刘文婕 高星宜 余越
摘要:系统以STM32F103C8T6单片机为核心通过心率传感器进行心率采集。经测试,系统工作正常,达到设计要求。这样的系统性能良好,结构简单,耗电低,体积小,输出显示稳定。通过该课题学习掌握了测量的原理、方法、实现过程。学会了相关的单片机知识,能够较全面的融合电路、电子技术、信号采集和处理、程序设计等等的专业知识。随着电子技术的发展,脉搏测量技术也越来越先进,对脉搏的测量精度也越来越高,脉搏测量仪的发展主要向以下几个趋势发展:
(1) 数字化技术等先进技术的应用。
(2)多功能化越来越明显。
(3)蓝牙远程数据传输。
关键词: STM32F103C8T6单片机;心率体温;传感器;信号采集;蓝牙
1. 选题的背景及意义
智能安全带,并非仅一个智能化的安全带。而是一套全新的将人体生物信息,与终端紧密相连的一个体系。
方向一:汽车
智能安全带可实时的将人体的生命体征传输至控制端,当驾驶员或乘客身体突发状况时,安全带可将信号传输给终端,终端可控制汽车采取必要的措施。
方向二:游乐场
当游客因为过度兴奋等因素,造成身体上突发的心率突升、高血压时,智能安全带监测到情况的同时会联系终端,采取及时关闭设备等措施。
方向三:老人座椅、高空作业安全带
智能安全带并非一个独立的配件,而是一套新概念的安全保障系统。由于其具有生命体征监测的功能,更可以用于其他设备。如应用于老人的智能座椅,更合理的满足老人的生活需求。应用于作业安全带,对高空作业工作者的身体状况进行预测和实时的监测,防止作业者因作业者的身体出现状况而发生意外。
2.系统单片机选择
32单片机是INTEL公司生产的。它具有结构简单,价格便宜,易于开发的特点。通用型,有总线扩展,有较强的位处理功能,有全双工异步串行通信口。本设计中,单片机只需要对脉搏信号的波动频率进行测量、计算和显示,对单片机的要求不是很高。而对32单片机,本人比较熟悉,所以,本设计中选择STM32F103C8T6单片机作为信息处理核心系统:采用STM32F103C8T6单片机作为控制器,分别对输入、显示、信号的处理和控制。
3. STM32F103C8T6的介绍
单片机也就是我们经常说的单片小型计算机。经常用在控制领域中。是微型计算机的非常重要的一部分。在我们日常生活中经常用来进行控制。单片机主要是由内部单块集成电路构成。内部最为重要的就是包含了cpu处理芯片也就是中央处理器、IO口和存储器。我们只需要用相应的编译器烧写程序就可以实现对外围器件的控制。对单片机的选型设计是以STM32C8T6核心板。STM32单片机是一个低电压,高性能微处理和快速可擦除字节。它非常简单,方便,易于使用。在医疗机构和工业生产中广泛应用于实时控制、停车场、计算机外围设备和通信设备等各个领域。
STM32F103是STM32f101的增强型单片机,在32位的MCU中性能最强;具有出众的控制和通讯,非常适合低电压/低功耗的应用场合。
STM32103基于专为要求高性能、低成本、低功耗的嵌入式应用专门设计的ARM Cortex-M3内核。时钟频率达到72MHz,是同类产品中性能最高的产品;内置32K到128K的闪存,闪存执行代码,STM32功耗36mA,是32位市场上功耗最低的产品,相当于0.5mA/MHz。STM32有4个p口;SPI-NSS片选,使能。
SPI-MISO数据输出;SPI-SCK时钟线;SPI-MOSI数据输入。
STM32单片机复位:复位电路的作用是为了是系统恢复到初始状态的,单片机的复位方式也是存在好几种的:上电复位,系统复位,备份区域复位。上电复位:其产生的条件是,当系统上电、掉电,以及系统从待机模式返回时,发生电源复位。电源复位能够复位除了备份区域寄存器之外的所有寄存器的状态。系统复位: 位:
1.NRST引脚上的低电平(外部复位)
2. 窗口看门狗计数终止(WWDG复位)
3. 独立看门狗计数终止(IWDG复位)
4. 软件复位(SW复位)
5. 低功耗管理复位
STM32有着很强大的通信功能和控制功能。这一点是51单片机无法比拟的。因为51单片机只有1个串口进行通信,而32单片机具有5个串口进行通信,所以对一些要求用串口进行通信的模块而且就不需要通过CD4052等双串口模块来转换,所以这一点被市场上广泛的运用,32单片机因为本身可以进行多种不同的时钟模数来进行工作,所以在功耗要求比较严格的产品中占有一席之地。
STM32特点:
1. STM32C8T6系列的起振晶部分采用了RTC,低负载的方式,而没有像传统的比较廉价的圆柱晶振。
2.引脚个数为48个。
3.工作频率为72MHZ。
4.单片机具有3个普通定时器和1个高级定时器。
5.单片机具有2个2位/16通道的ADC模数转换。
6.使用了3.3V稳压芯片,可以保證最大输出300MA电流。
7.支持ST-LINK和JTAG调试下载。
8.存储资源为64kb byte FLASH和20byte Sram。
参考文献:
[1]崔昊 周雨枭 刘卓 潘天祺. 智能驾驶辅具及智能可穿戴车载智能设备[D]. 中国高新区,2018.
[2]汤明. 基于物联网的可穿戴式动态心电实时监测终端设计与实现[D]. 浙江大学,2018
[3] J McLaughlin, M McNeill, B Braun and P D McCormack. Piezoelectric sensor determination of arterial pulse wave velocity [M]. UK:INSTITUTE OF PHYSICS PUBLISHING, 2003, 6-4.
东南大学创新学院 江苏 南京 210088
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