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2011-2012德州仪器C2000及MCU创新设计大赛项目报告题 目： 基于ZigBee的无线ECG心电采集诊断系统 学校： 云南大学 指导教师： 王威廉 组别： 本科组 应用类别： 控制系统类 平台： Cortex-M3 参赛队成员名单：杨志柳 chinayzleo王肖雄 496340931贾真 jiazhen.119视频文件观看地址： 邮寄地址和收件人联系方式：云南省昆明市呈贡县昆明市呈贡新区大学城东外环路南路云南大学校区楠院 杨志柳 15198793661基于ZigBee的无线ECG心电采集诊断系统 目录 摘要2Abstract21.引言22.系统方案33.系统硬件设计53.1采集模块设计53.1.1设计思路53.1.2改进方案63.2ZigBee模块硬件设计73.2.1SK-SmartRF05EB与SK-CC2530EM构成的协调器73.2.2SK-SmartRF05BB与SK-CC2530EM构成的采集节点83.2.33.2.3 A/D模数转换硬件设置83.2.4LCD液晶显示硬件配置83.2.5串口通信硬件配置93.3ARM处理器硬件方案设计93.3.1HelloM3-9B9X功能模块图：93.3.2本项目中Cortex-M3平台的应用104.系统软件设计104.1ZigBee部分软件设计104.2ARM平台上的软件设计144.2.1算法设计思路154.2.2算法流程图154.2.3程序的后期设计165.系统创新176.评测与结论17参考文献18附录19摘要无线ECG心电采集和诊断系统是一种新兴的、有广阔发展前景的医疗器械。本文基于CC2530 ZigBee模块和Cortex M3处理器，设计并实现了远距离无线心电检测诊断系统。该系统采集人体心电信号，通过CC2530模块建立ZigBee网络，将采集节点采到的信号发送到协调器。协调器再将信号送至Cortex M3高性能处理器，对信号进行进一步处理，将心电图实时在LCD上显示，并进行初步诊断。本系统具有抗干扰能力强、可靠性好、功耗低、体积小等特点，可以广泛应用于医院和社区医疗站等。关键词：ECG、心电采集诊断、ZigBee、Cortex M3AbstractWireless ECG fetching and diagnosing System is a kind of new and promising medicalappliance. Our Article is based on the CC2530 ZigBee and Cortex-M3, which can achieve remoteECG diagnose wirelessly. The system uses professional analogue amplifier to fetch human electrocardiosignal. The CC2530 module be used to establish ZigBee network, it sends the signal from Sensor to the Collector wirelessly. The Collector transmits the signal to the Cortex-M3,which processes them further step. Then, the ECG is displayed on the LCD, we can do preliminary diagnosis. Our system featured with strong capacityofresistingdisturbance, high reliability, low powerconsumption and tiny shape, it can be widely used in the hospitals and communities. Key words: ECG; Electrocardiosignal; ZigBee; Cortex M31. 引言当今中国正在步入老龄化社会，解决好老年人的日常护理问题将是我国社会下阶段发展的重大课题，其中蕴藏的市场价值也不可估量。新技术的发展，就是要将人从繁杂而单调的体力劳动中解放出来，所以，从电子工程、嵌入式等角度出发，许多科研单位及学术团体纷纷提出了老年人医疗护理的新概念，电子生活辅助、老年人跌倒预报设备等新技术层出不穷。再者，除了老龄人的日常照看，医院或社区里病人的护理也是一项耗费人力的工作，如果我们能用一些电子自动设备替代护理人员的简单重复劳动，那也可以为医生对病人的监护带来方便，为医院实现综合现代化管理打造技术铺垫。作为本科生，我们无法做出功能复杂技术精尖的大规模系统化设备，我们从巧妙灵活的角度出发，试图对特殊人群尤其是老年人的医疗监护问题提出一点新的解决思路。通过观察发现，如果每位病人或老年人都需要有相应的护理人员，这种传统的一对一护理显然不是人力资源的最佳利用方式。那我们可以设置摄像头，可以给被护理者安装监测仪器仪表，但这些装置主要以有线设备居多，这显然限制了被护理者的移动范围，给其行动带来不便。为给被护理者更多的移动自由，我们的方案采用无线方式。考虑到ZigBee无线传输技术低功耗，传输距离远，以及工作在2.4GHz免费频段等优点，我们以它作为无线传输平台，通过模拟电路部分将人体小信号放大，然后通过ZigBee传输，再送至MCU平台处理显示。可实时显示人体心电图（ECG），测量人体呼吸，对采集到的人体信号作综合处理后，可观察病人的心肌工作是否正常，及时发现病人隐藏的病情，提早做出诊断，这不仅解放了护理人员繁重的劳动，而且还为监护的及早发现、快速诊断提供了前置量。如果对我们的方案进行升级与进一步研究，该无线系统还可应用于灾害抢险中的生命检测，高危职业的生命智能保障等领域。2. 系统方案 我们的系统由安装在人体身上的电极传感器采集人体生命信号，经放大电路放大后，通过A/D送入子节点，子节点通过无线方式将采集数据报告给母节点，母节点综合收集各个子节点的数据后，将其送入主控制器分析并显示。整个系统共分为采集、传送、控制三个大模块。整体框图如图 1所示：图1 系统整体框图系统最前端的采集模块首先通过巧妙分布于人体中的电极传感器采集各个细微的人体生命信号，然后经屏蔽电缆送入模拟电路放大部分，该放大电路是经典的ECG小信号放大电路，具有高增益，高保真的特点。在这里，为了使采集到的人体信号有说服力，我们兼顾了导联的概念，具体细节将会在后续的硬件部分详细介绍。中间的传送模块是整个系统的关键部分。A/D部分采用多通道轮换采集，考虑到数据包的使用率，设置了相应的转换精度。ZigBee的传输建立在绑定组网之上。可提供可靠而稳定的连接。由于我们在ZigBee传输协议中内嵌了一个小型的微操作系统，所以每次数据连接都是一系列系统动作轮询执行后的结果，所以每次连接的建立都是珍贵的，这就使得我们在每次连接中均考虑到了最大的数据传送负载能力。ZigBee的母站接收各方数据，这里它充当的就是协调器的角色。协调器会对数据作相应处理，进行初步加工，使之符合系统的特性，这里特别对数据帧的格式做了规定，以便双方无误接收以及准确判断帧起始位。然后协调器用串口将数据发送给主控制器。系统终端是控制器模块，负责将从串口传过来的数据进行显示，画出表征人体生命信息的动态图，并对数据进行初步分析，做到实时反映被检测人员的身体特征。由于最后汇总的数据量庞大，在后两个模块的串口数据传递过程中，我们选择了高波特率，以缓冲庞大的数据。控制器采用ARM处理器，它可将数据以图形的方式展现出来。如果有必要，我们还可以建立逆向过程，使ARM可以经过中间ZigBee部分给子节点发信号，给受护理人员简单指示。3. 系统硬件设计我们的方案主要使用了ARM-Cortex M3、CC2530、AD623、MCP6004等芯片，整个硬件设计力求简洁化，下面我们将对系统的硬件做详细介绍。3.1 采集模块设计 3.1.1 设计思路人体心电电压信号的大致范围是14mV，为了将信号转化到便于我们处理和观察的范围，我们需要对信号进行适当的放大。15V的电压信号处理起来较为方便，因此我们大致需要对原始心电信号放大1000倍左右。在这里，我们采用了两级放大的设计方案。若第一级放大增益过高，则容易产生自激，为了防止自激，因此我们设计第一级放大增益为10倍左右，第二级放大增益为100倍左右。在第一级放大中，我们使用了仪器放大器AD623。AD623是一款低功耗仪器放大器，可以使用单电源3V供电，可以与CC2230模块可以使用同一电源，同时也可以做到尽量降低功耗。AD623的增益可以方便地通过外接电阻进行调节。这里我们使用的电阻阻值为15K，AD623的增益约为810倍。第一级运放电路原理图如下所示：图2 第一级放大原理图第二级放大我们使用了低功耗通用放大器MCP6004。MCP6004使用1.85.5V单电源供电。可以实现与AD623和CC2530使用同一电源供电，便于心电采集及发射装置的集成。MCP6004为四运放封装，可以同时充当1.5V参考电压电路和右腿驱动电路所用运放。第二级放大电路图如下所示：图3 第二级放大原理图通过计算第二级同相放大器增益：可知两级放大总增益约为400至500倍，可以将原始信号放大到0.52V，适合CC2530模块进行采集。查阅相关资料可以知道，心电信号的频率大致在0.3160Hz之间。为了消除采集和传输过程中的噪声，我们设计了带宽为0160Hz的带通滤波器，保证心电信号的采集效果。由于人体心电信号非常微小，同时，信号也容易受到其他噪声的影响。可以使用右腿驱动电路消除共模干扰对信号采集的影响。在右腿驱动电路中，我们首先设计了一个电压跟随器，起到缓冲、隔离的作用。在电压跟随器之后，我们使用了一个反相放大器放大信号。图4 右腿驱动原理图3.1.2 改进方案在采集模块的设计过程中我们发现，虽然该模块只用到AD623和MCP6004两块芯片。但是模块总体体积还是过大，不便于携带。同时，电路板线路的布局也会对信号的采集产生一定的干扰。为了解决这个问题，我们已经开始着手使用TI公司的ADS1298芯片来实现心电信号的采集。ADS1298是TI公司设计的专门用于生物电势测量的低功耗、8通道、24位模拟前端。其中内置8个低噪声可编程增益放大器和8个高分辨率模数转换器。使用ADS1298可以在片内实现模数转换，减小后级处理器的工作量，便于传输。同时ADS1298内置右腿驱动放大器和导联脱落检测器，可以实现自动检测导联是否连接正常。相比于原来使用AD623和MCP6004的方案，使用ADS1298可以减小前端设备的体积，减少干扰，增加可靠性，并可以进一步降低功耗。3.2 ZigBee模块硬件设计我们整个ZigBee平台的搭建采用的是由湘潭电子科技有限公司生产的SK-CC2530ZDK硬件平台。用到下列组件：l 1个SK-SmartRF05EB（评估底板）l 2个SK-SmartRF05BB（电池底板）l 3个SK-CC2530EM（评估模块）l 3支2.4GHz可折叠橡皮天线（天线增益3dBi）ZigBee模块的整体框图如图5所示：图5 ZigBee网络示意图3.2.1 SK-SmartRF05EB与SK-CC2530EM构成的协调器SK-SmartRF05EB因其丰富的外设，所以当作采集器使用。它带有12864点阵字库LCD，UART转USB接口，多色LED指示灯，按键，插针式I/O引脚。然后SK-SmartRF05EB板上有SK-CC2530EM无线模块的引脚，很方便拔插。对于SK-CC2530EM无线模块，带有CC2530F256芯片、32.768KHz晶振、32MHz晶振、SMA天线。其中，CC2530片上系统芯片是关键所在，它具备高速低功耗8051内核、大容量flash存储器、8KB的RAM，及丰富强大的外设资源，包括814位ADC、USART、21个可编程I/O口，它采用3.3V供电，也可外接USB供电。它具有卓越射频性能，包括低功耗、高灵敏度、出众的抗噪声及抗干扰能力。我们采用的SK-CC2530EM模块在最大发送功率+4dBm,空旷地环境下有效传输距离在400450米之间，数据包传输率保持在99%以上。这里，协调器（亦称采集器）担任了采集数据之间重要的转换角色，它要收集各方数据，然后用串口传输至ARM处理器。3.2.2 SK-SmartRF05BB与SK-CC2530EM构成的采集节点SK-SmartRF05BB板基本功能与SK-SmartRF05EB相同，但功能比较精简。仅有多色LED指示灯、用户按键与插针式I/O引脚等基本指示功能。同样，SK-SmartRF05BB板上的SK-CC2530EM无线模块必不可少，它同样采用3.3V供电，因为终端采集节点分布在传感网络的最末端，我们可用普通电池供电。3.2.3 3.2.3 A/D模数转换硬件设置我们采用CC2530有一个原因是因为它的ADC灵活度较大，具有以下特征：ADC转换位可选，814位；l 8个独立配置输入通道l 可设置为多种参考电压l 长生中断使用ADC时，将CC2530相应引脚配为输入，我们在这里采用SK-SmartRF05BB板上CC2530的P0.1口作为ADC通道。我们知道测量精确数据需增加A/D位数，而增加位数会使无线传输时数据包的效率低下，而且心电信号躁动干扰大，不需要精确将每一时刻的值都全息记录，而主要反映其关键点的波形即可，所以我们的ADC使用8位模式。心电信号经放大后出来的信号幅值在2V上下，所以参考电压选择片上引脚电压（标准状态下为3.3V）。3.2.4 LCD液晶显示硬件配置SK-SmartRF05EB协调器上配有的MzLH04-12864为一块12864点阵的LCD显示模组。该模组自带两种字号的汉字库（包含一、二级汉字库）以及两种字号的ASCII码细纹字库；自带基本绘图功能。该模组为串行SPI接口，接口简单、操作方便；我们使用的是SK-SmartRF05EB板上CC2530的P1.2、P1.5、P1.6口以硬件方式驱动SPI，配置SPI为三线驱动模式，使用CSMOSISCLK三根信号线。3.2.5 串口通信硬件配置SK-SmartRF05EB协调器上的LCD显示模组仅仅作为基础的显示，无法用它实现心电信号的分析并完美呈现。所以我们在这里还需将数据交给更强大的ARM处理器，它们之间的通信用UART串口进行。我们采用CC2530的USART0串行总线接口Alt1异步UART模式，连接CC2530的p0.2、p0.3口。在SK-SmartRF05EB协调器带有USB转标准串口方案，采用CH340T转换芯片，该芯片能将USB通信方式数据转换成标准串口格式数据，这样我们就可以用USB与PC进行通信，但由于我们采用的是ARM处理器，与PC的通信仅作为实验用途。而最终方案考虑了将串口数据通过两根普通连接线与ARM处理器相连，两根线分别代表Rx与Tx信号。串口的传输速率采用115200bps的高比特率,满足我们的数据率传输需求。3.3 ARM处理器硬件方案设计我们使用的ARM平台是锐鑫同创公司的一款基于TI Stellaris系列高端 LM3S9B96微控制器（cortex-m3内核）的全功能开发平台HelloM3-9B9X开发板。LM3S9B96是TI最新推出的Stellaris系列Tempest家族中功能最强大的一款，主频80MHz（100M MIPS）、256 KB的闪存、96 KB的 静态存储器，同时支持10/100M以太网、USB OTG、2.8TFT触摸屏、SD卡、I2S 音频，通过底板扩展支持2路CAN、2路232、1路485、1路IrDA、6个功能按键、4个LED、SPI FLASH、I2C 、EEPROM、蜂鸣器、电机控制接口等资源，功能强大、接口丰富。3.3.1 HelloM3-9B9X功能模块图：图6 ZigBee网络示意图3.3.2 本项目中Cortex-M3平台的应用在本项目中，主要应用到了ARM平台的UART异步串口通信和LCD显示。SK-SmartRF05EB协调器通过串口，将采样数据传输到ARM平台上，经处理后，将数据以心电图的方式实时绘制在LCD上。在后期，将显示多路波形及基本生理数据如心率、呼吸、体温等，并将数据传到电脑上进行进一步处理。4. 系统软件设计4.1 ZigBee部分软件设计首先无论我们是采集数据，还是发送控制命令，因为我们的ZigBee方案是无线的，所以我们首先会遇到无线建立网络，相互握手，然后通信的问题。这部分内容我将其归结在ZigBee协议栈中。接着软件设计还需兼顾发送端A/D采集数据并发送，接收端接收数据并通过UART传至下一级。因为我们采用的TI公司的ZigBee PRO协议内嵌了一个小型的操作系统来维持多任务的有序执行，我们下面先对我们使用的系统架构做一个介绍，如图所示：图7 操作系统流程图从流程图中可以看出，整个操作系统运行起来后，首先进行一些必要模块的初始化工作。其中的主要部分是系统初始化（Osal_init_system函数），它会给各个任务分配任务号（TaskID）,然后设定相应事件。接着开启中断，初始化按键与显示之后，我们就可以启动操作系统（Osal_start_system函数）。开始操作系统入口程序后，系统控制权被交给操作系统，由操作系统管理调度各项任务。也就是，Osal_start_system函数使操作系统进入无返回的死循环，直至系统复位或者看门狗复位。该函数为轮询查询式操作系统的主体部分，即他所需要完成的任务就是不断查询每个任务是否有新的事件发生，若有新事件发生，则执行相关事件函数；若没有发生，则继续查询下一个任务，周而复始。其次，整个工程构架均建立在操作系统之上，工程结构包含应用层，硬件层，监控调试层，网络层协议栈操作系统，AF层，安全层，ZigBee设备对象层等多个模块，大量的代码已经由TI公司的ZigBee协议层完成。我们所要做的是编写自己的应用函数。我们本方案中具体的软件架构同上所述，软件编写分为网络形成，建立绑定，数据传输，又因为只要是通信就一定会涉及到两个终端，也就是我们这里所说的采集节点和协调器，所以我们的流程图将分为两部分介绍。其中，协调器算法流程图下图所示：图8 协调器算法流程图从协调器的算法中可看出，对于协调器，它充当的就是一个搜索者的角色，捕获数据并传至后一级。首先一个网络一个协调器，然后协调器启动，读取设备的逻辑类型，读为协调器，形成网络开始，它会触发操作系统中的组网事件。网络建立起来后，协调器将与节点建立绑定关系，这儿采用的是目的地址未知的绑定，协调器会进入允许绑定状态，我们需设置时间参数，对允许绑定的时间范围进行限定。因为被护理人员是自主的，本系统中我们将时间设定为任何时候都允许绑定，在收到子节点的绑定请求后，协调器产生一个绑定成功标志。绑定完成后就相当于数据的链路已经建立完成，我们可以设计数据传输部分了，因为在ZigBee的操作系统中有消息来访事件（有点像手机的来电显示），只要节点有数据发出，协调器就会进入接收数据指示函数，通过判断数据类型，数据帧头部标志（具体的数据帧格式将在下面的发送部分详细讲解），进入心电信号报告处理部分，我们将采集到的8位数据扩大一倍，然后采用软件微滤波的方式将偏离正常值的数据隔离。将整形后的数据通过串口发给ARM处理器，串口一次发送一个字节，配置USART0为Alt1异步UART模式。在初始化函数中给相关寄存器赋初值，将串口中断置位，然后循环判断中断标志位是否清零来判定一次发送是否结束。终端采集节点的流程图基本同协调器，与协调器相比，去掉了串口部分，增加了A/D采样模块，然后组网时，终端节点将主动寻找协调器并加入，绑定时，采集节点先请求绑定，若发现允许绑定的协调器，采集节点就会发出绑定装置信号，若返回成功标记，则绑定完成。接着就是发送数据，数据来自A/D采样部分，现先通过图9指明A/D的具体过程：图9 A/D采样流程图A/D采用p0.1通道，转换精度采用8位，有效位为7位，也就是说我们采集到的电压数据在1到127之间，将心电采集定义为一个事件，放入终端采集节点的用户自定义函数中，然后每隔120ms启动该事件，这是因为考虑了ZigBee事件的轮询，所以发送间隔时间太短会误导系统进入死区。接着，我们对每次发送的数据做了规定，每帧数据按字节的整数倍发送，首字节标记数据的物理特性，即心律，温度，呼吸等，然后后续字节为采样数值，因为A/D转换精度采用8位，所以一次采样值刚好可以放入一个字节中。又因为120ms启动一次发送事件，意味着两次发送之间有120ms的间隔，我们在这段间隔中插入了15次A/D采样，每次采样间隔6ms。由于心电信号在它的上跳点处频率很高，所以我们充分挖掘了ZigBee的数据传输能力，保证系统有足够的采集传输速率。4.2 ARM平台上的软件设计在我们前期的程序设计上，主要侧重于串口通信和LCD显示这两大部分功能。4.2.1 算法设计思路首先从指定端口0的接收FIFO中获取一个数值，通过颜色将数值画在第一列上，然后继续接收下一个数值，画在第二列，并与第一列的数值点连接成线。如此循环画下去，当画满一屏后，重新从第一列开始覆盖前一屏的波形。在串口通信中，使能串口中断。当有数据输入时，进入串口中断。将数据进行处理，传到LCD显示。由于屏幕是320x240的规格，将屏幕分为两部分，纵轴023的范围处画框显示标题，纵轴29239的范围处画框显示ECG波形。在显示波形的过程中，按照每接收一个数据画一列的思路，逐渐画完一屏波形，然后重新刷新，覆盖前一屏的波形。在显示波形的区域，将其分为小块的方格，方便观察，并将5x5的方格画一个边界。在画每一列的过程中，先着背景色，再画出方格线，最后画出数值点。方格线和数值点通过不同的颜色表示，小格的方格线用浅蓝色表示，大格的方格线用蓝色表示，一路数值线用红色表示。当输入三路信号时，分别用红绿紫表示。通过列数计数器j累加，来判断是否画完一屏数据。当画完一屏时，列数计数器j清零，重新从第一列画起，逐渐覆盖前一屏的波形。4.2.2 算法流程图图10 Cortex-M3程序流程图4.2.3 程序的后期设计在程序的后期设计中，将移植RTOS操作系统和GUI，以便执行更多的操作和功能：l 加入计算心率算法，增加心率，体温参数的显示l 心电图的存储与回放l 通过触屏控制波形的放大l 对接受的生理参数进行初步诊断l 接收多个用户的数据，通过触屏选择任何一个人的心电图并显示l 通过上位机与电脑连接，将所有的数据传给电脑，以便进一步的处理5. 系统创新医院或社区老龄人或特殊人群的监护周期长，而且监护这项工作的特点就是“预防万一”，有特殊情况的时间在整个监护时间段内只是一瞬间，但为了这一瞬间我们需要每时每刻的监护，这就涉及到成本功耗问题，而ZigBee正好就具有低功耗的特点，两节普通5号电池就可以驱动。所以采用低功耗的ZigBee方案检测人体的生命信号是检测的生命力所在。在者，一般医院现有的监护方案有的是受护理人员躺在床上，然后通过有线的方式将数据传输至医务人员办公室，这样受护理者的活动范围明显受限制。还有的方案是病人自身要携带笨重的检测分析仪器，而病人本身是很少有分析能力，所以这种方式效率也不高。我们提出的无线ECG方案，综合了上述两中类型方案的优点，将采集放置在受护理端，然后将数据通过无线的方式传递至另一边的分析端。这样既给了受护理者充分的自主性，又有专业医务人员的实时监控，是未来系统发展的主流。另外一个创新点是数据的整理，我们知道因为ZigBee内嵌操作系统，所以两次发送信息事件的间隔不能太小，否则会造成连接的中断，鉴于此，我们创造性的在一个发送包中加大了数据的容量，即在一个数据包中放入多次A/D采样值，经过一定延迟后再进行采样。我们原来每两次数据发送之间的定时周期为12ms,每次发送两个字节的数据，可以说数据率很低下，后来我们采用多次采样，打包发送的方法后，每次发送15个字节的数据，提高了数据率。这可以说是对ZigBee数据传输极限的一种挖掘。最后，我们设计另外一个亮点是模拟电路部分与ZigBee子节点均采用3.3V供电，可实现电源一致有效性，另外，放大电路的AD623、MCP6004与子节点的CC2530都是低功耗产品。这样，两节电池就可支持子节点的工作。6. 评测与结论我们对系统进行测试后，发现模电采集部分效果很明显，将1mV至4mV的微弱心电信号放大到了2V左右的可观测信号，先用示波器观察前级心电图（ECG），可看到心电信号的波形是一个先急速上跳，然后又稍微下跳的波形。接着我们将子节点采集到的信号用无线方式发送给了协调器，这里，每120ms发送一个数据包，每个数据包含14个有效采样值，它们是每隔6ms采样一次，由此发现发送速率实际为800bit/s左右。协调器的LCD显示屏可以看到实时采集的数据快速闪动，但这里显然不是信号的最佳观测点。我们将数据传送给了ARM处理器，接着我们在ARM处理器的显示屏上看到了刚才在示波器中显示的波形。后续的测试我们将实验平台搬移到了室外，发现在视力所以范围内，ZigBee传输仍保持了高质量，我们为使用中继，若使用中继，并设置好跳数。理论上ZigBee将传至无穷远处。我们整个系统的测试参数如下表：表1 系统测试参数表参数测量值心电A/D转换速率4 MHz主频，每次8bit,所以总速率32Mbit/s心电数据发送速率约800bit/s心电放大信号电压值1V至2V之间户外最远传输距离(无中继)约90米自动搜索重新建立网络时间约10sARM处理器扫频时间4s/屏我们的系统初步实现了ECG心电图的远程无线传输。在接收端可以观测到清楚的心电图实时波形。在改进方案中，我们的模拟电路部分将使用TI公司性能更加强劲的ADS1298芯片，我们现已申请到样片，并用它开展实验。我们还将使用更多中继路由，加大传输距离，继续优化算法，减小延迟，增大心电信号的采集速率。并且将ARM处理器的数据上传至以太网，够成更加综合的系统。参考文献1 李文仲 段朝玉，ZigBee2007/PRO协议栈实验与实践，北京：北京航空航天大学出版社，2009年3月。2 北京锐鑫同创科技有限公司，HelloM3-9B9X开发板用户手册。3 湘潭斯凯电子科技有限公司，SK-CC2530ZDK实验指导书。附录系统实拍照片：图附1 系统整体照片图附2 电极开始工作照片图附3 传输后心电采集效果图