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　現代多參數監護儀普遍采用模塊化結構，每個模塊都是能完成單一功能的獨立微處理機系統，多個模塊通過串行口接收主控制器命令，送出測量結果。心電監護模塊是其中的關鍵部件，其在單片機控制下拾取心電信號，放大、預處理，并傳送給主控模塊。

　　室性早博（ＰＶＣ）是一種最常見的心律失常，它的實時、正確檢測是心電圖自動分析中的一項重要技術。在心電監護的基礎上，加入心搏和節律分類功能，便可進行心律失常監護。室性早博檢測一般在高端的心律失常分析模塊中進行。目前單片機的功能不斷增強，過去主要用作控制器的單片機，在完成原來的任務后，尚剩余不少ＣＰＵ時間和控制功能，完全有可能實現一些過去只能在ＰＣ機上運行的復雜算法，而且用匯編語言編程提高運行速度。

　　模糊系統是模糊集合論和模糊邏輯的具體應用，它模擬人腦思維決策的能力，特別適用于數學模型難以精確表示的不確定系統。醫學決策系統中的許多信息都是不確定的，例如心電信號中的大量特征信息，適合用模糊推理的方法進行處理。筆者的實驗室采用模糊邏輯識別室性早博，效果較好。

　　筆者在基于８０５１的心電模塊中移植上述算法，實現室性早博檢測。在模糊單片機上進行模糊控制或推理非常方便。在數字單片機上實現，關鍵是怎樣存儲表達隸屬度函數和模糊規則，以及怎樣實現推理。

　?。?隸屬度函數、模糊規則和模糊推理方法

　　使用ＲＲ間期、Ｒ波寬度和面積、Ｔ波的面積和峰值這五個形態參數描述一個ＱＲＳ波。室性早博的典型形態特征表現為ＲＲ間期較小，Ｒ波寬度大、面積大，Ｔ波寬度大、峰值大。經過統計和實驗確定的隸屬度函數如圖１所示。

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圖１中橫軸表示論域，縱軸表示隸屬度。每個輸入語言變量定義小(Ｓ)、中(Ｍ)、大(Ｌ)、特大(ＸＬ)四個語言變量值。隸屬度函數為三角形或半梯形。

　　模糊規則共有３２條，部分規則如表１所示。其中１７條判決"是 ＰＶＣ"，１５條判決"可能是 ＰＶＣ"，－－表示不考慮該參數的影響。

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　　在數字單片機上實現模糊控制一般采用三種方式：強度轉移方式、直接查表方式和公式計算方式。直接查表方式通過事先的離線計算，得到一張模糊控制表，將控制表存放在計算機內存中；控制過程中，根據輸入變量查找表中對應的控制量。在一般的控制應用中，這種方法速度最快。但本系統中輸入變量較多(５個)，模糊控制表維數高，存儲、查表均不方便。強度轉移方式是按模糊控制的極大－極小法進行推理。每個輸入參數映射為多個隸屬度，每組輸入會激活多條規則，可能對應不同的結果。用取小的原則計算各組合對應規則的輸出強度，然后按最大隸屬度原則得出對應于各結論的可信度。這樣，對于每一個輸入，都可得出與各結論相對應的輸出強度，稱為輸出隸屬度，取輸出強度最大的那個隸屬度作為輸出。實驗結果表明，這種方法對本系統最為合適。

　　２ 強度轉移法在單片機８０５１上的實現

　　２．１ 隸屬度函數的存放

　　由于數字單片機只能存儲和處理數字信息，且單片機的內存容量有限，如果要對系統輸入輸出論域的所有隸屬函數的連續曲線進行存儲，是根本不可能的。對于三角形隸屬函數，采用三點法，存儲三角形的三個頂點；對于兩邊的半梯形，也存儲腰和頂的三點。隸屬度函數存放在ＲＯＭ中，如表２所示（僅列出ＲＲ，其余類推）。

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　　２．２ 輸入模糊化

　　提取的特征參數是精確值，將它們與隸屬函數進行比較組合，求出相應的模糊輸入量。隸屬度范圍為０～１，在８位機上可表示為００Ｈ～ＦＦＨ。對本系統而言，每個精確輸入值最多只對應兩個模糊輸入量大于零，其余的模糊輸入量則為零。例如：假設ＲＲ＝１．１，從表２可知它落在中（Ｍ）和大（Ｌ）兩個區間上，因此對于中（Ｍ）和大（Ｌ）的隸屬度為：

　　μｍ（１．１）＝（１．４－１．１）／（１．４－１．０）×ＦＦＨ＝ＢＦＨ

　　μｌ（１．１）＝（１．１－１．０）／（１．４－１．０）×ＦＦＨ＝３ＦＨ

　　在ＲＡＭ中開辟一塊區域，存放各模糊輸入量?如表３所示。

　　２．３ 模糊規則的存放

　　模糊規則表示為：ＩＦ Ａ ａｎｄ Ｂ ａｎｄ Ｃ ａｎｄ Ｄ ａｎｄ Ｅ ＴＨＥＮ Ｙ（ｏｒ Ｚ）

　　其中"ＩＦ"后緊接著的詞稱前件，"ＴＨＥＮ"后面的詞稱后件。首先將輸入的模糊值Ｓ、Ｍ、Ｌ、ＸＬ分別與數字０、１、２、３相對應，即：

　　ＲＲ、ＲＡ、ＲＷ、ＴＡ、ＴＨ：Ｓ＝０，Ｍ＝１，Ｌ＝２，ＸＬ＝３

　　每條規則用三字節表示。第一字節高四位表示第一前件的模糊值，低四位表示第二前件的模糊值；第二字節高四位表示第三前件，低四位表示第四前件；第三字節高四位表示第五前件，低四位表示后件。其中，Ｆ表示不考慮該前件，Ａ表示"是 ＰＶＣ"，Ｂ表示"可能是 ＰＶＣ"。以第一條規則（存放在ＲＯＭ中）為例，如表４。

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　　２．４ 模糊推理和輸出

　　對于一組模糊輸入，遍歷每一條模糊規則。取第一條規則第一前件(３Ｈ)作為地址偏移量，加上模糊輸入ＲＲ在ＲＡＭ中存放的首地址(４０Ｈ)，則可從ＲＡＭ內ＲＲ存放區域中查找出ＸＬ的隸屬度Ａ１；取第一條規則第二前件(３Ｈ)作為地址偏移量，加上模糊輸入ＲＡ在ＲＡＭ中存放的首地址(４４Ｈ)，則可從ＲＡＭ內ＲＡ存放區域中查找出ＸＬ的隸屬度Ｂ１；依此類推得隸屬度Ｃ１、Ｄ１、Ｅ１。根據強度轉移法，取Ａ１、Ｂ１、Ｃ１、Ｄ１、Ｅ１中最小值作為該規則后件所取的語言變?quot;是ＰＶＣ"的隸屬度Ｙ１。當所有規則都遍歷后得到："是ＰＶＣ"的隸屬度Ｙ１ Ｙ２～Ｙｍ，"可能是 ＰＶＣ"的隸屬度Ｚ１ Ｚ２～Ｚｎ。取Ｙ１ Ｙ２～Ｙｍ的最大值作為"是 ＰＶＣ"的隸屬度Ｙ，取Ｚ１ Ｚ２～Ｚｎ的最大值作為"可能是 ＰＶＣ"的隸屬度Ｚ。如果Ｙ＜７ＦＨ且Ｚ〈７ＦＨ，則輸出"正常"；如果Ｙ＞Ｚ，輸出"是 ＰＶＣ"；如果Ｚ〉Ｙ，輸出"可能是 ＰＶＣ"。

　　本文討論了在數字單片機中進行模糊推理的方法，實現在心電監護模塊中用模糊邏輯檢測室性早博，使心電監護模塊功能得到擴展。室性早博檢測結果和心電波形數據一起傳給上位機，進行心律失常的進一步分析。