（信号与信息处理专业论文）基于wsn的心音体征参数检测与信号处理方法的研究.pdf

重庆邮电大学硕士论文 摘要 摘要 本论文重点研究了基于无线传感器网络的心音体征参数检测及其信号分析处 理方法。 利用无线传感器网络监测生命体征参数，不仅能对患者进行动态、实时、长 期和连续的监测，而且能在人体自然状态下获取生命体征参数，真实反映出人体 的身体状况。心音是一种重要的生命体征参数，包含了大量心脏和心血管信息， 可用于临床心血管系统功能状态的评估。论文详细设计了基于无线传感器网络的 心音信号采集节点，并重点研究了心音信号去噪和信号成分识别与参数提取方法。 本论文的主要工作如下： ( 1 ) 详细设计了心音信号采集节点实验平台，节点电路主要包括以下几个模 块：心音传感器部分、模拟信号预处理电路模块、微处理控制模块、基于z i g b e e 技术的无线通信模块、电源单元以及串口通信模块； ( 2 ) 在采集信号过程中，不可避免的引入噪声。因而，本文研究了信号去噪 处理方法：在研究心音信号噪声特性和小波去噪原理的基础上，研究了小波变换 采用软、硬阈值函数在不同阈值下去噪的效果，提出了采用阈值函数为软阈值函 数，阈值为动态d o n o h o 阈值的小波去噪的方法，仿真结果表明该方法取得了较好 去噪效果的同时保留了信号有效成分以及具有较小的计算复杂度； ( 3 ) 本论文进一步研究了心音成分识别与参数提取方法：研究了信号时频分 析方法，提取了信号的时频特性；采用规格化平均s h a n n o n 能量算法和希尔伯特 变换提取信号包络，在此基础上对心音成分s 1 、s 2 进行识别及其波峰位置和起始 点与终止点的位置进行定位，从而提取出心音参数。 实验表明，本文研究的方法满足无线传感器网络对生命体征参数检测处理的 要求。但应用到实际情况之前，需进一步实验验证和改进。 关键词：无线传感器网络，节点，心音，去噪、参数提取 重庆邮电大学硕士论文 a b s 仃a c t t h i sd i s s e r t a t i o np r e s e n t st h er e s e a r c h i n ga c h i e v e m e n t sf o c u s e do nt h ed e t e c t i o n a n dt h em e t h o d so f s i g n a lp r o c e s sf o rh e a r ts o u n dp a r a m e t e rb a s e do nw s n i tc a l ln o to n l yd od y n a m i c 、r e a l t i m e 、l o n g - t e r ma n dc o n t i n u o u sm o n i t o r i n go f p a t i e n t ，b u ta l s oo b t a i nt h ep h y s i o l o g i c a ls i g n a l si nt h en a t u r a ls t a t ew h i c hr e f l e c tt h e t r u ep h y s i c a lc o n d i t i o no f b o d yb yu s i n gw i r e l e s ss e n s o rn e t w o r k h e a r ts o u n di so n eo f t h em o s ti m p o r t a n tp h y s i o l o g i c a ls i g n a l s i tc o n t a i n sag r e a td e a lo fi n f o r m a t i o na b o u t h e a r ta n dc a r d i o v a s c u l a r ，a n di tc a nb eu s e df o rc l i n i c a la s s e s s m e n to fc a r d i o v a s c u l a r s y s t e mf u n c t i o n t h ed i s s e r t a t i o nd e s i g n st h ea c q u i s i t i o nn o d eo fh e a r ts o u n db a s e do n w i r e l e s ss e n s o rn e t w o r k ，a n dr e s e a r c h e st h em e t h o d so fn o i s er e d u c t i o na n dp a r a m e t e r s e x t r a c t i o nf o rh e a r ts o u n d t h em a i nw o r ko ft h ed i s s e r t a t i o ni sa sf o l l o w s ： ( 1 ) i td e s i g n st h es i g n a la c q u i s i t i o nn o d ei nd e t a i l 1 1 1 eh a r d w a r ec i r c u i to fn o d e i n c l u d e st h ef o l l o w i n gm o d u l e s ：h e a r ts o u n ds e n s o r , p r e t r e a t m e n tc i r c u i tm o d u l ef o r a n a l o gs i g n a l ，m i c r o p r o c e s s o rc o n t r o lm o d u l e ，w i r e l e s sc o m m u n i c a t i o nm o d u l eb a s e d o nz i g b e e t e c h n o l o g y , p o w e rs u p p l yu n i ta n ds e r i a lc o m m u n i c a t i o nm o d u l e ； ( 2 ) n o i s ei s i n e v i t a b l ei n t h e s i g n a la c q u i s i t i o n ；t h e r e f o r e ，t h ed i s s e r t a t i o n r e s e a r c h e st h em e t h o d sf o rs i g n a ld e n o i s i n g a c c o r d i n gt ot h en o i s ef e a t u r e so fh e a r t s o u n da n dt h ep r i n c i p l eo fw a v e l e td e n o i s i n g i tr e s e a r c h e st h e d e n o i s i n ge f f e c t so f w a v e l e tt r a n s f o i t su s i n gs o f ta n dh a r dt h r e s h o l df u n c t i o n su n d e rd i f f e r e n tt h r e s h o l d s t h e ni t p r o p o s e st h em e t h o do fw a v e l e td e n o i s i n gw i t hs o f tt h r e s h o l df u n c t i o na n d d y n a m i cd o n o h o st h r e s h o l d 1 1 l cs i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h a tt h em e t h o dh a sg o o d d e n o i s i n ge f f e c ta n di ta l s om e e t st h en e e d o fr e a l t i m e ； ( 3 ) t h ed i s s e r t a t i o nr e s e a r c h e st h em e t h o df o rp a r a m e t e re x t r a c t i n g i tu s e s t i m e f r e q u e n c ya n a l y s i sm e t h o d st oe x t r a c tt h et i m e - f r e q u e n c yc h a r a c t e r i s t i e s ；a n dn s e s n o r m a l i z e da v e r a g es h a n n o ne n e r g ya l g o r i t h ma n dh i l b e r tt r a n s f o r mt oe x t r a c tt h e e n v e l o p eo fh e a r ts o u n d ，a n dl o c a t e st h em a i np c ：a ko fh e a r ts o u n ds1 。s 2a n dt h e s t a r t i n gp o i n ta n de n d i n gp o i n tt oe x t r a c tt h ep a r a m e t e r so fh e a r ts o u n d ； e x p e r i m e n t ss h o w st h a t ，t h ep r o p o s e ds o l u t i o no nt h i sp a p e rc a nb a s i c a l l yc a 玎yo u t t h ep e r f o r m a n c er e q u i r e m e n to fd e t e c t i o na n dp r o c e s sf o rp a r a m e t e r sb a s e do nw s n , t h ed e s i g n e dn o d ea r ea l s of o l l o w e dt h ep r i n c i p l e so fm i n i a t u r i z a t i o na n dl o w - p o w e r b u tt h e r es t i l li saf u r t h e ri m p r o v e m e n to nt h ea c t u a la p p l i c a t i o n k e y w o r d s ：w i r e l e s ss e n s o rn e t w o r k ，n o d e ，h e a r ts o u n d ，d e n o i s e ，p a r a m e t e r se x t r a c t i o n 重庆邮电大学硕士论文第一章绪论 1 1 课题的研究背景 第一章绪论 无线传感器网络( w s n ，w i r e l e s ss e n s o rn e t w o r k ) 是由分布在整个监测区域 内的大量的低成本、体积小、具有感知、无线通信、数据处理能力的传感器节点 组成，通过无线通信方式形成的一个多跳自组织网络。基于m e m s 的微传感技术 和无线联网技术的w s n ，在紧急医疗处理、生命体征参数检测处理与远程监护等 医疗领域中具有极大的发展潜力。 心音是是一种反映心肌收缩力以及大血管机械运动状况的复合音，包含了大 量心脏以及血管各个部分的生理和病理信息。心音的检测分析是了解掌握心血管 状态的一种非常重要的手段，是人们一直关注与研究的课题。心音检查具有无创 性、重复性好的优点，并且越来越多的研究结果表明心音信号的检测及处理在实 际应用中具有重要意义。 目前，大都国内医院对病人心音的检查以及重症患者的监护都是采用听诊方 式和心音图仪。听诊的最终结果，取决于医师的经验以及临时的决定，带有很大 的主观因素，且不能记录保存数据，以便作为数据库供以后查询分析。心音图检 查虽能正确记录正常心音、额外心音及心脏杂音的波形图，并能保存心音数据， 但它属于有线检测设备，不仅体积大，且不能连续监测患者的心音，不能充分和 及时反映患者病情变化情况，从而影响患者的最佳治疗时间和抢救时间。随着微 电子技术、无线技术发展，人们开始关注微型医疗设备产品的研制以及如何实现 人体参数的无线传输。学者们提出了许多新的心音采集和分析系统，但大都具有 应用场合限制，不可能广泛使用、不能与现有医疗网络很好接轨等缺点，因此， 迫切需要一种能动态、实时、连续，长时间地监测患者，并能在自然状态下获取 和传输生命体征参数的监护设备以及监护网络。 1 2 课题研究的目的与意义 基于上述背景下，展开课题的调研与研究。为了克服心音有线采集系统不能 自由移动以及监测范围有限和心音传统无线采集系统的载频单一、频带利用率低、 不能与现有网络技术接轨等缺点，本文旨在探讨研究利用无线传感器网络来实现 重庆邮电大学硕士论文 第一章绪论 心音信号的检测及其信号分析处理。由于传感器节点具有体积小、功耗低等特有 特性，使得病人能随身携带，从而能长时间连续对病人进行监测，随时捕捉病人 在紧张、劳累或精神受到刺激、情绪激动或特殊状态下心音的变化，从而能及时、 准确的反应出病人病情的变化，为重症病人的急救赢得宝贵的时间以及为疾病的 治疗过程提供指导；同时为心音在医学上的进一步分析研究提供各种状态下的原 始心音数据。传感器节点又具有低成本特性，因而本论文的工作，能为患者心音 信号以及其它生命体征参数的监测提供一个低成本可靠的解决方案，同时为未来 构建医疗无线传感器监护网络，提供一定的技术支持。因此，本课题的研究具有 一定的理论意义和实用价值。 1 3 心音机理与研究现状 1 3 1 心脏结构与心动周期 人体的心脏是全身血管系统的枢纽，是血液循环的动力“泵。心脏分为左、 右心房与左、右心室四个腔。其中左、右心房由房间隔分开，左、右心室由室间 隔分开。正常情况下，房间隔与室间隔都是完全封闭的，而同侧房室间是相通的。 心房和心室由房室瓣分隔，此瓣膜只允许由心房向心室单向开放，从而保证了血 液循单一方向流动。右心的房室瓣由三个瓣叶组成，称之为三尖瓣，右心室在肺 动脉开口处的瓣称为肺动脉瓣；左心的房室瓣称之为二尖瓣；左心室在主动脉开 口处的瓣称为主动脉瓣。 在生命过程中，心脏不停地作收缩和舒张交替的活动，呈现出一定的周期性。 我们把心脏一次相邻的收缩和舒张活动称为一个心动周期，即一次心跳。一分钟 内的心跳次数称为心率。心动周期的长短与心率有如下关系：心率愈快，心动周 期愈短。正常人安静时，心率范围为6 0 1 0 0 次m i n , 平均心率约为7 5 次m i n 。在一 个心动周期中，心房与心房的活动以及心室与心室的活动是同步的，但心房与心 室的活动是不同步的，两者活动的时间关系见图1 1 。以平均心率7 5 次m i n 为例， 平均心率对应的心动周期的时间长为o 8 s ，其中心房收缩期为0 1 s ，舒张期为o 7 s ； 心室收缩期为0 3 s ，舒张期为o 5 s 。由于心脏的射血功能主要依靠心室完成，通常 我们所说的心动周期就是指心室的活动周期，将心室的收缩期称为心缩期，心室 的舒张期称为心舒期。从心室开始舒张到心房收缩之前这段时间，全心都处于舒 张状态，因此称为全心舒张期u j 。 2 重庆邮电大学硕士论文第一章绪论 心房 心室 么么 么么么么么么 心缩期心舒期 图1 1 心房与心室活动时间关系图 1 3 2 心音形成的生理机制 心音发生在心动周期的某些特定时期，是由心肌收缩、瓣膜开闭、血液加速 度与减速度对心血管壁的加压和减压作用以及形成的涡流等因素引起的机械振 动，通过周围组织传递到胸壁而产生的一种复合音。用心音换能器把心胸传出来 的声信号转换成的电信号，叫做心音信号，心音信号的波形图，称为心音图 ( p h o n o c a r d i o g r a m ，p c g ) 。从心音图中可以看出其音调和持续时间有一定的规律 性，在一个心动周期中，可产生4 个心音，即第一心音、第二心音、第三心音、 第四心音，分别用s 1 、s 2 、s 3 、s 4 表示。 第一心音发生在心缩期，其音调较低，持续时间较长，标志着心室收缩开始， 在心尖搏动( 左锁骨中线第5 肋间) 处听得最清楚。它由房室瓣关闭、心室收缩 时血流冲击房室瓣引起心室振动及心室射出的血液撞击动脉壁引起的振动而产 生。它可放映心缩力强弱。 第二心音发生在心室舒张早期，其音调较高、持续时间较短，标志心室舒张 开始，在左侧胸骨旁第2 肋间( 主动脉瓣和肺动脉听诊区) 处听得最清楚。它由 主动脉瓣和肺动脉瓣迅速关闭、血流冲击大动脉根部及心室内壁振动而形成。它 可反映主动脉和肺动脉压力的高低。 此外，正常心音还包括第三心音或第四心音，一般情况下，很难听诊到这两 个音。第三心音发生在快速充盈期末，是一个低额、低振幅的心音。第三心音的 产生与血流速度突然改变引起心室壁和瓣膜振动有关。第四心音与心房收缩有关， 所以称为心房音。正常心房收缩时听不到声音，但在异常有力的心房收缩和左心 室壁变硬的情况下，可听到第四心音。 在异常情况下，心音中还可能会出现心杂音( m u r m u r ) 和心音分裂音以及附加 音。心杂音持续时间一般要比第一、第二心音时间长，按其出现的位置可分为收 缩期杂音( s y s t o l i cm u r m u r ) 、舒张期杂音( d i a s t o l i cm u r m u r ) 和两期杂音。心杂音可 持续整个收缩期或舒张期。不同类型的心杂音具有不同的临床意义，通过对它进 重庆邮电大学硕士论文第一章绪论 行分析可以对心血管状况做出有价值的评价。因此，在心音采集过程中，不能简 单的把它们滤除掉。心音中出现的附加音按出现时间可分为收缩期附加音和舒张 期附加音。收缩期的附加音常见的有收缩期喷射音，舒张期的附加音常见的有二 尖瓣开瓣音、病理第三心音、心房音、心包叩击音等【2 1 。 1 3 3 心音的时域与频域特性 体表采集得到的心音是通过心胸传播出来的，因此，心胸传播特性【j 1 对心音 信号的作用是不容忽视的。通过d u r a n d 模型和金井模型可知：心胸声传播系统可 以看成是一个低通、时变的系统，并且对于不同的心音成分的作用有着显著的差 异。说明不同人的心音信号存在明显的不同，即使是同一人，在不同的状态与不 同时候下，采用不同部位与测试姿势，得到的心音信号的波形也存在较大的差异， 因此，心音信号的定量检测和分析要比心电信号更为复杂和困难，是心音研究缓 慢的一个原因所在。 为了正确定位心音各个成分之间的时间关系，以便定性分析心音信号，定义 了心音信号的几个时间属性：s l 时限：指第一心音的持续时间；s 2 时限：指第二 心音的持续时间；s i s 2 间期：指当前心动周期中从第一心音结束到第- - 音开始 之间的时间间隔；s 2 s l 间期：指从当前心动周期第- - , 1 5 音结束到下一心动周期中 第一心音开始之间的时间间隔；收缩期：当前心动周期s 1 起始点到s 2 起始点之 间的时间间隔；舒张期：当前心动周期s 2 起始点到下一心动周期s 1 起始点之间 的时间间隔。 正常情况下，s 1 时限在7 0 1 5 0 r e s 之间，s 2 时限在6 0 1 2 0 m s 之间l p 洲。正常 情况下，s i s 2 间期小于$ 2 s 1 间期，其比例大致为1 ：2 。但在一些病理情况或心率 过快的情况下，上面的时间关系会发生很大的变化。如心房扑动，其收缩期和舒 张期几乎相等。 在心音图上，除了反映出心音的时间关系外，还体现出一定的强度信息。明 显地，在心音信号波形图上与第一心音和第二心音相对应的地方会分别形成波峰， 这对于进行心音信号成分识别提取具有重要的定位作用。此外，心音信号采集的 位置对其不同成分的强度具有很大的影响，对于正常人来说，往往在心尖部记录 的第一心音强度大于第二心音强度；而在心底部第二心音强度大于第- - , l , 音强度。 心音信号除了上述时间特性外，而具有其独特的频率特性。通过对心音信号 时频分析的研究表明，心音信号中各个成分分布在不同的频率范围内。s 1 和s 2 的 特征最为显著，能够反映心脏在收缩和舒张时二尖瓣、三尖瓣、主动脉瓣、肺动 脉瓣等心脏瓣膜的功能。其中，s l 主要分布在中、低频范围，其波峰的低频范围 4 重庆邮电大学硕士论文 第一章绪论 为1 0 h z 5 0 h z ，中频范围为：5 0 h z 1 4 0 h z ；s 2 的频率较高，在低、中、高频率范 围内都会有分布，其波峰的低频范围是1 0 h z 8 0 h z ，中频范围是8 0 h z 2 0 0 h z ：而 s 3 和s 4 则主要分布在5 0 h z 以下的频段，并且幅度比s 1 和s 2 要低得多。对于 同一个受试者，在同一测试部位，其第一心音音调较低，而第二心音的音调较高， 较清脆，即第一心音频率小于第二心音频率。但是不同的心音样本其能量在不同 频带的分布是不固定的。此外不同噪声的频带和强度也是不同的，这就加大了心 音噪声滤除的复杂性o o - 川。 一般情况下，心杂音的频率高于第一心音和第二心音的频率。因而可以设置 不同的截止频率把心杂音与s 1 、s 2 分离开。在听诊中按杂音的频率组成性质将其 分别描述为：雷鸣音、隆隆样、叹气样、吹风样、乐音样等。隆隆样杂音的频率 多数较低，其频率在4 0 h z 1 0 0 h z ；而吹样音、乐音样等频率较高，其频率在 1 0 0 h z 4 0 0 h z ，甚至有在6 0 0 h z 8 0 0 h z 的高频成分。 在实际研究中，根据研究心音成分的不同，对心音信号的采样频率的取值也 存在较大的不同。如果以s 1 和s 2 作为研究重点，由于其能谱主要分布在1 0 2 0 0 h z 频段，其中又以1 0 0 h z 附近的能谱占主导地位，因此其采样频率最低可设 置成2 5 0 h z 左右p j ，一般选择8 0 0 2 0 0 0 h z ；如果研究对象为心杂音，则其采样 频率要比正常心音的高得多，通常选择为8 0 0 0 4 4 0 0 0 i - i z 。 1 3 4 心音的研究现状 把无线传感器网络用于医疗监护中是目前国内外的研究热点。在文献【9 】中作 者研究了通过无线医疗传感器网络采集生理信号，探讨了无线医疗传感器网络的 特点以及利用w s n 实现生理信号采集存在的挑战。在文献【l o 】中介绍了一种利用 i e e e 8 0 2 1 5 4 实现生命体征参数脑电信号和心电信号无线采集的无线医疗区域网 络。在文献【l l 】中研究设计一种基于z i g b e e 无线技术的i c u 病房实时监护系统。 在文献 1 2 】中作者专门针对高压氧舱内生命体征多参数监测及健康监护的技术实 现问题，提出了一种基于i e e e 8 0 2 1 5 4 协议的无线传感检测技术系统解决方案。 心音是人体最重要的生理信号之一，是临床评估心血管系统功能状态的一种 基本方法，是心脏及大血管机械运动状况的反映。具有心电图、超声心动图不可 取代的优势，所以近年来对心音信号的研究愈来愈受到重视。目前，对心音的研 究主要集中在以下几个方面： 在心音信号采集方面：目前，国内医院大都采用听诊器和心音图仪来对心音 信号进行采集，然而这两种方法具有固有的缺陷，不适合心音信号长期、持续的 监测。随着微电子技术的发展，医学仪器的便携化设计己经成为可能。在文献 1 3 1 5 】 重庆邮电大学硕士论文 第一章绪论 中，提出了基于嵌入式计算机和微处理的便携式心音分析仪器，系统由硬件和软 件两部分组成，系统硬件主要由心音传感器部分、模拟预处理电路部分和数字电 路部分组成，分析软件则在嵌入式计算机上实现。该系统具有无创、低价、一定 的便携性等特点，能够实现实时监护和对一般与心脏有关的疾病的辅助诊断。 在心音信号分析处理方面：由于，心音信号属于非平稳信号，传统的傅里叶 变化不能揭示出信号的特征，从而研究者提出了时频联合分析方法，这也是目前 研究的热点。比较典型的方法有：短时傅里叶变换和小波分析。在文献 1 6 1 q 丁采用 短时傅里叶变换对心音信号的时频分析的情况。文献 1 7 矛l j 用s t i 叮提取了一些心 音特征，对比了正常心音和异常心音的异同点。在文献 1 8 2 0 d e 利用小波分析来 对心音信号进行分析以及提取其特征值。在文献 2 1 2 2 中对比分析了s t f t 与小波 分析以及其它时频分析方法在分析心音时的优缺点。另外时频分析方法还有希尔 波特一黄变换j 、w i g n e r - - - v i l l e 分布”j 等。 由于心音信号在采集过程中会受各种因素的干扰，因此在对心音进一步分析 之前，首先要进行消噪处理。在文献 2 5 】中采用小波变换来对心音中的噪音进行消 噪；在文献 2 6 q a 在嵌入式数字听诊器中采用自适应噪声滤波器和c h e b y s h e vi i r 带通滤波器来减少心音信号中的噪声。 心音成分识别方面：可以分为两大类，一类是依靠参考e c g 信号或颈动脉脉 搏信号提取心音信号的自动识别方法m 川，该类方法的识别的准确率比较高，但由 于使用参考信号，其装置比较复杂，而且其准确率受参考信号定位准确率的影响。 另一类是利用心音自身规律特性而不依赖参考信号的心音信号自动识别方法 弘p 川j 。由于心音信号的复杂性和非稳定性，使不依赖参考信号进行心音信号的自 动识别非常困难，因此该类方法的识别的准确度往往不高。目前识别方法经常用 到是利用心音各成分的频域特性，使用小波变换或其他时频分析方法对其进行滤 波，提取出心音各成分的特征，并用神经网络的方法识别心音。由于神经网络技 术具有很强的自适应特性，可以使识别准确率大为提高。但是由于频域分析计算 复杂，计算时间长，而且神经网络技术的运算量也比较大，使得计算时间更为延 长，因此这些方法不适用于实时分析的场合。如何开发出一种准确率高，不使用 参考信号，运算简单，适用于实时分析场合的方法成为今后研究热点和难点。 心音信号的无线传输方面：文献 1 4 】中作者提出了一种心音信号遥测系统， 实现信号实时采集和无线传输。在文献【3 1 】探讨了利用g p r s 网络将采集到得心音 数据传输到已接入i n t e r n e t 网的监护中心服务器上。在文献 3 2 3 3 】探讨使用蓝牙技 术实现心音无线采集和传输，在文献【3 3 】中并对心音无线传输的要求和可行性进行 了分析。从前面的心音信号特性来看，其频率范围为1 0 h z - - - 2 5 0 h z ，幅度因人而 异。如果以s 1 、s 2 为研究对象，则带通滤波器的上限截止频率设为8 0 0 1 0 0 0 h z 6 重庆邮电大学硕士论文第一章绪论 是合理的，根据采样定理，a d c 的采样频率为2 k h z ，采用单片机自带的1 2 位 a d 进行采样，在每s 采样的数据量为2 4 k b i t 。如果进行实时无线传输，则传输速 率要大于2 4 0 0 0 b p s 。从目前现有的无线传输技术所支持的传输速率来看，心音的 无线传输在理论上是可行得。因此，本文探讨研究基于z i g b e e 无线技术的无线传 感器网络来监测心音参数。 1 4 课题的内容安排 目前已有的便携式心音分析系统大都具有应用场合限制以及不能与现有医疗 网络很好接轨等缺点，且能够用于医疗中的电子产品少之又少。为了能动态、连 续、长时间监测患者，并能在自然状态下获取和传输生命体征参数。因而，本文 探讨研究了基于w s n 心音生命体征参数检测以及信号处理方法的研究，重点研究 了节点中心音信号的去噪处理、成分识别与参数提取等算法，设计了无线医疗传 感器网络的体系结构以及节点与协调器硬件电路。本课题的内容安排如下： 第一章绪论：介绍了课题的研究背景以及研究目的与意义；研究了心音的机 理和目前心音在采集、分析处理、成分识别、无线传输等方面的主要研究现状。 第二章生命体征参数检测的无线传感器网络架构：先介绍了无线传感器网络 基本理论，分析研究了无线传感器网络在医疗中的需求和应用，以及基于w s n 生 命体征参数检测系统的基本结构；通过分析和比较目前常用的短距离无线通信技 术以及综合考虑医疗对无线传输的要求，得出了z i g b e e 技术是目前最适合医疗 w s n 中的短距离无线传输技术。 第三章心音信号采集节点的研究与设计：给出无线医疗传感器网络中心音信 号采集节点以及协调器的基本结构；研究和设计了节点的硬件电路：心音传感器 部分、模拟信号预处理电路模块、微处理器模块、串口通信电路模块、基于z i g b e e 技术的无线通信模块以及提供能量的电源单元。 第四章心音信号检测处理方法的研究：在研究心音信号噪声特性以及小波去 噪的原理的基础上，研究了小波变换采用软、硬阈值函数在不同阈值下去噪的效 果，考虑到保留有用成分、去噪效果、计算复杂度等因素，提出了阈值函数使用 软阈值函数，阈值使用动态d o n o h o 阈值去噪的方法；研究了提取心音参数的方法： 采用规格化平均s h a n n o n 能量算法和希尔伯特变换提取心音信号的包络，在此基 础上探讨研究了心音成分s 1 、s 2 识别以及起始点与终止点的位置定位的方法，并 提取出心音参数；进一步研究了心音信号的时频分析方法，提取出心音信号的时 频特性。 第五章总结与展望：对论文的研究工作及取得的研究成果进行总结，并展望 了课题进一步的研究方向。 7 重庆邮电大学硕士论文第二章生命体征参数检测的无线传感器网络架构 第二章生命体征参数检测的无线传感器网络架构 2 1 无线传感器网络 无线传感器网络( w i r e l e s ss e t i s o rn e t w o r k ，w s n ) 是当前在国际上备受关注的、 涉及多学科高度交叉、知识高度集成的前沿热点研究领域。它综合了传感器技术、 嵌入式计算技术、现代网络及无线通信技术、分布式信息处理技术等，能够通过 各类集成化的微型传感器协作地实时监测、感知和采集各种环境或监测对象的信 息，这些信息通过无线方式被发送，并以自组多跳的网络方式传送到用户终端， 从而实现物理世界、计算世界以及人类社会三元世界的连通。传感器网络具有十 分广阔的应用前景，在军事国防、工农业、城市管理、生物医疗、环境监测、抢 险救灾、防恐反恐、危险区域远程控制等许多重要领域都有潜在的实用价值，已 经引起了许多国家学术界和工业界的高度重视，被认为是对2 1 世纪产生巨大影响 力的技术之一【3 4 1 。 ( 1 ) 无线传感器网络的基本体系结构 典型的无线传感器网络结构如图2 1p 川，传感器节点经多跳转发，再把传感 信息送给用户使用。节点间以无线自组网方式进行组网以及采用无线通信技术进 行数据转发，每个节点都具有端节点和路由的功能：一方面实现数据的采集与处 理；另一方面可以实现数据的融合和转发。汇聚节点( s i n k 节点) 是一个特殊的 节点，它的处理能力、存储能力和通信能力相对比较强、它可以连接传感器网络 与i n t e r a c t 等外部网络，实现两种协议钱之问的通信协议转换，同时发布管理节点 的监测任务，并把收集的数据转发到外部网络上。汇聚节点既可以是一个具有增 强功能的传感器节点，有足够的能量供给和更多的内存与计算资源，也可以是没 有监测功能仅带有无线通信接口的特殊网关设备。 传感器节点对本身采集到的信息和其它节点转发给它的信息进行初步的数据 处理和信息融合之后以相邻节点接力传送的方式传送到汇聚节点。然后通过汇聚 节点以互联网、卫星或移动通信网络等方式传送给最终用户。 8 重庆邮电大学硕士论文。第二章生命体征参数检测的无线传感器网络架构 监沏 区域 用户 图2 1 无线传感器网络结构 节点是无线传感器网络的基本功能单元，具体应用不同，节点的设计也不尽 相同。传感器节点的基本组成模块有传感单元、处理单元、通信单元以及电源部 分，节点的结构见图2 2 3 5 】。此外，根据具体应用要求可以添加功能单元，如： 定位系统、移动系统以及电源自供电系统等。 图2 2 传感器节点结构 传感单元负责监测区域内信息的采集和数据转换；数据处理单元负责实现数 据的分析、处理和存储等功能；无线收发模块负责与其他节点进行无线通信，交 换控制消息和收发采集数据；电源单元为节点各大模块提供能量。 ( 2 ) 无线传感器网络的特点 无线传感器网络与目前常见其它无线网络如移动通信网、无线局域网、a d - h o c 网络等相比，具有其独特特点： 节点数量众多，分布密集。为了对一个区域执行监测任务，往往有成千上 万传感器节点投放到该区域。传感器节点分布非常密集，利用节点之间相对连接 性来保证系统的容错性和抗毁性；自组织的网络结构。节点间自动的进行配置 和组网，形成多跳无线网络系统，使网络具有一定的健壮性；动态网络拓扑结 构。无线传感器网络中没有严格的控制中心，所有节点地位平等，是一个对等式 网络。节点可以随时加入或离开网络，任何节点的故障不会影响整个网络的运行， 具有很强的抗毁性；资源有限。节点受限于价格、体积和功耗，使得其计算能 力、程序空间和内存空间等方面受到限制，这一点决定了在节点操作系统设计中， 协议层次不能太复杂。同时，节点采用电池供电，在其特殊的应用场合中，不能 给电池充电或更换电池，一旦电池能量用完，这个节点也就失去了作用，因此在 无线传感器网络设计过程中，任何技术和协议的使用都要以节能为前提；以数 据中心，面向应用的网络。用户发布的任务信息直接被告知给整个网络，网络获 9 重庆邮电大学硕士论文第二章生命体征参数检测的无线传感器网络架构 得信息后，会动态的经由多跳路由反馈给用户。具体应用的不同，会导致传感器 网络结构以及节点的功能不同。 正是由于这些特点，使得无线传感器网络具有其自身优势而具有广阔的应用 前景，同时也使得其应用到实际场合时也存在很多需要解决的问题。 2 2 无线传感器网络在医疗中的应用 2 2 1 无线传感器网络在医疗中的需求和应用 2 0 0 2 年1 2 月1 6 日在曼谷召开的第5 届亚太人口会议中中国国家报告指出， 中国人口主要死因依次为：恶性肿瘤、脑血管、心血管、呼吸系统疾病等，慢性 非传染性疾病已对人民健康和生命构成严重威胁。同时指出，中国在经济欠发达 的条件下开始进入老龄社会，老年人口增长速度快、绝对数量大，预计到2 0 4 0 年， 6 5 岁及以上老年人口占总人口的比例将超过2 0 。同时，老年人口高龄化趋势日 益明显：8 0 岁及以上高龄老人正以每年5 的速度增加，到2 0 4 0 年将增加到7 4 0 0 多万人。因此，预防控制慢性非传染性疾病和监护治疗老年人疾病将是未来国内 医疗发展的重点任务。 目前，就国内医疗情况来看，存在如下问题：健康保障制度建设尚不完善， 医疗卫生和预防保健资源相对不足，城市和农村之间以及不同地区之间在服务的 提供、服务的可获得性和可及性方面存在明显的差异。国内医院对慢性病和退化 性疾病的治疗大多采取定期回院复诊方式，缺乏长期有效的病情监控与护理，即 浪费了病人往返医院的时间金钱，也增加了病人的精神压力，特别是有些慢性病( 如 癫痛) 需要监测发病时的生理参数，但病人入院复诊时未必发病，影响了诊断的有 效性和准确性。 现有的临床监护系统中，大多是通过传感器采集的人体参数，然后通过有线 方式( 如：串口电缆r s 2 3 2 4 8 5 ) 传送到p c 机上，最后联网到监护中心。这种传统 的有线监护设备体积比较大，耗电量高，成本较高，大大限制了患者的活动范围， 影响患者的心情，从而使得检测到的参数不能真实反映出其生理状况，同时无法 实现对处于正常生活和工作条件下的患者进行长时间的连续监测。因此，需要一 种低成本、能长时间的连续监测同时不影响患者的正常生活和工作的监护方式。 由于无线传感器独有的特点，是实现这种无线医疗监护系统的理想选择。 无线传感器网络以其低功耗、低成本、分布式和自组织等独有特点在紧急医 疗、远程监护、危重病人监护系统、病变器官观察等医疗领域中大有发展潜力。 在紧急医疗中，利用无线传感器节点可以实时采集医疗过程中人体生命体征参数 1 0 重庆邮电大学硕士论文第二章生命体征参数检测的无线传感器网络架构 的变换情况，及时反馈给医生，进而医生采取下一步急救措施，从而可以把手术 危险降到最低：在远程监护模式中，在不影响患者的正常生活前提下可以对患者 长期连续的监测人体参数，从而达到预防疾病的作用；在危重病人监护系统中， 可以通过传感器实时采集、分析、显示及记录，并具有对结果的综合判断能力， 可以使医务人员及时发现危重病人的病情变化，随后采取必要的护理与急救措施， 从而大幅度减少危重病人的死亡率；在病变器官观察中，通过在人体器官中植入 一些微型传感器，随时观测器官的生理状态，可以发现器官的功能恶化，及时采 取治疗措施从而挽救病人生命。 2 2 2 基于w s n 的生命体征参数检测系统的基本结构 用于生命体征参数检测处理的无线传感器网络主要由监测对象、生命体征参 数采集处理节点、网关节点、监护中心等几个主要元素组成。图2 - 3 为基于无线传 感器网络，用于医院监护系统和社区监护系统中生命体征参数监测的体系结构图。 医院监护系统社区监护系统 图2 3 一种基于无线传感器网络的医疗监护系统结构 在图2 3 中，监护系统由多个监测生命体征参数的节点、s i n k 节点( 医疗监 护基站设备) 、监护中心以及远程监护中心组成。首先，利用医疗传感器节点检 测各种人体生理指标，比如心音、心电、血氧饱和度、体温、心率、血压等，节 点对采集到信号进行一定的处理后，通过无线通信的方式把信号直接或者间接逐 跳方式传输到s i n k 节点( 医疗监护基站设备) 上。监护基站对数据进行进一步处 理后转发给监护中心，监护中心进行分析处理，并及时对病人进行信息反馈。监 护中心还可以采用多种方式( i n t e r a c t ，移动通信网络等) 进行远程数据传输，以 便与其它远程监护中心共享信息。 在医院监护系统中，由于病房空间小，重症病人平时活动量较小，基本局限 于病房内，因此，可以采用星状网络结构，采用固定的s i n k 节点，参数检测节点 直接与s i n k 节点通信，且相互之间不通信。s i n k 节点可以采用有线方式如串口 重庆邮电大学硕士论文第二章生命体征参数检测的无线传感器网络架构 电缆r s 2 3 2 4 8 5 ，或者无线方式与监护中心相连。利用无线传感器网络组建的监护 网络能很好与原有的医院监护网络进行接轨。而在社区监护系统中，用于监测的 传感器节点数目相对较多以及人体活动的范围相对较大，因此，可以采用簇状网 络拓扑，人体随身携带的传感器节点以及s i n k 节点组成一个参数监测的躯域网， 躯域网与躯域网之间的s i n k 节点允许相互通信，而节点不允许通信。这样，当人 远离监护中心时，该s i n k 节点通过多跳通信方式与监护中心进行通信。 2 3 无线通信技术的选择 ( 1 ) 常用短距离无线通信技术性能比较 无线传感器网络采用的通信方式为短距离无线通信方式。目前，短距离无线 通信技术主要有以下几种：8 0 2 1 1 ( w i - f i ) 、u w b ( 超宽带) 、n f c ( 近距离通信) 、 b l u e t o o t h ( 蓝牙) 、i r d a ( 红外数据传输) 、z i g b e e 等。 其中：w i f i ( i e e e8 0 2 1 1a b g ) 是属于w l a n 的技术标准，具有达5 4 m b p s 的极高数据率和最大的覆盖范围( 1 0 0 米) ，但其价格比较昂贵，收发器的功耗较 大，集成到网状网络也比较困难，这些因素限制了它在实际场合的应用； u w b ( u l t r aw i d e b a n d ，超宽带技术) 是一种无线载波通信技术。美网f c c 对 u w b 的规定为：在3 1 1 0 6 g h z 频段中占用5 0 0 m h z 以上的带宽。u w b 具有发 射信号功率谱密度低、系统复杂度低、对信道衰减不敏感、安全性好、数据传输 率高、定位精度高等优点。但其具有传输距离短、穿透能力不强等缺点。 n f c ( n e a rf i e l dc o m m u n i e a t i o n ，近场通信) 是由p h i l i p s 、n o k i a 和s o n y 公司 主推的一种类似于r f i d ( 非接触式射频识别) 的短距离通信技术标准。r f i d 是一项 利用射频信号通过空间耦合( 交变磁场或电磁场) 实现无接触信息传递并通过所传 递的信息达到识别目的的技术。而n f c 由非接触式射频识另j ( r f i d ) 及互联互通技 术整合演变而来。这项技术最初只是r f i d 技术和网络技术的简单合并，现在已经 发展成一种短距离无线通信技术。 蓝牙( b l u e t o o t h ) 是一种开放性的、短距离无线数据和语音通信的全球规范。 蓝牙设备工作在2 4 g h z 的工科医频段( i s m ，i n d u s t r i a l ，s c i e n c ea n dm e d i c i n e ) 。蓝牙 系统采用全双工分时( t d d ) 传输方案实现双工传输，信道带宽为1 m h z ，异步非 对称连接最高数据速率为7 8 3 2 k b p s i 连接距离一般小于1 0 m 。蓝牙被归入了i e e e 8 0 2 1 5 1 ，规定了包括p h y 、m a c 、网络和应用层等集成协议栈，完整的协议栈 有2 5 0 k 。具有自然灵活的组网方式，任一蓝牙设备在微微网络( 一个主设备和一 个以上的从设备构成的网络称为蓝牙的微微网络( p i e o n e t ) ) 和分散网络