本發(fā)明涉及光電傳感器技術領域，尤其涉及一種嵌入式人體生理信息無創(chuàng)檢測系統(tǒng)及數據處理方法。

背景技術：

隨著電子科技的發(fā)展，嵌入式系統(tǒng)的應用已經滲透到各個行業(yè)，如網絡通信、消費電子、工業(yè)控制等，特別是在數字醫(yī)療方面得到了廣泛的應用。將嵌入式技術與生物醫(yī)學信號處理技術結合起來，是今后數字醫(yī)療儀器發(fā)展的必然趨勢。心率、血壓、血氧飽和度和血紅蛋白等生理信號的無創(chuàng)便捷檢測，在手術、輸血、獻血、營養(yǎng)普查等方面具有重要的意義。傳統(tǒng)的檢測方法檢測步驟復雜(血壓測量)，或者需要進行破皮取血(血紅蛋白濃度檢測)，不僅對受測者造成了生理及心理上的負擔，且無法連續(xù)、實時地檢測血紅蛋白濃度的變化情況。

光電容積脈搏波(photoplethysmographic,ppg)信號中包含很多人體生理信息，例如心率和血氧，因此利用光電容積脈搏波信號提取心率和血氧得到了廣泛的應用。光電容積脈搏波(ppg)是指通過光學構件獲得體積器官測量。常常采用脈搏血氧計，其檢測人類皮膚的光吸收性質的改變。典型地，透射或反射血液ppg傳感器通過特定波長處的吸收測量來監(jiān)視血液向皮膚的真皮和皮下組織的灌注。傳統(tǒng)的脈搏波檢測系統(tǒng)存在電路結構復雜、功耗較高等問題。同時，光電容積脈搏波信號極易受到運動干擾的影響，嚴重影響心率和血氧飽和度檢測的準確性，尤其當光電容積脈搏波中包含突變波形時，利用傳統(tǒng)的算法得到的結果并不理想。

技術實現要素：

本發(fā)明要解決的技術問題在于針對現有技術中脈搏波檢測系統(tǒng)存在電路結構復雜、功耗較高的缺陷，提供一種嵌入式人體生理信息無創(chuàng)檢測系統(tǒng)及數據處理方法。

本發(fā)明解決其技術問題所采用的技術方案是：

本發(fā)明提供一種嵌入式人體生理信息無創(chuàng)檢測系統(tǒng)，包括檢測器殼體以及設置在檢測器殼體內部的檢測電路板和檢測槽；其中：

檢測槽的兩側設置有紅外二極管陣列，檢測槽的底部設置有斜臺，斜臺上方設置有傾斜濾光片，且傾斜濾光片與斜臺的上表面相互平行；傾斜濾光片與斜臺之間設置有空腔，該空腔內設置有圖像采集模塊和光電容積脈搏檢測電路；檢測槽與傾斜濾光片傾斜底部的連接位置設置有指尖腔，指尖腔內部設置有手指開關；

檢測電路板包括控制器以及均與控制器相連的數據接口、存儲電路和電源電路，紅外二極管陣列、圖像采集模塊、光電容積脈搏檢測電路和手指開關均與控制器相連；

光電容積脈搏檢測電路包括多波長led陣列、驅動電路、光電探測器和信號處理電路，多波長led陣列通過驅動電路與控制器相連，光電探測器通過信號處理電路與控制器相連。

進一步地，本發(fā)明的檢測器殼體的頂部設置有滑軌，檢測槽上方設置有滑蓋，滑蓋與滑蓋滑動連接。

進一步地，本發(fā)明的圖像采集模塊采用ccd攝像頭或coms攝像頭，圖像采集模塊與控制器之間通過spi總線連接；紅外二極管陣列采用近紅外式紅外二極管，紅外二極管陣列采用pwm方式驅動；光電容積脈搏檢測電路中的驅動電路與控制器之間通過spi總線連接；存儲電路采用sd存儲電路；電壓電路的供電電壓為+5v；手指開關采用微動開關。

進一步地，本發(fā)明的多波長led陣列包括8組led，8組led呈圓形排列，8組led分別為第一led、第二led、第三led、第四led、第五led、第六led、第七led和第八led；其中，第一led選擇610nm波段，第二led選擇630nm波段，第三led選擇660nm波段，第四led選擇690nm波段，第五led選擇750nm波段，第六led選擇805nm波段，第七led選擇850nm波段，第八led選擇940nm波段；

將8組led依次分為4對：第一led和第二led的陰陽極對接，由第一led和第二led的陰陽極的兩個對接處分別引出兩個引腳連接驅動電路；第三led和第四led的陰陽極對接，由第三led和第四led的陰陽極的兩個對接處分別引出兩個引腳連接驅動電路；第五led和第六led的陰陽極對接，由第五led和第六led的陰陽極的兩個對接處分別引出兩個引腳連接驅動電路；第七led和第八led的陰陽極對接，由第七led和第八led的陰陽極的兩個對接處分別引出兩個引腳連接驅動電路；

光電探測器設置在8組led的中心位置，8組led均勻分布在光電探測器的四周。

進一步地，本發(fā)明的驅動電路包括多路轉換開關和光源驅動電路，控制器依次通過光源驅動電路和多路轉換開關與多波長led陣列相連；

光源驅動電路采用h橋式電路，多路轉換開關采樣差分連接方式，4對led中每一對的兩個引腳分別與差分式多路轉換開關中成對的差分通道連接。

進一步地，本發(fā)明的信號處理電路包括放大電路、多路復用器、低筒濾波器和模數轉換器，光電探測器依次通過放大電路、多路復用器、低筒濾波器和模數轉換器后與控制器相連；放大電路采用跨阻抗放大電路，多路復用器采用多路選擇開關。

進一步地，本發(fā)明的檢測電路板還包括藍牙電路，藍牙電路包括超低電壓微功耗mcu、基于lsb的藍牙4.0芯片和發(fā)射天線，mcu電連接在控制器與藍牙4.0芯片之間，發(fā)射天線與藍牙4.0芯片相連；

設置藍牙4.0芯片的工作參數為：發(fā)射功率在-20dbm到+10dbm之間，采用gfsk調試方式，調制指數在0.45-0.55之間，跳頻工作，1mbps傳輸速率，有40個信道帶寬為2m的通道，發(fā)射頻率為2.4ghz；超低電壓微功耗mcu最低工作電壓為1.8v，休眠功耗為2na；發(fā)射天線為pcb天線。

本發(fā)明提供一種嵌入式人體生理信息無創(chuàng)檢測系統(tǒng)的數據處理方法，通過上位機與嵌入式人體生理信息無創(chuàng)檢測系統(tǒng)進行數據傳輸，該方法包括以下步驟：

s1、通過上位機獲取嵌入式人體生理信息無創(chuàng)檢測系統(tǒng)采集到的光電容積脈搏波信號，并濾除信號中的高頻噪聲：采用fir濾波、iir濾波以及滑動平均濾波三種方法進行高頻噪聲的濾除；

s2、濾除信號中的運動干擾：采用約束獨立成分分析與自適應濾波相結合的方法來去除光電容積脈搏波信號中的運動偽跡，并通過自適應濾波恢復光電容積脈搏波信號的幅度信息，具體步驟為：

s21、對原始采集的光電容積脈搏波信號進行帶通濾波預處理，濾除信號中的高頻噪聲與直流成分；

s22、根據光電容積脈搏波信號具有的擬周期性，以及運動偽跡的波形不規(guī)則性，采用自相關得到光電容積脈搏波信號的周期信息，將光電容積脈搏波信號分為兩路，對其中一路光電容積脈搏波信號進行自相關運算，求出光電容積脈搏波信號周期信息，然后基于此周期信息產生約束獨立成分分析的參考信號；

s23、將經預處理后的兩路光電容積脈搏波信號與步驟s22中得到的參考信號作為輸入信號同時輸入到約束獨立成分分析算法中，得到不含運動干擾的光電容積脈搏波信號；

s24、將步驟s23得到的不含運動干擾的光電容積脈搏波信號輸入到自適應濾波器，作為自適應濾波器的參考信號，將帶通濾波器預處理后的光電容積脈搏波信號作為自適應濾波器期望信號，經自適應濾波后得到去除了運動偽跡并含有幅度信息的兩路光電容積脈搏波信號；

s3、基線漂移：采用希爾伯特-黃變換法對濾除運動干擾后的信號進行處理，首先對信號進行經驗模態(tài)分解得到本征模態(tài)函數，然后對各本征模態(tài)函進行希爾伯特變換，求出瞬時頻率，最后將頻率不合理的成分濾除后再進行重構得到濾除基線漂移后的信號；

s5、校正模型建立：采用單隱藏層的bp神經網絡模型進行回歸建模分析，通過傳統(tǒng)方法獲得的血紅蛋白參考濃度數據，并將數據分為校正樣本集和訓練樣本集，通過訓練樣本集對神經網絡模型進行訓練，并將校正樣本集代入訓練后的神經網絡模型進行驗證，得到校正后的神經網絡模型；

s6、預測：將得到的ac成分和dc成分作為輸入變量，并對輸入變量進行降維處理，提取降維處理后的輸入變量作為神經網絡模型輸入信號，輸出生理信息的預測結果；

s7、顯示：在上位機的客戶端顯示采集及預測結果的數據信息。

進一步地，本發(fā)明的方法還包括：采用基于時變自回歸模型的心率提取算法和頻域分析法結合來求得血氧飽和度的值，具體步驟如下：

通過光電容積脈搏檢測電路檢測血氧飽和度測量中的兩路入射光：紅光和紅外光，首先選取紅外光光電容積脈搏波信號進行處理，利用抗干擾心率提取算法求出心率，然后對紅光光電容積脈搏波信號和紅外光電容積脈搏波信號進行頻譜分析，根據頻譜中心率所在頻率位置提取紅光光電容積脈搏波信號和紅外光電容積脈搏波信號的幅值，進而求出r值，最后代入到血氧經驗公式中，求得最終的血氧飽和度。

進一步地，本發(fā)明的抗干擾心率提取算法的具體步驟為：

提取光電容積脈搏波信號中的加速度信號，通過加速度信號對光電容積脈搏波信號進行狀態(tài)分類，分為靜止光電容積脈搏波和運動光電容積脈搏波，對于靜止光電容積脈搏波信號，采用均值交點法計算心率；對于運動光電容積脈搏波信號的算法分成三部分：信號預處理、信號分段和譜峰搜索：首先對采集的光電容積脈搏波作預處理，包括帶通濾波和滑動平均率濾波；去除正常心率范圍之外的噪聲和部分高頻噪聲，同時使信號更平滑；然后利用基于多小波基函數展開的時變自回歸模型方法，對光電容積脈搏波信號進行時頻分析；根據頻率隨時間的變化特征，將光電容積脈搏波信號分段，分成不同的時間段；對于每段信號，各個時刻對應的信號頻率保持穩(wěn)定；分段結果將未受到運動干擾的光電容積脈搏波和受到運動干擾的光電容積脈搏波信號分開，將不同頻率的信號分開，將平穩(wěn)變化的信號和突變的信號分開；對每段信號作fft，通過頻域分析獲得所有可能的心率值，并利用加速度信號對可能的值作最優(yōu)選擇，得到最終心率估計值。

本發(fā)明產生的有益效果是：本發(fā)明的嵌入式人體生理信息無創(chuàng)檢測系統(tǒng)及數據處理方法，使用方便、防塵防灰，基于光電容積脈搏波及指靜脈檢測技術，可以連續(xù)、無創(chuàng)、實時地監(jiān)測人體心率、血氧、血紅蛋白濃度等多相人體信息，同時可以方便、快速的采集用戶靜脈圖像，自動識別、匹配用戶身份，實現了高效、準確的無創(chuàng)檢測，廣泛適用于醫(yī)院體檢測量。

附圖說明

下面將結合附圖及實施例對本發(fā)明作進一步說明，附圖中：

圖1是本發(fā)明嵌入式人體生理信息無創(chuàng)檢測系統(tǒng)的閉蓋狀態(tài)圖；

圖2是本發(fā)明嵌入式人體生理信息無創(chuàng)檢測系統(tǒng)的開蓋狀態(tài)圖；

圖3是本發(fā)明嵌入式人體生理信息無創(chuàng)檢測系統(tǒng)的結構示意圖；

圖4是本發(fā)明嵌入式人體生理信息無創(chuàng)檢測系統(tǒng)的檢測狀態(tài)示意圖；

圖5是本發(fā)明嵌入式人體生理信息無創(chuàng)檢測系統(tǒng)的模塊電連接示意圖；

圖6是本發(fā)明嵌入式人體生理信息無創(chuàng)檢測系統(tǒng)的器件型號連接示意圖；

圖7是本發(fā)明嵌入式人體生理信息無創(chuàng)檢測系統(tǒng)的多波長led陣列連接示意圖；

圖8是本發(fā)明嵌入式人體生理信息無創(chuàng)檢測系統(tǒng)的八波長led陣列布局示意圖；

圖9是本發(fā)明嵌入式人體生理信息無創(chuàng)檢測系統(tǒng)的四波長led陣列布局示意圖；

圖10是本發(fā)明嵌入式人體生理信息無創(chuàng)檢測系統(tǒng)的驅動電路模塊連接示意圖；

圖11是本發(fā)明嵌入式人體生理信息無創(chuàng)檢測系統(tǒng)的驅動電路器件型號連接示意圖；

圖12是本發(fā)明嵌入式人體生理信息無創(chuàng)檢測系統(tǒng)的信號處理電路連接示意圖；

圖13是本發(fā)明嵌入式人體生理信息無創(chuàng)檢測系統(tǒng)的信號處理電路器件型號連接示意圖；

圖14是本發(fā)明嵌入式人體生理信息無創(chuàng)檢測系統(tǒng)的運動干擾去除方法示意圖；

圖15是本發(fā)明嵌入式人體生理信息無創(chuàng)檢測系統(tǒng)的特征信息提取圖；

圖16是本發(fā)明嵌入式人體生理信息無創(chuàng)檢測系統(tǒng)的抗運動血氧飽和度提取算法；

圖中：1-檢測器殼體，2-滑蓋，3-滑軌，4-空腔，5-傾斜濾光片，6-紅外二極管陣列，7-圖像采集模塊，8-光電容積脈搏檢測電路，81-多波長led陣列，82-光電探測器，9-指尖腔，10-手指開關。

具體實施方式

為了使本發(fā)明的目的、技術方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對本發(fā)明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

如圖1所示，本發(fā)明實施例的嵌入式人體生理信息無創(chuàng)檢測系統(tǒng)，包括檢測器殼體1以及設置在檢測器殼體1內部的檢測電路板和檢測槽；其中：

檢測槽的兩側設置有紅外二極管陣列6，檢測槽的底部設置有斜臺，斜臺上方設置有傾斜濾光片5，且傾斜濾光片5與斜臺的上表面相互平行；傾斜濾光片5與斜臺之間設置有空腔4，該空腔4內設置有圖像采集模塊7和光電容積脈搏檢測電路8；檢測槽與傾斜濾光片5傾斜底部的連接位置設置有指尖腔9，指尖腔9內部設置有手指開關10；

檢測電路板包括控制器以及均與控制器相連的數據接口、存儲電路和電源電路，紅外二極管陣列6、圖像采集模塊7、光電容積脈搏檢測電路8和手指開關10均與控制器相連；

光電容積脈搏檢測電路8包括多波長led陣列81、驅動電路、光電探測器82和信號處理電路，多波長led陣列81通過驅動電路與控制器相連，光電探測器82通過信號處理電路與控制器相連。

檢測器殼體1的頂部設置有滑軌3，檢測槽上方設置有滑蓋2，滑蓋2與滑蓋3滑動連接。

圖像采集模塊7采用ccd攝像頭或coms攝像頭，圖像采集模塊7與控制器之間通過spi總線連接；紅外二極管陣列6采用近紅外式紅外二極管，紅外二極管陣列6采用pwm方式驅動；光電容積脈搏檢測電路8中的驅動電路與控制器之間通過spi總線連接；存儲電路采用sd存儲電路；電壓電路的供電電壓為+5v；手指開關采用微動開關。

多波長led陣列81包括8組led，8組led呈圓形排列，8組led分別為第一led、第二led、第三led、第四led、第五led、第六led、第七led和第八led；其中，第一led選擇610nm波段，第二led選擇630nm波段，第三led選擇660nm波段，第四led選擇690nm波段，第五led選擇750nm波段，第六led選擇805nm波段，第七led選擇850nm波段，第八led選擇940nm波段；

將8組led依次分為4對：第一led和第二led的陰陽極對接，由第一led和第二led的陰陽極的兩個對接處分別引出兩個引腳連接驅動電路；第三led和第四led的陰陽極對接，由第三led和第四led的陰陽極的兩個對接處分別引出兩個引腳連接驅動電路；第五led和第六led的陰陽極對接，由第五led和第六led的陰陽極的兩個對接處分別引出兩個引腳連接驅動電路；第七led和第八led的陰陽極對接，由第七led和第八led的陰陽極的兩個對接處分別引出兩個引腳連接驅動電路；

光電探測器82設置在8組led的中心位置，8組led均勻分布在光電探測器82的四周。

驅動電路包括多路轉換開關和光源驅動電路，控制器依次通過光源驅動電路和多路轉換開關與多波長led陣列81相連；

光源驅動電路采用h橋式電路，多路轉換開關采樣差分連接方式，4對led中每一對的兩個引腳分別與差分式多路轉換開關中成對的差分通道連接。

信號處理電路包括放大電路、多路復用器、低筒濾波器和模數轉換器，光電探測器82依次通過放大電路、多路復用器、低筒濾波器和模數轉換器后與控制器相連；放大電路采用跨阻抗放大電路，多路復用器采用多路選擇開關。

檢測電路板還包括藍牙電路，藍牙電路包括超低電壓微功耗mcu、基于lsb的藍牙4.0芯片和發(fā)射天線，mcu電連接在控制器與藍牙4.0芯片之間，發(fā)射天線與藍牙4.0芯片相連；

設置藍牙4.0芯片的工作參數為：發(fā)射功率在-20dbm到+10dbm之間，采用gfsk調試方式，調制指數在0.45-0.55之間，跳頻工作，1mbps傳輸速率，有40個信道帶寬為2m的通道，發(fā)射頻率為2.4ghz；超低電壓微功耗mcu最低工作電壓為1.8v，休眠功耗為2na；發(fā)射天線為pcb天線。

本發(fā)明實施例的嵌入式人體生理信息無創(chuàng)檢測系統(tǒng)的數據處理方法，通過上位機與嵌入式人體生理信息無創(chuàng)檢測系統(tǒng)進行數據傳輸，該方法包括以下步驟：

s1、通過上位機獲取嵌入式人體生理信息無創(chuàng)檢測系統(tǒng)采集到的光電容積脈搏波信號，并濾除信號中的高頻噪聲：采用fir濾波、iir濾波以及滑動平均濾波三種方法進行高頻噪聲的濾除；

s2、濾除信號中的運動干擾：采用約束獨立成分分析與自適應濾波相結合的方法來去除光電容積脈搏波信號中的運動偽跡，并通過自適應濾波恢復光電容積脈搏波信號的幅度信息，具體步驟為：

s21、對原始采集的光電容積脈搏波信號進行帶通濾波預處理，濾除信號中的高頻噪聲與直流成分；

s22、根據光電容積脈搏波信號具有的擬周期性，以及運動偽跡的波形不規(guī)則性，采用自相關得到光電容積脈搏波信號的周期信息，將光電容積脈搏波信號分為兩路，對其中一路光電容積脈搏波信號進行自相關運算，求出光電容積脈搏波信號周期信息，然后基于此周期信息產生約束獨立成分分析的參考信號；

s23、將經預處理后的兩路光電容積脈搏波信號與步驟s22中得到的參考信號作為輸入信號同時輸入到約束獨立成分分析算法中，得到不含運動干擾的光電容積脈搏波信號；

s24、將步驟s23得到的不含運動干擾的光電容積脈搏波信號輸入到自適應濾波器，作為自適應濾波器的參考信號，將帶通濾波器預處理后的光電容積脈搏波信號作為自適應濾波器期望信號，經自適應濾波后得到去除了運動偽跡并含有幅度信息的兩路光電容積脈搏波信號；

s3、基線漂移：采用希爾伯特-黃變換法對濾除運動干擾后的信號進行處理，首先對信號進行經驗模態(tài)分解得到本征模態(tài)函數，然后對各本征模態(tài)函進行希爾伯特變換，求出瞬時頻率，最后將頻率不合理的成分濾除后再進行重構得到濾除基線漂移后的信號；

s5、校正模型建立：采用單隱藏層的bp神經網絡模型進行回歸建模分析，通過傳統(tǒng)方法獲得的血紅蛋白參考濃度數據，并將數據分為校正樣本集和訓練樣本集，通過訓練樣本集對神經網絡模型進行訓練，并將校正樣本集代入訓練后的神經網絡模型進行驗證，得到校正后的神經網絡模型；

s6、預測：將得到的ac成分和dc成分作為輸入變量，并對輸入變量進行降維處理，提取降維處理后的輸入變量作為神經網絡模型輸入信號，輸出生理信息的預測結果；

s7、顯示：在上位機的客戶端顯示采集及預測結果的數據信息。

該方法還包括：采用基于時變自回歸模型的心率提取算法和頻域分析法結合來求得血氧飽和度的值，具體步驟如下：

通過光電容積脈搏檢測電路檢測血氧飽和度測量中的兩路入射光：紅光和紅外光，首先選取紅外光光電容積脈搏波信號進行處理，利用抗干擾心率提取算法求出心率，然后對紅光光電容積脈搏波信號和紅外光電容積脈搏波信號進行頻譜分析，根據頻譜中心率所在頻率位置提取紅光光電容積脈搏波信號和紅外光電容積脈搏波信號的幅值，進而求出r值，最后代入到血氧經驗公式中，求得最終的血氧飽和度。

抗干擾心率提取算法的具體步驟為：

提取光電容積脈搏波信號中的加速度信號，通過加速度信號對光電容積脈搏波信號進行狀態(tài)分類，分為靜止光電容積脈搏波和運動光電容積脈搏波，對于靜止光電容積脈搏波信號，采用均值交點法計算心率；對于運動光電容積脈搏波信號的算法分成三部分：信號預處理、信號分段和譜峰搜索：首先對采集的光電容積脈搏波作預處理，包括帶通濾波和滑動平均率濾波；去除正常心率范圍之外的噪聲和部分高頻噪聲，同時使信號更平滑；然后利用基于多小波基函數展開的時變自回歸模型方法，對光電容積脈搏波信號進行時頻分析；根據頻率隨時間的變化特征，將光電容積脈搏波信號分段，分成不同的時間段；對于每段信號，各個時刻對應的信號頻率保持穩(wěn)定；分段結果將未受到運動干擾的光電容積脈搏波和受到運動干擾的光電容積脈搏波信號分開，將不同頻率的信號分開，將平穩(wěn)變化的信號和突變的信號分開；對每段信號作fft，通過頻域分析獲得所有可能的心率值，并利用加速度信號對可能的值作最優(yōu)選擇，得到最終心率估計值。

在本發(fā)明的描述中，需要理解的是，術語“中心”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“豎直”、“水平”、“頂”、“底”、“內”、“外”等指示的方位或位置關系為基于附圖所示的方位或位置關系，僅是為了便于描述本發(fā)明和簡化描述，而不是指示或暗示所指的裝置或元件必須具有特定的方位、以特定的方位構造和操作，因此不能理解為對本發(fā)明的限制。術語“第一”、“第二”僅用于描述目的，而不能理解為指示或暗示相對重要性或者隱含指明所指示的技術特征的數量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隱含地包括一個或者更多個該特征。在本發(fā)明的描述中，除非另有說明，“多個”的含義是兩個或兩個以上。

具體的，本發(fā)明還提供以下實施例：

實施例一

如圖1、2所示，一種嵌入式人體生理信息無創(chuàng)檢測系統(tǒng)，包括檢測器殼體以及設置在所述檢測器殼體內部的檢測電路板，所述檢測器殼體的一側表面設置有滑蓋，所述滑蓋與殼體之間通過滑軌連接，所述滑蓋下方設置有檢測槽；

如圖3、4所示，所述檢測槽的兩側設置有紅外二極管陣列，所述檢測槽的底部設置有斜臺，所述斜臺的上側設置有與所述斜臺平行的傾斜濾光片，所述濾光片與斜臺之間形成的空腔內設置有圖像采集模塊和光電容積脈搏波檢測電路，所述檢測槽與傾斜濾光片相鄰的內側設置有指尖腔，所述指尖腔內部設置有手指開關；

如圖5所示，所述檢測電路板包括控制器以及與所述控制器分別連接的數據接口、存儲電路和電源電路，所述紅外二極管陣列、圖像采集模塊、光電容積脈搏波檢測電路和手指開關分別連接所述控制器；

所述光電容積脈搏波檢測電路包括多波長led陣列、驅動電路、光電探測器和信號處理電路，所述多波長led陣列通過驅動電路連接所述控制器，所述光電探測器通過信號處理電路連接所述控制器。

如圖6所示，所述控制器選用stm32控制器，所述圖像采集模塊采用ccd攝像頭或coms攝像頭且與所述stm32控制器采用spi通信，所述紅外二極管陣列采用近紅外紅外二極管陳列采用pwm方式驅動，所述多波長led陣列采用elm-4000陣列，所述驅動電路采用afe4400芯片電路且與stm32控制器采用spi通信，所述光電探測器采用epm-4001接收器，所述信號處理電路選用afe4400芯片電路且與stm32控制器采用spi通信，所述存儲電路選用sd存儲電路，所述電源電路選用lp2989芯片電路接+5v電源，所述手指開關選用微動開關。

具體的，低噪聲線性電壓調整芯片lp2989通過一個撥碼開關連接5v電池，然后產生3.3v的輸出。輸出3.3v的電源以供前端芯片、stm32以及各個外設接口使用在各模擬電源和數字電源之間，均有電感做隔離作用。為了方便使用與調試，將接口布局在pcb的外側邊沿從左上角逆時針依次為傳感器db7接口和mini-usb接口。

具體的，sd卡座采用自彈式sd卡底座，采用sd_sdmodel芯片。

實施例一采用了四路發(fā)光管：紅光、紅外光、綠光、黃光。其中發(fā)射部件由afe4400驅動，在周期的時序里向人體組織發(fā)射四路光波，接收部件負責接收從人體組織反射回來的光，繼而將接收到的光信號轉換為電流信號。

需要說明的是，系統(tǒng)采用了兩枚afe4400芯片來實現4路ppg信號的采集。兩個的電路完全相同，簡化了電路設計。afe4400晶振設計采用了一枚8m速率的晶振器，型號為smd3225，配合2枚18pf的電容，為前端芯片提供時序輸入。afe4400與stm32之間共有1個i/o口相連，其中包含1路afe時鐘信號輸出，1路afe重置信號輸入，1路ad轉換完畢信號輸出，1路spi數字接口，1路掉電警告信號輸出，1路led警告信號輸出，1路診斷結束信號輸出以及1路關機信號輸入。其中復位信號使用上拉保證沒有信號時不復位。豐富的接口保證了系統(tǒng)能夠最大哏度地使用afe4400的各種功能，確保了下位機軟件能夠準確地讀取到afe4400的數據，并能夠處理各種錯誤。本系統(tǒng)采用了通用的db5接口反射式光電采集前端，采用了db5接口5線中的4線分別作為紅光、紅外光的輸入、輸出。為了保護電路，這4路均配有快速開關二極管，型號為bav99w-7-f。并且都串聯了0歐的電阻，方便測試。

實施例二

如圖1、2所示，一種嵌入式人體生理信息無創(chuàng)檢測系統(tǒng)，包括檢測器殼體以及設置在所述檢測器殼體內部的檢測電路板，所述檢測器殼體的一側表面設置有滑蓋，所述滑蓋與殼體之間通過滑軌連接，所述滑蓋下方設置有檢測槽；

如圖3、4所示，所述檢測槽的兩側設置有紅外二極管陣列，所述檢測槽的底部設置有斜臺，所述斜臺的上側設置有與所述斜臺平行的傾斜濾光片，所述濾光片與斜臺之間形成的空腔內設置有圖像采集模塊和光電容積脈搏波檢測電路，所述檢測槽與傾斜濾光片相鄰的內側設置有指尖腔，所述指尖腔內部設置有手指開關；

如圖5所示，所述檢測電路板包括控制器以及與所述控制器分別連接的數據接口、存儲電路和電源電路，所述紅外二極管陣列、圖像采集模塊、光電容積脈搏波檢測電路和手指開關分別連接所述控制器；

所述光電容積脈搏波檢測電路包括多波長led陣列、驅動電路、光電探測器和信號處理電路，所述多波長led陣列通過驅動電路連接所述控制器，所述光電探測器通過信號處理電路連接所述控制器。

進一步的如圖7所示，所述多波長led陣列包括8組led，8組led分別為第一led、第二led、第三led、第四led、第五led、第六led、第七led和第八led，所述第一led選擇610nm波段、第二led選擇630nm波段、第三led選擇660nm波段、第四led選擇690nm波段、第五led選擇750nm波段、第六led選擇805nm波段、第七led選擇850nm波段和第八led選擇940nm波段；

所述第一led和第二led的陰陽極對接，由第一led和第二led的陰陽極分別兩個引腳連接驅動電路；所述第三led和第四led的陰陽極對接，由第三led和第四led的陰陽極分別兩個引腳連接驅動電路；所述第五led和第六led的陰陽極對接，由第五led和第六led的陰陽極分別兩個引腳連接驅動電路；所述第七led和第八led的陰陽極對接，由第七led和第八led的陰陽極分別兩個引腳連接驅動電路；

如圖8所示，所述光電探測器包括opt101芯片，所述opt101芯片設置在光電容積脈搏波檢測電路的中央，所述8組led均勻分布在所述opt101芯片的四周。

需要說明的是，如圖9所示檢測系統(tǒng)也可以根據實際情況采用4路波長led發(fā)射端，系統(tǒng)可以采用經驗模態(tài)分解和三次樣條插值算法去除原始脈搏波的高頻噪聲和基線漂移，同時運用動態(tài)光譜頻域提取法提取對數脈搏波的基波分量，并采用偏最小二乘法交叉驗證的方法，完成人體血糖濃度的預測。

如圖10、11所示，所述驅動電路包括多路轉換開關和光源驅動電路，所述控制器依次通過光源驅動電路、多路轉換開關連接多波長led陣列；所述光源驅動電路采用h橋式電路，所述差分多路選擇開關采用adi公司adg709芯片電路，每一對led的兩個引腳分別接到成對的差分通道的引腳上，通過所述h橋式驅動電路與差分多路選擇開關相結合的方式對8路光源進行控制。

具體的，adg709芯片可承受30ma的連續(xù)導通電流，能夠滿足各led的驅動電流要求，每一對led的兩個引腳分別接到成對的差分通道的引腳上。

當多路選擇開關adg709選擇通道1時，即s1a與s1b選通：(1)當p5.6為低電平，p5.7為高電平時，q1導通，q2截止，led1點亮，此時電流由vcc經過q1→led1→q4→r7到達地，數模轉換器dac2產生的電壓施加到q4上對led1的亮度進行控制；(2)當p5.6為高電平，p5.7為低電平時，q1截止，q2導通，led2點亮，此時電流由vcc經過q2→led2→q3→r6到達地，數模轉換器dac1產生的電壓施加到q3上對led2的亮度進行控制。光源驅動電流的大小根據探測到的光電信號強度進行調整。同樣，當多路選擇開關adg709選擇其他通道時，其他led光源得到控制。通過控制en、a0、a1引腳電平來選擇多路選擇開關的通道，以達到對光源發(fā)光時序的控制，其中en為使能引腳，a0與a1為通道選擇引腳。

如圖12、13所示，所述信號處理電路包括放大電路、多路復用器、低筒濾波器和模數轉換器，所述光電探測器依次通過放大電路、多路復用器、低筒濾波器和模數轉換器連接所述控制器；所述放大電路采用opt101芯片內部的跨阻抗放大電路，所述多路復用器選用多路選擇開關adg706，所述模數轉換器選用ad7173芯片。

由于ppg信號的跳變成分ac僅占信號的0.1％～10％左右，絕大部分為非跳變的dc成分。若同時對ac與dc進行放大，就有可能造成ppg信號達到飽和而ac成分仍然不足的情況，因此需要對ac成分進行單獨的放大處理。opt101內部的跨阻抗放大電路將光電二極管檢測到的光信號放大成電壓信號從5引腳輸出，此一級放大信號為總的ppg信號(包含ac與dc成分)。mcu通過adc對第一級放大信號進行采集，一方面根據第一級放大信號的強弱實現對光源發(fā)光強度的控制，另一方面對第一級放大信號進行處理提取出dc成分。此dc成分加上一個微小偏置后輸入到u2的正相輸入端，而u2的負輸入端接u1的輸出(ac+dc)，通過u2差分放大功能實現ac成分的放大。

ad7173是一款24位、低功耗、16通道的ad轉換芯片，在采樣率為31.25ksps下有效位為17.5位，能夠滿足本設計要求。多路選擇開關adg706通道的選擇應該與光源的發(fā)光時序相匹配：當led1發(fā)光時，通道1選通，當led1滅時，通道2選通，當led2發(fā)光時，通道3選通，當led2滅時，通道4選通，依次類推。這就保證了每個adc通道單獨采集相應光源的信號，避免了通道之間的串擾問題。具體的，mcu采用ti公司msp430f5529芯片。該芯片主頻可達25mhz，具有10kbram、128kbflash、4個spi外設、2個i2c外設、12位adc、io口、usb外設等資源。

所述檢測電路板還包括藍牙電路，所述藍牙電路包括超低電壓微功耗mcu、基于lsb藍牙4.0芯片和發(fā)射天線，所述mcu電連接在所述控制器與藍牙4.0芯片之間，所述發(fā)射天線連接所述藍牙4.0芯片。

具體的，藍牙4.0芯片發(fā)射功率在-20dbm到+10dbm之間，采用gfsk調試方式，調制指數在0.45-0.55之間，跳頻工作，1mbps傳輸速率，有40個信道帶寬為2m的通道，發(fā)射頻率為2.4ghz；所述的超低電壓微功耗mcu最低工作電壓可達1.8v，休眠功耗為2na；所述的發(fā)射天線為pcb天線。

需要說明的是，上述實施例一和實施例二還包括上位機，所述上位機通過藍牙與控制器通訊接收指靜脈和脈搏波信息通過信號處理實現數據的顯示，具體信號處理方法包括如下步驟：

a1)去除高頻噪聲：采用fir濾波、iir濾波以及滑動平均濾波三種方法進行高頻噪聲的濾除；

a2)去除運動干擾：采用約束獨立成分分析與自適應濾波相結合的方法來去除光電容積脈搏波信號中的運動偽跡，同時保證光電容積脈搏波信號的幅度信息不會丟失，通過約束獨立成分分析可以自動獲得目標源信號，而無需將所有獨立源成分獲得后再進行挑選，通過自適應濾波可以恢復光電容積脈搏波信號的幅度信息，如圖14所示，具體實施步驟：

第一步：對原始光電容積脈搏波信號進行帶通濾波預處理，濾除信號中的高頻噪聲與直流成分；

第二步：由于光電容積脈搏波信號具有擬周期性，而運動偽跡是由受測者運動造成的，其波形往往具有不規(guī)則性，采用自相關可以得到光電容積脈搏波信號的周期信息，對其中一路光電容積脈搏波信號進行自相關運算，求出光電容積脈搏波信號周期信息，然后基于此信息產生約束獨立成分分析的參考信號；

第三步：將經預處理后的兩路光電容積脈搏波信號與第二步驟產生的參考信號作為輸入信號同時輸入到約束獨立成分分析算法中，得到不含運動干擾的光電容積脈搏波信號，然而此光電容積脈搏波信號丟失了原信號的幅度信息；

第四步：將第三步得到的信號作為參考信號輸入到自適應濾波器，將帶通濾波器預處理后的光電容積脈搏波信號作為自適應濾波器期望信號，經自適應濾波后得到去除了運動偽跡并含有幅度信息的兩路光電容積脈搏波信號；

a3)基線漂移：采用希爾伯特-黃變換法對信號進行處理，首先對信號進行經驗模態(tài)分解(emd)得到本征模態(tài)函數(imfs)，然后對各本征模態(tài)函進行希爾伯特變換，求出瞬時頻率，最后將頻率不合理的成分濾除后再進行重構；

a4)特征信息提?。翰捎霉怆娙莘e脈搏波信號差分方法提取ac成分，采用光電容積脈搏波信號幅值平均值作為dc成分；

具體如圖15所示，特征信息是由ppg信號的ac成分與dc成分能量比例得到的。為求得特征信息，需要先提取出ac成分與dc成分。ac成分提取方法主要有高通濾波后求均方根方法、峰峰值檢測法、ppg信號差分方法以及頻域分析方法等，dc成分提取方法主要有低通濾波法、ppg信號幅值平均值法以及頻域分析法等。

a5)校正模型建立：利用人工神經網絡進行回歸建模分析，首先選用pca方法對輸入變量進行降維處理，提取前幾個貢獻較大的成分，然后將這些主成分作為神經網絡的輸入信號，以減小神經網絡的計算量，通過利用訓練樣本對網絡進行訓練，然后利用訓練過的網絡對預測集樣本進行預測，以評估所建立模型的性能；

a6)預測：通過利用校正集樣本對網絡進行訓練，得到校正模型，并利用此模型對預測集進行預測；

本發(fā)明采用單隱藏層的bp網絡結構進行回歸建模分析，通過校正集樣本對網絡進行訓練，學習算法采用量化共軛梯度法。

單隱藏層的bp網絡結構的預測集和校正集樣本具體為：

通常將樣本集分為校正集和預測集兩部分，校正集用來校正血紅蛋白濃度計算模型，預測集用來驗證所得到的校正模型的性能。以光譜數據作為輸入數據，以傳統(tǒng)方法獲取的血紅蛋白參考濃度作為目標數據對校正模型進行訓練，得出最佳校正模型。然后利用校正模型對預測集樣本進行預測，將預測值與參考值進行比較以評價校正模型的預測性能。校正集的選取原則是：所選樣本的血紅蛋白濃度值要均勻分散在所有樣本的血紅蛋白濃度值整個區(qū)域。

a7)顯示：在上位機的客戶端顯示采集及預測的數據信息。

進一步的，采用基于時變自回歸模型的心率提取算法同頻域分析法結合來求得血氧飽和度的值，如圖16所示，具體步驟如下：

血氧飽和度測量中有兩路入射光：紅光和紅外光，首先選取紅外光光電容積脈搏波信號進行處理，利用抗干擾心率提取算法準確求出心率，然后對紅光光電容積脈搏波信號和紅外光電容積脈搏波信號進行頻譜分析，根據頻譜中心率所在頻率位置提取紅光光電容積脈搏波信號和紅外光電容積脈搏波信號的幅值，進而求出r值，最后代入到血氧經驗公式中，求得最終的血氧飽和度。

所述抗干擾心率提取算法首先利用加速度信號對光電容積脈搏波信號進行狀態(tài)分類，分為靜止光電容積脈搏波和運動光電容積脈搏波，對于靜止光電容積脈搏波信號，采用均值交點法計算心率；對于運動光電容積脈搏波信號的算法分成三部分：信號預處理、信號分段和譜峰搜索：首先對采集的光電容積脈搏波作預處理，包括帶通濾波和滑動平均率濾波；去除正常心率范圍之外的噪聲和部分高頻噪聲，同時使信號更平滑；然后利用基于多小波基函數展開的時變自回歸模型方法，對光電容積脈搏波信號進行時頻分析；根據頻率隨時間的變化特征，將光電容積脈搏波信號分段，分成不同的時間段；對于每段信號，各個時刻對應的信號頻率變化不大，信號保持穩(wěn)定；分段結果能夠將未受到運動干擾的光電容積脈搏波和受到運動干擾的光電容積脈搏波信號分開，將不同頻率的信號分開，將平穩(wěn)變化的信號和突變的信號分開；對每段信號作fft，通過頻域分析獲得所有可能的心率值，并利用加速度信號對可能的值作最優(yōu)選擇，得到最終心率估計值。

本發(fā)明屬于光電檢測傳感器技術領域，該無創(chuàng)檢測系統(tǒng)包括檢測器殼體以及殼體內部的檢測電路板，殼體的一側表面設置有滑蓋，滑蓋下方設置有檢測槽，檢測槽內部設置有紅外二極管陣列、斜臺和傾斜濾光片，濾光片與斜臺之間形成的空腔內設置有圖像采集模塊和光電容積脈搏波檢測電路，檢測槽與傾斜濾光片相鄰的內側設置有指尖腔和手指開關。本發(fā)明使用方便、防塵防灰，基于光電容積脈搏波及指靜脈檢測技術，可以連續(xù)、無創(chuàng)、實時地監(jiān)測人體心率、血氧、血紅蛋白濃度等多相人體信息，同時可以方便、快速的采集用戶靜脈圖像，自動識別、匹配用戶身份，實現了高效、準確的無創(chuàng)檢測，廣泛適用于醫(yī)院體檢測量。

應當理解的是，對本領域普通技術人員來說，可以根據上述說明加以改進或變換，而所有這些改進和變換都應屬于本發(fā)明所附權利要求的保護范圍。