一種可穿戴多體征參數采集裝置的設計

王亞文 龐宇 李國權 張誠

摘要??? 本文提出了一種可穿戴的多體征參數采集裝置的設計，可以實現血氧飽和度、心率和呼吸率的采集、處理和傳輸。利用MAX30102光電反射式血氧傳感器和ADS1292R分別從頭部和胸部采集得到原始體征信號，然后經過nRF52832微處理器進行數據處理并通過其自帶的低功耗藍牙將數據發送給手機APP。實驗表明，與標準監護儀相比，各個參數的平均誤差都較低，符合相應要求，可以用于工人的體征參數監測。

【關鍵詞】體征參數采集裝置 血氧飽和度 心率 呼吸率 nRF52832

隨著經濟和社會的快速發展，人類的生活節奏逐漸加快，勞動強度和生活壓力也在急劇增大，而由此導致了心血管疾病的發病率快速上升，很多人都沒來得及醫治就失去了寶貴的生命，而對于日常在戶外從事大量體力勞動的工人來說更是如此，由于工人自身的經濟條件和安全意識所限，每年工人在外工作時突然發病的幾率更高。因而對工人進行生命體征監測非常重要。

而人體的體征參數諸如血氧飽和度、心率和呼吸率，可以很好地反映一個人此時的身體狀況。所以設計一種面向工人的可穿戴多體征參數采集裝置，不僅可以把從工人身上采集到的體征參數數據發送到智能手機終端，而且可以上傳到云平臺，工地控制中心可以依此來掌握工人身體狀況并且保障其生命安全。

1 總體設計

設計的穿戴式生命體征參數的采集裝置總體框圖如圖1所示。一方面通過傳感器芯片MAX30102在頭部采集到脈搏波信號然后經過單片機處理計算得到血氧飽和度的數據，并通過藍牙無線傳輸至智能手機終端;另一方面利用導電硅膠和心電呼吸采集芯片ADS1292R在胸部同時采集心電與呼吸信號，同樣把處理得到的心率和呼吸率等數據通過藍牙傳到智能手機終端。

2 硬件設計

硬件電路包括兩部分，分別是血氧采集電路和心電呼吸采集電路。

2.1 血氧采集電路

血氧采集電路的硬件總體框圖如圖2所示，由電源模塊、主控模塊和脈搏波采集模塊組成。

電源模塊由鋰電池、充電模塊和電源管理模塊組成，采用微型3.7V鋰電池提供初始電源，經電壓轉換芯片RT9013-33GB轉換成3.3V提供給其它模塊供電。電池可拆卸，也可對其充電。采取TP4057作為充電電路的充電芯片，通過USB外接5V電源為電池充電。

主控模塊為單片機nRF52832及其外圍電路。nRF52832為Nordic公司在2015年推出的一款面向無線低功耗傳輸領域的微控制器，它既在藍牙智能單芯上保持了高效能，又具有低功耗的優勢。這款芯片支持低功耗藍牙BLE、ANT和2.4GHz多種無線協議，內部集成了支持浮點運算的32位ARMCortex-4FCPU、512kb的閃存和64kbRAM，還有8路ADC、2路SPI和I2C以及一個串口。nRF52832的SWDIO和SWDCLK為程序的下載接口，同時留出兩個I/O口當作TX與RX，用于與PC端之間信息的接收發送試驗，nRF52832與采集芯片MAX30102之間通過I2C進行信息的傳輸，MAX30102的INT、SCL和SDA分別與主控芯片的三個I/O口連接。與此同時，可以利用nRF52832自帶的ADC進行電壓的檢測以及利用其支持的低功耗藍牙傳輸協議把數據無線發送到手機終端。

脈搏波采集模塊使用血氧傳感器MAX30102實現。它是Maxim公司生產的一種高靈敏度的血氧生物傳感器，內部含有LED、光電檢測器、1.8V電源以及其他的一些光學元件，工作溫度為-40°C到+85°C，功耗較低，利用間歇亮滅的紅光和紅外光作為穩定的照射光源，通過探測器來捕捉反射光，然后芯片內部可以將其處理為數字信號傳送給單片機。SCL、SDA和INT與nRF52832的對應接口連接，實現通信。

2.2 心電呼吸采集電路

心電呼吸采集電路的硬件總體框圖如圖3所示，由電源模塊、主控模塊和心電呼吸信號采集模塊組成。電源模塊由鋰電池、充電電路模塊、3.3V直流穩壓供電模塊和ADS1292R供電模塊構成。同樣使用3.7V鋰電池供給初始電源，采用TP4057充電芯片對其充電。使用TLV70033DDCR穩壓芯片進行穩壓電路設計，可輸出3.3V電壓為主芯片供電。而又由于ADS1292R需要3V的模擬電壓與3.3V的數字電壓，所以使用TPS73030DBV5穩壓芯片實現3V模擬電壓輸出。

主控模塊為單片機nRF52832及其外圍電路。nRF52832的SWDIO和SWDCLK為程序的下載接口，同樣留出兩個I/O口當作TX與RX，用于與PC端之間信息的接收發送試驗。nRF52832與ADS1292R之間通過SPI進行信息的傳輸，ADS1292R芯片的CS、START、DIN、SCLK、DOUT、DRDY和RESET七個端口與nRF52832的7個I/O口相連接，其中CS端口為片選端，RESET為復位信號端口，DIN和DOUT端口負責數據傳輸，CLK為時鐘端，START置高時開始采集數據，每采到一幀數據DRDY拉低，觸發SPI數據傳輸，并且可以利用nRF52832支持的藍牙發送數據到手機終端。

心電呼吸信號采集模塊主要利用ADS1292R采集芯片來實現，其電路原理圖如圖4所示，這款芯片可以解決心電呼吸同時采集的問題。為了消除人體共模干擾將信號屏蔽線引出至COM端，ELA和ERA分別接導電硅膠的左右電極。心電信號通過電極進入引腳IN2P和IN2N，從而進入ADS1292R內部進行相應處理。從IN3P和IN3N引腳輸出的方波激勵源對電極中攜帶的呼吸信息調制，然后從IN1P和IN1N引腳進入芯片內部，經過相應的處理之后與心電信號打包等待發送。

3 軟件設計

單片機的軟件設計主要完成的是生命體征參數的采集、處理、計算和發送。下面分別介紹頭戴血氧采集裝置的軟件設計和胸戴心電呼吸采集裝置的軟件設計。

3.1 血氧采集裝置的軟件設計

血氧采集裝置的軟件設計流程圖如圖5所示。首先，程序開始要對整個系統初始化，包括配置外設時鐘、定時器、中斷模式以及I/O端口的輸入輸出和復用模式。除此之外也要配置血氧傳感器MAX30102的轉換精度、速率和其他一些參數。然后通過I2C把采集到的信號發送到微處理器nRF52832進行相應的處理來去除奇異點、基線漂移和高頻干擾。然后對處理之后的數據進行特征點提取，再代入相應的計算公式計算出血氧飽和度并通過藍牙發送。

3.2 心電呼吸采集裝置的軟件設計

心電呼吸采集裝置的軟件設計流程圖如圖6所示。首先，程序開始時依然對整個系統初始化，包括配置時鐘、SPI端口和定時器等，然后對ADS1292R進行配置，接著開啟SPI傳輸，當有一幀數據傳輸完成后，將心電呼吸原始數據存入數組并對其解析分離再進行相應的預處理，接著對心電和呼吸信號的波峰峰值進行定位，再代入相應計算公式計算出心率和呼吸率并通過藍牙發送。

4 信號處理及參數計算

4.1 原始信號預處理

雖然利用傳感器可以完成對PPG（脈搏波，PhotoPlethysmoGraphy）信號、心電信號和呼吸信號的采集，但是這些原始信號中存在不少干擾，會影響后續相應體征參數的計算。因此必須要對原始信號進行相應處理。

4.1.1 PPG信號的處理利

用MAX30102從頭部采集到的PPG信號中含有不少干擾，其中包括奇異點、高頻干擾、運動干擾和基線漂移。奇異點采用均值濾波的方法去除;而高頻干擾會對極值點的定位和包絡線的繪制造成干擾，可以采用平滑濾波的方法去除;運動干擾不可避免，這里使用雙樹復小波變換濾除;基線漂移主要是由人體的呼吸運動造成的，這里采用形態學濾波抑制。圖7為處理前后的PPG信號波形圖。

4.1.2 心電呼吸信號的處理

心電信號的干擾主要來自高頻噪聲、工頻干擾和基線漂移。高頻噪聲在波形上表現出大量的毛刺，它大多分布于60Hz以上，因此采用FIR低通濾波方法去除;工頻干擾主要是由電磁場干擾引起，具體呈現為50Hz及其各次諧波的干擾，這里采用50Hz陷波器去除;基線漂移依然使用形態學濾波去除。呼吸信號的干擾主要來自高頻干擾和基線漂移。這里的高頻干擾是由電磁噪聲、肌電噪聲等引起，可以使用低通濾波的方法去除。基線漂移則采用滑動平均濾波的方法去除。圖8和圖9依次為處理前后的心電波形圖和呼吸波形圖。

4.2 體征參數的計算

4.2.1 血氧飽和度的計算

從PPG信號中準確定位極值點，從而計算上下包絡線，準確提取出交流分量和直流分量，根據朗伯比爾定律計算血氧飽和度。利用差分閾值法定位兩路PPG信號的極值點，在極值點的基礎上利用插值法定位信號的上下包絡線，上下包絡線的均值為直流分量，差值為交流分量，然后再代入已知具體的血氧飽和度的計算公式

公式

并進行二次函數擬合即可求得血氧飽和度。

4.2.2 心率和呼吸率的計算

通過采集到的一段心電信號，采用差分閾值法定位R波峰峰值，求R-R間期的平均值，由?? 公式?? ，可得出心率;通過采集到的呼吸波形，定位呼吸波峰峰值，求相鄰波峰之間的均值T，由?? 公式?? ，可計算出呼吸頻率。

5 實驗結果與分析

本實驗裝置在多名被測試者身上進行測試，將從單片機采集到的原始數據在軟件MATLAB上仿真得到了原始的脈搏波信號、心電信號和呼吸信號的波形，可以看出波形存在明顯的奇異點、毛刺和基線漂移等，然后對這些原始信號進行處理，可以看出波形更加平滑，高頻干擾和基線漂移也得到明顯抑制。

單片機通過藍牙把體征參數數據發送到智能手機終端，手機終端可以顯示出處于正常范圍的血氧飽和度、心率和呼吸率等數據。而為了測試數據的準確性，這里采用本裝置和監護儀采集同一名被測試者的體征參數，每個體征參數采集六次，最終數據的對比結果如表1、表2和表3所示。

通過表1、表2和表3的對比結果可知，血氧飽和度的平均誤差為1.73%，心率的平均誤差為2.21%，呼吸率的平均誤差為4.69%，已經滿足了本裝置的基本要求。

6 結論

本文設計了一個應用于工人的可穿戴多體征參數的采集裝置，通過生理信號采集芯片采集到原始信號，并通過微處理器nRF52832處理和藍牙發送，可以在手機終端顯示出誤差比較小的體征參數數據，也可以上傳到云平臺，工地控制中心可以依此來掌握工人身體狀況并保證生命安全。而且微處理器功耗低、體積小的特點對本套裝置的實際應用有著巨大意義。

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