准确高效地实时监测猪个体信息有利于分析猪的生理、健康和福利状况, 是实现猪福利化健康生产的基础^[1-4]。猪的健康程度直接影响着食品安全^[5]。猪的心电和心率数据异常是猪疾病的重要指征^[6-7]。目前, 我国养猪业中尚未有能够实际应用的猪心电信号连续、自动监测系统。

本文针对猪躯体结构特点, 并结合无线传感器网络技术, 基于心电传感器芯片BMD101, 设计了一套猪用心电监测系统。该系统能够实时、连续、自动监测猪心电信号, 并运用Mallat算法对猪心电信号进行滤波处理; 基于心电数据可推演出猪心率变化, 为实现猪健康饲养、猪行为分析、母猪分娩预测模型的建立奠定基础。

1 穿戴式猪用心电监测系统总体架构

依据目前猪的限位栏饲养模式, 穿戴式猪用心电监测系统由心电监测节点、网关节点、中心服务器、Web端(采用Struts2、Spring、Hibernate框架开发), 以及移动端APP(采用安卓开发)构成。系统整体结构如图 1所示。

其中, 心电监测节点由低功耗心电监测芯片BMD101和CC2430无线通信模块构成。无线传感器网络移植ZigBee协议栈^[8]。网关节点采集无线传感器网络中各心电监测节点的数据, 并通过以太网将监测结果转发给中心服务器。中心服务器负责对猪心电数据滤波、存储、管理、远程发布等。为方便兽医和饲养员高效地使用猪心电数据, 系统提供移动端APP。本文重点阐述猪用心电监测系统中的心电监测节点的设计以及心电数据的滤波。

2 穿戴式猪用心电监测节点设计

穿戴式猪用心电监测节点由3大模块组成:作为微处理器与无线通信模块的CC2430, 心电监测模块BMD101, 以及电源供电模块。穿戴式猪用心电传感器节点组成框图如图 2所示。

2.1 心电监测节点硬件设计 2.1.1 心电节点电源设计

纹波是叠加在直流电源上的小幅度交流信号, 纹波的存在会使所采集的心电数据产生误差, 在考虑纹波情况下, 心电监测节点电源的傅里叶展开式如式(1)^[9]所示:

(1)

式(1)中:C表示理想心电节点电压; sinA、sinB、sinC、…、sinN表示各频率段的心电电源纹波信号; a、b、c、…、n表示心电节点电源纹波中各个对应频率的衰减系数。

为使测量的猪心电信号达到最佳, 降低心电节点的电源纹波, 针对猪的身体结构特点, 对于心电节点电源采用低压差线性稳压器(low dropout regulator, LDO), 其工作于完全的负反馈方式, 因此其电源抑制比开关电源要优秀很多, 尤其在小信号处理电路采用LDO串联供电, 都能取得不错效果^[9]。根据BMD101的芯片数据手册可以知道, BMD101的工作电压是3.3 V(3.3±0.10), 而CC2430的工作电压为2~3.6 V。因此选用AMS1117-3.3作为LDO芯片, 该芯片具有固定电压3.3 V输出, 能够为BMD101心电监测芯片和CC2430提供可靠的低纹波工作电压。4.75~12 V是AMS1117-3.3的输入电压要求, 基于此要求心电监测节点供电采用7.4 V的锂电池。心电节点电源模块原理图如图 3所示。

2.1.2 心电数据感知与射频模块设计

心电采集芯片采用NeuroSky公司的心电检测和处理芯片BMD101, 该芯片具有先进的模拟前端电路, 配有固化的数字信号处理模块。在测量心电信号时只需在猪体表粘贴2个心电电极片即可实现猪心电信号的测量。BMD101可以采集从μV到mV的生物信号, 并且具有极低的系统噪声和可控增益, 因此可以有效地检测到生物信号。BMD101内置16位高精度数模转换器, 能够将感知到的猪心电信号转化为芯片能够处理的数字信号。BMD101模拟前端有检测感应器脱落的电路, 当猪心电电极片脱落时, 可以实现自动监测。并且该芯片低电流消耗为0.8 mA, 能使穿戴式心电设备达到低功耗要求。

SoC芯片CC2430作为心电节点的控制器和无线传感器网络的射频模块。射频模块是无线通信功能的载体, 关键是高频微带天线的设计。CC2430芯片采用一个非平衡天线, 并使用双端口差分信号, 达到射频信号输入和输出的目的, 射频模块使用巴伦电路, 实现从双端口到单端口的转变^[10]。CC2430与BMD101的电路原理图如图 4所示。

图 4的CC2430射频模块电路原理图中, 巴伦电路组成由8.2和1.8 nH的2个阻抗匹配电感, 射频收发模块是由1个22 nH的电感和1个5.8 pF电容组成。

心电节点通过2个电极片来采集猪心电信号, 心电监测节点电极片采用钧康凝胶型心电电极片, 其型号是JK-1(A-H)。该电极片被广泛应用于人体心电图机、心电监护仪、动态心电记录仪等设备, 用来采集人体体表心电信号。为防止猪心电节点在使用过程中脱落, 电极片贴在猪的体表时电极片采用医用级压敏胶。

2.2 心电监测节点软件设计

为使系统能够分辨出每一头猪的心电信号, 对于心电节点数据在CC2430上进行编码处理, 编码信息含猪的身份识别号和心电数据。

穿戴式猪用心电监测系统采用ZigBee协议。在ZigBee网络协议中定义的逻辑设备类型分别是协调器、路由器、终端设备。本文定义穿戴式心电监测节点为终端设备, 其数据采样率为512 s^-1。心电节点将心电数据发送给网关节点。网关节点将收到的心电数据通过以太网传输到心电数据中心。心电数据代表的含义分别是:猪身份ID号是猪的身份识别码, 心电数据是BMD101采集到的心电数据。

3 猪心电信号滤波 3.1 猪心电信号噪声的来源及特点

猪心电信号中噪声主要包含3种噪声:工频干扰、肌电干扰和基线漂移。

工频干扰是由于猪身体分布式电容的存在, 使得猪身体具有天线效应, 以及来自用电设备的噪声。工频干扰频率一般为50 Hz。

肌电干扰是由于猪自身的抖动所带来的噪声。可将其看成瞬间产生的带限噪声, 并且均值为0。其主要能量集中在30~300 Hz范围内。

基线漂移一般是由于猪呼吸等低频干扰所产生的噪声。可以将基线漂移看成是加在猪心电信号上, 同猪呼吸频率一致的正弦信号。基线飘移噪声频率一般在5 Hz以下。

3.2 基于Mallat多尺度空间下的猪心电信号的滤波算法 3.2.1 多尺度空间分解的基础

从心电噪声的特点可以看出, 在对心电信号进行滤波时需要有自适应性。小波算法在对心电信号滤波时, 具有自适应性^[11], 适合于猪心电噪声的滤波处理。连续小波变换函数式如式(2)所示:

(2)

式(2)中:α和τ表示小波变换的尺度平移参数; R表示积分区间。由此可以看出经过小波变换后, 可以把时间函数投影到二维的时间-尺度相面上, 从而可以方便提取出信号函数的特征。信号f(t)要离散化为离散序列, 才能进行软件滤波。离散小波变换如式(3)所示:

(3)

尺度空间V_j和尺度空间V_j-1作差后, 可以得到小波空间W_j。其可以反映原信号在不同尺度空间投影分量上的细节差别。对于任意信号x(t)∈L²(R)空间, 在空间V₀上的投影是S, 对于x(t)在V₁和W₁上的投影设为A₁与D₁, 而在V₂和W₂上投影为A₂与D₂, 可根据小波空间性质将信号S逐级分解, 因此能够分析出不同分辨率下的低频概貌与高频细节, 从而能够自适应地滤除掉猪心电信号中的噪声信号。一维离散信号的多尺度分解与重构见图 5。

设ϕ(t)∈V₀是尺度空间V₀的标准正交基, ψ(t)∈W₀是小波空间V₀的标准正交基, 因为V_-1=V₀⊕W₀, 所以ϕ(t)和ψ(t)都属于V_-1, 说明ϕ(t)和ψ(t)都可以通过V_-1的正交基表示出来, 即:

(4)

(5)

将以上关系推广到任意的2个相邻尺度V_j与V_j-1或W_j与W_j-1。将空间V_j-1看成分解为V_j和W_j的空间, 那么h₀(k)与h₁(k)则是从V_j-1空间的基得到其分解子空间V_j与W_j的基。因此, 将h₀(k)和h₁(k)称为分解滤波器组, h₀(k)是用于分解出的尺度空间, 所以可以认为h₀(k)是低通滤波器系数, h₁(k)用于分解出小波空间, 因此称为高通滤波器系数。

3.2.2 基于Mallat快速分解与重构算法

由尺度空间j-1的尺度分解系数c_{j-1, k}分别与低通滤波器h₀(k)、高通滤波器h₁(k)求加权和得到尺度空间j的尺度分解系数c_{j, k}以及小波分解系数d_{j, k}, 将其称为Mallat算法。根据分解滤波器组h₀(k)和h₁(k), 可以得到信号在正交小波基下的快速分解与重构Mallat算法, 分解公式如下:

(6)

(7)

由式(6)和式(7)可以看出, Mallat分解适合计算机迭代, 非常适合用来心电信号的滤波处理。V_j-1=V_j⊕W_j可以得到重构公式如式(8)所示:

(8)

Mallat分解过程如图 6所示, 重构过程如图 7所示。

4 系统试验

在江苏农博园小梅山猪国家级育种中心(南京农业大学教学科研基地, 江苏农林职业技术学院猪场)进行系统试验, 选用4头小梅山猪为试验对象。

4.1 穿戴式猪用心电监测节点佩戴方案

穿戴式方案采用松紧带来固定心电节点, 为防止节点晃动松紧带要足够紧, 但松紧带也不能太紧, 否则会使猪感到不适, 产生应激行为。在实验场地实际测得成年小梅山猪的颈部周长为1 m左右, 松紧带采用带粘扣的松紧带固定, 穿戴式心电监测节点松紧带可以灵活地根据猪颈部的实际周长, 来将粘扣带刺面和粘扣带毛面粘扣在一起。松紧带制作规格如图 8^[12]所示, 松紧带的最两边分别是粘扣带刺面和粘扣带毛面。由于中间8 cm用来放置心电监测节点传感器, 考虑到猪场的环境, 所以中间8 cm部分做防水处理。

心电节点通过松紧带固定于猪的颈部, 心电节点电极片贴在猪身体的前半部分的左侧位于心脏位置处。在穿戴心电节点时, 松紧带一定要根据猪的颈部周长调节到合适的位置, 粘贴电极片位置的猪表皮一定要做简单的清洗, 防止心电电极片的脱落, 心电节点穿戴后现场拍摄实物如图 9-a, 猪在躺卧状态时电极粘贴处的图片如图 9-b所示。

在给猪穿戴上心电节点后, 为观察该穿戴方式是否对猪产生影响, 架设了两组摄像机, 分别观察穿戴心电节点的猪和未穿戴心电监测节点的猪, 比较发现穿戴心电节点的猪并未产生应激行为。表明该穿戴方法适合于猪心电信号连续采集应用场景。

4.2 心电节点功耗测定

穿戴式猪用心电监测系统的连续工作时间主要取决于心电节点电池容量与心电节点在不同工作状态下的电流消耗。节点连续工作时间计算公式^[13]为:

(9)

式中:Q_res表示电池的容量(mA · h); I(t)表示对应状态下的电流消耗; Δt表示对应状态持续时间。对于电池的容量取决于电池本身, 因此只要测得节点在不同状态下的电流消耗, 即可得到节点持续工作时间。

对心电节点进行数据采集、射频启动、数据发送3种状态的功耗测定。由于不同状态下节点的电流消耗不同, 并且DC-DC的输出电流也随状态切换变化而不易测定^[13], 因此, 试验采用可调直流电源M8811模拟锂电池给节点供电, 在DC-DC电压转换的输出口串联1 Ω、0.5%高精度的电阻, 采用200 MHz的TDS2022C型高精度泰克示波器测量该电阻两端电压, 间接测定电流消耗。节点的功耗测定原理如图 10所示。

心电数据每隔1 s发送1次。按照图 10的原理, 在完成1个周期数据的采集与发送过程中, 试验测定数据如表 1所示。

心电节点在一个工作周期内完成数据的采集和发送, 根据表 1计算平均电流消耗:

(10)

若采用容量为3 800 mA · h的电池, 则由式(8)可得心电节点工作时间(T):

(11)

即心电节点可连续工作758.5 h(约32 d)。在实际应用时, 可根据监测时间需求, 选择不同容量的电池。

4.3 心电信号Mallat滤波算法实现

心电滤波算法Mallat通过Matlab R2010b实现。首先, 猪心电滤波选用db4小波对心电信号进行Mallat分解滤波。用Matlab的wfilters函数可以得到db4小波的4个分解和重构滤波器。然后, 采用db4小波对心电数据进行七尺度Mallat分解和单尺度重构。心电滤波前的图形如图 11所示, 心电滤波后的波形如图 12所示, 由图 11和图 12可以看出, 滤波后心电波形的基线已接近水平, 并且各QRS波群高低几乎一致。

4.4 心电节点测量数据正确性验证

力康快速心电检测仪Prince 180B是一种家用心电测试仪。比较滤波后的心电监测系统心电波形与力康快速心电检测仪Prince 180B检测到的心电波形, 发现两者在测量躺卧、站立、运动状态下的猪心电变化波形基本吻合。该比较结果表明, 本文设计的心电监测系统能够准确地测量出猪心电数据。

4.5 猪心率计算

R波是心电波群中幅度最大的波, 可以通过计算2个R波之间的间隔时间来计算出猪心率^[14]。测得4头小梅山猪在躺卧状态下的心率分别是141、145、138和135 min^-1。测量数据符合健康猪的心率波动范围130~170 min^-1[15]。

5 结论

传统心电监测系统无法应用于现代规模化生产中的猪心电监测。本文结合无线传感器网络技术及心电传感器技术, 设计了一种可在规模化养猪场应用的猪心电数据实时监测系统。猪场实地测试结果表明, 系统能够准确测量猪的心电数据, 并能根据心电波形, 计算出猪心率。

猪在不同的健康水平、运动状态下的心电波形和心率都有差异, 心电信号可作为猪的行为分析、健康监测的一项重要指标。本文提出的心电信号自动监测系统为实现饲养管理的精细化、福利化以及自动化提供了良好的技术支撑。