STM32F407是意法半导体（STMicroelectronics）推出的一款高性能、低功耗的32位微控制器，广泛应用于嵌入式系统设计。该核心板基于ARM Cortex-M4内核，拥有丰富的外设接口和强大的计算能力，特别适合于实时控制和数据处理任务。在本项目中，STM32F407被用于实现多种功能，包括OLED显示、MPU6050传感器数据采集、心率检测以及蓝牙通信。 OLED（有机发光二极管）显示模块通常用于实时展示系统状态和数据。它具有高对比度、快速响应时间以及低功耗的特点，使得它成为嵌入式系统中理想的显示设备。在STM32F407的驱动下，可以实现图形化界面，显示步数、心率等关键信息。 接着，MPU6050是一款集成的惯性测量单元（IMU），包含三轴加速度计和三轴陀螺仪，能够检测设备的运动和姿态变化。在本项目中，其主要用来获取X轴的角度信息。通过读取MPU6050的数据，STM32F407可以计算出设备的倾斜角，这对于步态分析或者运动追踪至关重要。 心率检测部分采用了MAX30102传感器，这是一款光学心率传感器，集成了红外和红色LED以及光敏探测器，可以非侵入式地测量血流中的光吸收变化，从而推算出心率。STM32F407通过I2C或SPI接口与MAX30102通信，采集信号并进行处理，最终得出心率值，为健康监测提供数据支持。 蓝牙通信功能使得设备可以通过无线方式与其他蓝牙设备交互，例如手机。这通常需要用到蓝牙低功耗（Bluetooth Low Energy, BLE）协议，STM32F407内置了蓝牙硬件模块，可以方便地实现数据发送和接收，进而实现计步和心率数据的远程传输，用户可以在手机上实时查看和记录这些健康数据。 这个项目结合了STM32F407的强大处理能力、OLED的直观显示、MPU6050的运动传感、MAX30102的心率监测以及蓝牙的无线通信，形成了一套完整的可穿戴健康监测系统。这样的设计不仅展示了嵌入式系统的多元化应用，也为个人健康管理提供了便利的技术支撑。

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。

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

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

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。

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）

python 心率检测，MAX30102+0.96OLED, micropython全代码

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。

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.

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