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news 2025/9/2 11:24:59

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1. 引言

随着可穿戴设备的普及，健康监测技术正逐步融入日常生活。本文设计了一款基于STM32的智能健康监测手环，能够实时采集用户心率、血氧饱和度、体温及运动数据，并通过低功耗蓝牙（BLE）与手机APP交互。该系统结合了传感器融合算法与云端数据分析，可应用于个人健康管理、运动训练监测及医疗辅助场景。

2. 系统设计

2.1 硬件设计

主控芯片：STM32L4系列（低功耗特性），负责数据处理与设备控制
生物传感器：
- MAX30102：集成心率与血氧检测模块
- DS18B20：高精度体温传感器
- MPU6050：运动加速度计与陀螺仪
通信模块：BLE 5.0（CC2640芯片）实现与手机的数据同步
电源管理：200mAh锂电池+TPS62740低功耗DC-DC转换器
交互模块：0.96寸OLED屏+触控按键
防水设计：IP67级封装

2.2 软件架构

┌─────────────────┐       ┌─────────────────┐
│   传感器数据采集  │ <----> │   FIR滤波预处理  │
├─────────────────┤       ├─────────────────┤
│ 特征提取与融合算法 │ ----> │  健康状态评估模型 │
├─────────────────┤       ├─────────────────┤
│   BLE数据传输   │ <----> │  手机APP交互层   │
└─────────────────┘       └─────────────────┘

3. 系统功能模块

3.1 生命体征监测模块

实时监测心率（30-250 BPM，±2 BPM误差）
血氧饱和度检测（70%-100%，±2%精度）
体温异常预警（检测范围0-50℃）

3.2 运动监测模块

步数统计（基于加速度计波形分析）
卡路里消耗计算（结合心率与运动强度）
跌倒检测算法（突发加速度变化识别）

3.3 数据通信模块

蓝牙广播模式：每小时自动同步健康数据
紧急警报模式：异常数据实时推送至关联手机

3.4 低功耗管理模块

动态电源调节：传感器按需唤醒
睡眠模式功耗：<10μA

4. 核心算法设计

4.1 心率检测算法（PPG信号处理）

// 基于滑动窗口的峰值检测
#define WINDOW_SIZE 50
uint16_t ppg_buffer[WINDOW_SIZE];float detect_heart_rate() {static uint8_t index = 0;ppg_buffer[index] = read_ppg_sensor();// 计算动态阈值float avg = moving_average(ppg_buffer, WINDOW_SIZE);float threshold = avg * 1.2;// 检测上升沿if((ppg_buffer[index] > threshold) && (ppg_buffer[(index-1)%WINDOW_SIZE] < threshold)) {calculate_bpm();  // 计算心率值}index = (index + 1) % WINDOW_SIZE;
}

4.2 运动步数识别算法

// 三轴加速度数据滤波与特征提取
typedef struct {float x, y, z;
} AccelData;void step_detection(AccelData raw_data) {static float buffer[3] = {0};// 1. 低通滤波（截止频率2Hz）buffer[0] = buffer[1];buffer[1] = buffer[2];buffer[2] = 0.6*raw_data.z + 0.3*buffer[1] + 0.1*buffer[0];// 2. 过零检测static uint8_t last_state = 0;if((buffer[2]>1.2g) && (last_state==0)) {step_counter++;last_state = 1;} else if(buffer[2]<0.8g) {last_state = 0;}
}

4.3 异常数据预警逻辑

#define HR_WARNING_THRESHOLD 120  // 心率预警阈值（次/分钟）
#define SPO2_WARNING_THRESHOLD 90 // 血氧预警阈值（%）void health_monitor_task() {float hr = get_heart_rate();float spo2 = get_blood_oxygen();if(hr > HR_WARNING_THRESHOLD) {vibrate_alert();  // 触发震动提醒send_ble_message("HR_ALERT");}if(spo2 < SPO2_WARNING_THRESHOLD) {oled_show_warning("LOW SPO2!");send_ble_message("SPO2_ALERT"); }
}

5. 关键代码实现

5.1 传感器驱动层

// MAX30102初始化
void max30102_init() {i2c_write(MAX30102_ADDR, MODE_CONFIG, 0x03);  // HR+SpO2模式i2c_write(MAX30102_ADDR, SPO2_CONFIG, 0x27);  // 100Hz采样率i2c_write(MAX30102_ADDR, LED_PULSE_AMP, 0x24);// 红光电流设置
}

5.2 BLE协议栈交互

// 自定义GATT服务定义
UUID_DEFINE(HEALTH_SERVICE,   0x1234);
UUID_DEFINE(HEART_RATE_CHAR, 0xAB01);
UUID_DEFINE(SPO2_CHAR,       0xAB02);void ble_send_data(uint16_t conn_handle, uint8_t *data, uint8_t len) {ble_gatts_hvx_params_t hvx_params = {.handle = heart_rate_handle,.type   = BLE_GATT_HVX_NOTIFICATION,.offset = 0,.p_len  = &len,.p_data = data,};sd_ble_gatts_hvx(conn_handle, &hvx_params);
}

5.3 功耗优化代码

void enter_sleep_mode() {// 关闭非必要外设HAL_ADC_DeInit();HAL_I2C_DeInit(&hi2c1);// 配置唤醒源（加速度计中断）HAL_PWR_EnableWakeUpPin(PWR_WAKEUP_PIN1);HAL_PWR_EnterSTOPMode(PWR_LOWPOWERREGULATOR_ON, PWR_STOPENTRY_WFI);
}

6. 系统调试与优化

6.1 传感器标定

心率标定：与医疗级监护仪同步对比测试
运动补偿：在不同运动状态下校准加速度计数据

6.2 功耗测试

工作模式	平均电流	续航时间（200mAh）
连续监测模式	3.2mA	62小时
间歇采样模式	0.8mA	250小时
深度睡眠模式	8μA	3年（仅RTC运行）

6.3 通信压力测试

测试场景：同时连接5台手机设备
- 数据丢包率：<0.3% (BLE 5.0模式下)
- 最大传输距离：30m（无障碍环境）
- 重连时间：<1.2秒

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7. 结论与展望

本系统实现了医疗级可穿戴设备的核心功能，实测心率检测误差≤2 BPM，血氧检测精度达±2%，在低功耗模式下可实现超过10天的持续监测。未来可通过以下方向增强系统：

AI健康预测：接入云端ML模型分析长期健康趋势
多设备组网：支持手环间Mesh组网实现群体健康监测
生物识别扩展：增加ECG监测模块提升心血管疾病预警能力

能量收集技术：集成光伏模块实现自供电运行

graph TDA[STM32主控] --> B[生物传感器]A --> C[运动传感器]A --> D[蓝牙通信]B --> E[信号预处理]C --> EE --> F[特征提取]F --> G{健康状态评估}G -->|正常| H[本地存储]G -->|异常| I[实时报警]D --> J[手机APP]J --> K[云端分析]

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