医学信号数据采集系统设计

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时间:2018-08-30

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1、数字化医疗仪器第二章医学信号数据采集系统设计数据采集系统是医学信号数字化的基础人体的各种物理量,如生物电位、心音、体温、血压、血流、肌电、脑电、神经传导速度等,采用各种传感器将其变成电信号,经由诸如放大、滤波、干扰抑制、多路转换等信号检测及预处理电路,将模拟量的电压或电流送模/数转换器(A/D),变成适合于微处理机使用的数字量供系统处理。同样,微处理器处理后的数据往往又需要使用数/模转换器(D/A)及适应的接口将其变换成模拟量送出,如图2-1所示。模拟量输入/输出通道示意A/D转换器及其接口统称为模拟量输入通道;D

2、/A转换器及相应接口称为模拟量输出通道。2.1模拟量输入通道2.1.1A/D转换器概述一.概述A/D转换器是将模拟量转换为数字量的器件,这个模拟量泛指电压、电流、时间等参量,但通常情况下,模拟量是指电压参量。在A/D转换的过程中通常要完成采样、量化和编码三个步骤。1.采样待采样的模拟信号是连续的,可看成无限多个瞬时值组成,而A/D转换以及计算机处理需要一定的时间,不可能把每一个瞬时值都转换成数字量。必须在连续变化的模拟量上按周期取样的规律取出某一些瞬时值来代表这个模拟量,这个过程就是采样。采样是通过采样保持电路实现

3、的,采样器(电子模拟开关)在控制脉冲s(t)的控制下,周期性地把随时间连续变化的模拟信号f(t)转变为时间上的离散的模拟信号fs(t)。仅在采样瞬间τ允许输入信号f(t)通过采样器,其它时间断开。采样器的输出fS(t)是一串窄脉冲,脉冲的包络线是与输入信号相同的。图2-2采样器输入输出波形输出信号能否如实反映原始输入信号?采样得的信号fs(t)的值和原始输入信号f(t)在相应的瞬时值相同,因此采样后的信号在量值上仍然是连续的。可以证明:当采样器的采样频率fs高于或至少等于输入信号最高频率fm的两倍时(即fs≥2fm

4、时),采样输出信号fs(t)(采样器脉冲序列)能代表或恢复成输入模拟信号f(t),这就是采样定理。如何知道输入信号f(t)的频率,特别是它的最高频率fm?信号“最高频率”指的是输入信号经频谱分析后得到的最高频率分量。“恢复”指的是样品序列fS(t)通过截止频率为fm的理想低通滤波器后,能得到的原始信号f(t)。在应用中,一般取采样频率fs为最高频率fm的4~8倍。简单模拟信号的频谱范围是已知的,如温度低于1Hz,声音为20Hz~20000Hz。复杂信号要用傅立叶变换算出,或用频谱分析仪测得,也可用试验的方法选取最合

5、适的fs。2.量化所谓量化,就是以一定的量化单位把数值上连续的模拟量转变为数值上离散的阶跃量的过程。量化相当于只取近似整数商的除法运算。量化单位用q表示,对于模拟量小于一个q的部分,可以用舍掉的方法使之整量化,通常为了减少误差采用“四舍五入”的方法使之整量化。这种量化方法的输入输出特性如图2-3所示,图中虚线表示量化单位为0时的特性,实线表示实际特性。图2-3量化特性和量化误差量化过程舍入误差为量化误差。以ε=x(t)-y(t)表示量化误差,量化误差有正有负(图2-3(c)),最大为±q/2,平均误差为0。最大误差

6、随量化单位而改变,q愈小ε也愈小。3.编码编码往往涉及到A/D转换的具体应用,若考虑为双极性信号,可采用补码方式。二.A/D转换器的技术指标1.分辨率A/D转换器的分辨率:转换器能分辨最小的量化信号的能力。分辨率取决于A/D转换器的位数,习惯上以输出二进制数的位数来表示。如ADC0809转换器的分辨率为8位,表示可以用28个二进制数对输入模拟量进行量化,其分辨率为1LSB(最低有效位值),若最大允许输入电压为10V,则1LSB==10V/28=39.06mV。2.转换精度转换精度反映实际A/D转换器与理想A/D转换

7、器量化值上的差。用绝对或相对误差来表示(1)绝对精度指的是在A/D输出端产生给定的数字代码,实际需要的模拟输入值与理论上要求的模拟输入值之差(中间模拟值)。(2)相对精度指的是A/D满度值校准以后,任一数字输出所对应的实际模拟输入值(中间值)与理论值(中间值)之差。3.转换速率转换速率:指A/D转换器在每秒钟内所能完成的转换次数。这个指标也可以表述为转换时间,即A/D转换从启动到结束所需的时间,两者互为倒数。例如,某A/D转换器的转换速率为5KHz,则其转换时间是200s。4.满刻度范围满刻度范围:指A/D所允许

8、输入电压范围。如(0~5)V,(0~10)V,(-5~+5)V等。满刻度只是个名义值,实际的A/D转换器的最大输入值总比满刻度小1/2n(n为转换器的位数)。这是因为0值也是2n个转换器状态中的一个。例如12位的A/D转换器,其满刻度值为10V,而实际允许的最大输入电压值为:10V*212-1/212=9.9976V。A/D转换器的种类常用的有逐次逼近式、积

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