设计一种基于摄像头的非接触式人体心率（ECG）测量系统，包含上位机源码和程序源码等——包括电路方案。

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简介：
非接触式人体心率（ECG）测量系统概述：本系统采用摄像头进行视频采集，并利用非接触式技术对人体心率进行监测。现有的研究通常依赖于接触式的生理指标（例如，心率ECG和脉搏PPG），但在某些特殊场景下，由于各种限制，难以将传感器直接贴附于被测者身上。因此，探索非接触式生理指标监控方法具有重要的吸引力。该方法最早由麻省理工学院的研究人员在2011年提出：通过摄像头远程捕捉被测者的视频信息，并在此基础上运用信号处理技术提取关键特征，最终计算得出心率数据。我们计划采用FPGA与视频采集芯片相结合的方式构建系统，并通过网线将数据实时传输至电脑进行分析处理。最初实现的方法能够从静止状态（或人保持不动）下完成视频数据采集和心率测量任务。演示视频包含两个部分：首先展示基本的数据采集程序，该程序涵盖了视频的采集以及PPG信号的获取；其次展示实时的心率监测功能，以及供血可视化演示程序（请注意，用于提取心率的程序仅可在离线状态下运行）。同时，我们还将展示来自手腕两路PPG信号的对比结果。视频一的链接为：https://v.youku.com/v_show/id_XOTA4Nzc2NzEy.html；视频二（上、下）的链接分别为：https://v.youku.com/v_show/id_XOTEwNzAxNzY4.html 和 https://v.youku.com/v_show/id_XOTEwNzAwMzIw.html；而视频二的合并版本链接为：https://v.youku.com/v_show/id_XOTEwNzAzNTM2.html。此外，还提供了附件内容截图供参考。

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客服

非接触式人体心率(ECG)测量系统的摄像头设计(含上位机与程序源码)-电路方案

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本项目设计了一套基于摄像头捕捉面部视频流来实现非接触式人体心率（ECG）监测系统，包含详细的硬件电路图及配套的上位机软件和程序源码。非接触式人体心率（ECG）测量系统概述：我们采用摄像头进行视频采集，并用非接触的方法监测人体心率。现有研究多使用接触式的体征（如心电图ECG、脉搏PPG等）监测设备，在一些极端情况下，无法将传感器贴于受测者。在这种情况下，研究非接触式的体征监控方法极具吸引力。这一方法最早由MIT的研究人员在2011年提出：利用摄像头远程捕获受测者的视频信息，并在此基础上利用信号处理的方法进行特征提取，进而计算得到心率。我们预计使用FPGA加视频采集芯片搭建系统，并通过网线传输到电脑上进行实时分析。初期实现的目标是从静止（或人不动）情况下开始，实现视频数据的采集和心率测量。演示内容包括两个部分：第一个是基本的数据采集程序，涵盖视频采集及PPG信号；第二个则是展示实时的心率监测与供血可视化功能的程序（而从视频中提取心率的程序只能离线运行）。同时会对比显示来自手腕的两路PPG信号。这一非接触式人体心率测量系统旨在克服传统接触式设备在某些特殊条件下的局限性，为远程健康监控提供新的解决方案。

基于FPGA的图像处理非接触式人体心率测量系统.zip

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本项目设计了一款利用FPGA技术实现的非接触式人体心率测量系统，通过图像处理捕捉人脸，提取脉搏信号以计算心率，适用于健康监测场景。 FPGA基于图像处理的非接触式人体心率测量系统该系统利用FPGA技术和先进的图像处理算法实现对人体心率的无接触检测。通过捕捉面部微小的颜色变化，可以准确地监测到心跳信号，并计算出相应的心率数值。这种技术的应用不仅提高了医疗设备的功能性和便利性，还为远程健康监控提供了新的可能。

便携式ECG测量仪设计方案（含原理图、源代码及设计说明等）-电路方案

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本项目提供一种便携式ECG测量仪的设计方案，包含详细的工作原理图、完整源代码以及全面的设计说明书。此设备旨在为用户提供便捷的个人心电监测服务。今天要介绍的是一个来自STM32开发社区的2008大赛参赛作品——便携式心电图测量仪ECG Primer，它基于32位ARM应用设计而成。该设备的基础是意法半导体（ST）推出的STM32 Primer，这是一款集学习与娱乐于一体的趣味性应用开发工具。作为比赛的一部分，原理图和代码都需要公开提供。在这款便携式心电图测量仪中使用了关键的芯片：仪表放大器AD622AR、升压转换芯片TPS601070以及运算放大器TL064PW。以下是其系统设计框图及采集部分电路原理图：（此处省略具体附件内容截图）请注意，这些信息涵盖了设备的核心组件和基本结构。

OV7670摄像头完整源码包（含上位机、下位机及原理图）

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本资源提供OV7670摄像头完整源码包，包括上位机软件、下位机驱动及硬件原理图，适用于图像采集和处理项目开发。 OV7670摄像头上位机软件使用QT编写，并通过CY7C68013传输数据。上位机发送指令后，下位机会上传一帧图像。整套系统需要包括：上位机软件、CY7C68013程序和FPGA程序。原理图显示了该系统的组成部分，即上述提到的三个主要部分：上位机软件用于控制整个流程；CY7C68013程序负责数据传输；而FPGA程序则处理图像采集及初步处理工作。

基于FPGA的非接触式心率检测系统.pdf

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本论文设计并实现了一种基于FPGA技术的非接触式心率检测系统，利用毫米波雷达感应人体微动，准确提取心率信号，适用于医疗健康监测领域。基于FPGA的非接触式人体心率测量系统结合了光学传感、数字信号处理以及无线通信技术，旨在开发一种体积小巧且实时性好、界面友好的心率监测设备。该系统通过摄像模块采集人脸图像数据，并利用FPGA平台进行数据处理和分析，最终将实时心率信息展示在手机APP上。一、FPGA（现场可编程门阵列）技术 FPGA是一种可以通过软件配置其逻辑功能的半导体器件，特别适合于并行任务及高速数据流处理。它内部由可编程逻辑块阵列与互连组成，用户可以按需设置这些部分以执行特定数字操作。在此系统中，FPGA负责实时处理摄像模块采集的数据，并进行心率计算和缓存。二、非接触式心率测量方法本系统使用摄像头捕捉面部图像数据来实现无接触的心率监测。通过分析绿色通道的信号（相较于红色或蓝色更有效），根据血液容积脉搏波的变化，即心脏跳动导致皮肤颜色变化的现象进行心率计算。三、快速傅立叶变换(FFT) 在该测量系统中，FFT用于将图像中的RGB信号转换为频谱信息。这有助于从频谱数据中提取出与心率相关的频率成分，并进一步通过分析这些成分来确定心跳速率。四、Z值计算 Z值是衡量原始频谱数据中特定频率峰对于代表心率的敏感度的关键参数。该算法基于设定的频率范围（0.67Hz到2.0Hz）内频谱幅值得出，用于识别与心率相关的显著峰值。五、时域滤波及最终心率计算通过分析连续Z值数组来确定最准确的心跳速率。具体步骤包括：首先找出两个最大的峰频率；如果最大和次大峰相邻，则取中间值作为候选心率；然后选择靠近较大Z值得频点对应的心率。六、系统构成与手机应用设计该测量设备由硬件组件（如OV7725摄像头模块，EGO1-FPGA板等）及软件APP组成。其中FPGA负责数据处理和计算，而蓝牙连接则用于将心率信息传输至手机上的应用程序中显示给用户。七、系统的实时性和用户体验设计系统采用了高效的算法来确保快速响应与高精度的测量结果，并注重提供良好的人机交互体验（例如通过OLED屏幕进行即时反馈）以方便用户的操作和获取数据。

支持串口和网络接收的摄像头上位机程序-电路设计

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本项目开发了一款兼容串口与网络接收功能的摄像头上位机软件及配套电路设计，旨在提供高效、稳定的图像传输解决方案。我之前使用过一个只能通过串口接收数据的软件，并且其速度有限、耗CPU较高。最近在调试USB摄像头的过程中自己用C++编写了一个程序，支持串口和网络（JPEG图像序列）两种方式的数据接收。该程序具备以下功能： - 无限制地选择串口端口并自动检测电脑可用端口； - 波特率从9600到921600可选，默认不启用流控制与奇偶校验，采用8位数据位和一位停止位的设置； - 不需要特定通信协议，在接收到的数据中识别JPG图像的起始(FFD8)及结束(FFD9)标志，并将未包含在这些标志之间的非JPEG数据以文本形式显示（目前仅支持16进制之外的文本）； - 显示接收的数据量、帧速率和单张图片大小，分辨率等信息； - 当前版本尚未实现串口发送功能。对于网络部分： - 上位机可作为TCP服务器接受来自客户端JPG图像序列； - 该程序目前支持一个客户端连接，并显示其状态及IP地址；注意：同时开启串口与网络接收可能会造成数据混乱，导致图片无法正常显示。此外，当前版本尚未实现发送功能。实测表明，在通过本地回环传输1080P MJPG编码视频文件时（3~5MB/s的网速），图像显示速率可达20-30fps，并且CPU占用率约为25%（使用的是i5 750处理器）。串口传输效果已在我提供的视频中演示。经过长时间测试，软件运行稳定。如果有MJPG网络视频传输需求的同学可以试试这个程序。FPS计算方法由基于两帧图像时间间隔的不准确方式改为每秒更新一次的方式以提高稳定性。

非接触式心率测量的iPPG方法研究

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本研究聚焦于非接触式心率监测技术，探讨iPPG（影像光电容积图）方法在远程健康监测中的应用与优化，旨在提升其准确性和实用性。基于iPPG的非接触式心率测量方法研究探讨了利用红外光电容积脉搏波（iPPG）技术进行无接触心跳监测的研究进展与应用前景。该研究旨在提高远程健康监控系统的准确性和便捷性，为医疗和日常健康管理提供新的解决方案。

比赛作品：基于AD8232的心电及心率监测系统（含原理图、PCB和源码）-电路设计方案

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本项目设计了一款基于AD8232芯片的心电及心率监测系统，提供详细电路原理图、PCB布局以及完整源代码，旨在为医疗健康领域提供准确可靠的数据支持。 AD8232单导联心率监测器设计介绍：这款低成本且高效的模拟设备能够测量心脏的心率活动。它通过绘制心电图或输出信号的方式帮助我们进行有效的监控与分析。由于ECG（心电图）通常会受到大量噪声的干扰，而AD8232则利用一个运算放大器来从PR和QT间断中提取出有用的生物电信号。 AD8232是一款专为ECG和其他生物电测量应用设计的集成信号调理模块。它能够在存在运动或远程电极放置引起的噪音情况下有效地获取、放大及过滤微弱的生物电信号，从而使得超低功耗模数转换器（ADC）或者嵌入式微控制器能够轻松采集输出信号。 AD8232心率监测传感器特性包括：工作电压为3.3V；提供模拟输出；电极断开检测功能；休眠模式控制引脚；LED指示灯以及用于生物医学垫连接的3.5mm插孔。此外，还包含原理图和PCB源文件、基于Arduino单片机测试代码及设计说明等资料。实物图片展示：（此处省略具体图像描述）附带内容包括AD8232心率监测传感器的详细原理图与PCB源文件以及数据手册等相关文档。

非接触式呼吸和心率信号检测系统_郭健_非接触式呼吸和心率信号检测系统

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《非接触式呼吸和心率信号检测系统》是由郭健主导开发的一种创新技术，该系统能够远程、无感地监测人体的呼吸频率与心跳速率，适用于医疗健康监控及睡眠质量分析等领域。非接触式呼吸与心率信号检测系统是一种能够远程监测人体呼吸和心跳的设备，无需直接接触皮肤或身体即可获取准确的数据。这种技术在医疗监护、睡眠研究以及运动健康监控等领域有着广泛的应用前景。通过利用先进的传感器技术和算法分析，该系统可以有效捕捉细微的生命体征变化，并提供实时反馈，为用户提供便捷且高效的健康管理方案。

（一等奖）基于六轴机器人的直流伺服反馈控制系统设计（含硬件、源代码及上位机等）- 电路方案

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本项目致力于开发一款应用于六轴机器人上的高效直流伺服反馈控制系统。通过优化硬件设计和编写精确的控制算法，结合图形化用户界面软件，实现对机器人运动的精准操控与实时监控，提升机器人的工作性能及灵活性。伺服反馈系统是一种对机械运动进行控制的反馈控制系统，也被称为随动系统。这种系统用于使输出变量精确地跟随或复现某个过程，并在许多情况下专门指被控量是机械位移、速度或者加速度的控制系统。其主要作用在于确保输出的位置（或是转角）能够准确追踪输入位置的变化。本段落将重点介绍一个基于直流伺服反馈控制系统的六轴机器手臂设计案例，该系统采用新唐M451单片机作为主控芯片，并结合了多个直流伺服电机来形成独立的单轴运动单元。此控制系统具备定位功能、过电流和过电压保护机制以及通信能力（支持多轴同步操作）。硬件方面包括一个详细的电路图展示，而软件部分则通过PID理论实现位置模式控制，即根据编码器的位置信息进行精准定位。目前系统仅实现了基于位置的控制方式，在需要精确位置调整的应用场合中已足够使用。该直流伺服反馈控制系统适用于多种应用场景，具体应用范围可以根据实际需求进一步确定和扩展。