艾迈斯欧司朗的超低噪声AFE传感器技术有助于增强可穿戴设备对生命体征监测的能力

你是否曾因智能手表的心电图测量不准而苦恼？或是担心健康数据只是“仅供参考”，无法真正用于健康管理？这背后，其实是传统可穿戴设备在信号采集精度上的瓶颈。艾迈斯欧司朗的超低噪声AFE传感器技术，特别是其AS7058等产品，正致力于改变这一现状，旨在让可穿戴设备的生命体征监测能力达到医用级可靠水平。

什么是AFE？为什么它如此关键？

AFE（模拟前端）是可穿戴设备传感器系统中负责采集和初步处理原始生物电信号的核心芯片。你可以把它理解为设备的“感官神经末梢”——它的性能直接决定了捕捉到的信号是“清晰无损”还是“充满杂音”。

医用级监测对AFE提出了**要求：需要其具备超低噪声、高输入阻抗和高共模抑制比（CMRR） 等特性，以**捕捉微伏（μV）级的心电信号，并有效抑制环境电磁干扰和人体自身运动带来的噪声。

如何实现医用级心电图监测？

要实现医用级心电图（ECG）监测，需要在设计和集成过程中重点关注以下几个核心环节：

1. 1.硬件选型与电路设计：

   • 选择专用AFE芯片：采用如艾迈斯欧司朗AS7058这类高度集成的AFE芯片。这类芯片通常集成了高分辨率ADC（如20位或24位）、低噪声可编程增益放大器（PGA） 和右腿驱动（RLD） 等模块，能有效提升信号质量并简化外围电路设计。

   • 优化电极与前端设计：使用高质量的干电极或湿电极，确保与皮肤的良好接触，降低接触阻抗。在AFE的输入前端，可以添加简单的RC低通滤波网络，用以抑制高频噪声。

2. 2.布局布线与抗干扰设计：

   • 精密布局：AFE芯片应尽可能靠近采集电极，缩短输入走线，以减少天线效应引入的干扰。对模拟和数字部分进行分区布局，并使用单独的接地层。

   • 电源去耦：在AFE的每个电源引脚附近放置足够且合适的去耦电容（例如100nF和10μF并联），以确保电源清洁稳定。

3. 3.算法处理与信号优化：

   • 数字滤波：在固件中实现数字带通滤波器（例如0.5Hz至40Hz），以进一步滤除基线漂移（低频）和高频噪声。

   • 运动伪影消除：利用加速度计等惯性传感器数据，通过自适应算法识别和减除因运动产生的信号伪影，这是在动态环境中实现精准监测的关键一步。

下表对比了实现医用级ECG监测的关键技术考量：

医用级AFE集成的核心挑战与应对策略

将医用级ECG功能集成到空间紧凑的可穿戴设备中，面临三大挑战：

1. 1.空间冲突：在极小的PCB面积上容纳更多的元件。解决方案是采用像AS7058这样的高度集成化AFE（尺寸仅2.8mm x 2.5mm x 0.5mm），它集成了LED驱动、ADC、DAC等多种功能，显著减少外围元件数量。

2. 2.功耗约束：高性能往往伴随高功耗。解决方案是利用AFE的多功耗模式（如高速模式、低功耗模式、待机模式），根据监测任务动态调整功耗策略。例如，连续监测时采用低功耗模式，仅在需要高精度记录时短暂开启高性能模式。

3. 3.信号干扰：设备内部数字电路和外部环境都会产生电磁干扰。解决方案除了选择高CMRR的AFE，还需在布局布线时严格区分模拟和数字区域，并使用屏蔽罩覆盖关键模拟部分。

未来展望：从“感知”到“预知”

医用级AFE技术正推动可穿戴设备从“健康追踪”向“健康预警”和“慢病管理”演进。

• 个性化健康洞察：更精准的数据为AI算法提供了优质的“养料”，使设备能更早地识别心率失常、房颤等异常模式，提供更具个性化的健康洞察和风险预警。

• 临床辅助决策：随着可靠性的提升，家庭环境下采集的医用级生理数据未来或可成为医生进行远程诊断和调整治疗方案的辅助参考。

• 与柔性电子融合：未来，AFE技术可能与柔性电子技术结合，诞生出更舒适、更贴合、可长期佩戴的“电子纹身”或智能织物，实现真正无感的连续健康监测。

我的看法是： AFE技术的进步，本质上是为可穿戴设备装上了一颗更强大的“心脏”和更敏锐的“感官”。它让智能设备不再仅仅是消费电子产品，而是逐渐成长为一种重要的健康管理工具。随着像艾迈斯欧司朗这样的厂商不断推动AFE性能边界，我们离实现可靠、便捷的个人健康监测未来正越来越近。