模拟信号路径在便携医疗设备中的技术要求

假设您打算利用美国国家半导体的LMP7731来推算峰到峰(0.1到10Hz)电压的噪声量，首先，在指定频带内的频率范围中选择出一个点，例如是1Hz，那对比曲线时的数值便是5.1nV/√Hz (图2)，然后用下列的数式来计算噪声的根均方值(RMS)：式 1: enrms="enf"√ln(10/0.1), 当中 enf 是在 1Hz 下的噪声通过以上的数式可得出10.9nV的总根均方值噪声，如要计算出峰到峰噪声，只需将这根均方值乘以6.6，这样便可得出72.2nV。这个估算的结果相当不错，它与数据表中列出的规格78nV很接近。

　　图 2 LMP7731的输入电压噪声与频率的关系频率、电压噪声

　　假如数据表中的电压噪声密度图没有表示在1Hz下的噪声值，那您可以使用下列简单的方程式(数式2)来推算某频率下的数值。

　　式2：en=enb*√(fce/f)

　　当中enb是宽带噪声(通常是在1kHz时的数值)，而fce 是1/f拐点，至于f是所关注的频率，在我们的个案是1Hz。

　　举一个例子，美国国家半导体的LMV851在10kHz下的宽带噪声为10nV/√Hz。为了计算出根均方值噪声，首先要从图表决定出1/f拐点(fce)的数值。使用数据表中的电压噪声密度图，这样便可找到fce大约等于300Hz。之后，使用以上的数式便可计算出en=10*√(300/1)=173nV√Hz，而这便是在1Hz下的电压噪声，最后将这数值代入数式1中并将结果乘以6.6，便可得出2.4μV的峰到峰噪声量。

　　另一个需要考虑的是电流噪声。一般来说，假如电源的阻抗不是很大(>100kΩ)，您可以不考虑电流噪声，仍然可获得一个很接近的推算结果，就正如上述的例子一样。可是，假如电源的阻抗很大，那必须使用相同的技巧来推算电流噪声，并且将电压和电流噪声以根均方值的形式相加。

　　决定速度的要求

　　正如运算放大器的噪声对于ADC的分辨率来说极为重要一样，带宽对维持系统的精确度也同样重要。为了将误差限制在1/2个最低有效位(LSB)，就需要进行一个快速的检查以决定放大器的带宽是否足够。除了使用复杂和泛味的引导外，您还可以使用模拟/数字转换器的分辨率来迅速推算出结果。方法是使用1/2(N/2)并且将结果乘以-3dB时的放大器频率 (参考2)。

　　通过以上的捷径和一个14位的ADC，这个例子得出feff= 0.007813*f-3dB。对于图3中可配置增益为10的运算放大器(LMP7711来说)，在-3dB时的频率为1.7MHz。这样，最大带宽(处于1/2个LSB误差)便等于0.007813*1.7E6=13.3kHz。

　　图 3 便携心电图仪的框图

　　监视器件和通信器件

　　大多数较新的医疗诊断仪器都设有无线通信功能。现代的心电图仪(EKG或ECG)都可通过个人电子手帐(PDA)或其他的电脑外围设备把病人的数据于数分钟内传送到医生诊所或医院。撇开无线数据传输所带来的好处，这类设备可能会对医疗器件构成严重的干扰，使其读数出现错误。

　　为了避免这种干扰，就必须采用滤波器。可是，加入滤波器不单会增大设备的体积，而且还会增加设计的成本。一个更加节约成本和快捷的方法是使用可以抑制无线电频率(RF)噪声的组件(包括滤波器)。

　　结语

　　现今医疗设备领域的趋势是为消费者提供更高价值的产品，即价廉物美且能够迅速提供诊断结果的家居护理仪器。随着技术不断进步，将会有更多的医疗设备通过电脑把数据即时地从病人的居所传送到医生诊所。此外，随着用户对更多功能的需求，对便携医疗设备的精度要求将进一步提高以达到更准确的诊断，而这些都将依靠设计人员不断的创新、长期开发和对全面解决方案所作出的承诺。