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在单片机上和模糊逻辑检测室性早博
摘要:在基于单片机8051的心电监护模块中,用模糊逻辑检测室性早博,使心电监护模块功能得到扩展。现代多参数监护仪普遍采用模块化模块,每个模块都是能完成单功能的独立微处理机系统,多个模块通过串行口接收主控制器命令,送出测量结果。心电监护模块是其中的关键部件,其在单片机控制下拾取心电信号,放大、预处理,并传送给主控模块。
室性早博(PVC)是一种最常见的心律失常,它的实时,正确检测是心电图自动分析的一项重要技术。在心电监护的基础上,加入心博和节律分类功能,便可进行心律失常监护。室性早博检测一般在高端的心律失常分析模块中进行。目前单片机的功能不断增强,过去主要用作控制器的单片机,在完成原来的任务后,尚剩余不少CPU时间和控制功能,完全有可能实现一些过去只能在PC机上运行的复杂算法,而且用汇编语言编程提高运行速度。
模糊系统是模糊集合论和模糊逻辑的具体应用,它模拟人脑思维决策的能力,特别适用于数字模型难以精确表示的不确定系统。医学决策系统中的许多信息都是不确定的,例如心电信号中的大量特片信息,适合用模糊推理的方法进行处理。笔者的实验室采用模糊逻辑识别室性早博,效果较好。
笔者在基于8051的心电模块中移植上述算法,实现室性早博检测。在模糊单片机上进行模糊控制或推理非常方便。在数字单片机上实现,关键是怎样存储表达隶属度函数和模糊规则,以及怎样实现推理。
1 隶属度函数、模糊规则和模糊推理方法
使用RR间期、R波宽度和面积、T波的面积和峰值这五个形态参数描述一个QRS波。室性早博的典型形态特片表现为RR间期较小,R波宽度大、面积大,T波宽度大、峰值大。经过统计和实验确定的隶属度函数如图1所示。
图1中横轴表示论域,纵轴表示隶属度。每个输入语言变量定义小(S)、中(M)、大(L)、特大(XL)四个语言变量值。隶属度函数为三角形或半梯形。
模糊规则共有32条,部分规则如表1所示。其中17条判决“是PVC”,15条判决“可能是PVC”,--表示不考虑该参数的影响。
表1 模糊规则
在数字单片机上实现模糊控制一般采用三种方式:强度转移方式、直接查表方式和公式计算方式。直接查表方式通过事先的离线计算,得到一张模糊控制表,将控制表存放在计算机机内存中;控制过程中,根据输入变量查找表中对应的控制量。在一般的控制应用中,这种方法速度最快。但本系统中输入变量较多(5个),模糊控制表维数高,存储、查表均不方便。强度转移方式是按模糊控制的极大-极小法进行推理。每个输入参数映射为多个隶属度,每组输入会激活多条规则,可能对应不同的结果。用取小的原则计算各组合对应规则的输出强度,然后按最大隶属度原则得出对应于各结论的可信度。这样,对于每一个输入,都可得出与各结论相对应的输出强度,称为输出隶属度,取输出强度最大的那个隶属度作为输出。实验结果表明,这种方法对本系统最为合适。
2 强度转移法在单片机8051上的实现
2.1 隶属度函数的存放
由于数字单片机只能存储和处理数字信息,且单片机的内存容量有限,如果要对系统输入输出论域的所有隶属函数的连续曲线进行存储,是根本不可能的。对于三角形隶属函数,采用三点法,存储三角形的三个顶点;对于两边的半梯形,也存储腰和顶的三点。隶属度函数存放在ROM中,如表2所示(仅列出RR,其余类推)。
表2 隶属度函数存放示意图
2.2 输入模糊化
提取的特片参数是精确值,将它们与隶属函数进行比较组合,求出相应的模糊输入量。隶属度范围为0~1,在8位机上可表示为00H~FFH。对本系统而言,每个精确输入值最多只对应两个模糊输入量大于零,其余的模糊输入量则为零。例如:假设RR=1.1,从表2可知它落在中(M)和大(L)两个区间上,因此对于中(M)和大(L)的隶属度为:
μm(1.1)=(1.4-11.1)/(1.4-1.0)×FFH=BFH
μl(1.1)=(1.1-1.0)/(1.4-1.0)×FFH=3FH
在RAM中开辟一块区域,存放各模糊输入量,如表3所示。
表3 模糊输入量存放示意图
2.3 模糊规则的存放
模糊规则表示为:IF A and B and C and
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