Biopotential Readout Circuits for Portable Acquisition Systems pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Yazicioglu, Refet Firat/ Van Hoof, Chris/ Puers, Robert

出品人:

页数:184

译者:

出版时间:

价格:1228.00 元

装帧:

isbn号码:9781402090929

丛书系列:

图书标签:

专业书
Biopotential Signals
Bioinstrumentation
Wearable Sensors
Portable Devices
Analog Circuit Design
Signal Processing
Medical Electronics
Low-Power Circuits
Data Acquisition
Biomedical Engineering

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具体描述

无创生物信号采集与智能健康监测：技术前沿与应用探索本书旨在深入探讨无创生物信号采集技术在便携式智能健康监测系统中的前沿进展与广阔应用前景。随着可穿戴设备和移动健康技术的飞速发展，对高质量、低功耗、高集成度的生物信号采集电路的需求日益增长。本研究聚焦于如何设计出更精准、更可靠、更符合人体工程学的生物信号读取电路，以支持从日常健康管理到疾病早期预警的广泛需求。一、便携式生物信号采集系统的核心挑战与解决方案便携式生物信号采集系统面临着诸多严峻挑战，主要体现在以下几个方面： 1. 信号的微弱与噪声干扰：生物信号（如心电、脑电、肌电、眼电等）本身具有微弱的幅度，且在采集过程中极易受到外界电磁干扰、生理运动伪迹、皮肤接触不良等因素的影响，导致信噪比（SNR）低。 2. 低功耗设计需求：便携式设备通常依赖电池供电，因此对电路的功耗有着极其严格的要求。低功耗设计是实现设备长续航、减小体积和重量的关键。 3. 高集成度与小型化：智能健康监测设备需要集成多种功能模块，包括传感器、信号调理电路、模数转换器（ADC）、微控制器（MCU）等。如何在有限的空间内实现高集成度，同时保证性能，是设计中的一大难题。 4. 生物兼容性与安全性：与人体直接接触的电路设计需要考虑材料的生物兼容性和电安全性，确保用户在使用过程中不会受到伤害。 5. 信号的实时性与处理能力：许多健康监测应用需要实时采集和处理生物信号，以便及时作出反馈或预警。这要求采集电路具备足够的处理能力和较低的延迟。 6. 个体差异与环境适应性：不同个体的生理特征存在差异，且采集环境可能多变（如温度、湿度变化），因此系统需要具备一定的自适应能力，以保证在各种条件下都能获得准确的信号。本书将针对这些挑战，从电路设计、器件选择、系统架构等多个维度，提出创新的解决方案：先进的信号调理技术：深入研究高性能放大器、滤波器（如低通、高通、带通滤波器）的设计，以及如何有效抑制共模噪声（CMRR）和消除电源噪声（PSRR），从而提升信号的清晰度。我们将探讨差分放大器、仪表放大器在生物信号采集中的应用，以及如何优化其增益和带宽。低功耗电路设计策略：重点分析各种低功耗设计技术，包括亚阈值设计、时钟门控、动态电压与频率调节（DVFS）、以及利用睡眠模式和中断机制来降低平均功耗。研究低功耗ADC的设计，如逐次逼近型ADC (SAR ADC) 和Delta-Sigma ADC在功耗与精度之间的权衡。高集成度封装与模块化设计：探讨如何利用先进的半导体工艺，如CMOS技术，实现生物信号采集电路的高度集成。研究片上系统（SoC）和多芯片模块（MCM）的设计方法，以减小体积和功耗。同时，也关注模块化设计，便于系统的升级和维护。生物兼容性材料与传感器接口：讨论在设计中如何选择安全、无毒、低过敏性的材料，并深入研究传感器与电路之间的接口电路设计，以优化信号耦合，减少接触电阻和寄生效应。高效的数字信号处理（DSP）算法：介绍在硬件实现或软件辅助下，如何进行实时信号滤波、降噪、特征提取等DSP算法，以提高生物信号的可用性。例如，研究自适应滤波、小波变换等在生物信号去噪中的应用。自适应与校准技术：探索如何通过嵌入式算法或硬件电路实现对系统参数的自适应调整，以适应不同的生理信号特性和外部环境变化，确保长期监测的准确性。二、核心生物信号的采集电路设计详解本书将详细阐述针对几种关键生物信号的采集电路设计： 1. 心电图（ECG）采集电路：挑战： ECG信号幅度极小（mv级别），容易受到肌电、工频干扰、基线漂移等影响。解决方案：差分输入与高CMRR设计：采用仪表放大器或高性能差分放大器，以最大化抑制共模噪声。带通滤波：设计适当的低通和高通滤波器，以滤除高频噪声和低频基线漂移，聚焦于ECG信号的有效频带。隔离与保护：讨论电隔离技术，防止漏电流对用户造成伤害，并提高抗干扰能力。导联线检测：实现对导联线断开或接触不良的检测，提供用户反馈。低功耗ADC选择：权衡采样率、分辨率与功耗，选择适合ECG应用的ADC。 2. 脑电图（EEG）采集电路：挑战： EEG信号幅度更小（μv级别），易受眼动、肌电、电源噪声等干扰，且需要更高的输入阻抗。解决方案：超高输入阻抗设计：采用FET输入运算放大器或设计缓冲电路，保证传感器与皮肤之间的良好连接，避免信号衰减。多级放大与滤波：精心设计多级放大器，并在每级中加入窄带滤波器，以提高信噪比。电极阻抗监测：实时监测电极与头皮之间的阻抗，指导用户调整电极，确保信号质量。屏蔽与接地：强调良好的屏蔽和接地设计，以最大程度地减少外部电磁干扰。低功耗ADC的精度要求：考虑EEG信号的动态范围，选择具有较高分辨率和较低噪声的ADC。 3. 肌电图（EMG）采集电路：挑战： EMG信号具有较高的频率成分，且幅度变化范围大，容易受到运动伪迹和皮肤电生理活动的影响。解决方案：高带宽放大器：选择具有足够带宽的放大器，以捕捉EMG信号的快速变化。可变增益放大器（VGA）：利用VGA来适应EMG信号幅度的大范围变化。陷波滤波器：在特定频率（如工频）处设计陷波滤波器，以抑制特定噪声源。运动伪迹的抑制：结合硬件滤波和软件算法，尝试抑制因肌肉运动引起的伪迹。 4. 生物阻抗信号（Bioimpedance）采集电路：挑战：需要精确测量身体组织在不同频率下的阻抗，这对激励信号的稳定性和测量电路的精度要求极高。解决方案：精密激励源设计：设计稳定、低失真的正弦波或方波激励源。精密测量方法：采用同步解调、锁相放大等技术，精确提取幅度与相位信息。多频激励与测量：探讨如何实现多频率激励和测量，以获取更丰富的生物阻抗谱信息。电极设计与布局：强调四电极法等技术，以减少电极接触阻抗的影响。三、便携式智能健康监测系统的系统架构与集成本书还将探讨如何将这些生物信号采集电路有效地集成到便携式智能健康监测系统中，包括：传感器接口与前端设计：传感器与采集电路之间的匹配，以及如何优化信号的初始调理。模拟前端（AFE）设计：整合放大、滤波、基线去除等功能。模数转换（ADC）与数字信号处理（DSP）：选择合适的ADC，并介绍基本的DSP算法，如降噪、特征提取。微控制器（MCU）/微处理器（MPU）接口：如何将采集到的数字信号传输给MCU/MPU进行进一步处理、存储和通信。电源管理单元（PMU）：设计高效的电源管理系统，实现低功耗运行。无线通信模块：如蓝牙、Wi-Fi等，实现数据传输到智能手机或其他终端。用户界面与人机交互：考虑如何通过简单的界面或语音交互，让用户方便地使用设备。数据存储与传输：探讨本地存储和云端存储的方案。四、生物信号采集电路的未来发展趋势展望未来，本书将对生物信号采集电路的发展趋势进行预测：更深度的集成与微型化：随着半导体技术的进步，生物信号采集电路将进一步集成到微型化、柔性化的可穿戴设备中。多模态信号融合：未来系统将能够同时采集和融合多种生物信号，提供更全面、更准确的健康评估。人工智能（AI）与机器学习（ML）的应用：将AI/ML算法嵌入到采集电路中，实现智能化的信号分析、异常检测和个性化健康建议。能量采集技术：探索利用人体能量（如动能、热能）来为采集设备供电，实现真正的无线、长时监测。标准化与互操作性：推动生物信号采集接口和数据格式的标准化，提高不同设备之间的互操作性。面向特定疾病的专用采集系统：针对特定疾病（如癫痫、帕金森等）开发高度优化的专用采集系统。五、应用领域展望本书中所讨论的生物信号采集电路与技术，将广泛应用于：智能可穿戴健康监测设备：智能手表、健康手环、智能服装等。远程医疗与家庭健康监护：持续监测慢性病患者的生理指标。运动科学与康复训练：评估运动表现，指导康复训练。睡眠监测与研究：提高睡眠质量，诊断睡眠障碍。神经科学与脑机接口（BCI）：辅助神经疾病的研究和治疗。新兴的生物反馈应用：帮助用户更好地理解和控制自身生理反应。通过对这些关键技术的深入剖析和对未来趋势的探讨，本书旨在为从事生物医学工程、电子工程、计算机科学以及相关领域的研究人员、工程师和学生提供宝贵的参考，共同推动无创生物信号采集技术在智能健康监测领域的创新与发展。