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利用stm32进行心跳信号监测,并发送心率信息。

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简介:
通过对STM32正点原子MINI开发板上心跳信号的监测,以及利用SIM900短信模块进行心率的发送和实时显示,从而实现了对心率数据的有效获取与呈现。

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客服
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  • 基于STM32与短通知
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    本项目采用STM32微控制器设计了一款心跳信号监测设备,并能通过SIM模块将监测到的心率数据以短信形式发送给用户指定联系人,确保健康状况实时传达。 基于STM32正点原子MINI开发板的心跳信号监测系统能够通过SIM900模块发送心率数据,并在液晶屏上实时显示心率数值。
  • MATLAB【Matlab仿真 第1993期】.zip
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    本资源为使用MATLAB软件进行心电信号处理及心率检测的技术分享。通过模拟数据或实际ECG信号,用户可学习到如何编程实现心率监测算法。适合科研和工程应用的初学者。 在上发布的Matlab资料包括完整的代码文件,并且所有代码均经过测试可以正常运行,非常适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容: - 主函数:main.m; - 其他调用的m文件;无需单独运行这些辅助文件。 - 运行结果效果图展示。 2. 支持Matlab版本为2019b。如遇问题,请根据错误提示进行调整,或寻求帮助解决疑问。 3. 使用步骤: 一、将所有相关文件放置于当前工作目录中; 二、双击打开main.m文件; 三、点击运行按钮直至程序执行完毕并显示结果。 4. 若需进一步的仿真咨询或其他服务,请直接联系博主。可以请求以下内容的帮助: - 请求博客或资源完整代码提供 - 复现期刊论文中的Matlab代码 - 定制专属的Matlab程序开发项目 - 科研项目的合作洽谈
  • Python摄像头
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    本项目运用Python编程结合计算机视觉技术,通过分析用户面部视频流中的微小颜色变化来估算心率,实现非接触式健康监测。 本段落介绍使用 OpenCV 检测人体皮肤颜色变化并计算心率的方法。通过分析视频流中的肤色区域亮度变化来估算心跳频率。这种方法基于血液容积的周期性变化导致图像中特定区域的颜色和亮度发生变化,从而间接测量心率。文中详细说明了如何利用OpenCV库进行色彩空间转换、阈值处理以及特征点跟踪等步骤以实现这一目标,并提供了相应的代码示例供读者参考学习。
  • MATLAB分析
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    本项目运用MATLAB软件对心电信号进行深入分析和处理,旨在提取有效的心电特征,并识别潜在的心脏疾病模式。通过编程实现信号滤波、QRS波群检测及频谱分析等功能,为心脏病诊断提供技术支持。 使用MATLAB对心电信号进行分析,包括读取信号、插值处理、滤波以及在时域和频域上进行波形分析。
  • 使STM32AD采集至串口
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    本项目利用STM32微控制器实现模拟信号的数字化转换,并通过串行通信接口将数据传输给外部设备,适用于各种传感器信号监测系统。 STM32通过AD采集信号后进行量化处理,并将数据发送到串口。这仅供初学者参考。
  • EMD和CEEMDAN算法呼吸的实例(消除呼吸旁瓣干扰,)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。
  • MATLAB的预处理
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    本研究探讨了使用MATLAB对心电图信号实施预处理的方法,包括滤波、去噪和QRS波群检测等步骤,以提高后续分析的准确性。 基于MATLAB的心电信号预处理能够有效消除肌电干扰和工频干扰,并抑制基线漂移。
  • Android示例代码:摄像头
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    本项目提供了一个基于Android平台的心率监测应用实例,通过手机摄像头捕捉面部视频流,分析血管颜色变化以计算心率。适用于健康管理和运动跟踪场景。 我有一个Android例子源码,用于通过摄像头检测心率。我已经测试过了,并且可以直接导入Eclipse进行编译。对这个项目感兴趣的同学可以下载学习一下。
  • MATLAB GUI分析(附带Matlab源码,第2770期).mp4
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    本视频教程使用MATLAB GUI工具讲解如何获取并分析心电信号以计算心率。内容包括代码详解及实践操作,适合科研与工程学习参考。 佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码,所有代码均经过测试可正常运行,并适合编程新手使用。 1. 代码压缩包内容包括主函数main.m和其他调用函数m文件;无需额外操作即可直接运行。 2. 所有代码适用于Matlab 2019b版本。如遇问题,请根据提示进行相应修改,或寻求帮助。 3. 运行步骤如下: - 步骤一:将所有文件放置在Matlab的当前工作目录中; - 步骤二:双击打开main.m文件; - 步骤三:点击运行按钮并等待程序完成以获取结果。 4. 需要其他服务,如代码复现、文献重现或科研合作,请联系博主。具体服务包括: 1) 博客或资源的完整代码提供 2) 期刊或参考文献复现 3) Matlab程序定制开发 4) 科研项目合作
  • C/C++程间
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    本项目利用C/C++实现跨进程心跳监测机制,确保系统中各关键服务间的通信稳定性和可靠性,适用于分布式系统的健康状态监控。 在CC++编程中,进程间通信(IPC, Inter-Process Communication)是系统级编程的重要组成部分,用于不同进程之间的信息交换。心跳检测是一种常见的IPC机制,用于确认进程是否正常运行,即判断进程是否活或已僵死(僵尸状态)。这种机制常用于分布式系统、服务监控以及高可用性解决方案中。 心跳检测的基本思想是在规定的时间内定期发送一个信号或消息到目标进程,如果目标进程能够回应,则认为该进程是活动的;反之,若超过预设时间没有响应,则认为可能存在问题,并可采取相应措施如重启进程或者触发故障恢复流程。 在CC++中实现心跳检测通常会涉及以下关键知识点: 1. **信号(Signal)**:Linux系统提供了一套信号机制用于进程间通信。例如`SIGUSR1`和`SIGUSR2`是用户自定义的信号,可用于心跳检测。一个进程可以向另一个发送这些信号,并在接收方应答后确认其仍在运行。 2. **进程ID(PID)**:需要知道要监控的进程的PID,在心跳检查中十分关键。可以通过调用`getpid()`获取当前进程的PID或通过如`fork()`、`exec()`等函数创建子进程并获得其PID。 3. **共享内存(Shared Memory)**:这是一种高效的数据交换方式,允许两个或多个进程访问同一块内存区域来实现心跳检测。发送方可以设置一个标志位表示存活状态,接收方定期检查这个标志以确认是否正常运行。 4. **管道(Pipe)和FIFO**:通过读写无名的管道或者有名的数据传输通道FIFO进行信息传递是另一种方式。发送进程向这些通道中写入特定的信息,而接收者则定时读取并根据情况判断心跳状态。 5. **套接字(Socket)**:在网络环境中,可以使用TCP连接来实现可靠的心跳包传送。通过定期发送心跳数据,并在规定时间内未收到回应,则认为目标进程可能存在问题。 6. **线程同步原语**:如互斥锁和条件变量等,在多线程环境下用于保证正确操作并避免并发访问造成的冲突。 7. **计时器(Timer)**:设置定时器,例如`alarm()`或`setitimer()`函数可以在指定时间后触发回调执行心跳检测或者超时处理程序。 8. **错误处理和异常处理机制**:当发现进程出现异常情况时需要有适当的响应措施,比如发送信号、记录日志或重启进程等操作。 在实施心跳检测的过程中需要注意以下几点: - 定时器的精度与稳定性对于确保心跳检查准确性至关重要。 - 需要考虑网络延迟及系统负载问题以合理设定心跳间隔和超时期限。 - 心跳监测应当尽量轻量,避免影响被监控进程的工作效率。 - 要注意防止出现死锁或资源浪费的情况发生,并保证检测机制自身的稳定性。 文件heartbeat_YQ可能是实现上述功能的具体代码示例。在实际开发时可以参考此类实例来理解和实施心跳检查的程序逻辑。