目次

■第4部　マイコンでトライ！ 生体情報の信号処理の基礎■

第1章　生体情報のディジタル信号処理

1-1　生体情報の信号処理のために
	生体情報の種類
	生体情報の計測・監視 -　生体信号の電気的特性
	生体信号処理に特有の注意点

1-2　筋電信号の特徴と筋電情報処理
	筋電信号の種類
	筋電信号の特徴
	筋電情報処理の基本
	「筋電情報」のメリット

1-3 生体信号処理のアルゴリズム
	デジタル信号処理の概要
	移動平均(積分)
	差分(微分)
	共振器(ピーク強調、レゾナンスフィルタ)
	ノッチフィルタ
	デジタルフィルタ(FIR・IIR)
	パワー検出(検波+平滑)
	FFTとスペクトル分析
	ニューラルネットワーク、遺伝的アルゴリズム、独立成分分析
	ノイズ除去(アーティファクト)

第2章　mbedによる筋電情報システムの例

2-1 mbedとNucleoF401RE
	各種マイコンとIDE
		AKI-H8
		Arduino
		Propeller
		RaspberryPi
		mbed
	mbedの色々
		FRDM-K22F
		トラ技ボード
		FRDM-K64F
		NucleoF401RE
	NucleoF401REの特長
		ファームウェア書き込み専用の別CPU
		ArduinoヘッダとMorphoヘッダ

2-2　Arduinoシールド上に筋電センサ回路を作る
	筋電センサ回路の製作と実装
		筋電センサ電極の製作
		「USBオーディオ治具」の製作
			Appendix1　筆者オリジナル筋電センサ回路の変遷
			Appendix2　筋電センサ電極
			Appendix3　USBオーディオ治具
	XBeeによるWiFi伝送
		XBeeの設定
		NucleoF401REのジャンパ設定
		システムの電源回り
		XBeeシリアル通信のプロトコル設計
			Appendix4　信号線ノイズ、フォトカプラ分離、光ファイバ、無線伝送

2-3　NucleoF401REの基本プログラミング
	オンラインIDEとバイナリ書き込み
	メインルーチン速度の性能評価
	シリアル通信とFIFO処理 - 割り込み受信、ポーリング送信
	タイマ割り込み
	A/D変換入力 - ポーリングと高速変換

2-4　パワー検出と移動平均
	シミュレーションによる検波/平滑の検討
		低い搬送周波数の場合の検波/平滑
		高い搬送周波数の場合の検波/平滑
		オフセットが乗った場合の検波/平滑
		「二乗平均平方根」との違い
	NucleoF401REシステムでの実現
	サイン信号を使った検証実験
	筋電信号を使った検証実験

2-5　ノイズ除去フィルタ
	高域ノイズ抑止と積分(平滑) - LPF
	直流成分カット - HPF(5Hz)
	ハム抑止 - ノッチフィルタ
	アーティファクトのフィルタリング
		変動成分カット - HPF(50Hz)
		レンジ監視

2-6　FFTと筋電情報パターン認識
	リサジュー図形によるパターン認識
	FFTによるスペクトル抽出
	ニューラルネットワークによるパラメータ補間
		Appendix5　筋電スペクトルからのパターン認識

第3章　生体情報の計測/信号処理のためのアナログ回路技術

3-1　生体信号処理に関するアナログ回路
	OPアンプ増幅回路
	フィルタ回路
	全波整流回路

3-2　デジタル〜アナログ境界に関する周辺回路
	アナログスイッチ
	S/H回路とA/D変換・D/A変換
	多重化回路 - アナログマルチプレクサ
	MIDIアナログ信号収集分配システムの製作例

3-3　生体信号センシング製品の実例
	「BITalino」と「e-Health」
	BITalino
		Arduino/Bluetoothスタンドアロン
		筋電センサ
		心電センサ
		皮膚電気抵抗センサ
		光センサ(血流/脈拍)
		3次元加速度センサ
	e-Health
		Arduino/RaspberryPi用シールド
		血流/脈拍
		心電図
		呼吸
		体温
		血圧
		姿勢
		皮膚電気抵抗
		血糖値
		筋電
