应用于生物电信号的可编程滤波器设计(附件)【字数：9999】
摘 要随着当今时代快速发展，基于生物电信号的探测与分析人体生命体征是当前生物医疗方面关键环节和发展热点，并有助于提前预防疾病的发生。本论文研究是在前期通过传感器完成对生物电信号采集后的信号进行滤波操作的可编程操作与设计。通过将采集后的数据使用基于MATLAB软件离线可编程滤波器信号处理设计，并进行滤波前后信号波形和频谱分析。设计的应用于生物电信号可编程滤波器主要以心电（ECG）信号处理为例，包括采用巴特沃斯低通滤波器去除肌电干扰，利用阻带滤波器滤除50 Hz工频噪声，以及使用零相移滤波器滤除ECG信号基线漂移。通过此滤波器的设计，可直观的显示人体生命体征的相关变化，并利用得到数据分析和加强疾病的预防，同时具有一定参考价值。
目 录
第一章 绪论 1
1.1生物电信号研究的背景及意义 1
1.2 生物电信号分析技术的发展与现状 2
1.3本设计研究的主要内容和方法 4
第二章 系统总体方案设计 6
2.1主要技术指标 6
2.2信号处理方案选取 6
第三章 基于MATLAB的可编程滤波器设计与分析 7
3.1模拟滤波器设计 7
3.1.1基于MATLAB的巴特沃斯滤波器 7
3.1.2模拟滤波器设计步骤 9
3.2数字滤波器设计 9
3.2.1IIR数字滤波器 9
3.2.2FIR数字滤波器 10
3.2.3数字滤波器设计步骤 10
第四章 心电信号处理与滤波器设计 12
4.1心电信号特性 12
4.2心电信号波形分析 12
4.3心电滤波器设计 13
4.3.1巴特沃斯低通滤波器去除肌电干扰 13
4.3.2阻带滤波器滤除工频噪声 13
4.3.3零相移滤波器滤除基线漂移 13
4.4基于MATLAB可编程滤波器的心电信号处理与结果 14
4.4.1基于巴特沃斯低通滤波器的ECG去除肌电干扰MATLAB仿真 14
4.4.2基于陷波器去除工频干扰的MATLAB仿真 16
4.4.3基于 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072*
零相移滤波器滤除相位偏移的MATLAB仿真 17
第五章 总结与问题分析 19
5.1工作总结 19
5.2问题与改进 19
结束语 19
致 谢 20
参考文献 21
附录 22
第一章 绪论
1.1生物电信号研究的背景及意义
对于像人体等活动细胞而言，其所处的状态主要有静止和运动两种形式，在该两种状态下，这些细胞均会出现和生命运动有着较大联系、起伏变化的电现象，该种现象叫做生物电。生物电信号（主要有心电、肌电等）的检测和分析的理论研究对学术研究、临床诊断以及康复医学都具有重要的意义。
心电信号来源于心肌收缩，以此发出且能够给心脏活动变化带来相关的生物电信号，因为生物电信号有着便于观察和可视化程度良好的特点，所以在临床医学领域内有着普遍的操作和使用。心电信号是最早在医疗诊断中研究和应用的人体生物信号之一。比其他生物电信号更容易被观察，此外其变化呈现出周期性的特点。所以，在心电图上的研究成果进一步推动了医学领域的发展。心电图作为心血管疾病临床治疗的核心方式之一，对其进行全面的研究和操作对心血管病的治疗有着较大的促进作用，其还是国内外很多专家和学者广泛关注的话题。大多数以前的心电图由临床医生手动分析，这个过程无疑是耗时且效率低下的。随着计算机技术的飞速发展，自20世纪70年代以来，心电图自动分析技术发展迅速并进入实用和商业化阶段，已显着提高医生工作效率。
但是，心电图的智能化诊断在临床操作过程中没有得到普遍的应用。围绕国内外心电图处理研究的层面展开，智能化研究的精确程度还没有很好的满足医生替代者的要求，仅仅可以给临床医生带来相关合理化的建议。主要原因是鉴别的ECG波形不准确，ECG诊断标准不统一。因此，探索提高波形识别准确度的新方法，制定满足计算机完成诊断要求的规范，是强化心电智能化诊断水平和扩大使用空间的重要方式。如何提取心电图特征更准确地进行自动分析，并确定异常类型成为待解决的重点。
1.2 生物电信号分析技术的发展与现状
本设计主要研究的生物电信号是心电信号。对于心电信号的分析与研究为临床医生对患者的疾病诊断提供有效的依据，在各个生物电信号的分析与研究中处于比较重要的主导地位。心电信号的自动分析和诊断是信号处理领域的一个热点，可以有效地促进医疗服务的发展和人的健康。心电信号处理设计有很多领域，研究内容广泛，是一个多学科的课题。迄今为止，现有的心电图处理方法存在很多缺陷和缺陷。理论研究和实践发展有很多突破和创新的机会。目前国内医院使用的大多数心电图仪都普遍存在以下缺点：不能自动采样，自动分析，自动诊断，长期产生人工报告，准确度差，效率低。缺乏的自动化，在一些偏远地区没有ECG专家的情况下治疗患者是很困难的。
当前，心电信号的处理技术和处理手段仍然是研制多功能心电监护产品的关键技术。杨修增提出研究根本出发点是将FPGA技术应用到心电监护仪的研制上来，用片上系统结构来取代目前心电监护产品中所采用的DSP和MCU双CPU结构，以此来实现信号采集、处理、回放、存储、通信和显示等多功能[1]。为给心电信号的研究建立起一个测试平台,有学者首先设计了一个心电信号前置放大电路，其功能是从人体中提取有用的心电信号，提高心电信号的信噪比。然后运用FPGA技术来实现心电信号的采集和处理（滤波）功能[6]。
朱全辉和瞿安连两位学者基于这个课题进行了不同方向性的研究，文献[2]介绍用于电生理信号测量的可编程滤波器设计方法。采用最小二乘拟合算法，通过计算机实现滤波器的自动校准。实践证明，该滤波器能提高测量系统的适应性并提高了系统测量精度。
研究者们就适合单片机实时处理的简单FIR滤波器设计进行了具体的研究，并在具体的研究过程中实现了一种全集成可变带宽中频宽带低通滤波器[3]，仿真结果表明，该滤波器带宽的可调范围为1～26 MHz，阻带抑制率大于35 dB，带内波纹小于0．5 dB，采用1．8 V电源，TSMC 0.18μm CMOS工艺库仿真，功耗小于21 mW，频响曲线接近理想状况。
随着人类健康和保健意识的增强，医疗仪器也从适用于医院的复杂、大型设备，转向一些小巧、便携并适用于家庭、军事和运动员训练的装置。文献[4]在以往国内外研究的基础上着重对运动情况下心电、心音、肌电和眼电信号的检测处理进行研究，采用结构化程序设计方法，完成了数字电路部分中各模块的初始化，使其能正常工作，取得良好的效果。
吴正平设计了一种新型的无线多通道生物电信号采集系统，能够实现以无线的方式发送被试的生物电信号信息到监测者的主机并呈现，并且被试在测试期间，在一定范围内可以自由活动[5]。另还有其他研究提出了一种系统的全差分运算跨导放大器（OTA）设计为过滤器的心脏活动检测设备[6]。文献[7]介绍了一种便携式、电池供电的电生理信号采集系统的自适应、FPGA和FPAA。该系统继承了原有的属性和功能，并提高了系统的模块性、独立性和移动性。
目 录
第一章 绪论 1
1.1生物电信号研究的背景及意义 1
1.2 生物电信号分析技术的发展与现状 2
1.3本设计研究的主要内容和方法 4
第二章 系统总体方案设计 6
2.1主要技术指标 6
2.2信号处理方案选取 6
第三章 基于MATLAB的可编程滤波器设计与分析 7
3.1模拟滤波器设计 7
3.1.1基于MATLAB的巴特沃斯滤波器 7
3.1.2模拟滤波器设计步骤 9
3.2数字滤波器设计 9
3.2.1IIR数字滤波器 9
3.2.2FIR数字滤波器 10
3.2.3数字滤波器设计步骤 10
第四章 心电信号处理与滤波器设计 12
4.1心电信号特性 12
4.2心电信号波形分析 12
4.3心电滤波器设计 13
4.3.1巴特沃斯低通滤波器去除肌电干扰 13
4.3.2阻带滤波器滤除工频噪声 13
4.3.3零相移滤波器滤除基线漂移 13
4.4基于MATLAB可编程滤波器的心电信号处理与结果 14
4.4.1基于巴特沃斯低通滤波器的ECG去除肌电干扰MATLAB仿真 14
4.4.2基于陷波器去除工频干扰的MATLAB仿真 16
4.4.3基于 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072*
零相移滤波器滤除相位偏移的MATLAB仿真 17
第五章 总结与问题分析 19
5.1工作总结 19
5.2问题与改进 19
结束语 19
致 谢 20
参考文献 21
附录 22
第一章 绪论
1.1生物电信号研究的背景及意义
对于像人体等活动细胞而言，其所处的状态主要有静止和运动两种形式，在该两种状态下，这些细胞均会出现和生命运动有着较大联系、起伏变化的电现象，该种现象叫做生物电。生物电信号（主要有心电、肌电等）的检测和分析的理论研究对学术研究、临床诊断以及康复医学都具有重要的意义。
心电信号来源于心肌收缩，以此发出且能够给心脏活动变化带来相关的生物电信号，因为生物电信号有着便于观察和可视化程度良好的特点，所以在临床医学领域内有着普遍的操作和使用。心电信号是最早在医疗诊断中研究和应用的人体生物信号之一。比其他生物电信号更容易被观察，此外其变化呈现出周期性的特点。所以，在心电图上的研究成果进一步推动了医学领域的发展。心电图作为心血管疾病临床治疗的核心方式之一，对其进行全面的研究和操作对心血管病的治疗有着较大的促进作用，其还是国内外很多专家和学者广泛关注的话题。大多数以前的心电图由临床医生手动分析，这个过程无疑是耗时且效率低下的。随着计算机技术的飞速发展，自20世纪70年代以来，心电图自动分析技术发展迅速并进入实用和商业化阶段，已显着提高医生工作效率。
但是，心电图的智能化诊断在临床操作过程中没有得到普遍的应用。围绕国内外心电图处理研究的层面展开，智能化研究的精确程度还没有很好的满足医生替代者的要求，仅仅可以给临床医生带来相关合理化的建议。主要原因是鉴别的ECG波形不准确，ECG诊断标准不统一。因此，探索提高波形识别准确度的新方法，制定满足计算机完成诊断要求的规范，是强化心电智能化诊断水平和扩大使用空间的重要方式。如何提取心电图特征更准确地进行自动分析，并确定异常类型成为待解决的重点。
1.2 生物电信号分析技术的发展与现状
本设计主要研究的生物电信号是心电信号。对于心电信号的分析与研究为临床医生对患者的疾病诊断提供有效的依据，在各个生物电信号的分析与研究中处于比较重要的主导地位。心电信号的自动分析和诊断是信号处理领域的一个热点，可以有效地促进医疗服务的发展和人的健康。心电信号处理设计有很多领域，研究内容广泛，是一个多学科的课题。迄今为止，现有的心电图处理方法存在很多缺陷和缺陷。理论研究和实践发展有很多突破和创新的机会。目前国内医院使用的大多数心电图仪都普遍存在以下缺点：不能自动采样，自动分析，自动诊断，长期产生人工报告，准确度差，效率低。缺乏的自动化，在一些偏远地区没有ECG专家的情况下治疗患者是很困难的。
当前，心电信号的处理技术和处理手段仍然是研制多功能心电监护产品的关键技术。杨修增提出研究根本出发点是将FPGA技术应用到心电监护仪的研制上来，用片上系统结构来取代目前心电监护产品中所采用的DSP和MCU双CPU结构，以此来实现信号采集、处理、回放、存储、通信和显示等多功能[1]。为给心电信号的研究建立起一个测试平台,有学者首先设计了一个心电信号前置放大电路，其功能是从人体中提取有用的心电信号，提高心电信号的信噪比。然后运用FPGA技术来实现心电信号的采集和处理（滤波）功能[6]。
朱全辉和瞿安连两位学者基于这个课题进行了不同方向性的研究，文献[2]介绍用于电生理信号测量的可编程滤波器设计方法。采用最小二乘拟合算法，通过计算机实现滤波器的自动校准。实践证明，该滤波器能提高测量系统的适应性并提高了系统测量精度。
研究者们就适合单片机实时处理的简单FIR滤波器设计进行了具体的研究，并在具体的研究过程中实现了一种全集成可变带宽中频宽带低通滤波器[3]，仿真结果表明，该滤波器带宽的可调范围为1～26 MHz，阻带抑制率大于35 dB，带内波纹小于0．5 dB，采用1．8 V电源，TSMC 0.18μm CMOS工艺库仿真，功耗小于21 mW，频响曲线接近理想状况。
随着人类健康和保健意识的增强，医疗仪器也从适用于医院的复杂、大型设备，转向一些小巧、便携并适用于家庭、军事和运动员训练的装置。文献[4]在以往国内外研究的基础上着重对运动情况下心电、心音、肌电和眼电信号的检测处理进行研究，采用结构化程序设计方法，完成了数字电路部分中各模块的初始化，使其能正常工作，取得良好的效果。
吴正平设计了一种新型的无线多通道生物电信号采集系统，能够实现以无线的方式发送被试的生物电信号信息到监测者的主机并呈现，并且被试在测试期间，在一定范围内可以自由活动[5]。另还有其他研究提出了一种系统的全差分运算跨导放大器（OTA）设计为过滤器的心脏活动检测设备[6]。文献[7]介绍了一种便携式、电池供电的电生理信号采集系统的自适应、FPGA和FPAA。该系统继承了原有的属性和功能，并提高了系统的模块性、独立性和移动性。
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