随着生物医学研究的发展,生物实验的重要性与日俱增。生物信号采集与分析系统由于其功能集成度高、操作便捷、数据分析准确等优点已逐渐成为生物医学实验中不可或缺的设备。因此,为适应设备智能化、网络化需求,本文设计并完成一款多功能生物信号采集与分析系统,主要研究工作如下:1.提出基于自适应免疫-最小一乘的生物阻抗特征参数提取算法。首先,根据生物阻抗特征参数提取方法进行非线性优化;然后,在传统免疫算法基础上,设计自适应策略并引入记忆单元结构,结合最小一乘法形成自适应免疫-最小一乘算法;最后,为进行实验验证,在标准生物阻抗数据集的基础上增加奇异点噪声与随机噪声,形成三种不同的数据集。同时,将该算法与其他三种算法进行比较分析,结果表明该算法具有较高的拟合精度、较快的运行速度,并且具有较低的初值依赖性。2.设计并实现生物信号采集系统。考虑生物信号的低信噪比、微弱性、高增益等特点,采用仪表放大器结合五阶贝叶斯滤波器实现信号采集与滤波处理,同时采用数字控制技术实现增益放大和滤波程控,完成模拟前端电路设计;考虑到设备智能化、网络化以及便携式需求,采用低功耗管理技术和WIFI无线通信技术,实现心电、肌电、生物阻抗等生物信号网络化采集。3.设计并实现生物信号分析系统。借助以太网技术实现多设备组网,完成信号的可靠性传输,满足系统网络化的设计需求;通过引入信号槽机制实现类与类之间的通讯,对系统软件功能进行分层,降低各模块的耦合性;使用QWT库解决软件绘图刷新率低的问题,采集数据波形的动态显示;利用My SQL数据库实现实验数据的保存和共享;联合MATLAB开发多种信号分析处理算法库,实现对生物电信号的智能化分析。4.搭建系统测试平台并验证系统性能。为验证生物信号采集与分析系统的性能,搭建多生物信号测试实验环境,设计心电信号、肌电信号与生物阻抗的采集实验,结果表明,本系统可准确采集多种生物信号;同时结合生物信号处理算法,将采集得到的信号进行分析处理,结果表明,心电波形识别功能可正确标记,肌电分析模块能够完成多特征参数提取和有效动作识别,且识别准确率达到97.5%,阻抗分析模块可准确提取生物阻抗特征参数,最大误差仅为0.69%。