内容概要：本文介绍了一个基于STM32F103C8T6的智能床垫系统，该系统集成了压力分布检测、心率监测、鼾声识别和蓝牙数据传输功能。系统使用HX711压力传感器模块进行多区域压力检测，并通过I2C接口实现数据传输；心率监测采用光电传感器，结合滑动窗口滤波算法提高准确性；鼾声识别利用LM393声音检测模块，并设置了防误触机制；蓝牙模块HC-05负责将收集的数据以JSON格式发送到移动设备。此外，系统还实现了异常状态下的声光报警功能，并可通过调整阈值参数来适应不同需求。所有代码已在Keil MDK-ARM中验证，硬件配置包括STM32F103C8T6核心板、压力传感器阵列、心率模块等。 适用人群：对嵌入式系统开发有兴趣的技术人员，尤其是那些希望了解如何将多种传感器集成到一个智能家居设备中的开发者。 使用场景及目标：①学习如何在STM32平台上整合多种传感器；②掌握压力分布检测、心率监测、鼾声识别等功能的具体实现方法；③理解蓝牙通信协议的应用以及如何将采集的数据通过无线方式发送给终端设备。 阅读建议：由于涉及多个硬件模块和复杂的软件算法，建议读者首先熟悉STM32的基本操作及各个外设的工作原理，然后逐步深入研究每个功能模块的设计思路与代码实现。同时，在实际操作过程中要注意安全规范，确保电路连接正确无误。

基于SVM 的鼾声识别算法.7z 使用SVM分类算法对鼾声进行识别 数据集采用Snoring Data Set 特征提取采用librosa中的Mel Spectrogram计算方法，C++版LibrosaCpp实现 数据集 数据集包含1000个样本，其中包含500个鼾声样本和500个非鼾声样本 特征提取 使用librosa库中的Mel Spectrogram计算方法和短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform）构造出35维特征向量进行训练 频率：对能量的取值进行分段，取其中的众数作为频率的估计值 平均响度： 首先，你需要获取音频数据的每个样本值 对每个样本值进行平方，得到其能量 对所有样本的能量求平均值，然后取平方根，即为均方根（RMS）值 RMS值可以作为该段音频的平均声音响度的估计。 单次持续时间：单次鼾声持续时间 时域能量：在时域中，音频的能量可以通过信号的振幅平方来表示。对于每个时间窗口，将窗口内的每个样本的振幅平方求和，即可得到该时间窗口的能量值。这可以用来表示音频信号随时间的能量分布 短时傅里叶变换（Short-Time Fourie

目的研究阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征(obstructive sleep apnea-hypopnea syndrome,OS-AHS)和单纯鼾症(simple snoring,SS)者鼾声的基频和共振峰特点,探讨其可能的临床应用价值。方法对50例OSAHS患者(OSAHS组,轻度16例,中度15例,重度19例)和20例SS者(单纯鼾症组)行同步多导睡眠监测和鼾声监测,截取每例患者不同睡眠时段的10次鼾声,使用Prrat语音分析软件对鼾声的基频和共振峰进行分析。结果 SS组有明显的基频,在100Hz段以下分布聚集,而OSAHS组鼾声基频无规律;SS组鼾声的第一共振峰值(F1)明显小于OSAH...

matlab鼾声分析的main函数.txt

使用智能手机连接外置麦克风收集鼾声样本，用相关软件对样本进行处理，通过对比两种滤波方法，寻找合适的滤波方法对样本进行去噪。之后对鼾声进行检测，计算出平均的鼾声大小从而进一步得出样本的扰人程度。计算出呼吸暂停低通气指数，对样本的呼吸暂停程度进行分级。