心音信號(hào)是人體最重要的生理信號(hào)之一,，含有關(guān)于心臟各個(gè)部分如心房,、心室、大血管,、心血管及各個(gè)瓣膜功能狀態(tài)的大量病理信息,，是心臟及大血管機(jī)械運(yùn)動(dòng)狀況的反映，具有非線性,、非平穩(wěn)的特點(diǎn)[1-2],。心音來(lái)自于人體內(nèi)部，不容易被復(fù)制或模仿,，同時(shí)還具有獨(dú)特性,，個(gè)體的不同，心音信號(hào)的表現(xiàn)形式也不相同,。對(duì)其進(jìn)行檢測(cè)分析,，可以達(dá)到對(duì)身份進(jìn)行識(shí)別和驗(yàn)證的目的[3]。此外,，通過(guò)聽(tīng)取心音,，也可以獲得用以判斷心臟疾病的相關(guān)信息[4],。

    本文設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)一套心音信號(hào)采集與分析系統(tǒng),，并研究利用心音進(jìn)行被測(cè)試者的身份識(shí)別,。因?yàn)閭鹘y(tǒng)的密碼、口令等驗(yàn)證方法存在容易被忘記或破解的缺陷,，而利用人體生物特征進(jìn)行身份識(shí)別具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì),，如指紋、虹膜,、手形和面部特征等識(shí)別技術(shù)已經(jīng)較為成熟,，相關(guān)產(chǎn)品已經(jīng)進(jìn)入市場(chǎng)。但是利用人體生理信號(hào),，如心音,、脈搏等，進(jìn)行身份識(shí)別的研究才剛剛興起,，有著很大的研究?jī)r(jià)值和發(fā)展空間,。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展，基于單片機(jī),、DSP等核心控制器采集心音信號(hào),，利用PC機(jī)進(jìn)行定量分析，已成為心音檢測(cè)系統(tǒng)的研究趨勢(shì)[5-6],。因此,，本系統(tǒng)利用STC12C5A單片機(jī)采集HKY-06B型 PVDF薄膜式心音傳感器輸出的心音信號(hào)，并通過(guò)RS232總線發(fā)送到上位機(jī),，實(shí)現(xiàn)了檢測(cè)終端與上位機(jī)之間的數(shù)據(jù)通信,，同時(shí)在上位機(jī)采用虛擬儀器軟件LabVIEW設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了一套集數(shù)據(jù)管理、采集和分析于一體的虛擬心音檢測(cè)系統(tǒng),。
1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示,，包括以下幾個(gè)部分：(1)心音傳感器模塊。能將心臟搏動(dòng)信號(hào)轉(zhuǎn)化為低阻抗音頻信號(hào),；(2)信號(hào)預(yù)處理模塊,。負(fù)責(zé)對(duì)微弱的心音信號(hào)進(jìn)行前置放大、低通濾波,、高通濾波和功率放大,；(3)單片機(jī)模塊。負(fù)責(zé)將預(yù)處理后的心音信號(hào)進(jìn)行A/D采樣以及通過(guò)鍵盤執(zhí)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ),、液晶顯示等功能,；(4)串口通信模塊。負(fù)責(zé)與上位機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)通信,；(5)電源模塊,。為系統(tǒng)提供+5 V和+12 V電源,。

2 硬件設(shè)計(jì)
2.1 心音傳感器
    HKY-06B型心音傳感器采用新型高分子聚合材料微音傳感元件采集心臟搏動(dòng)和其他體表動(dòng)脈搏動(dòng)信號(hào)，再經(jīng)過(guò)高度集成化信號(hào)處理電路處理,，輸出低阻抗音頻信號(hào),。其具有集成度高、可靠性高,、靈敏度高,、過(guò)載能力強(qiáng)、體積小和使用壽命長(zhǎng)等特點(diǎn),。其典型的供電電壓為5 V,，頻率響應(yīng)在1 Hz～1 500 Hz，靈敏度為4 mV/Pa,。
2.2 信號(hào)預(yù)處理
    在利用單片機(jī)對(duì)傳感器輸出的音頻信號(hào)進(jìn)行A/D轉(zhuǎn)換之前,，需要對(duì)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，主要包括前置放大,、低通濾波,、高通濾波和功率放大4個(gè)電路。
    前置放大電路如圖2所示,，采用NPN型硅晶體三極管3DG6,，其偏置電路采用R15,、R5和R8組成的分壓電路,，并在發(fā)射極接有電阻R17，以穩(wěn)定放大器的靜態(tài)工作點(diǎn),。當(dāng)在放大器的輸入端加入輸入信號(hào)時(shí),，放大器的輸出端便可得到一個(gè)與輸入信號(hào)相位相反、幅值放大的信號(hào),。

    圖5所示為OTL低頻功率放大器,，其由晶體三極管Q4組成推動(dòng)級(jí)，Q1,、Q2是一對(duì)參數(shù)對(duì)稱的NPN和PNP型晶體三極管,。Q4管工作于甲類狀態(tài)，它的集電極電流由電位器R6進(jìn)行調(diào)節(jié),，該電流的一部分流經(jīng)電位器R4及二極管D2,，給Q1、Q2提供偏壓,。調(diào)節(jié)R4,，可以使Q1、Q2得到合適的靜態(tài)電流而工作于甲,、乙類狀態(tài),，以克服交越失真,。靜態(tài)時(shí)要求輸出端中點(diǎn)(Q1、Q2的發(fā)射極)的電位U=2.5 V,，可以通過(guò)調(diào)節(jié)R6來(lái)實(shí)現(xiàn),。又由于R6的一端接在輸出端中點(diǎn)，因此,，在電路中引入交直流電壓并聯(lián)負(fù)反饋,，一方面能夠穩(wěn)定放大器的靜態(tài)工作點(diǎn)，同時(shí)也改善了非線性失真,。功率放大電路中用到了3DG6,、3DG12和3CG12雙極結(jié)型三極管(BJT)。

2.3 單片機(jī)模塊
    根據(jù)心音信號(hào)的特點(diǎn)以及系統(tǒng)性價(jià)比的要求,，結(jié)合STC系列單片機(jī)的性能特點(diǎn),，采用STC12C5A作為核心控制器，負(fù)責(zé)將預(yù)處理后的信號(hào)進(jìn)行A/D轉(zhuǎn)換,、數(shù)據(jù)存儲(chǔ),、液晶顯示和串口通信等。STC12C5A單片機(jī)是高速,、低功耗,、超強(qiáng)抗干擾的新一代8051單片機(jī)，其指令代碼完全兼容傳統(tǒng)8051,，但速度快8倍,，并且自帶8路高速10 bit A/D轉(zhuǎn)換，完全可以滿足心音檢測(cè)系統(tǒng)的要求,。
3 軟件設(shè)計(jì)
    檢測(cè)系統(tǒng)的軟件包括單片機(jī)軟件和上位機(jī)軟件兩部分,。
3.1 單片機(jī)軟件設(shè)計(jì)
    單片機(jī)軟件采用模塊化設(shè)計(jì)思想，主要包括：主程序,、鍵盤子程序,、液晶顯示子程序、RS232通信子程序,、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)子程序,、A/D轉(zhuǎn)換子程序等。主程序流程圖如圖6所示,，首先對(duì)整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行初始化設(shè)置,，使系統(tǒng)正常工作，再執(zhí)行按鍵掃描程序,，根據(jù)掃描得到的鍵值,，進(jìn)入不同的服務(wù)子程序。其中比較重要的還有A/D中斷子程序，其應(yīng)用公式Vin=(Vcc×D)/256將采集到16進(jìn)制ADC轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)的電壓值轉(zhuǎn)變?yōu)?位10進(jìn)制電壓數(shù)據(jù),。

3.2 上位機(jī)軟件設(shè)計(jì)
    上位機(jī)軟件主要是與單片機(jī)進(jìn)行通信,，實(shí)時(shí)采集并發(fā)送心音數(shù)據(jù)，為進(jìn)一步的分析提供一個(gè)良好的人機(jī)交互平臺(tái),。虛擬儀器軟件LabVIEW前面板采用交互式圖形化用戶界面,，程序框圖采用G語(yǔ)言編程，可以用來(lái)設(shè)計(jì)虛擬心音檢測(cè)平臺(tái)[7-8],。本系統(tǒng)采用模塊化設(shè)計(jì)思想,，主要包括數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)采集,、數(shù)據(jù)回放,、數(shù)據(jù)分析和報(bào)表打印模塊等。由于模塊較多,，在一個(gè)面板上很難顯示出所有內(nèi)容,，一般可以通過(guò)Tab Control控件進(jìn)行分頁(yè)顯示，但如果前面板控件過(guò)多,，程序框圖必然繁亂,，因此本系統(tǒng)采用多面板方式。
    管理模塊采用免費(fèi)并開(kāi)源的數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)包LabSQL,，實(shí)現(xiàn)被測(cè)試者信息的錄入,、查詢、修改和刪除等功能,。數(shù)據(jù)采集模塊利用虛擬儀器軟件架構(gòu)VISA,，打開(kāi)、設(shè)置計(jì)算機(jī)的串口實(shí)現(xiàn)與下位機(jī)間的RS232通信,，但要注意要設(shè)置一樣的波特率,、數(shù)據(jù)位、奇偶校驗(yàn)位等,。數(shù)據(jù)分析模塊主要完成小波包去噪、特征提取和模式識(shí)別等處理功能,。
4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    利用本系統(tǒng)對(duì)三位被測(cè)試者分別采集20組信號(hào),，總共60組信號(hào)進(jìn)行分析。首先采用小波包變換去除噪聲,，進(jìn)行小波包能量特征提取,，得到小波包分解的第三層8個(gè)系數(shù)的能量特征值；然后將前5個(gè)能量特征值組合成特征向量,，并對(duì)應(yīng)不同測(cè)試者樣本附上1,、2和3的標(biāo)簽；最后隨機(jī)選取50個(gè)樣本訓(xùn)練SVM識(shí)別模型，并利用遺傳算法(GA)優(yōu)化SVM的參數(shù)c和g,，剩下的10個(gè)樣本作為測(cè)試數(shù)據(jù),，進(jìn)行10次實(shí)驗(yàn)，求取平均識(shí)別率,。仿真結(jié)果表明,，WPT+GA-SVM平均識(shí)別率為85%。
    對(duì)于GA-SVM分類模型,，GA的參數(shù)選擇為種群規(guī)模為20,、進(jìn)化次數(shù)為50次、交叉概率為0.4,、變異概率為0.2,。GA優(yōu)化SVM時(shí)適應(yīng)度變化曲線如圖7所示。表1給出了其中一次實(shí)驗(yàn)的10個(gè)測(cè)試樣本的特征向量,、預(yù)測(cè)標(biāo)簽和實(shí)際標(biāo)簽,。
    由表1可見(jiàn)，10個(gè)測(cè)試樣本僅編號(hào)9的樣本被誤判,，其余都正確分類,，識(shí)別率達(dá)90%。測(cè)試結(jié)果的識(shí)別率未能達(dá)到100%的原因及措施：(1)樣本數(shù)量較少,。需要建立一個(gè)心音數(shù)據(jù)庫(kù),；(2)采集過(guò)程中的噪聲對(duì)最后的識(shí)別率有一定的影響。但預(yù)處理電路去噪還有改進(jìn)的空間,，軟件去噪值得繼續(xù)深入研究,；(3)特征提取和模式識(shí)別都至關(guān)重要，因此還需要進(jìn)一步挖掘優(yōu)化算法,。

    本文從硬件和軟件兩個(gè)方面提出了一個(gè)基于STC單片機(jī)和LabVIEW的心音信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng),，通過(guò)心音身份識(shí)別實(shí)驗(yàn)表明，信號(hào)調(diào)理電路設(shè)計(jì)的好壞決定了系統(tǒng)能否可靠,、穩(wěn)定地運(yùn)行,。本文所設(shè)計(jì)的硬件系統(tǒng)具有開(kāi)發(fā)周期短、性價(jià)比高的特點(diǎn),，單片機(jī)軟件采用模塊化設(shè)計(jì),，調(diào)試方便，上位機(jī)軟件界面友好,、操作簡(jiǎn)便,、功能強(qiáng)大。
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