基于STM32和滤波算法的生理参数多点监测系统及电路设计

该文基于STM32单片机和滤波算法设计了实时监测心率和体温的可穿戴嵌入式健康监护系统。该系统由微处理器及数字系统模块、人机交互模块、信号采集模块和无线通信模块构成,以Cortex-M3为内核的STM32F103C8T6芯片作为处理器,采用OLED显示屏和按键实现人机交互,使用MAX30102传感器和Pulse sense传感器分别采集人体腕部心率和指尖心率数据。通过光电容积法采集人体心率信号,进行A/D转换,利用滤波算法去除噪声干扰,获得稳定可靠的心率值。通过Wi-Fi模块将采集到的生理参数信息上报至云服务器,并用手机端进行数据查看,实现医疗监护和远程居家隔离监测的功能。

基于STM32和小波自适应滤波算法的生理参数监测系统的研究

针对心血管疾病的高死亡率以及人口老龄化的现象,文章开发了基于STM32单片机和小波自适应阈值滤波算法的可穿戴式健康监测系统;系统可分为系统微处理器、数字系统模块、人机交互模块、信号采集模块和无线通信模块等几个部分,针对人体的心率、血氧、体温等重要生理参数进行处理分析,进而对人体实时监护;系统处理器选取STM32F103C8T6作为控制芯片,显示模块选用了OLED;生理参数采集系统选用了MAX30102传感器和Pulse sense传感器分别对人体腕部和指尖心率进行采集;生理参数采集完毕后,通过进一步的A/D转化,基于提出的一种改进小波自适应阈值滤波算法降噪滤波,从而将人体的生理特征参数记录下来;再将采集的生理数据通过蓝牙传输至手机端,其中的ZigBee模块主要是把获得的数据再次输送到远程控制端内,让患者能够远程得到更好的医疗监控;该系统通过软件与硬件相结合的方式;最后通过对比论证其中心率(BPM)结果误差为2 BPM,血氧含量监测结果误差在2%以内。