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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。 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。 10？100？还是1000？我们不得而知，因为波形的电压范围是不确定的，振幅有大有小并且会改变，根本不能用一个写死的值去判断。就像下面这张图一样： ? 基于uFUN开发板的Keil源码下载 STM32_GetBMP.rar uFUN评测系列文章 【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 基于uFUN开发板的心率计（
1.6K10发布于 2020-07-16 - 来自专栏电子电路开发学习
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。 ：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 ok1, ok2; stopFlag) { QString dis_BPM; ui->lbe_BPM->setText(QString::number(BMP,10) + "/min https://wcc-blog.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/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
1.3K10编辑于 2024-07-02 - 来自专栏电子电路开发学习
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。 即 BPM=6000/IBI 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。 10？100？还是1000？我们不得而知，因为波形的电压范围是不确定的，振幅有大有小并且会改变，根本不能用一个写死的值去判断。
82310编辑于 2024-07-02 - 来自专栏嵌入式项目开发
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 项目源码介绍 2.1 计步功能实现代码 计步功能是通过MPU6050陀螺仪测量计算得到，下面贴出计步算法的核心实现代码. /*************************************** **************************************** 文件名: stepAlgorithm.c 描述 : 计步算法 ************
1.4K30编辑于 2022-01-06 - 来自专栏电子电路开发学习
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！ stopFlag) { QString dis_BPM; ui->lbe_BPM->setText(QString::number(BMP,10 https://wcc-blog.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/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 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
2K10发布于 2020-07-16 - 来自专栏电子电路开发学习
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 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。 - 0.83 * Uo_Voltage; //实际传感器输出电压值 ANO_SendFloat(0xA1, Sensor_Voltage); delay_ms(10 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。
46910编辑于 2024-07-02 - 来自专栏电子电路开发学习
基于uFUN开发板的心率计（一）DMA方式获取传感器数据
前言 从3月8号收到板子，到今天算起来，uFUN到手也有两周的时间了，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 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。 Sensor_Voltage = 3 - 0.83 * Uo_Voltage; //实际传感器输出电压值 ANO_SendFloat(0xA1, Sensor_Voltage); delay_ms(10 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。
1K20发布于 2020-07-16 - 来自专栏肖蕾的博客
ECG 心率计算
60 * hz) * (count - 1) / cha); } } } interface OnResult { // 计算心率的结果
65510发布于 2021-03-18 - 来自专栏SIGAI学习与实践平台
基于视频分析的rPPG心率检测综述
目前主要的三种基于模型的方法有CHROM[10]、PBV[11]和POS[12]。 de Haan和Jeanne[10]提出的CHROM模型假设主要的干扰来自运动中非局部的变化以及皮肤的镜面反射，并事先假设了一个恒定的标准化肤色，在这两个假设下，他们建立了一个R，G，B三通道的线性组合用以消除运动带来的影响 Express, vol. 18, no. 10, pp. 10762–10774, 2010. [6] S. Yu, S. Hu, V. Azorin-Peris, J. A. Control, vol. 31, pp. 309–320, Jan. 2017. [10] G. de Haan and V. Eng., vol. 60, no. 10, pp. 2878–2886, Oct. 2013. [11] G. de Haan and A. van Leest, “Improved motion robustness
5.7K41发布于 2019-09-25 - 来自专栏肖蕾的博客
Android开发 - 实时心率控件图
数据处理流程： graph LR 心率数据-->心率仓库 心率仓库-->根据采样率获取心率数据 根据采样率获取心率数据--> 打印数据 思路篇： 整个控件分成上下两层。 --一个控件，可以显示的心率的时长--> <attr name="heart_show_seconds" format="integer" /> <! --心率线条的颜色--> <attr name="heart_color" format="color" /> <! typedArray.getDimensionPixelSize(R.styleable.HeartView_heart_grid_row_height, (int) dip2px(context, 10f 个点一秒钟 hz = typedArray.getInteger(R.styleable.HeartView_heart_hz, 100); // 一个控件，可以显示的心率的时长
1.8K20发布于 2019-08-05 手机安卓连接蓝牙BLE心率带记录全天心率，全部源代码程序
蓝牙心率格式可参见《HRS_SPEC_V10（HEARTRATESERVICE，蓝牙心率规范）》程序里有很多注解，我只能说用connectGatt()带true参数就可以自动连接蓝牙设备，真的太香了！ =0;//0=上次蓝牙BLE发来的是data数据，不是空数据(心率带没检测到心率，就发空数据)。 可以双手握心率带，也能检测到心率。X2开机运行状态，没有任何指示灯指示。X2如果20秒没有测到心率，不管有没有连接到手机蓝牙，都会强行关机，指示灯（绿灯）会亮几秒后关掉。 手机连接上BLE蓝牙设备后，其它手机就扫描不到它了（已试手环8、XOSS是这样的）【心率数据】心率数据是每秒一次，每次多个字节：0X10心率值多个RR间隔值RR间隔用于看出有没有早搏之类的没有检测到心率时 =0x10)//XOSSX2的心率数据第一个字节是0X10，无心率时第一个字节是0x00{if(g_lasttimetype==1)g_emptydatanum++;//上次是空数据，进行空数据统计elseif
37410编辑于 2026-02-18- 来自专栏BY的专栏
iOS噪音计原理、分贝计
分贝dB 首先要测量噪音，必须知道噪音的大小的参考的单位为分贝（dB），分贝的定义如下： SPL = 20lg[p(e)/p(ref)] p(e)为待测的有效声压，p(ref)为参考声压，一般取2*10E 就是说噪音每增加20dB，声压增强了10倍。 iOS测噪音原理 iOS设备测量噪音原理非常简单：调用系统麦克风，根据麦克风输入强度计算转化为对应的dB值。但是，实现的过程可是坑满满。
4.6K60发布于 2018-05-11 - 来自专栏MicroPython
基于MicroPython:TPYBoard心率监测器
而其中心率监测基本上是所有穿戴设备的“标配”，为啥会如此重视心率监测？心率监测到底有必要吗？ 1.持续的心率监测有助于诊断疾病 人每一次脉搏的搏动，都代表一次有效的心脏跳动，每分钟心脏跳动的次数就是心率。心率是最直接反映我们心脏健康的标志。 2.心率是最好的运动“导师” 如果是经常做运动的朋友应该都知道，平时运动时可以根据心率数据更好地控制运动强度，因为心率和吸氧量及最大摄氧量呈线性关系，而且最大心率百分比也和最大摄氧量的百分比呈线性关系， 三、TPYBoard心率监测器的制作过程 上面叨叨了这么多，接下来就进入正题。开始心率监测器的制作。首先先来介绍，里面最重要的器件-MAX30102心率模块。 TPYBoard v102 MAX30102模块 3V3 => VIN Y10 => SDA Y9 =>
1.7K50发布于 2019-06-19 - 来自专栏技术汇总专栏
基于STM32和FreeRTOS的智能手环项目设计与实现【免费开源】
本项目旨在设计一款基于STM32微控制器和FreeRTOS实时操作系统的智能手环，具备心率监测、运动计步、睡眠分析以及蓝牙通信功能。 （MAX30102）通过红外和红光测量血液脉动，实现心率监测I2C接口与STM32通信加速度传感器（MPU6050）三轴加速度+三轴陀螺仪，用于运动检测与计步I2C接口实现数据传输OLED显示屏（0.96 ：每秒采集一次心率数据，并计算平均心率运动计步任务：持续读取加速度数据，利用阈值和滤波算法计算步数OLED显示任务：定时刷新显示内容APP通信任务：通过BLE发送数据至手机APP传感器数据管理任务：统一管理传感器状态和中断响应 3.2 FreeRTOS任务设计每个任务优先级根据实时性和资源占用情况进行分配：任务名称 优先级执行周期 描述 心率采集任务 高 1秒/次 实时心率计算 运动计步任务 7.2 步数计数在不同运动状态下测试步数统计算法，误差控制在±5步/1000步，计步精度较高。7.3 蓝牙通信通过BLE与手机APP成功通信，实现心率和步数实时显示，数据同步延迟低于200ms。
1.5K02编辑于 2025-08-21 - 来自专栏Python项目实战
智慧看护：可穿戴设备在老年护理中的技术探索
一、可穿戴设备的核心功能与技术构成传感器集成与数据采集 现代可穿戴设备通常内置多种传感器，如心率监测器、血氧传感器、温度计、加速度计、陀螺仪等。 例如，设定心率的正常范围（通常为 60~100 次/分钟），当检测到心率异常升高或者降低时，系统便可触发预警机制。另外，通过加速度计和陀螺仪的数据分析，可以判断老年人是否发生跌倒事故。 二、基于数据异常检测的技术实现以心率监测为例，下面的代码展示了如何模拟采集老年人心率数据，并使用简单的异常检测逻辑来判别是否超出预设安全阈值。 plt.figure(figsize=(10, 5))plt.plot(heart_rate, marker='o', linestyle='-', label='心率数据')plt.axhline(y 通过内置加速度计和陀螺仪，可穿戴设备可以实时监测运动状态，分析数据变化趋势，判断是否发生跌倒。
88310编辑于 2025-03-28 - 来自专栏数据库相关
Python 36计
出处是devops
56610发布于 2019-09-17 - 来自专栏量子位
手机加速度计数据可以被随意读取，iOS关不掉权限，安卓这次能限制
近期，一位iOS开发者Tommy Mysk发现并测试了加速度计的数据被读取的情况，在社交媒体上引发热议。 除了加速度计，核心运动框架中还有陀螺仪，气压计等高精度的测量设备。 其次，当你拿着手机时，加速度计可以检测到身体的轻微振动，这部分数据可以用来检测心率，甚至还能预测心率。 飞利浦和布里斯托大学的研究人员就曾在Arxiv上发表过一篇相关论文，只使用传感器数据，通过算法预测心率。 还有，在公交车或者地铁上无聊怎么办？刷刷社交软件？ 也会有泄露风险。 比如有网友就提出，关键还是准确率如何： 现在“电脑能预测……”这类的文章可太多了，实际上任何信息都能预测点什么东西，通常只比瞎猜好一点点…… 另一个高赞评论则表示： 定位和活动监测还是很可信的，但是像泄露心率 参考链接： [1]https://www.mysk.blog/2021/10/24/accelerometer-ios/ [2]https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3309074.3309076
1.7K30发布于 2021-11-16 - 来自专栏简言之
计网 & OS
计网 ①网络分层 ②TCP ❶三次握手 第一次握手：客户端向服务端发起建立连接请求，客户端会随机生成一个起始序列号x，客户端向服务端发送数据包（包含标志位SYN=1，序列号seq=x）。
1.3K21编辑于 2022-12-29 高频通用计数频率计的用途及使用方法、频率计推荐、频率计厂家、通用频率计、高频频率计
频率计作为电子测量领域的基础工具，其核心功能是量化信号的周期性特征，具体包括有频率测量、时间间隔分析、相位与周期测量等。 本文将以西安同步SYN5636型高精度通用计数器为例，举例说明频率计具体哪些用途及如何使用。 二、频率计的实际使用方法本文基于SYN5636进行频率计的典型操作流程讲解：1.硬件连接使用50Ω同轴电缆连接被测信号源至通道C（60GHz选件），确保接头匹配良好；若测量高压信号，需外接差分探头（如选件 接入外部10MHz参考源（如GPS驯服铷原子钟），提升时基精度。2.参数设置模式选择：通过7寸触摸屏进入“频率测量”界面，选择“高频模式”并设置量程为60GHz。 五、总结西安同步SYN5636频率计凭借60GHz超宽频段覆盖、20ps时间分辨率和3×10-8的频率准确度，成为通信、航天、计量等领域的核心测试工具。
39310编辑于 2025-09-17- 来自专栏零域Blog
iOS噪音计
前言 最近在办公室觉得有点吵，然后忽然想做一个噪音计测试一下噪音，在App Store下载了几款测噪音软件，使用原来都大同小异。于是决定自己实现测噪音的原理。 分贝dB 首先要测量噪音，必须知道噪音的大小的参考的单位为分贝（dB），分贝的定义如下： SPL = 20lg[p(e)/p(ref)] p(e)为待测的有效声压，p(ref)为参考声压，一般取2*10E 就是说噪音每增加20dB，声压增强了10倍。 iOS测噪音原理 iOS设备测量噪音原理非常简单：调用系统麦克风，根据麦克风输入强度计算转化为对应的dB值。但是，实现的过程可是坑满满。
91040编辑于 2022-03-22
腾讯云开发者
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