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基于STM32F103的信号采集

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简介：
本项目基于STM32F103微控制器设计了一套信号采集系统，能够高效地收集、处理和传输各种传感器数据，在多种应用场景中展现其灵活性与可靠性。 毕业设计采用STM32F103进行数据采集，并上传至电脑中。系统包括四个传感器：开关量、时序数字信号、模拟量以及编码器。此外还涉及串口通信，涵盖了常见的传感器接口方式。项目重点在于任务分配和主串口的数据帧处理，这对字符串处理有很大帮助。

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  • 基于STM32F103的信号采集
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    本项目基于STM32F103微控制器设计了一套信号采集系统，能够高效地收集、处理和传输各种传感器数据，在多种应用场景中展现其灵活性与可靠性。 毕业设计采用STM32F103进行数据采集，并上传至电脑中。系统包括四个传感器：开关量、时序数字信号、模拟量以及编码器。此外还涉及串口通信，涵盖了常见的传感器接口方式。项目重点在于任务分配和主串口的数据帧处理，这对字符串处理有很大帮助。
     
  • 基于STM32F103芯片的ADC模块采集双通道信号并 USART传输
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    本项目采用STM32F103微控制器，通过其内置ADC模块同步采集两路模拟信号，并利用USART接口将数据传输出去，适用于多种传感器信号处理场景。 主要实现通过ADC模块采集两路信号，并利用USART模块发送出去。设置了ADC1的常规转换序列包含CH10和CH16（其中一个为片内温度传感器），并启用了连续转换模式，同时使用了DMA传输功能。
     
  • STM32F103 HAL库ADC模拟信号采集例程.rar
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    本资源提供基于STM32F103系列微控制器使用HAL库进行ADC（模数转换器）操作的示例代码和配置，用于实现高效准确地从模拟信号中获取数据。 1. 本项目涉及嵌入式物联网单片机开发实战，例程经过精心编写，易于理解和使用。 2. 使用KEIL HAL库进行代码开发，并在STM32F103芯片上运行。对于其他型号的STM32F103芯片，只需调整KEIL中的芯片型号和FLASH容量即可适用。 3. 下载软件时，请注意选择合适的调试工具（J-Link或ST-Link）。 4. 如需接入不同类型的传感器，请参考发布的相关资料。 5. 单片机与模块的接线信息已在代码中定义，需要自行对照确认。 6. 若硬件配置有所不同，请根据实际情况适当调整代码内容。提供的程序仅供参考使用。 7. 代码包含详细的注释说明，请耐心阅读理解。
     
  • 基于FPGA的信号采集与处理
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    本项目专注于开发一种基于FPGA技术的高效信号采集和处理系统，旨在实现高速、高精度的数据捕捉及实时分析。 这是一篇关于基于FPGA的心电信号采集与处理的毕业设计。
     
  • 基于MATLAB和STM32F103的12导联心电图信号采集系统设计.pdf
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    本论文介绍了一种利用MATLAB与STM32F103微控制器结合实现的12导联心电图信号采集系统的开发，旨在提供高精度、实时性的心电信号监测方案。 本段落介绍了一种基于MatLab与STM32F103微控制器的心电图（ECG）信号采集系统设计方法。心电图数据在诊断心脏疾病中至关重要，因此其精确的收集、分析及处理对于医疗工作者和科研人员来说尤为重要。 传统ECG设备在将电信号转换成便于处理的数据格式方面存在局限性；而现有的光电ECG机虽能进行数据采集与存储，但难以利用专业软件对这些数据进行二次处理和深入分析。这限制了心电图信号潜在价值的挖掘。在此背景下，作者提出了一种创新方案：结合MatLab的强大数据分析能力及STM32F103微控制器丰富的软硬件资源。 该系统包含两个主要部分：采集前端与上位机软件。在采集前端中，STM32F103负责对心电信号进行滤波放大，并将其转换为数字信号；而在上位机软件方面，则基于MatLab平台开发了图形用户界面（GUI），并通过串口接收、显示和存储来自STM32F103的数据。 系统设计流程包括以下步骤： 1. 使用STM32F103微控制器作为采集前端，对心电信号进行初步处理； 2. 利用ADS1298R芯片进一步滤波放大信号； 3. 将模拟信号通过AD转换器转化为数字信号； 4. 上位机软件基于MatLab平台实现用户交互，并接收来自STM32F103的数据； 5. 对ECG数据进行处理、显示和存储，同时完成必要的分析。 该系统的设计使科研人员能够更高效地利用MatLab的高级数据分析功能来研究心电图信号。通过将这些信号转换为标准化且易于解析的形式，提高了心电图诊断技术的应用效率与准确性。此外，文章还提到此项目得到了贵州省科技厅、贵阳市科技局以及贵阳学院联合基金的支持。 文中作者包括来自贵阳学院机械工程和电子通信专业的舒泽芳及王娟副教授；其他参与人员还包括彭晓珊和严生梅。该系统不仅有助于提升医疗领域的心电图诊断技术，还在嵌入式系统的实际应用方面展示了MatLab与STM32F103结合的潜力。通过具体的案例研究展示如何利用这些工具构建一个完整的信号采集平台，为学习及开发相关领域的研究人员提供了宝贵的实践经验。
     
  • 基于NI采集卡的LabVIEW信号采集与分析系统
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    本系统利用NI采集卡和LabVIEW软件实现高效、精确的数据采集及实时分析。适用于科研实验中各类信号处理需求。 LabVIEW 基于NI采集卡的信号采集分析系统，以及使用LabVIEW进行信号采集与分析系统的构建，其中涉及到了NI采集卡的应用。
     
  • 基于STM32的交流信号采集编程
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    本项目基于STM32微控制器，设计实现了一套高效的交流信号数据采集与处理系统，涵盖硬件电路搭建及软件程序开发。 基于STM32F103的交流采集程序通过ADC采集、DMA传输、软件滤波以及均方根计算直接得出交流信号的有效值，亲测效果良好且算法简单高效。每一步所需时间在代码中均有详细标注，便于使用和调试。
     
  • 基于LabVIEW的声音信号采集实现
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    本项目采用LabVIEW软件平台，实现了声音信号的高效采集与处理。通过模块化编程，简化了音频数据获取流程，并提供了强大的数据分析工具，适用于科研和工程应用。 利用LabVIEW实现声音信号采集。
     
  • 基于ADS1299的脑电信号采集系统
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    本项目开发了一套基于ADS1299芯片的脑电信号采集系统，能够高精度、低噪声地捕捉人脑电活动数据，适用于医疗健康及科研分析。 基于ADS1299的可穿戴式脑电信号采集系统前端设计具有较高的参考价值和可行性。
     
  • 基于STM32的AD7705双通道信号采集
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    本项目采用STM32微控制器和AD7705高精度模数转换器，实现对两个传感器信号的同时精确采集与处理。适用于工业自动化、医疗仪器等需要高性能数据采集的应用场景。 基于STM32f103的AD7705调试代码已经亲测有效，并且可以通过串口打印数据实现双通道数据采集功能。