基于STM32与AD620的心电采集仪设计：从模拟前端到数字滤波的完整实现

1. 心电采集仪的整体方案设计思路

1.1 为什么选择STM32作为主控

做心电采集这个方向，主控选型其实没有太多悬念。心电信号的采样率要求通常在250Hz到1kHz之间，加上还要做数字滤波、心率计算、波形显示或者串口上传，对MCU的运算能力和外设资源有一定要求。STM32F103系列在这类生物电信号采集项目里出现频率极高，原因很直接：Cortex-M3内核跑72MHz，自带12位ADC，多路定时器和DMA，串口、SPI、I2C一应俱全，关键是资料多、价格低、开发工具链成熟。

我实际对比过几种方案。用51单片机也能做心电采集，但ADC外置、RAM太小、做不了实时滤波，波形出来毛刺多得没法看。用ESP32的话WiFi功能是加分项，但模拟部分的电源噪声控制会更麻烦，而且ADC线性度在精密采集场景下不如STM32稳定。所以STM32F103C8T6这个最小系统板就成了性价比最高的选择，几十块钱就能搞定核心板。

1.2 模拟前端的核心架构

心电信号的本质是什么？体表电极采集到的差分电压信号，幅度在0.5mV到4mV之间，频率主要集中在0.05Hz到100Hz。这个信号有两个特点让电路设计变得棘手：一是极其微弱，二是叠加了大量共模干扰（主要是50Hz工频干扰）。

所以模拟前端需要完成三件事：差分放大、共模抑制、滤波。典型架构是三级处理：第一级用仪表放大器做差分放大和共模抑制，第二级用运放做高通滤波去掉直流偏置，第三级做低通滤波限制带宽并进一步放大。

这里就涉及到AD620和OP07的配合。AD620是经典的仪表放大器，增益用一个外部电阻就能设定，共模抑制比（CMRR）在G=100时能达到100dB以上，输入阻抗高，噪声低，非常适合做第一级。OP07则是精密运放，失调电压极低（典型值10μV），温漂小，适合做后续的滤波和放大级。这两个器件的组合在低成本心电采集方案里非常经典。

1.3 整体信号链规划

从电极到STM32的ADC输入，完整的信号链是这样的：

• 体表电极（三导联：RA、LA、RL）采集原始心电信号
• 进入AD620差分放大级，增益设为约100倍
• 经过OP07构成的高通滤波器（截止频率约0.05Hz），去除电极极化产生的直流偏置
• 再经过OP07构成的低通滤波器（截止频率约100Hz），滤除高频噪声
• 可选加一级50Hz陷波器抑制工频干扰
• 信号送入STM32的ADC引脚进行采样
• STM32内部做数字滤波、QRS检测、心率计算
• 通过OLED或串口输出结果

这个链路看起来简单，但每一级的参数选择都有讲究，后面会逐一拆解。

2. 模拟前端电路的深度解析与参数计算

2.1 AD620差分放大级的设计要点

AD620的增益公式是G = 1 + 49.4kΩ / Rg，其中Rg是接在1脚和8脚之间的增益电阻。要得到G=100，计算一下：Rg = 49.4kΩ / (100-1) ≈ 499Ω。实际选标准值499Ω或者510Ω的金属膜电阻，精度至少1%，温漂越小越好。

这里有个容易踩的坑：很多人直接把AD620的增益设到1000倍，觉得放大越多越好。实际上第一级增益太高会导致饱和——电极刚接触皮肤时会有较大的瞬态偏置，放大1000倍直接撞轨。而且AD620在增益很高时带宽会下降，G=1000时带宽只剩几十kHz，虽然对心电信号够用，但噪声增益也会同步放大。我的经验是G=100左右最稳妥，后续再用OP07补增益。

AD620的5脚是REF引脚，决定了输出信号的参考电平。在单电源供电场景下，这个引脚不能接地，要接到一个中间电平（比如VCC/2），否则负半周信号会被削掉。我一般用两个等值电阻分压加一个跟随器来产生这个参考电压，保证低阻抗输出。

注意：AD620的电源去耦非常关键。每个电源引脚旁边必须放0.1μF陶瓷电容和10μF钽电容，且尽量靠近芯片引脚。我在第一版PCB上忽略了这点，结果波形上叠加了明显的开关噪声，排查了半天才发现是去耦不足。

2.2 OP07高通滤波器的参数选择

高通滤波器的目的是去掉直流偏置。心电信号的最低频率成分大约在0.05Hz，所以高通截止频率要低于这个值，通常设在0.03Hz到0.05Hz之间。

用OP07搭一阶有源高通滤波器，截止频率公式是fc = 1 / (2πRC)。取fc=0.05Hz，如果C=10μF，则R = 1/(2π×0.05×10×10^-6) ≈ 318kΩ。这个电阻值比较大，要注意OP07的输入偏置电流在电阻上产生的额外失调。OP07的输入偏置电流典型值是±2nA，在318kΩ上产生的压降约0.6mV，相对于心电信号幅度来说可以接受，但如果用更高阻值就要小心了。

电容的选择也有讲究。10μF的电容如果用陶瓷电容，容值随电压和温度变化较大，而且有压电效应，振动会产生噪声。我推荐用钽电容或者薄膜电容，稳定性好得多。之前用0805封装的X7R陶瓷电容做这个位置，结果用手碰一下板子波形就抖，换成钽电容后问题消失。

2.3 OP07低通滤波器的实现

低通滤波器的作用是限制带宽，滤除100Hz以上的高频噪声。截止频率设在100Hz到150Hz之间比较合适，既能保留心电信号的主要成分，又能有效抑制高频干扰。

同样用OP07搭一阶有源低通，fc = 1/(2πRC)。取fc=100Hz，如果R=100kΩ，则C = 1/(2π×100×100×10^3) ≈ 16nF。选标准值15nF或18nF都可以。

一阶滤波器的滚降斜率是-20dB/十倍频程，对高频噪声的抑制能力有限。如果对波形质量要求高，可以用二阶Sallen-Key结构，滚降变成-40dB/十倍频程。但二阶电路对元件匹配要求更高，调试也更麻烦。我的建议是先用一阶跑通，确认整体链路没问题后再考虑升级。

2.4 50Hz工频陷波器的取舍

工频干扰是心电采集最大的敌人。虽然AD620的共模抑制比很高，但电极不平衡、导线走线不对称等因素会把共模干扰转化成差模信号，最终出现在输出端。

陷波器可以有效抑制50Hz干扰，但它也有副作用：陷波器在50Hz附近引入相位失真，而心电信号的QRS波群频谱成分恰好覆盖这个频段，可能导致波形畸变。而且陷波器的Q值越高，对元件精度的要求就越苛刻，稍微偏差一点陷波频率就偏了。

我的实际做法是：先不加陷波器，通过良好的电极接触、屏蔽导线、合理的PCB布局来降低工频干扰。如果实测下来50Hz干扰仍然明显，再考虑加陷波器。加的话用双T网络配合OP07做有源陷波，Q值不要设太高，3到5左右比较合适。

3. STM32端的软件设计与实操过程

3.1 开发环境搭建与工程配置

STM32的开发环境选择上，Keil MDK和STM32CubeIDE是主流。Keil的优势是编译速度快、调试方便，但需要手动安装芯片包。CubeIDE免费且集成了CubeMX配置工具，生成初始化代码很方便。

如果用Keil，安装完MDK后需要下载STM32F1系列的Device Family Pack。这一步经常有人卡住——打开Keil后找不到STM32的器件选项，就是因为芯片包没装。下载好.pack文件后双击安装即可。另外注意Keil5默认不兼容C51，如果之前装过Keil4做51开发，两者可以共存但需要分别安装在不同目录。

新建工程时，我习惯用标准库而不是HAL库。标准库的代码量小、执行效率高，对F103这种资源有限的芯片更友好。工程目录结构一般是：

Project/ ├── CMSIS/ # 内核相关文件 ├── FWLIB/ # 标准外设库 ├── USER/ # 用户代码 │ ├── main.c │ ├── stm32f10x_it.c │ └── ... ├── HARDWARE/ # 硬件驱动 │ ├── adc.c │ ├── oled.c │ └── ... └── SYSTEM/ # 系统文件 ├── delay.c ├── usart.c └── ...

3.2 ADC采样与DMA传输配置

心电采集对ADC的要求是：采样率稳定、不丢点、噪声低。STM32F103的ADC最高采样率是1MSPS（12位），但实际用的时候不需要那么快。心电信号带宽100Hz，按照奈奎斯特采样定理，采样率至少200Hz，实际取250Hz到500Hz就够了。

我用定时器触发ADC采样，这样采样率最稳定。具体配置：TIM2设置为PWM模式，频率设为500Hz，用TIM2的更新事件触发ADC规则通道转换。ADC配置为连续转换模式，开启DMA传输，把转换结果自动搬到内存数组里。这样CPU完全不用干预采样过程，只需要在DMA传输完成中断里处理数据。

ADC的参考电压直接用VDDA，所以模拟部分的电源质量直接影响采集精度。建议VDDA和VSSA单独走线，在靠近芯片的地方加磁珠和电容滤波。如果对精度要求高，可以用外部基准电压芯片如REF3033提供3.3V基准。

// ADC初始化关键代码 void ADC_Init_Config(void) { ADC_InitTypeDef ADC_InitStructure; DMA_InitTypeDef DMA_InitStructure; // DMA配置 DMA_DeInit(DMA1_Channel1); DMA_InitStructure.DMA_PeripheralBaseAddr = (u32)&ADC1->DR; DMA_InitStructure.DMA_MemoryBaseAddr = (u32)&adc_buffer; DMA_InitStructure.DMA_DIR = DMA_DIR_PeripheralSRC; DMA_InitStructure.DMA_BufferSize = ADC_BUFFER_SIZE; DMA_InitStructure.DMA_PeripheralInc = DMA_PeripheralInc_Disable; DMA_InitStructure.DMA_MemoryInc = DMA_MemoryInc_Enable; DMA_InitStructure.DMA_PeripheralDataSize = DMA_PeripheralDataSize_HalfWord; DMA_InitStructure.DMA_MemoryDataSize = DMA_MemoryDataSize_HalfWord; DMA_InitStructure.DMA_Mode = DMA_Mode_Circular; DMA_InitStructure.DMA_Priority = DMA_Priority_High; DMA_Init(DMA1_Channel1, &DMA_InitStructure); DMA_Cmd(DMA1_Channel1, ENABLE); // ADC配置 ADC_DeInit(ADC1); ADC_InitStructure.ADC_Mode = ADC_Mode_Independent; ADC_InitStructure.ADC_ScanConvMode = DISABLE; ADC_InitStructure.ADC_ContinuousConvMode = DISABLE; ADC_InitStructure.ADC_ExternalTrigConv = ADC_ExternalTrigConv_T2_CC2; ADC_InitStructure.ADC_DataAlign = ADC_DataAlign_Right; ADC_InitStructure.ADC_NbrOfChannel = 1; ADC_Init(ADC1, &ADC_InitStructure); ADC_RegularChannelConfig(ADC1, ADC_Channel_0, 1, ADC_SampleTime_55Cycles5); ADC_DMACmd(ADC1, ENABLE); ADC_ExternalTrigConvCmd(ADC1, ENABLE); ADC_Cmd(ADC1, ENABLE); // ADC校准 ADC_ResetCalibration(ADC1); while(ADC_GetResetCalibrationStatus(ADC1)); ADC_StartCalibration(ADC1); while(ADC_GetCalibrationStatus(ADC1)); }

3.3 数字滤波与QRS检测算法

ADC采到的原始数据噪声很大，必须做数字滤波。我一般用两级滤波：先做一个IIR低通滤波器去掉高频噪声，再用一个滑动平均滤波器进一步平滑波形。

IIR低通滤波器的差分方程是：

y[n] = α × x[n] + (1-α) × y[n-1]

其中α = dt / (RC + dt)，dt是采样周期，RC是时间常数。采样率500Hz时，dt=2ms，如果截止频率取40Hz，RC = 1/(2π×40) ≈ 4ms，则α = 2/(4+2) ≈ 0.33。

QRS检测是心率计算的核心。我用的是一种简化的阈值法：先对滤波后的信号做差分平方运算，增强QRS波群的斜率特征，再用移动窗口积分得到包络信号，最后用自适应阈值判断QRS波群的位置。

具体步骤：

1. 对滤波后的信号做五点差分：d[n] = x[n+2] - x[n-2]
2. 平方：s[n] = d[n] × d[n]
3. 移动窗口积分（窗口宽度约150ms，即75个采样点）：y[n] = (1/N) × Σs[i]
4. 自适应阈值：threshold = 0.5 × max(y[n-100:n])
5. 当y[n]超过阈值且在一定不应期内（200ms），判定为一次QRS波群

心率计算公式：HR = 60 / RR间期（秒）。为了稳定显示，我一般取最近8个RR间期的平均值来计算心率。

3.4 OLED显示与串口数据上传

显示部分用0.96寸OLED（SSD1306驱动，I2C接口）就够了。屏幕上分两行显示：第一行显示实时心率值，第二行画一个简易的心电波形。波形绘制就是把最近128个采样点映射到屏幕的Y轴范围，用画点函数逐点绘制。

串口上传是为了在电脑上做进一步分析。STM32的USART1配置为115200波特率，8位数据位，1位停止位，无校验。每采完一帧数据（比如256个点），通过串口发送一个数据包，格式为：帧头（0xAA 0x55）+ 数据长度 + 数据内容 + 校验和。上位机用Python或MATLAB接收并实时绘图。

// 串口发送数据包 void Send_ECG_Frame(u16 *data, u16 len) { u8 header[2] = {0xAA, 0x55}; u8 checksum = 0; USART_SendData(USART1, header[0]); while(USART_GetFlagStatus(USART1, USART_FLAG_TXE) == RESET); USART_SendData(USART1, header[1]); while(USART_GetFlagStatus(USART1, USART_FLAG_TXE) == RESET); for(u16 i = 0; i < len; i++) { u8 high = (data[i] >> 8) & 0xFF; u8 low = data[i] & 0xFF; USART_SendData(USART1, high); while(USART_GetFlagStatus(USART1, USART_FLAG_TXE) == RESET); USART_SendData(USART1, low); while(USART_GetFlagStatus(USART1, USART_FLAG_TXE) == RESET); checksum += high + low; } USART_SendData(USART1, checksum); while(USART_GetFlagStatus(USART1, USART_FLAG_TXE) == RESET); }

4. 常见问题排查与实操避坑指南

4.1 波形噪声大、基线漂移严重

这是心电采集最常遇到的问题。波形上叠加高频毛刺，或者基线像波浪一样上下漂移。排查思路要按信号链逐级定位。

先看电源。用示波器交流耦合档测模拟电源轨上的纹波，如果纹波超过几mV，说明电源滤波不够。解决办法是在每个运放电源引脚旁加0.1μF陶瓷电容和10μF钽电容，模拟部分和数字部分用磁珠隔离供电。

再看电极。电极接触不良是基线漂移的头号原因。一次性心电电极的导电膏干了之后接触阻抗急剧上升，导致信号漂移。建议用质量好一点的电极，贴之前用酒精棉擦拭皮肤去除油脂。如果只是做实验，可以用镀金电极片配合导电膏。

最后看PCB布局。模拟走线和数字走线要分开，不能平行走线。AD620的输入引脚走线要尽量短且对称，减少共模干扰转化为差模信号的机会。地平面要完整，模拟地和数字地单点连接。

4.2 ADC采样值跳动大

如果ADC读出来的值一直在跳，先确认参考电压是否稳定。用万用表测VDDA引脚，如果电压波动超过几mV，采集精度肯定受影响。可以在VDDA引脚加一个100μF电解电容和一个0.1μF陶瓷电容。

另一个原因是ADC采样时间设置太短。STM32的ADC输入阻抗和采样电容需要足够的充电时间。如果信号源阻抗较高（比如经过大电阻分压后），采样时间要设长一些。我一般用55.5个周期的采样时间，对应约1μs的采样窗口，对大多数场景够用。

还有一点容易忽略：ADC的输入电压范围是0到VDDA，如果模拟前端输出的信号超出了这个范围，ADC会削顶。所以要确保AD620的REF引脚电压设置正确，使输出信号始终在0到3.3V之间。

4.3 心率计算不准或跳变

心率跳变通常是因为QRS检测算法把噪声误判为QRS波群，或者漏检了真实的QRS波群。改进方向有几个：

• 调整差分窗口大小。窗口太窄对噪声敏感，太宽会漏掉窄QRS波。一般取采样率的10%到20%比较合适。
• 增加不应期。两次QRS波群之间的最小间隔设为200ms，防止T波被误判。
• 用双阈值检测。高阈值确保不漏检，低阈值配合搜索回溯机制防止漏检。
• 对RR间期做中值滤波。连续8个RR间期去掉最大最小值后取平均，能有效抑制偶发的误检。

我在实际调试中发现，如果波形质量本身不好，再怎么优化算法也是事倍功半。所以优先把模拟前端的信号质量做好，算法只是锦上添花。

4.4 常见问题速查表

4.5 几个容易被忽略的实操细节

电极导线的屏蔽：从电极到AD620输入端的导线一定要用屏蔽线，屏蔽层接模拟地。普通杜邦线做心电采集，工频干扰会大到没法看。我试过用屏蔽线和不屏蔽线的对比，效果差距非常明显。

AD620的输入保护：人体可能带静电，直接接触电极时瞬间高压可能损坏AD620。在输入端串联一个10kΩ电阻，再并联两个反向的二极管到电源和地，可以起到保护作用。虽然AD620内部有一定保护，但外部再加一层更保险。

STM32的JTAG引脚复用：STM32F103的PA15、PB3、PB4默认是JTAG功能，如果要用作普通GPIO需要禁用JTAG。但禁用后就不能用JTAG调试了，只能用SWD。所以建议一开始就用SWD模式，保留PA15、PB3、PB4作为普通IO使用。

延时函数卡死：如果用SysTick做延时，在中断里调用延时函数会导致卡死。因为SysTick中断优先级如果低于当前中断，中断嵌套时SysTick无法触发，延时函数就死循环了。解决办法是在中断里不要用延时，或者用其他定时器做延时。

电源上电顺序：模拟部分和数字部分如果分别供电，要注意上电顺序。先给数字部分上电再给模拟部分上电，或者同时上电。如果模拟部分先上电，运放输出可能通过保护二极管向数字部分漏电流，导致异常。

5. 从原型到成品的优化方向

5.1 硬件层面的改进空间

原型阶段用模块搭出来的电路，做到成品需要考虑更多。PCB布局上，模拟部分和数字部分要分区布局，AD620和OP07尽量靠近电极接口，减少输入走线长度。电源部分用LDO单独给模拟供电，比如用AMS1117-3.3给数字部分，再用一个低噪声LDO给模拟部分。

如果要做便携式，锂电池供电是必然选择。但锂电池的电压范围是3.0V到4.2V，需要升降压转换。这里可以用STM32配合Buck-Boost电路实现，不过要注意开关电源的纹波对模拟电路的干扰。我的做法是开关电源先升到5V，再用LDO降到3.3V给模拟部分，这样纹波能压到很低。

5.2 软件层面的功能扩展

基础版本跑通后，可以加不少实用功能。比如用STM32的内部RTC加时间戳，把心电数据存储到SD卡里，方便后续回放分析。或者加一个蓝牙模块，把数据无线传到手机APP上显示。

如果要做心律失常的简单分类，可以在STM32上跑一个轻量级的神经网络。不过F103的RAM只有20KB，跑神经网络比较吃力，可以考虑换F4系列。或者把特征提取放在STM32上做，把特征值传到上位机做分类。

5.3 标定与验证方法

心电采集仪做出来之后，怎么验证它准不准？最直接的方法是用标准信号源输入已知幅度和频率的正弦波，看采集出来的波形幅度和频率是否一致。比如输入1mV峰峰值的100Hz正弦波，增益设为1000倍，ADC读到的值应该在1V左右（对应ADC值约1240）。

另一个方法是用商用心电模拟器，它能输出标准的心电波形，包括各种心律失常模式。对比采集波形和标准波形，可以评估系统的保真度。如果没有这些设备，至少要和商用心电监测设备做同步对比，看心率读数是否一致。

我在实际测试中发现，系统在静态下的噪声水平大约在20μV峰峰值左右，对于心电信号（典型1mV）来说信噪比约34dB，足够看清P波、QRS波群和T波。如果要看清更微弱的信号细节，比如心房颤动时的f波，还需要进一步降低噪声，这就对电源和布局提出了更高要求。

最后分享一个调试小技巧：在AD620的输出端接一个测试点，用示波器直接观察模拟前端的输出波形。这样可以把问题定位在模拟部分还是数字部分。如果模拟输出干净但ADC读出来脏，问题在ADC配置或电源；如果模拟输出本身就脏，问题在前端电路。这个分界点能帮你省下大量排查时间。