器件并联来严格保证R与R/2和C和与2C之间的对称关系。中心角频率为式（1）：

为了最大程度滤除呼吸波信号，同时又不损失BCG信号，要求陷波器具有合适的品质因数（Q值）。Q值越大，体现在幅频特性曲线上就是谷间距变窄，对中心频率以外的信号衰减越小；Q值越小，体现在幅频特性曲线上就是谷间距变宽。针对以上问题，电路中引入正反馈并加入一个Q值调节电位器R19。在实际测量中，通过电路采集效果调整电位器阻值灵活改变Q值，达到对呼吸波最佳滤除效果。图5为通过TI公司的TINA仿真软件对陷波器电路进行仿真得到电路的波特图，由仿真可知，陷波器电路中心频率为0.27 Hz，对0.2～0.4 Hz信号能够达到-10 dB以上的衰减。

2.2 试验设计

受试者为6名男性志愿者，平均年龄（28±2.19）岁，身体健康，无心血管疾病或疾病史。

图4 陷波器电路图Fig.4 Notch filter circuit

图5 陷波器电路波特图Fig.5 Notch Bode plot

试验设备为依照上文所述自主设计制作的BCG/ECG联合采集电路，ECG采集部分依托AD8232芯片设计。采用STM32F107芯片内置的12位AD转换器对模拟电路输出信号进行采样，通过串口将BCG和ECG2路信号发送至上位机，上位机通过基于MATLAB软件开发的程序接收数据并储存。

试验分为准备和采集2个阶段，志愿者先在硬木板试验床上静卧10min，达到平稳静息状态，然后通过本文设计的信号采集电路对受试者平卧位状态下的BCG信号进行10 min连续采集，在BCG信号采集同时，同步采集受试者单导联心电图（Electrocardiogram，ECG），作为BCG信号心率提取的判断标准。

2.3 检测指标

采用波形观察和定量分析2个方面评价改进电路对测量效果的影响。

参照相关研究［8］定义检测准确率（Precision）和查全率（Sensitivity）综合评价心率检测，见式（2）、式（3）：

其中RP（R Position）为以ECG为标准定位的R波总数，JP（J-wave Position）为准确定位J波的BCG信号个数。OP（Omit Position）为算法未能识别出产生心跳的BCG信号个数。

4.3 结果

图6为1名受试者的信号采集模拟电路输出结果，示波器参数设置横轴为时间，每大格代表1 s，纵轴为信号幅值，每大格为1 V。第一路为呼吸波信号；第二路为BCG信号，由于二级放大电路采用了反相放大器，因此BCG信号的J波向下，采集结果中可以观察到明显的J波峰值。

图6 输出呼吸波和BCG波形Fig.6 Respiratory and BCG waveform

图7分别为6名受试者采集到的试验原始BCG数据。Daniel等［9］采用典型的混合信号直接采集方法，采集到的信号如图8所示。对比发现，呼吸信号被本文设计的陷波器很好的抑制，输出信号为较为纯净的BCG信号。

图7 6名受试者采集的BCG信号Fig.7 BCG signals collected from six subjects

图8 Daniel等采集到的BCG原始波形［9］Fig.8 Original BCG signal collected by Daniel［9］

为进一步分析本文设计的电路对BCG信号的提取质量，使用提取的BCG信号进行心率检测。通过截止频率20 Hz的IIR数字滤波器消除信号中混有的高频噪声，并通过分段函数拟合法进一步去除基线。原始信号经过预处理后不采用其他提取算法，直接通过峰值检测提取心率。图9为通过峰值检测法提取到的BCG信号J波波峰。

图9 BCG信号心率提取Fig.9 Heart rate extraction from BCG signal

将BCG信号中因肢体运动而导致超出放大器量程的BCG以及对应的ECG信号段去除后，从6名受试者ECG数据中共提取了R波3876个，通过峰值检测确提取了3842个R波对应的BCG信号J波，平均识别准确率达到了99.12%，心率提取结果对比见表1。可以看出，6名受试者的检测准确率全部达到97%以上。通过加入陷波器，电路很好的消除了呼吸对BCG的影响，采集的数据可以几乎不用处理就能提取心率。识别错误主要是L波波峰值过高导致，发生漏检或多检情况较少，因此查全率高于检测准确率。

表1 心率提取结果Table 1 Heart rate extraction results

4 结论

本文在分析薄膜压电传感器原理基础上，针对呼吸波和BCG信号特点设计了一套信号采集电路。采集电路设计简单、成本低、功耗小，便携性高，采集到的信号可以通过简单的峰值检测方法有效提取心率信息，在无明显身体运动干扰的数据中，平均识别准确率达到了99.12%。

研究表明，通过加入模拟陷波器可以有效抑制BCG信号中的呼吸波，提高BCG信号的提取质量。研究可应用于航天员心率长期监测、睡眠研究，并为后续研究便携式监测设备开发提供可靠的硬件基础。