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基于STM32设计的实时心率检测仪

一、开发环境介绍 主控芯片: STM32F103ZET6 代码编程软件: keil5 心率检测模块: PulseSensor WIFI模块: ESP8266 --可选的。...代码下载地址: 心率检测 二、PulseSensor心率模块介绍 PulseSensor 是一款用于脉搏心率测量的光电反射式模拟传感器。...,也方便自己了解自己的心率,可将脉搏波形通过串口、WIFI等方式上传到电脑、手机显示波形,然后根据提前配置的参数,结合算法确定是否正常。...PulseSensor 是一款开源硬件, 目前国外官网上已有其对应的单片机程序,也附带有对应的上位机Processing 程序, 比较适用于心率方面的科学研究和教学演示,也非常适合用于二次开发;上位机也可以自己开发...整个心率传感器的结构如下图: 由于传感器使用的是固定倍数的放大器, 而人体生理信号是微弱信号,细微的差异会导致放大后的信号产生巨大的差别。

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    基于视频分析的rPPG心率检测综述

    摘要 心率估计和监测对于确定一个人的生理和心理状态非常重要,传统的测量心率的方法都是接触式的,如电极式心电图,通过电极片感应人体的心动电流来测量心率;在可穿戴设备如智能手表上,最常用的是利用光电容积脉搏波...这种光照变化可以单独去不含皮肤的背景环境中检测,然后从心率信号中减去这个环境噪声信号,从而得到干净的真实心率。...通常情况下,可靠的ROI检测和跟踪是基于rPPG进行心率检测的关键重要步骤之一,可以将其视为全局的运动补偿方式,以保证心率检测的准确性。...五、研究思路及未来前景 由于基于视频分析的rPPG心率测量是一种低成本、舒适、方便且广泛的心率测量方法,因此对于需要长时间测量心率或不宜与受试者身体接触的情况来说,它具有很大的潜力,比如新生儿ICU监测...为了不间断地监测心率,热/红外摄像头与RGB摄像头以及其他对光照不敏感的摄像头相结合,将是更鲁棒和连续非接触式心率测量的合适方法。 此外,心率也可以基于运动引起的变化来估计。

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    基于uFUN开发板的心率计(二)动态阈值算法获取心率值

    上一篇文章:基于uFUN开发板的心率计(一)DMA方式获取传感器数据,介绍了如何获取PulseSensor心率传感器的电压值,并对硬件电路进行了计算分析。...IBI和BPM 心率,指的是一分钟内的心跳次数,得到心率最笨的方法就是计时一分钟后数有多少次脉搏。但这样的话每次测心率都要等上个一分钟才有一次结果,效率极低。...另外一种方法是,测量相邻两次脉搏的时间间隔,再用一分钟除以这个间隔得出心率。这样的好处是可以实时计算脉搏,效率高。 IBI: 相邻两次脉搏的时间间隔,单位:s。 BPM:心率,一分钟内的心跳次数。...例如,在这张心率传感器输出信号的波形图中,可以计算出,两次波峰之间的时间为:0.685s,心率值为:60/0.685 = 87。...从网上找来的 arduino 开源算法复杂的一匹,看了一遍感觉一头雾水(反正我暂时没看懂)。由上面的分析可以得出,我们的最终目的就是要求出 IBI 的值,并通过 IBI 计算出实时心率。

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    watchOS中进行异步图片加载和缓存的策略

    watchOS中进行异步图片加载和缓存的策略 一、引言         iWatch是智能手表的一次革命。...iWatch的应用也将会越来越多,基于watch的一些特点,watchOS的开发者需要更加精益的把握watch的UI和性能。...运用watchOS自带的缓存体系进行数据的缓存,是增强用户体验度的一种方式,这篇博客,介绍在watchOS中进行异步加载图片和缓存的方法,愿与志同道合的朋友,一起交流。...关于watchOS中的缓存框架,在这里:http://my.oschina.net/u/2340880/blog/519023   。...二、存储的命名规则         在进行设计之前,我们应该先了解,watchOS的缓存容量为最大20M,因为有限,我们更应该认真的利用每一份空间,因此,缓存我们不仅可以存,在即将装满的时候,我们还要有办法从缓存中删去一些东西

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    AppleWatch开发入门七——watchOS中通知的应用

    AppleWatch开发入门七——watchOS中通知的应用 一、引言         在iOS系统中,支持的通知有两种类型:本地通知和远程通知。...二、WatchOS通知概览         首先,watch上的通知分为两部分:short-look和long-lock。...头部的标题栏我们不能自定义,它是一个半透明的上面有App图标和名字的横栏。其下面是我们可以自定义的区域,我们可以在storyBoard中拉入文本和图片。...最下面是一些交互按钮,其名称等配置信息在推送的文件中定义。 三、如何在模拟器上模拟远程推送         在watchOS模拟器上,Xcode为我们准备好了一种可以模拟测试推送的方式。...注意,这里设置的是动态的Interface,也就是上面右边的controller。

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    一篇文章汇总WWDC2016(图文详解)

    地图功能会先用户一步,推荐用户可能想要去的地方;同时,导航界面更加简洁,也加入了实时路况信息;新的地图功能将整合进 Carplay系统。...Apple News应用经过了重新设计,此次升级的应用提供了订阅功能,用户可以在服务中阅读每一篇文章,然后再锁屏界面,实时收到订阅媒体推送。   ...三、深度呼吸的watchOS Apple Watch已经发布两年之久,本次WWDC依旧没有更新硬件,但在系统方面发布全新watchOS 3。...Scribble功能是watchOS 3推出的全新功能。...最后,watchOS 3还推出一项“深呼吸”功能,用户可以通过设定时间,提醒深呼吸,给自己一个放松身心的机会,深呼吸结束后还会将心率、时间等信息做一个总结,让你能更好的投入到下个工作中。

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    WWDC2022 大会 : | WatchOS 9升级,跨平台智能家居系统Matter

    本次发布会带来了iOS 16、watchOS 9、M2芯片以及新的MacBook等软硬件新品,同时也对现有的软件系统进行了改进和优化。...WatchOS 9升级   四个全新的Apple Watch表盘   增加了跑步指标(垂直振荡、步幅和地面接触时间)   锻炼时跟踪心率区间   心房颤动   睡眠阶段跟踪   药物应用 全新表盘...体能训练 APP 体能训练中新增显示出跑步时的姿态,心率,以及时间,可以有效的跟踪你的运动状态,用以及提升训练效率。...心脏健康 这次心脏健康可以监控并记录心律情况,并生成报告,可以分享给你的医生来观察你的心律情况。...此外配合iPhone新增的锁屏小组件,可以更加方便的在手机锁屏界面上查看目前的家居状态。接下来Home App的更新将会在iPhone、iPad和Mac上陆续推送。

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    Komodo AIO——可专门监测心率的智能护臂

    也许你还在使用传统的智能手表和手环等可穿戴设备来同步监测自己的心率活动。但有没有一款产品能够专门用于精准地进行心脏活动监测呢?...现在,一款名为“Komodo AIO”的产品给我们带来了一种全新的心率监测方式,便是护臂。...这对父子表示,他们是忠实的篮球粉丝,认为护臂非常酷,再加上护臂在运动中的实用性非常强,于是他们就萌生了设计这款智能护臂的念头。...据悉,这款产品的最大特色在于采用了透气的聚碳酸酯抗菌材料,能紧密和皮肤贴合;同时袖套里的纳米级传感器能遍布整只手臂,大面积的覆盖确保了测量的准确度。...除了监测心率活动,Komodo AIO 的目标还包括检测心脏疾病以及冠状动脉类心脏病等,涵盖心率、ECG(心电图)、计步、距离测算、代谢指数、睡眠分析等等多项实用性功能。

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    苹果M2芯片亮相:集成200亿晶体管,性能提升18%!但iPhone:我咋成摄像头了

    作为苹果公司备受关注和期待的活动之一,WWDC终于带着新软件来了! iOS?iPadOS?macOS?watchOS?tvOS?AR?VR?...iOS 16还新增了一个“实时活动”功能,让用户能在锁定屏幕上直接获知各类实时资讯和信息,例如体育赛事、锻炼数据、拼车、外卖订单等1。...iPadOS持续关注“协作”,watchOS新增追踪房颤时长 iPadOS和watchOS也有不同程度的更新。 iPadOS 16继续重点强调“协作”。用户将能在特定应用上添加人员进行实时协作。...在运动方面,watchOS 9将支持通过机器学习和传感器,单独监测到躯干运动,增加类似跑姿、步幅数据的检测,同时训练强度可以实时反馈显示,在运动过程中就会通过声音、震动提醒你运动状态。...全新的睡眠监测将通过运用加速感应器、心率感应器,手表可以记录更丰富的睡眠数据,看到每个阶段的睡眠情况,包括浅睡眠、深度睡眠时间,都可以在健康app中直接记录。

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    基于uFUN开发板的心率计(三)Qt上位机的实现

    上两周利用周末的时间,分别写了基于uFUN开发板的心率计(一)DMA方式获取传感器数据和基于uFUN开发板的心率计(二)动态阈值算法获取心率值,介绍了AD采集传感器数据和数据的滤波处理获取心率值。...这篇文章写完,uFUN心率计这个小项目就算结束了,最近又做了个uFUN开发板的扩展板,在微信群里的朋友都已经看到了,后面会做一些好玩的东西,大家要保持关注哈!...:S+传感器数值+\r\n心率值的显示:B+心率值+\r\n 槽函数里进行串口数据的解析: //串口数据接收并解析void Pulse::serialPort_readyRead(){ bool...RoundCap, Qt::RoundJoin);ui->widget->graph(0)->setPen(pen);ui->widget->graph(0)->setName("心跳曲线"); 5.实时显示串口发来的电压值...uFUN评测系列文章 基于uFUN开发板的心率计(一)DMA方式获取传感器数据 基于uFUN开发板的心率计(二)动态阈值算法获取心率值 【UFUN开发板评测】小巧而不失精致,简单而不失内涵——uFun开发板开箱爆照

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    MIT研发新技术:利用WiFi信号隔墙监控人的心率

    在这种新技术的帮助之下,父母能够对居住另一间房间婴儿的心率进行监控,而不需要使用任何可穿戴设备或特殊睡垫,只需要使用一种由MIT(麻省理工学院)最新研发的技术即可,这种技术主要使用Wi-Fi信号来追踪人体胸腔的起降状况...麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室的研究人员根据人体胸部起伏状况来监测人的心率,准确率高达99%。这种新技术可以同时对四个人进行追踪。...据媒体联合作者迪娜·卡塔比(Dina Katabi)称:“此前,这种追踪人体即时心率的举措一直都非常困难,如今却能够通过低成本可使用的技术完成,这种技术为人们追踪人体重要信号开启了新的可能性。”...这一新技术系统除了能够追踪婴儿心率之外,而且还能够被应用到搜救过程之中,同时也能够用来追踪用户自己的健康数据。...目前,麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室的研究人员还在考虑将此技术系统进一步拓展,以便能够用来追踪人的情感等,当然这也是通过连接人的心率和呼吸状况而展开。

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    基于STM32的心率计(3):Qt上位机设计

    前言 前两篇文章介绍了AD采集传感器数据和数据的滤波处理获取心率值。这篇文章主要是介绍Qt上位机如何实现波形的显示,串口数据的解析,以及一些小细节实现。...这篇文章写完,uFUN心率计这个小项目就算结束了。 关于Qt Qt是一个1991年由Qt Company开发的跨平台C++图形用户界面应用程序开发框架。...:S+传感器数值+\r\n 心率值的显示:B+心率值+\r\n 槽函数里进行串口数据的解析: //串口数据接收并解析 void Pulse::serialPort_readyRead()..., Qt::RoundJoin); ui->widget->graph(0)->setPen(pen); ui->widget->graph(0)->setName("心跳曲线"); 5.实时显示串口发来的电压值.../QtUpdate/uFun_Pulse_v1.1.exe 总结 这两周利用周末的时间,把uFUN开发板+传感器实现心率计这个小项目的实现过程写完了,整体来看,写的不是很详细,但具体的实现思路介绍的还算清晰

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    基于STM32设计的健康检测设备(测温心率计步)

    项目介绍 本文介绍的项目是基于STM32设计的健康检测设备,支持体温测量,心率检测,支持运动计步(采用MPU6050陀螺仪实现),支持WIFI传输数据到手机APP打印显示。...硬件环境介绍: MCU采用STM32F103C8T6 心率传感器采用PulseSensor 体温检测传感器采用红外测温传感器 运动计步功能采用MPU6050陀螺仪实现 OLED显示屏采用0.96寸中景园电子的...OLED显示屏-SPI接口 编程软件采用keil5 心率传感器: [image-20211230181809837] MPU6050传感器: [image-20211230181847836] 体温测温模块.../持续上升次数 int continueUpCount = 0; //上一点的持续上升的次数,为了记录波峰的上升次数 int continueUpFormerCount = 0; //上一点的状态...//当前传感器的值 float gravityNew = 0; //上次传感器的值 float gravityOld = 0; //动态阈值需要动态的数据,这个值用于这些动态数据的阈值

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    基于STM32的心率计(2):R波识别算法设计

    前言 上一篇文章:基于uFUN开发板的心率计(一)DMA方式获取传感器数据,介绍了如何获取PulseSensor心率传感器的电压值,并对硬件电路进行了计算分析。...心率计,重要的是要获取到心率值,本篇文章将介绍一种采样数据处理算法——动态阈值算法,来获取心率值,这种算法来自于一位网友:玩的就是心跳 —— 使用 PulseSensor 脉搏传感器测量心率(http:...IBI和BPM 心率,指的是一分钟内的心跳次数,得到心率最笨的方法就是计时一分钟后数有多少次脉搏。但这样的话每次测心率都要等上个一分钟才有一次结果,效率极低。...另外一种方法是,测量相邻两次脉搏的时间间隔,再用一分钟除以这个间隔得出心率。这样的好处是可以实时计算脉搏,效率高。 IBI: 相邻两次脉搏的时间间隔,单位:s。 BPM:心率,一分钟内的心跳次数。...从网上找来的 arduino 开源算法复杂的一匹,看了一遍感觉一头雾水(反正我暂时没看懂)。由上面的分析可以得出,我们的最终目的就是要求出 IBI 的值,并通过 IBI 计算出实时心率。

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    库克「忘带」电脑,iOS 15 炸开 WWDC!Mac和iPad无缝融合,「昂贵苹果税」你交得起么?

    这次的苹果开发者大会一改往年风格,只有 iOS、macOS、iPadOS 和 watchOS 平台上进行「破碎的」诸多小更新。...最新的Apple Watch 6如今已经可以支持运动、心率、血氧、睡眠等监测功能,并且还具备跌倒报警、心电图监测等,俨然一个随身健康助理。...因此全新的WatchOS 8对于健康监测的功能进行了进一步升级:它新增加了一项呼吸检测,通过测量睡眠过程中的呼吸频率来判断用户的健康状况(恩,华为手环笑而不语)。...在WatchOS 8中,还新增加了一个正念App,通过文字和动画来指导用户进行冥想和正念,据说可以提升注意力,同时减少压力。 watchOS 8 新增了正念 App。...在WatchOS 8中,这项App新增了普拉提和太极拳的指导练习,紧跟潮流。 在交互界面方面,新的WatchOS 8带来了人像表盘的功能,通过AI算法自动将人像主体从背景中提取出来,获得立体效果。

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    WWDC22总结:苹果头显「又鸽了」,M2芯片「终于来了」,系统全家桶「更加实用了」

    watchOS 9:运动和健康监测,更加专业 与iOS 16一样,这次watchOS 9也带来了外观的改变,包括多款全新表盘主界面以及全新设计的Siri界面。...但新系统将侧重点放在了运动和健康监测上,更加突出可穿戴设备的专业性。 在运动监测功能上,watchOS 9添加了步长、触地时间和垂直振幅这三个跑步指标,并可实现运动目标心率区间追踪、运动功率监测等。...另外,watchOS 9支持跑步路线记录功能,当用户沿着同一条路径跑步锻炼时,它就会自动记住这条路线,并在下一次锻炼时给出对比结果。...生活健康方面,watchOS 9可以检测睡眠、追踪心脏健康,并在全新的“用药”APP中提供用药辅助功能。...尽管运动和健康监测功能在智能穿戴设备上并不稀奇,但得益于Apple Watch的硬件实力,watchOS 9可以让监测变得更加精准。

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    基于uFUN开发板的心率计(一)DMA方式获取传感器数据

    ,就可以实现心跳波形和心率的显示。...单片机通过将采集到的模拟信号值转换为数字信号,再通过简单计算就可以得到心率数值。...计算出心率值为:600 / 0.685 = 87,我的心率在正常范围内(废话!),这个传感器测心率还是可以的。...手头上没有传感器的朋友,可以看一下这篇自制心率传感器的教程:手指检测心跳设计——传感器制作篇,这篇文章介绍的使用一个红外发射管和一个红外接收管,外加放大滤波电路,效果还是挺不错的。...匿名上位机的帧格式配置 实际的显示效果: 总结 传感器数据的获取,只是心率计实现的第一步,传感器放置位置的不同,波形的振幅也会不同,所以,对获得数据的处理、分析,才是最关键的部分。

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    基于STM32的心率计(1):DMA方式获取传感器数据

    前言 最近利用下班后的时间,做了个心率计,从单片机程序到上位机开发,到现在为止完成的差不多了,实现很简单,uFUN开发板外加一个PulseSensor传感器就行,又开发了配套的串口上位机,实现数据的解析和显示...,运行界面如下: 其实PulseSensor官方已经配备的了Processing语言编写的上位机软件,串口协议的,界面还蛮好看,只要按照它的通信协议,就可以实现心跳波形和心率的显示。...单片机通过将采集到的模拟信号值转换为数字信号,再通过简单计算就可以得到心率数值。...计算出心率值为:600 / 0.685 = 87,我的心率在正常范围内(废话!),这个传感器测心率还是可以的。...匿名上位机的帧格式配置 实际的显示效果: 总结 传感器数据的获取,只是心率计实现的第一步,传感器放置位置的不同,波形的振幅也会不同,所以,对获得数据的处理、分析,才是最关键的部分。

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    通过机器学习改善消费者智能手表的心率变异性测量

    Rate Variability Measurements from Consumer Smartwatches with Machine Learning 摘要:人体对体育锻炼、心理生理应激和心脏病的反应反映在心率变异性...因此,持续监测HRV有助于确定和预测健康和心理健康方面的问题.在日常生活中,HRV可以通过消费者可穿戴的设备来测量,比如智能手表,这些设备很容易获得,而且价格也可以负担得起。...然而,由于传感器的稳定性,它们可以说是精确的。我们假设一个与佩戴者运动有关的系统误差。我们的证据建立在解释和预测模型上:我们发现HRV测量中的误差与佩戴者的移动之间存在统计学上的显著相关性。...我们表明,通过引入额外的可用传感器信息(如加速度计数据),可以将此误差降到最小。这项工作证明了我们正在进行的关于神经学习如何将这种智能手表HRV测量的误差降到最低的研究。

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