使用sigma-delta转换器设计光学心率监测器
您的静息心率为您提供了一个了解健康状况的良好窗口。因此，我们在市场上看到如此多的可穿戴光学心率监测器也就不足为奇了。这些设备通常使用光体积描记法 （ppg），它是对心动周期导致的组织中血液体积变化的光学测量。led 通常用于传输路径以提供光源，而光电二极管通常用于接收路径以收集从血流折射和反射的光。最后，然后使用算法生成脉冲读数。
由于人体皮肤及其所有层的性质，创建可从指尖准确测量心率的可穿戴设备具有挑战性。皮肤是一种复杂的、异质的成分矩阵，会散射和吸收光。为了模拟皮肤，我们可以将组织基质分层为多个层。在每个分层层，我们可以应用吸收、散射、各向异性和折射率属性来表示每层的整体行为。
然后将分层组织模型与光学心率监测器的光学模型一起放入光学设计软件中。该软件跟踪 led 发出的每条光线的路径。然后可以更改系统参数以影响路径长度并最大化接收路径信号。例如，穿透深度会受到改变光源波长的影响。最终目标是询问皮肤中所需的深度——例如，用于改进光学心率监测的血液真皮层。
现在，皮肤光学特性的差异将影响检测到的 ppg 信号的大小和质量。然而，知情的设备设计可以提高性能。什么构成知情设备设计？让我们看看下一节中的一些参数。
测量 ppg 信号的挑战
从可穿戴心率监测的角度来看，测量 ppg 信号面临着信噪比、环境光消除、功耗和运动补偿等方面的挑战。对于信号链优化，心率监测算法通常需要大于 10db 的信噪比。
在传统的接收器路径中，跨阻放大器 （tia） 将光电流转换为电压。光电流通常在亚纳安到数十微安，具体取决于光电二极管面积和量子效率 （qe）。除非管理得当，否则环境光和串扰可能大于信号。好的设计将受到散粒噪声的限制。
maxim 的接收路径使用电流模式、连续时间、sigma-delta 转换器直接转换来自光电二极管的电流。这种架构有以下好处：
宽环境消除范围，受 vdd 和图 1 中 p1 大小的限制
宽信号范围，独立于 vdd
面积效率，避免使用大型抗混叠滤波器
电源效率，避免 tia 的额外电流
高信噪比，接近理论最大值
图 1：连续时间、电流模式、σ-δ adc
考虑到环境光消除，直流和交流环境光抑制都很重要。直流环境光会使传感器饱和，而交流环境光会使信号检测变得困难。窄脉冲比宽脉冲更有效，但由于需要高带宽，噪声可能会带来挑战。
为了更有效地消除环境光，maxim 采用了两步法（如图 2 所示）：
第 1 步：模拟课程取消，此时 led 关闭，环境光在 p1 的栅极上进行采样
第 2 步：数字精细消除，其中 led 关闭，数字滤波器去除残留的 dc、ac 和 1/f 噪声
图 2：有效消除环境光的两步法。
心率监测器的传输路径（图 3）由 led 电压 （vled） 组成，该电压必须足够高以支持 led 的正向电压 （vf）；运算放大器 （op amp），它必须具有良好的线性度和高电源抑制比 （psrr），以减轻电源噪声；和一个 led，对于大多数心率监测器来说通常是绿色的。
图 3：心率监测的传输路径。
开发心率监测系统还需要考虑所涉及的算法。噪声抑制、信号检测和运动补偿都是需要解决的重要挑战。例如，为了节省电力，设备必须能够自动检测何时与人体皮肤接触。为了准确，该设备必须能够抑制环境和模拟前端 （afe） 噪声。
心率和血氧监测需要准确检测 ppg 峰（也称为收缩峰）和 ppg 谷。在传统算法中，运动补偿使用快速傅里叶变换 （fft） 或其他经典信号处理方法。这种方法实现起来很简单，但几乎不可能用经典滤波器消除所有运动类型。
去除运动伪影后，心率测定传统上使用频谱分析、多项式拟合或独立卡尔曼滤波器。但是，这些方法也有缺点：
您需要足够数量的心跳才能进行良好的 fft 或多项式拟合
由于呼吸窦性心律失常，fft 在心率频率处总是有一个“模糊”峰值，因此很难知道报告什么频率
卡尔曼模型不能是真实 ppg 模式的精确模型
由于频率接近，很难通过频谱分析将运动与心率区分开来
maxim 开发了自己的专有算法，经过广泛测试和证明可以克服许多这些缺点。
推进可穿戴健康设计的资源
当然，除了满足测量ppg信号的要求外，可穿戴心率监测设备还必须符合可穿戴设备本身的参数。这些参数包括电源管理/长电池寿命、超小尺寸、临床性能、集成和低功耗运行。
目前，基于手腕的可穿戴 ppg 传感器设计种类繁多。市场仍在等待基于腕部的最佳心率监测器设计。同时，在您考虑下一个设计时，请考虑可帮助您应对技术和上市时间挑战的资源。例如，maxim 提供了一个开发平台，可以快速轻松地评估客户健康应用，并将生产开发时间缩短最多 6 个月。hsensor 平台包括温度传感器、生物电势 （ecg） afe、脉搏血氧仪和心率传感器、集成电源管理 ic （pmic） 以及用于可穿戴设备的 arm® cortex®-m4f mcu。
如前所述，光学心率监测性能通过知情设计得到改善，而hsensor 平台等设计资源代表了知情设计的重要元素。了解有关 maxim 各种可穿戴健康解决方案的更多信息，看看您是否可以为基于手腕的心率监测器创建最佳设计。
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然后将分层组织模型与光学心率监测器的光学模型一起放入光学设计软件中。该软件跟踪 led 发出的每条光线的路径。然后可以更改系统参数以影响路径长度并最大化接收路径信号。例如，穿透深度会受到改变光源波长的影响。最终目标是询问皮肤中所需的深度——例如，用于改进光学心率监测的血液真皮层。
现在，皮肤光学特性的差异将影响检测到的 ppg 信号的大小和质量。然而，知情的设备设计可以提高性能。什么构成知情设备设计？让我们看看下一节中的一些参数。
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在传统的接收器路径中，跨阻放大器 （tia） 将光电流转换为电压。光电流通常在亚纳安到数十微安，具体取决于光电二极管面积和量子效率 （qe）。除非管理得当，否则环境光和串扰可能大于信号。好的设计将受到散粒噪声的限制。
maxim 的接收路径使用电流模式、连续时间、sigma-delta 转换器直接转换来自光电二极管的电流。这种架构有以下好处：
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为了更有效地消除环境光，maxim 采用了两步法（如图 2 所示）：
第 1 步：模拟课程取消，此时 led 关闭，环境光在 p1 的栅极上进行采样
第 2 步：数字精细消除，其中 led 关闭，数字滤波器去除残留的 dc、ac 和 1/f 噪声
图 2：有效消除环境光的两步法。
心率监测器的传输路径（图 3）由 led 电压 （vled） 组成，该电压必须足够高以支持 led 的正向电压 （vf）；运算放大器 （op amp），它必须具有良好的线性度和高电源抑制比 （psrr），以减轻电源噪声；和一个 led，对于大多数心率监测器来说通常是绿色的。
图 3：心率监测的传输路径。
开发心率监测系统还需要考虑所涉及的算法。噪声抑制、信号检测和运动补偿都是需要解决的重要挑战。例如，为了节省电力，设备必须能够自动检测何时与人体皮肤接触。为了准确，该设备必须能够抑制环境和模拟前端 （afe） 噪声。
心率和血氧监测需要准确检测 ppg 峰（也称为收缩峰）和 ppg 谷。在传统算法中，运动补偿使用快速傅里叶变换 （fft） 或其他经典信号处理方法。这种方法实现起来很简单，但几乎不可能用经典滤波器消除所有运动类型。
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