标签: 可编程片上系统

血糖监测仪用于测量患者血液中的葡萄糖量，尤其是出现了糖尿病症状或有血糖过高或过低史的患者。一般来说，血糖监测仪可帮助糖尿病患者控制合适的胰岛素剂量。家用血糖仪的出现（非临床用设备）已经大大改善了患者的生活质量。然而，每次用这种监测仪进行测量时，不仅需要采集指血，造成疼痛和不便，而且要使用新的测试纸，从而增加了设备的使用成本。 要确定最合适的胰岛素剂量需要经常或持续监测血糖，但目前的血糖仪无法满足这一要求。连续监测仪确实存在，但需要植入皮下，植入后会造成创伤，而且每周都要更换。另外还有一种非侵入式血糖监测仪。本文将介绍一种使用近红外（NIR）光谱技术的架构，根据耳垂部分的透射光谱来确定血糖水平。由于要用到组织厚度和血氧饱和度等各种人体参数以及基于线性回归分析的校准系统，因此建议采用一种精确的实时架构。本文还给出了采用赛普拉斯可编程片上系统PSoC-5LP控制器的全模拟、数字和混合信号功能实现的示例方案。 高血糖与低血糖 高血糖和低血糖指的是血糖水平高出或低于正常值的身体状况。糖尿病是体内胰腺停止分泌控制血糖水平的胰岛素而出现的一种身体状况。糖尿病的成因目前尚未完全被人们所了解，但普遍认为糖尿病可能由遗传因素和日常饮食摄入糖分过多所导致 。一旦被诊断为糖尿病，就要不断监测血糖水平以便适时摄入药用胰岛素。高血糖患者会表现出持续的高血糖水平，需要进行持续的血糖监测 。由于目前的测量设备都是通过侵入方式来监测血糖水平，因此需要经常提取患者血样，有时会导致出血、失血和过敏等其它并发症。非侵入式技术能解决采血问题。本文将探讨并实现一种非侵入式血糖监测方案。 由于近红外光谱技术灵敏度高、选择性强、成本低而且易于携带，所以我们选用了该技术 。同时我们选用的波长为1550nm，以为该波长下葡萄糖信号信噪比（SNR）较高。 【 分页导航 】 • 第1页： 高血糖与低血糖 • 第2页： 工作原理/系统设计 • 第3页： 感应和预处理 • 第4页： 信号处理 • 第5页： 显示 • 第6页： 结果及结论 《电子技术设计》网站版权所有，谢绝转载 工作原理/系统设计 采用近红外透射光谱技术在耳垂两侧测量血糖，在耳垂两侧分别放置光源和光检测器。透过耳垂的近红外光总量取决于该区域的血糖量。选择耳垂进行测量是因为耳垂位置没有骨组织而且相对比较薄 。同时需要将近红外（NIR）光照射到耳垂的一侧，而另一侧放置的接收器用来接收衰减光，然后对衰减光信号进行采样和处理。 选用两个Thorlabs LED（LED 1550E）作为光源 。由于传统硅光电二极管的光谱带宽有限，无法用于接收近红外光，因此必须使用其他类型的光电二极管。在本案例中我们选用了波长1550nm的高灵敏度Marktech铟镓砷光电二极管 。将RC低通滤波器连接到光电二极管的输出以降低高频噪声。与具有相同或更高葡萄糖响应能力的其他波长相比，波长为1550nm的光发射器和接收器的成本相对较低。 除了血液中的葡萄糖含量外，近红外光的透光率还取决于光路中的血液量。也就是在相同葡萄糖含量下，血液量较大会导致透光率较低，反之亦然。因此需要根据测量时耳垂中的血液量调节葡萄糖的值。血液量可通过血液含氧量来估算 。而血液氧含量可使用脉搏血氧仪测量。脉搏血氧仪利用红光和红外光来区分血液中的血红蛋白和氧化血红蛋白，并以此为基础获得氧饱和度 。 另外一个影响葡萄糖测量的物理参数是耳垂组织厚度。当多个人使用一台设备时就会出现这个问题，因为这种情况下不同人的耳垂厚度可能不同。组织厚度决定近红外光的路径长度，路径越长，透光率越低。耳垂组织厚度可采用皮肤衰减率较高的绿光来测量。 用来感应近红外光谱信号的铟镓砷光电二极管也可用于感应其他波长（例如绿光、红光和红外光），因为这种二极管的光谱响应范围涵盖以上所用波长。 所有这些变量都在PSoC5LP中进行放大、采样和处理，随后通过蓝牙传送到一个安卓应用中。图1为整个系统流程方框图。 图1.系统结构图 【 分页导航 】 • 第1页： 高血糖与低血糖 • 第2页： 工作原理/系统设计 • 第3页： 感应和预处理 • 第4页： 信号处理 • 第5页： 显示 • 第6页： 结果及结论 《电子技术设计》网站版权所有，谢绝转载 感应和预处理 将铟镓砷光电二极管信号送入放大器，以放大微弱的近红外光谱信号。红光、红外光和绿光信号的衰减不会造成影响，因此无需放大。我们可利用内部可编程增益放大器（PGA）来放大近红外光谱信号。从葡萄糖变化中记录几毫伏的电压变化，再利用1.024V参考电压和增益为50的可编程放大器对其进行放大。利用单个Δ∑模数转换器连同一个模拟多路转换器对感应信号进行采样。用18位分辨率采样近红外和绿光信号，用16位分辨率采样红光和红外信号，以便提高采样率，避免心率变化引起信号混淆（见图2）。 点击查看大图 图2.PsoC的外部元件与原理图 可使用脉宽调制（PWM）来控制LED的发射功率。由于使用五个LED（2个近红外光、1个红外光、1个红光和1个绿光），因此需要五个8位PWM模块，而且占空比不同。近红外LED的传输波长会随直流电压平均值而改变。近红外LED运行于3个不同的占空比，以使光波波长在1550nm上下浮动。这样做是为了降低原始葡萄糖值之间的噪声。 心率引起的耳垂血液量变化如果得不到正确处理就会成为主要噪声源。为了消除心率变化的影响，在打开红光、红外和近红外LED后，应该在100毫秒内对衰减信号采样。对每个LED输出采集20个样本，共采集120个样本（三个近红外波长占60个，红外、红光和绿光波长各占20个）。环境光源也会产生大量噪声，并被光学传感器采集到。为了消除这种噪声，应该在打开LED之前存储几个样本。随后从实际信号中减去环境光测量值。所有样本都用32位整型变量存储，以应对乘法与加法溢出问题。 【 分页导航 】 • 第1页： 高血糖与低血糖 • 第2页： 工作原理/系统设计 • 第3页： 感应和预处理 • 第4页： 信号处理 • 第5页： 显示 • 第6页： 结果及结论 《电子技术设计》网站版权所有，谢绝转载 信号处理 所有变量存储完毕后，进入处理流程。图3给出了算法流程。 首先，利用线性小信号模型（与电子设备IV曲线中所用的类似）求出指数比尔–朗伯定律近似值，进而计算组织厚度，如公式（1）所示。渗到皮肤中的光线成指数级衰减，而耳垂皮肤厚度也有微小变化，一般在2mm至4mm左右。我们用线性公式来体现这一模型，其中‘y’是光渗透深度，‘x’是光学功率，‘A’、‘b’、‘C’、‘D’和‘E’为吸收常数。 图3.非侵入式血氧仪算法流程 然后，利用红光计算血氧饱和度，以确定血液量。皮肤厚度和血液量这两个变量共同确定耳垂中的血液是否达到所需值。非侵入式测量仪对婴儿来说并不可靠，因为耳垂皮肤厚度太薄（2mm）。同样，任何可抑制血液向耳垂流动的身体状况都会导致读数错误。血液中的氧含量通过脉搏血氧定量法计算，如公式（2）所示，而血液测量则简单地通过吸收引起的谷底瞬间电压缩减（trough voltage spike reduction）来实现。使用截止频率为5Hz的高通滤波器将两个变量的交流成分从原始信号中过滤掉，直流分量则通过低通滤波器来计算。公式（2）中的未扩展O 2 水平从0扩展至100，用以确定氧饱和度百分比。 最后，计算葡萄糖水平。近红外区域有3种不同波长，每个波长包含20个样本，因此得到一个3x20矩阵。根据公式（1），针对不同波长应用单个寄存器一阶滤波器能减少噪声，并可将三种波长调整为相同水平，以便实行相同处理。用C代码构建PSoC有限脉冲响应（FIR）滤波器。对经过滤波的样本进行插值计算，以利用线性回归法形成线性最优拟合线。该线的中心值代表有偏差的葡萄糖值。随后映射到55至355mg/dL的范围内。随后对结果实行针对组织厚度和氧含量的线性补偿。组织厚度增大1mm需要将葡萄糖水平增大10倍。此信号处理需要几毫秒的计算时间，以确保高精确度。 血糖水平： 低血糖=0-70mg/dL 正常血糖=70-135mg/dL 高血糖=135-450mg/dL 血液氧含量： 低氧饱和度=0-90% 正常氧饱和度=90-99% 一氧化碳中毒=100% 在该配置中使用近红外光谱的最低检测极限为55mg/dL。低于该值则无法精确测量葡萄糖值。通过增大LED的功率输出可加以改善。最高限值设为355，但高于该值也很容易测量。 【 分页导航 】 • 第1页： 高血糖与低血糖 • 第2页： 工作原理/系统设计 • 第3页： 感应和预处理 • 第4页： 信号处理 • 第5页： 显示 • 第6页： 结果及结论 《电子技术设计》网站版权所有，谢绝转载 显示 最后的葡萄糖值可以用简单的LCD显示，但本设计中也可用安卓手机通过蓝牙连接显示，即把PSoC的通用异步收发机（UART）连接到蓝牙设备。在PSoC和移动设备内实现简单的通信协议。当用户想要获得葡萄糖值时，安卓平台会向PSoC发送一个‘get’指令。PSoC等待葡萄糖计算，随后返回葡萄糖值和确认信息。安卓设备在收到后显示葡萄糖值。整个过程大约耗时2秒。 图4：安卓设备截图 图5：完整方案 【 分页导航 】 • 第1页： 高血糖与低血糖 • 第2页： 工作原理/系统设计 • 第3页： 感应和预处理 • 第4页： 信号处理 • 第5页： 显示 • 第6页： 结果及结论 《电子技术设计》网站版权所有，谢绝转载 结果 为了确定上述设备的精确度，需要将读数与市场中现有的手提式家用侵入式血糖仪的结果进行对比。Clarkson误差网格 是用于确定血糖监测仪精确度的标准方法。Y轴代表非侵入设备的读数，x轴代表已有的浸入式设备对相同患者在相同时间内的记录值。针对80位患者获得了超过100个测试点。误差网格如图4所示。75%左右的数据点都位于区域A，剩余点则处于区域B，其他区域没有数据点。非侵入式血糖仪和参考血糖仪测量值之间的关联系数等于0.85，体现出了非常好的关联效果。这里的精确性高于文献中大多数非侵入式血糖仪（尽管本次研究所用样本尺寸可能不够大并需要进一步测试和校准）。高性能的实现在一定程度上要归功于PSoC-5lp的高集成度模拟与数字功能以及低本底噪声和高分辨率模数转换功能。通过增大LED功率，使用敏感度更高的光电二极管，以及增加环境温度和人体温度等参数，还可以进一步提高精确性。 图6.基于PSoC的非侵入式血糖仪的Clarkson误差网格 结论 本文介绍了一种非侵入式血糖仪，无需血液样本，在短短几秒内即可实现无痛血糖测量。该设备经过简单调整后可以进行持续的血糖监测和血液含氧量测试，并记录历史测量值。此外，还可以将设备的算法进行修改，以便使用相同设备和传感器提供心率测试等其他功能。 警示 本文介绍的设备仅作为概念验证，用以展示近红外光透视比与血糖之间的关联。任何未经FDA审核的试验设备只能用于学术或学习目的，不能用于做任何医疗决策，包括但不限于医药管理。 参考资料 2004年麻省理工大学V. A. Saptari发表的博士论文《用于近红外葡萄糖测量的光谱系统》； Thorlabs公司网站资料： www.thorlabs.com Marktech 光电学，www.marktechopto.com 摘自A. Tura、A. Maran和G. Pacini共同编著的《非侵入式葡萄糖监测：定量指标评估技术与设备》以及Elsevier J. 2007年编著的《糖尿病研究与临床实践》第77卷第6号16到40页 。 作者简介 Masab Ahmed：09beemahmad@seecs.edu.pk Masab Ahmad 2013年毕业于位于伊斯兰堡的巴基斯坦国立科技大学的电气工程与计算机科学学院，获得电气工程学士学位。他目前留校担任研究助理，研究方向包括信号处理与信号设计。 Dr. Awais Mehmood Kamboh：awais.kamboh@seecs.edu.pk Awais M. Kamboh (PhD)是巴基斯坦伊斯兰堡国立科技太学的赛普拉斯-SEECS联合研发中心主任。Kamboh博士在密歇根州立大学获得电气工程博士学位，目前在巴基斯坦伊斯兰堡国立科技大学的电气工程与计算机科学学院（SEECS）担任助理教授和模拟混合信号研究室主任。他的研究方向包括用于生物医学和信号处理应用的混合信号集成电路与嵌入式系统设计。目前的研究项目包括可移植生物传感器系统，以及用于数字视频系统的数字信号处理硬件。 Ahmed Majeed Khan： Ahmed Majeed Khan是一位经验丰富的工程师，与多个不同职能部门一起持续推动电子产品技术的发展。Khan先生具有消费电子产品工作背景，其专业技术包括嵌入式系统和无线多媒体通信。凭借丰富经验，Khan亲自和领导团队开发出了多种大批量高质量产品。目前，Khan在创新型可编程片上系统（PSoC）技术领先供应商赛普拉斯半导体公司担任工程师，负责开发和协助开发可编程解决方案。他还在巴基斯坦伊斯兰堡国立科技大学建立了CY-SEECS联合研发中心。Khan先生拥有密歇根州立大学的电气工程学位，以及超过8年微控制器与嵌入式应用工作经验。 【 分页导航 】 • 第1页： 高血糖与低血糖 • 第2页： 工作原理/系统设计 • 第3页： 感应和预处理 • 第4页： 信号处理 • 第5页： 显示 • 第6页： 结果及结论 《电子技术设计》网站版权所有，谢绝转载

血糖监测仪用于测量患者血液中的葡萄糖量，尤其是出现了糖尿病症状或有血糖过高或过低史的患者。一般来说，血糖监测仪可帮助糖尿病患者控制合适的胰岛素剂量。家用血糖仪的出现（非临床用设备）已经大大改善了患者的生活质量。然而，每次用这种监测仪进行测量时，不仅需要采集指血，造成疼痛和不便，而且要使用新的测试纸，从而增加了设备的使用成本。 要确定最合适的胰岛素剂量需要经常或持续监测血糖，但目前的血糖仪无法满足这一要求。连续监测仪确实存在，但需要植入皮下，植入后会造成创伤，而且每周都要更换。另外还有一种非侵入式血糖监测仪。本文将介绍一种使用近红外（NIR）光谱技术的架构，根据耳垂部分的透射光谱来确定血糖水平。由于要用到组织厚度和血氧饱和度等各种人体参数以及基于线性回归分析的校准系统，因此建议采用一种精确的实时架构。本文还给出了采用赛普拉斯可编程片上系统PSoC-5LP控制器的全模拟、数字和混合信号功能实现的示例方案。 高血糖与低血糖 高血糖和低血糖指的是血糖水平高出或低于正常值的身体状况。糖尿病是体内胰腺停止分泌控制血糖水平的胰岛素而出现的一种身体状况。糖尿病的成因目前尚未完全被人们所了解，但普遍认为糖尿病可能由遗传因素和日常饮食摄入糖分过多所导致 。一旦被诊断为糖尿病，就要不断监测血糖水平以便适时摄入药用胰岛素。高血糖患者会表现出持续的高血糖水平，需要进行持续的血糖监测 。由于目前的测量设备都是通过侵入方式来监测血糖水平，因此需要经常提取患者血样，有时会导致出血、失血和过敏等其它并发症。非侵入式技术能解决采血问题。本文将探讨并实现一种非侵入式血糖监测方案。 由于近红外光谱技术灵敏度高、选择性强、成本低而且易于携带，所以我们选用了该技术 。同时我们选用的波长为1550nm，以为该波长下葡萄糖信号信噪比（SNR）较高。 【 分页导航 】 • 第1页： 高血糖与低血糖 • 第2页： 工作原理/系统设计 • 第3页： 感应和预处理 • 第4页： 信号处理 • 第5页： 显示 • 第6页： 结果及结论 《电子技术设计》网站版权所有，谢绝转载 工作原理/系统设计 采用近红外透射光谱技术在耳垂两侧测量血糖，在耳垂两侧分别放置光源和光检测器。透过耳垂的近红外光总量取决于该区域的血糖量。选择耳垂进行测量是因为耳垂位置没有骨组织而且相对比较薄 。同时需要将近红外（NIR）光照射到耳垂的一侧，而另一侧放置的接收器用来接收衰减光，然后对衰减光信号进行采样和处理。 选用两个Thorlabs LED（LED 1550E）作为光源 。由于传统硅光电二极管的光谱带宽有限，无法用于接收近红外光，因此必须使用其他类型的光电二极管。在本案例中我们选用了波长1550nm的高灵敏度Marktech铟镓砷光电二极管 。将RC低通滤波器连接到光电二极管的输出以降低高频噪声。与具有相同或更高葡萄糖响应能力的其他波长相比，波长为1550nm的光发射器和接收器的成本相对较低。 除了血液中的葡萄糖含量外，近红外光的透光率还取决于光路中的血液量。也就是在相同葡萄糖含量下，血液量较大会导致透光率较低，反之亦然。因此需要根据测量时耳垂中的血液量调节葡萄糖的值。血液量可通过血液含氧量来估算 。而血液氧含量可使用脉搏血氧仪测量。脉搏血氧仪利用红光和红外光来区分血液中的血红蛋白和氧化血红蛋白，并以此为基础获得氧饱和度 。 另外一个影响葡萄糖测量的物理参数是耳垂组织厚度。当多个人使用一台设备时就会出现这个问题，因为这种情况下不同人的耳垂厚度可能不同。组织厚度决定近红外光的路径长度，路径越长，透光率越低。耳垂组织厚度可采用皮肤衰减率较高的绿光来测量。 用来感应近红外光谱信号的铟镓砷光电二极管也可用于感应其他波长（例如绿光、红光和红外光），因为这种二极管的光谱响应范围涵盖以上所用波长。 所有这些变量都在PSoC5LP中进行放大、采样和处理，随后通过蓝牙传送到一个安卓应用中。图1为整个系统流程方框图。 图1.系统结构图 【 分页导航 】 • 第1页： 高血糖与低血糖 • 第2页： 工作原理/系统设计 • 第3页： 感应和预处理 • 第4页： 信号处理 • 第5页： 显示 • 第6页： 结果及结论 《电子技术设计》网站版权所有，谢绝转载 感应和预处理 将铟镓砷光电二极管信号送入放大器，以放大微弱的近红外光谱信号。红光、红外光和绿光信号的衰减不会造成影响，因此无需放大。我们可利用内部可编程增益放大器（PGA）来放大近红外光谱信号。从葡萄糖变化中记录几毫伏的电压变化，再利用1.024V参考电压和增益为50的可编程放大器对其进行放大。利用单个Δ∑模数转换器连同一个模拟多路转换器对感应信号进行采样。用18位分辨率采样近红外和绿光信号，用16位分辨率采样红光和红外信号，以便提高采样率，避免心率变化引起信号混淆（见图2）。 点击查看大图 图2.PsoC的外部元件与原理图 可使用脉宽调制（PWM）来控制LED的发射功率。由于使用五个LED（2个近红外光、1个红外光、1个红光和1个绿光），因此需要五个8位PWM模块，而且占空比不同。近红外LED的传输波长会随直流电压平均值而改变。近红外LED运行于3个不同的占空比，以使光波波长在1550nm上下浮动。这样做是为了降低原始葡萄糖值之间的噪声。 心率引起的耳垂血液量变化如果得不到正确处理就会成为主要噪声源。为了消除心率变化的影响，在打开红光、红外和近红外LED后，应该在100毫秒内对衰减信号采样。对每个LED输出采集20个样本，共采集120个样本（三个近红外波长占60个，红外、红光和绿光波长各占20个）。环境光源也会产生大量噪声，并被光学传感器采集到。为了消除这种噪声，应该在打开LED之前存储几个样本。随后从实际信号中减去环境光测量值。所有样本都用32位整型变量存储，以应对乘法与加法溢出问题。 【 分页导航 】 • 第1页： 高血糖与低血糖 • 第2页： 工作原理/系统设计 • 第3页： 感应和预处理 • 第4页： 信号处理 • 第5页： 显示 • 第6页： 结果及结论 《电子技术设计》网站版权所有，谢绝转载 信号处理 所有变量存储完毕后，进入处理流程。图3给出了算法流程。 首先，利用线性小信号模型（与电子设备IV曲线中所用的类似）求出指数比尔–朗伯定律近似值，进而计算组织厚度，如公式（1）所示。渗到皮肤中的光线成指数级衰减，而耳垂皮肤厚度也有微小变化，一般在2mm至4mm左右。我们用线性公式来体现这一模型，其中‘y’是光渗透深度，‘x’是光学功率，‘A’、‘b’、‘C’、‘D’和‘E’为吸收常数。 图3.非侵入式血氧仪算法流程 然后，利用红光计算血氧饱和度，以确定血液量。皮肤厚度和血液量这两个变量共同确定耳垂中的血液是否达到所需值。非侵入式测量仪对婴儿来说并不可靠，因为耳垂皮肤厚度太薄（2mm）。同样，任何可抑制血液向耳垂流动的身体状况都会导致读数错误。血液中的氧含量通过脉搏血氧定量法计算，如公式（2）所示，而血液测量则简单地通过吸收引起的谷底瞬间电压缩减（trough voltage spike reduction）来实现。使用截止频率为5Hz的高通滤波器将两个变量的交流成分从原始信号中过滤掉，直流分量则通过低通滤波器来计算。公式（2）中的未扩展O 2 水平从0扩展至100，用以确定氧饱和度百分比。 最后，计算葡萄糖水平。近红外区域有3种不同波长，每个波长包含20个样本，因此得到一个3x20矩阵。根据公式（1），针对不同波长应用单个寄存器一阶滤波器能减少噪声，并可将三种波长调整为相同水平，以便实行相同处理。用C代码构建PSoC有限脉冲响应（FIR）滤波器。对经过滤波的样本进行插值计算，以利用线性回归法形成线性最优拟合线。该线的中心值代表有偏差的葡萄糖值。随后映射到55至355mg/dL的范围内。随后对结果实行针对组织厚度和氧含量的线性补偿。组织厚度增大1mm需要将葡萄糖水平增大10倍。此信号处理需要几毫秒的计算时间，以确保高精确度。 血糖水平： 低血糖=0-70mg/dL 正常血糖=70-135mg/dL 高血糖=135-450mg/dL 血液氧含量： 低氧饱和度=0-90% 正常氧饱和度=90-99% 一氧化碳中毒=100% 在该配置中使用近红外光谱的最低检测极限为55mg/dL。低于该值则无法精确测量葡萄糖值。通过增大LED的功率输出可加以改善。最高限值设为355，但高于该值也很容易测量。 【 分页导航 】 • 第1页： 高血糖与低血糖 • 第2页： 工作原理/系统设计 • 第3页： 感应和预处理 • 第4页： 信号处理 • 第5页： 显示 • 第6页： 结果及结论 《电子技术设计》网站版权所有，谢绝转载 显示 最后的葡萄糖值可以用简单的LCD显示，但本设计中也可用安卓手机通过蓝牙连接显示，即把PSoC的通用异步收发机（UART）连接到蓝牙设备。在PSoC和移动设备内实现简单的通信协议。当用户想要获得葡萄糖值时，安卓平台会向PSoC发送一个‘get’指令。PSoC等待葡萄糖计算，随后返回葡萄糖值和确认信息。安卓设备在收到后显示葡萄糖值。整个过程大约耗时2秒。 图4：安卓设备截图 图5：完整方案 【 分页导航 】 • 第1页： 高血糖与低血糖 • 第2页： 工作原理/系统设计 • 第3页： 感应和预处理 • 第4页： 信号处理 • 第5页： 显示 • 第6页： 结果及结论 《电子技术设计》网站版权所有，谢绝转载 结果 为了确定上述设备的精确度，需要将读数与市场中现有的手提式家用侵入式血糖仪的结果进行对比。Clarkson误差网格 是用于确定血糖监测仪精确度的标准方法。Y轴代表非侵入设备的读数，x轴代表已有的浸入式设备对相同患者在相同时间内的记录值。针对80位患者获得了超过100个测试点。误差网格如图4所示。75%左右的数据点都位于区域A，剩余点则处于区域B，其他区域没有数据点。非侵入式血糖仪和参考血糖仪测量值之间的关联系数等于0.85，体现出了非常好的关联效果。这里的精确性高于文献中大多数非侵入式血糖仪（尽管本次研究所用样本尺寸可能不够大并需要进一步测试和校准）。高性能的实现在一定程度上要归功于PSoC-5lp的高集成度模拟与数字功能以及低本底噪声和高分辨率模数转换功能。通过增大LED功率，使用敏感度更高的光电二极管，以及增加环境温度和人体温度等参数，还可以进一步提高精确性。 图6.基于PSoC的非侵入式血糖仪的Clarkson误差网格 结论 本文介绍了一种非侵入式血糖仪，无需血液样本，在短短几秒内即可实现无痛血糖测量。该设备经过简单调整后可以进行持续的血糖监测和血液含氧量测试，并记录历史测量值。此外，还可以将设备的算法进行修改，以便使用相同设备和传感器提供心率测试等其他功能。 警示 本文介绍的设备仅作为概念验证，用以展示近红外光透视比与血糖之间的关联。任何未经FDA审核的试验设备只能用于学术或学习目的，不能用于做任何医疗决策，包括但不限于医药管理。 参考资料 2004年麻省理工大学V. A. Saptari发表的博士论文《用于近红外葡萄糖测量的光谱系统》； Thorlabs公司网站资料： www.thorlabs.com Marktech 光电学，www.marktechopto.com 摘自A. Tura、A. Maran和G. Pacini共同编著的《非侵入式葡萄糖监测：定量指标评估技术与设备》以及Elsevier J. 2007年编著的《糖尿病研究与临床实践》第77卷第6号16到40页 。 作者简介 Masab Ahmed：09beemahmad@seecs.edu.pk Masab Ahmad 2013年毕业于位于伊斯兰堡的巴基斯坦国立科技大学的电气工程与计算机科学学院，获得电气工程学士学位。他目前留校担任研究助理，研究方向包括信号处理与信号设计。 Dr. Awais Mehmood Kamboh：awais.kamboh@seecs.edu.pk Awais M. Kamboh (PhD)是巴基斯坦伊斯兰堡国立科技太学的赛普拉斯-SEECS联合研发中心主任。Kamboh博士在密歇根州立大学获得电气工程博士学位，目前在巴基斯坦伊斯兰堡国立科技大学的电气工程与计算机科学学院（SEECS）担任助理教授和模拟混合信号研究室主任。他的研究方向包括用于生物医学和信号处理应用的混合信号集成电路与嵌入式系统设计。目前的研究项目包括可移植生物传感器系统，以及用于数字视频系统的数字信号处理硬件。 Ahmed Majeed Khan： Ahmed Majeed Khan是一位经验丰富的工程师，与多个不同职能部门一起持续推动电子产品技术的发展。Khan先生具有消费电子产品工作背景，其专业技术包括嵌入式系统和无线多媒体通信。凭借丰富经验，Khan亲自和领导团队开发出了多种大批量高质量产品。目前，Khan在创新型可编程片上系统（PSoC）技术领先供应商赛普拉斯半导体公司担任工程师，负责开发和协助开发可编程解决方案。他还在巴基斯坦伊斯兰堡国立科技大学建立了CY-SEECS联合研发中心。Khan先生拥有密歇根州立大学的电气工程学位，以及超过8年微控制器与嵌入式应用工作经验。 【 分页导航 】 • 第1页： 高血糖与低血糖 • 第2页： 工作原理/系统设计 • 第3页： 感应和预处理 • 第4页： 信号处理 • 第5页： 显示 • 第6页： 结果及结论 《电子技术设计》网站版权所有，谢绝转载

无论是小到手持设备还是大到机械机床，在当今的嵌入式和工业应用中，控制系统的基本要素仍然占据着举足轻重的地位。大多数自动控制系统都采用负反馈机制来控制物理参数，如位置、速度、扭矩、电压、电流以及强度等。在此，需要控制的参数均由适当的变换器进行感测，之后再反馈回输入与参考值进行比较。将经采样的输出信号与参考输入相减，即是所谓的负反馈。差异信号（“误差”）放大后会驱动系统（激励），让输出接近参考值。换言之，系统可最小化误差信号，因而是一种闭环控制系统。电子机械系统在传统控制系统中占绝大多数，而电机控制则是一种常见的应用。 图1：控制电机速度的闭环系统 一般说来，可将电机控制系统分为各种不同的子系统，如速度、位置或方向控制系统等。我们首先看一下构造简单的速度控制系统，其电机采用常量电压（V）。在默认情况下，电机在特定的供电电压（V）下具有特定的转速（x）。如果向电机施加相同电压（V）的负载，那么其转速可能下降（y）。这样，我们就不能控制电机的速度，也就是说不能确保转速不受任何外部因素的影响。这是一种开环系统，因而我们要采取一定的反馈机制，以便能感应电机的速度并对有关因素进行补偿。 图1显示了闭环电机控制系统。这里，运动控制器将来自反馈系统的信号与实际输入进行比较，以获得误差信号，然后将其放大后提供给电机。在此系统中，向电机馈送校正因数的“运动控制器”和“放大器”模块可一起由混合信号控制器实现，而光学转动编码器则作为传感器，因为我们能通过控制器轻松对该组件的输出信号进行解码。下文将对上述各个系统的模块做进一步地阐述。 【 分页导航 】 • 第1页： 控制电机速度的闭环系统 • 第2页： DC和步进电机简介 • 第3页： 旋转编码器简介及其分类 • 第4页： 速度测量设备及运动控制器模块 • 第5页： 应用可实现电机控制的旋转编码器 • 第6页： 电机控制应用示例 《电子技术设计》网站版权所有，谢绝转载 DC和步进电机简介 电机就是可将电能转换为机械能的设备。下列给出了不同领域常用的一些电机类型： (Ⅰ) DC电机： 最简单的DC电机就是在轴上加线圈绕组，固定永磁铁（见图2）。在将电压（V）施加给线圈时，电流（i）通过线圈。由于已有磁场（B），会有力（F）作用在线圈上（弗莱明右手法则）使其转动。 一旦线圈达到永磁铁的磁极之一，就会受到斥力并向另一磁极运动，从而形成持续转动，速度由所施加的DC电压决定。 图2：DC电机的工作原理 (Ⅱ) 步进电机： 永磁步进电机由永磁转子、线圈绕组和磁传导定子组成。 为线圈绕组施加电压会产生电磁场，出现南北极。定子承载着磁场。通过顺序通电或“步进”定子线圈，能改变磁场，进而生成旋转运动。图2描述了双相电机的工作情况。在第一步中，为双相定子的A相施加电压，就会将转子磁锁在如图所示的位置，这是因为异性相吸；在第二步中，关闭A相打开B相，让转子顺时针旋转90度；在第三步中，B相打开，极性与第一步相反，又产生90度旋转；在第四步中，A相关闭，B相打开，极性与第二步相反。重复上述序列会让转子每次以90度步进顺时针旋转。 在步进电机中，电机旋转的速度取决于第一步到第四步的执行速度。 图3：步进电机的工作原理 【 分页导航 】 • 第1页： 控制电机速度的闭环系统 • 第2页： DC和步进电机简介 • 第3页： 旋转编码器简介及其分类 • 第4页： 速度测量设备及运动控制器模块 • 第5页： 应用可实现电机控制的旋转编码器 • 第6页： 电机控制应用示例 《电子技术设计》网站版权所有，谢绝转载 旋转编码器简介及其分类 电机控制系统的下一个部分就是能感应电机状态并将状态馈送回控制器的反馈传感器。如前所述，旋转编码器可发挥反馈传感器的作用。 旋转编码器是一种非常简单的电磁器件，其能为轴上的每一步旋转生成适当的脉冲。可将其归为两类：绝对编码器和增量编码器。 (Ⅰ) 绝对编码器 绝对编码器可为电机轴的每个位置提供固定输出。例如，如果编码器能检测0度（固定）、45度、90度、135度、180度、225度、270度、315度角的轴位置（共8个位置 － 45度的分辨率），则可为每个位置分配一个3位值，如从000到111。 (Ⅱ) 增量编码器 就增量编码器而言，仅能确定电机的相对位置（即仅能确定相对于上一个位置的转动方向和角度）。增量编码器给出A和B两个信号，它们在不转动的情况下都具有默认值，假设为逻辑0和逻辑1。在轴上出现较小角度的旋转时，信号A和B都会在短时期内转换为其它逻辑，随后又返回默认值。根据旋转方向，A会转到B或B会转到A。对于每次这种旋转来说，信号A和B都会发生这种转变。图4同时给出了顺时针和逆时针旋转情况下信号A和B的转变情况。 图4：信号A和B的转变 此外，旋转编码器还可根据使用的工作原理做进一步细分，包括： (Ⅰ) 机械编码器： 相继趋近接触金属接地（逻辑0）时信号A和B发生转变； (Ⅱ) 磁性编码器： 转子随轴转动，在此情况下南北两极间距一致且互变。传感器根据通量线路的方向检测位置的微量偏移和转动方向； (Ⅲ) 光学编码器： 发光二极管的光束通过连接在轴上且有透明和不透明部分的圆盘。两个光检测器（传感器A和B）检测到光束，随后生成正交相位脉冲A和B。 图5显示了机械编码器示例。 图5：机械旋转编码器 【 分页导航 】 • 第1页： 控制电机速度的闭环系统 • 第2页： DC和步进电机简介 • 第3页： 旋转编码器简介及其分类 • 第4页： 速度测量设备及运动控制器模块 • 第5页： 应用可实现电机控制的旋转编码器 • 第6页： 电机控制应用示例 《电子技术设计》网站版权所有，谢绝转载 速度测量设备 目前，转速表被广泛用于测量电机的转速。可将电机的轴连接到类似于DC生成器的转速表（即，用机械能生成电能）上，其输出的DC电压与电机转速成正比。转速表生成的电压可用于实现进一步处理。 如今，众多设计人员都纷纷转而采用旋转编码器，每次转动生成数字输出。另外，这不会像转速表那样出现磨损问题。将旋转编码器的输出馈送给微控制器，就能直接监控以旋转编码器作为传感器的电机转速。 图6：通过接口将旋转编码器与DC电机相连 运动控制器模块 我们在系统中需要一个运动控制器模块来比较参考速度和实际速度，并将误差信号馈送回电机。由于上述旋转编码器返回两个正交相位信号A和B，我们需要实施可对信号解码的逻辑，从而感应电机的电流速度。通过计算传感速度和实际速度之差，我们就能向电机馈送校正因数，从而获得所需的速度。由于控制到电机的电源能控制其转速，因而馈送的校正因数需要就给定的供电电压实现适当的电压校正。 我们将在以下章节详细介绍PSoC 3/5作为运动控制器的速度控制应用。PSoC是一种名符其实的可编程嵌入式片上系统，其在单颗芯片上高度集成了可配置的模拟与数字外设功能、存储器和微控制器。其采用的极度灵活的视觉嵌入式设计方法包含预配置的用户定义外设和层级原理图条目等元素。其它特性还包括高精度可编程模拟模块，如12到20位Δ-Σ ADC、带几十种插入式外设的数字逻辑库、业界最佳的电源管理以及适用于电机控制应用的丰富连接资源等。 【 分页导航 】 • 第1页： 控制电机速度的闭环系统 • 第2页： DC和步进电机简介 • 第3页： 旋转编码器简介及其分类 • 第4页： 速度测量设备及运动控制器模块 • 第5页： 应用可实现电机控制的旋转编码器 • 第6页： 电机控制应用示例 《电子技术设计》网站版权所有，谢绝转载 如何应用可实现电机控制的旋转编码器 既然我们已经了解了电机和旋转编码器的使用和工作原理，下面我们将讨论三种器件如何在实际应用中实现彼此互连。如果我们要对旋转编码器的信号进行解码并实施进一步处理，那么通常情况下我们必须在正常的微控制器中采用中断例程，并在中断例程过程中避免执行其它功能。若采用PSoC 3和5等可编程片上系统器件，微控制器就会有单独的数字模块/硬件模块来解码正交相位信号（A和B），并存储电流计数值，即自动递增和递减。 在反馈环路中，如果我们通过电机适配器将电机轴（速度待测）和旋转编码器的轴（这可能给电机造成负载）连接，那么编码器轴的转速就会与电机相同。编码器的输出可馈送给PSoC 3/5中的正交解码器模块做进一步处理，从而全面实现典型的电机控制系统。 电机控制应用示例 在与电机相关的应用中，“测速”是常见的要求之一。如前所述，可在解码器模块中存储电流计数值。由于电机的速度通常是根据每分钟的旋转次数来测量的，因而我们可通过每分钟对计数值进行测量来测得电机速度。例如，在每一分钟后，我们都能重设计数值，也能使用计数值差额进行计算。事实上，不用等待每分钟都做计算，我们可测量每秒钟的计数值并乘以60，但这种方法的准确度会低于每分钟测量到的情况。那么，电机的速度计算如下： 例如，我们假定步进电机的速度需保持在6000rpm上。就开环系统而言，我们可让控制器向步进电机输出方波信号，让它保持一个方向的转速为6000rpm。但是，如果我们为电机添加负载，电机的速度就会低于它应有的实际值，从而造成我们无法实现所需的速度，而且还没办法做出调整。 无论电机负载如何变化，为了确保电机的速度保持在特定值上，我们需要遵循闭环系统的原则。为了感测和反馈电流转速，如前所述，我们采用旋转编码器。我们对编码器的选择取决于所需的转速和速度准确度。旋转编码器的信号通过使用PSoC Creator工具提供的正交解码器模块进行编码。 可将适合的时钟频率路由到正交解码器模块，具体取决于每分钟的最大转速。例如，如果最大转速为9000rpm，那就相当于每秒150转。如果编码器每次完成旋转需要4个脉冲（编码器特征），那么解码器模块所需的时钟频率就是150*4*10 = 6kHz（信号A和B频率的10倍）。由于我们每秒钟都要跟踪计数值，因此我们能够采用每秒钟一次的中断。在中断服务例程中，我们能捕获计数寄存器的值并将其清空（从而能测量下一秒的速度），并用方程式1计算电机的速度。 以下两个案例中列出的电源适用于DC电机以及可对其进行控制的逻辑。 【 分页导航 】 • 第1页： 控制电机速度的闭环系统 • 第2页： DC和步进电机简介 • 第3页： 旋转编码器简介及其分类 • 第4页： 速度测量设备及运动控制器模块 • 第5页： 应用可实现电机控制的旋转编码器 • 第6页： 电机控制应用示例 《电子技术设计》网站版权所有，谢绝转载 案例一：DC电机还使用相同的PSoC 3/5通过电流缓冲驱动 例如，DC电机规范要求在无负载条件下5V供电电压的流耗为88mA，我们可通过如图7所示的电流驱动电路将PSoC 3/5输出接口连接到DC电机。 在该例中，我们给出了常量DC供电电压，电机全速转动，即9000rpm。现在光学旋转编码器和电机转速相同，编码器输出采用PSoC 3/5中的解码器测量。这时，微控制器检测到9000rpm的转速，并将其与所需值进行比较（例如，所需值为6000rpm，也就是实际速度的三分之二）。那么校正响应为-3000rpm，即当前施加给电机的电压应减少三分之一。 图7：通过PSoC驱动的DC电机 我们可使用PWM来实施电压差。通过改变PWM的占空比，可改变平均电压。PSoC Creator提供拖放式PWM模块。反馈至PWM模块的时钟频率取决于应用所需的速度分辨率。 这里： 这里所需的占空比为三分之二。每周期PWM模块的平均输出电压为5*2/3 = 3.33V。PWM模块的输出提供给可连接至DC电机的电流驱动电路。DC电机现在能实现6000rpm的所需转速。旋转编码器再次感测速度，检测到6000rpm，并将其反馈回控制器。现在的误差因素为0。PWM保持此前的状态且电机保持其速度。 假设向电机添加了负载。虽然占空比保持在2/3，但电机速度下降为5000rpm。现在旋转编码器感测速度，并将误差因数（即+1000rpm）馈送给控制器。PWM的占空比为1/9。通过函数将该因数写入中断中的PWM函数： 案例二：通过另一控制器为DC电机供电 如果通过另一个控制器为DC电机供电，那么PSoC控制器可用来通过I2C等接口将电机状态馈送给另一个控制器。如果DC电机通过外部电池供电，那么如图8所示的逻辑能够轻松控制其速度。可将PSoC的PWM输出馈送给打开后能为电机供电的开关，电机采用特定占空比以便能如前所述满足相同的标准。 图8：通过外部电源（不是PSoC）供电的DC电机 定位控制等其它应用： 对于定位控制等其它电机控制应用而言，我们能采用绝对旋转编码器，因为其能给出电机的当前位置。也可将这种输出馈送回控制器，找出与实际信号的偏差，并通过短时期脉冲确保电机达到目标位置。 【 分页导航 】 • 第1页： 控制电机速度的闭环系统 • 第2页： DC和步进电机简介 • 第3页： 旋转编码器简介及其分类 • 第4页： 速度测量设备及运动控制器模块 • 第5页： 应用可实现电机控制的旋转编码器 • 第6页： 电机控制应用示例 《电子技术设计》网站版权所有，谢绝转载

无论是小到手持设备还是大到机械机床，在当今的嵌入式和工业应用中，控制系统的基本要素仍然占据着举足轻重的地位。大多数自动控制系统都采用负反馈机制来控制物理参数，如位置、速度、扭矩、电压、电流以及强度等。在此，需要控制的参数均由适当的变换器进行感测，之后再反馈回输入与参考值进行比较。将经采样的输出信号与参考输入相减，即是所谓的负反馈。差异信号（“误差”）放大后会驱动系统（激励），让输出接近参考值。换言之，系统可最小化误差信号，因而是一种闭环控制系统。电子机械系统在传统控制系统中占绝大多数，而电机控制则是一种常见的应用。 图1：控制电机速度的闭环系统 一般说来，可将电机控制系统分为各种不同的子系统，如速度、位置或方向控制系统等。我们首先看一下构造简单的速度控制系统，其电机采用常量电压（V）。在默认情况下，电机在特定的供电电压（V）下具有特定的转速（x）。如果向电机施加相同电压（V）的负载，那么其转速可能下降（y）。这样，我们就不能控制电机的速度，也就是说不能确保转速不受任何外部因素的影响。这是一种开环系统，因而我们要采取一定的反馈机制，以便能感应电机的速度并对有关因素进行补偿。 图1显示了闭环电机控制系统。这里，运动控制器将来自反馈系统的信号与实际输入进行比较，以获得误差信号，然后将其放大后提供给电机。在此系统中，向电机馈送校正因数的“运动控制器”和“放大器”模块可一起由混合信号控制器实现，而光学转动编码器则作为传感器，因为我们能通过控制器轻松对该组件的输出信号进行解码。下文将对上述各个系统的模块做进一步地阐述。 【 分页导航 】 • 第1页： 控制电机速度的闭环系统 • 第2页： DC和步进电机简介 • 第3页： 旋转编码器简介及其分类 • 第4页： 速度测量设备及运动控制器模块 • 第5页： 应用可实现电机控制的旋转编码器 • 第6页： 电机控制应用示例 《电子技术设计》网站版权所有，谢绝转载 DC和步进电机简介 电机就是可将电能转换为机械能的设备。下列给出了不同领域常用的一些电机类型： (Ⅰ) DC电机： 最简单的DC电机就是在轴上加线圈绕组，固定永磁铁（见图2）。在将电压（V）施加给线圈时，电流（i）通过线圈。由于已有磁场（B），会有力（F）作用在线圈上（弗莱明右手法则）使其转动。 一旦线圈达到永磁铁的磁极之一，就会受到斥力并向另一磁极运动，从而形成持续转动，速度由所施加的DC电压决定。 图2：DC电机的工作原理 (Ⅱ) 步进电机： 永磁步进电机由永磁转子、线圈绕组和磁传导定子组成。 为线圈绕组施加电压会产生电磁场，出现南北极。定子承载着磁场。通过顺序通电或“步进”定子线圈，能改变磁场，进而生成旋转运动。图2描述了双相电机的工作情况。在第一步中，为双相定子的A相施加电压，就会将转子磁锁在如图所示的位置，这是因为异性相吸；在第二步中，关闭A相打开B相，让转子顺时针旋转90度；在第三步中，B相打开，极性与第一步相反，又产生90度旋转；在第四步中，A相关闭，B相打开，极性与第二步相反。重复上述序列会让转子每次以90度步进顺时针旋转。 在步进电机中，电机旋转的速度取决于第一步到第四步的执行速度。 图3：步进电机的工作原理 【 分页导航 】 • 第1页： 控制电机速度的闭环系统 • 第2页： DC和步进电机简介 • 第3页： 旋转编码器简介及其分类 • 第4页： 速度测量设备及运动控制器模块 • 第5页： 应用可实现电机控制的旋转编码器 • 第6页： 电机控制应用示例 《电子技术设计》网站版权所有，谢绝转载 旋转编码器简介及其分类 电机控制系统的下一个部分就是能感应电机状态并将状态馈送回控制器的反馈传感器。如前所述，旋转编码器可发挥反馈传感器的作用。 旋转编码器是一种非常简单的电磁器件，其能为轴上的每一步旋转生成适当的脉冲。可将其归为两类：绝对编码器和增量编码器。 (Ⅰ) 绝对编码器 绝对编码器可为电机轴的每个位置提供固定输出。例如，如果编码器能检测0度（固定）、45度、90度、135度、180度、225度、270度、315度角的轴位置（共8个位置 － 45度的分辨率），则可为每个位置分配一个3位值，如从000到111。 (Ⅱ) 增量编码器 就增量编码器而言，仅能确定电机的相对位置（即仅能确定相对于上一个位置的转动方向和角度）。增量编码器给出A和B两个信号，它们在不转动的情况下都具有默认值，假设为逻辑0和逻辑1。在轴上出现较小角度的旋转时，信号A和B都会在短时期内转换为其它逻辑，随后又返回默认值。根据旋转方向，A会转到B或B会转到A。对于每次这种旋转来说，信号A和B都会发生这种转变。图4同时给出了顺时针和逆时针旋转情况下信号A和B的转变情况。 图4：信号A和B的转变 此外，旋转编码器还可根据使用的工作原理做进一步细分，包括： (Ⅰ) 机械编码器： 相继趋近接触金属接地（逻辑0）时信号A和B发生转变； (Ⅱ) 磁性编码器： 转子随轴转动，在此情况下南北两极间距一致且互变。传感器根据通量线路的方向检测位置的微量偏移和转动方向； (Ⅲ) 光学编码器： 发光二极管的光束通过连接在轴上且有透明和不透明部分的圆盘。两个光检测器（传感器A和B）检测到光束，随后生成正交相位脉冲A和B。 图5显示了机械编码器示例。 图5：机械旋转编码器 【 分页导航 】 • 第1页： 控制电机速度的闭环系统 • 第2页： DC和步进电机简介 • 第3页： 旋转编码器简介及其分类 • 第4页： 速度测量设备及运动控制器模块 • 第5页： 应用可实现电机控制的旋转编码器 • 第6页： 电机控制应用示例 《电子技术设计》网站版权所有，谢绝转载 速度测量设备 目前，转速表被广泛用于测量电机的转速。可将电机的轴连接到类似于DC生成器的转速表（即，用机械能生成电能）上，其输出的DC电压与电机转速成正比。转速表生成的电压可用于实现进一步处理。 如今，众多设计人员都纷纷转而采用旋转编码器，每次转动生成数字输出。另外，这不会像转速表那样出现磨损问题。将旋转编码器的输出馈送给微控制器，就能直接监控以旋转编码器作为传感器的电机转速。 图6：通过接口将旋转编码器与DC电机相连 运动控制器模块 我们在系统中需要一个运动控制器模块来比较参考速度和实际速度，并将误差信号馈送回电机。由于上述旋转编码器返回两个正交相位信号A和B，我们需要实施可对信号解码的逻辑，从而感应电机的电流速度。通过计算传感速度和实际速度之差，我们就能向电机馈送校正因数，从而获得所需的速度。由于控制到电机的电源能控制其转速，因而馈送的校正因数需要就给定的供电电压实现适当的电压校正。 我们将在以下章节详细介绍PSoC 3/5作为运动控制器的速度控制应用。PSoC是一种名符其实的可编程嵌入式片上系统，其在单颗芯片上高度集成了可配置的模拟与数字外设功能、存储器和微控制器。其采用的极度灵活的视觉嵌入式设计方法包含预配置的用户定义外设和层级原理图条目等元素。其它特性还包括高精度可编程模拟模块，如12到20位Δ-Σ ADC、带几十种插入式外设的数字逻辑库、业界最佳的电源管理以及适用于电机控制应用的丰富连接资源等。 【 分页导航 】 • 第1页： 控制电机速度的闭环系统 • 第2页： DC和步进电机简介 • 第3页： 旋转编码器简介及其分类 • 第4页： 速度测量设备及运动控制器模块 • 第5页： 应用可实现电机控制的旋转编码器 • 第6页： 电机控制应用示例 《电子技术设计》网站版权所有，谢绝转载 如何应用可实现电机控制的旋转编码器 既然我们已经了解了电机和旋转编码器的使用和工作原理，下面我们将讨论三种器件如何在实际应用中实现彼此互连。如果我们要对旋转编码器的信号进行解码并实施进一步处理，那么通常情况下我们必须在正常的微控制器中采用中断例程，并在中断例程过程中避免执行其它功能。若采用PSoC 3和5等可编程片上系统器件，微控制器就会有单独的数字模块/硬件模块来解码正交相位信号（A和B），并存储电流计数值，即自动递增和递减。 在反馈环路中，如果我们通过电机适配器将电机轴（速度待测）和旋转编码器的轴（这可能给电机造成负载）连接，那么编码器轴的转速就会与电机相同。编码器的输出可馈送给PSoC 3/5中的正交解码器模块做进一步处理，从而全面实现典型的电机控制系统。 电机控制应用示例 在与电机相关的应用中，“测速”是常见的要求之一。如前所述，可在解码器模块中存储电流计数值。由于电机的速度通常是根据每分钟的旋转次数来测量的，因而我们可通过每分钟对计数值进行测量来测得电机速度。例如，在每一分钟后，我们都能重设计数值，也能使用计数值差额进行计算。事实上，不用等待每分钟都做计算，我们可测量每秒钟的计数值并乘以60，但这种方法的准确度会低于每分钟测量到的情况。那么，电机的速度计算如下： 例如，我们假定步进电机的速度需保持在6000rpm上。就开环系统而言，我们可让控制器向步进电机输出方波信号，让它保持一个方向的转速为6000rpm。但是，如果我们为电机添加负载，电机的速度就会低于它应有的实际值，从而造成我们无法实现所需的速度，而且还没办法做出调整。 无论电机负载如何变化，为了确保电机的速度保持在特定值上，我们需要遵循闭环系统的原则。为了感测和反馈电流转速，如前所述，我们采用旋转编码器。我们对编码器的选择取决于所需的转速和速度准确度。旋转编码器的信号通过使用PSoC Creator工具提供的正交解码器模块进行编码。 可将适合的时钟频率路由到正交解码器模块，具体取决于每分钟的最大转速。例如，如果最大转速为9000rpm，那就相当于每秒150转。如果编码器每次完成旋转需要4个脉冲（编码器特征），那么解码器模块所需的时钟频率就是150*4*10 = 6kHz（信号A和B频率的10倍）。由于我们每秒钟都要跟踪计数值，因此我们能够采用每秒钟一次的中断。在中断服务例程中，我们能捕获计数寄存器的值并将其清空（从而能测量下一秒的速度），并用方程式1计算电机的速度。 以下两个案例中列出的电源适用于DC电机以及可对其进行控制的逻辑。 【 分页导航 】 • 第1页： 控制电机速度的闭环系统 • 第2页： DC和步进电机简介 • 第3页： 旋转编码器简介及其分类 • 第4页： 速度测量设备及运动控制器模块 • 第5页： 应用可实现电机控制的旋转编码器 • 第6页： 电机控制应用示例 《电子技术设计》网站版权所有，谢绝转载 案例一：DC电机还使用相同的PSoC 3/5通过电流缓冲驱动 例如，DC电机规范要求在无负载条件下5V供电电压的流耗为88mA，我们可通过如图7所示的电流驱动电路将PSoC 3/5输出接口连接到DC电机。 在该例中，我们给出了常量DC供电电压，电机全速转动，即9000rpm。现在光学旋转编码器和电机转速相同，编码器输出采用PSoC 3/5中的解码器测量。这时，微控制器检测到9000rpm的转速，并将其与所需值进行比较（例如，所需值为6000rpm，也就是实际速度的三分之二）。那么校正响应为-3000rpm，即当前施加给电机的电压应减少三分之一。 图7：通过PSoC驱动的DC电机 我们可使用PWM来实施电压差。通过改变PWM的占空比，可改变平均电压。PSoC Creator提供拖放式PWM模块。反馈至PWM模块的时钟频率取决于应用所需的速度分辨率。 这里： 这里所需的占空比为三分之二。每周期PWM模块的平均输出电压为5*2/3 = 3.33V。PWM模块的输出提供给可连接至DC电机的电流驱动电路。DC电机现在能实现6000rpm的所需转速。旋转编码器再次感测速度，检测到6000rpm，并将其反馈回控制器。现在的误差因素为0。PWM保持此前的状态且电机保持其速度。 假设向电机添加了负载。虽然占空比保持在2/3，但电机速度下降为5000rpm。现在旋转编码器感测速度，并将误差因数（即+1000rpm）馈送给控制器。PWM的占空比为1/9。通过函数将该因数写入中断中的PWM函数： 案例二：通过另一控制器为DC电机供电 如果通过另一个控制器为DC电机供电，那么PSoC控制器可用来通过I2C等接口将电机状态馈送给另一个控制器。如果DC电机通过外部电池供电，那么如图8所示的逻辑能够轻松控制其速度。可将PSoC的PWM输出馈送给打开后能为电机供电的开关，电机采用特定占空比以便能如前所述满足相同的标准。 图8：通过外部电源（不是PSoC）供电的DC电机 定位控制等其它应用： 对于定位控制等其它电机控制应用而言，我们能采用绝对旋转编码器，因为其能给出电机的当前位置。也可将这种输出馈送回控制器，找出与实际信号的偏差，并通过短时期脉冲确保电机达到目标位置。 【 分页导航 】 • 第1页： 控制电机速度的闭环系统 • 第2页： DC和步进电机简介 • 第3页： 旋转编码器简介及其分类 • 第4页： 速度测量设备及运动控制器模块 • 第5页： 应用可实现电机控制的旋转编码器 • 第6页： 电机控制应用示例 《电子技术设计》网站版权所有，谢绝转载

血糖监测仪用于测量患者血液中的葡萄糖量，尤其是出现了糖尿病症状或有血糖过高或过低史的患者。一般来说，血糖监测仪可帮助糖尿病患者控制合适的胰岛素剂量。家用血糖仪的出现（非临床用设备）已经大大改善了患者的生活质量。然而，每次用这种监测仪进行测量时，不仅需要采集指血，造成疼痛和不便，而且要使用新的测试纸，从而增加了设备的使用成本。 要确定最合适的胰岛素剂量需要经常或持续监测血糖，但目前的血糖仪无法满足这一要求。连续监测仪确实存在，但需要植入皮下，植入后会造成创伤，而且每周都要更换。另外还有一种非侵入式血糖监测仪。本文将介绍一种使用近红外（NIR）光谱技术的架构，根据耳垂部分的透射光谱来确定血糖水平。由于要用到组织厚度和血氧饱和度等各种人体参数以及基于线性回归分析的校准系统，因此建议采用一种精确的实时架构。本文还给出了采用赛普拉斯可编程片上系统PSoC-5LP控制器的全模拟、数字和混合信号功能实现的示例方案。 高血糖与低血糖 高血糖和低血糖指的是血糖水平高出或低于正常值的身体状况。糖尿病是体内胰腺停止分泌控制血糖水平的胰岛素而出现的一种身体状况。糖尿病的成因目前尚未完全被人们所了解，但普遍认为糖尿病可能由遗传因素和日常饮食摄入糖分过多所导致 。一旦被诊断为糖尿病，就要不断监测血糖水平以便适时摄入药用胰岛素。高血糖患者会表现出持续的高血糖水平，需要进行持续的血糖监测 。由于目前的测量设备都是通过侵入方式来监测血糖水平，因此需要经常提取患者血样，有时会导致出血、失血和过敏等其它并发症。非侵入式技术能解决采血问题。本文将探讨并实现一种非侵入式血糖监测方案。 由于近红外光谱技术灵敏度高、选择性强、成本低而且易于携带，所以我们选用了该技术 。同时我们选用的波长为1550nm，以为该波长下葡萄糖信号信噪比（SNR）较高。 【 分页导航 】 • 第1页： 高血糖与低血糖 • 第2页： 工作原理/系统设计 • 第3页： 感应和预处理 • 第4页： 信号处理 • 第5页： 显示 • 第6页： 结果及结论 《电子技术设计》网站版权所有，谢绝转载 工作原理/系统设计 采用近红外透射光谱技术在耳垂两侧测量血糖，在耳垂两侧分别放置光源和光检测器。透过耳垂的近红外光总量取决于该区域的血糖量。选择耳垂进行测量是因为耳垂位置没有骨组织而且相对比较薄 。同时需要将近红外（NIR）光照射到耳垂的一侧，而另一侧放置的接收器用来接收衰减光，然后对衰减光信号进行采样和处理。 选用两个Thorlabs LED（LED 1550E）作为光源 。由于传统硅光电二极管的光谱带宽有限，无法用于接收近红外光，因此必须使用其他类型的光电二极管。在本案例中我们选用了波长1550nm的高灵敏度Marktech铟镓砷光电二极管 。将RC低通滤波器连接到光电二极管的输出以降低高频噪声。与具有相同或更高葡萄糖响应能力的其他波长相比，波长为1550nm的光发射器和接收器的成本相对较低。 除了血液中的葡萄糖含量外，近红外光的透光率还取决于光路中的血液量。也就是在相同葡萄糖含量下，血液量较大会导致透光率较低，反之亦然。因此需要根据测量时耳垂中的血液量调节葡萄糖的值。血液量可通过血液含氧量来估算 。而血液氧含量可使用脉搏血氧仪测量。脉搏血氧仪利用红光和红外光来区分血液中的血红蛋白和氧化血红蛋白，并以此为基础获得氧饱和度 。 另外一个影响葡萄糖测量的物理参数是耳垂组织厚度。当多个人使用一台设备时就会出现这个问题，因为这种情况下不同人的耳垂厚度可能不同。组织厚度决定近红外光的路径长度，路径越长，透光率越低。耳垂组织厚度可采用皮肤衰减率较高的绿光来测量。 用来感应近红外光谱信号的铟镓砷光电二极管也可用于感应其他波长（例如绿光、红光和红外光），因为这种二极管的光谱响应范围涵盖以上所用波长。 所有这些变量都在PSoC5LP中进行放大、采样和处理，随后通过蓝牙传送到一个安卓应用中。图1为整个系统流程方框图。 图1.系统结构图 【 分页导航 】 • 第1页： 高血糖与低血糖 • 第2页： 工作原理/系统设计 • 第3页： 感应和预处理 • 第4页： 信号处理 • 第5页： 显示 • 第6页： 结果及结论 《电子技术设计》网站版权所有，谢绝转载 感应和预处理 将铟镓砷光电二极管信号送入放大器，以放大微弱的近红外光谱信号。红光、红外光和绿光信号的衰减不会造成影响，因此无需放大。我们可利用内部可编程增益放大器（PGA）来放大近红外光谱信号。从葡萄糖变化中记录几毫伏的电压变化，再利用1.024V参考电压和增益为50的可编程放大器对其进行放大。利用单个Δ∑模数转换器连同一个模拟多路转换器对感应信号进行采样。用18位分辨率采样近红外和绿光信号，用16位分辨率采样红光和红外信号，以便提高采样率，避免心率变化引起信号混淆（见图2）。 点击查看大图 图2.PsoC的外部元件与原理图 可使用脉宽调制（PWM）来控制LED的发射功率。由于使用五个LED（2个近红外光、1个红外光、1个红光和1个绿光），因此需要五个8位PWM模块，而且占空比不同。近红外LED的传输波长会随直流电压平均值而改变。近红外LED运行于3个不同的占空比，以使光波波长在1550nm上下浮动。这样做是为了降低原始葡萄糖值之间的噪声。 心率引起的耳垂血液量变化如果得不到正确处理就会成为主要噪声源。为了消除心率变化的影响，在打开红光、红外和近红外LED后，应该在100毫秒内对衰减信号采样。对每个LED输出采集20个样本，共采集120个样本（三个近红外波长占60个，红外、红光和绿光波长各占20个）。环境光源也会产生大量噪声，并被光学传感器采集到。为了消除这种噪声，应该在打开LED之前存储几个样本。随后从实际信号中减去环境光测量值。所有样本都用32位整型变量存储，以应对乘法与加法溢出问题。 【 分页导航 】 • 第1页： 高血糖与低血糖 • 第2页： 工作原理/系统设计 • 第3页： 感应和预处理 • 第4页： 信号处理 • 第5页： 显示 • 第6页： 结果及结论 《电子技术设计》网站版权所有，谢绝转载 信号处理 所有变量存储完毕后，进入处理流程。图3给出了算法流程。 首先，利用线性小信号模型（与电子设备IV曲线中所用的类似）求出指数比尔–朗伯定律近似值，进而计算组织厚度，如公式（1）所示。渗到皮肤中的光线成指数级衰减，而耳垂皮肤厚度也有微小变化，一般在2mm至4mm左右。我们用线性公式来体现这一模型，其中‘y’是光渗透深度，‘x’是光学功率，‘A’、‘b’、‘C’、‘D’和‘E’为吸收常数。 图3.非侵入式血氧仪算法流程 然后，利用红光计算血氧饱和度，以确定血液量。皮肤厚度和血液量这两个变量共同确定耳垂中的血液是否达到所需值。非侵入式测量仪对婴儿来说并不可靠，因为耳垂皮肤厚度太薄（2mm）。同样，任何可抑制血液向耳垂流动的身体状况都会导致读数错误。血液中的氧含量通过脉搏血氧定量法计算，如公式（2）所示，而血液测量则简单地通过吸收引起的谷底瞬间电压缩减（trough voltage spike reduction）来实现。使用截止频率为5Hz的高通滤波器将两个变量的交流成分从原始信号中过滤掉，直流分量则通过低通滤波器来计算。公式（2）中的未扩展O 2 水平从0扩展至100，用以确定氧饱和度百分比。 最后，计算葡萄糖水平。近红外区域有3种不同波长，每个波长包含20个样本，因此得到一个3x20矩阵。根据公式（1），针对不同波长应用单个寄存器一阶滤波器能减少噪声，并可将三种波长调整为相同水平，以便实行相同处理。用C代码构建PSoC有限脉冲响应（FIR）滤波器。对经过滤波的样本进行插值计算，以利用线性回归法形成线性最优拟合线。该线的中心值代表有偏差的葡萄糖值。随后映射到55至355mg/dL的范围内。随后对结果实行针对组织厚度和氧含量的线性补偿。组织厚度增大1mm需要将葡萄糖水平增大10倍。此信号处理需要几毫秒的计算时间，以确保高精确度。 血糖水平： 低血糖=0-70mg/dL 正常血糖=70-135mg/dL 高血糖=135-450mg/dL 血液氧含量： 低氧饱和度=0-90% 正常氧饱和度=90-99% 一氧化碳中毒=100% 在该配置中使用近红外光谱的最低检测极限为55mg/dL。低于该值则无法精确测量葡萄糖值。通过增大LED的功率输出可加以改善。最高限值设为355，但高于该值也很容易测量。 【 分页导航 】 • 第1页： 高血糖与低血糖 • 第2页： 工作原理/系统设计 • 第3页： 感应和预处理 • 第4页： 信号处理 • 第5页： 显示 • 第6页： 结果及结论 《电子技术设计》网站版权所有，谢绝转载 显示 最后的葡萄糖值可以用简单的LCD显示，但本设计中也可用安卓手机通过蓝牙连接显示，即把PSoC的通用异步收发机（UART）连接到蓝牙设备。在PSoC和移动设备内实现简单的通信协议。当用户想要获得葡萄糖值时，安卓平台会向PSoC发送一个‘get’指令。PSoC等待葡萄糖计算，随后返回葡萄糖值和确认信息。安卓设备在收到后显示葡萄糖值。整个过程大约耗时2秒。 图4：安卓设备截图 图5：完整方案 【 分页导航 】 • 第1页： 高血糖与低血糖 • 第2页： 工作原理/系统设计 • 第3页： 感应和预处理 • 第4页： 信号处理 • 第5页： 显示 • 第6页： 结果及结论 《电子技术设计》网站版权所有，谢绝转载 结果 为了确定上述设备的精确度，需要将读数与市场中现有的手提式家用侵入式血糖仪的结果进行对比。Clarkson误差网格 是用于确定血糖监测仪精确度的标准方法。Y轴代表非侵入设备的读数，x轴代表已有的浸入式设备对相同患者在相同时间内的记录值。针对80位患者获得了超过100个测试点。误差网格如图4所示。75%左右的数据点都位于区域A，剩余点则处于区域B，其他区域没有数据点。非侵入式血糖仪和参考血糖仪测量值之间的关联系数等于0.85，体现出了非常好的关联效果。这里的精确性高于文献中大多数非侵入式血糖仪（尽管本次研究所用样本尺寸可能不够大并需要进一步测试和校准）。高性能的实现在一定程度上要归功于PSoC-5lp的高集成度模拟与数字功能以及低本底噪声和高分辨率模数转换功能。通过增大LED功率，使用敏感度更高的光电二极管，以及增加环境温度和人体温度等参数，还可以进一步提高精确性。 图6.基于PSoC的非侵入式血糖仪的Clarkson误差网格 结论 本文介绍了一种非侵入式血糖仪，无需血液样本，在短短几秒内即可实现无痛血糖测量。该设备经过简单调整后可以进行持续的血糖监测和血液含氧量测试，并记录历史测量值。此外，还可以将设备的算法进行修改，以便使用相同设备和传感器提供心率测试等其他功能。 警示 本文介绍的设备仅作为概念验证，用以展示近红外光透视比与血糖之间的关联。任何未经FDA审核的试验设备只能用于学术或学习目的，不能用于做任何医疗决策，包括但不限于医药管理。 参考资料 2004年麻省理工大学V. A. Saptari发表的博士论文《用于近红外葡萄糖测量的光谱系统》； Thorlabs公司网站资料： www.thorlabs.com Marktech 光电学，www.marktechopto.com 摘自A. Tura、A. Maran和G. Pacini共同编著的《非侵入式葡萄糖监测：定量指标评估技术与设备》以及Elsevier J. 2007年编著的《糖尿病研究与临床实践》第77卷第6号16到40页 。 作者简介 Masab Ahmed：09beemahmad@seecs.edu.pk Masab Ahmad 2013年毕业于位于伊斯兰堡的巴基斯坦国立科技大学的电气工程与计算机科学学院，获得电气工程学士学位。他目前留校担任研究助理，研究方向包括信号处理与信号设计。 Dr. Awais Mehmood Kamboh：awais.kamboh@seecs.edu.pk Awais M. Kamboh (PhD)是巴基斯坦伊斯兰堡国立科技太学的赛普拉斯-SEECS联合研发中心主任。Kamboh博士在密歇根州立大学获得电气工程博士学位，目前在巴基斯坦伊斯兰堡国立科技大学的电气工程与计算机科学学院（SEECS）担任助理教授和模拟混合信号研究室主任。他的研究方向包括用于生物医学和信号处理应用的混合信号集成电路与嵌入式系统设计。目前的研究项目包括可移植生物传感器系统，以及用于数字视频系统的数字信号处理硬件。 Ahmed Majeed Khan： Ahmed Majeed Khan是一位经验丰富的工程师，与多个不同职能部门一起持续推动电子产品技术的发展。Khan先生具有消费电子产品工作背景，其专业技术包括嵌入式系统和无线多媒体通信。凭借丰富经验，Khan亲自和领导团队开发出了多种大批量高质量产品。目前，Khan在创新型可编程片上系统（PSoC）技术领先供应商赛普拉斯半导体公司担任工程师，负责开发和协助开发可编程解决方案。他还在巴基斯坦伊斯兰堡国立科技大学建立了CY-SEECS联合研发中心。Khan先生拥有密歇根州立大学的电气工程学位，以及超过8年微控制器与嵌入式应用工作经验。 【 分页导航 】 • 第1页： 高血糖与低血糖 • 第2页： 工作原理/系统设计 • 第3页： 感应和预处理 • 第4页： 信号处理 • 第5页： 显示 • 第6页： 结果及结论 《电子技术设计》网站版权所有，谢绝转载