“压力山大”你说了不算！ADI教你两步设计高精度随身压力检测器
2018-12-24 13:32:45   来源：微迷   评论：0   点击：

你最近压力大吗？来试试专用于压力感测试的“神图”。如果它不动，说明你的心理比较健康，几乎没有压力感；如果它在缓慢移动，说明你潜意识中感到有一些压力或是有点疲惫；如果它在快速变幻，那么你一定压力山大，可能会出现精神问题，急需放松或外力介入干预了——且慢！其实此图不过是大脑动态认知图，与人体生理或心理压力并无直接关联，你可能是陷入了某种“压力焦虑”坑。

图1：意大利认知神经科学家Alice Proverbio分享的大脑动态认知图

现代人普遍认可长期、过大的压力会对人体身心健康产生极大的危害，因此，越来越多人希望能随时了解自己的压力水平。目前业界用于检测和确定压力水平3种方法中，测量皮质醇水平的方法比较复杂、昂贵且不够便利；测量心率变异指数的设备比较普遍，但分辨率过低、功耗太高；只有测量皮肤电活动（EDA）数据的方法在功耗、人体工程设计和电路尺寸方面更适合于随身、随时的压力检测需求。基于高性能模拟芯片厂商ADI公司的ADP151系列、ADA4505-2以及AD7689等的可穿戴测量EDA方案，可以做到符合安全法规、低功耗、小尺寸、消费级成本，正适合满足此类需求。概括地说，此方案的设计可以从硬件、软件两方面来看。

硬件设计的思路：从性能、功耗、尺寸和成本出发

考虑到穿戴体验和用户友好性，测量EDA的电极应选择安放在手腕处，可以集成到智能手表或类似设备中，虽然该部位获取的EDA信号质量不如食指与中指的中节指骨处。确定产品形式为类智能手表产品后，分析市面上主流智能手表可知，EDA电路的最大面积要小于5 mm x 5 mm；平均功耗不得超过200 μA；至于产品的成本，影响因素太多，硬件设计部分只能是精心选择电路拓扑结构和器件，确保最终解决方案的成本处于合理水平。

下一步关键是确定电路的拓扑结构，以及系统的测量范围和分辨率。为了达到性能、成本和面积方面的限制要求，最佳选择是用一个交流电压源作为激励源，测量通过患者身体的电流，由此确定皮肤电导率。该解决方案可以避免在单个汗腺上施加高压，从而避免了汗腺受损的危险，并且符合IEC6060-1标准的安全要求。

此方案要考虑精确地数字化、存储和分析要测量的电流。首先，选用ADI公司的高性能模数转换器 (ADC) AD7689BCBZ，这款强大的ADC集成了可以在不使用时关闭的基准电压源，因而可以降低功耗；满足100 μS的范围内获得0.05 μS的分辨率并达到安全法规的要求。同时，由于环境温度和皮肤温度的变化会导致EDA信号变化，电路中可通过ADC及简单的热敏电阻和分立元件的配合取得环境温度和皮肤温度。其次，选用具有优秀低功耗水平、小尺寸和输入偏置电流超低等特点的放大器ADA4505-2ACBZ，把通过患者身体的电流转换成电压，实现低通滤波器和跨阻放大器（TIA）作用。最后，考虑到可穿戴设备中极为关键的功耗问题，我们选择低噪声、小封装的ADP151系列实现电源管理单元。该模块由主微控制器轻松控制，确保仅在需要进行新的测量时激活系统，并为整个EDA测量电路供电。下图为完整的功能框图。

图2：可穿戴EDA测量电路完整的功能框图

为了确保达到可穿戴设备苛刻的面积限制要求，使用的组件和功能数量应尽量降至最低，所有组件尽可能选择最小的封装。下图所示为该系统的布局和尺寸。

图3：EDA分立式电路布局

软件设计的重点：样本数、采样频率与激励频率的权衡

EDA测量系统需要生成一个交流信号作为激励信号，用于测量皮肤的电导率。从交流测量值抽取的两个参数是信号幅度和激励信号与获取的信号之间的相位延迟。在本系统中，获取信号幅度是非常重要的，最佳方法是实现离散傅里叶变换（DFT）。可以将DFT视为滤波器组，其衰减水平与样本数成正比，最大值的位置取决于激励信号。从改善信噪比（SNR）出发，应尽可能采用较大的样本数 (N)；然而，DFT的功耗（如果直接实现）与样本数成比例，采集的样本越多功耗越大。这意味着在样本数与功耗之间存在一个重要的折衷点。

另一个重要参数是采样频率与激励频率之比。如果采样频率为激励频率的4倍，则用于实现DFT的等式会非常简单。这种情况下，涉及浮点乘法的复杂等式会成为加法。如果可用处理器为DSP或Cortex®-M4，则乘法也是可行的。然而，如果必须在Cortex-M0中进行计算，则这可能会成为一个重要问题。明确要采用的技术以及激励频率与采样频率之比之后，下一步就是确定激励频率。激励频率必须尽可能低且小于1 kHz，以确保电流会流过患者的皮肤，但不会渗入身体。需要指出的是，本应用的主要噪声源是市电产生的50 Hz/60 Hz噪声。通过正确定义激励频率，我们可以抵消50 Hz噪声源的干扰：通过计算，不错的折衷点是100 Hz。比如，当激励信号为100 Hz，采样频率为400 Hz，则在50 Hz下，当N等于8、16和32时，会出现零。我们同时要记住的是，样本数必须尽可能小，以尽量降低功耗。因此，一种不错的折衷选项是用16个样本实现DFT。必要时，为了改善SNR，可以增加样本数。当然，如果噪声为60 Hz而非50 Hz，则采样频率应为480 Hz，激励频率应为120 Hz。频率响应如下图所示。

图4：16个样本条件下的DFT频率响应。采样频率为400 Hz，中心频率为100 Hz，频率窗口为矩形

结论：极佳的性能、功耗和尺寸优势，十分适用于可穿戴集成

为了评估和测试此EDA测量电路的特性，ADI公司西班牙瓦伦西亚开发中心负责人Javier Calpe和专注于生物阻抗应用研发的产品应用工程师Jose Carlos Conchell设计了一个原型，并对其进行SNR研究、功耗研究和实验检验（与 Empatica E4 平台进行性能比较）。

图5：“放松-压力”测试（左侧为测试系统，右侧为基准设备）

经验证，本EDA电路是一种巧妙的皮肤电导率获取方案, 可以在不充电的情况下，24小时持续获取EDA信号以及皮肤温度、环境温度和移动数据，并把信息存储起来或者以无线方式实时发射出去。得益于ADI公司高性能芯片，此方案具有极佳的性能、功耗和尺寸优势，可以将其集成到任何智能手表或类似平台中，实现在较宽的范围内以高分辨率测量皮肤电导率。此EDA电路采用特殊设计，避免了极化和半电池电位效应，可以兼容任何类型的电极。另外，还达到了IEC6060-1的要求。因此，本方案非常适用于从处于不同状况的不同人身上采集EDA数据，不受时间限制，且基于本方案所采集的个人EDA信息开发算法，可以实现对不同用户压力水平的精准检测及“千人千面”式预测。

延伸阅读：

《生物传感器市场-2017版》

《可穿戴传感器市场-2017版》