过采样技术及其在生物医学信号检测中的应用

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1、摘要模数转换器(AnalogtoDigitalConverter,ADC)是现代信号检测中必不可少的器件，它决定了系统的测量精度。尤其在生物医学信号这种强背景噪声的微弱信号检测中，高精度的ADC可以降低放大器对增益的要求。过采样技术可以提高ADC的测量精度，简化或省略抗混叠滤波器，但是，目前过采样技术主要在∑．AADC中有深入的研究。本课题对过采样技术在现成N位ADC中的研究与应用进行了探讨。首先，本文第一次分析了过采样技术在N位ADC应用中存在的问题。提出一种新的方法一叠加成形信号，来避免直流信号和微弱信号测量时过采样失效的问题。从

2、理论上分析该方法的可行性，通过仿真实验，与老的方法一抖动相比较，得出叠加成形信号的方法在过采样率小于49时更具有优势。同时，采用仿真的方式，获得最佳过采样效果时，成形信号的参数。并且，搭建硬件平台，测量心电信号，验证了成形信号在过采样技术中的作用。其次，分析了低通滤波器在过采样技术中的作用，从理论上计算出过采样较完美地实现目标时的滤波器参数，设计了适合过采样应用的滤波器，包括低衰减特性的平均滤波器、高衰减特性的切比雪夫滤波器和可变参数的低通滤波器。并且，为提高过采样的效率，阐明了低通滤波器和减采样合并的方法。仿真实验结果得出，过采样率

3、必须与低通滤波器参数匹配才能达到过采样的预期目标。最后，叙述过采样技术的两个应用。过采样技术简化数字锁定放大器的结构，提高检测精度，优化了生物体阻抗谱的测量，并提出一种优化算法，以解决过采样带来的大运算量和存储量问题。通过AD7674和FPGA实现的传感器数字化接口，验证了软件定义仪器的可行性和可变参数滤波器设计的合理性。本课题对N位ADC中过采样技术的应用进行了较系统的研究，其结果对过采样技术的应用具有指导意义，对于推动生物医学信号等微弱信号检测的发展也具有重要意义。关键词：过采样技术成形函数低通滤波器减采样数字锁定放大器传感器数字

4、化接口ABSTRACTAnalogtodigitalconverter(ADC)whichdeterminessystemaccuracyistherequisitedeviceinthemodemsignaldetection．Especially,inthebiomedicalsignaldetectingwiths仃ongbackgroundnoise，highprecisionADCdecreasestherequirementtoamplifiergain．OversamplingcanincreaseADC’Sdetect

5、ingprecisionandsimplifyorwipeoffantialiasingfilter,butitprimarilyhasintensivestudyin∑-AADC．Inthispaper，oversamplinginNbits’ADCisinvestigated．Firstly,manyopenquestionsofoversamplinginNbits’ADCareanalyzedforthefirsttime．Anewmethod，addingshapedsignal，isputforwardtoavoidinv

6、alidationofoversampling．Itsfeasibilityisverifiedintheory．Bysimulationexperiment，itholdsanadvantagewhenoversamplingrateislessthan4’，comparedwitholdmethod，dithering．Simultaneously，theparametersofshapedsignalwithoptimumoversamplingefficiencyareobtainedbysimulation．Moreover

7、，hardwareplatformisriggeduptomeasureECG,whichconfirmssignificanceofshapedsignalinoversampling．Secondly，lowpassfilter(LPF)inoversamplingisresearched．Filter’Sparameterswhichmakeoversamplingachievethegoalarecomputedbytheoreticalanalysis．Andfiltersaredesigned，includingavera

8、gingfilterwithlowaRenuationcharacteristic，ChebyshevfilterwithhighattenuationcharacteristicandvaryingparameterL