本心电检测系统由两部分组成：第一部分是基于差分阈值（Differential Threshold配资之家网首页，DT）法的R波定位预处理；第二部分是基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的特征训练与推理。通过将这两部分结合，系统能够实时检测心电信号中的R波并对其进行分类。
二、R波定位预处理部分
在心电信号处理中，R波的准确定位是诊断心律失常的重要步骤。为了提高R波定位的准确性，本文提出了改进的R波阈值定位算法。
1. 改进的差分阈值算法
差分阈值计算：首先，从1500个心电训练样本中计算心电信号的最大差分值均值，并将其作为阈值。通过差分运算突出心电信号的变化趋势，使R波更容易被识别。
候选R波检测：利用差分阈值比较模块对预处理后的信号进行阈值判断，筛选出可能的R波峰值点。这一步通过级联比较器模块对信号进行初步检测，得到候选R波位置。
心率周期动态调整：为了进一步提高R波定位的准确性，利用心率周期信息对候选R波进行二次筛选。通过动态调整心率周期，可以消除由于噪声或其他因素引起的错误检测，从而准确确定R波的位置。
2. 数据稀疏化与采样
稀疏化处理：在R波准确定位后，对R波峰的邻域进行采样，将原始的高频采样数据进行稀疏化。这样不仅可以降低数据量，还可以减少后续CNN处理的计算复杂度。
硬件实现：在FPGA中设计了迭代比较模块，利用分时复用技术降低硬件资源的消耗，确保模块在实时性和功耗方面达到平衡。通过调整心率周期的动态范围，避免遗漏R波位置。
三、卷积神经网络（CNN）特征训练与推理部分
在R波定位后，系统需要对提取到的R波特征进行分类，以诊断不同类型的心律失常。本文采用卷积神经网络进行特征训练与推理。
1. CNN网络结构设计
参考LeNet-5模型，本文将二维数据输入的网络模型改进为一维序列数据网络模型，使其适用于心电信号的处理。改进后的CNN网络结构包含六层：输入层、中间隐含层（三层卷积网络）以及两层全连接层。
输入层：将差分阈值法产生的R波峰值邻域点集（降采样后的R波数据集）作为CNN的输入。输入数据经过归一化处理，适应网络模型的输入要求。
卷积层：三层卷积网络用于提取输入信号中的时序特征。每一层卷积网络通过卷积核对输入数据进行特征提取，逐步提高网络对R波特征的表示能力。卷积核的尺寸和数量在设计中进行了优化，以平衡计算复杂度和特征提取效果。
全连接层：将卷积层提取的特征映射到全连接层，通过线性变换实现对心电信号的分类。最后一层全连接层输出各个类别的得分，用于心电信号分类的最终决策。
2. CNN网络训练与优化
数据集划分：将来自R波定位模块的R波数据集分为训练数据集和验证数据集，分别用于CNN模型的训练和验证。
网络优化：在训练过程中，设置学习率、优化函数等参数，并调整卷积核尺寸、全连接层节点数等超参数，进行迭代训练。通过对训练过程中的损失函数和准确率进行分析，实现快速收敛和准确度的平衡。
模型准确率：经检测，改进后的CNN网络模型分类准确率达到了99.58%。
四、FPGA硬件实现
为实现整个心电检测系统在FPGA上的硬件加速，设计了R波阈值定位检测算法模块和CNN分类算法模块的硬件结构。
1. R波阈值定位模块
电路结构设计：提出了局部流水结合全局分时调度的电路结构，以平衡实时性和功耗。在R波定位模块中，利用迭代比较模块对输入信号进行实时差分和阈值比较，通过调整心率周期参数，使得R波位置的检测更加准确。
时钟频率调整：为满足系统的吞吐率要求，分析了数据库中心电心率的速度统计，并确定了R波定位模块的最小时钟频率。该频率可以动态调整，以适应不同的心电疾病处理场景。
分时复用：在R波定位模块中，利用分时复用技术，减少硬件比较器的使用，从而降低资源消耗。通过这种方式，模块能够在有限的硬件资源下，实现准确的R波定位。
2. CNN分类算法模块
网络裁剪与简化：基于软件部分的六层CNN模型进行前向推理，并对网络模型实施裁剪与简化。简化后的CNN模型在保证准确率的同时，减少了硬件资源的占用，提高了推理速度。最终，硬件实现的简化CNN网络模型准确率约为98.3%。
关键模块设计：对硬件实现的卷积神经网络分类模型各层进行了流水结构电路的关键模块设计，包括：卷积阵列电路：设计卷积运算的阵列结构，利用FPGA的并行计算能力，实现多个卷积核同时对输入数据进行卷积操作，提高运算效率。ReLU激活函数：在硬件中实现ReLU激活函数，通过简单的比较运算，实现非线性激活，提高网络的表达能力。平均池化电路：设计平均池化层电路，利用FPGA的加法器和移位寄存器，实现对卷积层输出的降采样。全连接层电路：将卷积层的输出展平，并与全连接层权重进行矩阵乘法，完成特征的线性组合和分类。SoftMax函数：在最后一层实现SoftMax函数，通过指数运算和归一化处理，将全连接层输出转化为概率分布，用于分类决策。
3. 硬件资源与性能平衡
为了实现低资源消耗与足够的推理准确率，设计过程中对硬件资源进行了优化：
资源分配：针对不同模块的计算特性，对FPGA的逻辑单元、乘法器、寄存器等资源进行合理分配，实现资源的最优利用。
速度与准确度平衡：通过流水线设计和分时复用技术，降低了系统的延迟，提高了推理速度，满足心律失常症状的实时多分类需求。
五、R波检测与CNN分类IP核设计
设计的R波检测IP核和CNN-IP核可以用于构建智能硬件电路，适用于便携式的可穿戴AI芯片和系统。
IP核集成：将R波定位和CNN分类算法模块封装成IP核，方便集成到不同的FPGA设计中，提供通用的心电信号检测与分类功能。
可穿戴设备应用：设计的IP核具有低功耗和实时性，适用于可穿戴心电检测设备，实现对心电信号的实时监测和智能分析，为心律失常等心脏疾病的诊断提供辅助。
module r_wave_detection (
input wire clk,
input wire rst_n,
input wire [11:0] ecg_data, // 输入心电数据
output reg [11:0] r_wave_pos, // R波位置
output reg r_wave_detected // R波检测标志
);
// 参数定义
parameter THRESHOLD = 12'd300; // 差分阈值
parameter MIN_INTERVAL = 12'd200; // 最小R-R间隔
reg [11:0] prev_data;
reg [11:0] diff;
reg [11:0] rr_interval;
// 差分与阈值比较
always @(posedge clk or negedge rst_n) begin
if (!rst_n) begin
prev_data
diff
rr_interval
r_wave_detected
end else begin
// 差分计算
diff prev_data) ? (ecg_data - prev_data) : (prev_data - ecg_data);
prev_data
// R波检测
if (diff > THRESHOLD && rr_interval > MIN_INTERVAL) begin
r_wave_pos
r_wave_detected
rr_interval
end else begin
r_wave_detected
rr_interval
end
end
end
endmodule
原始信号波形和去噪平滑处理后的心电信号波形对比
数据处理：
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