1. 开发板本身自带一个LED ,这个LED作为我们查看网络连接状态和获取数据状态的说明 (1)灯开机闪烁一下,说明我们已经连接上云平台 (2)灯一直闪烁,说明有心率数据获取到我们屏幕中,并且会发送到我们的云平台和蓝牙设备中 1. 登录云平台后可以看到后台数据,这个数据会实时更新,只要底层获取到有效数据,则会向上发送数据。 2. APP蓝牙自动连接,当底层为有效心率数据,会实时通过蓝牙转发给APP,APP自动处理接收到的消息(注意:APP自动连接的前提是我们打蓝牙已经配对成功,若没有配对成功,则需要配对蓝牙成功后再打开APP进行自动连接,配对教程在后面会贴出来)。 3. 底层OLED显示屏会自动显示心率的有效数据,若为无效数据,则心率数据为 0。
2023-03-13 12:18:59 82.25MB STM32 硬件
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0 引言 目前检测心率的仪器虽然很多,但是能实现精确测量、数据上传PC机并且具有声光报警等多种功能的便携式全数字心率测量装置很少。本文介绍的数字人体心率检测仪可以在人体的手、腕、臂等部位均能准确测量出心跳次数,同时还具有掉电存储、测量数据上传PC机及声光报警等多项功能。 1 系统组成及工作原理 系统组成如图1所示,本设计以单片机为主控信号,外辅少量硬件电路,完成数据处理、记忆、显示、通信等功能。                                     首先,在系统开机时通过键盘设定系统的工作方式,然后,将压电陶瓷片检测到人体心跳信号经过放大、滤波及整形处理后输入给单
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基于STM32的数据采集+心率检测仪(原理图、PCB、程序源码等).zip电子设计大赛STM32项目项目毕业设计及产品设计资料论基于STM32的数据采集+心率检测仪(原理图、PCB、程序源码等).zip电子设计大赛STM32项目项目毕业设计及产品设计资料论基于STM32的数据采集+心率检测仪(原理图、PCB、程序源码等).zip电子设计大赛STM32项目项目毕业设计及产品设计资料论基于STM32的数据采集+心率检测仪(原理图、PCB、程序源码等).zip电子设计大赛STM32项目项目毕业设计及产品设计资料论 1.合个人学习技术做项目参考合个人学习技术做项目参考 2.适合学生做毕业设计项目参考适合学生做毕业设计项目技术参考 3.适合小团队开发项目技术参考适合小团队开发项目技术参考
2023-03-01 18:56:07 2.59MB 基于STM32的数据采集+心率检
本设计由STM32F103C8T6单片机核心板电路+心率传感器电路+报警电路+按键+TFT彩屏组成。 1、TFT液晶实时显示心率值。 2、TFT液晶实时显示采集到的的模拟信号的曲线图,直接显示心率变化曲线。 3、通过按键可以设置心率报警阈值,按键有设置按键、设置+、设置-,在设置情况下可以对设置值进行加减。 4、当前心率值超过设置阈值,蜂鸣器报警,同时显示心率值为红色;否则蜂鸣器不报警,心率值显示蓝色。
2022-12-29 09:19:24 40.55MB 单片机 stm32 arm 心率检测
国赛获奖作品之基于STM32的数据采集+心率检测仪(原理图、PCB、程序源码等)
2022-10-21 19:00:51 3.6MB STM32 心率测量
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python 心率检测,MAX30102+0.96OLED, micropython全代码
2022-06-28 19:52:33 10KB 单片机
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心率的精确检测具有重要意义,本文采用基于压电陶瓷传感器和超低功耗的MSP430单片机的小型便携式心率采集系统。
2022-05-16 15:31:39 180KB MSP430 压电传感器 人体心率检测 文章
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非接触式心率(HR)检测可以通过远程光电容积描记术(rPPG)实现, 引起越来越多的关注. 但在实际应用中, rPPG信号非常细微, 极易被噪声淹没, 从而导致现有的基于rPPG的心率检测方法很难准确地估计心率. 针对以上问题, 本文提出了一种增强rPPG信号、抑制噪声的非接触式心率检测方法. 在这种方法中, 首先通过欧拉颜色放大技术对正常HR分布频带上的色度信息进行放大, 避免rPPG信号过小被噪声淹没; 接着使用人脸检测与跟踪技术选定合适的感兴趣皮肤区域; 然后在感兴趣区域内提取放大后的色度信息, 使用盲源分离方法和相关性分析分离出rPPG信号; 最后对rPPG信号进行时域滤波与功率谱密度分析, 估计出HR值. 经多组实验验证, 本文所提方法相比于以前方法具有更高的HR估计精度.
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心率检测matlab代码莫森密码 ace_analysis:Matlab函数,计算与心率burs相关的增量(SWA),sigma和HF功率变化。 在中找到用于经典HRV分析的GUI mySOstats:Matlab函数,检测睡眠缓慢振荡并在csv和mat文件中保存诸如SO密度之类的统计信息。 mySpindleStats:Python函数,检测睡眠纺锤(Mohsen方法)和EEG功率谱,并将输出保存为mat格式。 spndl.ipynb:使用mySpindleStats函数的Jupyther笔记本。 在中还有另一种基于Wamsely等人论文的主轴检测代码。 仅在为Stage 2和SWS保存了单独的edf文件后,才能使用它。 它还为您提供其他统计信息,例如主轴频率,持续时间和幅度。 myeegpwr_v2:计算频段中针对被伪影抑制的时期的EEG功率。 输出格式:csv myeegpwr_v3:计算频带中的EEG功率,无伪像抑制。 mytopoplot:适用于脑电图仪。 首先,在Matlab中安装eeglab。 根据电极的数量,使用适当的电极位置文件:myloc_file.mat(56个电
2022-04-22 13:02:32 66KB 系统开源
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该BLE心率监测仪参考设计演示了无线心电图(ECG)采集系统是如何实现的。它采用KW40Z片上系统(SOC)。该系统包括一个ARM:registered: Cortex:registered: M0+处理器,并配备了面向BLE和802.15.4的2.4 GHz无线电。 ECG信号从指尖采集,并通过Kinetis KW40Z SoC处理。然后,计算用户的心率,并通过BLE传输给智能手机应用。该参考设计可由锂离子纽扣电池供电。由于Kinetis KW40Z MCU的低功耗特性,一个3.6V 200mA/h锂离子可充电纽扣电池可在连续使用的情况下供电长达40小时。恩智浦MC34671用作该器件的电池充电器解决方案。 无线心率监测仪电路设计框图: BLE、2.4 GHz的无线心率检测仪实验板截图:
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