基于ADS1299的可穿戴式脑电信号采集系统前端设计

　　谢 宏, 李亚男, 夏 斌, 姚 楠

　　(上海海事大学 信息工程学院，上海 201306)

　　摘  要: 设计了一款可穿戴式脑电采集前端，具有采集精度高、体积小、功耗低、抗干扰性强等特点。采用ADS1299内部集成的可编程放大器（PGA）实现微弱信号的放大；同时为了消除干扰，使用限幅滤波预处理电路和ADS1299内部集成的偏置驱动放大器。实验测试表明，该脑电采集前端设计能较好地把微弱的脑电信号提取出来，并且具有较好的抗干扰能力和实用价值。

　　关键词：脑电信号；可编程放大器；偏置驱动放大器；便携式；低功耗

　　中图分类号: TN98文献标识码: A 文章编号： 0258-7998(2014)03-0086-04

　　脑电信号EEG(Electroencephalogram)是大脑神经元细胞体生理活动所产生的电位综合，具有丰富的大脑活动信息[1]，广泛应用于脑部疾病的医疗诊断、功能康复、疲劳驾驶脑电活动监测、脑-机接口(BCI)及其他脑科学方面的研究。对于脑电信号的研究必然离不开脑电信号的采集获取，而脑电信号的获取都是通过脑电采集系统来完成的。传统脑电采集系统虽然在采集精度上能够很好地满足医疗和研究的要求，但是其体积较大、操作不便、功耗高等缺点限制了其研究和应用的范围。因此设计出一款体积小、功耗低、便于操作的脑电信号采集系统具有重要的实际意义和应用价值[2]。

　　由于脑电信号非常微弱，加之人体阻抗的特殊性、外界和内部干扰等原因，传统脑电采集系统通过复杂的放大滤波电路设计，以满足脑电信号采集的要求[3]，但是这样会导致电路板体积过大、功耗高，不利于设计采集系统的便携化。为了实现脑电采集系统的小型化，人们常采用针对特殊应用和特殊设计来简化脑电信号调理电路，如参考文献[4]为实现6通道脑电信号的便携式采集，将调理电路分成主动电极端和后端两部分，通过这样特殊的设计使得整个系统的体积大为减小，但体积仍然偏大使用不便。参考文献[5]针对驾驶疲劳检测研制了6通道的脑电信号采集系统，采集前端基于多层电路板模块，该设计虽然大大地缩小了采集前端的体积，但对便携式应用体积仍然偏大。通过抑制脑电信号源中共模干扰成分可以降低对滤波和陷波电路的要求，而右腿驱动电路是常用的有效手段[6]，在提高系统对共模干扰抑制能力的同时可以减小系统的体积[3,7-8]。参考文献[9]将采集前端中各种元器件包括放大器、滤波器、控制器等都集成到一个片上系统(SoC)上，以达到减小系统体积和功耗的目的，这种方案对开发工具和技术水平要求都非常高，成本高难度大。参考文献[7]利用TI公司的ADS1298芯片的高精度作为保证，通过在数字侧实现滤波和陷波来简化采集前端模拟部分的设计，由于该芯片是针对心电信号采集设计的，其漂移和模数转换速率等性能仍然有一定的局限性，当用于脑电信号采集时该芯片内的一些性能无法得到充分利用。

　　近年来TI公司继ADS1298之后又推出了专门用于脑电信号采集的模数转换芯片ADS1299,本文以高精度、便携式、低功耗的脑电采集系统研制为背景，尝试采用该款芯片作为核心器件设计出可穿戴式脑电信号采集系统前端。

1 可穿戴式脑电采集系统总体结构

　　本文研制的脑电信号采集系统由干电极、采集前端、GS1011控制模块(集成有 WiFi和ARM)、电源模块和上位机接收控制组成,系统组成如图1所示。

　　该系统是一个网络化的嵌入式系统平台，GS1011通过其WiFi模块与上位机通信，根据上位机指令控制ADS1299进行脑电信号的模数转换，并将转换后的脑电信号数据通过设置的无线WiFi发送到指定的IP地址上位机上。该系统改善了传统脑电采集系统在时间和空间上的局限性，满足了脑电采集所需要的便携式、可移动、低功耗以及实时性等特点。

　　该系统中模拟前端部分是保障系统整体性能的关键，其中采用TI公司的ADS1299为核心器件，主要是考虑到该芯片是专门为脑电信号采集而设计的，其具有如下突出的特性：

　　(1)具有8个低噪声可编程放大器(PGA，放大倍数1～24倍可调)与8个同步采样模/数转换器(ADC)，模/数转换速率介于250 S/s~16 kS/s之间，不超过8 kS/s时其精度为24 bit；

　　(2)每个通道的功耗仅有5 mW，共模抑制比(CMRR)高达-110 dB，直流输入阻抗高达1 000 MΩ；

　　(3)内置偏置驱动放大器和持续断电检测(LEAD-OFFDetection)功能。

　　这些特性保证了加入很少的元器件即可搭建脑电信号模拟采集前端。

2 ADS1299内部结构

　　ADS1299芯片的内部结构框图如图2所示。ADS1299输入端使用的是差分方式输入，并且每个输入端都集成有EMI滤波器，能有效地抑制外部射频干扰；具有灵活的路由交换器(MUX),可以将任何输入连接到放大器(PGA)的输入端；集成有持续断电检测(Lead Off)电路，可以随时监测电极是否断开；内部集成了8路并行的PGA和ADC，可以提供很高的采集转换精度；内部还集成有偏置驱动放大器，可以有效抑制共模干扰噪声；采用SPI串行通信方式设置内部控制用寄存器并输出数字信号，当芯片完成一次采集时，芯片会拉低引脚来通知外部GS1011可以通过SPI读取数据。

3采集前端总体设计

　　针对脑电信号十分微弱(0.5 滋V～100 滋V)的特点,传统采集前端通常由模拟抗混滤波器、多级放大电路和陷波电路等来提高信号的信噪比，这也是导致其体积大不利于实现便携式设计的主要原因。由于TI公司的ADS1299在采样频率不超过8 kHz时模/数转换精度达到24位,再结合其集成的具有高共模抑制比的差分输入可编程增益放大器(PGA)，因此本文在前端设计的模拟侧只保留了抗混滤波电路。而基线漂移、陷波等处理根据应用需要在数字侧实现，而且基于过采样技术采用二阶无源RC滤波电路实现抗混滤波，大大简化前端电路设计，其设计结构框图如图3所示。

　　ADS1299为差分输入，其共模抑制比(CMRR)高达110 dB，且其直流输入阻抗高达1 000 MΩ，再配合闭环偏置驱动电路设计，能够很好地保证系统的抗干扰要求；ADS1299内部含有8个低噪声的可编程增益放大器(PGA)和8个同步采样模/数转换器(ADC)，A/D转换精度高达24 bit，当VREF=4.5 V时其信号电压的分辨率为：

　　如果再将PGA可编程增益控制考虑进去则其信号电压分辨率可以达到0.053 6 V。

4 预处理电路设计

　　由于脑电信号频率只有0.5～100 Hz，实验分析的有效范围一般在0.5～30 Hz，在模数转换前必须经过低通抗混滤波的预处理，为此本文针对每个通道设计了预处理电路，如图4所示。

　　该电路由二阶无源RC低通滤波和限幅电路组成，其中二阶无源RC低通滤波电路的频率响应函数如式(2)所示：

　　从该幅频特性曲线可以看出,当选取8 kHz的采样频率时，可知频率在4 kHz处衰减达到67 dB。因此该二阶无源RC低通滤波器具有较好抗频率混叠效果，通过过采样技术可以使该滤波器满足性能要求。

　　限幅电路则是由两个二极管组成，其单向导通特性可以将电压幅值钳制在±700 mV以内。

5 基准电压电路

　　对于ADC的基准电压选择,既可以选择内部基准电压，也可以选择外部基准电压。为了减小电路规模， 选择ADS1299内部基准电压VREF=4.5 V。图6是ADS1299内部基准电压的简化框图。

　　图中基准电压是将VREFN与AVSS连接起来并加上限频电容由AVSS产生的，限频电容的作用是使基准电压的输入噪声不会对系统产生干扰，使得频率带宽至少限制在10 Hz以内。

6 偏置驱动电路

　　通过右腿驱动电路设计可以进一步抑制脑电信号的共模噪声。利用ADS1299内置的偏置驱动放大器加上很少的元器件就可以设计出偏置驱动电路，该电路功能与右腿驱动电路一样，电路如图7所示。

　　该电路是由ADS1299内置偏置驱动放大器以及外围的RF、CF、R组成。RF为反馈电阻，电阻Res为限流电阻，通过选取合适的保护电阻阻值，可以将位移电流限制在安全的范围内(IEC规定流经人体的最大单级故障电流不得超过50 A)，防止器件对人体造成电击的危险。反馈电容CF的作用是进行相位补偿，用来防止自激。电极A、B、C分别是采集电极、参考电极、偏置驱动输出电极。选择BIAS AMP运放的正参考端BIASREF为(AVDD+AVSS)/2即系统地AGND，能够形成一个闭环回路结构。该闭环回路电路实际上就是一个对消驱动电路，共模信号Vc通过该反馈电路可以在人体上产生一个极性相反的共模信号Vcf，将共模干扰噪声限制在一个很窄的范围内，该范围大小取决于该环路的增益A：

　　通过选取合适的RF、RCM、CF值，可以使得Vcf=-VC，这样绝大部分共模干扰信号可以被抵消掉，从而在输入端实现对共模噪声信号的抑制，大大提高了整个电路的信噪比。

　　EEG信号采集是一种强噪声背景下的微弱信号的采集，这对于EEG信号的采集前端电路设计提出了很高的技术要求。本文提出一种使用高性能生理信号采集芯片ADS1299为核心的可穿戴式脑电采集系统前端。根据实验测试，该采集前端采集精度、采集速度、电气安全和抗干扰能力都能够满足要求。利用ADS1299内部集成的各种特有EEG功能可以大幅简化采集前端设计的电路规模。为设计出新一代的便携式、低功耗、高性能的实时穿戴式脑电采集系统提供了有力的技术支持。

参考文献

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　　[2] 张雪燕,冯姚震,马敏飞,等.脑电信号的分析和监测[J].电子技术应用,2011,37(1):128-131.

　　[3] 江洪.基于DSP的脑电信号采集系统的设计[D]. 合肥:安徽大学,2006.

　　[4] 蔡百原.以数位信号处理单晶片实现可携式即时睡意辨识系统[D].中国台湾:台湾中原大学,2007.

　　[5] LIN C T, et al. Development of wireless brain computer interface with embedded multitask scheduling and its appli-cation on real-time driver’s drowsiness detection and warning[J]. IEEE Transactions on Biomedical Engineering,2008,55(3):1582-1591.

　　[6] WINTER B B, WEBSTER J G. Driven-right-leg circuitdesign[J]. IEEE Transactions on Biomedical Engineering,1983,30(1):62-66.

　　[7] 谢宏,颜林,姚楠,等.基于ADS1298的新型脑电信号采集前端设计[J].电子技术应用,2013,39(4):75-78.

　　[8] 孙宇舸,叶柠,于艳波.基于右腿驱动技术的脑电信号放大器的设计[J].东北大学报(自然科学版), 2010,31(6):777-781.

　　[9] HELLEPUTTE N V, TOMASIK J M, et al. Aflexible sys-tem-on-chip(SoC) for biomedical signalacquisition and pro-cessing[J]. Sensors and Actuators a-Physical, 2008,142(1):361-368.