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。
5星
