基于PSoC的无创血糖检测的微弱信号采集

　　叶学俭1，许武军1,2，范红1,2

　　(1.东华大学信息科学与技术学院，上海 201620; 2.数字化纺织服装技术教育部工程研究中心，上海 201620)

       摘要：主要介绍在基于近红外光谱法的无创血糖检测中对微弱信号采集的研究及相关电路设计的工作原理，此设计基于CYPRESS公司的PSoC 5LP，通过对光电二极管采集信号的滤波，然后经过PSoC 5LP内部可编程增益放大器放大，再通过模拟定序复用器将多路信号送入A/D转换器进行转换，从而获得较为准确、稳定的电信号用于后期处理。

　　关键词：血糖检测；近红外光谱；微弱信号采集；可编程片上系统

0引言

　　随着人们生活条件的提高和生活方式的改变，糖尿病发病率逐年上升，因此血糖监测仪是每一位糖尿病患者必须拥有的。传统的血糖监测虽十分有效，但需要采集指血，也存在不少隐患及不便，所以非侵入式血糖检测装置愈发重要。基于近红外光谱的无创血糖检测是无创血糖检测技术重要的研究方向之一，其通过对透过人体软组织的一定波长的透射光的采集和对采集到的多个信号进行相应的算法处理及分析得出人体血糖浓度的估值［1］。虽然传感器技术及高性能小型处理器的发展使得非侵入式的血糖实时检测成为现实，也使得数字化医疗模式越来越受人们欢迎，但是这种模式的血糖检测系统离不开对数据的采集与处理，对微弱信号的准确性和可靠性更是有着较高要求。对于微弱信号的检测注重的是对输出信号的信噪比的提升和低频噪声的干扰减小。良好的信号采集能力是保证其正确识别传感器信号，获取算法所需的原始数据的关键因素。基于上述要求，本文主要对微弱信号的采集电路的相关设计进行研究探讨。

1无创血糖检测装置的系统设计

　　近红外光对于人体软组织具有很好的穿透性，是理想的检测光谱段。而且葡萄糖在近红外光谱区（700~1 800 nm）有较明显的吸收［2］。在本设计中，考虑到光透过率的大小，选择耳垂作为测量部位。将光源及光电二极管分别放置耳垂两端，利用透过的近红外光的光强来计算该部位的血糖含量。基于近红外光的血糖检测技术最主要的是对近红外光信号的采集。其中，系统设计主要包括使用脉冲宽度调制（PWM）控制近红外光源，对模拟信号进行滤波，信号放大，经过模拟数字转换器（ADC）进行转换，以及数据处理五个部分［3］。系统框图如图1所示。

　　综合考虑组织血液中的各种成分的干扰，为最大程度减小其干扰程度，实验之初选用波长为1 550 nm的发光二极管(LED)作为光源，并使用PWM来控制LED的发射功率，并通过调控PWM模块的占空比，可使LED的传输波长随着直流电压平均值的改变而改变，使得近红外LED的光波波长控制在1 550 nm以上、1 550 nm及1 550 nm以下三个相近波段，从而获取多组光源信号并取平均值，以此降低原始噪声的影响［4］。实验主要研究对微弱信号的采集，所以以此为信号源来检验此采集电路对微弱信号的采集能力。

2采集电路的设计

　　2.1模拟信号滤波器的设计

　　原始信号中存在较多高频噪声且极不稳定，所以使用一个简单的二阶RC低通滤波器连接到光电二极管的输出以初步降低高频噪声，提升信号稳定性，从而增强电路的抗干扰能力［5］。经过测试，使用R=10 kΩ，C=10 μF的二阶低通滤波器有较好的滤波效果。设计电路如图2所示。

　　2.2放大电路模块

可编程增益放大器（PGA）是可以实现用户可编程增益的基于运算的同相放大器，具有高输入阻抗，较宽的带宽及可选择的输入参考电压。PSoC 5LP自带模块PGA由普通SC/CT模块构成，可通过调整Ra和Rb两个电阻来选择增益，实现对信号的放大以此增加信号振幅，并具有与反馈电阻Rb并行的可编程电容，主要针对每次增益选择进行配置以保证其稳定性。选择其作为放大模块，主要利用到PSoC 5LP高集成度和稳定性，并且可以更加直接的控制PGA的增益大小，从而满足检测要求。PGA的原理图如图3所示。

　　输出公式如下：

　　其中G代表增益大小，参考Vref输入可以连接外部参考或者内部Vss（接地）。

　　基于近红外光的无创血糖检测的准确度很大程度上取决于对近红外光谱信号的稳定准确的采集，然而近红外光透光信号衰减程度高，必须通过对信号的放大才能更好地检测其信号变化，所以将光电二极管信号送入PSoC 5LP中的内部可编程增益放大器，以放大微弱的近红外光谱信号，将血糖变化中微弱的电压差通过参考电压为地和增益为50的可编程放大器进行放大，以此更好地观察到采集信号的变化。此外，实际操作中可按照实际情况，考虑到A/D转换器0~5 V的输入范围，可以通过应用程序编程接口（API）子程序来配置组件以满足测试要求。

　　2.3A/D转换

　　为了将放大后的电压信号进行进一步的处理，需将模拟电压信号转换成数字信号。而且为保证信号精度，减少模数转换时引起的量化误差，需要进行高分辨率的转换。PSoC 5LP上的ADC模块可为精密测量应用提供低功耗、低噪声前端，其由输入放大器、三阶delta瞫igma调制器和抽取滤波器构成（如图4所示）。输入放大器可提供高阻抗的输入以及可选择的输入增益，滤波器可直接从调制器进行数据采样，之后选择性地执行简单的滤波器函数。这里以轨至轨缓冲模式，使用16位分辨率、256 kHz采样频率来采样近红外光，达到高采样率的要求。

　　2.4采集电路的软件部分设计

　　图5为驱动单一近红外光的软件控制模块图，利用PSoC Creator实现对各个模块的软件控制，实现对装置的调控，对获取的数据也在软件中进行处理分析及显示。对于整个基于近红外光谱的血糖检测装置的软件设计，是以此为基础控制电路添加更多对硬件的控制程序、信号驱动模块以及信号采集放大模块。

3实验结果与分析

　　基于近红外光谱的无创血糖检测系统中，组织厚度决定近红外光的路径长度，所以光渗透深度是一个关键因素。此实验模拟不同组织厚度对于透光率所产生的不同光强。利用小信号模型求出Lambert睟eer定律的近似值，进而获得渗透光强与组织厚度的关系。利用公式［4］：

　　来表示此模型，其中x代表光渗透深度，y代表透光强度，对所得数据进行数据拟合，获得其特性曲线，如图6所示。拟合曲线方程为：

　　与此同时获得光渗透深度与近红外光光衰减率的关系，如图7所示。

　　通过对实验数据的分析发现，实验过程中仍存有一些不稳定因素，尤其在近红外光穿透过程中光衰减率过高，极易在一定厚度之后无法采集到稳定的信号，加之环境因素的干扰，微弱信号的准确性受到很大影响，所以后期实验应加强对单一波段的光采集能力及光聚焦能力的研究。另外，对模拟信号的初次滤波采用二阶低通RC滤波，通过对信号的观察，虽然滤波效果较明显，但仍存有少量噪声，在透光电压衰减至十几毫伏时会极不稳定，在后期改进中建议使用四阶巴特沃思有源低通滤波器［6］，其特点是通频带的频率响应曲线最平滑，相比较二阶RC低通滤波器，其滤波效果更好。

4结论

　　本文讨论了一种以基于近红外光谱的无创血糖检测系统为背景的微弱信号采集装置的设计方法，提出整体设计方案。通过实验数据可以看出其漂移小，且利用PSoC 5LP高集成度且抗干扰能力强的特点，提高对微弱信号采集的精确度。同时，此设计也可用于其他微弱信号的检测之中。

　　参考文献

　　［1］ 李阳．无创血糖检测仪的DSP和Android软件系统设计［J］．传感技术学报，2013, 26(10): 1323 1326.

　　［2］ 刘庆珍．近红外光谱技术无创测量人体血糖［J］．激光生物学报，2004, 13(2): 129 135.

　　［3］ 刘光文．微小信号采集电路的设计与研究［J］.现代制造工程，2005(7):101 103.

　　［4］ AHMAD M．Non invasive blood glucose monitoring using near infrared spectroscopy［D］．Iowa: University of Lcowa,2013.

　　［5］ 吕志昂．微弱信号调理电路的设计［J］．微型机与应用，2012, 31(15): 17 22.

　　［6］ 陈淑芳．一种高精度数据采集系统模拟信号调理电路的设计［J］.长沙铁道学院学报，2008, 9(1): 215 217.