생체계측 1조

Report
제출일 : 2010. 3. 21
조:
1조
조원 :
강세룡
강지윤
(1등)권용석
권혜선
1. GENERAL INSTRUMENTATION SYSTEM
Measurand
Sensor
Signal
Processing
Digital
Analog
Output
1-1. MEASURAND(측정대상)
 시스템이
측정하는 물리적 양, 특성, 조건
접근성
-인체내부 (ex. 혈압)
-인체표면 (ex. 심전도)
-몸의 방사 에너지(ex. 적외선)
-조직샘플 (ex. 생체조직검사)
1-2.SENSOR

물리적 측정 량을 전기적 신호로 변환하는 에너지 변환장치
Specific
• 측정하고자 하는 것에만 반응해야 한다.
Minimization of the extracted energy
• 측정하는 대상의 에너지 변화를 최소화해야 한다.
Minimally invasive
• 최소 침습이 되어야 한다.
1-2.SENSOR - MINIMIZATION OF THE EXTRACTED ENERGY
예)
측정대상
29
30°°
온도계
29°
20°
• 30 °의 측정대상에 20 °의 온도계를 가져가면 29 °로 측정된다.
(∵ 열에너지의 평형화)
• 측정하는 대상의 에너지 변화를 0으로 하기는 사실상 불가능하므로
최소한으로 변화시켜야 한다.
1-2.SENSOR - MINIMALLY INVASIVE
Invasive
(침습적)
• 몸을 절개하여 몸의 신호를 측정하는 방법
• Ex) 혈압 측정 시 혈관에 관을 꽂아 직접적으로
혈압을 측정할 수 있다.
Noninvasive
• 몸을 절개하지 않고 몸의 신호를 측정하는 방법
(비침습적)
바람을 빼면서 소리의 변화로 측정하는 방법이
▶
• Ex) 혈압 측정 시 커프를 감아 압력을 주었다가
있다.
센서는 최소침습이 되어야 한다.
※참고

심 박출량(Cardiac Output, C.O)
: 1분 동안 흐르는 혈액의 양
C.O = H.R x S.V [l/min]
S.V : Stroke Volume, 심장이 한 번 수축할 때 뿜어져 나오는 혈액의 양
H.R : Heart Rate, 심장이 1분 동안 뛰는 횟수 [bpm]




압력(P) = 힘 / 면적 [ ]=[Pa]
힘(F) = 질량 x 가속도 [kg  m / s 2]=[N]
밀도 = 질량 / 부피 [kg / l]
속도 = 거리 / 시간 [m / s ]
N
m2
※안압 측정법 (TONOMETRY)-
NONINVASIVE의 예
 기본 원리
F Mg

S
S
내부 압력이 클수록
면적이 좁게 나온다.
P
- 바람(F)를 불어넣고 면적(S)을 측정
- LED를 비추어 면적이 넓을수록 반
사 되는 빛의 양이 증가하는 원리 이용
- 녹내장을 진단하기 위해 쓰인다.
1-3.SIGNAL PROCESSING(신호처리)


Amplification : 증폭
Filtering : 걸러냄
1-4.OUTPUT DISPLAY



Visual sense (대체적으로 시각 출력)
Auditory sense
Tactile sense
2. OPERATING MODES(여러가지 동작 방식)
Direct-Indirect
Modes
Sampling and
Continuous
Modes
Analog
and
Digital Modes
Signal- toNoise Ratio
2-1. DIRECT - INDIRECT MODES
심 박출량 : 혈관 절개 후 관찰
Direct
(침습적)
뼈 구조 : 몸 절개 후 관찰
---------------------
심 박출량 : 심 박출량에 따라
Indirect
(비침습적)
전압이 변한다.
뼈 구조 : X –ray사진
2-1. INDIRECT MODES EXAMPLES
EX1) Impedance Cardiography 방법(심 박출량 측정)
• 옴의 법칙 : V(t) = R(t)∙ I(t)
( I= constant current)
• 원리 : 혈액이 많이 흐르면 저항 R이 감소
-> 전류 I는 일정하므로 전압 V가 감소
EX2) X-ray를 이용한 신체 내부 구조의 영상화
• x-ray 특징 : 가시광선보다 에너지가 크기
때문에 인체를 뚫고 지나간다.
• 에너지가 큰 x-ray가 인체를 통과할 때,
조직의 밀도에 따라 흡수 량이 다르다.
2-2. SAMPLING AND CONTINUOUS MODES

Sampling이란?
: 음성 또는 영상과 같은 연속적인 아날로그 신호를 불연속
적인 디지털 신호로 바꾸는 과정이며, 원 신호를 시간 축 상
에서 일정한 주기로 추출하는 것을 말한다.

Continuous란?
: t ∈ R(실수) , 시간 축에 대하여 끊임이 없다.
2-2. SAMPLING AND CONTINUOUS MODES
※ 참고
자연수
유리수
실수
수의 체계
(Real Num)
복소수
(Rational Num)
무리수
(Irrational Num)
0
음의 정수
2-3. ANALOG AND DIGITAL MODES
아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하려면
표본화와 양자화의 과정을 거쳐야 한다!
Analog
Signal
Sampling
Quantization
Digital
Signal
2-3. ANALOG AND DIGITAL MODES
※ 참고
시간
크기
<Signal>
연속
불연속
Analog Signal
Discrete-Time Signal
Discrete Signal
Digital signal
연속
불연속
2-3. ANALOG AND DIGITAL MODES
Q. 아날로그 신호를 디지털 신호로 바꾸는 이유는?
A. 아날로그는 연속적인 신호이기 때문에 저장하기 곤란하므
로 저장과 전송에 용이한 디지털 신호로 바꾼다.
Q. 아날로그 신호가 디지털 신호보다 좋은 이유는?
아날로그 신호
디지털 신호
: Noise가 생기면 원 신호를
: 기준치 이하의 Noise가 생
알기 어렵다.
기면 원 신호를 알 수 있다.
2-3. ANALOG AND DIGITAL MODES
 Sampling
1
fs 
Ts
TS : 샘플링 주기, 1번 샘플링 하는데 걸리는 시간[s]
fs
: 샘플링 주파수, 1초에 샘플링 하는 횟수[Hz]
- 샘플링을 적게 할 수록 점점 원 신호를 알기 어려워 진다.
- 시간에 따라 변화율이 심하면 (주파수가 높으면)샘플링을 더 많이 하여야 한다.
- 샘플링 주파수
fs  2 fm (
f m : 최대주파수 )
※ 참고
V(w)
V(t)
w
fm1
fm2
▶ 높은 주파수를 가진 신호는 시간에 따른 변화율이 크다.
t
2-3. ANALOG AND DIGITAL MODES
주파수 합성) Matlab을 이용하여 0.5Hz + 1Hz + 2Hz의 파형을 그리시오.
0.5Hz
1Hz
2Hz
2-3. ANALOG AND DIGITAL MODES
 Sampling
1
Vi
2
C
비교기
(Op-amp로 구성)
① 1번 ON / 2번 OFF일 때, 커패시터에 입력전압 Vi이 충전
② 1번 OFF/ 1번 ON 일 때, 커패시터에 저장된 전압이 비교기로 흐름
즉, 스위치의 On/Off 를 통해 0또는 Vi의 값이 저장되어 비교기로 가는 것
을 샘플링이라고 한다.
2-3. ANALOG AND DIGITAL MODES
 Quantization (양자화)
+12V
+10
Vo
Vr
-12V
-10
모든 ADC는 정해진
전압범위를 가진다.
*Bipolar input: -V ~ +V
*Unipolar input: 0 ~ +V
Ex) Bipolar input
ADC를 통과하는 신호는 비교기의 기준전
압 Vr보다 크면 +10V를 작으면 -10V를
가리킨다.
2-3. ANALOG AND DIGITAL MODES
 Quantization

를
로
을
(양자화)
표본화에 의해 얻은 PAM신호
디지털화하기 위해 진폭 축으
이산 값(서로 떨어져 있는 값)
갖도록 처리하는 것
Vm
eq
:(Quantigation error (noise)
: 원 신호와의 차이
- eq를 줄이려면
bit수를 늘려야 하지만 -> 비용!


  eq 
2
2
t1
양자화 폭(Quantization step size)
: 2진 부호의 비트 수에 의해 결정

Vm
2n
※ 참고
A
0
t
A/2
0
t
모든 신호는 정현 파들의 합으로 나타낼 수 있다.
- 왼쪽 신호의 경우에는 직류 성분이 없고 오른쪽 신호의
경우에는 직류성분이 있다.
-
2.3 ANALOG AND DIGITAL MODES
 Resolution (해상도)
디지털 출력 값을 한 등급만큼 변화시키기
위한 아날로그 신호의 최소크기

즉, 오차의 영향을 받지 않고 확실하게 구분할 수 있는 최소크기
Vm
=∆= n
2
= 1 LSB
※ LSB란?
: Least Significant Bit (최하위비트)
2진법으로 표시된 수에 있어서 최하위
숫자. Ex) 11001에서 마지막 1이 LSB
2.3 ANALOG AND DIGITAL MODES
 Dynamic Range ( DR )
가능한 값들 중 가장 큰 값과 가장 작은 값 사이의 비율
EX. 디지털 온도 측정기를 측정할 때 ★ ★ ★
DRSPEC
※ 참고 < RANDOM NOISE >
N(t)
Pn
t
(Pn : noise가 n
이 나올 확률)
- Noise는 랜덤하여 측정 할 때마다 다
르게 나오므로 확률로서 Random Noise
를 표현한다. (평균치 =0)
※ 참고 < RANDOM NOISE >
0
1   2
- Noise 확률밀도함수의 표준편차가 크면 Noise의 크기가
크다.
- 표준편차가 작으면 Noise가 ‘0’ 근처에 많이 있다.
2.4 SNR (SIGNAL- TO- NOISE RATIO)
: 잡음의 전력성분에 대한 신호의 전력성분의 상대적인 비
- 신호가 noise에 의해 얼마나 영향을 받았는지 나타냄
Analog신호
입력
ni
no
vi
vo
ADC
Digital 신호
ni , no
vi ,vo
: input/output noise level
: input/output signal
-> 회로 자체에서 나오는 electrical noise 는 소자들 안에서 발생
( 자유전자가 이동할 때 진동하고 있는 원자와 random하게 충돌->random noise
온도가 증가하면 random noise가 커진다.)
2.4 SNR (SIGNAL- TO- NOISE RATIO)
Amplitude (최대치), Magnitude (크기),
rms (실효치), power(전력) 가능
단위: dB
값의range 가 크면 그 크기를
기록하는데 어려움이 있으므로
간단한 정수로 압축시켜 표현하기
위해서
7
예 > 1000만 → log10 10
=7
SNR>0 이면 Noise > Signal
SNR<0 이면 Signal > Noise
※ 참고
A
0
< Random Noise의 크기 >
 평균값
< Signal의 크기>
 평균값
n(t )  0
 rms값
nrms  
 powwer
Pn (t )  
 peak 값
n peak ≒ 4
(표준편차)
2
 rms값
 power
 peak 값
s(t )  신호의 dc성분
S rms
A
 S (t ) 
2
2
Ps (t )  S 2 rms
S peak  A
A2

2
2.4 SNR (SIGNAL- TO- NOISE RATIO)
 SNR의 표현
< rms 값>
< Peak값>
< Power>
2.4 SNR (SIGNAL- TO- NOISE RATIO)
 SNR을 실험적으로 측정하는 방법
1. DC 측정의 경우
P(m)
m(t)
m0
S(t)
E{m}

m0
m
- 여러 번 측정해서 평균을 구한다.
E{m}  m0
m0
S(t)
(신호의 크기)
1
mk (Sample mean)

N K 1
- SNS = 신호의크기 로 구한다.
잡음의크기

m(t)
N
2.4 SNR (SIGNAL- TO- NOISE RATIO)
 SNR을 실험적으로 측정하는 방법
2. 정현파 측정의 경우
m(t)
t
- 여러 번 측정해서 평균 wave form m(t)를 찾는다.
1 N
m(t )   mi (t )
N i 1
(Signal Averaging)
- {각 정현파 – m(t)} 의 평균 = 평균 wave n(t)
- SNR =
20 log 10
S rms


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