專利名稱：一種基于dsp的腦電數(shù)字濾波方法及裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種基于DSP的數(shù)字濾波方法及裝置，主要應用于基于腦電的麻醉監(jiān)護儀前端的腦電信號采集，為臨床分析提供必要數(shù)據(jù)，因此該方法隸屬于生物醫(yī)學工程領(lǐng)域。

背景技術(shù)：
即使在現(xiàn)代麻醉學發(fā)源地美國，直到上世紀60年代，麻醉死亡率仍然高居千分之幾，七十年代才降到萬分之幾。80年代后期以后的統(tǒng)計表明，美國一些醫(yī)學中心麻醉死亡率已經(jīng)達到二十到五十萬分之一。精良的技術(shù)設(shè)備是麻醉安全的重要物質(zhì)基礎(chǔ)，這些設(shè)備主要包括麻醉機(含精確的揮發(fā)裝置、呼吸機和二氧化碳吸收器)、心電監(jiān)測、動脈血氣檢測和脈搏氧飽和度檢測。脈搏氧飽和度檢測的常規(guī)使用成為1980年代后期麻醉相關(guān)死亡率顯著下降的公認原因。然而，麻醉的直接效應區(qū)為大腦，基于腦電信號的麻醉監(jiān)護是目前國際公認的有效的麻醉深度監(jiān)護監(jiān)護方法，也是深入理解麻醉機理的重要途徑。
作為麻醉深度監(jiān)護，對腦電放大器有著特殊的要求。比如腦電的質(zhì)量、抗干擾能力、高精度濾波以及大數(shù)據(jù)量傳輸。儀器系統(tǒng)最前端的腦電放大器對整個系統(tǒng)性能有著根本性的影響。
腦電信號的采集技術(shù)盡管經(jīng)歷了數(shù)十年的不斷改進，但是因為腦電信號的特殊性以及環(huán)境等因素，高精度的腦電放大器仍然是一個有挑戰(zhàn)性的技術(shù)和課題。首先，腦電信號幅值十分微小，一般為±200uV，而腦電信號源的輸出阻抗卻很高；工作環(huán)境的干擾是另外一個重要的因素，在手術(shù)室環(huán)境下，工頻干擾普遍存在，而電刀干擾，肌電干擾都是腦電信號提取的障礙；第三，作為臨床應用的設(shè)備，必須考慮采集不會給測試病人的安全性問題。
本發(fā)明采用了基于DSP的數(shù)字信號處理技術(shù)，與傳統(tǒng)的模擬濾波相比較，大大降低了干擾，在模擬放大部分，和普通的腦電放大器不同，本放大器在放大倍數(shù)上只進行了51倍的放大，而采用高精度的AD來保證腦電采集的精確性。在數(shù)據(jù)傳輸上考慮了連接的便捷與通信速率，采用支持即插即用的USB2.0接口，在供電上采用USB供電模式。
頭皮電極選用普通的杯狀腦電電極，為了防止電源對人體造成傷害，放大器還考慮到電氣隔離，采用高速數(shù)字隔離芯片和4000V電壓隔離的DC/DC模塊，保證了腦電放大器用于臨床的安全性。本發(fā)明提出的方法同樣可以應用于常規(guī)的腦電信號處理中。


發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一高可靠、高精度的麻醉監(jiān)護用的腦電放大器和高性能數(shù)字濾波方法和裝置，為基于腦電的麻醉監(jiān)護奠定前提條件。
本發(fā)明針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供了一種基于切比雪夫改進的FIR濾波器用來進行麻醉前端信號采集的信號處理。基于麻醉的腦電放大器主要有以下幾部分組成(1)杯狀腦電電極；(2)高精度差分放大；(3)AD轉(zhuǎn)換；(4)數(shù)字信號處理；(5)USB數(shù)據(jù)傳輸?；谇冶妊┓蚋倪M的FIR濾波器的設(shè)計步驟為(1)提出信號濾波需要的參數(shù)，用MATLAB進行算法驗證；(2)獲取的FIR濾波器進行定點化處理；(3)基于CCS 3.3的定點化程序設(shè)計；(4)對比驗證。
數(shù)字濾波器可以理解為是一個計算程序或算法，將代表輸入信號的數(shù)字時間序列轉(zhuǎn)化為代表輸出信號的數(shù)字時間序列，并在轉(zhuǎn)化過程中，使信號按預定的形式變化。FIR濾波器的沖激響應使有限長的，設(shè)FIR濾波器單位脈沖響應h(n)長度為N，其系統(tǒng)函數(shù)H(z)為 H(z)是z-1的(N-1)次多項式，它在z平面上又(N-1)個零點，原點z＝0是(N-1)階重極點。因此，H(z)永遠穩(wěn)定。在數(shù)字濾波器中，F(xiàn)IR濾波器的最主要的特點是沒有反饋回路，故不存在不穩(wěn)定的問題；同時，可以在幅度特性是隨意設(shè)置的同時，保證精確的線性相位。穩(wěn)定和線性相位特性是FIR濾波器的突出優(yōu)點。
切比雪夫最佳一致逼近的基本思路如下 對于給定區(qū)間[a，b]上的連續(xù)函數(shù)f(x)，在所有n次多項式的集合Tn中，尋找一多項式

使它在[a，b]上對f(x)的偏差和其他一切屬于Tn的多項式p(x)對f(x)的偏差相比是最小的，即 切比雪夫逼近理論指出，這樣的多項式

是存在的，且是唯一的，并指出了構(gòu)造這種最佳一致逼近多項式的方法，這就是有名的“交錯點組定理”，該定理可描述如下 設(shè)f(x)是定義在[a，b]上的連續(xù)函數(shù)，p(x)為Tn中一個階次不超過n的多項式，并令 及 E(x)＝p(x)-f(x)(4) p(x)是f(x)最佳一致逼近多項式的充要條件是，E(x)在[a，b]上至少存在n+2個交錯點a≤x1＜x2＜…＜xn+2≤b，使得 E(xi)＝±En，i＝1，2，…，n+2(5) 且 E(xi)＝-E(xi+1)，i＝1，2，…，n+2(6) 這n+2個點即是“交錯點組”，顯然x1，x2，xn+2是E(x)的極值點。
n階切比雪夫多項式 Cn(x)＝cos(narccosx)，-1≤x≤1(7) 在區(qū)間[-1，1]上存在n+1個點

輪流使得Cn取得最大值+1和最小值-1。Cn是x的多項式，且最高項xn的系數(shù)是2n-1，可以證明，在所有n階多項式中，多項式Cn(x)/2n-1和0的偏差為最小。這樣，如果我們在尋找p(x)時，能使誤差函數(shù)為某一個Cn(x)，那么，這樣的p(x)將是對f(x)的最佳一致逼近。
切比雪夫最佳一致逼近理論設(shè)計FIR數(shù)字濾波器設(shè)計 設(shè)所希望的理想頻率響應是 為了保證設(shè)計出的H(ejw)具有線性相位，那么h(n)就要約束條件，h(n)＝h(N-n-1)或h(n)＝-h(N-n-1)。
先假設(shè)h(n)為偶對稱，N為奇數(shù)，則 H(ejw)＝e-j(N-1)ω/2Hg(ejw)(9) 式中 a(n)和h(n)滿足 令Bp代表通帶(0～ωp)上的頻率，Bs代表阻帶(ωs～π)上的頻率。并令F＝BpUBs，代表定義在頻率范圍(0～π)上的頻率集合的一個子集，再定義加權(quán)函數(shù) 記誤差函數(shù) 這樣，用Hg(ejw)一致逼近Hd(ejw)的問題可表述為尋求系數(shù)a(n)，n＝0，1，…，M使加權(quán)誤差函數(shù)E(ejw)的最大值為最小。
上式中使用加權(quán)函數(shù)W(ejw)，是考慮在設(shè)計濾波器是對通帶和阻帶常要求不同的逼近精度，故乘以不同的加權(quán)函數(shù)，這種逼近又稱加權(quán)切比雪夫一致逼近。為了書寫方便，下面把ejw和函數(shù)都改寫為ω的函數(shù)。
由交錯點組定理可知，Hg(ω)在子集F上是對Hd(ω)唯一最佳一致逼近的充要條件是，誤差函數(shù)E(ω)在F上至少呈現(xiàn)M+2個“交錯”，使得 |E(ωi)|＝|-E(ωi+1)|＝En(14) 其中 且 ω0＜ω1＜…ωM+1，ω∈F 如果我們已經(jīng)知道了在F上的M+2個交錯頻率，即ω0，ω1，…ωM+1，由(16)有， k＝0，1，…，M+1 式中 上式可寫成矩陣形式，并將a(n)寫成a(n)，則有式(19)。
式(19)的系數(shù)矩陣是(M+2)×(M+2)的方陣，它是非奇異的。解此方程組，可唯一地求出系數(shù)a0，a1，…，aM及偏差ρ，這樣最佳濾波器H(ejw)便可構(gòu)成。
但是，這樣做在實際上存在著兩個困難。一是交錯點組ω0，ω1，…ωM事 先并不知道，當然也就無法求解(19)，要確定一組交錯點組并非易事，即使對于較小的M也是如此。二是直接求解方程組(19)比較困難。為此，McClallan JH等人利用數(shù)值分析中的Remez算法，靠一次次的迭代來求得一組交錯點組，而且在每一次迭代過程中避免直接求解(19)，現(xiàn)把該算法的步驟歸納如下 第一步，首先在頻率子集F上等間隔地取M+2個頻率ω0，ω1，…ωM+1作為交錯點組的初始猜測位置，然后按公式 計算ρ，式中 把ω0，ω1，…ωM+1代入上式，可出ρ，它是相對第一次指定的交錯點組所產(chǎn)生的偏差，實際上就是δ2。求出ρ以后，利用重心形式的拉格朗日插值公式，可以在不求出a0，a1，…，aM的情況下，得到一個Hg(ω)，即 式中 把Hg(ω)代入(1)，可求得誤差函數(shù)E(ω)。如果在子集F上，對所有的頻率ω，都有|E(ω)|≤|ρ|，這說明，ρ是紋波的極值，初始猜定的ω0，ω1，…ωM+1恰是交錯點組，這時，設(shè)計工作即可結(jié)束。當然，對第一次的猜測位置，不會恰好如此。一般，在某些頻率處，總有E(ω)＞|ρ|，這說明，需要交換上次猜測的交錯點組中的某些點，得到一組新的交錯點組。
第二步，對上次確定的交錯點組ω0，ω1，…ωM+1中的每一個點，都在其附近檢查是否在某一個頻率處有|E(ω)|＞ρ，如若有，再在該點附近找出局部極值點，用這一局部極值點代替原來的點。待這M+2個點都檢查過后，便得到一組新的交錯點組ω0，ω1，…ωM+1，再利用上面的式中求出ρ，Hg(ω)和E(ω)，這樣就完成一次迭代，也即完成了一次交錯點組的交換。通過交換算法，使得這一次的交錯點組中的每一個ωi都是由上一次的交錯點組所產(chǎn)生的E(ω)的局部極值頻率點，因此，用這次的交錯點組求出的ρ將增大。
第三步，利用和第二步相同的方法，把在各頻率處使|E(ω)|＞ρ的點作為新的局部極值點，從而又得到一組新的交錯點組。
重復上述步驟。因為新的交錯點組的選擇都是作為每一次求出的E(ω)的局部極值點，因此，在迭代中，每次的|ρ|都是遞增的。ρ最后收斂到自己的上限，也即Hg(ω)最佳地一致逼近Hd(ω)的解，因此，若再迭代一次，新的誤差曲線E(ω)的峰值將不會大于|ρ|，這時迭代即可結(jié)束。由最后的交錯點組可按上式得到Hg(ω)，將Hg(ω)再附上H(ejw)＝e-j(N-1)ω/2Hg(ejw)的線性相位后作逆變換，便可得到單位抽樣響應h(n)。
由于按上式定義了W(ω)，因此最后求出的ρ即是阻帶的峰值偏差δ2，而kδ2便是通帶的峰值偏差。由上面的討論可以看出，交錯點數(shù)ω0，ω1，…ωM+1是限制在通帶和阻帶內(nèi)的。因而，上述方法是在通帶和阻帶內(nèi)對Hd(ω)的最佳一致逼近，而對過渡帶(ωp～ωs)內(nèi)的逼近偏差沒提出要求。過渡帶內(nèi)的Hg(ω)曲線是由通帶和阻帶內(nèi)的交錯點組插值產(chǎn)生的。對通帶和阻帶內(nèi)的逼近誤差δ1，δ2不需事先指定，而是由切比雪夫最佳一致逼近理論保證了逼近的最大偏差為最小。
根據(jù)上述算法設(shè)計出的濾波器，是一個浮點數(shù)據(jù)，DSP5416是一款定點DSP，要進行浮點運算，其計算時間和精度都會受到影響，而AD后的數(shù)據(jù)是0-216的整數(shù)，我們將通過定點化處理，同時考慮到溢出問題，對信號做溢出判斷。最后獲取得到濾波后的數(shù)據(jù)。
本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，創(chuàng)新點包括 (1)本發(fā)明沒有采用模擬濾波技術(shù)，也沒有采用TI官方提供的FIR庫函數(shù)，而是通過麻醉放大器對腦電信號的具體需求，設(shè)計濾波器。在精度和可靠性上都要優(yōu)于常規(guī)的方法。
(2)本發(fā)明采用改進的FIR濾波方法，考慮到腦電信號的特點，濾波器窗充分考慮DSP定點運算的特點，在保證濾波精度的條件下保證了實時性。



下面結(jié)合附圖和具體實施例對本發(fā)明作進一步的詳細說明。
圖1為本發(fā)明硬件電路組成； 圖2為本發(fā)明的工作流程； 圖3為濾波算法仿真圖； 圖4定點化后的濾波器處理相同數(shù)據(jù)的DSP下濾波效果圖； 圖5電路示意圖； 圖6上位機采集軟件界面。

具體實施例方式 圖1為本發(fā)明的硬件電路組成示意圖，本放大器主要針對基于腦電的麻醉監(jiān)護專用的放大器，電極采用普通的杯狀腦電電極，采集2通道的腦電信號，電極的安放位置為前額。麻醉主要考慮從0.7-70Hz之間的腦電信號。深度麻醉時，腦電信號趨向于低頻。放大器的供電由USB提供，腦電放大器的具體工作流程如圖2所示。
步驟101對DSP進行初始化，主要進行相關(guān)寄存器的配置，定時器中斷、串行AD的初始化、USB通信的初始化等。
步驟102當連接到上位機后，DSP判斷是否有USB中斷產(chǎn)生。
步驟103根據(jù)上位機發(fā)送過來數(shù)據(jù)得到濾波的基本參數(shù)，采樣率，工頻參數(shù)等。以及判斷是否了上位機需要數(shù)據(jù)的命令。
步驟104根據(jù)上位機提供的濾波范圍選取相應的濾波器參數(shù)，根據(jù)采樣率確定定時器參數(shù)，在定時器中斷的條件下進行高精度AD轉(zhuǎn)換。
步驟105當AD達到一定數(shù)量后，進行一次濾波，濾波數(shù)據(jù)有25％的交疊。先進行帶通濾波，再進行工頻濾波。消除邊緣效應，只提取數(shù)據(jù)段長度的中間75％作為有效數(shù)據(jù)。
步驟106批量數(shù)據(jù)上傳，上傳采用定時上傳的方式，每30ms進行一次上傳，上傳濾波后的數(shù)據(jù)。
步驟107判斷是否有中斷傳送的請求，如果有，結(jié)束程序，如果沒有，返回104，進行AD。
圖3和圖4是詳細的濾波對比，圖3主要描述了基于MATLAB的濾波效果，圖3(a)為帶有噪聲的原始腦電信號，圖3(b)是濾波后的腦電信號，圖3(c)是帶噪聲腦電信號的頻譜，圖3(d)是濾波后的頻譜。濾波的數(shù)據(jù)為一段有噪聲的腦電信號，原始腦電信號的頻譜從0-90HZ，采用了30Hz的低通濾波器后的腦電數(shù)據(jù)和歸一化的腦電頻譜圖均有表示。圖4是將圖3中所采用的濾波器進行了定點化處理，首先對濾波器進行歸一化，然后乘以215，將濾波器的范圍放大到-32767～+32768之間。腦電數(shù)據(jù)本身是一個0～32768之間的數(shù)據(jù)。定點的腦電信號的濾波程序有C語言編寫，充分考慮到數(shù)據(jù)溢出。在CCS3.3調(diào)試下的腦電濾波前后對比圖如圖4所示。從圖中可以明顯看到在DSP上進行的頂點腦電濾波和MATLAB有相同的效果。
圖5是腦電采集的詳細的過程描述圖。其中包括從前端電極到放大，DSP的組成示意圖，DSP的功能組成，以及上位機組成示意圖。
圖6是上位機麻醉監(jiān)護界面，主要提供可視化的原始腦電數(shù)據(jù)和可通過USB進行數(shù)據(jù)傳輸?shù)膮?shù)設(shè)定。
上面已結(jié)合附圖對本發(fā)明的具體實施方式
進行了示例性的描述，顯然本發(fā)明并不限于此，在本發(fā)明范圍內(nèi)進行的各種形式的改變均沒有超出本發(fā)明的保護范圍。
權(quán)利要求
1.一種高性能的腦電濾波方法及腦電采集裝置，包括如下步驟
(1)腦電放大器整體設(shè)計；
(2)濾波器設(shè)計及驗證；
(3)浮點濾波窗口的定點化及定點濾波算法；
(4)基于DSP的帶通濾波器及工頻濾波器實現(xiàn)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的腦電濾波方法及裝置，其特征在于，利用儀表差分放大器對腦電信號進行初步放大。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的腦電濾波方法及裝置，其特征在于，利用改進的FIR濾波算法進行腦電信號處理。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的腦電濾波方法及裝置，其特征在于，基于DSP的快速信號處理平臺。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的腦電濾波方法及裝置，其特征在于，在片上同時實現(xiàn)了帶通濾波和工頻濾波。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于DSP的腦電數(shù)字濾波方法及腦電采集裝置。針對腦電信號采集時對信號的精度要求，首先利用差分放大電路對腦電信號進行放大，采用16位的高精度AD，使得腦電信號的精度在0.5μV，在此基礎(chǔ)上用DSP進行信號處理。DSP采用TI公司5000系列定點信號處理器，采用切比雪夫最佳一致逼近FIR濾波方法，進行帶通濾波和陷波兩種信號處理，得到高質(zhì)量的腦電信號。本方法概念明確，精度高，速度快。本發(fā)明提供一高精度的濾波算法，能夠應用于腦電前端放大器的設(shè)計，為腦電信號的進一步分析奠定基礎(chǔ)。
文檔編號A61B5/0476GK101716076SQ20091017524
公開日2010年6月2日 申請日期2009年11月20日 優(yōu)先權(quán)日2009年11月20日
發(fā)明者梁振虎, 李小俚, 李段 申請人:燕山大學