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心率血氧传感器检测

  • 生理监测的蓝牙智能服饰系统

    该系统通过压电薄膜传感器和温度传感器完成数据的采集,实现对心率、体温等实时监测。通过加装外部模块,可以无创测量血糖、血氧等。数据处理后经蓝牙无线传输到手机、电脑等外联终端设备,提供数据备份和远程医疗服务等功能。

    标签: 生理监测 智能服饰 蓝牙

    上传时间: 2014-12-30

    上传用户:爺的气质

  • max30100

    本程序是通过max30100芯片检测人体的心率及血氧饱和度,使用的是arduino开发环境

    标签: 心率血氧传感器检测

    上传时间: 2020-07-15

    上传用户:13970252381

  • MAX30102测试完整资料

    采用STM32F103C8T6小板,驱动血氧心率传感器max30102,实现PPG信号采集,并将计算的心率和血氧值显示在0.96寸OLED和串口上。包含Max30102芯片数据手册及电路图,STM32代码

    标签: max30102 STM32

    上传时间: 2022-05-25

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  • 基于Airoha AB1611 蓝牙sp02血氧血压心率之智能牙刷解决方案资料

    在EURO NCAP 2025 Roadmap中,规划车内儿童存在检测的需求,促使汽车制造商在未来产品设计上须提供此功能。借此帮助解决识别独自遗留在汽车中的儿童和警告驾驶员的问题,添加儿童存在检测功能可提高汽车的整体安全等级。在此, 世平兴业特别介绍以TI IWR1642 雷达单芯片为主的模组,作为车内生命探测检测的推荐方案,其产品特点如下1.其基于77GHz mmWave 射频互补金属氧化物半导体(RFCMOS)技术。调频连续波(FMCW)雷达可实现精确测量距离和相对速度。2.可提供高达4 GHz的超宽频宽,能够以高于24-GHz窄带解决方案16倍的精度感测物体和运动。3.雷达相对不受常见的环境条件的影响 如:灰尘,烟,光线….等。因为FMCW雷达传输特定信号并处理反射,它们可以在完全黑暗和明亮的日光下工作(雷达不受眩光影响)。与超声波相比,雷达通常具有更长的距离和更快的传输时间信号。 

    标签: ab1611 蓝牙 智能牙刷

    上传时间: 2022-06-04

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  • 基于STM32实现的温度、心率、步数原理图

    实现功能如下:1) 通过重力加速度传感器ADXL345检测人的状态,计算出走路步数、走路距离和平均速度。2)通过心率传感器实时检测心率,通过温度传感器检测温度。3)lcd1602实时显示步数、距离和平均速度、心率以及温度值。STM32单片机核心板内部电路图如下图所示。STM32单片机实物图如下图所示。程序文件也已上传:https://dl.21ic.com/download/1582282233-356073.html 

    标签: stm32

    上传时间: 2022-06-08

    上传用户:20125101110

  • 基于STM32实现的温度、心率、步数设计程序

    1) 通过重力加速度传感器ADXL345检测人的状态,计算出走路步数、走路距离和平均速度。2)通过心率传感器实时检测心率,通过温度传感器检测温度。3)lcd1602实时显示步数、距离和平均速度、心率以及温度值。 系统框图及电路设计:系统总体结构框图如下所示:软件程序开发:原理图文件也已上传:https://dl.21ic.com/download/ic-356074.html 

    标签: stm32

    上传时间: 2022-06-08

    上传用户:

  • mems血糖传感器的微弱信号检测技术研究

    当人体内胰岛素分泌不足或胰岛素作用缺失时会导致血糖浓度偏离正常水平从而引发糖尿病及其并发症。血糖浓度的检测是糖尿病科学诊断的前提。本文针对课题组研制的MEMS血糖传感器用于组织液超滤提取检测的功能需求,研究了三电极MEMS血糖检测传感器微电流检测技术并研制了传感器检测与控制电路。本文主要对检测原理、电路设计与分析、电路测试以及检控系统葡萄糖浓度测试等部分进行了详细研究。首先对MEMS血糖传感器的检测原理进行分析,对辅助传感器产生电流的电路(恒电位电路和信号发生电路)原理图进行设计,对传感器产生的微电流范围进行实验分析。对传感器工作过程中产生的电化学噪声进行研究,提出噪声消减方法,为后续微电流检测电路的设计奠定基础。然后结合检测微电流输出特点及血糖传感器超滤提取动作控制需求,设计了检控系统,由微电流检测系统、人机交互及无线通信、电源系统三大部分组成。为验证微电流检测系统电路设计的正确性,本文借助Multisim仿真软件重点对电路中的恒电位及1/V转换的性能进行分析。此外对电路中的噪声来源进行分析,计算相关噪声并分析对电流检测的影响。对元件布置与布线、接地、电路板漏电防护等方面进行了研究,从而提高电路的抗干扰能力在检控电路研制基础上,本文搭建测试系统,测试电路的静态和动态特性.静态特性准确度、重复性、灵敏度、分辨力、稳定性、零漂等:动态特性包括恒电位电路的电压跟随特性以及检测电路的阶跃响应和频率响应特性。测试结果表明,该检测系统满足设计指标。最后,为测试葡萄糖浓度,将微电流检控电路与MEMS血糖传感器集成,做葡萄糖浓度的响应实验和重复性实验。在测试结果数据处理基础上,建立了葡萄糖浓度预测模型。测试结果表明,通过预测模型得到的检测结果符合临床检测精度要求。

    标签: mems血糖传感器 微弱信号检测

    上传时间: 2022-06-18

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  • 基于MSP430的便携式心率计

    该产品采用高度集成化工艺将力敏元件(PVDF压电膜)、灵敏度温度补偿元件、感温元件、信号调理电路电路集成在传感器内。压电式原理采集信号,模拟信号输出,输出同步于脉搏波动的脉冲信号,脉搏波动一次输出一正脉冲。该产品可用于脉率检测,如运动、健身器材设备中的心率测试。从传感器检测到的脉搏信号转化为电压信号送入电压跟随器,起到缓冲的作用,使前级和后级隔离开来,避免相互干扰。输出的信号经前置放大后送入高通滤波器,以滤除传感器的热电干扰,再经过低通滤波器滤除环境中的高频干扰。处理完的信号送入后级继续放大以便得到干扰小且清晰的信号,此信号经比较器和二极管整流后直接送入单片机处理,以驱动显示电路和报警电路。本系统电路的软件部分能够精确跟踪微小心电信号的频率。所采用的技术是单片机的断捕获功能以及数学算法误差消除、硬件结构误差消除。

    标签: msp430 便携式心率计

    上传时间: 2022-07-29

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  • 基于RBF神经网络的开关磁阻电机无位置传感器控制及单神经元PID控制

    开关磁阻电机(SwitchedReluctanceMotor,SRM)具有结构简单、工作可靠、效率高和成本较低等优点,在很多领域都显示出强大的竞争力,但是位置传感器的存在不仅削弱了SRM结构简单的优势,而且降低了系统高速运行的可靠性,增加了成本,探索实用的无位置传感器检测转子位置的方案成为开关磁阻电机驱动系统(SwitchedReluctanceMotorDrive,SRD)研究的热点。SRM高度非线性的电磁特性决定了在精确的数学模型基础上实现无位置传感器控制十分困难,而人工神经网络的出现为解决这个问题提供了新的思路。径向基函数(RadialBasisFunction,RBF)神经网络是一种映射能力极强的前向型神经网络,具有收敛速度快、全局逼近能力强等优点。本文提出一种利用自适应RBF神经网络对SRM进行控制的新方法,所采用的RBF神经网络以电机绕组的相电流、磁链作为输入,转子位置作为输出,通过离线和在线相结合的方法对网络进行训练,建立SRM电流、磁链与转子位置之间的非线性映射,从而实现SRM的无位置传感器控制。 常规的PID控制以其结构简单、可靠性高、易于工程实现等优点至今仍被广泛采用。在系统模型参数变化不大的情况下,PID控制效果良好,但当被控对象具有高度非线性和不确定性时,仅靠PID调节效果不好。对于SRM,它的电磁关系高度非线性,固定参数的PID调节器无法得到很理想的控制性能指标。论文提出了一种基于RBF神经网络在线辨识的SRM单神经元PID自适应控制新方法。该方法针对开关磁阻电机的非线性,利用具有自学习和自适应能力的单神经元来构成开关磁阻电机的单神经元自适应控制器,不但结构简单,而且能适应环境变化,具有较强的鲁棒性。同时构造了一个RBF网络对系统进行在线辨识,建立其在线参考模型,由单神经元控制器完成控制器参数的自学习,从而实现控制器参数的在线调整,能取得更好的控制效果。 仿真及实验结果表明,自适应RBF神经网络能够实现电机的准确换相,从而实现了电机的无位置传感器控制;基于RBF神经网络在线辨识的单神经元自适应控制能够达到在线辨识在线控制的目的,控制精度高,动态特性好,具有较好的自适应性和鲁棒性。

    标签: RBF PID 控制 神经网络

    上传时间: 2013-04-24

    上传用户:skfreeman

  • 基于PIC16F877A的车内有害气体检测控制系统设计

    在研究车内有害气体成份的基础上,设计了一个基于PICl6F877A的车内有害气体检测控制系统。对该系统的控制方案、电源电路、复位电路、振荡电路、传感器检测电路、车窗控制电路、语音控制电路和相应的控制软件进行了设计。试验表明,该系统能有效检测车内确定的有害气体成份,并能对车内有害气体浓度进行有效调节,可改善车内空气质量。

    标签: F877 877A PIC 16F

    上传时间: 2013-11-05

    上传用户:lijinchuan