原创 某医疗设备中放大器低频信号的测试

2014-12-3 10:35 2036 22 33 分类: 测试测量 文集: 示波器专题月

作者:陈宁娟 微创医疗器械(上海)有限公司 ,njchen@microport.com

 

ScopeArt按语:

这天上午,ScopeArt先生在微创医疗举办轰轰烈烈的500场之一的客户端巡回交流会。客户邀请我们中午在其食堂就餐,午饭后要拿R&S示波器和另外厂商示波器做一下底噪的对比。由于上午交流讨论得过于激烈,待到我们去食堂吃饭时发现食堂快打烊了。中午时我们就现场PK了一番底噪,结果可想而知:R&S示波器光荣胜出。但是我们的ScopeArt先生是一个问题先生。他问客户:您为什么要关心这底噪问题啊。于是就在现场搭起环境,实测了客户一直很纠结的信号。当时有一种争分夺秒之感,因为下午的客户交流会时间快到了。但是,这次实测的结果是令人愉悦的,其成果之一就是本文文章中的这个测试案例。

 

各位看官读完本文可能觉得奇怪,文中的信号看起来幅值并不是很小,信号中叠加的噪声也不是很大啊。为什么其它示波器就测试不出来呢? 嘿嘿,这就是示波器的测量艺术吧~~ 

 



总述

人体内有很多的生物电信号,如心电、肌电和脑电等,精确测量该类信号,使得医生能够正确掌握患者的病情,可以对症下药。该类信号主要具有如下特点:频率低(一般几百Hz以下) 、幅值小、易受环境干扰。在测量此类信号时,如果受到干扰,就有可能得到错误的结果,进而导致医生误判病情,甚至造成严重的后果。因此,本文就如何消除干扰,提高测量的精准度,进行了一系列探索。

 

正文

某种放大设备,可以对生物电信号进行放大,然后进行相关测量。为了验证产品性能,进行如下试验:在放大器的输入端加一个已知的三角波信号,然后用示波器测试放大器的输出, 这样计算得到放大器对三角波的增益,最后就可以判断该放大器的性能。测试仪器为R&S公司的RTE示波器,带宽为1GHz,每通道为5GSa/S的采样率,每通道最大存储深度为40M,可以满足本次测试的应用。

 

由于输入的三角波为已知信号,因此我们主要观察放大器的输出信号。测试环境中存在环境噪声、工频干扰以及电路固有噪声的影响,本应该平滑的输出波形上有明显的毛刺(如图1所示),毛刺的峰峰值最高会超过20mV,这对测试结果有较大的影响,这样就无法正确评估该医疗放大器的性能了。如果按照这样的结果来设置产品参数,医生在使用该产品时就有可能误判病人的病情。
 

pic_01.jpg

图1 原始波形

 

如何来消除噪声的影响,提高测试的精准度呢?根据信号本身的特性,以及RTE示波器的功能。我们进行如下探索:

 

1 选择合适的带宽

测试低频信号时,示波器的带宽太大,就会从环境中引入跟多的高频噪声。示波器为1G带宽,对带宽不加限制,直接测量该几百赫兹的信号,会发现很多噪声毛刺,见图1。这样可以考虑把示波器带宽设为20MHz,再去测量波形上的毛刺明显减少,见图2。    

pic_02.jpg

图2 限制带宽测量信号

 

限制带宽,相当于直接滤出高频噪声的干扰。如下示意图所示:

pic_02_1.jpg
 
2 选择合适的波形去噪算法

RTE具有各种波形去噪算法,并且单个通道可以显示三种波形的功能。这样我们在不限制示波器带宽的情况下,可以选择合适的波形算法,以减小高频噪声的干扰。分别选择Average算法和Highres算法,进行测试:

 

2.1 Average算法

通过对多次采集的波形的相同时刻采样点进行平均计算,这样可以有效降低高斯白噪声的影响,减少毛刺,光滑波形,使得波形尽量接近真实。需要注意的是:该算法是对相同时间上的采集点(可认为是数据)进行平均计算,而不是对波形多次平均。其局限在于:仅在信号很相近且触发位置连续稳定时才能正常工作。示意图如下所示:

pic_02_2.jpg

利用该算法,测得如下波形(如图3所示),噪声明显减小了
 

pic_03.jpg
图3 Average模式
 

2.2 HighRes算法

当被测信号的波形符合一定特点时,可以采用分辨率增强模式来获得更高的等效采样率,这样可以提高被测信号的准确度。其特点为:示波器按固定的时间间隔进行采样:触发一次后,示波器对电压进行连续的等时间间隔采样,然后根据采样点重建信号波形。实时采样模式用来捕获非重复性或单次信号。在实时采样模式下,可以设置采样抽取(Decimation)模式减少样本数。下图所示为HighRes工作模式:
 

pic_03_1.jpg

经过该算法,测试结果同样非常理想,如图4所示:

pic_04.jpg
图4  HighRes模式

 

3 探头的选择

相较于无源探头,有源差分探头具备低寄生电容和高带宽特性,并且最为关键的是,有源差分探头具有高共模抑制比(CMRR),对共模噪声的抑制能力比较强。用来测试此类信号,应该会有很好的结果。

文章评论11条评论)

登录后参与讨论

mancave 2014-12-18 09:55

今天右学习了!!! 谢谢啦

用户1438021 2014-12-17 21:36

值得学习

用户1438021 2014-12-17 21:36

值得学习

用户1822873 2014-12-5 10:49

谢谢分享,刚好遇到类似的技术问题!问题迎刃而解。

用户377235 2014-12-5 10:25

原来这么有意思,不过,可以好好学习学习了。

用户377235 2014-12-4 14:38

写的很好,非常实用!

用户377235 2014-12-4 09:32

写的很有用,非常好,以后要多学习,希望再次看到类似的文章。

用户377235 2014-12-3 17:43

真是患者的福音啊,作者很厉害!

用户377235 2014-12-3 17:24

不错!

用户377235 2014-12-3 17:22

很有收获!
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