基于m序列的生物电阻抗快速测量方法研究毕业论文(编辑修改稿)

基于m序列的生物电阻抗快速测量方法研究毕业论文(编辑修改稿)内容摘要：

了 用生物电阻抗来 分析人体 组成 成分的有效性 和 可行性。 但 在 单一 的 频率 成分 下， 获得的生物信息不多，并不能满足测量的 要求 【 22】。 在国内，刘静明等人也做了相关实验 【 23】。 随着生物电阻抗 技术 研究的发展，有人提出了单频的分时测量思路，用两个或者两个以上频率的信号做激励源对生物电阻抗的信息进行提取， Warsaw 理工大学的 以及 等学者 研制出了多频率 BIS 测量系统，实现了生物电阻抗幅值的提取。 在国内，天津大学的 研究生 班东坡设计了一套人体电阻抗 的 测量系统 ,进行了实验 【 24】 ，采用 了高 频率和 低 频率 两种频 段 的信号 ， 实现了在高低两种频率下分时测量人体电阻抗 相关 信息的功能。 但是在测量过程中 测量频率 要 改变 多次，用时比较长。 另外，在 切换 不同 测量 频点 的 时候 ， 上一个频点到新的频点转换的过程中电阻抗信息的重新 建 立需要一定的时间，但是生物组织的各种生理状态是不断变化的，所以选用单频的测量技术是不能完全的测量生物在某 个时刻的电阻抗的功能信息。 现阶段，多频率 成分 的测量模式 有 了一定程度的发展 ， 混频测量模式 就是选用的一种，它在 BIS 研究 测量方面 有突出的应用价值。 混频 的 测量模式 是这样实现的，先对要测量的对象中加多个频率合成的激励信号源 ，然后用 设计的 测量模块 提取每个频率的分量对 测量对 象 总的 响应信号 ，再通过 设计一些数字电路和模拟电路把各个频率成分从总的响应信号中进行分离 ， 从而得到被测对象在各个频率点的响应值。 近 些 年 ，在 国内 有 部分 学者 尝试了 多路信号混频 方式。 天津大学的 教授 王超老师用直接数字 电路 合成（ DDS）芯片产生两路同相 但 不同频 的 正弦波信号，然后通过差分运 算 放 大器 实现了混频 模式 【 25】。 第四军医大学的史学涛 、尤富生 等 人 利用数字 电路 合成 芯片 的方法 产生 了四路频率 不同 的正弦波的合成 和研究 【 26】。 通过 对 DDS 芯片 编程 控制 ， 在一个 DDS 芯片上实现两个信号的同步是比较简单的，但是要 实现 两路以上的就比较困难了，尤其在硬件上就相当困难， 即使实现了，成本是相当高的。 混频 模式主要是很难实现各频率分量相位的精确控制， 很难同时将更多路 信号的 正弦波进行混频。 混频模式有研究成果的同时，多频率同步测量模式也有了发展 ，即谐波模式 ，多频率同步测量就是利用各种非正弦信号本身所包含的谐波信号进行多频 率激励。 最简单的多频率同步信号是矩形脉冲 ， 清华大学 的 董恩生等提出了用 脉冲法测量 电阻抗谱 的思路 【 27】 ，绪论 3 但是 通过实验得出其 能量 的 主要 成分 在主基频上，随着频率 的 增大，脉冲 信号 中正弦分量的幅值 会 衰减 ，而且 很快。 所以没有办法保证高频率的阻抗谱测量的精度。 国外学者 Min等 【 28】 对 sinc 脉冲 、 高斯脉冲 等宽频带 的 脉冲做了一个 比较全面的 回顾，发现 与 高斯脉冲 、矩形脉冲 相比较， 啁啾脉冲 ，也叫 线性调频脉冲 ， 在 BIS 的 测量 中有更 好的性能，但其复杂的数学表达式使得其波形实现需要复杂的硬件设备（如 高端的 任意函数发生器），数据采集和处理系统必须有高速性能（在 us 内获取激励脉冲及其对应响应），实际实验需要很高端 的 仪器。 目前，文献中报道了很多测量电阻抗 频谱 的方法 ， 分时单频技术不能准确测量 物 质的电阻抗信息， 多频率混频测量模式 硬件实现起来难度大，而且成本高，矩形脉冲法能量集中在主基频，无法保证高频阻抗的测量精度。 因此 ，本文研究了一种多频率同步信号的快速测量方法，可以实现 n 个频点阻抗的同时测量。 课题研究的难点 生物电 阻 抗的 研究中要选择理想的激励源模型，准确的数据采集系统以及相关检测算法，本文涉及的难点有： 激励源模型的选择以及实现 本文的设计思路是用谐波模式 进行测量， 通过 瞬时扫描获得生物的电阻抗谱，因此要选择一种适合这种 模式的信号源模型，并方便用硬件实现。 测量平台的构建 有了激励源模型 ，还要有 一个能对激励源和生物电阻抗响应信号同步采 样 的采集系统，要求 速度 快，并能够对数据进行正确的存储与读取。 检测算法的研究 需要研究一种对 实验 数据处理后能得到生物电阻抗谱的理论。 本文的研究思路及内容 本文以 m序列伪随机信号作为测量生物电阻抗的激励源模型，设计了一套基于 FPGA的高速数据采集系统并建立一整套基于相关检测算法的 BIS 多频率同步快速测量 算 法，实现多个频率点 BIS 的同时快速 的 测量，即实现 BIS 的瞬时扫描测量。 构建基于 m序列激励的信号源 设计用于 电 阻抗测量的基于 m 序列的激励源 ， 并且要求 设 计成电流源 ，具体包括：研究基于 VHDL 语言编程的 FPGA 设计方法，实现 m序列伪随机信号的生成；设计基于模拟运算放大器的电压控制电流源 电路 （ VCCS），为 BIS 提供输出阻抗高、频率特性好、响应速度快的高精度驱动电路。 设计基于 FPGA 的数据采集系统 为了保证 能得到 可靠的数据 ， 要求 建立一套准确的采集系统 ，这步 非常关键，构建基于 FPGA 和模数转换器的采集部分，能对激励信号和响应信号实现 2 路同步采 样 ，为后西安理工大学硕士学位论文 4 续的相关检测算法提供数据。 研究基于快速傅里叶变换（ FFT）的快速相关检测算法 基于 m序列激励的 BIS 测 量是基于相关检测原理，在 m序列 的 一个周期内同步采样得到的序列长度均为 2n1,其中的一个关键步骤需要计算 长度为 2n1 的序列之间的相关函数，本设计利用循环卷积与 FFT 之间的对应关系，通过序列补零加长的方法，设计 FFT的快速相关检测算法，求取激励电流与响应电压信号之间的互相关，即被测阻抗的时域冲激响应（长度也为 2n1）。 求取基于全相位 FFT 算法的被测阻抗频率响应 上一步得到的结果是被测阻抗的时域冲激响应，为了得到阻抗频谱值，必须再对时域冲激响应进行傅立叶变换，才能得到被测阻抗的频谱值。 为了减小频谱泄漏 和栅栏效应，提高精度，本设计采用最新的数字信号处理方法 —— 全相位频谱分析方法，求取被测阻抗的频率响应，从而实现 BIS 的多频率同步快速 的 测量。 本章小结 本文首先介绍了生物电阻抗的背景和研究意义， 生物电阻抗的研究对医学方面有很大的贡献。 然后 对生物电阻抗的国内外 发展和 研究现状做了一个简要的概 述， 生物电阻抗主要发展经历了简单的单频率 扫频 模式，以及比较先进的混频模式和谐波模式。 再次说明了本文的设计难点。 最后介绍了本文的研究思路和技术路线。 m序列的研究和激励信号源的设计思路 5 2 m 序列的研究和激励信号源的设计思路 生物电阻抗的测量和研究中，最基本的是选择一个合适的信号源模型，所以要研究一种信号源模型，本文选择的是伪随机信号 m 序列，伪随机信号有自己的利用价值， m 序列作为其中一种，它是一种伪随机二电平信号。 它的性质决 定了在生物电阻抗研究中的价值，在硬件方面它也能实现 【 29】。 伪随机信号的介绍 伪随机信号是一种周期比较长的信号，如果观察的时间是大于一个周期的，那么伪随机信号就是一个确定的周期信号，如果观察的 时间是小于一个周期的，那么伪随机信号就貌似一个不确定的信号。 伪随机信号能显示出它的非随机性。 就伪随机信号和随机信号相比较，有两个比较明显的特点 【 30】 ： （ 1） 随 机信号是没有周期性的，而伪随机信号在经过一定的时间后是会重现的。 （ 2） 在随机信号中 ，两个状态的转化在任何时刻都会发生，预先不能确定下一状 态的时刻，任何瞬间状态与相邻的下一状态都是无关的，而伪随机信号是人为可以控制的，它的状态只有在整数倍的时钟周期脉冲时发生变化，在时钟脉冲间隔内，电平是不变化的，只有在固定的时间间隔内的状态和相邻的时间间隔内 的 状态无关。 如果在小于一个周期的范围内观察二进制的伪随机信号，有很多地方与随机信号相同： （ 1） 在随机二进制信号中，两种状态出现的次数统计基本相等，而伪随机信号两种状 态的次数相差一次。 （ 2）两者都有类似白噪声信号的自相关函数。 所以，足够长的伪随机信号可以作为随机信号用。 在应用中，伪随机信号具有良好的随机性和接近 于 白噪声的相关函数，很容易从信号中分离出来，并且有很强的 抗 干扰能力 【 31】 ，在通信、数据加扰等方面有广泛的应用。 本文选用伪随机信号 当中 的 m序列作为研究生物电阻抗的信号源模型。 用到了 m序列的性质和特点。 m 序列 m 序列的定义 及介 绍 m 序列是最长线性反馈移位寄存器的简称，它是由线性反馈的移位寄存器产生的周期最长的一种序列。 m序列是周期性的伪随机二进制序列，在 m序列理论形成的初期，在通讯 【 32】 、导航、雷达以及密码学等技术领域 都 有应 用 【 3334】。 在近年的发展中应用到了自动控制、计算机、光学测量、故障检测等领域 【 3538】。 西安理工大学硕士学位论文 6 m 序列的特性 m 序列是一种伪随机信号， 与其它伪随机信号有相近的地方，但是它 有 自己的特点和性质， 它的特点和性质主要体现在 以 下几个方面： 周期性 m 序列是一种周期性的二进制序列，它的周期是由 m 序列的阶数决定的，如果阶数定义为 n 的话，那么 m序列的周期 N 为 21nN () 如果 m序列的阶数 n=4 的话，那么它的周期就是 15。 随着 m序列阶数的增大， m序列的周期也增大。 序列分布 的 均衡性 在 m序列的一个周期中，二进制码“ 1”和“ 0”的数目接近 于 相等，具体来说，“ 1”的数目要比“ 0”的数目多一个。 它的两种状态出现是均衡的 ，这是 m序列一个明显的特点。 序列的游程分布及移位相加特性 在 m 序列中，我 们把在一个序列中取值相等且连续出现的元素合称 为 一个游程，其中游程中元素的多少是这个游程的长度。 一般而言，在 m 序列中，游程长度为 1 的数目占总游程数目的 1/2，游程长度为 2 的数目占总游程数目的 1/4，游程长度为 3 的数目占总游程的 1/8， 依次 类推，游程长度为 k 的数目占总游程的 2k。 并且在每个长度的游程中，“ 1”和“ 0”的数目各占一半。 m 序列有一个重要的性质，序列和它移位后的序列经 过 模二相加后所得到的序列仍然是 m序列的某个移位序列。 自相关特性 m 序列和白噪声一样有着重要的自相关特性，假如有一个两电平 +a 和 a、周期为 T的伪随机信号 x(t)，其自相关函数为 01( ) ( ) ( )TxxR x t x t d tT () 下面将分两步求取 Rxx(τ)的值： （ 1）求 τ 为整数倍时钟周期的自相关函数 整数倍的时钟周期的自相关函数的离散公式为 1j01( ) ( ) ( )0 , 1 , 2 , . . . , 1NxxR i t x j t x j t i t tNtiN () 上式中 22[ ( )]x j t a () m序列的研究和激励信号源的设计思路 7 带入（ 23）可得 2(0)xxRa () 2()0,1, 2,..., 1xxaR i tNiN () 由于序列的移位相加特性，有 ( ) ( ) ( )x j t x j t i t a x j t m t    () 对于电平与 0 对称的 m信号，一个周期的平均值为 01 ( ) =T ax t dtTN () 或者是 1j01 ( ) =N ax j t tN t N () 由上面（ 27）和（ 28）可得，（ 23）可变为 21j01( ) ( )Nxx aR i t a x j t m t tN t N    () （ 2）求 τ 为任意值的自相关函数 当 0τΔt 时，相互错位小于 Δt 的两个信号之积 x(t)x(tτ)和 0~(N1)Δt 横坐标之间的平均总面积为 Rxx(τ)，就等于 Rxx(0)减去由于两信号错位而减少的所有平均正面积，再减去由错位导致 增加的 所有 平均负面积。 任何一个 m序列 信号与 对应的 横坐标都有 [(N+1)/2]个交点，因此可以得到上述 由于 错位 而 引起 减小的平均正面积 S+为 21()2NaS Nt  () 增加的平均负面积 S为 2_ 1( )( )2NaS Nt () 即可以得到 2221 1 1( 0) ( ) ( ) ( ) [ 1 ( ) ]220x x x xN a N a NR R aN t N t N tt        () 如 图 21 所示。 西安理工大学硕士学位论文 8 图 21 推导 示意 图 Fig. 21 Illustration for formula。