基于STM 32的脉搏血氧仪设计.pdf

基于51单片机的心率计，能实现对心率信号处理，并通过LCD1602显示出人体的实时心率

arduino单片机结合脉搏传感器实现心率信号采集

脉搏波作为一种监护人类心血管健康的重要生理病理特征，能反映心血管功能参数的变化趋势。为了研制一款功能强大、经济便携的脉搏波监测系统，设计了一种基于MSP430单片机和Android的穿戴式脉搏波监测系统。通过实验测试，验证了系统具有准确、灵敏、便携、经济和实时等优点，能较好地满足使用者的需求。

心率监测系统概述: 众所周知，心率监测系统是用来测量每分钟心跳次数的应用。此项目的主要目的是使用电极连接到人体来测量心跳脉搏。在此，我们研制出一个使用开源硬件套件电路板的心率监测系统。开源硬件电路板配备有一个开源硬件环境，包括测量心跳脉搏的电路和电极连接件。 心率监测系统硬件: 放大器电路与电极一起组成开源硬件环境 开源硬件环境经K1、K2、K3和K4连接件连接到开源硬件电路板 放大器电路与K3连接件（接地端，电源电压）相连接。 心率监测系统软件描述: 心率监测系统软件是使用成开发环境开发的。为了测量脉搏，使用了开源硬件的频率计数器的程序库。频率计数器程序库的计频功能用于计算发自放大器(IC1)的脉搏数量。具体操作说明详见“附件内容”。 参考资料: 传感器配置:https://en.wikipedia.org/wiki/Electrocardiography 成开发环境:https://arduino.cc/en/Main/arduinoBoardUno 请参考下面关于如何准确放置电极的链接: https://en.wikipedia.org/wiki/File:ECG_principle_slow.gif

模电课程设计的电子脉搏设计

测量源电流或吸电流是医疗、工业、通信和其它类型设备中广泛使用的关键电路，用于激励传感器。驱动脉搏血氧仪传感器中内部IR（红外）和R（红色）LED所需的源（吸）电流就是一个很好的例子。

为了提高脉搏波识别的准确率，提出改进的深度融合神经网络MIRNet2.首先，经过主波提取、划分周期和制作hdf5数据集等，获得Caffe可处理的数据集.其次，提出由Inception模块和残差模块构成的融合网络Inception-ResNet （IRNet），包含IRNet1、IRNet2和IRNet3.在此基础上，改进Inception模块、残差模块和池化模块，构造Modified Inception-ResNet （MIRNet），包含MIRNet1和MIRNet2.与本文其它神经网络相比，MIRNet2的分类性能最好，特异性、灵敏度和准确率分别达到87.85%、88.05%和87.84%，参数量和运算量也少于IRNet3.

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基于C8051F021单片机的脉搏血氧饱和度测量仪的研制_游荐波.caj