этих графиках покажем синим цветом график усиленного ЭКГ-сигнала, а
красным – сигнал помехи.
Рисунок 2.1.2 – Анализ схемы во временной области (потенциометр X5 в
положении 100 %)
Рисунок 2.1.3 – Анализ схемы во временной области (потенциометр X5 в
положении 50 %)
Рисунок 2.1.4 – Анализ схемы во временной области (потенциометр X5 в
положении 30%)
21
Рисунок 2.1.5 – Анализ схемы во временной области (потенциометр X5 в
положении 15 %)
Рисунок 2.1.6 – Анализ схемы во временной области (потенциометр X5 в
положении 5 %)
Анализируя графики, можно сделать вывод, что расчёт и моделирование схемы выполнены верно.
Произведем анализ схемы в частотной области при максимальном значении коэффициента усиления (40 дБ или 100 раз). Для этого выберем режим «AC Analysis», полосу частот зададим 0,1…106 Гц. Результат показан на рис. 2.1.7.
22
Рисунок 2.1.7 – Результат анализа схемы в частотной области Как видно из верхнего графика, схема значительно усиливает входной
сигнал по амплитуде. Также на графике виден заметный спад АЧХ и искажение фазы сигнала в области высоких частот, однако, так как предполагаемый рабочий диапазон частот не превосходит 200 Гц, можно считать, что на результат работы схемы данная форма ЧХ негативно влиять не будет.
Для того, чтобы изучить влияние переменного резистора на коэффициент усиления схемы произведем анализ по постоянному току (рис.
2.1.8).
Параметры анализа:
•Uвх: от 0 В до 3 мВ;
•Rподстр.: от 10 Ом до 100 Ом с шагом в 10 Ом.
Рисунок 2.1.8 – Результат анализа схемы по постоянному току.
23
Как видно из графика, действительно, при уменьшении номинала резистора увеличивается коэффициент усиления схемы. Сигнал усиливается до уровня насыщения усилителей (15 В).
Изучим влияние различных температур на работоспособность схемы по результатам моделирования во временной области (рис. 2.1.9), температурный диапазон от -30 до +50 °C.
Рисунок 2.1.9 - Сигнал на выходе предварительного усилителя ЭКГ сигнала при различной температуре в диапазоне от -30 до +50 °C
Как видно по рисунку 2.1.9, в рассматриваемом диапазоне температур практически не наблюдается изменения формы и уровня сигнала.
Следовательно, схема удовлетворяет заданным требованиям по рабочему
температурному диапазону.
Исследуем влияние разброса значений параметров пассивных электронных компонентов (резисторов) на работоспособность схемы по результатам моделирования во временной области (рис. 2.1.10 и 2.1.11).
Разброс значений параметров на 5 % и 1 %.
24
Рисунок 2.1.10 – Сигнал на выходе предварительного усилителя ЭКГ сигнала при разбросе значений параметров резисторов на 5 %
Рисунок 2.1.11 – Сигнал на выходе предварительного усилителя ЭКГ сигнала при разбросе значений параметров резисторов на 1 %
Рассматривая два данных графика, можно сделать вывод о том, что разброс значений параметров пассивных электронных компонентов на уровне
1 % и 5 % для изучаемой схемы является удовлетворительным.
25
2.2 Моделирование печатной платы устройства в САПР Circuit
Maker
Произведем разработку и моделирования печатной платы устройства в САПР Circuit Maker с подбором и расстановкой компонентов.
Принципиальная схема устройства, созданная в Circuit Maker, показана на рис. 2.2.1.
Рисунок 2.2.1 – Принципиальная схема, построенная в Circuit Maker
Далее произведем расстановку компонентов на плате и проложим контактные дорожки (рис. 2.2.2).
Рисунок 2.2.2 – Схема разведения печатной платы
26
Перейдем в 3D-режим просмотра платы. Виды в трёх различных проекциях показаны на рис. 2.2.3, 2.2.4 и 2.2.5.
Рисунок 2.2.3 – 3D-модель платы, вид сверху
Рисунок 2.2.4 – 3D-модель платы, вид снизу
27
Рисунок 2.2.5 – 3D-модель платы, общий вид
Размер получившейся платы: 29 х 27 мм.
28
3 ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ, ПОЛУЧАЕМЫХ В ПРОЦЕССЕ РАБОТЫ УСТРОЙСТВА
3.1 Разработка и описание алгоритма работы программного обеспечения
Принимаемые с кардиографа данные несут в себе диагностический важную информацию, однако помехи, накладываемые на сигнал, зачастую делают его практически «не читаемым» для медицинского работника. Неверно интерпретированный сигнал может привести к неверно выставленному диагнозу и непоправимым ошибкам.
Аппаратная фильтрация, реализуемая при помощи активных фильтров на основе различных микросхем часто используются при построении диагностических систем мониторинга сердечной активности, однако цифровая обработка имеет множество существенных преимуществ [8]. Среди них:
•Возможность совместного использования с алгоритмом автоматического анализа сигнала;
•Возможность быстрого изменения параметров фильтрации;
•Простой математический аппарат;
•Возможность уменьшения размера устройства за счет исключения электрической схемы фильтрации.
Наиболее часто в целях цифровой фильтрации используются т. н. БИХ-
фильтры, позволяющие провести эффективную обработку сигнала. Одним из самых известных фильтров этого класса является фильтр Баттерворта
(Баттеруорта) [9]. Он проектируется так, чтобы его амплитудно-частотная характеристика была максимально гладкой на частотах полосы пропускания
(рис. 3.1.1).
29
Рисунок 3.1.1 – Амплитудно-частная характеристики БИХ-фильтра Баттерворта
Дополнительным аргументом в сторону выбора данного типа фильтра является наличие большого числа библиотек для различных языков программирования.
Двумя другими важными и информативными характеристиками при анализе ЭКГ-сигналов являются спектр и автокорреляционная функция сигналов. Анализ их графиков позволяет делать заключения о наличии сердечных патологий и предотвращать их на ранней стадии.
Таким образом, требования к разрабатываемой программе:
1)Способность считывать данные ЭКГ сигнала (в текстовом формате данных .txt);
2)Возможность производить цифровую фильтрацию сигнала с настраиваемыми параметрами;
3)Возможность рассчитывать и строить графики спектра и АКФ для исходных и отфильтрованных сигналов.
Наиболее широкие возможности в обработке сигналов предоставляет язык программирования Python: он имеет простой синтаксис, большое количество библиотек для обработки сигналов, построения графиков и произведения математических расчётов.
30