心冲击图（BCG）和心电图（ECG）分别从力学和电学两个维度实现心脏功能的检测。通过提取两种信号相应的特征参数并进行联合分析，可以反映心脏收缩性能等重要心脏生理指标。针对目前相关采集设备复杂笨重的缺点，本文设计了一种可穿戴式 BCG-ECG 信号联合采集系统，实现了基于加速度计的 BCG 信号采集和基于导电橡胶电极的 ECG 信号采集。通过采集 6 名健康人的信号，以压电薄膜采集的 BCG 信号为参考信号，对比信号波形特征，并分析心动周期采集的差异性。设备采集两种信号的波形特征与标准信号一致，两种信号在心动周期采集方面与传统方法无明显差异。结果表明，该套系统能精确采集人体 BCG 信号和 ECG 信号，为后续在 BCG 信号形成机制以及健康应用方面的研究提供基础。
引用本文： 肖磊, 李红利, 张先文, 唐劲天, 李月军. 一种可穿戴式心冲击信号-心电信号联合采集系统. 生物医学工程学杂志, 2018, 35(5): 727-732. doi: 10.7507/1001-5515.201705039 复制
引言
心脏是人体最重要的器官，与人的健康息息相关，临床上已有心电图（electrocardiogram，ECG）和超声心动图等相关检查手段。心冲击图（ballistocardiogram，BCG）是通过体表无创检测心脏搏动以及血液流动对人体产生的作用力信号或者体表位移信号，反映心脏的力学特性[1]。BCG 信号最早由 Gordon[2]于 1877 年提出，但对 BCG 信号的科学研究直到 1936 年 Starr 等[3]建立了一个 BCG 信号采集系统才正式开始。早期 BCG 信号研究主要集中于 20 世纪 30 年代到 70 年代，受限于当时的技术，采集设备十分笨重、庞大，限制了 BCG 信号技术的发展。随着数字信号处理技术、传感器技术和电子信息技术的发展，压电薄膜、加速度传感器广泛地应用于 BCG 信号采集设备中。同时，各种信号处理方法也被应用于 BCG 信号的处理中。目前，国内外主要围绕 BCG 信号采集装置、BCG 信号处理分析、BCG 信号形成机制以及 BCG 信号医疗健康应用四个方面进行研究。国外研究单位主要有斯坦福大学、麻省理工大学、韩国首尔大学等，国内研究单位主要有空军航空医学研究所、清华大学、东北大学等。国内研究者主要使用微敏床垫[4]、压电薄膜[5]、电阻式应变传感器[6]和压电陶瓷[7]等传感器设计较为大型的 BCG 信号采集设备，尚未涉及可穿戴小型化的 BCG 信号采集设备。
ECG 是通过记录心脏每一个周期的电活动变化来反映心脏健康状况。自 1895 年荷兰生理学家 Einthoven 应用弦线电流计记录以来，ECG 信号采集方式和信号处理方法不断得到改进。目前，ECG 信号已经成为一种重要的检测手段在临床上得到广泛应用。
图1
ECG、BCG 信号波形特征
Figure1.
Characteristics of ECG signal and BCG signal waveform
研究者对于 ECG 信号生理意义的研究已经很成熟，而 BCG 信号的生理意义正在被更加深入地研究中。ECG 信号和 BCG 信号特征如图 1 所示，其中 R 峰为 ECG 信号正向最大值，J 峰为 BCG 信号正向最大值（与心脏射血过程有关），I 峰是心脏收缩早期的下冲尖峰，标志着心脏射血的开始[8]，在同步采集 ECG 信号和 BCG 信号的情况下，J 峰滞后于 R 峰 200～250 ms。联合采集 ECG 信号和 BCG 信号具有重要意义：一方面，将 ECG 信号作为参考信号可以帮助研究者更加深入地了解 BCG 信号的生理意义[9]；另一方面，获取 RI 间期和 RJ 间期（ECG 信号 R 峰与 BCG 信号 I、J 峰时间间隔）可以从心脏收缩性能的角度在心脏射血前期对心脏功能指标进行评估，从而判断心脏健康状况[10-11]。
压电薄膜传感器具有体积小、重量轻的特点，研究者将其集成在轮椅和床垫中，广泛应用于卧姿和站姿的 BCG 信号采集。基于压电薄膜的 BCG 信号已被验证可以用于心动周期检测、心率变异性分析以及心功能检测等方面，但其无法实现 BCG 信号采集的小型化和可穿戴化。本文设计并实现了一种可穿戴小型化 BCG-ECG 信号联合采集系统，采集 6 名健康人信号，并同步采集基于压电薄膜的 BCG 信号作为参考信号，从信号波形特征和心动周期检测两方面对联合采集系统进行对比测试和分析评价。
1 系统描述
整个系统分为硬件层、固件层和软件层。
1.1 硬件层
本系统的硬件主要组成部分包括以下 5 个模块：微处理器（micro control unit，MCU）、BCG 信号采集模块、ECG 信号采集模块、电源电池管理模块、数据传输模块。系统硬件框图如图 2 所示。
图2
硬件层框架图
Figure2.
Frame diagram of the hardware layer
MCU：系统需要读取多种芯片数据，并对信号进行实时处理与传输。为满足系统要求，选取 STM32F103CBT6 芯片（意法半导体，意大利）该芯片具有优异的实时性能、丰富的外设功能以及杰出的功耗控制，能满足系统低功耗、高性能的要求。
BCG 信号采集模块：选取 MEMS 加速度计 LIS2HH12（意法半导体，意大利）采集 BCG 信号，该芯片测量范围为–8～+8 g（g 为重力加速度），16 位数据输出，加速度计将采集的数据通过集成电路总线（inter-integrated circuit，IIC）的通讯方式传至主控芯片 STM32。
ECG 采集模块：为了摆脱传统心电测量需要繁冗接线的束缚，将织物电极编织进背心，通过单导联方式采集 ECG 信号。由于 ECG 信号非常微弱，幅值在 10 μV～4 mV，故选择专用于生物电信号片上系统（system on chip，SOC）芯片 ADS1191（德州仪器，美国）作为模拟采集前端，通过 ADS1191 低噪声可编程放大器对微弱的 ECG 信号进行放大，并通过该芯片高精度 16 位 ADC 进行模数转换，最后通过串行外设接口（serial peripheral interface，SPI）通讯方式将数据传至 MCU。
电源电池管理模块：系统由 3.7 V 锂电池供电并通过 TPS73733（德州仪器，美国）转换为 3.3 V 电压供系统使用，通过 LTC2950（凌力尔特，美国）微功率、宽输入电压范围、按钮接通/关断控制器对系统电源进行开关控制。通过 BQ24040 芯片（德州仪器，美国）对锂电池进行充电，该芯片具有自动启动、可编程充电电压和阈值、高精度等特点，能提高系统可靠性。
数据传输模块：将采集的 BCG 信号和 ECG 信号通过 USR-WiFi232-T（有人科技，中国）超低功耗模块通过通用同步异步收发器（universal synchronous/asynchronous receiver/transmitter，USART）通讯方式发送至软件层。该模块体积小、信号强，传输范围广。
1.2 固件层
固件是写入 MCU 的程序，负责控制和协调全部硬件的功能。固件层首先进行初始化配置［配置相应通用输入输出（general purpose input output，GPIO）接口；配置 ADS1191 芯片；配置 IIC、SPI、USART 三种通讯方式；系统中断配置］，然后等待与软件层建立连接，在接收到软件层开始指令之后，接收来自 MEMS 加速度计的 BCG 信号和来自 ADS1191 的 ECG 信号，接下来存储并打包数据，最后通过数据传输模块将数据传输至软件层。固件层的工作流程如图 3 所示。
图3
固件层流程图
Figure3.
Flowchart of the firmware layer
1.3 软件层
软件层程序基于 Intellij IDEA（JetBrains，捷克）开发平台，使用 Java 语言编写，可在电脑终端运行，软件层包括了驱动层和应用层。驱动层与硬件层进行交互，有以下功能：① 与硬件层建立连接；② 发送开始和结束指令至硬件层；③ 实时接收来自硬件层的数据；④ 对数据进行解包。应用层与用户进行交互，有以下功能：① 信号的数字滤波；②ECG 信号和 BCG 信号波形的显示；③ 算法计算心率并显示；④ 存储数据，方便日后数据回看和进一步分析。软件层工作流程如图 4 所示。
图4
软件层流程图
Figure4.
Flowchart of the software layer
2 系统测试
2.1 测试样本
本次测试招募了 6 名在校研究生（被测者来自清华大学工程物理系，随机确定编号为 1–6 号，年龄范围 24～25 岁，其中男性 5 名，女性 1 名）。所有被测者身体健康，无病史，均为自愿参加本次研究的测试工作。本次测试前 6 名被测者均签署了知情同意书。使用 EW3106 电子血压计（松下，日本）和文献[12]中所述方法测量六名被测者血压和心率，表 1 为被测者基本信息。
表1
被测者基本信息
Table1.
Basic information of the subjects
2.2 测试设备
测试过程中，使用两种设备进行信号采集。一是使用本文提出的 BCG-ECG 联合采集设备采集 ECG 信号和基于加速度计的 BCG 信号，二是采用基于压电薄膜的采集设备进行 BCG 信号的采集。
基于压电薄膜的 BCG 信号采集设备由清华大学医疗新技术研究所研发[13]，所采集 BCG 信号作为参考信号。对压电薄膜表面施加外力，使薄膜产生形变从而引起输出电荷的变化，是一种适用于采集 BCG 信号的传感器。在该设备中，压电薄膜输出信号首先经过电荷灵敏放大器进行信号放大，然后通过低通滤波器和 50 Hz 陷波器去除高频噪声和工频干扰，最后通过同相放大器并加入直流偏置，使信号变化幅值在 0～2 V 之间。
2.3 测试方法
采集 6 名被测者的 ECG 信号、基于压电薄膜的 BCG 信号以及基于加速度计的 BCG 信号。测试过程中，被测者始终处于卧姿平静呼吸状态，连续采集 5 min 被测者的三种信号。为了保持两种 BCG 信号同步，在等待信号稳定之后对压电薄膜 BCG 信号采集设备和 BCG-ECG 联合采集设备进行 5 s 有规律敲击，使信号产生畸变，将该畸变信号作为两种 BCG 信号同步采集的开始信号。
从波形对比和心动周期两个方面对系统采集的信号进行分析与评价：① 对三种信号进行滤波处理之后，观察三种信号的波形特征是否明显，并进行逐心跳对比，以 ECG 信号的 R 峰为心跳位置，观察 BCG 信号对心跳的跟随性。② 对 6 名被测者的三种信号通过算法进行心动周期的提取，并进行配对 t 检验。
2.4 心动周期提取算法
通过提取 ECG 信号的 RR 间期和 BCG 信号的 JJ 间期来获得心动周期，采用分段寻峰算法[14]，算法步骤如下：
（1）采用［1，10］Hz 带通滤波器除去 BCG 信号的高频噪声和呼吸信号的影响。
（2）假定心跳间隔（heart beat interval，记为 HBI）为 1 s，将 BCG 信号分成若干段，每一段长度（Seg_Len）为
，即：
 |
（3）在每一段中找到最大值：
 |
其中
。
（4）在最大值中寻找极大值
及其位置
:
 |
其中
。
（5）取（4）中连续三个极大值
，若极大值的间隔小于
，则删去这三个峰值中最小的。
（6）最终得到的极大值
为 BCG 信号的 J 峰，计算每个极大值所在位置时间间隔即为心动周期。同时使用该算法提取 ECG 信号的 RR 间期。
3 结果
3.1 波形比较
BCG 信号波形的形态一致性是对 BCG 进一步研究与应用的基础，采用不同传感器采集到的 BCG 信号波形并不一致，但是包含的信号特征一致。根据上文所述敲击信号将信号进行同步，将基于压电薄膜和基于加速度计两种不同传感器采集到的 BCG 进行逐心跳对比，随机截取其中一名被测者的信号，如图 5 所示从上至下依次为 ECG 信号、基于压电薄膜采集的 BCG 信号和基于加速度计采集的 BCG 信号。
图5
一名受试者的三种信号
Figure5.
Three kinds of signals of one subject
心脏收缩射血形成的 IJK 峰是 BCG 波形最主要的三个特征，QRS 波群是 ECG 最主要的特征，从图 5 中可以看出两种 BCG 信号的 IJK 波基本一致，且 ECG 信号特征明显；以 ECG 为参考，两种 BCG 信号对心脏收缩的跟随性都很好。如图 5 所示，以 ECG 信号 R 峰定位的每一次心跳中，两种设备采集得到的 BCG 信号对心跳的跟随很好。
3.2 心动周期比较
图 6 为其中一名被测者 ECG 信号的 R 峰和 BCG 信号的 J 峰算法识别效果（图中小圆圈为定位结果）。
图6
算法提取效果
Figure6.
The effect of extractionalgorithm
取每名被测者 500 次心跳，通过上文所述算法提取三种信号的心动周期，取平均值并计算标准差如表 2 所示，将通过 ECG 信号和加速度计 BCG 信号所提取的心动周期，分别与通过压电薄膜 BCG 信号所提取的心动周期进行配对t校验，P1 = 0.995，P2 = 0.998，说明通过三种信号提取心动周期的差异并无统计学意义。
表2
心动周期计算结果
Table2.
Results of cardiac cycle calculation
4 总结与展望
通过对比测试表明，基于加速度计的 BCG 信号与基于压电薄膜的 BCG 信号两种采集设备记录的 BCG 信号波形特征明显，具备标准信号应包含的 HIJK 波峰，以 ECG 信号 R 峰作为心脏收缩参考位置，两种 BCG 信号对心脏收缩具备极强的跟随性，并且三种信号的周期性均很明显。通过基于加速度计的 BCG 信号和基于 ECG 信号提取的心动周期，分别与基于压电薄膜的 BCG 信号提取的心动周期进行配对 t 校验，三种信号计算的心动周期没有明显差异。因此，本文设计的 BCG-ECG 联合采集系统性能可满足要求。该系统能精确采集基于加速度计的 BCG 信号以及 ECG 信号，能够快速、简便、无创伤、无副作用、高精度地完成心跳检测、心率变异性分析和心脏功能检测。未来需要在临床上采集患者的相关数据，结合 ECG 信号和 BCG 信号，在信号处理分析、BCG 信号形成机制以及医疗健康应用方面展开更加深入的研究。
引言
心脏是人体最重要的器官，与人的健康息息相关，临床上已有心电图（electrocardiogram，ECG）和超声心动图等相关检查手段。心冲击图（ballistocardiogram，BCG）是通过体表无创检测心脏搏动以及血液流动对人体产生的作用力信号或者体表位移信号，反映心脏的力学特性[1]。BCG 信号最早由 Gordon[2]于 1877 年提出，但对 BCG 信号的科学研究直到 1936 年 Starr 等[3]建立了一个 BCG 信号采集系统才正式开始。早期 BCG 信号研究主要集中于 20 世纪 30 年代到 70 年代，受限于当时的技术，采集设备十分笨重、庞大，限制了 BCG 信号技术的发展。随着数字信号处理技术、传感器技术和电子信息技术的发展，压电薄膜、加速度传感器广泛地应用于 BCG 信号采集设备中。同时，各种信号处理方法也被应用于 BCG 信号的处理中。目前，国内外主要围绕 BCG 信号采集装置、BCG 信号处理分析、BCG 信号形成机制以及 BCG 信号医疗健康应用四个方面进行研究。国外研究单位主要有斯坦福大学、麻省理工大学、韩国首尔大学等，国内研究单位主要有空军航空医学研究所、清华大学、东北大学等。国内研究者主要使用微敏床垫[4]、压电薄膜[5]、电阻式应变传感器[6]和压电陶瓷[7]等传感器设计较为大型的 BCG 信号采集设备，尚未涉及可穿戴小型化的 BCG 信号采集设备。
ECG 是通过记录心脏每一个周期的电活动变化来反映心脏健康状况。自 1895 年荷兰生理学家 Einthoven 应用弦线电流计记录以来，ECG 信号采集方式和信号处理方法不断得到改进。目前，ECG 信号已经成为一种重要的检测手段在临床上得到广泛应用。
图1
ECG、BCG 信号波形特征
Figure1.
Characteristics of ECG signal and BCG signal waveform
研究者对于 ECG 信号生理意义的研究已经很成熟，而 BCG 信号的生理意义正在被更加深入地研究中。ECG 信号和 BCG 信号特征如图 1 所示，其中 R 峰为 ECG 信号正向最大值，J 峰为 BCG 信号正向最大值（与心脏射血过程有关），I 峰是心脏收缩早期的下冲尖峰，标志着心脏射血的开始[8]，在同步采集 ECG 信号和 BCG 信号的情况下，J 峰滞后于 R 峰 200～250 ms。联合采集 ECG 信号和 BCG 信号具有重要意义：一方面，将 ECG 信号作为参考信号可以帮助研究者更加深入地了解 BCG 信号的生理意义[9]；另一方面，获取 RI 间期和 RJ 间期（ECG 信号 R 峰与 BCG 信号 I、J 峰时间间隔）可以从心脏收缩性能的角度在心脏射血前期对心脏功能指标进行评估，从而判断心脏健康状况[10-11]。
压电薄膜传感器具有体积小、重量轻的特点，研究者将其集成在轮椅和床垫中，广泛应用于卧姿和站姿的 BCG 信号采集。基于压电薄膜的 BCG 信号已被验证可以用于心动周期检测、心率变异性分析以及心功能检测等方面，但其无法实现 BCG 信号采集的小型化和可穿戴化。本文设计并实现了一种可穿戴小型化 BCG-ECG 信号联合采集系统，采集 6 名健康人信号，并同步采集基于压电薄膜的 BCG 信号作为参考信号，从信号波形特征和心动周期检测两方面对联合采集系统进行对比测试和分析评价。
1 系统描述
整个系统分为硬件层、固件层和软件层。
1.1 硬件层
本系统的硬件主要组成部分包括以下 5 个模块：微处理器（micro control unit，MCU）、BCG 信号采集模块、ECG 信号采集模块、电源电池管理模块、数据传输模块。系统硬件框图如图 2 所示。
图2
硬件层框架图
Figure2.
Frame diagram of the hardware layer
MCU：系统需要读取多种芯片数据，并对信号进行实时处理与传输。为满足系统要求，选取 STM32F103CBT6 芯片（意法半导体，意大利）该芯片具有优异的实时性能、丰富的外设功能以及杰出的功耗控制，能满足系统低功耗、高性能的要求。
BCG 信号采集模块：选取 MEMS 加速度计 LIS2HH12（意法半导体，意大利）采集 BCG 信号，该芯片测量范围为–8～+8 g（g 为重力加速度），16 位数据输出，加速度计将采集的数据通过集成电路总线（inter-integrated circuit，IIC）的通讯方式传至主控芯片 STM32。
ECG 采集模块：为了摆脱传统心电测量需要繁冗接线的束缚，将织物电极编织进背心，通过单导联方式采集 ECG 信号。由于 ECG 信号非常微弱，幅值在 10 μV～4 mV，故选择专用于生物电信号片上系统（system on chip，SOC）芯片 ADS1191（德州仪器，美国）作为模拟采集前端，通过 ADS1191 低噪声可编程放大器对微弱的 ECG 信号进行放大，并通过该芯片高精度 16 位 ADC 进行模数转换，最后通过串行外设接口（serial peripheral interface，SPI）通讯方式将数据传至 MCU。
电源电池管理模块：系统由 3.7 V 锂电池供电并通过 TPS73733（德州仪器，美国）转换为 3.3 V 电压供系统使用，通过 LTC2950（凌力尔特，美国）微功率、宽输入电压范围、按钮接通/关断控制器对系统电源进行开关控制。通过 BQ24040 芯片（德州仪器，美国）对锂电池进行充电，该芯片具有自动启动、可编程充电电压和阈值、高精度等特点，能提高系统可靠性。
数据传输模块：将采集的 BCG 信号和 ECG 信号通过 USR-WiFi232-T（有人科技，中国）超低功耗模块通过通用同步异步收发器（universal synchronous/asynchronous receiver/transmitter，USART）通讯方式发送至软件层。该模块体积小、信号强，传输范围广。
1.2 固件层
固件是写入 MCU 的程序，负责控制和协调全部硬件的功能。固件层首先进行初始化配置［配置相应通用输入输出（general purpose input output，GPIO）接口；配置 ADS1191 芯片；配置 IIC、SPI、USART 三种通讯方式；系统中断配置］，然后等待与软件层建立连接，在接收到软件层开始指令之后，接收来自 MEMS 加速度计的 BCG 信号和来自 ADS1191 的 ECG 信号，接下来存储并打包数据，最后通过数据传输模块将数据传输至软件层。固件层的工作流程如图 3 所示。
图3
固件层流程图
Figure3.
Flowchart of the firmware layer
1.3 软件层
软件层程序基于 Intellij IDEA（JetBrains，捷克）开发平台，使用 Java 语言编写，可在电脑终端运行，软件层包括了驱动层和应用层。驱动层与硬件层进行交互，有以下功能：① 与硬件层建立连接；② 发送开始和结束指令至硬件层；③ 实时接收来自硬件层的数据；④ 对数据进行解包。应用层与用户进行交互，有以下功能：① 信号的数字滤波；②ECG 信号和 BCG 信号波形的显示；③ 算法计算心率并显示；④ 存储数据，方便日后数据回看和进一步分析。软件层工作流程如图 4 所示。
图4
软件层流程图
Figure4.
Flowchart of the software layer
2 系统测试
2.1 测试样本
本次测试招募了 6 名在校研究生（被测者来自清华大学工程物理系，随机确定编号为 1–6 号，年龄范围 24～25 岁，其中男性 5 名，女性 1 名）。所有被测者身体健康，无病史，均为自愿参加本次研究的测试工作。本次测试前 6 名被测者均签署了知情同意书。使用 EW3106 电子血压计（松下，日本）和文献[12]中所述方法测量六名被测者血压和心率，表 1 为被测者基本信息。
表1
被测者基本信息
Table1.
Basic information of the subjects
2.2 测试设备
测试过程中，使用两种设备进行信号采集。一是使用本文提出的 BCG-ECG 联合采集设备采集 ECG 信号和基于加速度计的 BCG 信号，二是采用基于压电薄膜的采集设备进行 BCG 信号的采集。
基于压电薄膜的 BCG 信号采集设备由清华大学医疗新技术研究所研发[13]，所采集 BCG 信号作为参考信号。对压电薄膜表面施加外力，使薄膜产生形变从而引起输出电荷的变化，是一种适用于采集 BCG 信号的传感器。在该设备中，压电薄膜输出信号首先经过电荷灵敏放大器进行信号放大，然后通过低通滤波器和 50 Hz 陷波器去除高频噪声和工频干扰，最后通过同相放大器并加入直流偏置，使信号变化幅值在 0～2 V 之间。
2.3 测试方法
采集 6 名被测者的 ECG 信号、基于压电薄膜的 BCG 信号以及基于加速度计的 BCG 信号。测试过程中，被测者始终处于卧姿平静呼吸状态，连续采集 5 min 被测者的三种信号。为了保持两种 BCG 信号同步，在等待信号稳定之后对压电薄膜 BCG 信号采集设备和 BCG-ECG 联合采集设备进行 5 s 有规律敲击，使信号产生畸变，将该畸变信号作为两种 BCG 信号同步采集的开始信号。
从波形对比和心动周期两个方面对系统采集的信号进行分析与评价：① 对三种信号进行滤波处理之后，观察三种信号的波形特征是否明显，并进行逐心跳对比，以 ECG 信号的 R 峰为心跳位置，观察 BCG 信号对心跳的跟随性。② 对 6 名被测者的三种信号通过算法进行心动周期的提取，并进行配对 t 检验。
2.4 心动周期提取算法
通过提取 ECG 信号的 RR 间期和 BCG 信号的 JJ 间期来获得心动周期，采用分段寻峰算法[14]，算法步骤如下：
（1）采用［1，10］Hz 带通滤波器除去 BCG 信号的高频噪声和呼吸信号的影响。
（2）假定心跳间隔（heart beat interval，记为 HBI）为 1 s，将 BCG 信号分成若干段，每一段长度（Seg_Len）为
，即：
|
（3）在每一段中找到最大值：
|
其中
。
（4）在最大值中寻找极大值
及其位置
:
|
其中
。
（5）取（4）中连续三个极大值
，若极大值的间隔小于
，则删去这三个峰值中最小的。
（6）最终得到的极大值
为 BCG 信号的 J 峰，计算每个极大值所在位置时间间隔即为心动周期。同时使用该算法提取 ECG 信号的 RR 间期。
3 结果
3.1 波形比较
BCG 信号波形的形态一致性是对 BCG 进一步研究与应用的基础，采用不同传感器采集到的 BCG 信号波形并不一致，但是包含的信号特征一致。根据上文所述敲击信号将信号进行同步，将基于压电薄膜和基于加速度计两种不同传感器采集到的 BCG 进行逐心跳对比，随机截取其中一名被测者的信号，如图 5 所示从上至下依次为 ECG 信号、基于压电薄膜采集的 BCG 信号和基于加速度计采集的 BCG 信号。
图5
一名受试者的三种信号
Figure5.
Three kinds of signals of one subject
心脏收缩射血形成的 IJK 峰是 BCG 波形最主要的三个特征，QRS 波群是 ECG 最主要的特征，从图 5 中可以看出两种 BCG 信号的 IJK 波基本一致，且 ECG 信号特征明显；以 ECG 为参考，两种 BCG 信号对心脏收缩的跟随性都很好。如图 5 所示，以 ECG 信号 R 峰定位的每一次心跳中，两种设备采集得到的 BCG 信号对心跳的跟随很好。
3.2 心动周期比较
图 6 为其中一名被测者 ECG 信号的 R 峰和 BCG 信号的 J 峰算法识别效果（图中小圆圈为定位结果）。
图6
算法提取效果
Figure6.
The effect of extractionalgorithm
取每名被测者 500 次心跳，通过上文所述算法提取三种信号的心动周期，取平均值并计算标准差如表 2 所示，将通过 ECG 信号和加速度计 BCG 信号所提取的心动周期，分别与通过压电薄膜 BCG 信号所提取的心动周期进行配对t校验，P1 = 0.995，P2 = 0.998，说明通过三种信号提取心动周期的差异并无统计学意义。
表2
心动周期计算结果
Table2.
Results of cardiac cycle calculation
4 总结与展望
通过对比测试表明，基于加速度计的 BCG 信号与基于压电薄膜的 BCG 信号两种采集设备记录的 BCG 信号波形特征明显，具备标准信号应包含的 HIJK 波峰，以 ECG 信号 R 峰作为心脏收缩参考位置，两种 BCG 信号对心脏收缩具备极强的跟随性，并且三种信号的周期性均很明显。通过基于加速度计的 BCG 信号和基于 ECG 信号提取的心动周期，分别与基于压电薄膜的 BCG 信号提取的心动周期进行配对 t 校验，三种信号计算的心动周期没有明显差异。因此，本文设计的 BCG-ECG 联合采集系统性能可满足要求。该系统能精确采集基于加速度计的 BCG 信号以及 ECG 信号，能够快速、简便、无创伤、无副作用、高精度地完成心跳检测、心率变异性分析和心脏功能检测。未来需要在临床上采集患者的相关数据，结合 ECG 信号和 BCG 信号，在信号处理分析、BCG 信号形成机制以及医疗健康应用方面展开更加深入的研究。
