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华体会hth体育:基于脑电的驾驶疲劳检测系统设
发布时间:2022-06-21浏览次数:126

  所面临的严重社会问题之一交通事故是当前世界各国,人类生命安全的第一大公害已被公认为当今世界危害,死亡.欧美各国的交通事故统计分析表明每年因交通事故的原因至少使50万人,0%是人的因素造成的交通事故中80%~9。交通安全署的统计根据美国国家公路,的公路上在美国,眠状态而导致大约10万起交通事故每年由于司机在驾驶过程中跌入睡,直接导致人员死亡约有1500起,导致人员伤害7.1万起。况也大致相同在欧洲的情,5%导致人员伤亡的交通事故如在德国境内的高速公路上2,驾驶引起的都是由疲劳。通部的统计根据中国交,驾驶员疲劳驾驶引起我国48%的车祸由,达数十万美元直接经济损失。的疲劳检测问题有关汽车驾驶员,发展和车速的提高随着高速公路的,全研究的重要一环目前已成为汽车安。

  视疲劳驾驶检测的研究工作国外的许多国家都比较重。研究发展较快尤以美国的,研制的打瞌睡驾驶员侦探系统目前具有代表性的有:美国,监视装置方向盘,000型路面警告系统日本研制的DAS2,子“清醒带”日本研制的电。国内对于,测系统研究起步较晚我国的疲劳驾驶检,型的系统很少目前比较成。前来说对于目,内国外不论国,的成果较多虽然研究,法是被大家所公认的但是还未见到一种方。在而言就现,国际上视作为未来该领域的发展趋势基于脑电波的疲劳驾驶检测系统被。

  微弱的生物信号脑电信号是一种,受到干扰并且极易。为:首先要通过脑电采集电路采集脑电信号基于脑电的疲劳驾驶检测系统的设计思想,小波去噪处理再对其进行,迹和高频噪声去掉脑电伪,分析脑电信号最后通过处理,人员的疲劳程度从而给出驾驶。思想如下图所示系统的基本设计:

  由信号放大电路模拟部分主要,电路滤波,6783模数转换器构成光电耦合电路以及AD。

  口控制器(ADC接口)数字部分主要由SPI接,管理器时钟,析处理模块共同组成小波去噪模块和分。

  了基于脑电的疲劳检测系统前端信号采集电路完整实现,70×1.1×2=15400总体放大倍数为A=100×,为5V100V脑电信号电压,路放大滤波后经全部采集电,54V~+1.54V 信号电压范围为-1.,围为0.71V~3.79V经电压抬升后输入AD信号范,2V直流供电外部采用1,5产生5V电压内部选用780。况如下详细情:

  路是整个脑电采集仪器设计的关键(1)前置放大电路:前置放大电,抑制比、输入阻抗和噪声水平它决定了整个放大电路的共模。

  的共模干扰特别大脑电测量过程中,采用差动放大电路结构脑电信号的放大一般。大器的要求有:高输入阻抗前置放大电路对集成运算放;抑制比高共模;、低漂移低噪声;失调电压低输入;倍数及低功耗足够大的放大。用放大器AD620来实现前置放大本课题中采用AD公司的高性能仪。高的技术参数此运放有较,供电条件下工作的医疗仪器的应用系统非常适合用于生理信号放大及在电池。路设计中本次电,为100倍放大倍数,选为499欧姆增益反馈电阻。大倍数G由增益电AD620的放阻

  信号仍然处于比较低的电压水平上二级放大电路:因前置放大后的,设计二级放大电路现采用AD620,、低噪声、低漂移等电路性能以进一步保证高共模抑制比,择为70倍放大倍数选,反馈电增益阻

  采用二阶巴特沃斯滤波器低通滤波电路:低通滤波,07运放采用OP,100赫兹截止频率为。

  3时小于,次项系数大于零即分母中S的一,稳定工作电路才能,自激振荡而不产生。

  点是所用器件少这个电路的特,方便调试。深度不够如果陷波,提高干扰抑制能力可采取级联方式。来说总的,统中起到一个很重要的作用50Hz工频陷波电路在系。没脑电信号的条件下即使在工频信号淹,Hz的干扰信号通过滤除5O,理想的脑电信号也可以得到比较。信号采集中不可缺少的环节所以工频陷波电路是生物电。Hz陷波器的引入本电路通过50,0Hz工频干扰成功的去除了5。

  体中存在极化电位高通滤波电路:人,是直流信号这些电信号,波器将这些直流滤除因此需要设计高通滤。有源RC高通滤波电路采用一个简单的一阶,0.1Hz截止频率为,为2增益。如下电路:

  电信号是双极性型号电压抬升电路:脑,入信号的电压要求为正由于AD转换器对输,转换之前故在AD,抬升电路通过电压,度调整为正把信号的幅,整电压值浮动范围同时通过适当调,数转换电路匹配确保与之后的模。基准电压的电压基准源MAX6107电路中采用了可稳定地提供4.5V的。如下电路:

  例电路中差分比,称前提下在参数对,差模信号的比例运算电路实现了对输入,后得最:

  位采样速率可调的A/D转换芯片(1)AD转换电路:采用16,/D转换的精度不但保证了A,要的A/D的转换速率而且可以满足并更改需。

  功耗高精度16位高速串行A/D转换器AD7683是AD公司生产的一种低,测器及各种电池供电的应用场合它适用于仪器仪表、便携式探。07设计的A/D转换电路图如下采用AD7683和MAX61:

  采集电路与FPGA开发板之间(2)光耦隔离电路:在脑电,离电路做接口采用光耦隔,隔离开把两者,数字信号对脑电采集电路的干扰防止FPGA开发板上的高频。时同,有电压转换的作用光耦隔离电路还,的工作电压为5V由于AD转换芯片,号电压也可达5V其输出的数字信,管脚电压为3.3V而FPGA芯片的。上拉电压以实现两者的匹配光耦隔离两端采用不同的。

  个高速光耦芯片6N136是一,1Mbit/s其工作速度可达,2MHz带宽为。中图,CLK、DOUT和CS进行隔离U14、U15和U16分别对D,号POWER进行隔离U17对电源控制信。

  7683时钟控制信号DCLOCK为AD,GA产生由FP。683选通信号CS为AD7,平有效低电,GA产生由FP。需要22个时钟周期一次A/D转换至少,个时钟周期至多为24。转换输出信号为串行总线Dout为AD7683,GA相接与FP,A提供数据为FPG。

  时序要求依据该,SPI控制器我们设计了。由有限状态机实现SPI控制器主要。转换逻辑状态机,图所示如下:

  逻辑转换图依据状态机,计程序我们设,im仿真得到如下图经过models:

  信号的特点依据脑电,率为256Hz我们的采样平,Hz的系统时钟我们采用33M,华体会hth体育11分频对其进行,其进行相应的分频后得到3MHz在对,(SPI控制器工作频率)分别得到6.144KHz,第一级小波工作频率4.608KHz(,作频率)FFT工,第二级小波工作频率)2.304KHz(,第三级小波工作频率)1.152KHz(,级小波工作频率)576Hz(第四。

  尺度(时间频率)分析方法小波变换是一种信号的时间,olutionAnalysis)的特点它具有多分辨率分析(Multi-res,表征信号局部特征的能力而且在时频两域都具有,大小固定不变是一种窗口,状可改变但其形,变的时频局部化分析方法时间窗和频率窗都可以改。率分辨率和较低的时间分辨率即在低频部分具有较高的频,分辨率和较低的频率分辨率在高频部分具有较高的时间,的瞬态反常现象并展示其成分很适合于探测正常信号中夹带,析信号的显微镜所以被誉为分。

  小波分解采用四级,由FIFO进行暂存每一级的小波系数,块进行读取协同去噪模,噪去,的合成工作以及去噪后,换采用流水结构整个离散小波变,个模块可达到262MHz其中小波分解和小波合成两,达到167MHz小波去噪模块可,以达到167MHz整个离散小波模块可。

  提出的一种离散小波变换(DWT)的快速算法MALLAT算法是由法国科学家于1988年。变换在经典傅里叶分析中的地位该算法的地位相当于快速福利叶,现的直接理论依据已成为各种硬件实。中的核心是滤波模块MALLAT算法,小波的分解与合成由滤波模块实现,算法的小波分解示意图下图给出MALLT:

  数而言对于正,于它的补码它的原码等;数而言对于负,位之外进行取反后加一处理它的补码是对其原码除符号。此因,计示意图如下补码器的设:

   arithmetic算法的简称DA算法是distributed。分布式算法中文译为。采用分布式算法实现小波滤波器的实现。项数字信号处理算法分布式算法作为一,算乘积和运算广泛应用于计,积和结构相比与传统的乘,处理的高效性特点DA算法具有并行。法实现小波滤波器若采用分布式算,度只与输入数据的宽度B有关则它在FPGA中的工作速,阶数N无关与滤波器的,GA资源的使用量阶数只影响FP。

  环境下在高速,个乘法器代替DSP进行使用往往使用DA算法封装成一,器的设计工作从而实现滤波,于耗费资源但是这样过。析卷积原理我们通过分,器实现结构优化了滤波,了大量的资源这样不仅节省,可以满足实时高速要求而且在速度上也完全。优化为具体:

  串并转换结构(1)使用,乘法器的目的从而达到复用,节省硬件资源可以指数倍的。

  已经实现了下两点抽取注意:此时的滤波器,ATLAB中y输出的偶数点因此x_out显示的为M。

  LAT算法依据MAL,数据进行下两点采样处理我们要对每一级输出的,点采样器示意图如下因此我们设计的下两:

  在整个系统中异步FIFO,暂存的作用担当系统,丢失概率足够的低因此要保证数据的,一个高可靠的因而需要设计,O需要解决以下问题高速率的异步FIF:

  步异步信号(1)同,亚稳态的产生使触发器避免。施解决这一问题我们采用了两措:

  的满/空标志信号(2)产生正确。办法来准确判断满/空状态我们通过设置额外状态位的。

  )and (读指针其它位=写指针其它位)Full=(读指针最高位/=写指针最高位;

  选取hi_d1小波系数中的中间值243点中值选取器的基本作用就是,行简单运算处理之后对中间值进,去噪的门限值从而得到小波,的小波去噪运算以便进行之后。

  应用当中在计算机,经相当成熟中值算法已,效高。PGA来讲但对于F,又可以执行效率高的中值算法还没有发现一种既节省资源。取了诸多尝试因此我们采,泡法以便可以移植到FPGA中应用首先我们尝试着修改计算机中的冒,用在FPGA上会出现以下情况但是我们发现假如将冒泡法利:

  重耗费资源(2)严,不佳延时,资源量是一般FPGA所吃不消的若243点中值采用冒泡算法占用。

  试过几种算法后来我们又尝,流水结构的243点中值选取器例如基于三点中值选取器的全,然有所改善资源占用虽,源依然严重但是耗费资,0多个以上LUT需要耗费1000,A仍然很难吃消一般的FPG。

  后而,选取器的结构的全流水结构我们通过分析基于三点中值,选取器利用率过低发现了3点中值,基于复用9点中值选取器的全流水的243点中值选取器所以经过重新设计我们采用了一种新的设计结构:一种,流水结构可以节约94%的LUT资源该种结构较基于三点中值选取器的全,持在175MHz以上并且时钟频率仍然保。

  量数据进行分段处理其核心思想为:将大,量多次做到少,到实时处理关键要求并且使用流水结构达。

  上结构分析以,选取器更换为9点中值选取器如果我们将第三级的3点中值,29点的中值选取功能那么它将可以实现7,729点中值选取的功能那么其资源耗费可想而知而若使用基于三点中值选取器的全流水结构来实现。资源耗费的关系图例如下图所示为两者:

  于三个输入数据完成寻找其中值的功能3点中值选取器的基本功能是完成对,如下图所示设计流程图:

  3点中值选取器的全流水结构9点中值选取器的构造是基于,图如下图所示其结构示意:

  据1-486我输入的数,122和365则算出的中值为,分析相同这与逻辑,确无误设计正。

  hi_d4与去噪门限的比较去噪分析器的基本功能是完成,去噪门限就认为是噪声如果hi_d4大于,被置零则此点,噪门限则保持不变输出如果hi_d4小于去。如下图所示设计流程图:

  LAT算法依据MAL,电信号的各个频谱分量的分解工作小波分解模块主要是实现对于脑,现的关键在于小波滤波器而MALLAT算法实。模块的结构示意图下图为小波分解:

  通滤波器(LO_D)滤波后经下两点采样后完成一级小波分解运算数据经补码器流入小波分解高通滤波器(HI_D)和小波分解低,FIFO当中等待合成运算小波的高通系数被寄存在。入下一级小波分解模块小波的低通系数继续流,一步分解对信号进。

  小波分解算法以上是通用的,各种信号的分解其优点是适用于,脑电信号的频率范围是从1Hz~250Hz但是我们通过分析本次课题设计的目的可知:,Hz和18~22Hz的频带信息而我们所关心的只有10~13,50Hz以下的频带信息即我们只关心脑电信号,次课题设计中是无用的其余的频带信息在本,小波分解的概念因此我们依据,小波分解模块的实现方法提出了更为节省资源的;的小波分解模块的结构示意图下图为应用于脑电疲劳检测:

  HI_D)和两个1024点的FIFO该种结构节约了两个小波高通滤波器(,不可忽视节约资源。

  去噪之后的各级小波系数的合成工作小波合成模块主要是为了实现在小波。LAT算法根据MAL,(HI_R)和小波合成低通滤波器(LO_R)小波合成的实现依然要依靠小波合成高通滤波器。模块的结构示意图下图为小波合成:

  小波合成算法以上是通用的,各种信号的合成其优点是适用于,脑电信号的频率范围是从1Hz~250Hz但是我们通过分析本次课题设计的目的可知:,Hz和18~22Hz的频带信息而我们所关心的只有10~13,50Hz以下的频带信息即我们只关心脑电信号,次课题设计中是无用的其余的频带信息在本,小波合成的概念因此我们依据,小波合成模块的实现方法提出了更为节省资源的;的小波合成模块的结构示意图下图为应用于脑电疲劳检测:

  脑电的研究表明近年来学者对,电主要是大脑思维活动活跃的体现18~22 Hz及更高频率的脑,处于疲劳状态时所以当驾驶员,活动会降低大脑的思维,频脑电会减少从而波及高,波会增多而脑电的;睡或睡眠状态时当从疲劳转为瞌,步降低为2~4Hz的波占主导的脑电频率会逐。

  者的分析经过学,的平均功率谱比值作为疲劳驾驶脑电的一个指标是可行的如果使用10~13 Hz和18~22 Hz两个频带。

  对信号的分析处理工作分析处理模块主要完成,电的驾驶疲劳系数从而最终给出脑。图如下图所示其结构示意:

  模块后的数据经小波去噪,FO进行寄存逐个进入FI,数器自动加1同时读时能计,了256个数据时当FIFO中寄存,计数值也为256此时读时能寄存器,O同时发出开始信号给FFT此时发出读时能信号给FIF,下从FIFO中读出进入FFT模块数据将以CLK_fft的时钟节拍,快速傅里叶计算FFT开始进行,进行数据输出之后将结果,地址信息同时带有,址信息为10-13选择乘法器选择地,别输出为10-13Hz的实数加和结果(RE_13)18-22点的数据进行乘法运算之后进行加法运算并分,加和结果(IM_13)10-13Hz的虚数,18)和18-22Hz的虚数加和结果18-22Hz的实数加和结果(RE_。加和运算作为除法器的被除数将RE_13和IM_13做,做加和运算作为除法器的除数将RE_18和IM_18,者的除法运算最后完成两,除法器的商和余数)给出疲劳系数(即。

  点的FFT的CORE我们调用的为256,水结构采用流,宽为17位输入输出位,放因子使用缩,理为项下截取设置截位处,输出顺序,OCK RAM选择使用BL,何特殊优化未进行任。

  是对信号进行时频域变换FFT主要完成的功能就,频谱能量的相关计算从而可以对其进行。13Hz 和18-22Hz的脑电频谱成分在本次课题设计当中我们主要关心的为10-,3点和18-22点的X(K)对应到FFT上约为10-1。

  作就是根据地址信息选择乘法器的基本工,据进行乘法运算选择性的选取数,DSP48E模块该乘法运算调用了,法器当中进行累加运算并将乘法结果输出到加。乘积和虚部乘积从而得到实部。图如下所示其结构示意:

  合软件都可以综合“+对于所有的FPGA综,-,算术运算*”三种,合除法运算但是不能综,算也是通过乘法运算间接完成的即使在计算机中所有的除法运,设计除法器是一个难点因此在FPGA当中。

  熟练的除法算法我们采用线性,ng(还原)除法即restori,分子到余数寄存器中首先调整分母并加载,母并将结果存在余数寄存器中然后从余数中减去调整的分,余数为正如果新的,将商加1我们就,加上分母来还原从前的余数值否则商不变并且还需要通过。机对其进行实现我们采用状态。

  过串行转换器AD7683将AD转换后的脑电信号传送给FPGA当中模拟采集部分主要完成了对于脑电信号的提取放大和去噪的基本任务并通。

  对于脑电信号的小波分解数字处理部分主要完成了,噪去,实现了小波去噪功能合成的基本步骤从而,净的脑电信号得到较为纯,号进行分析处理之后对脑电信,FFT运算主要完成了,-13Hz得到10,z的频带信息18-22H,行功率运算并对其进,得到基于脑电的疲劳驾驶系数最后利用除法器取其比值从而,预警处理做出了,的驾驶安全系数提高了驾驶人员。

  率为167MHz左右(2) 系统的最高频,lice(占总资源数的14%)总资源使用率为10256个s,m(占总资源数的2%)4个block ra,(占总资源数的21%)16个DSP48ES,率在262MHz左右小波分解与合成的速。在于243点中值选取器系统工作速率的主要瓶颈,法优化后代码及算,去噪的整体工作频率可望进一步提高小波。

  检测我们现在仍然处于探索阶段(3)对于基于脑电信号的疲劳,个电极疲劳系数的融合方法因此还不能完确把握24,个更为精确从而给出一,驶疲劳系数科学的驾,于驾驶疲劳的测定但以初步完成了对,很大的参考价值对今后的设计有。

  统结构将系统使用资源降到最低(4)如果继续优化代码和系,GA的低端产品进行开发那么我们可以使用FP,低了开发成本从而大大降。

  线形式对脑电进行采集(5)本系统通过有,人来讲是极其不方便的这对于一个驾驶中的,们可以采取无线方式因此对于脑电采集我。

  波器的结构改进(1)DA滤,指数倍的节约硬件资源成。面做出了改进优化主要对一下两方:

  串并转换结构a).使用,乘法器的目的从而达到复用,节省硬件资源可以指数倍的。

  (基于复用9点中值选取器的全流水结构)(2)243点的中值选取器的创新结构,都在90%以上硬件资源节省,很高的一个水平而且效率保持在,7MHz约为16。的优势在于其点数越多所能节约的硬件资源会越多该结构的优势相对于3点中值选取器的全流水结构,约资源达到98%左右经理论计算甚至可以节。

  信号的自身特点(3)依据脑电,成的更为节省资源的结构我们提出了小波分解与合,移植到低端FPGA上成为可能使得将脑电信号的小波去噪模块。程设计当中在本次课,和18-22Hz的频带信息我们只需要10-13Hz,舍去其高频信号的滤波因此在小波分解时可以,定其为零而直接判,节约硬件资源这样可以大大。

  于脑电的驾驶疲劳检测的整个系统(4)首次在FPGA实现了基。用与开发领域起到了一定的参考作用对于今后FPGA在脑电信号的应。

  波去噪模块是具有通用性的(1)本次开发所设计的小,脑电信号的去噪不仅可以用于,在心电信号还可以应用,信号肌电,信号地震,信号雷达,关类似信号的去噪工作上通信信号及其他各种相。

  而言经过小波去噪后(2)单对脑电信号,接口技术的开发可以应用于脑机,号的医疗检测大脑病变信,假肢上的应用等以及脑电信号在。

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