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基于STM32的可
穿戴
式无线体域网信息监测系统设计与实现.pdf
针对传统疾病诊疗模式中疾病监护实时性差的缺点,以低功耗、高速STM32处理器为核心,设计一款可
穿戴
式无线体域网信息监测系统。系统由无线传感网络、中央监测模块和手机终端组成,具有实时采集、数据存储、无线传输和监测人体生命体征信息的功能。测试结果表明,系统运行稳定,性能指标均达到系统设定要求,应用于医疗监测可起到实时监护、早期预防的作用。
2021-06-24 18:03:07
1.54MB
STM32
体域网
监测
信息监测系统
基于stm32的
穿戴
式健康监测系统.pdf
由于人们生活质量的不断提升,对于健康问题更加倾向于早期的预防和监测。本文设计一种基于STM32的
穿戴
式健康监测系统,采用STM32F103C8T6作为系统的控制器,MAX30102作为脉搏波信号采集器,基于采集到的脉搏波信号进行滤波及数据处理,建立相关参数模型,从而求得心率、血氧饱和度、血压的值,对人体健康进行实时监测。该系统通过蓝牙与手机相连接,用户可以利用手机更好地了解监测参数及历史数据。
2021-06-24 18:02:50
1.23MB
stm32
穿戴式
健康监测
基于STM32的可
穿戴
导盲系统设计.pdf
为解决盲人的日常生活出行问题,设计了一个基于STM32单片机的可
穿戴
式导盲器,系统运用了红外测距仪、超声波传感器、摄像头、陀螺仪、麦克风等,无线通信选择蓝牙,通过耳机和马达振动进行提醒,红外测距仪、超声波传感器、摄像头、陀螺仪、麦克风、百度地图模块等,无线通信选择蓝牙,实现对物体的识别,对路况的实时分析探测,并过耳机和马达振动进行提醒等功能。
2021-06-24 18:02:45
1.51MB
STM32
实时定位
导盲系统
无线通信
GestureController:使用android可
穿戴
设备识别手势并发送到GAClient-源码
将 sm.gst 放入 Android/data/sm.gesture.readgst/file/ 。 然后可以读取数据。
2021-06-22 11:05:13
877KB
Java
1
传感器与元件厂商看可
穿戴
电子的机会及解决方案_毛烁.pdf
传感器与元件厂商看可
穿戴
电子的机会及解决方案_毛烁
2021-06-18 18:01:42
1.04MB
可穿戴
电子
1
可
穿戴
、移动式皮电反应(GSR)测量系统(原理图、pcb、bom、代码)-电路方案
什么是皮电反应? 人的情绪变化总是伴随一系列生理反应如呼吸,血压,脉搏,血管容积和腺体分泌等.和汗腺分泌有关的皮肤电反应常用作情绪变化的一种间接生理指标,是指肌体受刺激时皮肤电传导的变化,一般用电阻值及其对数或电导及其平方根表示.皮肤电(或简称为皮电反应,galvanic skin response,简写为GSR)是反映情绪变化的生理指标。许多心理现象与皮肤电平有密切关系,情绪反应会引起皮肤电平的急剧变化.因此,皮肤电可以作为情绪的生理指标. 可
穿戴
、移动式皮电反应测量系统概述: 该GSR系统使用美信的MAX32600健康测量微控制器。该平台由电池供电,可进行高精度交流阻抗测量,同时功耗极低。参考设计提供高性能、灵活的开发平台,是众多健康和医疗测量应用的基础,尤其是皮电反应测量。此设计为腕带式单元提供,由LIR2032可充电纽扣电池供电。支持Android:trade_mark:设备的移动应用程序提供接口,可免费下载。器件通过Bluetooth:registered:低功耗无线接口与Android设备进行通信。 移动式皮电反应(GSR)系统设计框图: 移动式皮电反应测量原理图部分截图: 移动式皮电反应测量源码截图: 说明: 附件内容提供测试结果、硬件文件和固件源代码提供完整的设计文档。 完备的腕带式单元可供购买。
2021-06-12 10:15:23
4.11MB
皮电反应
皮电反应系统设计
皮电反应测量
交流阻抗测量
1
handshake:在可
穿戴
设备和移动应用程序之间交互的 ExpressJS 应用程序-源码
握手 在可
穿戴
设备和移动应用程序之间交互的 ExpressJS 应用程序
2021-05-31 11:02:58
6KB
JavaScript
1
neuron诺亦腾全身
穿戴
设备连接unity交互
利用本插件联通unity与neuron诺亦腾
2021-05-29 20:54:49
18.6MB
neuron
诺亦腾
unity
1
2021年中国智能可
穿戴
设备行业概览.pdf
2021年中国智能可
穿戴
设备行业概览.pdf
2021-05-11 20:01:49
1.67MB
智能可穿戴设备行业
可
穿戴
手势识别控制器
随着可
穿戴
电子设备的发展,基于手势识别的人机交互技术已经成为研究热点。为减小可
穿戴
设备的体积和优化手势识别算法,提出了一种具有手势识别功能手指可
穿戴
控制器的设计方案。控制器由集成陀螺仪和加速度计的MEMS惯性传感器、WiFi无线通信模块和嵌入式微处理器组成。通过WiFi无线通信协议将手势运动姿态数据传送到计算机,提取出6类手势运动特征量,通过决策树分类器对其进行分类处理,结合姿态角对手势进行识别,无需模板匹配。通过对20位实验者测试的数据表明,平均手势识别准确率为97%,无需对测试者进行手势预训练。
2021-05-07 11:47:29
541KB
手势识别
1
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