2020電賽器材表出來的時候，裡面有一塊adc：ads1292。根據資料手冊可以知道這是一塊專用測量心電訊號的adc，結合上半年的疫情，這次電賽的心電測量估計是跑不掉了。adc只是用來測量資料的，重要的部分是對資料的分析和處理。
採集到的心電訊號有許多的干擾，所以我們要對心電訊號進行濾波處理，處理完成後能得到心電訊號的一些在醫學上有意義的資訊
心電訊號的雜訊主要由以下三點：
工頻干擾
工頻干擾主要是由於供電網路的干擾，供電網路無處不在，工頻干擾也是心電訊號的主要干擾。我國用50hz交流電供電，所以這裡工頻干擾的主要頻率為50hz，一般採用陷波濾波器實現。
肌電干擾
人體的肌肉在活動的時候會產生電訊號，肌電訊號的主要頻率在20-5000hz，而心電訊號的主要頻率在5-20hz。一般情況下可以用低通濾波器來濾波。
基線漂移
基線漂移主要是由於人體的呼吸產生，人在呼吸的時候會使得心電訊號的基準電壓發生偏移，從而導致測量得到的心電訊號的基準不一樣，會上下浮動。雖然並不影響心電訊號的特徵，但是對於我們判斷或者是計算機的識別來說有非常大的影響，去除基線漂移的方法有很多，高通濾波、中值濾波、小波變換等等。後面我會根據我們的需求做具體的分析，選擇哪一種濾波方式。
由於電賽一般只能用微控制器，所以還是選用常見的fir或者iir濾波器。arm官方的dsp函式非常好用，所以還是很方便的。
fir濾波器的效果比較好，但是運算量會比較大。fir最重要的優勢是群延時是固定，在後續處理上會比較好處理。
iir濾波器相對於fir濾波器來說，計算量會小很多，但是由於不能確定的群延時，為了避免以後的麻煩，所以這裡就沒有選用。
網上還有一種用乙個正向iir乙個逆向iir組成的零延時濾波器，但是這種濾波器的實時性並不好，我們的使用場景對於實時性的要求非常的高，而且在嵌入式系統上實現比較困難，我本人對濾波器理解也沒有這麼深入，所以就沒有考慮了。
這次我用的主控板是stm32f407zgt，f4系列的mcu用的是m4的核心，自帶fpu，加上184mhz的主頻，算力還是相對充足的，所以我這裡選用fir濾波器的方式。
低通濾波器去除高頻和工頻干擾
中值濾波去除極限漂移
網上小波變換的方法去除基線漂移效果非常好，但是對於微控制器來說的運算量有些大，而且我對小波變換理解也不是這麼深入，移植程式不知道搞不搞得出來，所以就放棄了這個方案。
前面講過了我在乙個微控制器中使用兩個fir濾波器濾波會有一些奇奇怪怪的問題，所以高通濾波的方案就也放棄了。
中值濾波的好處是能濾除特別明顯的尖峰雜訊，而我們的心率訊號需要知道的特徵正是「尖峰訊號」，所以在中值濾波的結果是那根漂移的基線。這樣我們用原始訊號減去中值濾波的訊號就是去除了極限漂移的心電訊號了。這裡需要注意的是，中值濾波的範圍要選擇好，因為中值濾波還是會對幾個大波的幅值產生一定的影響的，需要選擇合適的濾波範圍才能有比較好的效果。
具體的**使用matlab做的。
這是ads1292的原始訊號,可以看到工頻干擾是非常嚴重的。
然後用fir的45hz低通濾波器進行濾波，可以看到資料最前面的群延時，後面的資料已經乾淨了許多。
這是去除群延時之後放大的效果，資料已經相對清晰了，但是也可以看到基線漂移非常嚴重
這是經過中值濾波的影象，極限漂移已經幾乎看不見了。
具體怎麼樣把理論上的分析在微控制器上實時實現，可以看我的這篇文章
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