医学信号数据采集系统设计分析
便携式心率采集系统设计
便携式心率采集系统设计学生：学号：指导教师：助理指导教师：专业：摘要随着生物医学工程技术的开展, 医学信号测量仪器日新月异。
生物医学测量与临床医学和保健医疗的联系日益严密。
通过对人体各种生理信号的检测，能更好的认识人体的生命现象，这其中脉搏信号包含丰富的人体健康状况信息,从中提取的心率值对人体健康有着重要的参考作用。
本文采用光电反射式传感器, 设计了一套便携式可穿戴的获取和保存脉搏信号的系统。
本设计主要是基于STM32L低功耗单片机，利用光电传感器产生脉冲信号，经过放大整形滤波后，输入单片机内AD进展采样并将数字化后的脉搏信号和计算出的心率值保存在SD卡中。
后期通过上位机软件可以观测脉搏信号，对人体健康进展评估，因此该系统适用于保健中心、医院和家庭等场所。
本设计所设计的基于单片机的便携式心率采集系统对推进脉诊技术客观化和HRV研究具有积极的促进作用。
关键词：脉搏，单片机，光电传感器，脉冲信号，便携式ABSTRACTWith the development of the biomedical engineering technology, the medical signal measuring instrument is changing everyday. Biomedical measurement and clinical medicine and health care increasingly close ties. We could better understand the phenomenon of human. life through various physiological signal detection of the human body. Pulse inclusions rich state of the health information, By using optical sensors, With the high development of electronics and puter nowadays, the pulse diagnosing technology should be objective and quantitive. this text access to the pulse signal design methods. This paper mainly introduces the concrete realization method for digital pulse counter, which uses photoelectric sensors to generate pulse signal. The pulse signal is amplified and regenerated to input into MCU to carry out corresponding control, as a result the pulse number per a minute is measured. The use of the pulse counter is quick and convenient. Through observing the pulse signal, human health can be inspected, it is usually used in health care centers and the hospitals. In my design, Portable heart rate measuring instrument based on MCU has a positive role in promoting the objective of the pulse technology.Key words：Pulse, MCU, Photoelectric Sensor, Pulse Signal, Portable目录摘要IABSTRACTIII1 绪论11242 整体系统结构62.1 脉搏测量模块772.1.2 光电式脉搏传感器711131319213 系统软件设计233.1功能配置：233.2硬件相关配置：243.3文件系统配置：24325．总结33参考文献341 绪论随着人们生活水平的提高，地球环境遭到破坏，多种疾病威胁着人们的生命,而心脏病的发作又是人们难以预防的突发致命疾病。
基于STM32的多功能心电信号监测系统设计
基于STM32的多功能心电信号监测系统设计摘要：心脏是人体最重要的器官之一，对于心脏的监测和诊断是医学领域的重要问题。
本文提出了一种基于STM32的多功能心电信号监测系统设计方案。
系统通过采集心电信号，并进行滤波和放大等预处理操作，最后将数据传输给上位机进行进一步的分析和处理。
设计方案中充分应用了STM32的硬件资源，提高了系统的性能和可靠性。
实验结果表明，该系统可以准确、稳定地采集和处理心电信号，并具有较好的实用性和可扩展性。
1.引言心电图是医学领域常用的一种诊断手段，可以通过记录心脏电活动来评估心脏的功能状态。
传统的心电监测设备体积庞大、价格昂贵，不适用于家庭和移动应用场景。
因此，设计一种小型、低功耗、高性能的心电监测系统具有重要意义。
2.系统硬件设计本系统的硬件设计主要包括STM32单片机、AD8232心电芯片、滤波电路、放大电路和数据传输模块等。
其中，STM32单片机作为主控芯片，负责采集和处理心电信号。
AD8232芯片是专门用于心电信号放大和滤波的集成电路，可以减少系统的硬件成本和功耗。
3.系统软件设计系统软件设计主要包括数据采集、滤波和放大、数据传输和用户界面设计等。
首先，通过STM32单片机的ADC模块采集心电信号，并通过软件滤波和放大操作。
然后，将处理后的数据通过串口传输给上位机进行进一步的分析和处理。
最后，设计一个友好的用户界面，方便用户进行操作和数据显示。
4.系统性能评价为了评估系统的性能，进行了一系列的实验。
实验结果表明，系统能够稳定、准确地采集和处理心电信号，并具有较好的信噪比和动态范围。
此外，系统的功耗较低，适用于长时间的监测。
同时，系统具有较好的可扩展性，可以通过增加传感器和功能模块实现更多的监测和诊断功能。
5.结论本文设计了一种基于STM32的多功能心电信号监测系统，通过充分利用STM32的硬件资源，提高了系统的性能和可靠性。
实验结果表明，该系统可以稳定、准确地采集和处理心电信号，并具有较好的实用性和可扩展性。
《睡眠脑电信号采集处理系统的设计》范文
《睡眠脑电信号采集处理系统的设计》篇一一、引言睡眠是人类日常生理活动的重要环节，脑电信号的监测对于评估个体睡眠质量具有极其重要的价值。
设计一个有效的睡眠脑电信号采集处理系统，不仅能助力临床医学领域对于睡眠障碍的监测和诊断，还可以在科学研究上提供重要的数据支持。
本文旨在设计一套具备高效、精准和易用特性的睡眠脑电信号采集处理系统。
二、系统概述该睡眠脑电信号采集处理系统主要由三部分组成：脑电信号采集模块、信号处理模块和数据分析与输出模块。
其中，脑电信号采集模块负责实时捕捉脑电信号；信号处理模块则对采集到的信号进行滤波、放大等处理；数据分析与输出模块则负责将处理后的数据进行可视化输出，并提供诊断信息。
三、脑电信号采集模块设计1. 传感器选择：选用具有高灵敏度和高稳定性的干电极式脑电传感器，能够实时捕捉大脑皮层产生的微弱电信号。
2. 信号传输：采用无线传输技术，确保在不影响用户睡眠的前提下，实时将脑电信号传输至信号处理模块。
四、信号处理模块设计1. 滤波处理：采用数字滤波技术，对采集到的原始脑电信号进行去噪处理，去除干扰信号，提高信噪比。
2. 放大处理：采用高精度放大器对滤波后的信号进行放大，确保后续分析的准确性。
3. 实时监控：系统具备实时监控功能，可对脑电信号的强度和波形进行实时显示，便于观察和分析。
五、数据分析与输出模块设计1. 数据处理：采用专业的数据处理算法，对放大后的脑电信号进行进一步的分析和处理，提取出有价值的生理信息。
2. 特征提取：通过对处理后的数据进行特征提取，如功率谱密度、事件相关电位等，为后续的睡眠分期和诊断提供依据。
3. 睡眠分期：根据提取的特征信息，结合睡眠医学专家制定的标准，对睡眠进行分期，如REM（快速眼动）期、NREM（非快速眼动）期等。
4. 诊断输出：系统根据睡眠分期结果，结合其他生理参数（如心率、呼吸等），生成详细的诊断报告，为医生提供参考。
六、系统软件设计1. 界面设计：系统软件界面应简洁明了，便于操作。
医学类-信号与系统分析概述
应用。促进不同学科背景的研究人员之间的交流与合作，共同解决医学
领域的实际问题。
03
标准化与规范化
为确保信号与系统分析的可靠性和一致性，需要制定相关标准和规范，
促进其在医学领域的规范化应用。同时，加强学术交流和合作，推动相
关标准的制定和推广。
THANKS
感谢观看
系统函数的零极图
用于分析系统的稳定性和性能。
信号的滤波与处理
滤波器的分类
如低通、高通、带通、带阻等。
滤波器的设计
根据需求选择合适的滤波器类型 和参数。
数字信号处理
利用计算机对离散时间信号进行 滤波、变换和提取特征等处理。
03
系统分析
线性时不变系统
线性时不变系统（LTI系统）
线性性
在输入信号的作用下，输出信号不会随时 间发生变化的系统。
医学传感器技术
利用传感器技术实现医学信号的采集和传输，提 高信号质量和稳定性。
医学影像处理
医学超声成像
01
利用超声波技术生成人体内部结构的二维或三维图像，用于诊
断和治疗。
X光和CT成像
02
通过X光和计算机断层扫描技术获取人体内部结构的影像，辅助
医生进行疾病诊断。
MRI和核医学成像
03
利用核磁共振和核医学技术获取人体内部结构和功能信息，用
系统的定义与分类
定义
系统是指由若干相互联系、相互作用 的元素组成的具有特定功能的整体。
分类
根据系统的特性，可以分为线性系统 和非线性系统；时不变系统和时变系 统；连续时间系统和离散时间系统等 。
信号与系统分析的重要性
信号与系统分析是研究信号和系统相互作用的科学，是现代信息科学的重要组成部 分。
医学信号数据采集系统
数据处理与分析软件的应用领域
数据处理与分析软件广泛应用于临床医学、生物医学工程、医学研究等领域，为医生、研 究人员提供准确、可靠的生理信号数据，辅助疾病诊断和治疗方案的制定。
医学信号数据采集 系统
目录
• 引言 • 医学信号数据采集系统的组成 • 医学信号数据采集系统的技术原理 • 医学信号数据采集系统的应用实例 • 医学信号数据采集系统的未来发展与挑战
01
CATALOGUE
引言
医学信号数据采集系统的定义
01
医学信号数据采集系统是指利用 电子设备和技术手段，对人体的 生理信号进行检测、采集、处理 和分析的系统。
肌电信号的采集与分析
总结词
肌电信号是肌肉收缩产生的电活动，用于研究肌肉功能、诊断神经肌肉疾病及康复治疗 。
详细描述
肌电信号采集系统包括电极、放大器和计算机等设备，通过将电极放置在肌肉表面或插 入肌肉组织中采集肌肉收缩产生的电活动信号，经过放大和数字化处理后，分析肌电波 形的特征和变化规律，用于研究肌肉疲劳、肌肉萎缩等肌肉功能问题，以及诊断神经肌
数据采集器的兼容性
为了满足不同应用需求，数据采集器应具备良好的兼容性 ，能够与多种类型的传感器和数据处理与分析软件进行连 接和通信。
数据处理与分析软件
数据处理与分析软件的功能
数据处理与分析软件是医学信号数据采集系统的控制中心，负责对采集到的数据进行处理 、分析、显示和存储。
数据处理与分析软件的技术特点
肉疾病如肌无力、肌营养不良等。
其他医学信号的采集与分析
总结词
除了心电、脑电和肌电信号外，医学信号数 据采集系统还应用于其他医学领域。
脑电信号的采集与分析
脑电信号的采集与分析生物医学工程学是一门研究生理学、生物医学信号处理等方面的综合学科，其中比较重要的一个方向就是脑电信号的采集和分析。
脑电信号是指人体大脑活动过程中所产生的一种微弱电流信号，它能够反映人类的智力、感情、认知等各种心理状态。
脑电信号的采集和分析在生物医学研究、神经科学、认知心理学等领域具有广泛的应用价值。
一、脑电信号的采集脑电信号的采集是对人类大脑活动的观察和研究。
在采集脑电信号时，我们需要用到脑电图（electroencephalogram, EEG）。
脑电图是通过贴在头部的电极，记录头皮上产生的电位变化，进而反映脑神经元的活动情况。
脑电图采集系统的核心在于电极。
通常情况下，我们需要在患者的头皮上贴上几十个电极。
脑电信号的采集需要遵循一定的流程，即准备工作、电极张力测试、脑电信号采集等步骤。
在准备工作阶段，我们需要为患者清洁头发，以免头皮和头发之间的导电性降低；而在电极张力测试阶段，我们则需要检查电极是否正确贴在患者的头部上，以及确认电极张力是否够紧等。
当我们完成了这些准备工作之后，就可以开始采集脑电信号了。
二、脑电信号的分析采集到的脑电信号需要进行信号处理和数据分析，分析脑电信号的目的是为了了解脑部神经活动的变化情况。
传统上，脑电信号分析主要采用频域分析、时域分析、小波分析等方法，但是这些方法不能够准确地反映出脑神经元的复杂活动，因此需要更加先进的信号处理技术。
近年来，深度学习技术在脑电信号的处理方面发挥了很大的作用。
深度学习模型能够处理大规模数据，并且能够从数据中自动发现脑神经元的活动模式。
例如，我们可以采用深度卷积神经网络（deep convolutional neural network, CNN）来提取采集到的脑电信号的空间和时域特征。
同时，对于特定的任务，例如控制假肢、识别情感等，分类器的设计和训练也很重要。
深度学习算法中的循环神经网络（recurrent neural network, RNN）和长短时记忆网络（long short-term memory, LSTM）在这方面有很好的效果。
脉搏与心电信号采集监测系统Multisim电路设计仿真
脉搏与心电信号采集与监测系统设计1. 设计脉搏或心电信号放大器•增益：60dB ～70dB ～80dB 三档可调•带宽：0.01HZ ～200HZ ，可插入50HZ 陷波器2. 设计测量和显示心率的数字电路（用七段数码管）3. 设计心率越限报警电话（报警范围为分次分次/150f /40f 00>---<），报警方式，喇叭或蜂鸣器鸣叫，屏幕显示。
4. 完成模拟电路和数字电路的仿真和虚拟实验。
5. 完成印刷板设计。
6. 基本框图脉搏与心电信号采集与监测系统一、 心电信号采集电路（模拟电路部分）1 、查阅资料可知人体心电信号有如下的特点(1)信号具有近场检测的特点，离开人体表微小的距离，就基本上检测不到信号；(2)心电信号通常比较微弱，至多为mV 量级；(3)属低频信号，且能量主要在几百赫兹以下；(4)干扰特别强。
干扰既来自生物体内，如肌电干扰、呼吸干扰等；也来自生物体外，如工频干扰、信号拾取时因不良接地等引入的其他外来串扰等；(5)干扰信号与心电信号本身频带重叠(如工频干扰等)。
2 心电信号采集放大器电路设计要求 •增益：60dB ～70dB ～80dB 三档可调（即放大倍数为1000~3160~10000） •带宽：0.01HZ ～200HZ ，可插入50HZ 陷波器分析：根据要求，放大倍数为1000~3160~10000，故采用二级放大。
其中前级放大增益三档可调，分别为10、31、100倍。
后级放大器为100倍。
2-1、前级放大器设计a 、放大器AD620构成的电路由于人体心电信号的特点，加上背景噪声较强，采集信号时电极与皮肤间的阻抗大且变化范围也较大，这就对前级(第一级)放大电路提出了较高的要求，即要求前级放大电路应满足以下要求：高输入阻抗；高共模抑制比；低噪声、低漂移、非线性度小；合适的频带和动态范围。
为此，选用Analog公司的仪用放大器AD620作为前级放大(预放)。
AD620的核心是三运放电路(相当于集成了三个OP07运放)，其内部结构如图1所示。
生物医学信号分析的前沿研究
生物医学信号分析的前沿研究生物医学信号分析是一门研究从人体获取的生物信号，如心电图、脑电图和肌电图等，通过利用信号处理和数据分析方法来提取和分析有关生物体状态的信息的学科。
近年来，随着技术的不断进步和人们对健康的关注度的提高，生物医学信号分析领域的研究也取得了显著的进展。
下面将介绍一些生物医学信号分析的前沿研究。
一、基于深度学习的生物医学信号分析深度学习是近年来兴起的一种基于神经网络的机器学习方法，可以在没有手工特征选择的情况下直接从原始数据中学习有用的信息。
在生物医学信号分析中，深度学习已经被广泛应用于不同类型的信号分析，如心电图、脑电图和医学图像等。
例如，研究者利用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习模型，可以实现对心电图信号中心跳病变、心律失常和心肌缺血等疾病的自动检测和分类。
二、生物医学信号的多模态融合生物体内的信号往往是多模态的，即来自于不同传感器的信号，如心电图、脑电图和加速度传感器。
为了更全面地理解生物体的状态，研究者开始将不同传感器的信号进行融合分析。
例如，将脑电图和眼动信号结合起来，可以更准确地判断一个人的注意力状态；将心电图和加速度传感器的信号结合，可以实现对体育运动员运动水平的评估。
三、生物医学信号的时空分析生物医学信号往往具有时变和空间变化的特点，需对其时空特性进行分析。
例如，研究者可以利用时频分析方法对心电图信号进行处理，得到心电图的时频图谱，从而观察到心电图信号在时间和频率上的变化，用以分析心脏病的状态。
此外，研究者也开展了对大脑电图信号的空间分析，通过对多通道脑电图信号的处理，可以观察到不同脑区的活动变化，从而研究人类的认知和行为特征。
四、移动生物医学信号分析随着移动设备的普及，越来越多的人开始使用智能手表、智能手机等移动设备进行个人健康监测。
因此，将生物医学信号分析扩展到移动平台已成为一个重要的研究方向。
例如，研究者可以开发基于智能手表的心率监测系统，通过采集用户的心电图信号，实时分析用户的心率变化并进行异常检测。
生物医学信号处理
生物医学信号处理一、什么是生物医学信号处理生物医学信号处理是一种利用计算机对采集到的生物医学信号进行分析与处理的技术。
生物医学信号是指由人体的生理活动所产生的电信号、声波信号、磁信号等，其包含着人体的生理状况及病理变化信息，并可以用于诊断、预防和治疗疾病。
生物医学信号处理可分为两个方面：一是对生物医学信号的采集、预处理、特征提取和分类诊断等，另一个方面是对生物医学图像的分析与处理。
这两个方面都为生物医学领域的医学研究与临床应用提供强大的技术支持。
二、生物医学信号处理中的主要技术1.生物医学信号处理的采集技术生物医学信号的采集要求高精度、高灵敏度和高可靠性。
生物医学信号采集系统必须保证信号源的生物完整性和安全，但又不能对信号进行干扰或改变。
同时，采集系统还需要具有高分辨率、低噪声和高速采集等特点。
目前广泛使用的采集设备包括脑电、心电、心音、肌电、血氧和血压等。
2.生物医学信号处理的预处理技术生物医学信号处理的预处理技术是指在采集到信号后，先对其进行预处理以提高信号的质量和对后续处理步骤的准确性。
预处理技术主要包括滤波、降噪、降采样和放大等技术。
其中，滤波技术可以用于滤除不必要的噪声和干扰信号，降采样则可以降低采样率并减少信号数据量，放大可以将信号放大到适合后续处理步骤的水平。
3.生物医学信号处理的特征提取技术特征提取技术是指从复杂的生物医学信号中提取有用的信息。
这些信息可以用于特征识别和分类器中。
常见的特征提取技术包括时域分析、频域分析、小波分析和模型拟合。
这些技术可以用于提取生物医学信号的幅度、频率、相位、功率谱和特征点等信息。
4.生物医学信号处理的分类诊断技术分类诊断技术可以把生物医学信号划分为正常和异常信号，并根据信号的特征和分类规则进行病情诊断。
常见的分类技术包括支持向量机、神经网络、贝叶斯分类和决策树等。
5.生物医学图像处理技术生物医学图像处理技术主要指对由各种设备如X射线、CT、MRI、PET等采集到的各种图像进行处理和分析。
医学信号数据采集系统设计
分辨率取决于A/D转换器的位数，习惯上 以输出二进制数的位数来表示。
如ADC0809转换器的分辨率为8位，表示 可以用28个二进制数对输入模拟量进行量化， 其分辨率为1LSB（最低有效位值），若最大 允 许 输 入 电 压 为 10V ， 则 1LSB==10V/ 28 =39.06mV。
数字化医疗仪器
第二章 医学信号 数据采集系统设 计
编辑课件
数据采集系统是医学信号数字化的基础
人体的各种物理量，如生物电位、心音、 体温、血压、血流、肌电、脑电、神经传导速 度等，采用各种传感器将其变成电信号，经由 诸如放大、滤波、干扰抑制、多路转换等信号 检测及预处理电路，将模拟量的电压或电流送 模/数转换器（A/D），变成适合于微处理机使 用的数字量供系统处理。
MOV
MOV
MOVX
MOV
WAIT: DJNZ
MOVX
MOV
DPTR,#0FEFFH
A,#00H
;赋通道0地址
@DPTR,A ;启动IN0转换
R2,#40H
R2,DLY
;延时约120uS
A,@DPTR
30H,A
;结果存30H
编辑课件
c.中断方式
主程序：
MOV DPTR,#0FEFFH
MOV A,#00H
;赋通道0地址
MOVX @DPTR,A ;启动IN0转换
MOV R2,#20H
DJNZ R2,DLY
;延时,等待EOC变低
JB
P3.3,WAIT ;查询,等待EOC变高
MOVX A,@DPTR
MOV 30H,A
;结果存30H
生物医学信号处理与分析实验报告
生物医学信号处理与分析实验报告实验目的：本实验的主要目的是研究生物医学信号的处理与分析方法，探索在实际应用中的相关问题。
通过对信号处理和分析技术的学习和应用，加深对生物医学信号的理解和认识，并应用所学知识解决实际问题。
实验材料与方法：1. 生物医学信号采集设备：使用生物医学信号采集设备采集心电图（ECG）信号。
2. 信号预处理：通过去噪、滤波和放大等预处理技术对采集到的生物医学信号进行预处理。
3. 特征提取与分析：对经过预处理后的生物医学信号进行特征提取，包括时域特征和频域特征等。
4. 信号分类与识别：利用机器学习算法对提取到的特征进行分类和识别，以实现对生物医学信号的自动分析和判断。
实验结果：通过对多组心电图信号的处理与分析，得到了如下结果：1. 信号预处理：对原始心电图信号进行去噪、滤波和放大等预处理操作，使得信号更加清晰和易于分析。
2. 特征提取与分析：通过计算心电图信号的R波、QRS波群和T波等特征参数，得到了每个心电图信号的特征向量。
3. 信号分类与识别：应用支持向量机（SVM）分类器对提取到的特征向量进行分类和识别。
通过对多组心电图信号进行训练和测试，得到了较高的分类准确率。
讨论与分析：在本实验中，我们成功地应用了生物医学信号处理与分析技术对心电图信号进行了处理和分析，并取得了良好的实验结果。
通过对心电图信号的特征提取和分类识别，可以辅助医生进行心脏疾病的诊断和治疗。
然而，我们也发现了一些问题和挑战：1. 信号噪声：在实际应用中，生物医学信号常受到各种噪声的干扰，如肌电噪声、基线漂移等。
这些噪声对信号的正确分析和判断造成了较大的困难，需要进一步的研究和改进去噪算法。
2. 数据采集与标注：在实验中，我们采集了一定数量的心电图信号，并手动标注了相应的类别。
然而，由于人为因素的影响，标注结果可能存在一定的主观性和误差，需要更多的数据和专业医生的参与来提高分类的准确性。
3. 数据可视化与解释：通过对心电图信号的处理和分析，我们可以得到丰富的特征信息。
基于DSP的生物医学信号高速实时数据采集与处理系统
ＤＳＰ ｂａ ｅ ｅ ｌ ｔｍ ｅ ｈ ｇｈ ｓ ｅ ｄ ｄ ｔ ｃ ｉ ｉ ｏ ｎ ｒ ｅ ｓｓ ｓ ｅ － ｓ ｄ ｒ ａ－ ｉ ｉ － ｐ ｅ ａ ａ ａ ｑｕ ｓｔ ｎ ａ ｄ ｐ ｏｃ ｓ ｙ ｔ ｍ ｉ ｆ ｒｂ ｏ ｅ ｉ ａ ｉ ａ ｏ ｉ ｍ ｄ ｃ Ｉ ｇｎ Ｉ ｓ
勰
一
兰 一 号 集＼ Ｐ 信 采 Ｃ 机 数字化 、 ｒ
医学 信 号 提 取 系统
处 理 系 统
律 ， 别 是 对 于 生 物 体 发 出 的 非 周 期 、 机 的生 理 电 信 号 ， 特 随 需
要 应 用 数 字 滤 波 、 式 识 别 算 法 等对 信 号进 行 处 理 。 模
维普资讯
研究论著一
基于Ｄ Ｐ Ｓ 的生物医学信号高速实时数据采集与处理系统
徐 瑞 韩 海 生 金 天 弘
３０ ７ ；． 津 医科 大学 实验 中心 天 津 市 ０ ０ ０ ２天 ３０ ７ ） ０ ０ ０ （ ． 津 医 科 大 学 生 物 医学 工 程 系 天 津 市 １ 天
图１ 医 学信 号采 集 与 处 理 系统 框 图
生 物 医 学信 号 包 括 各 种 生 理 参 数 ， ： 电 、 电 、 电 、 如 脑 心 肌 神 经元 放 电 信 号 等 生 理 电 信 号 ； 外 还 有 非 生 理 电信 号 ， ： 此 如 血 压 、 吸 、 流 量 、 音 等 。生 物 电 信 号 多属 于强 噪声 背 景 下 呼 血 心 的低 频 （ 于２ ０ ） 弱 信 号 。 于 人体 多种 生 物 电信 号 和 各 小 ０ Ｈｚ的 由 种 噪声 的交 织 ， 及 测 馈 系 统 本 身 的影 响 ， 得 人 体 生 物 电信 以 使
ｏ Ｐ Ｉ ｓ ｓ ｓｅ ｃ ｎ ｅ ｔａ ｔ ｉｍｅ ｉ ａ ｉｎ ｓ ｆ ｍ ｅ ｋ ｓｇ ａｓ ａ ｄ ｔ ｅ ｎ ｙ ｅ ｔ ｅ Ａｔｔ ｅ ｓ ｍｅ ｔ ， ｔｒ ａｉｅ ｆＤＳ ．ｔ ｉ ｙ ｔｍ ａ ｘ ｒ ｃ ｏ ｄｃ ｌｓｇ ａ ｒ １ ｂ ｌ ｏ ｗ ａ ｉｎ ｌ ｎ ｈ ｎ ａ ａ ｚ ｈ ｍ． ｚ ｈ ｇ — ｐ ｅ ｎ ｅ ｅ ｄ ｂ ｅ ｔ ｎ ｍｉｓ ｎ ｏ ａ ａ ｂ ｔ ｅ Ｐ ａ ｄ Ｐ ｉｈ ｓ ｅ ｄ ａ ｄ ｄ ｐ ｎ ａ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｔ ｅｗｅ ｎ ＤＳ ｎ Ｃ． ｒ ｏ ｄ
生物医学信号采集与分析系统设计
生物医学信号采集与分析系统设计随着科技的不断发展，人们对生物医学研究和健康监测的需求也越来越高。
生物医学信号采集与分析系统作为一种重要工具，可以实时采集和分析人体内不同系统的信号，为临床医生、研究人员和患者提供准确的生理参数和疾病诊断依据。
本文将就生物医学信号采集与分析系统的设计进行讨论。
首先，生物医学信号采集与分析系统的设计必须确保高准确性和可靠性。
在信号采集方面，系统需要选择合适的传感器和设备，保证信号的质量和稳定性。
例如，心电图采集需要使用高精度的心电传感器，确保心电信号的准确性。
此外，为了减少信号的干扰和杂音，系统还需要使用合适的滤波器和放大器，提高信号的信噪比。
其次，生物医学信号采集与分析系统的设计应具备良好的可扩展性和灵活性。
由于不同的生物信号具有不同的特点和采集需求，系统需要支持多种信号类型的采集与分析。
例如，除了心电信号，系统还应支持脑电图、肌电图等信号的采集和分析。
此外，为了满足不同场景下的需求，系统还应支持不同采样率和采样深度的设置，以提供更详细的信号信息。
另外，生物医学信号采集与分析系统的设计需要考虑数据的实时性和存储容量。
在一些紧急情况下，如心脏病突发等，实时监测和分析生物信号至关重要。
因此，系统需要具备高速数据采集和处理能力，确保实时性和准确性。
同时，系统还需要提供足够的存储容量，保存长期监测的数据，方便进行后续的分析和回溯。
此外，生物医学信号采集与分析系统的设计需要注重用户友好性和便携性。
对于临床医生和研究人员来说，使用简便、操作简单的系统能够提高工作效率。
因此，系统的界面设计应直观清晰，功能布局合理，并提供必要的操作指导和提示。
同时，系统的硬件设备和传感器也应具备便携性，允许用户随时随地进行数据采集和分析。
最后，生物医学信号采集与分析系统的设计需要考虑数据的安全性和隐私保护。
生物信号包含个人隐私和敏感信息，如身体健康状况等。
因此，系统应采取必要的安全措施，保护数据不被未授权的访问和篡改。
医学数据获取与医学信号处理
目录
• 医学数据获取 • 医学信号处理基础 • 医学信号处理的应用 • 医学数据获取与处理的挑战与未
来发展
01
医学数据获取
数据来源
医疗机构
公共卫生机构
医院、诊所、实验室等医疗机构是医学数 据的主要来源，包括电子病历、实验室检 查结果、影像学资料等。
公共卫生机构如疾控中心、卫生监督所等 ，会收集大量的流行病学数据、健康调查 数据等。
01
在医学数据获取和处理过程中，应严格遵守隐私保护法规，确
保患者个人信息不被泄露。
加密存储与传输
02
采用加密技术对医学数据进行存储和传输，防止数据被非法获
取和篡改。
访问控制与权限管理
03
建立严格的访问控制和权限管理制度，限制对医学数据的访问
和使用权限，防止数据滥用。
数据质量与标准化
01
02
03
数据清洗与去噪
科研项目
健康管理机构
科研项目是获取特定医学数据的重要途径 ，如临床试验、流行病学调查等。
健康管理机构如体检中心、健康管理公司 等，会收集大量的健康管理数据，包括体 检结果、健康状况评估等。
数据采集方法
手工录入
自动化设备
通过纸质或电子表单，由医 护人员或患者手工录入数据。
利用各种自动化设备，如监 护仪、分析仪等，直接获取 医学数据。
采用数据清洗和去噪技术， 提高医学数据的准确性和 可靠性。
标准化与规范化
制定医学数据标准与规范， 确保不同来源的数据具有 可比性和可融合性。
数据验证与评估
建立数据验证和评估机制， 对医学数据的准确性和可 靠性进行评估和校验。
新技术与新方法的研发
医学信息学课后习题答案
第六章：1、HIS的定义是什么？如何认识它的范畴？答：医院信息系统（HIS）是指利用计算机软硬件技术、网络通信等现代化手段，对医院及其所属各部门的人流、物流、财流进行综合管理，对在医疗活动各阶段中产生的数据采集、存储、处理、提取、传输、汇总、加工生成各种信息，从而为医院的整体运行提供全面的、自动化的管理及各种服务的信息系统。
从两个角度去认识：第一个是功能特性，第二个是功能对象。
从功能特性来分析，医院的一些共用功能的程序，归入HIS范围；而针对某一专业或者专科专用功能的程序，例如PACS、LIS、EMR、CDSS则有待商榷。
从功能对象来分析，第一类主要是针对医院的“人流、物流、财流”进行的经济管理和医疗事务管理，我们称之为“医院管理信息系统”（HMIS），另一类是针对患者本身的临床医疗护理管理，我们称之为“临床信息系统”（CIS）。
2、HIS的基本功能有哪些？简述它的功能架构。
答：基本功能有：采集、存储、处理、传输和获取。
功能架构：医院信息系统（HIS），临床医疗信息系统（CIS），支持与维护系统，外部接口。
3、HIS的体系结构有哪几种？各有何特点？答：（1）集中式体系结构：主机加终端分时系统，将系统的逻辑块以子程序形式组合在单一的系统主程序中。
（2）分散式体系结构：微机网络加文件服务器系统。
（3）分布式体系结构（C/S）：在网络基础上，以数据库管理系统为后援，以微机工作站为前段的一种系统结构。
（4）brower/server结构：浏览器通过WEB SERVER与数据库进行数据交换，统一了客户端的模式，将系统的功能实现的核心部分集中到服务器上。
是一种瘦客户机，胖服务器的模式，优点是随时随机操作，不必安装专门软件，零维护，升级简单。
但崩溃后果严重。
4、试举例说明数据仓库、数据挖掘与OLAP在HIS上的应用。
答：一：医院领导希望了解近5年来，不同病种在不同费用类别的支出。
二：例如基于循证医学理论，将高血压病患者按服用不同抗高血压药物分为若干群体，利用数据挖掘技术来分析他们3年、5年、10年的中长期疗效，副反应、对健康品质影响，作为确切的药物评价。
生物医学工程中的信号分析与处理技术
生物医学工程中的信号分析与处理技术随着科技的不断发展，医疗行业也在不断地进步和改进。
生物医学工程作为一门集生物学、医学和工程学于一体的综合性学科，正在成为医疗行业中的重要力量。
信号分析与处理技术是生物医学工程领域中的重要内容，本文将从数据采集、信号预处理、特征提取和信号分类四个方面分析和介绍生物医学工程中的信号分析与处理技术。
一、数据采集数据采集是信号分析与处理技术的第一步，好的数据采集可以为后续的信号处理和分析提供准确的数据源。
在生物医学工程中，数据采集可以通过传感器获取体内特定位置的生理参数，如脑电图、心电图、血压、血氧饱和度等，这些数据的精确度和稳定性直接影响到后续的信号处理和分析结果。
当前，常见的生理参数数据采集设备有心电图记录仪、血压监测仪、脑电图采集器和生物可穿戴设备等。
这些设备不仅可以为临床医疗提供可靠的数据，而且可以对特定疾病的治疗和预防提供参考意见。
二、信号预处理信号预处理是信号分析与处理技术不可或缺的一环。
信号预处理的目的是去除噪声干扰，增强信号的可信度和准确度。
在生物医学工程领域中，信号预处理对于保证生理参数信号的准确性至关重要。
常见的信号预处理方法包括滤波、降噪和去伪影等。
其中，滤波是最基本的处理方法，常用滤波方法包括低通滤波、带通滤波和高通滤波等。
除此之外，还有脉冲耳模型（Pulse Coupled Neural Networks）等先进的降噪技术，可以有效地去除生理信号中的噪声和干扰。
三、特征提取特征提取是信号分析与处理技术中的重要环节。
在生物医学工程中，需要从生理参数信号中提取出与生理状态密切相关的特征信息，这些特征可以用来对疾病进行诊断和判断，也可以用来监测治疗效果。
常见的特征提取方法有时域分析、频域分析和小波分析等。
其中，时域分析是最简单的特征提取方法，可以直观地了解信号波形的变化趋势。
频域分析是根据信号在频域上的功率分布情况提取特征，通常用于识别振动和波形信号。
医疗健康大数据的采集和分析
医疗健康大数据的采集和分析近年来，随着信息技术的快速发展，大数据已经成为许多领域的热门话题。
医疗健康领域也不例外，医疗健康大数据的采集和分析已经成为一种趋势和需求。
一、医疗健康大数据的采集医疗健康大数据的采集通常由各种不同的来源进行，包括但不限于医院、医生、患者、保险公司等，这些数据形成了海量的信息资源。
例如，医院可以通过电子病历系统收集患者的病史、诊断结果、手术记录等；医生可以通过医学影像设备生成大量的影像数据；患者可以通过自己的健康监测设备收集个人的生理参数等。
同时，随着互联网和移动设备的普及，越来越多的健康相关数据也被采集进入大数据分析的范围，如健康追踪APP上记录的运动情况、心率、睡眠质量等。
二、医疗健康大数据的分析医疗健康大数据的分析主要目的是为了发掘和挖掘数据中的潜在信息和规律，以辅助医疗决策、提高医疗质量和效率。
其中的关键技术包括数据清洗、数据整合、数据挖掘和机器学习等。
通过对大量的数据进行分析，可以揭示出不同病人、不同病种、不同治疗方法之间的相关性和趋势，并据此提供更加精准的诊断和治疗方案。
医疗健康大数据在临床决策中的应用是其中的一项重要任务。
通过对大量病人的病历、诊断结果和治疗方案的分析，可以找出相似病例之间的共同之处，从而为医生提供参考和建议。
这将有助于解决临床医生在面对复杂疾病或罕见病例时的困惑和挑战。
此外，医疗健康大数据的分析还可以用于预测和预防疾病。
通过分析患者的个人健康数据以及与其他患者的比较，可以发现一些隐藏的健康风险和预警信号。
例如，通过监测心率和呼吸频率等生理参数，可以预测心脏疾病或呼吸系统疾病的风险。
这将有助于及早发现和干预潜在的健康问题，从而减少患者的痛苦和医疗费用。
三、医疗健康大数据的挑战和前景虽然医疗健康大数据在提高医疗质量和效率方面具有巨大潜力，但同时也面临着一些挑战。
首先是数据的质量和隐私问题。
医疗数据的质量往往受到医生水平、设备精度等因素的影响，需要对数据进行筛选和清理。
非线性生物医学信号与数据分析
非线性生物医学信号与数据分析随着现代医学技术的发展，越来越多与人体生理相关的信号得以被测量和记录下来，像心电信号、脑电信号、肌电信号、呼吸信号、血液流速信号等等。
这些信号是非线性动力学系统的输出，包含大量的信息。
然而，由于信号数值复杂、噪声干扰以及信号的非线性和动态性等问题，这些信号的分析和提取对于医学研究和诊疗具有很大的挑战性。
非线性信号理论是近年来发展起来的一门新兴交叉学科，它进行了大量基础理论和实际应用研究，对深入理解和分析生物信号、研究疾病机制、发展新的诊断手段和治疗方法等方面具有重要的作用。
非线性信号的特点是复杂性高、相似性小、变化准确度较低，这就需要在信号处理的过程中，运用非线性信号分析工具，针对信号信息进行提取和筛选。
有效地应用非线性信号分析技术，对生物医学领域的研究和应用具有重要意义。
非线性生物医学信号的特点：非线性生物医学信号具有多种特点，例如复杂性高、相似性小、数量庞大等，这些特点制约了对非线性生物医学信号的有效分析和应用。
1. 复杂性高复杂性高是非线性生物医学信号最显著的特性之一，这种高度复杂性来源于信号所包含的信息量之大。
比如脉搏波的信号，其除了包含心脏音等信息外，还包含有心脏的统计信息、血管内壁的特征信息、血管内的几何信息等各种信息。
2. 相似性小在数值上，非线性生物医学信号相似性通常都很小，这种小相似性首先源于信号所包含的信息量不同，其次是信号的非线性特性。
3. 数量庞大由于信号源的增多及数据采集技术的提高，非线性生物医学信号数据量也与日俱增。
同时，现在多种信号的集成拓展了信号处理的应用范围，使信号分析的难度与规模也增加了。
非线性生物医学信号的处理方法：1. 多尺度分析多尺度分析是一种非线性信号分析的方法，通过将信号在不同时间尺度上进行分析，找出哪些时间尺度上的微小事件对信号全局的有重要影响、哪些时间尺度上的信号规律与定义是不稳定的。
然后，通过保留合适的尺度，在减少数据量的同时，提取有价值的信号特征。
生物医学信号处理与人机界面设计
生物医学信号处理与人机界面设计生物医学信号处理与人机界面设计是一门关注于将生物医学信号转化为对人机界面友好的形式，以实现医学诊断和治疗的学科。
在现代医学中，生物医学信号处理和人机界面设计被广泛应用于各种生物医学领域，如心电图、脑电图、肌电图等。
生物医学信号是人体内部或外部环境对生物系统所产生的电化学或生理学信号的总称。
常见的生物医学信号有心电图信号、脑电图信号、肌电图信号等。
生物医学信号处理技术的目标是从原始信号中提取出有用的信息，并进行分析和解释。
这样的处理可以帮助医生诊断疾病、监测生理状态以及评估治疗效果。
人机界面设计是指通过图形、声音等方式将生物医学信号转化为人类可以直观理解的形式。
通过设计直观、友好的界面，医生和技术人员可以更方便地观察和分析生物医学信号，从而提高诊断的准确性和效率。
同时，人机界面设计还可以使患者更好地理解和参与医学治疗过程，促进患者与医生之间的沟通和协作。
生物医学信号处理和人机界面设计的应用领域十分广泛。
在心脏病学中，心电图信号的处理和界面设计可以帮助医生检测心电图异常，进行诊断和治疗决策。
在神经科学中，脑电图信号的处理和界面设计有助于研究脑电活动与认知、行为之间的关系。
在康复医学中，肌电图信号的处理和界面设计可用于辅助肢体康复训练。
在生物医学信号处理中，常用的技术包括滤波、频谱分析、时频分析、特征提取等。
滤波技术可以去除信号中的噪声，增强有用信号的特征。
频谱分析和时频分析可以帮助研究信号的频域和时域特性。
特征提取可以从信号中提取出与特定生理状态或疾病有关的特征，以辅助医学诊断和决策。
人机界面设计的目标是使界面直观易用，能够直接反映信号的特征和变化。
界面设计需要考虑到用户的需求和特点，采用合适的图形和声音等手段来展示生物医学信号。
同时，界面设计还需要注意交互性和易用性，使用户能够方便地操作和得到满意的结果。
除此之外，生物医学信号处理和人机界面设计还与其他学科领域有着密切的联系。
脉搏信号采集系统的设计
第一章绪论脉诊传统中医中最具有特色的诊断方法之一，是中医理论体系中必不可少的组成部分。
脉象（脉搏信号）能反馈出人体各部分的生理与病理信息，是反映人体内部各种功能变化窗口，可以为疾病的诊断提供重要的参考依据。
脉诊在临床医学的运用十分广泛，涉及到医学很多领域，医生根据脉象的变化，可以测知人体的健康状况，推断病源的出处，以便为开处方提供依据。
但是中医的把脉全凭借的是多年的经验的积累，存在主观上因数素，有时候很容易出现失误。
如果客观的对人体的脉搏信号进行采集处理，最后送到上位机进行分析，研究就可以尽可能减少人为判断上的主观失误，从而为医学上病理的诊断提供更安全可靠地依据。
1.1 课题提出的意义脉搏是人体生理参数中重要非常重要的参数之一，它包含了人体丰富的病理和生理信息，具有十分重要的生理和临床诊断参考价值。
但脉搏信号是一种含有很强噪声的低频微弱信号，含有随机性强、频率低等特点，极易受到检测系统内部噪声和外界刺激(环境、温度)的于扰，必须对检测到的脉搏信号做一系列的处理，如滤波、放大，才可获取高精确度，不失真的脉搏信息，从而为医学分析研究提供准确、有效的脉搏数据源口。
当代以来，随着电子技术和计算机技术的发展。
人们能够将人体脉搏信号提取出来，直观地显示在各种显示器上。
特别是人体脉搏测量仪的出现．大大地推动了医学的发展，为人类的健康做出了巨大贡献。
人们通过观察和分析人体脉搏波形，能够更快更精确地诊断各种病症。
当前。
虽然人们已经制造出了各种各样的脉搏测量仪，但人们对脉搏测量仪的进一步研究依然在火热进行中，我认为设计一个，简单、实用、准确的脉搏信号采集系统十分必要，也具有很强的实用意义。
本论文设计的人体脉搏信号提取系统是参考国内外先进的信号采集系统的基础上，进行进一步开发，优化得到的脉搏信号提取系统，具有很强的实用性。
1.2 课题所要达到的指标本课题所要达到的指标为：(1)对脉搏传感器输出的信号通过信号调理电路对脉搏信号进行滤波、放大，提升的处理以便得到干净的信号。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
传感器
采 样 / 保 持 器 A / D 转 换 器
传感器
放 大 器
多 路 开 关
计 算 机
传感器
图1 数据采集系统组成
二、模拟量输入通道
• 2.1、概述 • A/D 转换器是将模拟量转换为数字量的器件， 这个模拟量泛指电压、电流、时间等参量 , 但 通常情况下，模拟量是指电压参量。 • 在 A/D 转换的过程中通常要完成度反映实际A/D转换器与理想A/D转换器量 化值上的差。用绝对或相对误差来表示 • （1）绝对精度 指的是在 A/D 输出端产生给定的数字代码， 实际需要的模拟输入值与理论上要求的模拟输入 值之差。 • （2）相对精度 指的是 A/D 满度值校准以后，任一数字输出 所对应的实际模拟输入值与理论值之差与满度值 之比。
2q q X(t) 量化装置 （a） Y(t) 0
分，可以用舍掉的方法使之整量化，通常为了减 少误差采用“四舍五入”的方法使之整量化。这 种量化方法的输入输出特性如图所示，图中虚线 表示量化单位为 0 时的特性，实线表示实际特性。
ε
+q/2 X(t) －q/2
1/2 1 2
3
4
5
X(t) （c）
（ b）
医学信号数据采集系统组成
• 数据采集系统(图1)由多路开关、采样/保持 器、放大器、A/D转换器、计算机等组成。 • 数据采集要经过采样、量化和编码三个步 骤。采样过程由多路开关、采样/保持器完 成(如信号变化很慢，也可以不用采样/保 持器)。 • 多路开关将各路信号轮流切换到输入端。 • A/D转换器将采样信号量化，将转换成的 数字量输入到计算机中。
1、逐次逼近式A/D转换器芯片ADC0809
• ADC0809是8路8位逐次逼近式A/D转换器。它能
分时地对8路模拟量信号进行A/D转换，结果为8 位二进制数据，结构如图2-5所示，它由三大部 分组成： • 第一部分是:8路输入模拟通道选择电路； • 第二部分是:一个逐次逼近式A/D转换器； • 第三部分是:三态输出缓冲锁存器。
ADC0809原理结构图
图2-5 ADC0809原理结构图
8路输入模拟量选择电路
• 8 路输入模拟量选择电路： 8 路输入模拟量信号分别接 到 IN0到IN7端，究竟选通哪 一路去进行 A/D转换由地址 锁存器与译码器电路控制 ， 见表2-1所示。 • A，B，C 为 输 入 地 址 选 择 线 ， 地 址 信 息 由 ALE 的 上 升沿打入地址锁存器。
采样器输入输出波形
采样保持器S/H的作用 （Sample and Hold Amplifier ）
在A/D转换过程中，必需保持输入信号不变，才能 得到正确的转换结果。 当要同时采集多个传感器信号时，需一种电路将 各传感器同一时刻的信号保持住，然后通过共用 A/D转换器进行转换并送入内存，这种电路就是采 样保持器。又简称S/H。
8 位 输 入 数 据
A/D转换器
采样保持器
多路开关
8位输入的模拟量信号从多路开关AD7501输入,在微机的 控制下,选择一路从OUT端进入采样保持器LF398的IN端
采样保持电容的选择
根据实际需要经过综合就可选择电容量，一般 在1000PF~1F之间。 保持电容是采样保持电路中的一个重要误差来 源，选择时应注意。
2.6 A/D转换器
常用的有逐次逼近式、积分式、并行式等三类。 • 逐次逼近式A/D转换器的转换时间与转换精度比较 适中，转换时间一般在 1 ～ 100 s 之间，转换精度 一般在0.1%（8～12位）上下，适用于一般场合。 • 积分式A/D转换器速度较慢，其转换时间一般在ms 级。适用于要求精度高，但转换速度较慢的仪器 中使用。 • 并行式又称闪烁式，采用并行比较，因而转换速 率可以达到很高，其转换时间可达 ns 级，可用于 医学图象处理等转换速度较快的仪器中。
2.4 编码
• 编码是对量化数据的表述 形 式 ， 往 往 涉 及 到 A/D 转 换的具体应用。 • 一般用二进制数码表示。 • 若考虑为双极性信号，可 采用补码方式；
十进制 二进制 格雷码
0 1 2 3 4 0000 0001 0010 0011 0100 0000 0001 0011 0010 0110
2.6.1 逐次逼近式ADC
• N 位的逐次逼近式 A/D 转换器，由 N 位寄存 器、N 位 D/A 转换器、比较器、逻辑控制电 路、输出缓冲器等五部分组成。
UR
比较器
Uo
Ux
+
D/A转换器 输 出 缓 冲 器 Do~DN-1
时钟 逻辑控制 启动 N位存储器
EOC
OE
逐次逼近式ADC
• 工作原理：启动信号作用后，时钟信号先 通过逻辑控制电路使N位寄存器的最高位 DN-1 为 1 ，以下各位为 0 ，这个二进制代码经 D/A 转换器转换成电压 U0（此时为全量程电 压的一半）送到比较器与输入模拟电压UX比 较。若 UX>U0，则保留这一位；若 UX<U0，则 DN-1置位为0。
逐次逼近式ＡＤＣ
逐次逼近式A/D转换器芯片
• 目前，逐次逼近式A/D转换器大都做成单片集成 电路的形式，使用时只需发出A/D转换启动信号， 然后在EOC端查知A/D转换过程结束后，取出数据 即可。 • 这类芯片有ADC0809、ADC1210、ADC7574、AD574、 TLC549、MAX1241等是应用得最多的A/D转换器类 型。
ALE C B A 接通信号
1 1 1 1 1 1 1 1 0
000 001 010 011 100 101 110 111
• 若强化二进制数据的可靠 性，可采用格雷码。
5
6
0101
0110
0111
0101
2.5 A/D转换器的技术指标
• 1．分辨率 • A/D 转换器的分辨率指转换器能分辨最小模拟 量的量化信号的能力。 • A/D 转换器的分辨率取决于 A/D 转换器的位数， 所以习惯上以输出二进制数或 BCD 码数的位数 来表示。 • 如 ADC0809 的分辨率为 8 位，即表示该转换器可 以用28（256）个二进制数对输入模拟量进行量 化，其分辨率为 1LSB（最低有效位值），若最 大允许输入电压为 10V，则可计算出它能分辨 输 入 模 拟 电 压 的 最 小 变 化 量 1LSB=10÷256=39.06mV。
由下图可知,采样脉冲的频率ｆｓ(ｆｓ=1/Tｓ)越高,采样越密, 采样值越多,采样信号的包络线越接近输入信号的波形.
关于采样定理
虽然理论上采样频率越大越好,但也不能无限 制的提高采样频率,因为每个采样值转换为数字 量都需要一定时间,采样频率越高,转换速度相 应也要求越快。
对于正弦信号，假设输入信号的最高频率为ｆ ｍ,则根据采样定理知:当采样频率ｆｓ＞2ｆｍ 时,采样信号可正确反映输入信号。
(3)典型应用如下图所示：
（8）引脚应与微机的I/O 接口连接，微机通过并行 口控制,使采样保持器8引 脚高则采样，低则保持。 达到控制采样保持器的目 的。 (7)引脚接地, (6)引脚接保持电容. (1,4)引脚为电源, (3)引脚接输入信号, (5)引脚接输出信号.
采样保持器与微机的接口
如下图所示为例：
常用采样保持器芯片
(1)LF198，LF298，LF398 LF198，LF298，LF398是单片采样保持器芯片，其内 部结构和外部引脚如下图所示：
外部引脚
8
内部原理
1)3为模拟量输入端；2)5为模拟量输出端； 3)7，8分别为逻辑信号和逻辑参考电平端:(8为加高电平则采 样，加低电平则保持)； 4)6为保持电容连接端，用以外接保持电容； 5)2为调零端； 6)1，4为电源，范围为±5V - ± 18V。
8
(2)LF198，LF298，LF398主要性能:
1)LF198，LF298，LF398具有采样速度高，保持电压 下降速度慢，以及精度高等特点. 2)其采样时间小于6s时精度可达到0.01%， 3)在保持电容为1 F时，下降速率为5mV/min， 4)作单位增益跟随器工作时，直流增益精度为 0.002%， 5)输入阻抗为1010，与高阻抗信号相连也不会影响精 度。
如何知道输入信号f(t)的频率，特 别是它的最高频率fm ？
• 信号“最高频率”指的是输入信号经频谱分析后得到的 有效分量的最高频率。 • “恢复”指的是样品序列 fS(t) 通过截止频率为 fm 的理 想低通滤波器后，能得到的原始信号f(t)。 • 在应用中，一般取采样频率 fS 为最高频率 fm 的 4 ～ 8 倍。 • 简单模拟信号的频谱范围是已知的，如声音为 20Hz～ 20000Hz。 • 复杂信号已知数学模型可用傅立叶变换算出，对于真实 信号可用频谱分析仪测得，也可用试验的方法选取最合 适的fS ，或根据最小时间周期确定。
2.3 量化
• 所谓量化，就是以一定的量化单位把数值 上连续的模拟量转变为数值上离散的阶跃 量的过程。
量化单位用 q 表示，对于模拟量小于一个 q 的部
量化过程舍入误差 为量化误差。以 Y(t) ε=x(t)-y(t)表示量化 误差，量化误差有 正有负（图25q 3(c)）,最大为±q/2， 平均误差为0。最大 4q 误差随量化单位而 改变，q愈小ε也愈 3q 小。
2.2 采样与保持
• 待采样的模拟信号是连续的，可看成无限 多个瞬时值组成。 • A/D 转换是在连续变化的模拟量上按周期取 样的规律取出某一些瞬时值来代表这个模 拟量，这个过程就是采样。 • 采样是通过采样保持电路实现的，采样器 （电子模拟开关）在控制脉冲 s(t) 的控制 下，周期性地把随时间连续变化的模拟信 号 f(t) 转 变 为 时 间 上 的 离 散 的 模 拟 信 号 fs(t)。
采样保持器的组成及工作原理
组成：采样保持器由输入放大器N1，模拟开关S，保持 电容C，输出放大器N2等组成。如下图所示：