0 引言

心脏作为人体最重要的一个器官^[1]，是人体血液循环的推进剂，其重要性是不言而喻的。心电信号能从多角度、多层面对心脏的状态信息进行反映，因此心电监测系统对于由心脏引起的诸类疾病的临床诊断和治疗具有非常突出的实用价值^[2]。常规心电图记录时间短，对诊断有一定的局限性。动态心电图可以较全面地记录心电信号的改变，发现心脏的各类异常情况，为临床诊断和治疗提供了重要依据^[3]。

目前，医疗上使用的多为有导联线的动态心电监测装置，这限制了患者的活动范围，存在较强的束缚感。同时，导联线牵拉会扯动电极导致心电图记录的间断或者使基线发生变化，从而影响心电信号的质量。动态心电监测系统已向无线方向发展，即利用无线网络实现实时的远程心电监测^[4]。无线网络与心电监测系统的结合，使医生能够实时得到心电数据，有利于对突发心脏病进行即时的诊断和治疗，从而挽救生命^[5]。因此，研究一种无导联线的动态心电监测仪具有十分重要的意义。

1 系统整体结构设计

系统主要由心电信号采集与预处理、无线传输和上位机显示三大部分组成，其中心电信号预处理部分包括主放大电路、高通滤波电路、50 Hz陷波电路、低通滤波电路、二次放大电路、右腿驱动电路、加法器电路；无线传输部分包括ZigBee终端节点和ZigBee主控节点。系统总体框图如图1所示。

心电电极输出的心电信号经放大、滤波等预处理后，通过A/D前置驱动电路使心电信号的幅值在A/D模块工作电压范围之间，抬升后的心电信号在CC2530芯片内置的14位A/D模块进行转换，并存储在相应的寄存器内，之后数据由ZigBee节点接收并将其发送至上位机。

2 硬件设计与实现

2.1 采集电极与预处理电路

目前，医疗上最常用的采集心电信号的电极为一次性无纺布电极片，使用这种电极片存在操作复杂、皮肤过敏和使用次数有限等问题。为此，本系统制作了以导电布为材料的电极。导电布具有极佳的导电性，用导电布制成的电极柔软贴肤，在提高舒适度的同时解决了无纺布电极片的几大缺点，十分适用于动态心电监测。

心电信号的幅度范围是5 μV～4 mV^[6]，必须先对其进行放大，采用两级放大，总放大倍数为350倍。由于电极采集的心电信号中含有基线漂移、工频干扰、高频干扰等噪声，所以在放大过程还需进行滤波处理，滤除干扰，从而获得较理想的心电信号。预处理电路如图2所示。

2.2 主放大电路

系统采用两级放大，主放大电路选用AD620芯片，它具有低输入偏置电流、低噪声、高精度及低功耗等特点^[7]，特别适合ECG等医疗应用。

其增益计算公式为：

由式(1)可知，电路的增益可以通过调节电阻R_g的大小来改变。AD620的增益调节范围为1～1 000，由于降低主放大电路的增益可以达到减少共模干扰的目的，所以主放大电路的增益不应过大，本设计中，R_g=8.25 kΩ，增益约为7。二级放大选用OP07放大器，放大倍数为50倍。

人体会受到电磁干扰，这种干扰会掩盖生物信号，使得心电信号难以测量，因此，在电路中需要添加右腿驱动电路来消除干扰噪声。本质上，右腿驱动电路就是一个共模电压并联负反馈电路，起到一个快速放电的作用，可以有效衰减人体所带的共模电压。

2.3 滤波和50 Hz陷波电路

心电信号采集时，人的呼吸、肌电和轻微运动等都会产生干扰，这些干扰会使信号产生基线漂移，为了降低基线漂移的影响，设计一个二阶高通滤波器，从而实现基线校直，同时还可以降低极化电压的干扰，二阶高通滤波器的截止频率设置为0.3 Hz。放大后的心电信号中还存在高频干扰，为了滤除高频干扰，选用具有输出噪声低、动态特性好、设计简单等优点的MAX275芯片进行二阶巴特沃斯低通滤波，其截止频率约为130 Hz。

50 Hz的工频干扰是由于工频电磁场作用于测量装置与人体之间的环路所致，对心电信号是一种干扰源，需要对其进行滤除。本设计采用通用性较强的UAF42芯片来实现50 Hz陷波，其设计简单、具有高精度频率和Q值，解决了使用双T带阻滤波电路具有的问题^[8]。因此，用UAF42芯片设计陷波器可以稳定高效地实现50 Hz陷波，设计的陷波电路如图3所示。

3 软件设计

上位机通过串口与ZigBee接收模块连接实现数据传输，利用MATLAB软件编程，实现心电数据的接收并通过MATLAB图形界面进行心电信号波形的实时显示、存储，同时进行初步诊断及状态提示。

3.1 数据采集与无线传输

ZigBee终端节点主要由CC2530芯片及外围电路组成，实现心电信号的A/D转换并将转换后的心电信号进行无线发送。

CC2530芯片内置的ADC模块支持14位A/D转换，系统采用其ADC模块进行数据转换即可。CC2530芯片的端口0引脚可用作ADC输入，则设置P0.0引脚为ADC的单端输入，同时对ADCCON3寄存器进行配置来控制转换通道、参考电压和抽取率。使用ADC的端口0引脚作为ADC输入端，同时必须将APCFG寄存器中的相应位置1。将ADC转换结果的高位存储在ADCH寄存器，低位存储在ADCL寄存器中^[9]。

ADC的转换时间为：

由于ADC的转换时间为0.2 ms，采样频率设置为500 Hz，则采样时间间隔为2 ms，采样时间足够大不会影响ADC的转换。系统上电后，ZigBee终端等待A/D转换命令，接收到命令后启动定时器，每2 ms进行一次A/D转换。转换结束后，将转换结果发送至ZigBee主控节点。发送程序流程图如图4所示。

ZigBee主控节点接收ZigBee终端节点发送的数据，并将该数据通过串口发送至上位机进行心电信号的实时显示。接收程序流程图如图5所示。

3.2 小波分析去噪

心电信号由多个波段组成,各波频率不相同, 是一种非线性、非平稳的微弱信号,具有较强的随机性和随机噪声。肌电信号、50 Hz工频干扰、高频电磁场干扰等一系列的干扰信号都混在最初采集到的心电信号中，这些干扰会与心电信号产生混叠，使心电信号产生畸变导致心电信号波形的改变^[10]。仅仅依靠硬件电路是不能够完全滤除噪声达到预期效果的，想要得到理想的波形，还需要对系统进行软件方面的设计，采用小波分析的方法，利用MATLAB软件对心电信号进行去噪。去噪软件流程图如图6所示。

首先从接收到的数据中选择一个导联的数据，确定分解层次之后对心电信号进行小波分解；分解后，选择一个阈值对各个分解尺度下的高频系数进行软阈值量化处理；最后,根据各系数对心电信号进行小波重构。

4 实验结果与分析

为验证本系统的实用性，选择两组测试者进行试验，采用重复对比的方法，对同一个测量者在同一时期分别使用设计仪器（仪器编号为1）和Holter仪器（仪器编号为2），同时对二位测试者进行动态心电监测。

A为健康者，年龄24岁，心血管功能正常；B为心脏病患者，年龄49岁，心血管功能异常，病史2年以上。测试后，仪器给出自动诊断结果，即平均心率、最快心率、最慢心律、总心搏数等参数，医生根据两个仪器的监测记录给出诊断结果，将两者的诊断结果进行对比。表1与表2为设计仪器与Holter仪器对测试者A、B的诊断结果对比，表3为仪器的自动诊断结果相对误差。

为测试本系统对干扰的灵敏度，测试过程中，两组测试者均首先保持平躺状态30 min，采集静止时的心电信号；然后两组测试者进行30 min慢跑，采集运动状态下的心电信号。测试结束后，分别提取静止状态下和运动状态下的心电图进行分析和诊断，对比静止状态下和运动状态下仪器的相对误差率。表4为测试者A、B在静止和运动状态下仪器自动诊断结果的相对误差对比。

从上述结果可以看出，仪器准确性较高，与Holter仪器的相对误差均不大于5%；对于不同体质人，即健康者和心脏病患者的测试结果误差均在允许范围内；但对静止和运动两种状态的测试结果误差差距较大，表明仪器对运动导致的低频漂移有较高的灵敏度。

5 结论

本文设计的基于ZigBee技术的无导联线动态心电监测仪降低了被测者的不适感，在多种噪声干扰中提取出了心电信号，通过软件进行优化处理，最终得到有效、可靠的心电数据，具有很强的便携性和实用性，同时具有电路设计简单、操作方便、显示直观等特点，既满足了用户实时监护观察心电图形，又使得数据传输和复用更加方便。通过测试，仪器准确性较高,相对误差不大于5%，实现了无导联线的动态心电监测，满足了患者在家中进行心电监护的要求，可以为患者就医提供一定的依据，有一定的医用价值和应用前景。

参考文献

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