可抑制工频干扰的8 通道脑电采集系统及信号处理方法

李菁波，张晶园，刘昌祎，黄向东，柴 钰

（西安科技大学 电气与控制工程学院，陕西 西安 710054）

0 引 言

脑电信号（Electroencephalogram，EEG）是大脑活动时神经元突触后产生电位的综合，其中蕴含有丰富的脑部信息，是研究脑部疾病、康复医疗、疲劳驾驶、脑-机接口（BCI）以及其他脑类科学方面的重要手段。要对脑电信号进行研究则必然离不开对该信号的采集，由于脑信号是弱振幅信号，通常在10~100 μV 的范围内，所以传统的脑电采集系统为了得到精度较高的脑电信号，采取了模拟放大、模拟滤波、ADC 采集等模块化方式，也由此出现了体积大、功耗高、操作困难等问题。因此设计出一款体积小、抗干扰能力强的脑电采集系统具有极大的研究及应用价值。

为了实现脑电信号采集系统的便携式小型化，人们常常采取模拟和数字信号处理相结合的方式。随着脑电信号采集系统设计的不断发展，虽然传统的模拟系统已经逐渐被数字系统取代，但是该系统仍需要占用很小的面积，因此，模拟电路依旧需执行各种关键任务，将数字部分与外部世界连接起来。如文献[2]为了从大量噪声中提取出脑电信号，设计了前置放大电路、高通滤波器、低通滤波器以及隔离电路，这样的设计虽然可以得到效果较好的脑电信号，但其整个系统体积偏大，不便于使用。文献[3]采用ADS1298 转换器进行信号采集，通过数字侧实现滤波以及陷波，这种方法很好地简化了整个系统模拟侧体积，但是采集的信号中噪声多、信噪比低，而且该系统使用的芯片是针对心电信号采集，在采集脑电信号时性能较低。文献[4]针对稳态视觉诱发脑电信号设计了8通道的采集系统，采用微处理器和ADS1299简化前端采集模拟部分，通过特定频率的闪烁来诱发α 波产生，但其处理方法只能从频率侧单方面观察是否受到刺激，无法从时域侧观察到刺激存在的时长以及何时受到刺激。

据脑电图仪与临床生理学会国际联盟的分类，脑电信号的频率分为5 个频段：分别是δ 波（0~4 Hz）、θ 波（4~7 Hz）、α 波（8~13 Hz）、β 波（14~30 Hz）、γ 波（25~70 Hz）。在采集上述频段信号的过程中会受到不同程度的干扰，其中最为严重的是50 Hz 的电力线工频干扰（国外大部分为60 Hz）。本研究根据通道数量较少的脑电信号采集系统的特点和市场需求，以德州仪器公司推出的ADS1299 模拟前端和UAF42 陷波芯片为核心设计了一款体积小、抗干扰能力强的脑电信号采集系统，减小了数字侧处理难度，完成了脑电信号的实时采集和监测。

综上所述，目前的脑电信号采集装置依然存在体积大、抗干扰能力低的问题。因此，本文设计了一种抗干扰能力强的采集设备并提出了频率谱分析法与频率扰动图像分析法相结合的脑电信号处理方法（FS-FPI-EEG），实验验证了其有效性。

1 系统整体结构

本文研制的脑电采集系统整体框架如图1 所示。主要包含预处理电路、集成模拟前端ADS1299 采集电路、微控制器以及电源管理电路4 个大部分。首先，采用国际标准脑电帽采集8 个通道的模拟脑电数据，该模拟信号经过预处理电路进行陷波以抑制工频干扰，再通过集成模拟前端ADS1299 得到数字脑电数据。随后将所得的数字信号通过SPI 接口传输到以STM32F103 为核心的主控模块，再以蓝牙通信方式上传至上位机。上位机是由Java 编写在processing 平台运行的动态显示软件，可以对采集的脑电数据实时地显示和存储，可为后续的Matlab 分析数据提供方便。

图1 系统整体方案结构框图

2 脑电采集系统设计及实现

2.1 集成模拟前端

在微弱信号的采集设备中，脑电采集装置的性能指标都相对较高，要求高共模抑制比（Common Mode Rejection Ratio，CMRR）、高输入阻抗和低输入噪声，因此模拟前端部分是系统整体性能的保障和关键。ADS1299 是德州仪器（TI）公司专门为采集脑电这一微弱信号而设计，其主要参数如CMRR 为-110 dB、采样频率可达250 SPS~16 KSPS、每个通道的功耗为5 mV。ADS1299 芯片是一款8 通道24 位分辨率的模拟前端产品，具有非常低的等效输入噪声、低输入偏置电流和较高的共模抑制比，该芯片还包含了可变增益放大器（Variable Gain Amplifier，VGA）、同步采样的Σ-ΔADC数模转换器、串行外设接口（Serial Peripheral Interface，SPI）和偏置驱动放大器（BIAS）。

ADS1299 电路原理图及实物图如图2a）、图2b）所示。在采集脑电信号时，输入信号采用差分输入方式进行测量。通过脑电电极和耳夹电极在采集时所形成的电势差，输入到复用器（MUX）进入VGA 中进行放大。为了进一步抑制脑电信号中包含的共模噪声，利用ADS1299 内置的BIAS 设计出右腿驱动电路，通过内置的采样电阻将输入的共模信号采样叠加后输入到BIAS 的负输入端，产生一个与共模信号极性相反的共模信号，通过偏置输出到另一个耳夹电极进入人体，从而降低共模干扰，提高信噪比。为反馈电阻，为限流电阻，将电流在进入人体前限制在一个安全的范围内。为反馈电容，目的是防止自激。

图2 ADS1299 电路图

2.2 主控及无线传输模块

为了得到一款低功耗的采集装置，在选择控制器时应选择低功耗芯片。为保证传输速度和低功耗准则，综合对比后采用ST 公司生产的STM32F103 芯片，该芯片以Cortex-M3 为内核，以32 位的ARM 位框架作为低功耗处理芯片，拥有丰富的外设接口，可以与ADS1299在SPI 接口上直接相连，另外包含有高速串行通信接口。

STM32F103 单片机除了配置ADS1299 之外，还有把数据通过蓝牙模块传输到上位机中。单片机和蓝牙模块通过主从模式进行通信，RXD、TXD 接收和发送单片机传输的数据与配置信息，再通过AT 口配置蓝牙的名称、配对码和波特率等参数，这样就实现了上位机和下位机的连接。

整个装置所得到的数据可以完整地传输到上位机，其关键在于蓝牙模块的传输速率。本装置的采样频率为500 Hz，ADS1299 的同步采样为24 位。当装置工作时，数据上传速率为：

式中：pass 为每秒传出的数据，单位为b/s；为脑电电极数（除耳夹电极）；为采样周期。由于本装置的脑电电极数为8，所以pass 为96 000 b/s。由于蓝牙串口的波特率可达115 200 b/s，所以可以满足本装置的传输要求。HC05 蓝牙模块大小仅有27 mm×13 mm，并且拥有超低的功耗，因此有利于整个装置的小型化。

2.3 预处理电路

在采集生物电信号或者微弱信号时，50 Hz 的工频干扰是不可避免的干扰信号，为了准确地获得脑电信号，采集装置必须能够对交流电力线干扰和带外噪声信号进行衰减。因此，就需要在模拟电路中增加陷波模块，专门针对50 Hz 的噪声。

对于导联数较少的脑电采集装置来说，通过模拟侧进行陷波，可以减小数字侧处理难度，让数据可以实时地显示在上位机中。

为了实现整个系统的便携性和低功耗性，合理地平衡陷波器的陷波深度和截止频率是该电路的关键所在。传统的陷波方法是以文氏电桥电路为核心，由电阻、电容等无源元件组成，虽然可以实现陷波功能，但是其阻带衰减宽，衰减增益只能达到-30 dB。随着微电子产业的不断发展，市场上纷纷推出了各种集成芯片，不仅减小了电路体积，还降低了功率消耗。UAF42 是TI 公司推出的一款集成陷波芯片，只需要通过计算外围电阻值就可得到陷波电路，具体电路如图3a）所示。

图3 UAF42 陷波电路与仿真

该陷波器的陷波频率由式（2）决定：

式中：是低通增益；为高通增益；为陷波频率；为陷波中心频率。通常情况下：

因此，陷波器中心频率为：

式中由式（5）确定：

式中：R=R=R；==。

在设计陷波器时，除了设置中心频率，更重要的是陷波器的通频带设置。陷波器的通频带主要受值的影响，而值由辅助放大电路的输入电阻和增益决定。在UAF42 芯片中值又可由R的值调节。

因此，电路-3 dB 的带宽为：

根据TI 公司提供的FILTER42 软件进行计算，当陷波中心频率为50 Hz，阻带宽度为8 Hz 时，得到的参数如表1 所示。

表1 参数计算结果

UAF42 电路仿真如图3b）所示，从图3b）中可以看出，频率在49.99 Hz 时的衰减增益为-43.84 dB，达到了脑电采集时的要求并且比文氏电桥电路的性能更好。

3 实验测试与处理方法

3.1 自发α 脑电波实验

在正常生活时大脑所产生的脑电波中，α 波的波段是最为明显的，因此测试α 波是否存在是验证脑电采集系统的重点。研制出的脑电测试仪具有8 通道，通道位置根据国际标准10~20 电极系统放置在FP1、FP2、T、T、C、C、O、O等八处地方，该八处位置可以很好地用于刺激视觉部位各项功能的脑信号采集。实验通过采集枕叶区电极O、O的自发脑电信号，其次再分别采集6 位健康人员的O电极的脑电信号，实验条件如表2所示。

表2 实验条件

由于α 波在大脑枕叶部位有明显的特征，识别相对容易，因此将系统的两个电极分别连接到O、O处，参考电极夹在左耳耳垂处，偏置电极夹在右耳耳垂处。经过实验，采样点波形如图4 所示。

从图4 可见，在O、O两个电极所采集的1 200 个采样点形成的波形中有明显的闭眼（A）、睁眼（B）信息。

图4 O1、O2 电极1 200 采样点波形

3.2 频率扰动图像改进频率谱的处理方法

为了更直观地看到α 波的影响，本文使用频率谱分析以及频谱扰动图像分析进行分析。频率谱分析法是将脑电信号分解为不同频率的正弦波信号，再进行功率谱计算。该方法可以有效观测到某个频率或频率段功率的增减，但无法知晓该频率发生的时间。频率扰动图像分析法将脑电信号从时域上对频率进行分段处理，权衡每一段时间与频率分辨率，再进行信号重构。频率扰动图像分析法扩展了频率谱分析法，实现了时域和频域的共存。

在闭眼时，O、O频谱图如图5a）所示。从图5a）可见，在8~13 Hz 处有明显的功率谱谱峰值并且在50 Hz处有明显的陷波下降。O、O电极的频率扰动图像分析如图5b）所示。

从图5b）可见，在200~600 ms 时8~13 Hz 处的频率表现为“1 dB”方向的深色，说明所含有的α 波频率较为明显并且左侧频率的能量值有明显上升，该时间段动作为闭眼动作；800 ms 后8~13 Hz 处的频率表现为浅红色及绿色，说明α 波频率下降，该时间段动作为睁眼动作。整个时间段内50 Hz 的频率表现为“-1 dB”方向的深色，说明整个系统受工频干扰的影响较少。

图5 实验数据及图像

3.3 系统稳定性验证

本实验为了验证系统的稳定性又采集了6 名被试者（身体均保持健康）的睁眼、闭眼下α波的频谱图。6名被试者在安静的环境中完成闭眼、睁眼动作，使用O电极采集的数据进行处理，经分析处理后如图6 所示。

从图6 中可明显地观测到10 Hz 附近有α 波的功率谱谱峰值以及50 Hz 处的陷波效果并且6 名被试者分析后的功率谱相近，只有较小的波动，证明了该脑电信号采集仪的稳定性较好，可有效用于脑电信号的采集。

图6 六名被试者闭眼频谱图

4 结 语

本文利用最新的模拟前端以及陷波芯片设计了一个8 通道脑电采集系统，具有抗干扰能力好的特点。提出了频率谱分析法与频谱扰动图像分析法相结合的脑电信号处理方法，对枕叶区O、O电极采集的脑电信号分别进行分析处理，另采集了6 位健康大学生的枕叶区O单电极脑电信号并进行谱分析。被试者闭眼时发现了α 节律；在8~13 Hz 处α 波谱峰值尤为明显并且观测到在50 Hz 频率处有明显的信号衰减，从而实现了针对通道少且抗干扰能力差的8 通道脑电信号采集仪对工频干扰的抑制能力。实验证明了本系统可以有效用于脑电信号的采集，为视觉诱发以及运动想象等脑-机接口领域提供了技术基础。