伴隨式心電監護能夠有效地降低心臟病患者發生危險和死亡的概率。基于人體傳感器網絡(BSN)的無線心電監護是心功能監測的新方法和有效手段。針對伴隨式心電監護中對節點小型化、低功耗以及良好的監測信號質量的要求，提出了一種50 mm×50 mm×10 mm、30 g的心電監護節點。節點包括單片心電模擬前端AD8232、超低功耗微處理器MSP430F1611及低功耗藍牙模塊HM-11；實時數字濾波保證了監測心電的信號質量；通過設計的差分閾值R波檢測算法可準確地得到心律指標。節點功耗評估以及實際信號采集實驗驗證了節點功能。提出的節點在伴隨式心電監護中具有較好的應用前景。
引用本文： 蔡志鵬, 羅堪, 李建清. 低功耗微型無線心電節點*. 生物醫學工程學雜志, 2016, 33(1): 8-13. doi: 10.7507/1001-5515.20160003 復制
引言
心血管疾病已經成為威脅人類生命健康最主要的因素。據統計全球每年約有1 750萬人死于心臟病[1-2]，而在我國每年大約有300萬人死于心血管疾病，占總死亡原因的41%[3]。因此，心臟系統疾病的診斷與防治是人類健康面臨的首要問題和人們關心的重點。心電圖(electrocardiogram,ECG)作為心臟電活動在體表的綜合表現，蘊含著豐富的能夠反映心臟各部位功能的病生理信息，是評價心臟功能以及診斷心臟病的重要依據之一。作為一種可靠、簡便、無創的檢查技術，心電圖檢查在心臟疾病的診斷中發揮了重要作用。但是，常規的心電圖很難捕捉到偶發心電異常[4]。動態心電圖系統(Holter)雖然通過連續記錄和回放能夠發現偶發的心臟異常,但是它的非實時、缺乏無線通信能力以及自主診斷功能等缺陷，限制了其在伴隨式移動心臟監護中的應用[5]。
隨著微機電系統(micro-electromechanical systens,MEMS)技術、集成電路技術、無線通信技術的不斷進步，基于人體傳感器網絡(Body Sensor Network,BSN)的無線心電監護已經成為醫療領域的一個重要發展方向，它能夠克服傳統心電檢查在連續實時監測、早期預防、及時救護等方面的不足[6-7]。但是現有無線心電節點中采用多級分立信號調理電路設計的節點功耗高，體積大[8-9]；采用硬件濾波易受環境因素影響，如器件受溫度變化的影響，節點抗噪聲能力較弱[10]；另外，體積和重量不滿足伴隨式連續監護方式的要求[11]。
本文針對無線連續心電信號監護系統對低功耗、微型化以及高信號質量的要求，采用單片心電模擬前端AD8232、低功耗微處理器MSP430和符合藍牙低功耗(Bluetooth Low Energy,BLE)標準的HM-11模塊設計一種小型化的伴隨式心電監測節點；處理器上0.5~40 Hz數字帶通濾波器保證了信號的信噪比；通過實時R波檢測可準確獲取監測對象的心律信息。為了驗證設計的有效性，對設計的節點進行了功耗和實際心電信號無線采集測試。
1 節點硬件設計
BSN心電節點硬件結構如圖 1所示，主要模塊包括了AD8232心電信號調理前端、MSP430F1611處理器和CC2540無線模塊。心電信號通過貼在體表的心電電極送入單片模擬前端AD8232，放大和濾波后的心電信號通過MSP430內置12位數模轉化(analog to digital converter,ADC)，采樣率為200 Hz；數字化后心電信號在節點處理器內部經過一個0.5~40 Hz的IIR和FIR組合數字帶通濾波器處理，之后信號以UART通信的方式經BLE模塊發送到移動終端或基站。移動終端或基站等網關通過接入的公共網絡將監測到的心電信號進一步提供給用戶。
圖1
無線心電監護系統
(a)無線心電監護系統結構框圖；(b)無線心電監護系統架構圖
Figure1. Wireless ECG monitoring system(a) structure block diagram of wireless ECG monitoring system; (b) system architecture diagram of wireless ECG monitoring system
1.1 心電信號調理前端
AD8232是ADI公司最新推出的單片心電信號前端調理芯片。該芯片通過簡單的電阻、電容配置，可方便地構成一個雙極點高通濾波器和三極點低通濾波器，配合其內部集成的高增益放大器可以實現低信噪比情況下心電信號的放大和噪聲抑制。心電信號頻譜范圍為0.05~100 Hz，且主要成分集中在0.5~80 Hz [12]。因此，設計將模擬前端通帶設置為0.34~89.36 Hz，首先采用硬件濾波保證與信號無關的噪聲的濾除。設計完成的模擬前端電路和幅頻響應分別如圖 2、圖 3所示。AD8232的增益為300倍；高通濾波器外置元件包括了：R3，R7，C1，C6，根據公式(1)：
| ${f_{{\rm{HP}}\_c}} = \frac{{10}}{{2\pi \sqrt {{{\rm{R}}_3}{{\rm{R}}_7}{{\rm{C}}_1}{{\rm{C}}_6}} }}$ |
圖2
AD8232信號調理電路圖
Figure2.
Signal condition schematic of AD8232
圖3
模擬前端幅頻響應
Figure3.
Frequency response of analog-front circuit
R3=100 kΩ，R7=10 MΩ，C1=C6=4.7 μF，高通濾波器截止頻率fHP_c為0.34 Hz。類似地，按公式(2)，通過配置R13=R15=500 kΩ，C7=4.7 nF，C8=2.7 nF，低通濾波器截止頻率fLP_c為89.36 Hz。
| ${f_{{\rm{LP}}\_c}} = \frac{1}{{2\pi \sqrt {{{\rm{R}}_{13}}{{\rm{R}}_{15}}{{\rm{C}}_7}{{\rm{C}}_8}} }}$ |
1.2 BLE無線收發模塊
藍牙4.0技術的提出，使低功耗藍牙智能設備得到了極大的普及[13]。藍牙技術具有成本低、功耗小、兼容性好、抗干擾強等優勢。因此，節點選用了基于德州儀器公司的CC2540，支持睡眠、AT指令，滿足藍牙4.0低功耗標準的HM-11模塊負責組網和數據收發。BLE無線模塊電路圖如圖 4所示。主處理器通過串行UART方式將數據傳輸到模塊上，模塊將數據轉化為BLE標準數據包發送給網關節點，并由PIO0控制模塊睡眠。
圖4
藍牙模塊電路
Figure4.
Schematic of Bluetooth module
最終設計完成的硬件實物如圖 5所示。單片調理前端和小型化BLE模塊節約了節點空間，降低了節點功耗。體積50 mm×50 mm×10 mm，重約30 g，可達到提高佩戴者舒適性的要求。
圖5
無線心電信號監護原型節點
Figure5.
Prototype node for wireless ECG monitoring
2 節點軟件設計
2.1 雙時鐘三狀態工作模式
為降低節點功耗，本文設計了基于任務驅動的工作狀態自適應切換機制，即節點主處理器可根據任務負載分別工作在兩個時鐘、3種工作模式下。兩個時鐘分別為8 MHz的高頻時鐘和32 768 Hz的低頻時鐘。高頻時鐘主要用于節點在喚醒狀態下數字濾波以及無線數據發送控制等具有較大計算負載和低延遲要求的場合；低頻時鐘主要用于對功耗具有嚴格要求的睡眠和定時采樣控制。三種工作模式分別為睡眠、低速采樣以及全速計算。如圖 6所示，節點接收到啟動命令后啟動低速時鐘，設定好定時器并進入睡眠；當達到喚醒條件時，喚醒節點，啟動采樣并將數據填充到定長緩存中；如果填充的數據準備就緒，節點立刻從低速切換到高速時鐘模式，啟動數字濾波處理以及無線發送，并在藍牙連接時隙內將數據發送出去。
圖6
工作模式切換流程圖和節點時鐘、工作模式時序圖
Figure6.
Flow chart of work mode switch and sequence diagram of node clock and work mode
兩個時鐘協調工作，使節點在睡眠、低速以及高速工作模式下靈活切換，有效地平衡了節點功耗和計算能力，保證節點維持在低功耗水平。
2.2 數字濾波器設計
數字濾波器具有實現簡單、性能穩定、使用靈活的特點，可以根據應用場合靈活升級參數實現不同通帶的信號濾波。設計的節點主要用于心電監護，而動態心電監護頻率帶寬為0.5~40 Hz[14]，因此在模擬前端硬件濾波設計基礎上，我們進一步采用數字濾波對漂移、工頻和高頻干擾進行處理，以增強節點的抗噪聲能力。設計的數字濾波器分別包括了2階的IIR高通和161階的FIR低通濾波器。高通和低通的單位沖擊響應函數分別如式(3)和式(4)所示。
| $H\left( z \right) = \frac{{1 - 2{z^{ - 1}} + {z^{ - 2}}}}{{1 - 1.977{z^{ - 1}} + 0.0978{z^{ - 2}}}}$ |
| $H\left( z \right) = \sum\limits_{i = 0}^{160} {{a_i}{z^{ - i}}} $ |
高通和低通數字濾波器對應的頻率響應分別如圖 7(a)、圖 7(b)所示。
圖7
數字濾波器頻率響應
(a)高通濾波器頻率響應；(b)低通濾波器頻率響應
Figure7. Frequency response of digital filter(a) frequency response of digital high-pass filter； (b) frequency response of digital low-pass filter
2.3 R波檢測和心率計算
R波檢測是心電信號分析的基礎。已有的R波檢測算法包括了閾值法[15]、小波變換法[16]、模板匹配法[17]等。考慮節點計算能力和檢測實時性的要求，本文選用了差分閾值算法實現R波檢測方法。如圖 8所示，算法實現步驟如下：
圖8
R波檢測算法
(a)原始心電信號；(b)心電信號一階差分絕對值
Figure8. R wave detection(a) original ECG signal; (b) first order difference of the original ECG signal
步驟一：對采樣后的心電信號x(n)計算其一階差分：y(n)=｜x(n+1)-x(n)｜；
步驟二：在兩秒的一階差分信號緩存內搜索最大值P；
步驟三：以0.7×P為閾值對差分信號進行搜索，大于設定閾值時的第一個點標記為S1；
步驟四：找出緊接著S1后長度為30個點信號段內的最大值，并將其記為M，原始心電信號中，在M前后5個點內的最大值對應位置即為檢出的R波；
步驟五：當檢出R波后，算法保持50個點的不應期來降低誤檢率；
步驟六：重復步驟三，可得到連續的R波檢測結果。并可根據檢出的最大R波位置更新P值；
當5個連續的R波被檢出后，心率可以通過RR間期來計算出來：
| ${\rm{心率 = }}\frac{{60 \times {F_{\rm{S}}}}}{{5個RR間期平均}}$ |
其中，FS為采樣頻率。
3 節點測試
為了驗證節點功能我們分別測試了節點功耗并驗證了R波檢測算法，同時也進行了實際人體心電采集傳輸實驗。長時間連續心電監護是設計目標之一，因此需要節點保持低功耗。在節點供電電路中串入10 Ω高精度電阻測量節點電流，并通過數據采集卡實時采集節點電壓，通過得到的電流和電壓值可估計出節點實時功耗。表 1是本文設計的節點與Shimmer[6]的功耗對比。設計節點的各項電流指標均低于Shimmer節點。在采用220 mAh的CR2302鈕扣電池供電時，設計的節點可以連續工作超過24 h。 節點具有低功耗特點。
表1
無線節點功耗對比
Table1.
Power consumption comparison of wireless nodes
將帶有BLE接收器的PC平臺作為基站接收心電信號，并將可靠通信定義為在無遮擋條件下無丟包的數據傳輸。節點發射功率增益為－23、－6、0、6 dB下對應的可靠通信距離測試結果分別為0.5、2、9、30 m。節點可靠通信距離隨著發射功率增益的增大而增加。但大發射功率也會帶來節點能耗的增加。考慮到通常BSN感知距離一般在10 m以內，0 dB的發射功率能夠較好地平衡有效覆蓋范圍內數據傳輸的可靠性和能耗。
節點在0 dB增益下進行了實際心電信號采集實驗。分別在有效傳輸距離內采集健康受測對象靜止和運動(跑步)狀態下的心電信號。采集到的信號如圖 9所示。在靜止狀態下，心電信號各個特征點可清晰分辨；在劇烈運動下，雖然信號受到較強的運動噪聲的干擾，但是系統依然能準確地記錄下心電信號變化情況。結果表明設計的節點能夠在靜態和動態情況下對受測者心電信號實現有效的采集。圖 9(a)中藍色和紅色曲線分別為未進行數字濾波和濾波后的心電信號。原始心電信號雖然經過模擬前端信號調理，依然包含較強的50 Hz工頻干擾。經過設計的0.5~40 Hz帶通數字濾波器處理后，非通帶內的噪聲信號得到有效的抑制。實驗結果表明本文采用的軟硬件結合信號噪聲抑制方法是有效的。圖 9(a)和圖 9(b)同時也給出了R波檢測和心率計
圖9
實時采集的心電信號
(a)靜態測試條件下心電信號；(b)動態測試條件下心電信號(跑步)
Figure9. ECG signals sampled real-timely(a) the ECG signal under static testing; (b) the ECG signal under dynamic testing (Jogging)
算算法結果。在靜態條件下，算法實現了所有R波的準確定位，最終計算的心率為80次/min；在運動狀態下，雖然存在部分漏檢錯檢，但由于心率計算采用了連續檢測5個R波和不應期約束條件，結果仍然保持了較高的準確性，測得在跑步狀態下的受測對象心率為131次/min，較準確地對應了受測對象的慢跑狀態。
4 結論
本文設計了一種低功耗無線心電信號監護BSN節點。小體積低重量的節點極大降低了對使用者日常活動的影響。節點軟硬件相結合的低功耗設計保證了節點長時間連續工作。設計的實時數字濾波、R波檢測以及心律計算等算法分別有效地實現了噪聲濾除、R波定位以及心律檢測。實際心電測量實驗驗證了節點設計，設計的節點具有低功耗的特點，采集到的心電信號具有較好的信號質量。
引言
心血管疾病已經成為威脅人類生命健康最主要的因素。據統計全球每年約有1 750萬人死于心臟病[1-2]，而在我國每年大約有300萬人死于心血管疾病，占總死亡原因的41%[3]。因此，心臟系統疾病的診斷與防治是人類健康面臨的首要問題和人們關心的重點。心電圖(electrocardiogram,ECG)作為心臟電活動在體表的綜合表現，蘊含著豐富的能夠反映心臟各部位功能的病生理信息，是評價心臟功能以及診斷心臟病的重要依據之一。作為一種可靠、簡便、無創的檢查技術，心電圖檢查在心臟疾病的診斷中發揮了重要作用。但是，常規的心電圖很難捕捉到偶發心電異常[4]。動態心電圖系統(Holter)雖然通過連續記錄和回放能夠發現偶發的心臟異常,但是它的非實時、缺乏無線通信能力以及自主診斷功能等缺陷，限制了其在伴隨式移動心臟監護中的應用[5]。
隨著微機電系統(micro-electromechanical systens,MEMS)技術、集成電路技術、無線通信技術的不斷進步，基于人體傳感器網絡(Body Sensor Network,BSN)的無線心電監護已經成為醫療領域的一個重要發展方向，它能夠克服傳統心電檢查在連續實時監測、早期預防、及時救護等方面的不足[6-7]。但是現有無線心電節點中采用多級分立信號調理電路設計的節點功耗高，體積大[8-9]；采用硬件濾波易受環境因素影響，如器件受溫度變化的影響，節點抗噪聲能力較弱[10]；另外，體積和重量不滿足伴隨式連續監護方式的要求[11]。
本文針對無線連續心電信號監護系統對低功耗、微型化以及高信號質量的要求，采用單片心電模擬前端AD8232、低功耗微處理器MSP430和符合藍牙低功耗(Bluetooth Low Energy,BLE)標準的HM-11模塊設計一種小型化的伴隨式心電監測節點；處理器上0.5~40 Hz數字帶通濾波器保證了信號的信噪比；通過實時R波檢測可準確獲取監測對象的心律信息。為了驗證設計的有效性，對設計的節點進行了功耗和實際心電信號無線采集測試。
1 節點硬件設計
BSN心電節點硬件結構如圖 1所示，主要模塊包括了AD8232心電信號調理前端、MSP430F1611處理器和CC2540無線模塊。心電信號通過貼在體表的心電電極送入單片模擬前端AD8232，放大和濾波后的心電信號通過MSP430內置12位數模轉化(analog to digital converter,ADC)，采樣率為200 Hz；數字化后心電信號在節點處理器內部經過一個0.5~40 Hz的IIR和FIR組合數字帶通濾波器處理，之后信號以UART通信的方式經BLE模塊發送到移動終端或基站。移動終端或基站等網關通過接入的公共網絡將監測到的心電信號進一步提供給用戶。
圖1
無線心電監護系統
(a)無線心電監護系統結構框圖；(b)無線心電監護系統架構圖
Figure1. Wireless ECG monitoring system(a) structure block diagram of wireless ECG monitoring system; (b) system architecture diagram of wireless ECG monitoring system
1.1 心電信號調理前端
AD8232是ADI公司最新推出的單片心電信號前端調理芯片。該芯片通過簡單的電阻、電容配置，可方便地構成一個雙極點高通濾波器和三極點低通濾波器，配合其內部集成的高增益放大器可以實現低信噪比情況下心電信號的放大和噪聲抑制。心電信號頻譜范圍為0.05~100 Hz，且主要成分集中在0.5~80 Hz [12]。因此，設計將模擬前端通帶設置為0.34~89.36 Hz，首先采用硬件濾波保證與信號無關的噪聲的濾除。設計完成的模擬前端電路和幅頻響應分別如圖 2、圖 3所示。AD8232的增益為300倍；高通濾波器外置元件包括了：R3，R7，C1，C6，根據公式(1)：
| ${f_{{\rm{HP}}\_c}} = \frac{{10}}{{2\pi \sqrt {{{\rm{R}}_3}{{\rm{R}}_7}{{\rm{C}}_1}{{\rm{C}}_6}} }}$ |
圖2
AD8232信號調理電路圖
Figure2.
Signal condition schematic of AD8232
圖3
模擬前端幅頻響應
Figure3.
Frequency response of analog-front circuit
R3=100 kΩ，R7=10 MΩ，C1=C6=4.7 μF，高通濾波器截止頻率fHP_c為0.34 Hz。類似地，按公式(2)，通過配置R13=R15=500 kΩ，C7=4.7 nF，C8=2.7 nF，低通濾波器截止頻率fLP_c為89.36 Hz。
| ${f_{{\rm{LP}}\_c}} = \frac{1}{{2\pi \sqrt {{{\rm{R}}_{13}}{{\rm{R}}_{15}}{{\rm{C}}_7}{{\rm{C}}_8}} }}$ |
1.2 BLE無線收發模塊
藍牙4.0技術的提出，使低功耗藍牙智能設備得到了極大的普及[13]。藍牙技術具有成本低、功耗小、兼容性好、抗干擾強等優勢。因此，節點選用了基于德州儀器公司的CC2540，支持睡眠、AT指令，滿足藍牙4.0低功耗標準的HM-11模塊負責組網和數據收發。BLE無線模塊電路圖如圖 4所示。主處理器通過串行UART方式將數據傳輸到模塊上，模塊將數據轉化為BLE標準數據包發送給網關節點，并由PIO0控制模塊睡眠。
圖4
藍牙模塊電路
Figure4.
Schematic of Bluetooth module
最終設計完成的硬件實物如圖 5所示。單片調理前端和小型化BLE模塊節約了節點空間，降低了節點功耗。體積50 mm×50 mm×10 mm，重約30 g，可達到提高佩戴者舒適性的要求。
圖5
無線心電信號監護原型節點
Figure5.
Prototype node for wireless ECG monitoring
2 節點軟件設計
2.1 雙時鐘三狀態工作模式
為降低節點功耗，本文設計了基于任務驅動的工作狀態自適應切換機制，即節點主處理器可根據任務負載分別工作在兩個時鐘、3種工作模式下。兩個時鐘分別為8 MHz的高頻時鐘和32 768 Hz的低頻時鐘。高頻時鐘主要用于節點在喚醒狀態下數字濾波以及無線數據發送控制等具有較大計算負載和低延遲要求的場合；低頻時鐘主要用于對功耗具有嚴格要求的睡眠和定時采樣控制。三種工作模式分別為睡眠、低速采樣以及全速計算。如圖 6所示，節點接收到啟動命令后啟動低速時鐘，設定好定時器并進入睡眠；當達到喚醒條件時，喚醒節點，啟動采樣并將數據填充到定長緩存中；如果填充的數據準備就緒，節點立刻從低速切換到高速時鐘模式，啟動數字濾波處理以及無線發送，并在藍牙連接時隙內將數據發送出去。
圖6
工作模式切換流程圖和節點時鐘、工作模式時序圖
Figure6.
Flow chart of work mode switch and sequence diagram of node clock and work mode
兩個時鐘協調工作，使節點在睡眠、低速以及高速工作模式下靈活切換，有效地平衡了節點功耗和計算能力，保證節點維持在低功耗水平。
2.2 數字濾波器設計
數字濾波器具有實現簡單、性能穩定、使用靈活的特點，可以根據應用場合靈活升級參數實現不同通帶的信號濾波。設計的節點主要用于心電監護，而動態心電監護頻率帶寬為0.5~40 Hz[14]，因此在模擬前端硬件濾波設計基礎上，我們進一步采用數字濾波對漂移、工頻和高頻干擾進行處理，以增強節點的抗噪聲能力。設計的數字濾波器分別包括了2階的IIR高通和161階的FIR低通濾波器。高通和低通的單位沖擊響應函數分別如式(3)和式(4)所示。
| $H\left( z \right) = \frac{{1 - 2{z^{ - 1}} + {z^{ - 2}}}}{{1 - 1.977{z^{ - 1}} + 0.0978{z^{ - 2}}}}$ |
| $H\left( z \right) = \sum\limits_{i = 0}^{160} {{a_i}{z^{ - i}}} $ |
高通和低通數字濾波器對應的頻率響應分別如圖 7(a)、圖 7(b)所示。
圖7
數字濾波器頻率響應
(a)高通濾波器頻率響應；(b)低通濾波器頻率響應
Figure7. Frequency response of digital filter(a) frequency response of digital high-pass filter； (b) frequency response of digital low-pass filter
2.3 R波檢測和心率計算
R波檢測是心電信號分析的基礎。已有的R波檢測算法包括了閾值法[15]、小波變換法[16]、模板匹配法[17]等。考慮節點計算能力和檢測實時性的要求，本文選用了差分閾值算法實現R波檢測方法。如圖 8所示，算法實現步驟如下：
圖8
R波檢測算法
(a)原始心電信號；(b)心電信號一階差分絕對值
Figure8. R wave detection(a) original ECG signal; (b) first order difference of the original ECG signal
步驟一：對采樣后的心電信號x(n)計算其一階差分：y(n)=｜x(n+1)-x(n)｜；
步驟二：在兩秒的一階差分信號緩存內搜索最大值P；
步驟三：以0.7×P為閾值對差分信號進行搜索，大于設定閾值時的第一個點標記為S1；
步驟四：找出緊接著S1后長度為30個點信號段內的最大值，并將其記為M，原始心電信號中，在M前后5個點內的最大值對應位置即為檢出的R波；
步驟五：當檢出R波后，算法保持50個點的不應期來降低誤檢率；
步驟六：重復步驟三，可得到連續的R波檢測結果。并可根據檢出的最大R波位置更新P值；
當5個連續的R波被檢出后，心率可以通過RR間期來計算出來：
| ${\rm{心率 = }}\frac{{60 \times {F_{\rm{S}}}}}{{5個RR間期平均}}$ |
其中，FS為采樣頻率。
3 節點測試
為了驗證節點功能我們分別測試了節點功耗并驗證了R波檢測算法，同時也進行了實際人體心電采集傳輸實驗。長時間連續心電監護是設計目標之一，因此需要節點保持低功耗。在節點供電電路中串入10 Ω高精度電阻測量節點電流，并通過數據采集卡實時采集節點電壓，通過得到的電流和電壓值可估計出節點實時功耗。表 1是本文設計的節點與Shimmer[6]的功耗對比。設計節點的各項電流指標均低于Shimmer節點。在采用220 mAh的CR2302鈕扣電池供電時，設計的節點可以連續工作超過24 h。 節點具有低功耗特點。
表1
無線節點功耗對比
Table1.
Power consumption comparison of wireless nodes
將帶有BLE接收器的PC平臺作為基站接收心電信號，并將可靠通信定義為在無遮擋條件下無丟包的數據傳輸。節點發射功率增益為－23、－6、0、6 dB下對應的可靠通信距離測試結果分別為0.5、2、9、30 m。節點可靠通信距離隨著發射功率增益的增大而增加。但大發射功率也會帶來節點能耗的增加。考慮到通常BSN感知距離一般在10 m以內，0 dB的發射功率能夠較好地平衡有效覆蓋范圍內數據傳輸的可靠性和能耗。
節點在0 dB增益下進行了實際心電信號采集實驗。分別在有效傳輸距離內采集健康受測對象靜止和運動(跑步)狀態下的心電信號。采集到的信號如圖 9所示。在靜止狀態下，心電信號各個特征點可清晰分辨；在劇烈運動下，雖然信號受到較強的運動噪聲的干擾，但是系統依然能準確地記錄下心電信號變化情況。結果表明設計的節點能夠在靜態和動態情況下對受測者心電信號實現有效的采集。圖 9(a)中藍色和紅色曲線分別為未進行數字濾波和濾波后的心電信號。原始心電信號雖然經過模擬前端信號調理，依然包含較強的50 Hz工頻干擾。經過設計的0.5~40 Hz帶通數字濾波器處理后，非通帶內的噪聲信號得到有效的抑制。實驗結果表明本文采用的軟硬件結合信號噪聲抑制方法是有效的。圖 9(a)和圖 9(b)同時也給出了R波檢測和心率計
圖9
實時采集的心電信號
(a)靜態測試條件下心電信號；(b)動態測試條件下心電信號(跑步)
Figure9. ECG signals sampled real-timely(a) the ECG signal under static testing; (b) the ECG signal under dynamic testing (Jogging)
算算法結果。在靜態條件下，算法實現了所有R波的準確定位，最終計算的心率為80次/min；在運動狀態下，雖然存在部分漏檢錯檢，但由于心率計算采用了連續檢測5個R波和不應期約束條件，結果仍然保持了較高的準確性，測得在跑步狀態下的受測對象心率為131次/min，較準確地對應了受測對象的慢跑狀態。
4 結論
本文設計了一種低功耗無線心電信號監護BSN節點。小體積低重量的節點極大降低了對使用者日常活動的影響。節點軟硬件相結合的低功耗設計保證了節點長時間連續工作。設計的實時數字濾波、R波檢測以及心律計算等算法分別有效地實現了噪聲濾除、R波定位以及心律檢測。實際心電測量實驗驗證了節點設計，設計的節點具有低功耗的特點，采集到的心電信號具有較好的信號質量。
