基于自适应滤波的抗运动血氧提取算法研究与硬件实现

摘要

血氧饱和度与人体新陈代谢过程息息相关，监测血氧饱和度可以及时有效的评价人体的生理健康状况。对于可穿戴设备监测来说，虽然极其便捷，但因其环境的复杂、多变，导致血氧饱和度的测量结果容易受到多种干扰因素的影响，这其中尤以运动伪差影响最为严重，而目前国内外针对这一问题的处理算法大多都存在准确度不高或因太过复杂导致资源耗费量大、实时性不好等问题。 在研究了国内外众多算法的优缺点之后，本文改进了一种具有抗运动干扰能力的脉搏血氧提取算法。通过对PPG信号的分析，本文先对采集到的原始PPG信号做预处理，包括：用低通滤波滤掉高频噪声、用均值滤波滤掉基线漂移。预处理完成之后，本文利用自适应滤波的方法去除信号中的运动伪差，而自适应滤波中所用到的噪声参考信号完全来源于原始采集到的PPG信号，在满足较高准确度的条件下，不需要任何额外的硬件消耗，减少可穿戴设备所需要的资源。该算法既能获得较高的准确度，又能方便的进行硬件实现，提高速度，解决实时性的问题。 本文首先利用MATLAB对提出的算法进行建模仿真，仿真结果证明通过本文算法提取的特征参数具有较小的误差，然后对算法进行硬件电路实现，并且利用Modelsim对实现的硬件电路做仿真验证，紧接着还利用FPGA对电路做进一步的FPGA验证，结果表明，本文电路提取运动状态下的血氧饱和度平均误差为1%，具有与同类利用软件实现的算法相媲美的准确度，而且还具有硬件加速的优势，更适用于可穿戴设备。最后本文利用SMIC0.18μm数模混合工艺对电路进行ASIC实现，实现后的电路总面积为1849201μm2，等效于210.6K个逻辑门，所支持的最高时钟频率为80MHz，在8MHz的系统时钟下，提取血氧饱和度的时间约为0.2ms，电路动态功耗为8.0652mW。

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