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时间:2019-03-16
《低功耗心电信号预处理电路的研究与设计》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、分类号TN4密级公开UDC621.38学位论文编号D-1067-308-(2016)-04001重庆邮电大学硕士学位论文中文题目低功耗心电信号预处理电路的研究与设计英文题目ResearchandDesignofLowPoweranalogCircuitforECGProcessing学号S130401001姓名陈飞学位类别工学硕士学科专业电子科学与技术指导教师周前能副教授完成日期2016年4月15日重庆邮电大学硕士学位论文摘要摘要近十年来,随着环境的恶化和物质生活水平的提高,人们越来越关注自身和家人的身体健康状况,
2、集成电路和医学工程的迅猛发展为此提供了良好的解决方案——生物医学芯片。心电信号是生物医学信号里最重要的信号之一,能实时的反应人体的健康状况,所以监测心电信号能有效的将人体的实时状态数字化的体现出来。低功耗的心电信号预处理电路是个人健康信息采集系统的最前端为最关键的模块之一。基于此,本文在对心电信号的特征和其复杂的采集环境的分析的基础上,采用了低功耗低噪声技术,设计了一款用于体域网(BodyAreaNetwork,BAN)的低功耗心电信号预处理电路。主要包括以下内容:首先,采用伪电阻技术、T型反馈回路、亚阈值和电流平
3、衡放大技术,设计了交流耦合电容反馈式和高共模抑制比(CommonModeRejectionRatio,CMRR)前置放大器,并采用SMIC0.18µmCMOS工艺对所设计的前置放大器进行了仿真。仿真结果显示,所设计的低功耗低噪声放大器等效输入噪声在大于0.1Hz时小于1.72µV/Hz,交流耦合电容反馈式放大器在通带内放大倍数为39.8倍,高CMRR前置放大器在低频处的CMRR为117dB。其次,在分析集成滤波器电路设计方法的基础上,分别设计了二阶有源带通滤波器、gmC高阶带通滤波器、有源型50Hz陷波滤波器和gm
4、C型50Hz陷波滤波器,并采用SMIC0.18µmCMOS工艺对所设计的滤波器进行了仿真。仿真结果显示,有源型带通滤波器的带通频率范围为0.1Hz-158.3Hz,gmC型50Hz陷波滤波器的中心陷波频率为50Hz,衰减幅度为-44dB。最后,本文对带二阶带隙基准的线性稳压器偏置电路和增益可调推挽输出后级放大器等心电信号预处理电路的核心模块进行了设计,并结合本文所设计的低噪声低功耗高CMRR前置放大器以及二阶有源带通和gmC型50Hz陷波滤波器,设计给出了一款低功耗心电信号预处理电路,并采用SMIC0.18µmCM
5、OS工艺对所设计心电信号预处理电路进行仿真验证。仿真结果表明,采用1.8V单电源供电,平均功耗约为1.46µW。通带频率范围为0.066Hz-154.6Hz,中心陷波频率为50Hz,I重庆邮电大学硕士学位论文摘要其衰减幅度为-48.9dB,默认通带放大倍数为45.9dB,输入等效噪声小于40µV/Hz。能实现放大心电信号和滤除其他干扰的作用,基本满足应用于BAN的心电信号采集系统的要求。关键词:心电信号、低功耗、BAN、陷波器、带隙基准、预处理II重庆邮电大学硕士学位论文AbstractAbstractInrece
6、ntdecade,withthedeteriorationofenvironmentandtheimprovementoflivingstandard,peopleareincreasinglyconcernedaboutthehealthstatusofthemselvesandtheirfamilymembers.Therapiddevelopmentofintegratedcircuitsandmedicalengineeringprovidesagoodsolutiontothissituation----
7、BiomedicalChip.Asoneofthemostimportantbiomedicalsignal,Theelectrocardiogram(ECG)signalprovidesareal-timereflectiontohumanhealthstatus,soitcaneffectivelydigitizethereal-timehumanhealthstatusbymonitoringECGsignals.TheECGsignalpretreatmentcircuitwithlowpower-cons
8、umptionisthemostcriticalmoduleinthefront-endofthehealthinformationcollectionsystem.Intheviewoftheseresons,basedontheanalysisofthecharacteristicsofECGsignalanditscomplexcollectionen
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