摘要
近年来，活泼盯梢器和其它可穿戴电子设备越来越受欢迎，由于用户期望实时监控、丈量和盯梢与其健康相关的各种实时方针，包含步数、心率、心率变异指数(HRV)、用户体温、活动水平缓/或压力水相等。现有一种已知的压力水平测定技能触及监控、丈量和/或盯梢皮肤电活动(EDA)，是经过丈量皮肤阻抗或皮肤电导率来完成的。研讨显现，为呼应环境、心思和/或生理反响，皮肤电导率会上升。经过丈量皮肤阻抗或皮肤电导率在时刻上的改动，能够取得与用户活动水平、压力水平、痛苦水平缓/或与用户当时心思和/或生理情况相关的其他要素，运用户或医生能依据取得的方针采纳恰当的办法，处理呈现的情况。
本文的终究意图是供给一个有用的实体体系，用于研讨并终究评价/量化人的压力水平。
简介
压力是导致身体或精神紧张的生理、心思或心情要素。压力分为外部压力(环境压力、心思压力或社会要素所构成的压力)和内部压力(疾病或医疗程序导致的压力)。压力或许引发“战或逃”的反响，后者是神经体系和内排泄体系的一种杂乱反响。
“战或逃”反响(在伤口后压力症中也称为战役、逃跑、僵死或遵守反响，反响过度，或急性应激反响)是对感知到的有害事情、进犯或生计要挟作出的一种生理反响。
该反响始于杏仁核，成果鄙人丘脑中触发神经反响。初始反响后，脑下垂体被激活并排泄促肾上腺皮质激素。肾上腺被一起激活并开释肾上腺激素。
开释化学信使后会发生皮质醇激素，导致血压和血糖升高，对免疫体系构成抑制作用。触发初始反响和后续反响是为了添加能量。肾上腺素与肝细胞结合后发生血糖，完成能量的提高。别的，皮质醇循环是为了把脂肪酸转化成可用的能量，成果促进人体肌肉做好反响预备。儿茶酚胺类激素(如肾上腺素或去甲肾上腺素)会促进即时身体反响，为剧烈的肌肉反响做好预备。
但是，在继续需求下，压力体系长时刻处于活泼情况，或许危害人体健康。
压力会导致多种疾病，对人的身心构成影响。1 咱们会在本文后边部分评论这些。
办法
有不同的办法能够用来检测和确认压力水平。最重要的办法是：丈量皮质醇水平，取得心率变异指数，或许取得皮肤电活动数据。
丈量皮质醇水平
皮质醇是糖皮质类激素中的一种甾类激素，是人体肾上腺中的肾上腺皮质发生的。人体开释皮质醇是对压力的回应。因而，丈量皮质醇水平被以为是量化压力水平的黄金标准办法。2 但是，该技能存在两个重要问题。第一个问题是从要挟呈现到皮质醇水平发生改动这一进程的推迟问题，推迟或许长达15分钟。第二个也是最重要的问题是要检测用户日常日子中的要挟和压力情况，就需求继续取得压力水平数据。因而，不管对谁来说，这种办法都太杂乱、太贵重、太不友爱;可见，皮质醇丈量并不合适一般用处。
获取HRV
HRV是两次心跳间时刻距离发生改动的这种生理现象。其测定标准是心跳间时刻距离的改动。3
现在，商场上有多种设备都能丈量心率。这些设备的分辨率最高为每分钟一次(心跳/分钟)。该分辨率足以满意多种运用的需求。但是，针对压力评价的HRV分辨率要高10或100倍。这意味着采样频率和算法杂乱程度必定十分高，所以，体系功耗也是个大问题，无法满意可穿戴式产品或24/7全天候运用的需求。
获取EDA
EDA是衡量汗腺浸透率神经介导性效应的一项直接方针，为小电流下皮肤电阻的改动或许皮肤不同部分的电位差。4
EDA在功耗、人体工程规划和电路尺度方面比其他技能更有优势。
体系描绘
本研讨旨在开发一种用于研讨和估测人的压力水平的有用东西。人的压力水平不是安稳不变的，而是取决于人感知到的要挟。每个人对这些要挟的感知是不同的，有许多要素会使一个人眼中的简略事情变成另一个人眼中的巨大要挟。在医院里进行压力测验以确认人的压力水平是没用的，由于这些要挟呈现在患者的正常日子傍边。可见，有必要开发一种体系，使咱们能在人的正常日子中估测其压力水平。因而，该体系有必要具有非介入性、用户友爱和可穿戴的特色。终究，该体系还有必要能作业数天而无需充电或替换。
针对终究设备的这些要求意味着体系有必要契合下列特色：
u 电池供电，由于有必要可穿戴
u 低功耗，由于有必要对患者监控数天时刻
u 小尺度，由于有必要可穿戴且用户友爱
u 低本钱，由于假如太贵，解决计划就无法被运用到任何消费级设备傍边
u 契合安全法规
为了保证体系的非介入性，有必要考虑数据记载部位。电极的最佳安放部位是手腕上部，由于这种规划能够保证设备的下列特色：非介入性;用户友爱性;机械规划的简略性。但是，在该部位获取的信号在质量上不如从身体其他部位获取的EDA信号，比方食指与中指的中节指骨。5
一旦确认了EDA信号获取电极的安放部位，咱们就知道，终究(方针)体系要选用智能手表或相似设备的办法。这儿要确认的下一个方针是EDA电路能够运用的面积。为了确认这个参数，咱们剖析了多款智能手表，并就这个论题咨询了多家供货商。定论是，EDA电路的最大面积要小于5 mm × 5 mm。
EDA电路的功耗是要清晰的第三个参数。该参数是保证体系能继续数天记载EDA信号而无需充电或替换设备的要害。咱们取得了不同智能手表的电池容量数据和部分或许商用体系的功率预算数据。经过研讨，确认了功耗方针，要求均匀功耗不得超越200 μA。
终究，要清晰的终究一项方针是本钱。但是，现在还无法确认该方针，由于有多种要素或许会影响到设备的终究本钱。精心挑选电路拓扑结构和器材，保证终究解决计划的本钱处于合理水平。
硬件规划
本节描绘电路拓扑结构、丈量规模和分辨率的确认办法。
其间一个要害决议是确认电路的拓扑结构。根本而言，丈量阻抗的办法有两种。体系能够施加电流并丈量阻抗规模内的电压，也能够施加电压并丈量阻抗规模内的电流。别的，这些施加信号既能够是直流信号，也能够是沟通信号。6 重要的是要剖析每种办法的优势和缺乏。
有多种电路能够丈量沟通信号，每种都有自己的优势和下风。但是，为了到达功用、本钱和面积方面的约束要求，咱们以为最佳挑选是以下解决计划。
咱们终究决议，用一个沟通电压源作为鼓励源，丈量经过患者身体的电流，由此确认皮肤电导率。该解决计划能够防止在单个汗腺上施加高压，然后防止了汗腺受损的风险，而且契合IEC6060-1标准的要求。沟通信号消除了电极极化问题。7
咱们需求数字化、存储和剖析要丈量的电流。意味着电路需求一个模数转化器(ADC)。由于大都ADC转化的是电压而不是电流，所以，咱们需求先把经过患者身体的电流转化成电压。这能够经过一个跨阻扩大器(TIA)来完成的。在挑选最佳运算扩大器时，要考虑的三个要害方针是噪声标准、尺度和功耗;在完成TIA时要用到这些方针。
一旦确认的体系的拓扑结构，下一步便是确认要开发的体系的丈量规模和分辨率。
EDA信号扩大方面的问题首要源于其宽规模和高分辨率要求。一般地，皮肤电导设备有必要掩盖的规模为0 μS至100 μS，还要能检测0.05 μS的动摇。分辨率能够经过12位分辨率以上的ADC完成。关于分辨率，本项意图方针是0.01μS，因而需求选用14位或16位分辨率的ADC。8
为了在100 μS的规模内取得0.05 μS的分辨率并到达安全法规的要求，需求选用下列模块。
u 一个沟通电压源
u 保证契合IEC6060-1标准的维护元件
u 用于丈量经过患者身体的电流的电路
环境温度和皮肤温度的改动会导致EDA信号改动。9 因而，也有必要取得环境温度和皮肤温度。这能够经过一个简略的热敏电阻和几个分立元件以及一个ADC来完成。
终究，功耗是该电路中的一个要害参数。为了下降功耗，保证仅在需求进行新的丈量时激活体系，有必要一起集成一个电源办理单元。该模块有必要能由主微操控器轻松操控，而且有必要为整个EDA丈量电路供电。图1所示为完好的功用框图。
图1.体系框图。
在以下各节中，咱们将清晰本运用的最佳组件。
电源办理单元
咱们决议用ADP151系列完成电源办理单元，由于该系列具有多个不错的特性，其封装和噪声水平也十分合适本运用的需求。10
电平转化器
有多种办法和广泛的集成电路能够用来构成电平转化器。但是，这些集成电路的面积和价格却无法满意本项意图约束要求。因而，本电路中的电平转化器是用分立元件完成的。根本地，电平转化器由一个晶体管DMN2990UFZ,11和一个电阻构成。
低通滤波器和TIA
为了完成低通滤波器和TIA，咱们选用了ADA4505-2ACBZ，由于它具有优异低功耗水平、小尺度和输入偏置电流超低一级特色。12
ADC
契合一切体系要求的ADC是AD7689BCBZ。这款强壮的ADC集成了能够在不运用时封闭的基准电压源，因而能够下降功耗。13
终究，为了保证到达面积约束要求，咱们将运用的组件和功用数量降至最低，而且为一切组件挑选了最小的封装。图2所示为该体系的布局和尺度。
图2.EDA分立式电路布局。
软件规划
如前所述，体系需求生成一个鼓励信号，用于丈量皮肤的电导率。该鼓励信号是一个沟通信号，从沟通丈量值抽取的两个参数是信号起伏和鼓励信号与获取的信号之间的相位推迟。最重要的参数是起伏，能够经过多种办法从沟通信号中获取该参数。但是，在本体系中，获取起伏的最佳办法是完成离散傅里叶变换(DFT)。14
也能够将DFT视为滤波器组，其衰减水平与样本数成正比，最大值的方位取决于鼓励信号。
在这儿，有理由选用较大的样本数(N)来完成DFT，由于这样做能够改进SNR。但是，DFT的功耗(假如直接完成)与样本数成份额，收集的样本越多，功耗越大。这意味着在样本数与功耗之间存在一个重要的折衷点。
另一个重要参数是采样频率与鼓励频率之比。假如采样频率为鼓励频率的4倍，则用于完成DFT的等式会十分简略。这种情况下，触及浮点乘法的杂乱等式会成为加法。假如可用处理器为DSP或Cortex®-M4，则乘法也是可行的。但是，假如有必要在Cortex-M0中进行核算，则这或许会成为一个重要问题。无妨比较等式1和100 Hz频率窗口(FCENTER)的单点DFT核算滤波器表达式，其间，采样频率(FS)为400 Hz和500 Hz。
清晰要选用的技能以及鼓励频率与采样频率之比之后，下一步便是确认鼓励频率。
鼓励频率有必要尽或许低，以保证电流会流过患者的皮肤，但不会进入身体。15 因而，鼓励频率有必要小于1 kHz。一起需求指出的是，本运用的首要噪声源是市电发生的50 Hz/60 Hz噪声。
如等式2所示，DFT的各个组分X(k)抵消了n × FS/N办法的频谱组分的奉献，其间，n = 0, 1, 2…N – 1，N = k时在外。经过正确认义鼓励频率，咱们能够抵消50 Hz噪声源的奉献。但是，不能运用高频率的原因如前所述。所以，不错的折衷点是100 Hz，尽管咱们或许会捕捉到市电搅扰源的谐波。
假如鼓励信号为100 Hz，采样频率为400 Hz，则在50 Hz下，当N等于8、16和32时，会呈现零。咱们一起要记住的是，样本数有必要尽或许小，以尽量下降功耗。因而，一种不错的折衷选项是用16个样本完成DFT。必要时，为了改进SNR，能够添加样本数。当然，假如噪声为60 Hz而非50 Hz，则采样频率应为480 Hz，鼓励频率应为120 Hz。频率呼应如图3所示，只触及加法的数学公式如等式3所示。
图3.能够把DFT视为滤波器组。这是16个样本条件下的DFT频率呼应，其间，采样频率为400 Hz，中心频率为100 Hz，频率窗口为矩形。
机械规划
咱们开发了一个评价体系，用于测验和证明以上提出的解决计划。该渠道由EDA丈量需求的主传感器以及其它必要特性构成。移动和温度或许会影响皮肤阻抗丈量成果。9, 16 因而，一起咱们也丈量了含有移动和温度的信号。
体系还包含一个电池充电器，用于对渠道中运用的LIPO电池充电。该设备需求选用高容量电池，由于咱们期望能完成24小时信号收集。阻抗、温度和加速度丈量值被保存到存储于微型SD卡上的文件中，也能够经过低功耗的蓝牙®把数据发送到平板电脑或个人电脑上。图4所示为评价渠道。
图4.EDA评价渠道。ADI watch GEN II。
成果
SNR研讨
咱们进行了数学剖析，保证能在所选组件的噪声水平以及体系带宽条件下，完成要求的分辨率。但是，该特性需求用实践丈量值查验。为此，咱们用原型体系丈量了多个电阻网络，以便查验功用。研讨触及对同一电阻网络进行屡次丈量，以查看可重复性，然后取得体系的精度数据。在这项测验中，咱们对每个网络进行了100次丈量，经过从取得的成果中的最大值减去最小值，取得了最大差错。差错值一直等于或小于0.01 μS。
在验证体系精度今后，下一步是查看体系的线性度。为了进行此项试验，咱们将原型接入可编程电阻代替器，以1 kΩ的步进对10 kΩ-500 kΩ的规模进行了评价。体系的R2为0.9999992。
功耗研讨
EDA体系由一个有不同情况的情况机构成，用于获取患者皮肤电导率，保证使功耗保持于最低水平。开始时，在情况1(S1)下，咱们封闭了EDA的AFE，只要微操控器和加速度计处于敞开情况。均匀功耗为139 μA。大约150 ms后，咱们翻开EDA AFE，由MCU生成方波信号，然后交由LPF滤波。在该阶段(S2)，咱们封闭了ADC基准电压源，由于信号还不安稳。保证信号安稳需求6个周期，在最差情况下，S2下的均匀功耗为230 μA。咱们在S3下翻开了ADC基准电压源，体系等候10 ms，保证基准电压源安稳下来——本阶段的均匀功耗为730 μA。体系在四个周期中获取4个样本，以取得用于在S4中完成DFT的16个样本点。本阶段的功耗为880 μA。DFT在阶段S5中完成的。一起在该情况下取得了加速度计数据，本阶段的功耗为8 mA左右。图5所示为体系功耗。本研讨证明，EDA AFE的均匀功耗要低于170 μA。
图5.功耗剖析。
试验查验
现在，咱们现已对体系进行过电子验证——因而，下一步是比较EDA电路与基准体系的功用。在本例中，咱们以Empatica的E4渠道作为基准体系，由于它具有杰出的功用。
确认基准今后，咱们要确认能看到EDA信号的改动的测验。挑选的是“放松-压力”测验。该测验分为两步：第一步是放松操练，第二步是压力操练。
放松操练由10分钟的操控呼吸组成，意图是到达放松情况。压力情况是经过“色彩-词语-声响”游戏完成的。在该运用中，用户会听到一种色彩，看到一种色彩的文字，该文字是用一种色彩展现出来的。听到的色彩、用文字描绘的色彩和展现的色彩或许相同，也或许不同。正如读者在图6中观察到的那样，或许有一个下面这样的语句：
u 挑选色彩
u 挑选声响
u 挑选词语
依据语句传递的信息和声响、文字或色彩，受试者需求按下正确的按钮。用户有必要在进度条走完之前做出反响。
假如在这段时刻内用户没有反响，或许假如反响是过错的，则会减去相应的分值。假如正确，则会添加相应的分值。终究，交流按钮方位。
在该运用中，有多种设置能够修正，以改动试验等级(压力水平)。
图6.“色彩-词语-声响”测验运用。
理论上，在放松使命中，皮肤电导率应该会下降，在压力活动中，应该添加。在压力活动中，应该能观察到峰值或尖峰。直流电平的改动对应于压力源的强直性反响。在压力活动中观察到的峰值被认定为局势反响，在放松使命中不会呈现。
在清晰用于取得EDA信号明显改动和预期呼应的程序之后，下一步是进行试验，对咱们的EDA解决计划与Empatica E4渠道进行功用比较。为了进行比较，受试在进行测验时一起戴上两款设备。Empatica解决计划戴在右手上，测验体系则戴在左手上。这意味着预期信号有必要相似，但不完全相同，由于设备是戴在不同的手臂上，丈量部位不完全相同;Empatica从腕关节底部获取EDA信号，咱们的解决计划则从腕关节顶部获取信号。两台设备获取的信号十分相似，如图7所示。在不同患者身上重复了屡次本试验，以便验证体系。
图7.“放松-压力”测验(左边为测验体系，右侧为基准设备)。
定论
本EDA电路是一种奇妙的皮肤电导率获取计划。得益于均匀功耗和尺度优势，能够将其集成到任何智能手表或相似渠道中。设备取得了预期功用作用，能够在较宽的规模内，以高分辨率丈量皮肤电导率。EDA电路选用特别规划，防止了极化和半电池电位效应，能够兼容任何类型的电极。别的，还到达了IEC6060-1的要求。
为了评价和测验电路的特性，咱们规划了一个原型。体系规划用以能够在不充电的情况下，24小时继续获取EDA信号以及皮肤温度、环境温度和移动数据，并把信息存储起来或许以无线办法实时发射出去。因而，能够用该渠道从处于不同情况的不同人身上收集EDA数据，不受时刻约束。终究，能够使用这些信息开发算法，以便检测、估测或猜测人的压力水平。
参考文献
1 Melissa Conrad Stöppler，“压力，”MedicineNet.com，2016.
2 Danmin Miao、Li Luo、Lijun Xioa和Xiaomin Luo，“从波形量化剖析视点看心思压力所构成的皮质醇水平改动与血管反响之间的联系：血管改动压力相干指数研讨”，Biomedical Engineering and Biotechnology，2012年7月。
3 Chu Kiong Loo、Einly Lim、Manjeevan Seera、Naoyuki Kubota和Wei Shiung Liew，“以Salivary Biomarkers为基准条件下根据心率变异指数的压力分类研讨”，IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems，2016年10月。
4 Wolfram Boucsein，“皮肤电现象原理”，Electrodermal Activity，第1-86页，Springer U.S.，2012。
5 Wolfram Boucsein，“记载压力”，Electrodermal Activity，第104-109页，Springer U.S.，2012。
6 Wolfram Bouscein，“皮肤电丈量简介”，Electrodermal Activity，第88-103页，Springer U.S.，2012。
7 Banu Onaral、Herman P. Schwan、Banu Onaral，“生物电极的电气特点”，IEEE Transactions on Biomedical Engineering，1984年12月。
8 Wolfram Boucsein，“皮肤电丈量的具体问题”，Electrodermal Activity，第96-98页，Springer U.S.，2012。
9 Wolfram Boucsein，“气候条件”，Electrodermal Activity，第189-192页，Springer U.S.，2012。
10 ADP151数据手册，ADI公司，2017。
11 DMN2990UFZ数据手册，Diodes公司，2015。
12 ADA4505-2数据手册，ADI公司，2017。
13 AD7689数据手册，ADI公司，2017。
14 Julius O. Smith III，“离散傅里叶变换(DFT)的数学原理：以音频运用为例”，斯坦福大学，2002。
15 Wolfram Boucsein，“用沟通电完成体外记载，”，Electrodermal Activity，第126-129页，Springer U.S.，2012。
16 Wolfram Boucsein. “Physiologically Based Artifacts.” Electrodermal Activity, pp 141-143, Springer U.S., 2012.
16 Wolfram Boucsein，“生理伪像”，Electrodermal Activity，第141-143页，Springer U.S.，2012。
作者简介
Javier Calpe [javier.calpe@analog.com]结业于西班牙瓦伦西亚大学，于1989年和1993年别离取得理学学士学位和物理学博士学位。Javier现为ADI公司西班牙瓦伦西亚开发中心负责人。
Jose Carlos Conchell [jose.conchell@analog.com]现为ADI公司西班牙瓦伦西亚工业与医疗健康事业部的一名产品运用工程师。他专心于生物阻抗运用的研制。José Carlos Conchell于2011年加盟ADI。他结业于西班牙瓦伦西亚大学，于2007年、2010年和2016年别离取得理学学士学位、电气工程硕士学位和生物医学工程硕士学位。
