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基于DSP的生物信号检测技术

数字信号处理课程报告

报告题目：

基于DSP的生物信号检测技术

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2014年06月11日

摘要

介绍了一种生物信号的高速实时数据采集与处理系统.生物信号的采集处理是生物工程学中的重要分支，它为生物研究提供必要的数据。

为实现生物信号实时数据采集与处理，设计了以DSP为核心的、基于USB2.0的信号采集与处理系统。

该系统利用DSP的高性能数据处理能力，使得从微弱信号中提取生物信号并保证较高的精度成为可能,并利用其USB2.0高速接口 ,实现了与PC之间即插即用和高速、可靠的通信。

MATLAB表现出来的独特的优越性，无疑将对人体所表现出来的生物信号的研究和有用信息的提取产生积极而广泛的影响。

关键字：

生物信号；DSP；数据采集；MATLAB

Abstract

Thispaperintroducesakindofbiologicalsignalhigh-speedreal-timedataacquisitionandprocessingsystem.Thebiologicalsignalcollectionandprocessingisanimportantbranchofbioengineering,itprovidesthenecessarydataforbiologicalresearch.Fortherealizationofthebiologicalsignalreal-timedataacquisitionandprocessing,designedwithDSPasthecore,thesignalacquisitionandprocessingsystembasedonUSB2.0.Highperformancedataprocessingability,thesystemUSESDSPmakestheextractbiologicalsignalsfromweaksignalsandensurethehighprecision,andusingtheUSB2.0highspeedinterface,hasrealizedbetweenthePCandplugandplayandhighspeed,reliablecommunication.MATLABshowstheuniquesuperiority,willnodoubtthestudyofthehumanbody'sbiologicalsignalandtheextractionofusefulinformationonextensiveandpositiveinfluence.

Key  words:

Biologicalsignals；DSP；Thedatacollection；MATLAB

目录

摘要-1-

Abstract-1-

一、DSP-简介-1-

二、DSP-信号处理-1-

三、DSP-芯片-2-

四、生物信号的基本特征-2-

五、系统原理-3-

1、系统总体结构概述：

-3-

2、信号采集系统的结构-4-

3、信号模数转换通道-4-

4、DSP处理器-4-

5、USB接口-5-

六、软件部分-5-

1、DSP-程序流程-6-

2、USB-软件设计-7-

七、生物信号的检测-7-

八、课程总结-8-

九、参考文献-10-

一、DSP-简介

DSP（digitalsignalprocessor）是一种独特的微处理器，是以数字信号来处理大量信息的器件。

其工作原理是接收模拟信号，转换为0或1的数字信号，再对数字信号进行修改、删除、强化，并在其他系统芯片中把数字数据解译回模拟数据或实际环境格式。

它不仅具有可编程性，而且其实时运行速度可达每秒数以千万条复杂指令程序，远远超过通用微处理器，是数字化电子世界中日益重要的电脑芯片。

它的强大数据处理能力和高运行速度，是最值得称道的两大特色。

二、DSP-信号处理

我们来考虑数字领域里最通常的功能：

滤波。

简单地说，滤波就是对信号进行处理，以改善其特性。

例如，滤波可以从信号里清除噪声或静电干扰，从而改善其信噪比。

为什么要用微处理器，而不是模拟器件来对信号做滤波呢？

我们来看看其优越性：

模拟滤波器（或者更一般地说，模拟电路）的性能要取决于温度等环境因素。

而数字滤波器则基本上不受环境的影响。

数字滤波易于在非常小的宽容度内进行复制，因为其性能并不取决于性能已偏离正常值的器件的组合。

一个模拟滤波器一旦制造出来，其特性（例如通带频率范围）是不容易改变的。

使用微处理器来实现数字滤波器，就可以通过对其重新编程来改变滤波的特性。

三、DSP-芯片

DSP芯片，也称数字信号处理器，是一种具有特殊结构的微处理器。

DSP芯片的内部采用程序和数据分开的哈佛结构，具有专门的硬件乘法器，广泛采用流水线操作，提供特殊的DSP指令，可以用来快速的实现各种数字信号处理算法。

根据数字信号处理的要求，DSP芯片一般具有如下的一些主要特点：

（1）在一个指令周期内可完成一次乘法和一次加法。

（2）程序和数据空间分开，可以同时访问指令和数据。

（3）片内具有快速RAM，通常可通过独立的数据总线在两块中同时访问。

（4）具有低开销或无开销循环及跳转的硬件支持。

（5）快速的中断处理和硬件I/O支持。

（6）具有在单周期内操作的多个硬件地址产生器。

（7）可以并行执行多个操作。

（8）支持流水线操作，使取指、译码和执行等操作可以重叠执行。

与通用微处理器相比，DSP芯片的其他通用功能相对较弱些。

四、生物信号的基本特征

认识生物信号的基本特征，对于信号的测量与分析具有重要的作用。

一般来讲，生物信号具有如下特征。

1．信号具有强烈的随机性。

随机性强是指影响生物信号的因素很多，它们所遵循的规律又尚未被人类清楚地认识。

因此，生物信号一般不可能用确定的数学函数来描述。

它的规律主要从大量统计结果中呈现出来。

必须借助统计处理技术来分析，辨识随机信号和估计它的特征。

意判别变异是由样本数据不足造成的假象，还是确实反映着某一客观规律。

2.信号的噪声背景和干扰性强。

所谓噪声是指不是研究对象的信号在观察中的表现。

一般，电生理信号总是伴随着由于肢体动作、精神紧张等而带来的伪迹，而且还常混有较强的工频共模干扰。

3.生物信号具有高度的动态性或不可重复性。

生物信号与可用数学方法决定的信号不同，绝大多数无法只用几个参数就可描述，它们的特点是往往具有很大的变化性。

如果产生信号的生理过程处于动态即处于不断变化状态中，那么它们的状态就很难精确预测，描述该信号的参数也在不断改变

4.由于生物系统复杂的生命运行机理，生物信号具有复杂的频率谱带。

五、系统原理

1、系统总体结构概述：

系统总体分为四个部分：

刺激系统；医学信号提取系统；信号采集、数字化与处理子系统和PC机。

系统框图如下：

信号采集与处理系统框图

（1）刺激系统:

为了获得某些生理参数,需要对被测生物体外加各种不同形式的刺激信号,这包括声、光以及不同幅度、不同频率、不同波形的电信号刺激。

刺激系统可由各种类型的刺激设备构成,刺激系统的工作由系统控制。

（2）生物信号提取系统:

该系统负责利用各种不同的传感器提取生物体发出的电生理信号和非电参数的生理信号,同时将非电参数的生理信号转换为电信号,送至信号采集、数字化与处理子系统。

该系统可由专门的医学测量仪器组成,例如笔者所研究的生物体大脑皮层的神经元群的放电信号,使用的是EZ-8201型微电极放大器提取的放电信号。

一般该系统输出的电信号均为非数字信号。

（3）信号采集、数字化与处理子系统:

为了能够实现对弱电信号得到高精度采样、传输以及对信号实时的算法处理,我们采用了高性能数字信号处理器（DSP）和高速总线技术的框架结构。

DSP用于完成计算量巨大的实时处理算法（FFT、相关分析、功率谱分析等）,由高速总线技术完成处理结果或者采样数据流的快速传输。

2、信号采集系统的结构

要实现对微弱信号的高精度、实时采样并上传到PC机，整个采集部分要合理的分工。

系统框图如下：

数据采集模块框图

首先对信号输入通道进行信号放大，相应的高、低通滤波，AD转换的精度要求足够高。

3、信号模数转换通道

信号输入通道,采用了2片AD9042模数转换功能片,它具有高速度、高性能、低功耗的特点,只需+5V电源即能工作,并以12B、41MHz的采样速率提供数据的输出,特别是对于多通道的要求AD9042设计保证在20MHz带宽上,具有80dB的无失真动态范围,典型的信噪比为68dB。

连接4K的双口RAM空间分为2个BLOCK,每采完2B数据即产生一个EXT_INT7中断,DSP将数据取走,DSP取数不影响A/D采样,A/D采样的下2B数据写入另一个BLOCK,2个BLOCK轮流工作。

4、DSP处理器

AD转换后的数据信号送DSP处理器进行运算处理。

DSP作为采集系统的核心器件,对数据进行低通滤波、FFT和相关分析等数字信号处理运算的同时,还要与USB之间进行数据传输控制,选择DSP芯片时,需要考虑运算速度、总线宽度、性价比以及功耗等因素。

本设计采用了TMS320C6201数据处理器,该芯片是一种高性能的定点数字信号处理器,当工作频率达到200MHz时,每个指令周期为5ns,运算速度可达到1600MIPS。

1套256位的程序总线,2套32位的程序总线和1套32位的DMA专用总线。

采用了先进的超长指令字（VLIW）体系结构,在单指令周期内8条32位指令可并行执行,指令获取、分配、执行和数据存储需要多级流水线完成。

VLIW还具有类似RISC结构,具有良好的编译性能。

外部存储器接口（EMIF）支持与各种外部存储器件的无缝连接,包括同步动态存储器（SDRAM）、同步突发静态存储器（SBSRAM）,以及与直接异步存储器接口,包括静态存储器、SRAM、EPROM等。

此外,C6201内部的模块中还包括有2个相互独立的可编程的DMA处理器,还有16B的主机接口的辅助通道（HBI）,DMA可对CPU进行分频处理,即可独立于CPU进行工作,且按CPU时钟速率进行数据吞吐。

5、USB接口

USB接口是一种通用的高速串行接口。

为了满足实时数据采集、传输、处理,USB2.0可以达到480Mbps,它可以很好地解决大数据量的数据在嵌入式系统与PC机之间的互传问题,同时支持热插拔,并且最多同时支持127个外设，非常适合嵌入式系统的应用。

本系统采集处理的数据要上传至PC机进行进一步的信号分析,才能为医学研究所用。

高速、实时采集必然导致大量的数据,所以与上位PC之间要实现高速、实时通信。

六、软件部分

软件分为DSP部分和USB部分,主程序大部分采用C语言设计,便于管理与维护,在时间要求严格的地方,如DSP中断子程序,采用汇编语言,以提高执行速度,达到实时性的要求。

DSP主要负责对各通道所采集的数据进行数字滤波等算法处理。

生物医学信号是低频微弱信号,因此,采用低通和带通滤波。

其中,50Hz的工频干扰最为严重,需要将其滤除。

整个算法部分采用汇编语言编写,达到高效的目的。

1、DSP-程序流程

DSP软件主要由捕获、跟踪、解调模块组成。

其程序流程图如图2所示：

DSP程序流程图 

上电开始，程序进行初始化，为每个通道的变量赋初值，然后进入idle状态，等待中断触发。

中断周期为1ms。

中断到来之后，程序从idle状态进入运行状态，具体步骤包括：

（1）从FPGA读取各个通道的状态字，轮巡判断每个通道是否需要处理。

如果不需要处理，查询下一通道，否则，继续执行； 

（2）根据状态字判断该通道是否已经捕获，如果已经捕获，进入跟踪模块，否则，进行捕获判断； 

（3）进入跟踪模块后进行码环NCO调整，使扩频码达到精确同步。

（4）当跟踪次数达到255次，认为跟踪进入稳定状态，程序转入数据解调模块，开始解调；（注意这里255次和捕获判断中提到的8次都是经验值，可改） 

（5）解调后数据送入FPGA，进行Veterbi译码。

2、USB-软件设计

该软件包括固件设计,USB固件驱动程序和应用程序设计。

固件程序是运行在CY7C68013上的程序,采用了C++语言设计。

主要设计思路:

（1）CY7C68013工作于异步从FIFO（SlaveFIFO）模式,相应寄存器操作为:

IFCONFIC=0xCB。

（2）由外部逻辑或外部DSP直接接到FX2的端点FIFO。

将4KB的FIFO对应EndPoint2和EndPoint6两个端点,相应寄存器操作Ep2Cfc=0xAO;EP6CFC=0xF2,存放USB需要上传与接收的数据。

（3）将FIFO的EndPoint2和EndPoint6设置为自动方式,即自动数据传输。

相应的寄存器操作为:

Ep2FIFOCFG=0x11,Ep6FIFOCFG=0xOD。

该软件的主要功能是响应各种来自系统的USB标准要求（包扩USB设备的枚举,驱动程序的选择加载等）,完成设备与主机之间的连接。

可由主机将该部分固件程序下载到CY68013的片内RAM内。

USB的驱动程序采用了在CY7c68013开发包中提供的一个通用驱动程序,将编译后直接使用。

主机应用程序我们使用C++语言编制,主要功能是将经DSP处理后的数据流,根据所需处理功能的要求,来完成给予Window程序的处理（分析、处理、显示）。

七、生物信号的检测

生物医学信号检测是对生物体中包含生命现象、状态、性质、变量和成份等信息的信号进行检测和量化的技术。

生物医学信号处理的研究，是根据生物医学信号的特点，对所采集到的生物医学信号进行分析、解释、分类、显示、存贮和传输，其研究目的一是对生物体系结构与功能的研究，二是协助对疾病进行诊断和治疗。

生物医学信号检测技术是生物医学工程学科研究中的一个先导技术，由于研究者所站的立场、目的以及采用的检测方法不同，使生物医学信号的检测技术的分类呈现多样化，具体介绍如下：

⑴无创检测、微创检测、有创检测；

⑵在体检测、离体检测；

⑶直接检测、间接检测；

⑷非接触检测、体表检测、体内检测；

⑸生物电检测、生物非电量检测；

⑹形态检测、功能检测；

⑺处于拘束状态下的生物体检测、处于自然状态下的生物体检测；

⑻透射法检测、反射法检测；

⑼一维信号检测、多维信号检测；

⑽遥感法检测、多维信号检测；

⑾一次量检测、二次量分析检测；

⑿分子级检测、细胞级检测、系统级检测。

八、课程总结

第1章：

根据系统处理的信号形式的不同，系统可分为三大类：

连续时间系统、离散时间系统和混合系统。

而系统按其工作性质来说，可分为线性系统与非线性系统、时变系统与时不变系统、因果系统与非因果系统。

信号分析的内容十分广泛，分析方法也有多种。

目前最常用、最基本的两种方法是时域法与频域法。

时域法是研究信号的时域特性，如波形的参数、波形的变化、出现时间的先后、持续时间的长短、重复周期的大小和信号的时域分解与合成等、频域法，是将信号变换为另一种形式研究其频域特性。

信号与系统总是相伴存在的，信号经由系统才能传输。

第2章：

时域——频率之间的傅立叶变换总共有4种形式：

非周期性连续信号、周期性连续信号、非周期性离散信号、周期性离散信号。

其中计算机能处理的只有第4种：

DFT。

前两种由于是连续信号，故显然计算机是不能处理的，第三种的频域上有无数的频率，故计算机也不能处理。

首先，我知道对于周期性离散信号，其频域是离散周期形式，频域上的离散的值与原信号的关系很多书上只是直接给出了转换公式，可以用数学上的相关来解释，也就是说某一频率上的幅值等于输入信号与基本函数（指的是正余弦）之间的相关性。

在数学上的表现形式就是输入信号与基本函数相乘后再求和。

这样我们就得到周期性离散信号对应的频域上的数组。

第3章：

直接计算离散傅里叶变换共需作N平方次复数乘法及N（N-1）次复数加法，而用快速傅里叶变换，只需Nr/2次乘法和次加法Nr次；因此，与直接计算相比，用快速傅里叶变换算法可大大减少运算次数。

第4章：

数字滤波器网络结构分类：

（一）根据冲激响应函数的时间特性分为二类 ：

FIR数字滤波器网络、IIR数字滤波器网络；

（二）根据数字滤波器的实现方法和型式分为三类 ：

递归型数字滤波器 、非递归型数字滤波器 、快速傅立叶变换（FFT）实现数字滤波 。

第5章：

我学习了数字滤波器的基本概念，模拟滤波器的设计,巴特沃斯滤波器的设计,切比雪夫滤波器的设计，脉冲响应不变法设计无限脉冲响应字数字滤波器，双线性变换法设计无限脉冲响应字数字滤波器，数字高通﹑带通﹑带阻滤波器的设计。

第6章：

学习双线性变换法及脉冲相应不变法设计IIR数字滤波器的具体设计方法及其原理，熟悉用双线性变换法及脉冲响应不变法设计低通、高通和带通IIR数字滤波器的计算机编程。

第7章：

FIR滤波器能够保证严格的线性相位特性，且不存在稳定性问题。

窗函数法和频率采样法等是设计FIR数字滤波器的常用方法。

窗函数法在时域中进行，其原理简单，易于实现，但存在在相同设计指标下滤波器的阶数通常会偏大的问题。

要实现的低通FIR滤波器：

通带边缘频率ωp=10 kHz，阻带边缘频率ωs=22 kHz，阻带衰减δ2=75 dB，采样频率fs=50 kHz。

根据对滤波器的分析可求得系统的差分方程。

所求得的h（n）在程序设计过程中可用一个数组存放。

X（n）是A／D转换器采样值。

让其逐项相加，再输出即可。

第八章：

数字信号处理的实现可以分成软件实现和硬件实现。

用软件实现的方法就是用户通过编写软件或使用现成的软件包在PC机上实现数字信号的处理。

这种方法的优点是费用低，易调试，缺点是速度慢，不能用于实时系统。

这种方法适用于仿真研究。

用硬件实现的方法表较适用于实际的工程中，而且实现的方法有很多，大体上有以下几种：

1.利用单片机实现。

2.利用通用DSP实现。

3.利用专用DSP实现4.利用FPGA等可编程阵列实现。

九、参考文献

[1]曾义芳编著.DSP基础知识及系列芯片[M].北京航空航天大学出版社，2006

[2]胡广书编.数字信号处理-理论、算法与实现（第二版）[M].北京清华大学出版社，1997

[3]陈怀琛、王朝英编著；高西全译.数字年信号处理及其MATLAB实现[M]北京电子工业出版社,1998

[4]张冬玲、王良红编著.基于DSP的微弱信号检测采集系统设计[J].微计算机信息，2005