基于ADS1299 的便攜式EEG 采集系統設計*

王東慶，董煜陽

（昆明理工大學，云南 昆明 650500）

0 引言

腦機接口技術（Brain Computer Interface，BCI）是一種通過電極采集人體大腦活動產生的生物電信號，并利用信號分解方法提取生物電信號時域和頻域信息來進行分析，實現腦電信息解碼與外部設備直接交流的人機交互技術[1]。腦電采集設備作為腦機接口技術中腦電信號采集的工具，是腦機接口技術的關鍵和基礎。

近年來，從人體頭皮采集腦電信號的無創BCI技術得到了快速發展，各種腦電采集設備不斷涌現，應用領域范圍不斷擴大[2-3]。目前，科研級的腦電采集設備價格昂貴、體積較大，而商業級的產品測量精度較低。此外，現有的產品集成度高且結構固定，用戶無法在形態和功能上進行自由開發。為此開發具有高精度、低成本、便攜式的腦電信號（Electroencephalography，EEG）采集系統對科學研究、臨床診斷、康復治療以及大腦信息解碼等具有重要的價值和意義。

本文設計的EEG 采集系統采用高度集成的模擬前端芯片ADS1299 設計電路，并通過預處理電路和濾波算法提高信噪比。數據傳輸采用無線和有線兩種方式，可通過STM32 主控程序切換數據傳輸方式。整個系統的硬件設計結構簡單、成本低、便攜性強，且能夠準確采集被試不同狀態時的EEG信號，為其他在線系統的開發提供了可靠平臺。

1 系統硬件架構

EEG 采集系統硬件架構如圖1 所示。EEG 采集系統主要由腦電帽、預處理電路、模擬前端、主控芯片、數據傳輸模塊、藍牙模塊、SD 卡、電源管理模塊構成[4]。

圖1 EEG 采集系統硬件架構

系統采集數據過程如下：首先，主控芯片接收上位機發送的采集命令后開始進行EEG 采集，腦電信號通過電極帽經預處理電路進入模擬前端，模擬前端對EEG 信號進行放大并對其數字化得到8通道原始EEG 數據；其次，在采集信號的同時，藍牙模塊接收聽覺/視覺刺激器發出的觸發信號；最后，主控芯片對EEG 信號和觸發信號進行打包，通過Wi-Fi 數據傳輸模塊（或USB 數據傳輸模塊）將數據發送至上位機，上位機對數據進行校驗、解析、實時繪圖和存儲，以便對腦電信號進行進一步的處理和解碼。

1.1 預處理電路

預處理電路包括靜電防護電路和二階阻容（Resistance-Capacitance Circuits，RC）濾波電路，其中ESD401 具有防護±24 kV 接觸放電功能。整個預處理電路在保護電路的同時濾除腦電信號中的高頻成分，預處理電路如圖2 所示。

圖2 預處理電路

腦電信號的主要頻率分布范圍為0.5～100 Hz，可用信息主要分布在50 Hz 以下[5]。EEG 采集系統阻抗在線測試所需頻率為62.5 Hz，故設定預處理電路電阻R1=R2=4 kΩ，電容C1=C2=200 nF，通過計算可得-3 dB 時的截止頻率為75 Hz。

1.2 模擬前端

EEG 采集系統通過ADS1299 模擬前端進行8通道低噪聲采樣，輸入阻抗和共模抑制比較高，無須對模擬前端配置額外阻抗變換電路即可實現EEG信號采集。ADS1299 內部功能架構如圖3 所示，其主要特性如下：

圖3 ADS1299 內部功能框

（1）ADS1299 芯片內置可編程增益放大器、內部基準以及板載振蕩器，具備顱外腦電圖（EEG）和心電圖（electrocardiogram，ECG）應用所需功能，集成度高、功能強大[6]。

（2）ADS1299 芯片中的8 個通道均具有24 位同步采樣模數轉換器（Analog-to-Digital Converter，ADC），電壓分辨率最高可達0.022 μV。

（3）ADS1299 通道中配有輸入多路復用器，與內部生成的信號獨立相連，可完成內部信號測試、溫度測量和導聯斷開檢測[7]。

（4）ADS1299 芯片共模抑制比最高為-110 dB，數據傳輸速率范圍為250 SPS～16 kSPS，輸入阻抗可達1 000 MΩ。

（5）ADS1299 芯片內部具有偏置電極，用于減少噪聲和抑制信號飄移，可通過SRB2 相關寄存器進行控制。

（6）ADS1299 芯片內部采用Σ-Δ 調制器和數字抽取濾波器。Σ-Δ 調制器基于過采樣技術，可把更多的量化噪聲壓縮到基本頻帶以外的高頻區。數字抽取濾波器由采樣速率可變的三階sin 濾波器組成，可有效降低高頻區噪聲[8]。

1.3 主控芯片

主控芯片采用ST（意法半導體）公司生產的內核為Cortex -M4 的STM32F407ZGT6。該芯片工作電壓為3.3 V，時鐘頻率為168 MHz，內含完整DSP指令集，具有快速運算能力。芯片具有192 KB 的隨機存取存儲器（Random Access Memory，RAM）和1 MB 的只讀存儲器（Read-Only Memory，ROM），具有串行外圍設備接口（Service Provider Interface，SPI）、通用異步收發傳輸器（Universal Asynchronous Receiver and Transmitter，UART）、通用串行總線（Universal Serial Bus，USB）、安全數字輸入輸出（Secure Digital Input and Output，SDIO）等接口，便于系統開發。主控芯片部分功能引腳與其他模塊的連接如圖4 所示。

圖4 主控芯片部分功能引腳

1.4 電源管理模塊

EEG 采集系統采用鋰電池供電，以減少交流電供電帶來的工頻干擾，選用ADP7118ARDZ-3.3、ADP7118ARDZ-2.5、TPS60403、ADP7182AUJZ 電壓模塊將直流+3.7/5 V 轉換為+3.3 V、+2.5 V、-3.7/-5 V、-2.5 V 對EEG 采集系統進行供電[9]。電源管理模塊的電路如圖5 所示。

圖5 電源管理模塊電路

1.5 數據傳輸模塊

數據傳輸模塊包括USB 數據傳輸模塊和Wi-Fi數據傳輸模塊。USB 數據傳輸模塊采用CH340G芯片實現串口轉USB；Wi-Fi 數據傳輸模塊采用ALK8266 Wi-Fi 模塊，與上位機通信時有效吞吐速率高于1 MB/s，滿足8 通道EEG 數據的傳輸。

上位機與采集系統通信時，上位機需設置與采集系統相對應的通信屬性，本文所設計的EEG 采集系統傳輸的單個數據包由39 個字節組成，包括幀頭、功能碼、數據長度、腦電數據、數據標簽、校驗位和幀尾。主控芯片發送腦電數據至上位機的通信協議如表1 所示。

表1 腦電數據通信協議

當上位機接收到數據時，需要對接收到的數據包根據表1 的通信協議進行校驗、解析、實時繪圖和存儲。

1.6 藍牙模塊

EEG 采集系統選用HC-42 藍牙模塊與PC 進行通信，通過調用PC 端藍牙串行通信端口（Cluster Communication Port，COM）將聽覺/視覺刺激器產生的觸發信號傳輸至EEG 采集系統，采集系統對EEG信號和觸發信號進行打包并發送至上位機。

2 軟件設計

EEG 采集系統軟件部分由STM32 主控程序和人機交互界面組成。STM32 主控程序實現系統初始化、ADS1299 參數設置、數據轉換讀入控制、原始EEG 數據打包、數據收發功能[10]。人機交互界面包括參數設置、波形顯示和阻抗測量，主要完成阻抗在線測量和波形的實時顯示與存儲功能。

2.1 STM32 主控程序

STM32 主控程序基于Keil uVision5 軟件編寫完成，其流程如圖6 所示。

圖6 主程序流程

STM32 主控程序具體流程如下：

（1）初始化STM32 主控芯片時鐘、通用輸入輸出端口（General Porpose Intput Output，GPIO）、定時器、SPI、UART。

（2）STM32 主控芯片依次發送“WAKEUP”和“RESET”命令喚醒ADS1299，并將ADS1299 內部寄存器復位。

（3）STM32 主控芯片發送“SDATAC”命令停止連續數據讀取，然后發送“WREG”命令配置ADS1299 寄存器。

（4）STM32 主控芯片發送“RDATAC”啟動連續讀取模式，等待DRDY 產生中斷，并通過SPI讀取轉換后的數據，所讀取每個通道的原始數據將以24 位補碼的形式存儲于寄存器中。

（5）STM32 主控芯片將原始數據轉換成int32類型并根據通信協議對數據打包，通過Wi-Fi（或UART）將數據發送至上位機，最后判斷是否接收到上位機發送的“STOP”命令。

2.2 人機交互界面

EEG 采集系統中的人機交互界面通過MATLAB軟件中的APP 設計工具進行設計。利用按鈕、文本、圖像、下拉框、坐標區、工具欄基本控件設計人機交互界面前面板，并對相應基本控件編寫回調函數實現對應動作。

采集系統的人機交互界面主要由參數設置界面和波形顯示與阻抗測量界面組成。參數設置界面用于串口參數和網絡參數的設置；波形顯示與阻抗測量界面用于顯示指定通道波形和所有通道的阻抗數據，整個采集系統人機交互界面如圖7、圖8 所示。

圖7 參數設置界面

圖8 波形顯示與阻抗測量界面

使用人機交互界面時，首先需要在參數設置界面中設置網絡參數或串口參數實現下位機與上位機的通信。當下位機選擇無線模塊作為數據傳輸時，需將上位機中的網絡參數設置為服務器模式，并設置本地主機端口號；當下位機選擇串口作為數據傳輸時，上位機中只需在串口參數中選擇端口號，其他參數保持軟件默認。進入正式采集時，將界面調至波形顯示與阻抗測量界面，打開開始采集按鈕，選擇所要顯示波形的通道，波形將實時顯示于界面的坐標區，點擊數據保存按鈕，數據將開始保存至默認文件存儲位置，采集結束時，點擊停止采集按鈕并退出程序。

3 阻抗測量原理

阻抗測量是基于ADS1299 芯片內部提供的引線檢測功能，即在選定的放大器輸入端注入具有一定幅值和固定頻率的方波電流用于阻抗測量。當采樣率為250 SPS 時，電流源的大小有6 nA、24 nA、6 μA、24 μA 可選，頻率有7.8 Hz、31.25 Hz、62.5 Hz 可選。對于連續監測，注入電流源頻率不能落在可用的腦電圖信號帶內并且不能影響腦電信號。考慮到腦電的頻率和幅值范圍，故采用6 nA 的小電流和62.5 Hz的信號用于腦電連續記錄中的阻抗測量[11]。

通過在選定的放大器輸入端注入具有一定幅值和固定頻率的方波電流進行阻抗測試。將歐姆定律應用到阻抗測量得到：

式中：VRMS為實測電壓的均方根（Root Mean Square，RMS），即執行快速傅里葉變換（Fast Fourier Transform，FFT）后獲得的激勵信號的頻率所對應的幅值；Ipeak為激勵電流源的峰值幅值。

在阻抗測量中，誤差主要來自電流源產生的公差，即±20%。考慮這一公差，在實際測量之前，本文使用已知數值的精確電阻進行了測試，并編寫校準程序。校準程序主要通過在計算時加入權值系數k對測量誤差進行補償，系統校正后阻抗計算公式如下：

4 EEG 采集系統測試

4.1 輸入參考噪聲測試

將EEG 采集系統所有電極輸入端短接并接地，設定ADS1299 芯片放大倍數和芯片采樣率分別為24 Hz和250 Hz。通過EEG 采集系統采集10 s 數據計算均方根和峰值，重復10 次得到峰值為1.48±0.2 μV，輸入參考噪聲（均方根）為1.44±0.35 μV。

4.2 信噪比測試

采用信號發生器產生頻率為10 Hz、幅值為50 mV 的正弦信號作為輸入信號。信噪比公式[12]為：

式中：PSignal為輸入信號基頻對應的功率；PNoise為去除基頻及2～6 次諧波后的信號功率，即噪聲功率。利用式（3）計算信噪比，重復10 次取均值，得到系統在10 Hz 處的信噪比為75.28±0.95 dB。

4.3 共模抑制比測試

采用信號發生器生成頻率為10 Hz、幅值為1 V的正弦信號作為共模輸入信號，采集30 s 的數據進行計算[13]。共模抑制比的計算公式為：

式中：CMRR為系統的共模抑制比；Ad為差模放大；Ac為共模放大倍數。由式（4）計算得出，CMRR可達-94 dB。

4.4 阻抗測試

選用精密電位器模擬人體阻抗對采集系統進行阻抗測試，其中精密電位器電阻調節范圍為10～35 kΩ，阻抗間隔為5 kΩ。阻抗測試實驗中系統采樣率、放大倍數、阻抗測試電流幅值和頻率分別設置為250 Hz、24、6 nA 以及62.5 Hz。系統采集通道1～4 實測阻抗數據如表2、表3 所示。

表2 校正前實測阻抗數據 kΩ

對系統校正前每個通道阻抗計算比例系數k，并對8 個通道的比例系數進行平均，可得權值系數k=1.198 1。通過式（4）重新測量系統阻抗并計算測量誤差，校正后實測阻抗數據如表3 所示。

表3 校正后實測阻抗數據 kΩ

從表2 和表3 可以看出，系統未校正前阻抗測試的阻值整體偏小，通過計算可得校正前最大誤差為21%；校正后的阻抗數值接近理論阻值，最大誤差為5%。因此，通過對阻抗計算的校正實現了更加準確的阻抗測量。

4.5 腦電信號測試

腦電信號測試實驗中，系統采樣率設置為250 Hz，放大倍數設置為12，參考電極接于耳后乳突處，地電極與測量電極置于額頭處不同位置，偏置電極貼于右手背面。在電極涂抹導電膏的同時，觀察人機交互界面中接觸阻抗顏色和數值的變化，以確保電極的接觸阻抗低于30 kΩ。正確安裝電極后進入數據采集模式，對典型的腦電信號進行觀察，如眨眼信號和清醒閉眼時的α 波。實驗場景如圖9 所示，被試者坐在屏幕正前方60 cm 處保持靜息狀態，實測數據如圖10 所示。

圖9 實驗場景

圖10 被試FP1 電極實測EEG 信號

EEG 信號因其具有較強的隨機性，時域特征不明顯，需通過頻域特征進行驗證。人體在閉眼時，大腦內部振蕩頻率（大約為10 Hz α 波）對EEG頻率成分的影響占主導作用[14]；在睜眼時，外部視覺刺激產生的頻率成分占主導地位。通過比較被試睜眼和閉眼時α 波強度來驗證系統采集的信號是否為腦電信號[15-16]。

圖10 為被試EEG 信號經過小波變換去噪后所得到的信號，其中0～2 s 被試處于睜眼狀態，2～4 s被試處于閉眼狀態。對上述去噪后的信號采用直接法計算相應的功率譜，被試在睜眼、閉眼時功率譜密度變化如圖11 所示。

在圖11 中，虛線和實線分別為被試睜眼和閉眼時的EEG 信號功率變化。從功率譜中可以看出，在閉眼時EEG 信號10 Hz 處的信號功率明顯大于睜眼（大約為20 dB）。因此，實驗表明本文所設計的EEG 采集系統能夠采集被試大腦在不同狀態時EEG 信號的不同頻域特征。

圖11 被試睜眼/閉眼時信號的功率譜

4.6 心電信號測試

由于腦電信號時域特征不明顯，為進一步直觀驗證采集系統的有效性，對心電信號進行測試。心電信號測試實驗中，系統采樣率設置為250 Hz，放大倍數設置為12，電極采用標準導聯中的I 導聯[17]方式進行連接，測量電極和參考電極分別連接被試的左上肢和右上肢。系統通過低通濾波器和50 Hz陷波器對原始ECG 信號進行濾波，并采用小波變換進一步去噪[18]，采集到被試的ECG 信號如圖12所示。

圖12 被試實測ECG 信號

從圖12 可以看出，濾波后的ECG 信號呈周期性變化，P 波、QRS 波、T 波和ST 段等特征均較為明顯，表明EEG 采集系統能夠采集到與腦電信號相比幅度較大、時域特征更顯著的ECG 信號。

5 結語

本文設計了一種基于ADS1299 的8 通道EEG采集系統。系統的硬件部分采用高度集成的元件進行設計，模擬前端采用ADS1299 進行信號放大與模數轉換，使用具有高性能、低功耗的STM32F407ZGT6 作為主控芯片；使用ALK8266Wi-Fi 模塊實現無線高速數據傳輸，提高了系統的便攜性；使用HC-42 藍牙模塊實現觸發信號的接收。系統的軟件部分使用MATLAB 中的APP 設計工具設計了人機交互界面。系統的測試結果證明：平均輸入參考噪聲為1.44 μV，共模抑制比可達-94 dB，實現了人體腦電信號的在線采集和處理，該采集系統滿足一般腦電信號的采集要求，為其他在線系統的開發提供了可靠平臺，有較強的推廣價值。