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    基于STM32的“智能可穿戴設備”課程實驗教學平臺設計

    2020-10-12 02:40:38陸翔白培瑞王鵬楊業(yè)旺孫農(nóng)亮
    教育教學論壇 2020年38期
    關鍵詞:嵌入式

    陸翔 白培瑞 王鵬 楊業(yè)旺 孫農(nóng)亮

    [摘 要] 針對生物醫(yī)學工程專業(yè)“智能可穿戴設備技術”課程,設計了一款能夠二次開發(fā)的人體生理參數(shù)實驗教學平臺。該文分析了平臺架構,對光電容積法測血氧脈搏原理和加速度傳感器計步原理進行介紹,并對開發(fā)平臺步態(tài)及心率準確性進行測試,準確率均達到95%以上,實現(xiàn)了預期功能。

    [關鍵詞] 生理參數(shù)監(jiān)測;可穿戴;嵌入式;運動計量;光電容積法

    [基金項目] 2018-2020年度山東省高等學??萍加媱濏椖浚↗18KB140);2018-2021年度山東科技大學青年教師本科教學拔尖人才培養(yǎng)計劃(BJRC20180505);2016-2021年度山東科技大學優(yōu)秀教學團隊資助

    [作者簡介] 陸 翔(1982—),男,博士,山東科技大學電子信息工程學院講師,主要從事嵌入式系統(tǒng)工程設計、視覺跟蹤和計算機視覺研究;白培瑞(1971—),男,博士,山東科技大學電子信息工程學院副教授(通信作者),主要從事醫(yī)學成像技術、醫(yī)學圖像分析、視覺跟蹤、模式識別和計算機視覺研究。

    [中圖分類號] TP368.2? ? [文獻標識碼] A? ?[文章編號] 1674-9324(2020)38-0382-03? ? [收稿日期] 2020-03-31

    引言

    隨著社會技術以及醫(yī)療技術的發(fā)展,自上世紀50年代興起了一門以電子學、現(xiàn)代計算機技術、微電子學等基礎學科為基礎,在與醫(yī)學技術結合的學科——生物醫(yī)學工程。筆者所在院校生物醫(yī)學工程專業(yè)設立于2017年,為了讓學生更好地學習人體生理參數(shù)測量的原理及方法,筆者設計了一款能夠測量人體生理參數(shù)并且能夠二次開發(fā)的學習平臺。

    本文主要對光電容積法測脈搏原理進行介紹,通過生理參數(shù)傳感器對人體的血氧含量以及脈搏進行測量;利用加速度傳感器測量人體運動參數(shù)并計算相應的運動消耗[1]。此外考慮了開發(fā)平臺應具有的可擴展性與開放性,預留了藍牙接口與IO口,便于實現(xiàn)人機交互及功能拓展[2]。

    一、系統(tǒng)方案

    作為人體生理參數(shù)檢測開發(fā)平臺,既要考慮人體生理參數(shù)測量,又要考慮到二次開發(fā)和學習,便于生物醫(yī)學工程學習人員的應用與擴展。在設計時,開發(fā)平臺應有以下功能[3]:

    如圖1所示為人體生理參數(shù)開發(fā)平臺整體原理框圖,硬件部分由主控、傳感器、OLED顯示屏、USB下載電路以及外圍電路組成。

    (一)血氧測量硬件方案

    血氧檢測模塊主要用來收集人體的血氧信息以及心率信息。在本設計中,選擇血氧傳感器時應考慮提高測量精度和數(shù)據(jù)讀取存儲方便。

    MAX30102傳感器集成了脈搏血氧以及心率監(jiān)測功能。其內(nèi)部集成了紅光LED、紅外光LED、光電檢測器,具有標準的IIC通信接口。符合本設計要求。

    (二)運動測量硬件方案

    運動狀態(tài)數(shù)據(jù)采集利用重力加速度計來完成,在本設計中,綜合測量精度及性價比等因素,選擇了MPU-6050作為重力加速度傳感器。作為六軸運動處理組件,MPU-6050的角速度全格感測范圍為±250、±500、±1000與±2000°/sec(dps),可準確追蹤快速與慢速動作。

    二、算法原理

    (一)光電容積脈搏波描記法

    當光照射進皮膚時,皮膚對光產(chǎn)生不同的吸收作用,而且人體血氧蛋白中的氧飽和程度也決定了光吸收量的多少[4]。我們用光敏傳感器將反射回的光轉(zhuǎn)換成相應的電信號。把其中的交流信號提取出來,就能反映出血液流動的特點。圖3是通過傳感器獲取的心電PPG信號。

    通過對原始PPG信號進行濾波處理,得到一定時間內(nèi)的波峰個數(shù),然后經(jīng)過計算可以得到相應的心率。心率計算公式如下:

    3.在信號時間序列中檢測到新的峰值點之后更新閾值,并且根據(jù)過程(2)中的算法檢測下一個新的心率波信號峰值點。

    4.基于在特定時間段內(nèi)檢測到的峰值點的數(shù)量來計算心率。

    通過上述動態(tài)差分閾值峰值檢測法來檢測心率信號的峰值,編寫動態(tài)差分峰值閾值檢測脈搏算法處理傳感器輸出的數(shù)據(jù)。

    (二)步態(tài)測量算法

    人們在水平步行運動過程中,垂直和水平方向會有兩個方向的加速度,并且因為行走時兩只腳來回交替運動,可以化簡為一個周期運動。在一個行走運動周期中總加速度總會有一個相應的峰值。通過檢測運動峰值和正常運動閾值的判別進而實現(xiàn)人們運動狀態(tài)的計算與計量。

    步態(tài)測量的程序流程圖如圖4,并根據(jù)此流程圖編寫相應的程序算法。

    平臺采用了兩種方法來減少人為甩動帶來的計步誤差。

    1.“時間窗口”法,濾除人為的快速搖動數(shù)據(jù)。假設兩個有效步伐的時間間隔在時間窗口0.2s-2.0s之內(nèi),應排除時間間隔超出此事件窗口的所有步伐。

    2.在間隔時間規(guī)定范圍內(nèi),連續(xù)檢測PPG信號3個波峰,才能夠計算為3步。

    三、系統(tǒng)測試

    (一)運動計量測試

    下面對步行和跑步兩種運動行為進行試驗測試,并加入快速抖動實驗。識別率大于95%則認為符合要求。

    由表1數(shù)據(jù),我們發(fā)現(xiàn)步行、跑步和抖動測試的準確率均在95%以上,滿足本平臺設計要求。還可以發(fā)現(xiàn),步行步伐大的人的準確率較高,跑步速度較快時測試結果受干擾最小。

    (二)心率測量

    對手指、耳垂、手腕等部位進行心率的實驗測量,并用聽診儀同步測量結果作為基準值,將比較結果作為正確識別率。

    由表2數(shù)據(jù),我們發(fā)現(xiàn)對于毛細血管比較多的耳垂測量最為準確,對于腕部測量效果較差,手指部位測量較為準確,但是相對于耳垂部位稍有欠缺。

    四、結語

    本文設計了一款人體生理參數(shù)檢測開發(fā)平臺,可實現(xiàn)基本的心率測量及計步測量,同時預留了足夠的IO口資源,方便生物醫(yī)學工程等專業(yè)學生進行二次開發(fā)。

    經(jīng)試驗測試,該平臺已經(jīng)實現(xiàn)了預期功能,但仍存在以下的不足:現(xiàn)程序是直接在裸機上運行的,并沒有搭載操作系統(tǒng),可以加載UC/OS-II操作系統(tǒng),以便于軟件任務的管理。

    參考文獻

    [1]王憲忠.穿戴式多生理參數(shù)健康監(jiān)測系統(tǒng)的研制[D].吉林大學,2017.

    [2]陸翔,劉邦經(jīng).基于STM32的嵌入式綜合實驗開發(fā)平臺研究[J].實驗室研究與探索,2017,36(10):57-60.

    [3]王明蕾,王瑩.基于FPGA和VC++的通信原理實驗教學平臺的設計[J].教育教學論壇,2018(30):268-269.

    [4]李皙茹.基于光電容積描記法的人體生理參數(shù)動態(tài)測量技術研究[D].中國科學技術大學,2017.

    Design of Experimental Teaching Platform for the Smart Wearable Device Course Based on STM32

    LU Xiang,BAI Pei-rui,WANG Peng,YANG Ye-wang,SUN Nong-liang

    (College of Electronic and Information Engineering,Shandong University of Science and Technology,Qingdao,Shandong 266590,China)

    Abstract:For the bio-surgical engineering professional Smart Wearable Device course,we have designed an experimental teaching platform for secondary development of? human physiological parameters.This article analyzes the platform architecture,introduces the principle of photoelectric blood volume measurement of blood oxygen pulse and the principle of accelerometer step counting.We have tested the gait and heart rate accuracy of the development platform,and the accuracy rates are above 95%,achieving the expected functions.

    Key words:Physiological parameter monitoring;wearable;embedded;motion measurement;photoelectric volume method

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