首 页文档资料下载资料维修视频包年699元
请登录  |  免费注册
当前位置:精通维修下载 > 文档资料 > 家电技术 > 单元电路介绍 > 其它电路
基于USB2.0接口的生物阻抗分析仪的研制
来源:本站整理  作者:佚名  2009-02-24 15:25:20



引言

  生物阻抗技术是一种无损伤的技术,测量时对人体没有任何伤害和副作用,是人体医学发展的一个方向之一[1]。生物阻抗分析仪的机理[2]在于:生物组织对外加电流场具有不同导电作用,当在人体表面加一固定频率的低电平电流时,含水 70 %以上的肌肉组织是良好导体,而含水较少的脂肪组织近似为绝缘体,因此通过测出阻抗值可用于计算出身体成份以及电阻抗的医学成像[3]。

  目前市场上已经有多种生物阻抗分析仪器,但成本昂贵,使用烦琐,设计复杂,难以在家庭保健方面得到普及。因此,本设计提出了新的思路并研制出一种高性能的小型生物阻抗分析仪,可以多频点测量人体各区间段的阻抗模值和相位信息。该仪器具有集成度高,成本较低,使用方便,安全可靠的优点。

  1.系统硬件结构和原理

  1.1系统原理

  高集成度阻抗分析芯片AD5933是一个高精度的阻抗变换系统,含有一个片上频率发生器和一个12位、1MHz采样率的ADC(模数转换器)。片上频率发生器可在任意指定频率上发出激励信号,通过前置放大器的增益控制到达目标阻抗,返回的信号经ADC采样后送到片上的DSP引擎,此DSP引擎执行FFT操作,计算出每一输出频率上阻抗的实部和虚部。

  本系统采用了上下位机的设计方法[4],整个系统全部由上位机PC通过USB发送相应命令来控制,通过PC应用程序将扫查频率起点、终点和步长设置好,通过USB接口发送到下位机,下位机解析相应的协议后,转换成对AD5933的控制指令,配置AD5933完成相应的操作,下位机则使用了ARM7内核的LPC2148芯片作为主控制器,经I2C总线控制AD5933芯片,该芯片通过四电极法的模拟前端并使用片内DSP计算出人体的特性阻抗,主控制器通过I2C接口将其取回,数据经USB接口传送至上位机PC作显示和分析,最终完成对人体阻抗模值和相位的扫频测量。同时系统在人体和PC之间采用了安全隔离措施,保证了测试人体的安全。本设计中为了方便校准测量,使用了I2C总线接口的E2PROM存储校准所获得的参数,另外本设计利用PCA9535芯片将I2C信号转为I/O信号作为控制位控制选取测量所需要的前端电极,这样就可以同时测量人体多个区间段的阻抗信息[5]。

  1.2系统硬件结构

  整个系统硬件框架如图1所示:

               

                                                     图1 硬件框架图

  1.2.1 USB通信:

  本设计采用LPC2148片上集成的USB2.0控制器来完成USB通信,该控制器支持16个逻辑端点,在设计中使用控制端点0和批量端点2,并采用全速模式进行USB通信。

  1.2.2 隔离:

  为保证被测生物体与PC机电压隔开,采用隔离技术,包括电源隔离和I2C信号的隔离两个部分。I2C信号的隔离采用ADUM2251,该芯片提供了一个双向通道和一个单向通道来实现I2C接口的隔离。该芯片具有很强的隔离和保护性能,额定的隔离电压为5000V,并可以持续1分钟时间。电源隔离采用DC/DC电源隔离模块,该模块内置EMI滤波单元,输入过压、过流及输出短路、过载保护电路。

  1.2.3 测量前端电极:

  采用了四电极法[6],即采用一对激励电极提供激励电流,以及一对电极测量人体上的电压降。激励电极采用了压流转换设计,将AD5933所发出的激励电压信号转换为交流恒流信号,经过电平抬升至2.5V的多频率恒流经过人体[7],测量电极所测得的在人体上产生的电压通过高输入阻抗和高共模抑制比的差分放大器,送至后端作AD转换处理和阻抗特性计算,保证测量的准确性。与比较简单的两电极法相比具有更好的精确程度,整个测量电极模拟前端如图2所示。

         

                           图2 四电极法模拟前端

  2.软件设计

  2.1 软件系统流程

  软件系统流程如图3所示:

                 

                                              图3 软件系统流程图

[1] [2]  下一页

关键词:

文章评论评论内容只代表网友观点,与本站立场无关!

   评论摘要(共 0 条,得分 0 分,平均 0 分)

推荐阅读

图文阅读

热门阅读

Copyright © 2007-2017 down.gzweix.Com. All Rights Reserved .
页面执行时间:12,671.88000 毫秒