多频生物电阻抗

多频生物电阻抗（精选3篇）

多频生物电阻抗 篇1

临床研究显示, 糖尿病肾病 (DN) 患者开始透析后的3个月残余肾功能下降明显, 约达45.2%~71.0%, 原因之一是采用现有分析手段对患者的干体重估计不准确, 从而导致机体出现血流动力学的不稳定状态[1]。在早期血液透析中改善DN患者症状的同时, 保存其残余肾功能、减少透析并发症, 是每位临床肾内科医师关注的问题[2]。本院应用多频生物电阻抗分析法, 动态监测DN早期进入血液透析患者的体液分布及人体构成情况, 探讨其指导临床制订透析超滤方案的可行性。

1 资料与方法

1.1 一般资料

选择2010年8月—2011年8月本院DN血液透析患者20例, 其中男8例, 女12例, 平均年龄 (57.4±16.7) 岁;患者均知情同意, 该研究经过医院伦理委员会批准。

1.2 方法

所有患者均采用标准碳酸氢盐透析液透析, 透析液流速为500 mL/min, 为200~280 mL/min, 费森尤斯聚砜膜透析器 (F6/F7) , 膜面积 (1.3/1.6

观察指标:于患者透析前及透析治疗后1周、2周、4周、8周和12周检测下列参数:Overhydration (OH) 值、细胞外液 (ECW) 、细胞内液 (ICW) 、细胞外液占体重的百分比 (ECW%) 、细胞内液占体重的百分比 (ICW%) 和ECW/ICW比值。统计患者非透析日平均收缩压及舒张压, 检测内生肌酐清除率及日尿量, 记录透析过程中不良反应。干体重判定:OH值:-1~1为达到干体重;>1为仍存在水肿;<-1为体重低于干体重。

1.3 统计学处理

采用SPSS 17.0软件进行统计, 所有数据均以表示, 透析前后ECW%、ECW/ICW比值采用配对t检验, 透析不同时间OH值及收缩压、舒张压比较采用t检验, OH值与日平均收缩压采用直线相关分析, 以P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 透析前后ECW%及ECW/ICW比值变化

DN起始血液透析患者透析后ECW%及ECW/ICW比值均较透析前显著降低 (P<0.01或P<0.05) ;随透析时间的增加, 透析后患者的ECW%值、ECW/ICW比值逐渐降低, 见表1。

%

*与透析前ECW%值比较, P<0.01;#与透析前ECW/ICW比值比较, P<0.05。

2.2 透析后OH值与患者血压的变化

随着透析时间的延续, 患者透析后OH值显著下降 (P<0.05) ;日平均血压从透析治疗2周后开始显著下降 (P<0.05) , 见表2。OH值和患者透析后收缩压之间呈显著正相关 (r=0.765, P<0.01) 。

与初次透析后比较, *P<0.05, **P<0.01。

2.3 透析后内生肌酐清除率及尿量改变

患者透析前及透析后1周、2周、4周、8周和12周平均内生肌酐清除率分别为 (13.02±1.64) m L/min、 (12.93±0.88) m L/min、 (12.23±0.95) mL/min、 (12.16±1.26) mL/min, (12.09±1.38) mL/min和 (11.98±1.67) mL/min, 肌酐清除率之间无显著变化 (P>0.05) ;平均日尿量未见显著改变。透析中出现低血压1例, 经补液等对症支持处理后好转。

3 讨论

糖尿病日益成为全球范围的公共健康问题, 目前, 我国糖尿病患者约4 000余万例, 每年新增患者120万例。欧美、日本等国家DN已成为尿毒症的最主要原因[3]。研究期间在本院血液净化中心初次透析的DN患者占全部患者的25%。与多数原发性肾小球疾病不同, DN早期即可出现水肿、心肺功能不全及代谢性酸中毒等症状, 严重影响患者的生活, 多数专家认为DN患者较非DN患者应更早地接受替代治疗[4]。

现有分析干体重的方法如临床经验、放射学评估法、超声评估法、同位素测定法、血浆标志物测定法及持续性血容量监测等, 或是不能精确评估, 或是代价昂贵无法应用于临床[5,6]。多频生物电阻抗评估法因其为非侵入性、操作简单, 具有可重复性等优点, 在临床评估干体重方面受到越来越多的关注。但如何指导临床治疗, 调整患者干体重及营养干预, 尚需进一步作前瞻性研究。国内外研究人员已利用该方法对血液透析患者的体液分布进行分析, 显示透析前ECW值显著增加, 血透脱水主要来自ECW, 测量透析后ECW值可能是评价DN患者干体重的有效指标[7,8]。本研究对DN起始血液透析的患者, 采用多频生物电阻抗分析动态检测体液组成, 并指导制订临床超滤方案, 随访3个月。统计分析同样显示患者透析后ECW值、ECW/ICW比值较均透析前显著降低。

根据临床已使用多频生物电阻抗分析普通DN患者干体重的经验, 本研究对起始血液透析的DN患者制订个体化超滤方案:检测OH值>5的患者, 2周内将其体重下降2~3kg;OH值2~5的患者, 2周内将其体重下降1~2 kg;OH值1~2的患者, 2周内将其体重下降0.5 kg。随着患者营养状态的改善, 干体重存在上升趋势, 因此对OH值接近1的患者, 需仔细观测透析中血压的变化, 谨慎调节超滤数值。应用多频生物电阻抗分析法动态检测早期血液透析的DN患者体液组成, 如ECW值及ECW/ICW比值, 能客观、有效地评估患者的干体重。根据多频生物电阻抗分析结果制订超滤方案, 可有效地控制DN患者血透过程中血压的波动, 保护患者残肾功能。

关键词：血液透析,糖尿病肾病,多频生物电阻抗

参考文献

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多频生物电阻抗 篇2

电阻抗断层成像 (electrical impedance tomography, EIT) 是一种新型的成像技术, 其通过向人体施加安全激励电流 (电压) , 同时测量边界电压 (电流) , 然后利用成像算法计算出目标内阻抗的分布或者变化的图像。 由于该技术对人体无害, 而且与传统临床成像技术相比, 具有无辐射、无创、便携、低成本和功能成像等优势, 所以, 具有良好的临床应用前景[1]。

目前, 大多数的EIT临床应用都是针对不同时刻的阻抗变化进行成像 (时差成像) , 这种成像方式可对疾病的发展过程进行实时动态地监测, 但是对于已经存在并在短期内不会发生变化的疾病, 例如脑血肿肿瘤等, 则难以达到检测的目的。而相关文献表明, 人体的不同组织具有不同的阻抗频谱特性[2-3], 因此, 可利用同一时刻不同激励频率下的电阻抗特性的差异进行成像, 以期达到诊断疾病的目的, 这种EIT成像方式即为多频电阻抗断层成像 (multi-frequency electrical impedance tomography, MFEIT) 。

MFEIT要求数据采集系统能够工作在较宽的频带范围内, 同时, 对系统的精度也提出了更高的要求但是系统内部的器件、电路布线、电极导线等会产生一定的分布电容, 而分布电容的电阻抗会随测量频率的改变而变化, 因而会不可避免地引入因工作频率的不同而产生的测量误差, 这些误差可能导致在成像结果中无法准确地分析成像目标内的阻抗信息, 故在实际应用前需要对这种误差进行校准。本文从幅频特性和相频特性2 个方面对本课题组自主研发的MFEIT数据采集系统进行了研究, 提出了幅频和相频校准方法, 并通过物理模型实验对比了校准前后的结果, 证明了校准的有效性。

1 材料和方法

1.1 MFEIT系统的测量原理

MFEIT系统的性能为:工作频率为1~190 k Hz输出电流为0~1.25 m A, 测量速度为1 帧/s, 共模抑制比大于75 d B, 互易性误差小于0.11%[4]。 本文采用的激励测量模式为对向激励 (电流激励) 、邻近测量 (电压测量) 。 该系统共16 个电极, 测量原理如图1所示。 某一时刻, 某一对相对电极作为激励电极向目标施加电流, 其余邻近电极测量电压, 每对电极激励下共有12 个测量通道的数据有效;下一时刻, 另一对相对电极作为激励电极, 其余相邻电极测量电压, 当遍历完所有电极之后, 所有测量电压形成一帧数据 (192 个) 。

假设激励信号为I=Asin (kωt) , 幅度为A, 角频率为kω, 测量信号经每周期的N点均匀采样 (N>2k) 后可得序列为:

式中, Z为阻抗的模值, 准为相移, j为0~N-1 的整数。

S1和S2的内积分别为:

Re=j=N-Σ01S(j)×S1(j)=Z·cos准 (2)

Im=j=N-Σ01S(j)×S2(j)=Z·sin准 (3) 其中, Re和Im分别对应角频率为 ω 时阻抗的实部和虚部。

1.2 相位误差和幅度误差的校准方法

当系统工作在不同频率时, 测量数据会受到多方面的影响。 图2 为MFEIT测量系统误差来源等效电路图, 其中Rs和Cs为电流源的输出阻抗, R0和C0为电极与皮肤之间的接触所产生的阻抗, Cd为导线、电子器件 (例如多路开关[6]) 对地的分布电容, Ri和Ci为电压放大器的输入阻抗, RL和CL为负载。 因为系统的各个误差成分复杂, 而且随系统的工作频率发

生变化, 因而无法通过严格的数学推导进行求解[7]所以, 本文采用实验的方法对系统误差进行校准。

在实际应用中, 系统误差的影响使相移准不仅包含了组织引起的相位偏移 (准z) , 而且包含了系统误差引起的相位偏移 (ξ) , 即:准=准z+ξ;同时, 使模值 (Z) 受到一定程度的偏移, 即:Z=μ·Z0, μ 为幅值偏移系数。 因此, 式 (2) 、 (3) 可写为:

Re=μ·Z0·cos (准z+ξ) (4Im=μ·Z0·sin (准z+ξ) (5

理论上, 如果不存在系统误差 (μ=1, ξ=0) , 那么当负载为电阻时, 由于负载不会产生相移 (准z=0) , 并且负载上测得的电压信号应只与激励电流 (I) 和负载 (Z0=R) 有关, 所以, 经解调后的阻抗实部和虚部分别为:

Re=μ·Z0·cos (准z+ξ) =1×Z0·cos0=R (6Im=μ·Z0·sin (准z+ξ) =1×Z0·sin0=0 (7

但是, 在实际中, 由于系统误差的存在, 使得不同频率下的测量电压信号具有不同程度的相位偏移和幅值偏移 (μ≠1, ξ≠0) , 所以, 经解调后的阻抗实部和虚部具有如下形式:

Re=μ·Z0·cos (准z+ξ) =μ·Z0·cosξ=μ·R·cosξ (8Im=μ·Z0·sin (准z+ξ) =μ·Z0·sinξ=μ·R·sinξ (9

因此, 当负载为电阻 (R) 时, 可通过公式 (8) 、 (9计算系统在不同频率点上的 ξ 和 μ, 即:

ξ=arctan (Im/Re) (10

计算出 ξ 和 μ 后, 就可利用 ξ 和 μ 校准测量数据, 即 ξ 和 μ 分别为相频校正因子和幅频校正因子。

1.3 获取系统校正因子

由于系统的互易性误差小于0.11%, 所以, 可利用单通道测量数据计算校正因子。 本文首先采用电阻网络模型验证系统的各通道在各频率点的测量一致性, 然后研究单通道不同阻值 (正常脑部传输阻抗范围内) 的负载在各频率点处的相位偏移和幅值偏移, 最后根据不同负载的校正因子确定系统整体的校正因子。

1.3.1 系统各通道的一致性验证

本文采用由精密电阻构成的电阻网络模型, 电路图如图3 (a) 所示。设置激励频率分别为1~10 (增量为1 k Hz) 、20~190 k Hz (增量为10 k Hz) , 共计28 个频率 (以下实验设置相同) , 激励电流设置为1 000 μA, 采集速度为1 帧/s, 每个频率点共采集100 帧数据。

若激励电流频率总数为M=28, 每个频率点上的

i

采集帧数N=50, 每帧数据为:vj (k) , 其中, i=1, 2, …, N表示每个频率点的采集帧数, j=1…M表示频率, k=1, 2, …, 192 表示每帧数据的通道数, 各频率点的各通道测量均值为:vj (k) =N1i=NΣ1vij (k) ;由于电阻网络模型的对称性, 可将每对电极激励下的12 个测量数据分为2 组 (每组6 个数据) , 而且这2 组数据具有对称性, 同理, 每帧数据中有32 组数据具有对称性。 基于此, 各频率点处的总体测量均值为:v軄j (m) =312x=6Σ1y=3Σ21v軃j (x+6y) , 其中, m=1, 2, …, 6。 然后计算各频率的数据与总体均值的比率:rj (k) =v軃j (k) /v軄j (m) , 其中, k=m·n, n=1, 2, …, 32。 最后以各频率处rj (k) 的标准差评价各频率处各通道幅值的一致性误差 (am-plitude channel consistency error, ACCE) , 即:ACCEj=std (rj (1) , rj (2) , …, rj (k) ) , 其中, std (·) 表示·的标准差, 并将ACCE的最大值作为系统各通道的一致性误差 (system amplitude channel consistencyerror, SA-CCE) , 即:SACCE=max (ACCEj) , 其中, max (·) 表示·的最大值。

采用相频校准方法计算各帧数据各通道的相移pji (k) , 其中, i, j, k分别表示采集帧数、频率和通道;各频率处各通道的相移均值为:軈pj (k) =N1i=NΣ1pij (k) , 然后以各频率处各通道相移的标准差评价各通道相移的一致性误差 (phase channel consistency error, PCCE) , 即:PCCEj=std (軈pj (1) , p軈j (2) , …, p軈j (k) ) ;最后计算具有最大PCCE的频率, 并将此频率处各通道相移的标准差与均值的比率作为系统各通道相位的一致性误差 (system phase channel consistency error, SPCCE) , 即:

max (mean (軈pj (1) , p軈j (2) , …, p軈j (k) ) )

其中, mean (·) 表示·的均值。

1.3.2 系统整体校正因子的确定

电极测量的生物阻抗主要包括接触阻抗和生物阻抗, 在低频范围内主要为接触阻抗。 接触阻抗随频率的增大而减小, 但是仍有较大值。 初步的人体实验表明, 脑部的传输阻抗为1~70 Ω (32 电极法) 。 当频率为20~256 k Hz时, 接触阻抗为300 Ω~2.7 kΩ。 为了使电流源的工作接近实际情况, 在进行实验时需考虑接触阻抗的影响, 所以, 本文采用的电路如图3 (b所示, 选择接触阻抗Zc为500 Ω 的电阻。 由于课题组采用16 电极法, 理论上传输阻抗范围应为2~140 Ω本文在2~140 Ω 内选择9 个精密电阻作为负载, 各电阻的阻值由精密阻抗分析仪 (Agilent 4294, PalAlto, USA) 进行测量。 系统与电极之间的导线的长度为1 m, 采用电极对 (1-9) 驱动, 电极对 (2-3) 测量负载上的电压, 每个频率点采集100 帧数据。

1.4 验证校准方法

为了验证校准方法的有效性, 开展盐溶液物理模型实验和多频电阻抗成像实验。

1.4.1 盐溶液物理模型实验

本实验采用的物理模型是内径为205 mm的半球形有机玻璃容器, 容器内壁等间距地安放16 个电极。 盐溶液的质量分数为0.05% (盐溶液的阻抗频谱特性与电阻相同, 测量信号应只具有实部值, 且在频带内稳定不变, 而虚部值为0) , 激励电流为750 μA每个频率点采集100 帧数据。

1.4.2 多频电阻抗成像实验

本实验采用1.4.1 所述的物理模型, 盐溶液的质量分数为0.04%, 成像目标为胡萝卜 (其阻抗随频率变化) , 电流的激励频率为750 μA。 然后分别对校准前后的2 种不同频率下的测量电压 (Vw1, Vw2) 的差值 (ΔV=Vw2-Vw1) 进行成像, 成像算法采用课题组提出的阻尼最小二乘重构算法[8], 即:

Δρ=[STS+λR]-1STΔV

其中, S为敏感性矩阵, λ 为正则化参数 (文中选择 λ=0.1) , R为正则化矩阵, R=diag (STS) 。

2 结果

2.1 获取系统校正因子

2.1.1 电阻网络的测量结果

从图4 (a) 可以看出, ACCE在190 k Hz处达到最大值, SACCE<0.22%。 从图4 (b) 可以看出, PCCE随着频率的升高而增加, 在190 k Hz处达到最大值, SPCCE<2%。 因此, 系统的各通道具有很好的一致性, 可通过单通道数据计算校正因子。

2.1.2 单通道不同阻值电阻的测量结果

图5 分别是负载为不同阻值的幅频和相频校正因子。 从图5 (a) 中可以看出, 不同阻值之间的幅频校正因子的差异 (标准差) 在190 k Hz处达到最大值 (0.003 5) , 但是偏差 (标准差/均值) 小于0.36%。 所以, 本文将所有阻值的幅频校正因子的均值作为系统的幅频校正因子。

从图5 (b) 中可以看出, 不同阻值之间的相频校正因子的差异随频率的增加而变大, 在190 k Hz处达到最大值 (1.16°) , 但是偏差小于0.83%。 所以, 本文将所有阻值的相频校正因子的均值作为系统的相频校正因子。

2.2 验证校准方法

2.2.1 盐溶液物理模型实验

采用2.1 节所获取的幅频校正因子和相频校正因子校准物理模型实验中采集的数据, 图6 为测量

数据校准前后的结果。 从图中可以看出, 校准前实部和虚部存在负值, 其值随频率的改变发生较大变化校准后, 实部值远大于虚部 (10 倍以上) , 而且实部数据在频带内变化较小 (0.8%以下) 。

2.2.2 多频电阻抗成像实验

选择1 k Hz和150 k Hz的模值和实部数据进行成像, 成像结果如图7 所示。 结果表明, 校准前的模值成像结果中虽然可以反映目标, 但是存在较多伪

影, 实部成像结果中无法对目标进行定位;校准后模值和实部成像结果中的目标清晰, 伪影较少, 能较好地反映目标信息。

3 讨论

电阻网络实验结果表明, 系统的SACCE和SPCCE都较小, 说明系统各通道之间具有很好的一致性, 所以, 可通过单通道数据计算系统的幅值偏差和相位偏差;从单通道数据结果可以看出:当负载在正常脑部传输阻抗范围内时, 不同阻值负载之间的校正因子差别较小。 因此, 本文将所有负载的校正因子的均值作为系统的校正因子, 而在实际中, 可通过单通道单一电阻 (阻值在正常脑部传输阻抗范围内对系统进行校准。 此研究大大简化了校准过程, 同时保证了校准的可靠性。

为了验证校准因子的准确性, 本文开展了盐溶液实验。 实验结果表明:校准后的数据质量比校准前明显得到改善, 实部值在频带内基本稳定。 尽管随着频率的升高, 虚部值有所增加, 但相比实部值较小。校准后的数据的虚部在高频 (>100 k Hz) 仍有一定值, 产生的原因可能是系统的电极引线和单通道测量实验中的电极引线不同。 因此, 应考虑一些降低高频误差的方法, 例如增加屏蔽或者尽量缩短电极引线[9]。 针对与校准实验所用差异 (长度、屏蔽层等) 较大的电极线, 应根据具体的实际测量数据计算校正因子。

在多频成像实验中, 校准后的模值图像质量明显优于校准前, 证明了幅频校正因子的有效性;校准前的实部图像不能反映目标, 而在校准后的图像中, 目标清晰, 验证了相频校正因子的有效性。在实际中, 针对每套系统可预先通过校准方法得到幅频和相频校正因子, 并将其存储在计算机内, 在以后的应用中可直接利用校正因子对测量数据进行校准。

总之, 本文针对MFEIT对硬件采集系统的要求提出了一种简便、 有效的系统的幅频特性和相频特性的校准方法, 根据实验确定了幅频和相频校正因子, 并通过物理模型实验验证了校准方法的有效性为未来将多频电阻抗成像技术应用于临床奠定了良好的基础。

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多频生物电阻抗 篇3

目前, 构造电阻抗断层成像系统的激励源有三种方法:①选用高集成度DDS芯片实现DA转换与低通滤波, 获得激励源, 如AD9835[6]。②运用小规模CPLD/FPGA与外部DA转换器实现DDS功能[7]。③基于MATLAB建立DDS模型产生 VHDL描述语言, 再在ISE中编写仿真和控制程序[8]。与上述三种方式不同的是, 本设计通过Spartan 3E Starter Kit 开发板, 直接调用Xilinx提供的IP核DDS编译器, 并在FPGA中嵌入PicoBlaze微处理器直接控制DDS模块、数模转换模块, 通过低通滤波, 获得带宽为33KHz且相位连续可调的激励源。从整个电阻抗成像系统硬件设计角度, 该方法可降低开发成本, 减少编程量, 节省开发时间, 提高开发的进度。

1系统结构

考虑FPGA在运算、存储、逻辑资源、IP核等方面的优势, 以及Spartan 3E Starter Kit开发板提供的可用资源[9], 设计了应用于电阻抗成像系统的激励源, 其结构如图1所示。

图1中, PicoBlaze作为控制核心实现数据转换、数据处理与数据通讯等控制功能, LTC2624是12位数模转换器, LPF是低通滤波器。工作过程是:将DDS模块中的正弦数字量经过码制变换后由SPI接口发送至LTC2624进行数模转换, 转换结果中存在的高频分量经巴特沃斯二阶低通滤波器滤波处理, 最后输出平滑正弦模拟信号。

2激励源的实现

2.1硬件实现

2.1.1 DDS模块实现

直接数字频率合成器 (Direct Digital Synthesizer, 简称DDS) 是从相位概念出发直接合成所需波形的一种频率合成技术。Xilinx公司开发软件提供了IP核DDS, 在DDS编译器中设置相位、带宽及频率。设计中设置DDS时钟频率为100KHz, 无杂散动态范围为72DB, 频率分辨率为0.0234Hz。其中, 频率与相位的设定是由相位增量控制字PINC与相位偏移量控制字POFF所决定的。相位增量控制字PINC与输出频率的关系为

undefined (1)

其中, undefined为相位累加器的宽度, fout为输出频率, fclk为输入频率。

相位偏移量控制字POFF与初始相位的关系为

undefined (2)

其中, φ为初始相位。通过改变相位增量控制字POFF实现相位连续可调。

由于DDS模块输出的数字量是计算机补码形式, 而LTC2624数字量输入信号为原码, 所以正弦波数字量在从FPGA内部向外输出之前需要进行转换, 以满足数模转换输入信号要求。

2.1.2 PicoBlaze处理器端口分配

为实现对各模块及接口的控制, 设计中使用了PicoBlaze软核[10], 由于PicoBlaze软核仅占FPGA中可编程资源slices的2.5%, 块程序存储器BRAM的5%, 所以用户可利用资源比较丰富。由于PicoBlaze提供了256个输入输出端口地址, 设计中端口的分配与功能如表1所述。

当数据发送完毕, 程序正常运行时, 系统状态指示灯亮, 给予提示。

2.1.3 数模转换及SPI通信

设计中采用12位串行D/A转换器LTC2624作为数模转换器, 可提供 3.3V和2.5V两种参考电压, 它有A、B、C、D四路模拟输出, 设计选用A通道进行信号输出。LTC2624通过串行外设接口SPI与PicoBlaze微处理器进行通信。每次通信由32位构成, 分四个字节, 其中, 最高字节设置为“00000000”, 表示无效位;次高字节设置为“00110000”, 表示将数据写入LTC2624内部寄存器“n”, 并由通道A输出。中间12位是待转换的正弦数字量, 由PicoBlaze从DDS模块端口地址读入。最低4位设置为“0000”, 表示无效。

PicoBlaze通过SPI总线将32位控制字发送给LTC2624, 接线图如图2所示。其中, SCK为编程产生的串行时钟输入信号;SDI为串行接口数据输入信号;DAC_CLR为同步清零信号;DAC_CS为串行接口片选信号。当DAC_CS为低电平时, 启动通信, 并且禁止使能其它器件。

2.1.4 低通滤波电路

根据DDS技术的原理与DDS结构特点, 输出的模拟正弦波中含有大量的杂散谱线, 需经过低通滤波器使波形平滑[11]。由于巴特沃斯二阶低通滤波器的幅频响应在通带中具有最大平坦度, 且结构简单, 容易实现, 本设计采用巴特沃斯二阶低通滤波器[12], 外围电路如图3所示。为了获得截止频率为1KHz的正弦信号, 电路选用参数为R1=R2=R=3.3KΩ, C1=C2=C=0.047uf, 截止频率undefined, R3=10.5kΩ, R4=17.8kΩ, 通带电压增益A0=1.586。

2.2系统的软件设计

系统软件设计采用ISE 9.2i开发环境和Notepad++文本编辑环境。根据PicoBlaze指令系统在Notepad++编写控制代码, 并保存为.psm格式的文件, 再用Xilinx的KCPSM3 编译器对文件进行编译, 编译后生成一个存储用户程序的 VHDL文件, 将其和处理器软核加载到ISE的工程中, 建立上层文件, 对各输入、输出口及中断进行配置。

控制程序采用软件中断方式控制LTC2624芯片对DDS输出正弦数字量进行采样。在ISE中, 将主时钟50MHz分频到100KHz, 接到DDS时钟输入端口, 保证与LTC2624同步。系统控制流程如图4所示。

3测试结果及分析

在ISE9.2i环境下, 用ISE Simulator工具对DDS模块进行行为仿真, 仿真结果如图5所示。图中波形分别是:系统时钟信号、采样时钟信号、正弦数字量和余弦数字量。其中, 采样时钟信号时由系统时钟信号分频, 正弦和余弦数字量经数模转换后, 可获得连续输出波形, 如图5 (b) 所示的正弦信号。

试验中, 将程序下载到Spartan 3E Starter Kit开发板上, 运行程序, 输出波形如图6示波器输出 所示。

图6中信号峰峰值为496mv, 频率为1KHz, 相位为零。由图5 (b) 与图6比较可知, 输出的正弦交流信号波形平滑, 稳定, 无毛刺, 且频率相位均可调。

4结束语

本设计以FPGA为核心部件, 基于Xilinx Spartan 3E Starter Kit开发板, 设计实现了电阻抗成像系统的激励源设计, 最大输出幅值为3.3V, 经V/I转换可获得5mA最大电流值, 输出频率可达33KHz且相位可调, 满足了生物电阻抗断层成像系统的要求。仿真与实验结果证明了该设计方法有效、可行。系统设计中充分发挥Xilinx IP 核的优势, 大大降低了开发的时间, 并提高了系统的可靠性。

参考文献

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