基于单导联ECG监护系统的嵌入式技术课程案例设计

朱智

摘要： 针对嵌入式技术课程中理论抽象和设备技术深度不足的问题，文章设计出单导联ECG监护系统的案例，致力于提升学生在嵌入式领域的学习体验。课堂教学采用案例展示、教师分析、学生分组设计仿真和小组答辩等形式，以提高学生的参与度。研究结果表明，以嵌入式技术在单导联心电监护系统中的应用为背景，能够有效地激发学生的学习兴趣，加深学生对系统概念的理解，提高学生在心电信号分析设计方面的综合能力，实现理论与实践的有机结合。

关键词：ECG監护系统；嵌入式技术；教学案例

中图分类号：G642  文献标志码：A

0 引言

“微机与单片机嵌入技术”课程作为电子信息等专业的必修课，旨在培养学生将理论知识与实际工程设计相结合的能力［1］。该课程全面涵盖了系统架构、硬件原理与驱动、软件指令体系和编码等多个设计方面，与硬件和嵌入式操作系统也密切相关［2］。然而，教师在授课时面临学生对抽象概念的难以理解、跨学科挑战以及设备限制和实验条件不足等问题。技术更新速度快和理论难与实践相结合等问题也增加了课程的教学难度［3］。

为解决这些问题，创新性的教学方法和产业界的合作显得尤为重要。采用创新教学方法，如案例教学和实践项目，提高学生对抽象概念的理解和实际操作能力；加强与产业界的合作，提供实践机会和现代化设备支持，确保学生紧跟技术发展［4］。这些综合性的举措帮助课程更贴近实际应用，更好地培养学生的综合能力。大部分高校教学以实践创新为主，但在实际操作过程中却面临着教学内容和案例相对枯燥，缺乏系统性和实际应用，导致学生难以深刻理解［5］。

“微机与单片机嵌入技术”课程中，为了帮助学生更深入理解嵌入式概念，课程引入了案例展示、教师分析、学生分组设计仿真和小组答辩等教学环节，提高了学生的参与度。本文设计单导联ECG监护系统案例以解决“微机与单片机嵌入技术”理论学习内容抽象的问题。该教学案例帮助学生掌握外围电路设计、STM32处理器的性能、结构和编程。通过案例教学和上机训练，学生将获得更为丰富的实际动手经验，为今后微控制器系统的设计和应用打下更为坚实的基础。

1 ECG生理检测原理

1.1 ECG信号产生原理

心电信号是心脏组织发生电兴奋时产生的电信号［6］。如图1所示，在静止状态下，心肌细胞膜呈极化状态，即膜内负电荷、膜外正电荷。受到刺激时，细胞膜通透性改变，导致细胞膜内外电荷分布发生变化，形成心脏的去极化，也称为除极。复极是电荷恢复到极化状态的过程。心脏通过周期性的除极和复极，在人体表面形成电位差，伴随着心脏的收缩与舒张［7］。

图1 心脏传导

在心脏收缩之前，窦房结肌细胞等组织发生离子流动，产生微弱电流。电流按特定顺序通过心脏壁的传导组织传导到各部位，触发心肌细胞兴奋，导致心脏跳动。心脏电兴奋引起规律的电位变化，形成心电信号［8］。该信号通过周围组织传导，合成心电图（Electrocardiogram，ECG）。通过仪器和电极导联，微弱的心电信号被放大采集，描绘出时间-电压曲线图，即心电图。

1.2 ECG信号的时域波形

心电图是记录心脏活动的时域波形图，受个体差异、环境电磁场和电极放置等因素的影响，显示的波形可能有些许差异。标准心电图如图2所示，描述了一个周期内各个波段的组成。

图2 正常周期心电图各波段

一个心电图周期主要包括以下波段。

P波：表示左右心房电位随时间变化，除aVR导联外，其他导联呈向上波形。

T波：出现在QRS波群之后，方向与QRS波群一致，代表心室复极时电位变化。

P-R波段：P波结束到QRS波群开始的直线，反映房室结传导情况，正常情况下短于0.2s。

QRS波群：反映心室去极化，包括Q波、S波和尖锐的R波，宽度为0.06～0.10 s，R波高度不超过4 mV。

S-T波段：QRS波群结束到T波开始，表示心室肌去极化完成后的缓慢恢复，正常情况下趋近等电位线，变化不超过0.1 mV。

1.3 ECG信号噪声来源

人体产生的微弱心电信号幅值通常不超过5 mV，频率在0.05～100 Hz。然而，该信号容易受到脑电、肌电等其他生理电信号以及仪器和电磁环境的影响，导致难以清晰分辨。在心电图中，噪声表现为肌电干扰、工频干扰和基线漂移［9］。

（1） 肌电干扰：人体存在20～5 000 Hz的肌电信号，其不规则、密集的高斯噪声会叠加在心电信号上。通过低通滤波器可有效去除该高频噪声。

（2） 工频干扰：使用市电作为电源会引入50 Hz工频信号及其谐波，对微弱电信号产生较大影响，使心电信号模糊不清。采用小波变换、经验模态分解或滤波器可有效抑制工频信号。

（3） 基线漂移：人体呼吸或身体晃动产生0.05～2.00 Hz的低频噪声，导致信号频带与基线不同水平，使整体波形发生漂移。通过陷波器或滤波器处理，有助于解决基线漂移问题，确保心电图分析准确。

2 单导联ECG监护系统案例设计

2.1 系统总体构成

本课程案例要求设计一种能够实时监测、预警的单导联ECG监测系统，实现心电信号采集显示、心率计算、心电诊断预警。

整个系统分为2个部分：采集端与客户端，如图3所示。采集端主要由心电采集电极、心电信号调理单元、微处理器信号处理单元、电源及蓝牙透传模块组成；客户端为Android App。

心电信号调理单元通过电极片采集人体含有噪声的心电模拟信号，信号经放大处理后转化成数字信号，由SPI通信方式传输给心电信号预处理单元；预处理单元接收到数据后通过数字滤波器滤波后将波形显示在显示屏上，同时将数据（心电值、心率、R-R间期）通过蓝牙透传模块打包发送给Android客户端。

2.2 课程案例

本课程采用案例展示、教师分析、学生分组设计仿真和小组答辩的教学模式，要求各小组合作探讨实现以下主要工作。

（1）采用ADS1292R与STM32F407主控设计制作一款心电监测模块。绘制原理图且打印PCB，焊接元器件，上电后能够正常使用，且运行稳定。

（2）根据ADS1292R芯片的数据手册完成驱动程序的编写，包括芯片的启动代码编写、读取数据程序的编写，SPI通信驱动与芯片指令系统的移植。

（3）使用巴特沃斯低通数字滤波器，滤除心电信号中掺杂的人体高频噪声。

（4）设计一种差分动态阈值QRS波群识别算法，能够识别R波波峰，计算出R-R间期与心率值。

（5）使用Android Studio IDE设计Android App的接收并显示数据与波形。

2.3 系统测试

2.3.1 采集端心电采集测试

将监测电极片联接人体后，通过导线连接到采集端口。如图4所示，心电监测模块使用正常。

调整心电信号发生器的心率值为60次/min。通过Watch窗口观察R-R间期与心率值，Watch窗口如图5所示。

2.3.2 滤波效果测试

人体心电信号是一种毫伏级别的微弱信号，频率在0.05～100.00 Hz，很容易受到人体肌电与外界环境干扰，因此需要对采集的生理信号通过滤波处理。系统采用巴特沃斯低通滤波器滤除人体夹杂电信号。通过对信号的对比，发现系统使用滤波器可以从人体嘈杂的电信号中提取出平滑的心电信号。

2.4 案例实施

在近2年的教学安排中，课程团队先后在4个电子信息教学班中引入“单导联ECG监护系统案例”。通过实验视频和实物演示，教师帮助学生形成对嵌入式技术的整体认识，随后对案例进行总体分析。在此基础上，以2～4名学生为一个小组，展开对案例的仿真分析和討论。每名学生独立负责系统中的一个模块，包括心电采集电极、心电信号调理单元、微处理器信号处理单元、电源及蓝牙透传模块。学生通过自主设计和仿真这些系统模块，更好地将所学的基本理论应用于实践。小组成员独立完成单元模块设计和仿真后，各小组探讨了系统关键参数对传输效率和输出功率等性能指标的影响，并进行联合仿真。最终，各小组通过总结报告、实物展示和课堂答辩的形式展示设计成果，实现小组间的互相学习和共同提升。

课后，学生反馈表示，这个案例有助于建立系统的知识体系，能够将理论知识应用到实际情境中。通过案例，学生更好地理解了嵌入式技术在案例模块中相互作用的原理，培养了科学的工程实践思维。教学实践结果显示，在课程配套的综合实验中，学生对案例系统的搭建过程更为顺利，团队协作、问题分析和解决能力得到提高，知识体系更加全面。

3 结语

单导联ECG监护系统案例与嵌入式技术的有机融合是基本理论与学科前沿的应用。该案例鲜明凸显了嵌入式技术的研究焦点，特别强调其在构建ECG监护系统的单元电路和各功能模块基本理论方面的紧密联系。通过此案例的设计，学生能够直观领悟所学课程理论在实际场景中的应用，从而更深入地理解基本理论的实际运用。案例独特的应用背景有助于激发学生的创新思维，提升学生对问题进行分析和解决的能力。

参考文献

［1］张巧芬，吴黎明，王桂棠.微机原理与单片机技术课程思政教学改革的探索［J］.中国现代教育装备，2023（17）：111-113.

［2］陈逸菲，马辰来，翟慧茹，等.SPOC课程学习行为数据分析——以微机原理及单片机技术课程为例［J］.软件导刊，2021（9）：248-252.

［3］徐蓓玲.“现代教育技术”课程的面授课教学设计［D］.聊城：聊城大学，2022.

［4］黄同，拓欣，刘劲飞.民办高等学校教学质量评价体系研究与实践——以延安大学西安创新学院为例［J］.科技风，2023（33）：47-49，59.

［5］黄同，拓欣，刘劲飞.民办高等学校教学质量评价体系研究与实践——以延安大学西安创新学院为例［J］.科技风，2023（33）：47-49，59.

［6］KUMAR A，TOMAR H，MEHLA V K，et al.Stationary wavelet transform based ECG signal denoising method［J］.ISA Transactions，2021（114）：251-262.

［7］李家豪.基于二维化十二导联ECG信号分类与冗余性研究［D］.济南：齐鲁工业大学，2023.

［8］魏平俊，杨耀华，胡征慧，等.基于VMD和平滑滤波的ECG去噪方法［J］.电工技术，2023（9）：17-21.

［9］KHER R.Signal processing techniques for removing noise from ECG signals［J］.Journal of Biomedical Engineering，2019（101）：1-9.

（编辑 李春燕编辑）

Case design of embedded technology course based on single-lead ECG monitoring system

Zhu  Zhi

（School of Internet of Things Engineering， Wuxi Taihu University， Wuxi 214063， China）

Abstract：  In response to the challenges of theoretical abstraction and insufficient depth of device technology in embedded technology courses， this paper presents a case design of a single-lead ECG monitoring system aimed at enhancing students learning experience in the field of embedded systems. The classroom instruction adopts a format of case presentation， teacher analysis， student group simulation design， and group defense to increase student engagement. The research results indicate that using the application of embedded technology in a single-lead electrocardiogram monitoring system as a background effectively stimulates students interest in learning， deepens their understanding of system concepts， improves their overall competence in electrocardiogram signal analysis and design， and achieves an organic integration of theory and practice.

Key words： ECG monitoring system; embedded technology; teaching case