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深圳pcb抄板LabVIEW的心电信号采集与分析设计方案

     在消除了基准漂移后,得到的心电信号比原来的信号更加清晰和稳定。但是,其它类型的噪声仍然会影响心电信号的特征提取。这些噪声往往是宽频带的复杂随机过程,所以不能使用传统的数字滤波器,但可以利用LabVIEW中小波去噪(Wavelet Denoise)的功能。

    通过小波变换将心电信号分解到各个子带,然后利用阈值或收缩功能调整小波系数,最后重建出消除噪声后的信号。下图显示了通过LabVIEW中非抽样小波变换(UWT),宽带噪声被极大地抑制而心电信号的细节则保持不变。
    无论使用何种NI硬件平台,都可以通过同一种编程平台——NI图形化编程软件LabVIEW实现开发。自1986年诞生以来,LabVIEW图形化开发平台一直致力于简化编程的复杂性,在所有涉及到数据采集和控制的领域里,LabVIEW图形化编程方式都已经成为标准的开发工具。对于医疗电子设备的开发团队来说,LabVIEW提供了将硬件I/O引入算法设计的快捷方式,无缝结合从数据采集、算法分析、数据存储以及人机交互等全方面流程,同时不同NI硬件可通过代码重用,发布到不同商业化、嵌入式平台,简化构建原型系统的复杂性。
    通过LabVIEW以及NI采集设备,ECG信号可以快速的被采集并显示。图1显示了一个典型的心电波形周期。当然,过程中,心电信号会被噪声和人为引入的伪影所污染,这些噪声和伪影在我们感兴趣的频段内,电路板克隆并且与心电信号本身有着相似的特性。为了从带有噪声的心电信号中提取出有用的信息,我们需要对原始的心电信号进行处理。
    通常来说,ECG信号是通过对若干电极(导联)感知生物电流,并通过数据采集设备将导联产生的模拟电信号转化为数字信号进行计算机分析。导联产生的模拟信号往往较为微弱,幅值在mV左右,需要通过动态信号采集设备进行采集,或者通过前置预放大之后采集。无论是独立的ECG导联或者集成医用式ECG设备,都可以通过NI设备进行数据采集。
    通过30多年的发展,美国国家仪器(NI)在测试测量领域奠定了领导地位,从便携式USB设备到高精度PXIe同步采样设备,可以实现从8位到24位的分辨率,以及48kHz到2GHz的采样率。同时NI设备将增益误差、偏移误差、不确定噪声等各种误差值综合考量之后,提供了绝对精度值,以确保最终测量的准确性。一般来说ECG信号的频率在几百赫兹左右,可以通过1k到5k左右的采样率进行采样,另外,根据应用的精度区别,可以选择14~16bit采样精度,基本上NI任何平台的数据采集设备均可以满足ECG的采样需求。可以根据应用的不同,选择合适的设备,如在便携式设备中选择USB数据采集,在远程医疗的应用中选择无线采集等。