基于蓝牙心电监护系统的数字信号滤波算法设计
Xiaoni Wang
摘要——为了得到更多精确的数据，移除基于蓝牙无线通信技术的嵌入式ECG采集系统中的噪声是非常重要的。基于FPGA的FIR数字信号滤波算法——FFIR用以完成ECG过滤。首先，在matlab中进行仿真，实现相应的滤波波形系数。然后综合设计和计算在 QuartusII中进行。最后过滤器被设计用于下载到FPGA芯片调试。当算法适合去改变滤波软件平台和滤波的操作参数，滤波特性可改变。这个特别有效于低频率脉冲干扰和随机噪音。
关键字: ECG采集；FPGA;数字信号过滤；MATLAB
介绍
基于FPGA的FIR数字信号滤波算法——FFIR用以便携式基于蓝牙无线通信技术的嵌入式ECG采集系统。基于蓝牙无线通信技术的嵌入式ECG采集系统通过mini8002ECG模块获得ECG信号[1-2]。在人类采集ECG信号中，这易于产生脉冲干扰，还有白噪声产生于其他交流电的干涉因素、身体运动和周围环境[3-4]。因此，噪声过滤是一个很重要的存在。数字噪声信号过滤技术已经成为一个特殊重要领域[5-6]。 FIR过滤噪声信号波形适用于设计任何频率特性和性质，当它能确保一个严格的线性相位特性 [7-8]。目前实施的FIR过滤噪声信号波形：单芯片通用数字滤波噪声信号平台集成电路的适用，DSP设备和fpga执行。我们选择FPGA实现FIR滤波噪声信号波形。主要想法是使用视窗处理数据的函数。首先过滤信号系数被MATLAB波形软件计算。然后用Quartus-II设计FIR数字顾虑噪声信号。最后程序在FPGA中调试去实现移除噪声的功能。
相关技术
A. 窗口功能的设计原理
最简易的方式滤除噪声信号平台是设计视窗功能方法，同时被称傅里叶级数法[9]。理想滤波器噪声信号波形的频域用于设计FIR滤波噪声信号平台。这个FIR的频率响应过滤噪声信号波形近似理想滤波响应，然后一个FIR过滤噪声信号波形的单位脉冲响应近似hd(n)。傅里叶级数法hd(n)是一个理想数字信号过滤噪声信号波形，例如等式（1）。
hd(n)˙= (1)
其中omega;c是滤波器过滤噪声信号波形的标准截止频率。
从上面的等式看，hd(n)的结果是无限大，系统的关系是非因果的，这样的关系是不成立的。为了得到结果，切下HD(N)的右边是必要的。然后你会得到一个有限序列，而且结果呈因果性，例如等式 (2)所示。通过窗口函数实现有限序列。下表中的i显示了常见的六个窗口函数。
h′d(n)˙= （2）
有限序列是通过窗函数实现的。下表I显示了常见的六窗口函数。
TABLE I. 六种窗口功能
|
窗口功能 |
第一个旁瓣幅度衰减（dB） |
过渡带宽 |
最小阻带衰减（dB） |
|
矩形窗口 |
-13 |
4pi;/N |
-21 |
|
三角窗 |
-27 |
8pi;/N |
-25 |
|
汉宁窗口 |
-31 |
8pi;/N |
-44 |
|
汉明窗口 |
-41 |
8pi;/N |
-53 |
|
布莱克曼窗口 |
-57 |
12pi;/N |
-74 |
|
凯撒窗口 |
-57 |
10pi;/N |
-80 |
B. 汉明窗的引入
汉明窗定义是等式（3）。
W(n)=0.54-0.46cos (0le;nle;N-1) (3)
窗口函数选择的原则如下。
有相对较低的旁瓣振幅，特别是第一旁瓣的大小；
旁瓣振幅，下降率高，为了促进阻带的衰减趋势；
主瓣宽度窄，为了出入陡峭可能的过渡区。
锤形窗口功能的优点是其相对狭窄的过渡带宽过滤噪声信号的波形，锤形窗口最大旁瓣值比其主瓣值弱约41db，其通带特性和性质与其他窗口函数相比也相当好。 有很大一部分的锤形窗谱能量在主叶中的阻带特性和性质都比较好。
总体设计
A. 过滤部分
过滤划分为三个方面：A / D转换电路，滤波电路和D / A转换电路。滤波电路是最重要的组成部分，其余的是它的外围电路，充当转换信号角色。
当ECG信号到来。首先，模拟信号通过A / D转换电路转换成数字信号。然后产生的数字信号经过过滤电路。当过滤完成，过滤后的信号传递给D / A转换电路。D / A转换电路将数字信号转换为模拟信号，然后转换为信号传递到示波器，如图1。
ECG信号
模拟信号
数字信号
数字信号
模拟信号
示波器
D / A转换
电路
过滤电路
A / D转换
电路
图1.滤波器电路
B. Matlab参数确定
在MATLAB中处理仿真以实现相应的滤波波形系数。 然后系数用于电路机构。 噪声信号波形的滤波器系数通常是浮点数。 为了提高系统的效率，这些浮点数在MATLAB中计算为定点数。 因此，需要首先处理这些系数。线性相位FIR对滤波噪声信号波形的微分方程表达式如式（4）所示。
y=(n) (4)
可以看出，等式的两边可以同时乘以数，然后进行四舍五入。 其目的是将系数的浮点数转换为定点数。 由于上述原因，只能给出定点数进行计算。 因此需要改变系数的类型。 在更改系数类型期间，它会导致一些错误是不可避免的。 为了达到减少这个误差的目的，我们必须选择一个相对较大的幅度。 但是，幅度越大，计算问题就越多。 因此，对于幅度的选择，应选择适当的幅度而不是最大值。
模拟仿真在MATLAB软件环境中完成，用于FIR滤波噪声信号波形。 下面的图2和图3是MATLAB软件中的仿真波形。
MATLAB中的算法FFIR
clear all;
close all;
load matlab.mat;
hellip;
sim=Gnoisegen(sim,15);
fi=fopen(#39;hex.dat#39;,#39;wt#39;);
fprintf(fi,#39;.2f#39;,sim);
fclose(fi);
load hex.dat
y=zeros(1,N);
y=round(y);
noise=randn(size(sim));
noise=abs(fft(noise));
subplot(1,2,1)
plot(f(1:N),m(1:N));
axis([0 125000 0 2000]);
图2过滤前的波形。 图3过滤后的波形。
C.FIR数字信号滤波器的实现
FIR数字滤波噪声信号滤波器是由硬件描述语言设计的，基于MATLAB的信号滤波器系数[10-11]。
功能模块：该模块是实现7阶对称系数的并联FIR滤波器设计。
module FFIR
parameter: input data bits wide
parameter: process data bit wide
parameter: coefficient bit wide
parameter: output bit wide
input: system clock signal input: reset clock signal
input: filter input signal
output: filter output signal
// Define nine registers to store input data
reg: the first stage delay register
reg: the second stage delay register
reg: the third stage delay register
reg: the forth stage delay register
reg: the fifth stage delay register
reg: the sixth stage delay register
reg: the seventh grade delay register
reg: the adder output signal
reg: multiplier output signal. This data is data which is stored after the multiplication, and the input signal is a signed number. always @ (posedge clk or negedge rst)
begin
// Input buffer, input data
always @ (posedge clk or negedge rst)
begin
// Complete shift input function
end
always @ (posedge clk or negedge rst)
begin
// complete the addition Function
end
always @ (posedge clk or negedge rst)
begin
// Complete the multiplication function, the entire design using shift multiplication methods to achieve
end
always @ (posedge clk or negedge rst)
begin
// Filter output
end
endmodule
实验结果
下载实际电路的FFIR系统程序进行了调试。 用ModelSim仿真软件得到的输出信号的结果如图4所示。
图4.仿真图
当模拟输入信号的频率增加时，FFIR系统的输出信号幅度逐渐减小，并且通带中的波动较小。 过渡区的衰减速度与窗函数类型有直接关系。 总之，FFIR系统实现了低通滤波噪声信号波形的良好效果。
结论
设计了基于FPGA的FIR数字信号滤波算法 - FFIR。 滤波后的波形系数是通过MATLAB中的相应仿真实现的。 然后在Quartus-II中设计并仿真滤波算法，以实现理想信号。 通过改变软件滤波器的滤波过程和操作参数，改变滤波器特性，消除低频脉冲干扰和随机噪声，使便携式心电监护仪实现理想的效果监测。
参考文献
[1] C.Ghule, Dr.D.G Wakde, G.Virdi, Neeta R. Khodke, “Design of Portable ARM Processor based ECG Module For 12 Lead ECG Data Acquisition and Analysis,” ICBPE 2009,pp.1–8.
[2] Xiaoni Wang, “Design of ECG Acquisition System Based on Bluetooth Wireless Communication,” ICSESS2014,pp.1019–1022.
[3] Ibaida, I. Khalil and R. V. Schyndel, “A Low Complexity High Capacity ECG Signal Watermark for Wearable Sensor-net
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