相位多路复用技术改善了多传感器读数

一位同事正在研究设计智能手表,健身可穿戴设备等所固有的一些挑战。主要挑战之一是如何获得更好的信号质量以获得更准确的血氧测量。该解决方案基于我们之前的扩频技术经验。我们意识到我们可以使用相同的技术来改善多传感器数据环境(如脉搏血氧仪应用)中的信噪比(SNR)。
让我们首先谈谈脉搏血氧饱和度测量,然后转向新技术。演示应用程序的框图如图1所示。我们将在整篇文章中回顾这个图。

1  反射式脉搏血氧仪(RPO)应用框图
您很可能熟悉从医生办公室出发的脉搏血氧测定法。护士进来,称重你,然后在你的手指上放一个夹子,用红色和红外LED测量你的心率和血液的氧饱和度。在手术室中使用的更先进的监视器使用多达八个波长来测量心率,氧饱和度,一氧化碳中毒以及在全身麻醉下与患者相关的其他因素。
利用更多信号源的传感器(在脉搏血氧计的情况下为LED)所面临的一个问题类似于具有许多用户的通信系统所面临的问题。每个LED必须共享相同的传感器(光电二极管)。这通常通过依次打开每个光源然后依次进行每个测量来完成。因此,每个源都有自己的时间片,传感器可以在其中进行测量。这称为时分复用(TDM)。主要缺点是添加更多传感器,同时保持其他所有传感器相同,需要更多时间从每个源获取测量结果,从而降低每个源的总采样率。此外,由于您尝试测量的信号(动脉搏动)是一个变化的信号,因此测量值会受到它们采取顺序的偏差(图2))。高采样率可以帮助减少这两个问题,但最后一个问题是当前技术需要从源测量中减去背景测量。

2  采样偏差的示意图
许多无线应用到达的方法是使用码分多址(CDMA)。在该技术中,系统使用在彼此之间具有非常低的互相关的编码序列(例如,金码)。这允许频谱的多个用户同时共存,并且代码之间的交叉通话非常少。在数字系统中,可以轻松地丢弃最小量的串扰,但在尝试进行精确的模拟测量时,这足以引起问题。如果您不熟悉这个主题,现在可能是读取CDMA,黄金代码和直接序列扩频的好时机。
我们用于此脉搏血氧仪的技术使用最大长度(ML)序列,该序列又用于生成金码,但是我们仅使用一个序列而是使用相移来为每个源进行相移。我们称之为相位多路复用(PDM)。这是因为ML序列的某些特性。
最大长度(ML)序列属性
ML序列得名,因为它表示可由给定位数表示的最大(非零)状态数。因此,例如,给定4位,序列将在每15(2 n -1)个状态或“芯片” 之后重复。结果,输出序列具有几乎相等数量的1和0(正好少于0) '比'1')。将ML序列的输出视为'1'和'-1'的序列(替换'0')是常规的。此表示创建一些有用的属性。ML序列的自相关类似于脉冲,具有值2n -1 的单个尖峰,以及对于所有其他相位偏移的平坦-1。如果输出信号以零发送,则尖峰变为2 n这意味着如果我们重复和移位相同的序列,我们可以使用相关性来分离组成信号。该属性如图3所示。顶部的图显示了ML序列。移动序列以产生“红色”和“IR”信号。模数转换器(ADC)看到组合信号,最终图显示参考和信号之间的圆形互相关。两个峰值与红色和红外信号的相移对齐。所有其他相位偏移的相关性为零。这意味着我们可以插入另外13个传感器源,而不会影响测量周期或其他源的结果。这代表了传统TDM方法的巨大收益。

3  PDM示例; X轴和Y轴是任意单位的时间和幅度
生成ML序列
使用线性反馈移位寄存器(LFSR)生成ML序列。这些可以在硬件或软件中实现。图4显示了LFSR的一个示例。LFSR可以使用三个或更多触发器的任意长度的移位寄存器进行,并将一组触发器的输出反相回移位寄存器的输入。表1提供了有效LFSR参数的选择。图4中的LFSR 是n = 4,抽头= 3。LFSR可以有多个分接头,对于任何给定的大小,总会有至少两个分接选项。图4中所示的相同LFSR配置也可以在图1中找到,使用可配置逻辑单元(CLC)构建。

4  线性反馈移位寄存器(LFSR),大小= 4,抽头= 3

表1  LFSR参数,电子艺术第3版p。976
尺寸(n) 丝锥 序列长度(k)
3 2 7
4 3 15
3 31
6 63
7 6 127
8 4,5,6 255
9 511
10 7 1023
 
关联
最后一步是相关,通过将传感器结果与LED的状态相乘(1表示开启,-1表示关闭)和积分/累积产品。换句话说,我们在源打开时添加传感器结果,在源关闭时减去传感器结果。该过程可以以模拟或数字方式完成。在这里讨论的应用中,我们对ADC结果进行了相关性处理。ADC转换在LFSR时钟源的下降沿触发,然后每个转换结果在中断中相关。图5显示每个ADC中断调用的函数。该功能采集每个样本并将样本与脉搏血氧仪应用中的三个传感器中的每一个相关联。我们还将ADC结果与未使用的LFSR抽头相关联以获得背景测量,但除了好奇之外它没有多大用处。累积重复30次,然后停止相关,然后应用程序可以读取每个传感器的相关结果。

5  相关代码示例

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