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基于STM32的心跳与呼吸频率检测车用安全带

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简介:
本项目设计了一款集成于汽车安全带中的装置,利用STM32微控制器和生物传感器实时监测驾驶员心跳及呼吸频率,确保行车安全。 本设计旨在提供一种基于STM32单片机测量心跳(使用MAX30102传感器)和呼吸频率(利用声音传感器)的车用安全带预警系统,并通过OLED显示结果。该系统的操作步骤如下: 第一步:读取由心跳频率模块和呼吸频率模块采集到的模拟信号。 第二步:分别对这两组模拟信号进行放大、滤波及处理,以获取驾驶员的心跳频率和呼吸频率数据。 第三步:根据设定的标准阈值范围来判断驾驶员的心跳与呼吸状况是否正常。 第四步:如果检测到心跳为零,则系统会发出提示音表示未系安全带;若发现心跳或呼吸超出预设的安全区间,则启动车内预警装置进行提醒。

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客服
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  • STM32
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    本项目设计了一款集成于汽车安全带中的装置,利用STM32微控制器和生物传感器实时监测驾驶员心跳及呼吸频率,确保行车安全。 本设计旨在提供一种基于STM32单片机测量心跳(使用MAX30102传感器)和呼吸频率(利用声音传感器)的车用安全带预警系统,并通过OLED显示结果。该系统的操作步骤如下: 第一步:读取由心跳频率模块和呼吸频率模块采集到的模拟信号。 第二步:分别对这两组模拟信号进行放大、滤波及处理,以获取驾驶员的心跳频率和呼吸频率数据。 第三步:根据设定的标准阈值范围来判断驾驶员的心跳与呼吸状况是否正常。 第四步:如果检测到心跳为零,则系统会发出提示音表示未系安全带;若发现心跳或呼吸超出预设的安全区间,则启动车内预警装置进行提醒。
  • EMD和CEEMDAN算法进行信号实例(消除旁瓣干扰,)附MATLAB代码.zip
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    本资源提供了一种基于EMD与CEEMDAN算法处理呼吸心跳信号的方法,旨在有效去除呼吸旁瓣干扰并准确测量心率。包含详细MATLAB实现代码。 1. 版本:MATLAB 2014/2019a,内含运行结果。 2. 领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等领域的MATLAB仿真项目。 3. 内容:标题所示内容的介绍可以在主页搜索博客中找到更多相关信息。 4. 适合人群:本科和硕士阶段的学生以及进行教研学习的研究人员使用。 5. 博客介绍:热爱科研工作的MATLAB仿真开发者,致力于技术与个人修养同步提升。
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    X4M200是一款专为医疗和科研设计的先进设备,用于实时监测并记录人体呼吸及心率等关键生理参数,提供准确的数据分析支持。 X4M200配套软件资源包括了一系列支持该设备运行的工具和服务,旨在帮助用户更好地利用其功能并进行开发工作。这些资源涵盖了从初始设置到高级应用的各种需求,为用户提供了一个全面的支持环境。
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    本简介提供了一个基于MATLAB的FMCW雷达系统仿真工具,用于非接触式监测人体呼吸和心跳。该程序通过信号处理技术分析回波数据,准确提取生命体征信息。适用于医疗健康、生物医学工程及雷达技术研发领域研究者使用。 FMCW雷达呼吸心跳雷达仿真程序使用MATLAB编写。假设目标在1米处测得的呼吸心跳微动采用正弦波叠加方式表示。
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    本项目提出了一种创新性的车载健康监测系统设计方案,能够通过安装在汽车方向盘上的传感器实时检测驾驶员的心电图(ECG)、脉搏与呼吸频率。此设计旨在增强行车安全,及时预警潜在的身体不适或紧急状况,确保驾驶者及乘客的安全。 此参考设计用于演示如何从汽车方向盘获取司机的脉搏率、呼吸率及基于心电图(ECG)的心率。利用德州仪器生物识别系列模拟前端(AFE)中的AFE4400 和 AFE4300,只需简单接触方向盘即可采集上述所有参数。该参考设计还包括完整的蓝牙低能耗(BLE)连接方案,可轻松与支持BLE的智能手机、平板电脑等设备相连。 特性包括: - 使用AFE4400通过手掌测量脉搏 - 采用AFE4300来测定心率和呼吸率 - 利用MSP430F5528 MCU保存每次测量的数据算法 - 借助TI CC2541的BLE模块实现连接功能 该设计已进行测试,并提供了完成所需的所有材料(包括原理图、布局文件、光绘文件以及物料清单)。系统框图也一并提供。
  • IR-UWB雷达自相关技术进行
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    本研究采用IR-UWB雷达自相关技术,创新性地实现了非接触式呼吸和心跳速率的精准测量。通过分析人体微动引起的电磁波变化,有效提取生命体征信息,为远程健康监测提供了新思路和技术支持。 呼吸频率(RR)与心跳频率(HR)是人体重要的生理参数指标。脉冲无线电超宽带技术(IR-UWB)是一种有潜力用于非接触式感应及监控的技术手段。本段落介绍了一种基于自相关的新方法,利用IRUWB雷达来测量呼吸率和心率。通过相位系数波形可以捕捉到生命体征信号,并且能够克服噪声与杂波干扰的影响。 采用快速傅里叶变换技术,则可方便地获取呼吸频率信息。与此同时,本段落还提出了一种基于自相关的定位方法,以确定目标对象的位置:接收信号矩阵在时间轴方向上被划分为若干个bin(即区间),通过逐次移除一个块并重新进行自相关运算的方式得出最小关联性的删除区块对应于检测到的目标位置。 此外,在分离呼吸和心跳信号时成功应用了变分模式分解算法。实验中使用的是PulsOn410 UWB雷达设备,结果表明所提出的低复杂度算法具有较高的准确性。