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心电图(ECG)前端设计的集成呼吸和起搏检测电路方案

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简介:
本项目提出了一种创新的心电图前端设计方案,集成了呼吸与起搏信号的同步检测功能,旨在提升医疗监测设备的数据采集精度及全面性。 本电路为高度集成的心电图(ECG)前端设备,适用于电池供电的病人监护应用。 图1展示了典型的5导联(4个肢体导联与一个前胸导联)ECG测量系统的顶层框图,该系统集成了呼吸和起搏检测功能。这种配置通常用于便携式遥测ECG测量或线路供电床边仪器的基本导联设置。 在皮肤表面进行测量时,心电图信号的幅度较小,一般为1毫伏左右。有关病人健康及其他参数的重要信息都藏于这一微弱信号中,因此要求器件具备μV级别的灵敏度。许多医疗标准规定了系统噪声的最大值不超过30μV p-p;然而,在实际设计过程中,工程师通常会设定更低的数值以确保性能更优。因此,在满足系统层面需求时,必须充分考虑所有可能引入噪声的因素。 ADAS1000(数据手册可查阅)具备针对多种工作环境优化过的额定噪声性能。电源的设计需保证不会降低整体表现;选择ADP151线性稳压器的原因在于其超低的噪声特性(典型值为9μV RMS, 10 Hz至 100 kHz),配合ADAS1000强大的电源抑制能力,确保了由ADP151产生的任何噪声不会影响整体性能。 图示展示了在4电极 + RLD或5导联配置下的ADAS1000简化功能框图。 附带的实物展示包括: - ADAS1000评估板及SDP板 除了基本的心电监测元件,ADAS1000还配备了呼吸测量(胸阻抗测量)、起搏伪像检测、导联/电极连接状态以及内部校准等功能。 附件内容如下: - ADAS1000评估板原理图和PCB文件及Gerber文件 - BOM表 - 电池供电病人监护应用说明书 - 原理图与元件布局PDF文档

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客服
客服
  • (ECG)
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    本项目提出了一种创新的心电图前端设计方案,集成了呼吸与起搏信号的同步检测功能,旨在提升医疗监测设备的数据采集精度及全面性。 本电路为高度集成的心电图(ECG)前端设备,适用于电池供电的病人监护应用。 图1展示了典型的5导联(4个肢体导联与一个前胸导联)ECG测量系统的顶层框图,该系统集成了呼吸和起搏检测功能。这种配置通常用于便携式遥测ECG测量或线路供电床边仪器的基本导联设置。 在皮肤表面进行测量时,心电图信号的幅度较小,一般为1毫伏左右。有关病人健康及其他参数的重要信息都藏于这一微弱信号中,因此要求器件具备μV级别的灵敏度。许多医疗标准规定了系统噪声的最大值不超过30μV p-p;然而,在实际设计过程中,工程师通常会设定更低的数值以确保性能更优。因此,在满足系统层面需求时,必须充分考虑所有可能引入噪声的因素。 ADAS1000(数据手册可查阅)具备针对多种工作环境优化过的额定噪声性能。电源的设计需保证不会降低整体表现;选择ADP151线性稳压器的原因在于其超低的噪声特性(典型值为9μV RMS, 10 Hz至 100 kHz),配合ADAS1000强大的电源抑制能力,确保了由ADP151产生的任何噪声不会影响整体性能。 图示展示了在4电极 + RLD或5导联配置下的ADAS1000简化功能框图。 附带的实物展示包括: - ADAS1000评估板及SDP板 除了基本的心电监测元件,ADAS1000还配备了呼吸测量(胸阻抗测量)、起搏伪像检测、导联/电极连接状态以及内部校准等功能。 附件内容如下: - ADAS1000评估板原理图和PCB文件及Gerber文件 - BOM表 - 电池供电病人监护应用说明书 - 原理图与元件布局PDF文档
  • 基于汽车向盘率、率及ECG
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    本项目提出了一种创新性的车载健康监测系统设计方案,能够通过安装在汽车方向盘上的传感器实时检测驾驶员的心电图(ECG)、脉搏与呼吸频率。此设计旨在增强行车安全,及时预警潜在的身体不适或紧急状况,确保驾驶者及乘客的安全。 此参考设计用于演示如何从汽车方向盘获取司机的脉搏率、呼吸率及基于心电图(ECG)的心率。利用德州仪器生物识别系列模拟前端(AFE)中的AFE4400 和 AFE4300,只需简单接触方向盘即可采集上述所有参数。该参考设计还包括完整的蓝牙低能耗(BLE)连接方案,可轻松与支持BLE的智能手机、平板电脑等设备相连。 特性包括: - 使用AFE4400通过手掌测量脉搏 - 采用AFE4300来测定心率和呼吸率 - 利用MSP430F5528 MCU保存每次测量的数据算法 - 借助TI CC2541的BLE模块实现连接功能 该设计已进行测试,并提供了完成所需的所有材料(包括原理图、布局文件、光绘文件以及物料清单)。系统框图也一并提供。
  • ECG活动数据采系统板-
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    本项目旨在设计一种高效的心电图(ECG)心脏电活动数据采集系统板,专注于优化电路设计方案以实现精准、稳定的生理信号捕捉。 ECG(心电图)通过将心脏肌肉活动中的离子极化与去极化转换成可测量的电信号来工作,并且可以通过检测这些信号确定正常心脏波标志及异常情况之间的关系。为了确保准确性,该系统使用模块化的高精度模拟前端、后置增益滤波器、输入驱动电路、基准和模数转换调节电路设计。此外,还推荐了低功耗的高精度替代组件以及适合特定需求定制的功率器件。 心电图数据采集板采用了独特的LEAD I ECG测量方法,并基于离散模拟元件构建而成。具体而言,通过使用OPA2333作为仪表放大器并采用18位ADS8881 SAR ADC将信号数字化来实现低功耗设计。该ECG数据采集系统的设计要求包括: - 总功耗小于1mW - 分辨率:18位 - 输入范围:0到3V直流电 - 吞吐采样速率:每秒1万次(ksps) - 数字电源电压:3.3V直流电 - 模拟输入带宽:200Hz 设计目标、模拟和实际测量的ECG性能进行了比较。此外,还提供了心电图数据采集系统板PCB布局的照片以供参考。 该设备的设计不仅确保了低功耗运行,同时还达到了高精度的要求,并且能够适应各种特定的应用需求。
  • 优质
    本项目提供了一种高效、准确的脉搏检测电路设计方案,结合生物医学传感器和信号处理技术,适用于医疗健康监测设备。 脉搏传感器电路PVdF;线性化;电荷放大器;脉搏传感器设计
  • HRV_LFA___matlab_LFaRFa.rar
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    本资源包包含HRV(心率变异性)与LFA(局部频谱分析)相关的MATLAB代码及数据文件,用于研究呼吸、心电图信号的处理与分析。 在心电生理学领域,HRV(Heart Rate Variability)是一项重要的评估指标,用于衡量自主神经系统对心脏活动的调节能力。LFa(低频成分)与RFa(高频成分)是HRV分析中的关键参数,分别代表交感神经和副交感神经系统的活跃程度。 本项目利用MATLAB这一强大的数学工具从心电图信号中提取呼吸波形,并计算出呼吸频率,进而结合HRV分析来确定LFa和RFa的值。心电图通过记录心脏的电活动信息来进行,主要包括PQRST五个主要部分。其中提到的心电信号中的呼吸相关变化(Respiratory-Related Heart Rate Changes)技术可以识别胸腔压力改变对心血管系统的影响,并提取出与之同步的信号。 接下来,在MATLAB中计算呼吸频率的过程涉及到分析呼吸波形的周期性特征,可能采用傅里叶变换或滑动窗口自相关函数等方法来检测这些变化。随后进行HRV分析时,则需要通过相邻R-R间期的变化评估心率变异性,这通常包括时域和频域两种方式。 在频域分析中,LF成分(0.04-0.15Hz)主要对应交感神经活动,而HF成分(0.15-0.4Hz)代表副交感神经的活跃度。计算LFa与RFa可能涉及去除异常值、使用快速傅里叶变换或功率谱估计方法来确定频域特性,并在指定频率范围内评估其功率。 具体实施步骤包括: 1. 预处理R-R间期序列以消除错误数据。 2. 应用FFT或其他信号分析技术获取频域特征。 3. 确定LF和HF带内的功率值,以及可能的LF/HF比值作为神经活性指标。 4. 考虑呼吸频率的影响来研究其与心率变异性之间的联系。 借助MATLAB中的相关工具箱(如`ecg`, `detrend`, `findpeaks`, `fft`和`pwelch`函数),可以有效地执行这些操作,为心血管健康、疾病诊断及生物反馈训练等领域提供有价值的分析资源。
  • STM32控制系统
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    本项目设计了一套基于STM32微控制器的呼吸监测系统电路,能够有效捕捉和分析人体呼吸信号,适用于医疗监控及健康护理场景。 【毕设】STM32控制的呼吸检测整体电路图 每个模块芯片已经标注清楚:1) STM32ZET6最小系统 2) 电源转压 3) VB2464A呼吸模块 4) OLED显示屏 5)CH340下载电路。
  • 信号提取信号——基于ECG R波
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    本研究介绍了一种利用心电图(ECG)R波来提取呼吸信号的新方法。通过分析和处理ECG信号中的特定模式,可以有效分离并获取呼吸活动信息,为医疗诊断提供新视角。 函数 y=edr(varargin) 定义为:y = edr(数据类型、信号、r_峰值、fs、pqoff、jpoff、增益_ecg、通道、显示)。此函数基于QRS复数下的有符号区域,从给定单导联心电图信号中计算出心电图衍生的呼吸(edr)信号。
  • 优质
    本项目专注于设计高效、准确的心电检测电路,旨在实现对人体心脏电信号的实时监测与分析,适用于医疗健康领域。 本论文是一篇毕业设计,涵盖了心电信号的特征、检测电路的要求以及心电图导联方式。
  • 医疗子,脉血氧饱
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    本项目专注于开发先进的医疗电子设备——脉搏血氧饱和度检测电路。该技术能够精确测量人体血液中的氧气含量,适用于家庭、医院等各类场景,助力健康管理与疾病监测。 此参考设计专为高端临床应用而设的微型脉动式血氧计使用小型模块来简化并加速系统的设计过程。该设计采用TI AFE4403模拟前端,连接LED及光电二极管传感器,并包含一个用于处理来自AFE信息的MCU。相较于TIDA-00010,此设计更为紧凑。 其主要特性包括支持脉搏血氧饱和度测量、使用AFE4403和第三方光学传感器模块进行血氧饱和度测量以及采用MSP430F5528 MCU存储每次测量的算法。该设计方案已通过测试,并提供完成所需的所有材料,如原理图、布局设计及物料清单(BOM)等资料。
  • ADAS1000:(ECG)信号模拟器
    优质
    ADAS1000是一款专为ECG信号设计的前端模拟器,能够生成高质量的心电信号,适用于医疗设备开发与测试。 ADAS1000是一款专为心电图(ECG)信号采集设计的模拟前端芯片,它集成了多种功能以实现高效、高质量的心电信号测量。该芯片适用于便携式医疗设备,如便携式遥测和动态心电监护仪,并且同样适合高端诊断设备,包括床边病人监护和自动体外除颤器(AED)。 ADAS1000的主要特性如下: - **信号测量与输出**:能够测量ECG信号、胸阻抗、人工起搏信号以及导联连接和脱落状态。它提供数据帧形式的信息输出,支持可编程数据速率,并允许用户根据需求调整传输速度,以导联/矢量或电极数据的形式进行信息传递。 - **低功耗与小尺寸**:芯片设计考虑了便携式应用的需求,具有低功耗特性并适合电池供电的设备。小巧的封装(56引脚LFCSP和64引脚LQFP)有助于设备实现紧凑的设计。 - **高性能**:作为一款高性能器件,在保持低功耗的同时提供高精度信号处理能力,适用于高端医疗设备中的应用。 - **心脏后处理功能**:虽然ADAS1000主要负责信号采集工作,但心脏后处理任务可以在外部的数字信号处理器(DSP)、微处理器或现场可编程门阵列(FPGA)上进行。这增强了系统的灵活性和适应性。 - **辅助特性与质量提升**:芯片具备多种功能来提高ECG信号的质量,例如多通道均值受驱导联、快速过载恢复等,并且还提供灵活的呼吸电路以及内置起搏信号检测算法等功能支持。 - **功耗/噪声调整能力**:ADAS1000允许用户根据具体需求在低功耗和高精度之间进行权衡,提供了高度定制化的解决方案以满足不同应用场景的需求。 - **测试与集成便利性**:该芯片配备了CAL DAC用于直流和交流的测试激励、CRC冗余校验以及寄存器地址空间回读功能等特性,提高了整体系统的可靠性和开发效率。 综上所述,在心脏健康监测领域中ADAS1000具有显著优势,并且能够帮助医疗设备制造商设计出更加精确、便携及节能的心电图解决方案。凭借其强大的特性和灵活性,该芯片已经成为现代生物医学工程中的重要组件之一,为医疗设备的创新和优化提供了有力支持。