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[導(dǎo)讀]心音信號是人體最重要的生理信號之一,含有關(guān)于心臟各個部分如心房、心室、大血管、心血管及各個瓣膜功能狀態(tài)的大量病理信息,是心臟及大血管機(jī)械運(yùn)動狀況的反映,具有非線性、非平穩(wěn)的特點(diǎn)[1-2]。心音來自于人體內(nèi)部

心音信號是人體最重要的生理信號之一,含有關(guān)于心臟各個部分如心房、心室、大血管、心血管及各個瓣膜功能狀態(tài)的大量病理信息,是心臟及大血管機(jī)械運(yùn)動狀況的反映,具有非線性、非平穩(wěn)的特點(diǎn)[1-2]。心音來自于人體內(nèi)部,不容易被復(fù)制或模仿,同時還具有獨(dú)特性,個體的不同,心音信號的表現(xiàn)形式也不相同。對其進(jìn)行檢測分析,可以達(dá)到對身份進(jìn)行識別和驗(yàn)證的目的[3]。此外,通過聽取心音,也可以獲得用以判斷心臟疾病的相關(guān)信息[4]。

本文設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)一套心音信號采集與分析系統(tǒng),并研究利用心音進(jìn)行被測試者的身份識別。因?yàn)閭鹘y(tǒng)的密碼、口令等驗(yàn)證方法存在容易被忘記或破解的缺陷,而利用人體生物特征進(jìn)行身份識別具有獨(dú)特的優(yōu)勢,如指紋、虹膜、手形和面部特征等識別技術(shù)已經(jīng)較為成熟,相關(guān)產(chǎn)品已經(jīng)進(jìn)入市場。但是利用人體生理信號,如心音、脈搏等,進(jìn)行身份識別的研究才剛剛興起,有著很大的研究價值和發(fā)展空間。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展,基于單片機(jī)、DSP等核心控制器采集心音信號,利用PC機(jī)進(jìn)行定量分析,已成為心音檢測系統(tǒng)的研究趨勢[5-6]。因此,本系統(tǒng)利用STC12C5A單片機(jī)采集HKY-06B型 PVDF薄膜式心音傳感器輸出的心音信號,并通過RS232總線發(fā)送到上位機(jī),實(shí)現(xiàn)了檢測終端與上位機(jī)之間的數(shù)據(jù)通信,同時在上位機(jī)采用虛擬儀器軟件LabVIEW設(shè)計(jì)開發(fā)了一套集數(shù)據(jù)管理、采集和分析于一體的虛擬心音檢測系統(tǒng)。

1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示,包括以下幾個部分:(1)心音傳感器模塊。能將心臟搏動信號轉(zhuǎn)化為低阻抗音頻信號;(2)信號預(yù)處理模塊。負(fù)責(zé)對微弱的心音信號進(jìn)行前置放大、低通濾波、高通濾波和功率放大;(3)單片機(jī)模塊。負(fù)責(zé)將預(yù)處理后的心音信號進(jìn)行A/D采樣以及通過鍵盤執(zhí)行數(shù)據(jù)存儲、液晶顯示等功能;(4)串口通信模塊。負(fù)責(zé)與上位機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)通信;(5)電源模塊。為系統(tǒng)提供+5 V和+12 V電源。

 

 

2 硬件設(shè)計(jì)

2.1 心音傳感器

HKY-06B型心音傳感器采用新型高分子聚合材料微音傳感元件采集心臟搏動和其他體表動脈搏動信號,再經(jīng)過高度集成化信號處理電路處理,輸出低阻抗音頻信號。其具有集成度高、可靠性高、靈敏度高、過載能力強(qiáng)、體積小和使用壽命長等特點(diǎn)。其典型的供電電壓為5 V,頻率響應(yīng)在1 Hz~1 500 Hz,靈敏度為4 mV/Pa。

2.2 信號預(yù)處理

在利用單片機(jī)對傳感器輸出的音頻信號進(jìn)行A/D轉(zhuǎn)換之前,需要對信號進(jìn)行預(yù)處理,主要包括前置放大、低通濾波、高通濾波和功率放大4個電路。

前置放大電路如圖2所示,采用NPN型硅晶體三極管3DG6,其偏置電路采用R15、R5和R8組成的分壓電路,并在發(fā)射極接有電阻R17,以穩(wěn)定放大器的靜態(tài)工作點(diǎn)。當(dāng)在放大器的輸入端加入輸入信號時,放大器的輸出端便可得到一個與輸入信號相位相反、幅值放大的信號。

 

 

采用運(yùn)算放大器OP07 設(shè)計(jì)一個由源低通濾波電路和有源高通濾波電路組合而成的帶通濾波電路。圖3 所示是截止頻率f=5 kHz 時的四階巴特沃斯低通濾波器。該濾波電路轉(zhuǎn)移函數(shù)為:

 

 

圖5所示為OTL低頻功率放大器,其由晶體三極管Q4組成推動級,Q1、Q2是一對參數(shù)對稱的NPN和PNP型晶體三極管。Q4管工作于甲類狀態(tài),它的集電極電流由電位器R6進(jìn)行調(diào)節(jié),該電流的一部分流經(jīng)電位器R4及二極管D2,給Q1、Q2提供偏壓。調(diào)節(jié)R4,可以使Q1、Q2得到合適的靜態(tài)電流而工作于甲、乙類狀態(tài),以克服交越失真。靜態(tài)時要求輸出端中點(diǎn)(Q1、Q2的發(fā)射極)的電位U=2.5 V,可以通過調(diào)節(jié)R6來實(shí)現(xiàn)。又由于R6的一端接在輸出端中點(diǎn),因此,在電路中引入交直流電壓并聯(lián)負(fù)反饋,一方面能夠穩(wěn)定放大器的靜態(tài)工作點(diǎn),同時也改善了非線性失真。功率放大電路中用到了3DG6、3DG12和3CG12雙極結(jié)型三極管(BJT)。

 

 

2.3 單片機(jī)模塊

根據(jù)心音信號的特點(diǎn)以及系統(tǒng)性價比的要求,結(jié)合STC系列單片機(jī)的性能特點(diǎn),采用STC12C5A作為核心控制器,負(fù)責(zé)將預(yù)處理后的信號進(jìn)行A/D轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)存儲、液晶顯示和串口通信等。STC12C5A單片機(jī)是高速、低功耗、超強(qiáng)抗干擾的新一代8051單片機(jī),其指令代碼完全兼容傳統(tǒng)8051,但速度快8倍,并且自帶8路高速10 bit A/D轉(zhuǎn)換,完全可以滿足心音檢測系統(tǒng)的要求。

3 軟件設(shè)計(jì)

檢測系統(tǒng)的軟件包括單片機(jī)軟件和上位機(jī)軟件兩部分。

3.1 單片機(jī)軟件設(shè)計(jì)

單片機(jī)軟件采用模塊化設(shè)計(jì)思想,主要包括:主程序、鍵盤子程序、液晶顯示子程序、RS232通信子程序、數(shù)據(jù)存儲子程序、A/D轉(zhuǎn)換子程序等。主程序流程圖如圖6所示,首先對整個系統(tǒng)進(jìn)行初始化設(shè)置,使系統(tǒng)正常工作,再執(zhí)行按鍵掃描程序,根據(jù)掃描得到的鍵值,進(jìn)入不同的服務(wù)子程序。其中比較重要的還有A/D中斷子程序,其應(yīng)用公式Vin=(Vcc×D)/256將采集到16進(jìn)制ADC轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)的電壓值轉(zhuǎn)變?yōu)?位10進(jìn)制電壓數(shù)據(jù)。

 

 

3.2 上位機(jī)軟件設(shè)計(jì)

上位機(jī)軟件主要是與單片機(jī)進(jìn)行通信,實(shí)時采集并發(fā)送心音數(shù)據(jù),為進(jìn)一步的分析提供一個良好的人機(jī)交互平臺。虛擬儀器軟件LabVIEW前面板采用交互式圖形化用戶界面,程序框圖采用G語言編程,可以用來設(shè)計(jì)虛擬心音檢測平臺[7-8]。本系統(tǒng)采用模塊化設(shè)計(jì)思想,主要包括數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)回放、數(shù)據(jù)分析和報(bào)表打印模塊等。由于模塊較多,在一個面板上很難顯示出所有內(nèi)容,一般可以通過Tab Control控件進(jìn)行分頁顯示,但如果前面板控件過多,程序框圖必然繁亂,因此本系統(tǒng)采用多面板方式。

管理模塊采用免費(fèi)并開源的數(shù)據(jù)庫訪問包LabSQL,實(shí)現(xiàn)被測試者信息的錄入、查詢、修改和刪除等功能。數(shù)據(jù)采集模塊利用虛擬儀器軟件架構(gòu)VISA,打開、設(shè)置計(jì)算機(jī)的串口實(shí)現(xiàn)與下位機(jī)間的RS232通信,但要注意要設(shè)置一樣的波特率、數(shù)據(jù)位、奇偶校驗(yàn)位等。數(shù)據(jù)分析模塊主要完成小波包去噪、特征提取和模式識別等處理功能。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

利用本系統(tǒng)對三位被測試者分別采集20組信號,總共60組信號進(jìn)行分析。首先采用小波包變換去除噪聲,進(jìn)行小波包能量特征提取,得到小波包分解的第三層8個系數(shù)的能量特征值;然后將前5個能量特征值組合成特征向量,并對應(yīng)不同測試者樣本附上1、2和3的標(biāo)簽;最后隨機(jī)選取50個樣本訓(xùn)練SVM識別模型,并利用遺傳算法(GA)優(yōu)化SVM的參數(shù)c和g,剩下的10個樣本作為測試數(shù)據(jù),進(jìn)行10次實(shí)驗(yàn),求取平均識別率。仿真結(jié)果表明,WPT+GA-SVM平均識別率為85%。

對于GA-SVM分類模型,GA的參數(shù)選擇為種群規(guī)模為20、進(jìn)化次數(shù)為50次、交叉概率為0.4、變異概率為0.2。GA優(yōu)化SVM時適應(yīng)度變化曲線如圖7所示。表1給出了其中一次實(shí)驗(yàn)的10個測試樣本的特征向量、預(yù)測標(biāo)簽和實(shí)際標(biāo)簽。

 

 

由表1可見,10個測試樣本僅編號9的樣本被誤判,其余都正確分類,識別率達(dá)90%。測試結(jié)果的識別率未能達(dá)到100%的原因及措施:(1)樣本數(shù)量較少。需要建立一個心音數(shù)據(jù)庫;(2)采集過程中的噪聲對最后的識別率有一定的影響。但預(yù)處理電路去噪還有改進(jìn)的空間,軟件去噪值得繼續(xù)深入研究;(3)特征提取和模式識別都至關(guān)重要,因此還需要進(jìn)一步挖掘優(yōu)化算法。

 

 

本文從硬件和軟件兩個方面提出了一個基于STC單片機(jī)和LabVIEW的心音信號檢測系統(tǒng),通過心音身份識別實(shí)驗(yàn)表明,信號調(diào)理電路設(shè)計(jì)的好壞決定了系統(tǒng)能否可靠、穩(wěn)定地運(yùn)行。本文所設(shè)計(jì)的硬件系統(tǒng)具有開發(fā)周期短、性價比高的特點(diǎn),單片機(jī)軟件采用模塊化設(shè)計(jì),調(diào)試方便,上位機(jī)軟件界面友好、操作簡便、功能強(qiáng)大。

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