孙志勇　龚琼　苏大明　王新生　冯亦宁

【摘 要】本系统利用ST公司基于ARM Cortex M3内核的STM32F103RCT6单片机，MPU6050加速度传感器和反射式血氧传感器，设计了一种可以计步、测量人体心率、血氧等参数的手环和基于安卓系统的手机应用程序（APP）。手环和APP之间通过蓝牙通信，在安卓手机端显示参数信息并记录，数据可以上传到服务器，帮助人们对自己的运动状态和健康状况长期监测。血氧饱和度通过与迈瑞PM9000Express监护仪测量结果进行了校准。

【关键词】STM32F103RCT6；MPU6050；血氧传感器；安卓手机

System Design of a Multi Parameter Bracelet

SUN Zhi-yong GONG Qiong SU Da-ming WANG Xin-sheng FENG Yi-ning

（School of life and Environmental Sciences， Guilin University of Electronic Technology， Guilin Guangxi 541004，China）

【Abstract】This system uses the ST company ARM Cortex M3 kernel STM32F103RCT6 microcontroller based on MPU6050 acceleration sensor and a reflection type oxygen sensor， designed a pedometer， heart rate， blood oxygen measurement parameters such as the bracelet and Android systems （APP） based on mobile phone applications. Bracelet and APP through Bluetooth communication， in the Android mobile terminal display parameter information and record， the data can be uploaded to the server， to help people on their exercise status and health status of long-term monitoring. Oxygen saturation by calibrated measurement results with MINDRAY PM9000Express monitor.

【Key words】STM32F103RCT6； MPU6050； Blood oxygen sensor； Android cell phone

0 引言

心脏病是危及人类健康的主要疾病之一，而心率的检测对心脏病的分析及评估具有重要作用。传统的心率检测方法主要有三种，分别是从心电信号中提取、血压间接计算法、光电容积脉搏波法。前两种方法均限制人们的行动，并且如果长时间检测会增加人们生理或心理上的不适。

血氧饱和度是反映人体健康状况的重要参数[1]，它的检测方法分为有创检测和无创检测。有创检测主要采用血气分析仪对采集到的人体血液进行测量，光电容积脉搏波法无需采血就可以实时获取人体血氧饱和度信息，安全可靠且测量装置微型便捷。所以本设计采用光电容积脉搏波法进行血氧饱和度的测量。

智能手机等电子设备的出现，使人们的生活方式发生了巨大改变。实现一种能计步、检测人体心率、血氧等参数的便携穿戴式设备，人们可以通过手机随时了解自己每日行走的步数及健康状况，促进人们制定合理的运动计划，达到及时调节和锻炼的目的，因此具有重要意义。

1 总体设计方案

整个系统由控制器、加速度传感器模块、血氧传感器模块、蓝牙模块、存储模块、报警模块、电源模块、Android手机APP和服务器组成。心率和血氧检测部位为血液循环相对丰富的手指尖。系统结构框图如图1所示。

2 硬件设计

2.1 微处理器

MCU采用STM32F103RCT6，它具有极高的集成度，256K的flash存储器，自带两个12位ADC、拥有IIC、TIMER等众多外设。具有功耗低，体积小，可靠性高，价格便宜等特点。

2.2 加速度传感器模块

加速度传感器选用MPU6050模块，MPU6050芯片内部集成了三轴加速度传感器，具有高达400KHz的IIC接口，模块具有加速度测量范围广、兼容3.3V/5V系统、自带温度传感器等特点。

2.3 血氧传感器模块

血氧饱和度检测采用反射式血氧传感器模块，传感器采集到的信号经模数转换，再经单片机处理得到血氧和心率。該模块支持3.3V供电，工作电流约4mA。

2.4 蓝牙模块

系统与Android智能手机之间采用蓝牙通信，蓝牙选用HC-05模块，该模块兼容3.3V/5V供电，配对中电流30～40mA，通信完毕未通信电流1～8mA，通信时5～20mA（跟串口通信频繁程度呈正比）。

2.5 存储模块

存储芯片选用W25Q64，它有64M内存，具有低功耗、高时钟频率、支持3.3V供电等特点。

2.6 报警模块

该系统通过心率估计人体体温，当心率在某一时间段内恒大于一定值时，判断为发热（人体发热时，心率会加快，体温每升高1℃，心率平均加快12～18次/分），蜂鸣器便报警。

2.7 电源模块

系统用3.3V供电，具有可充电功能。选用3.7V可充电聚合物锂电池（430mA）做输入，经稳压芯片稳压后输出。充电芯片选用TP4056，稳压芯片选用AMS1117-3.3。

2.8 服务器

系统采集到的数据发送到手机后，通过网络上传到服务器，在服务器端保存原始数据，便于研究人员进行后续的相关分析。

3 系统软件及算法

3.1 单片机程序设计

单片机主程序流程图如图2所示。

3.2 计步算法设计

计步算法在手机端实现，主要包括时间窗口和动态阈值。算法流程图如图3所示。

3.2.1 时间窗口设定

人行走的频率一般为0.5～5Hz，即最慢两秒走一步，最快一秒走五步[2]。因此设定时间窗口为0.2～2.0s，在该时间窗口外的所有步伐为无效步伐。

3.2.2 动态阈值

为了适应不同的走路姿势，不能简单设置一个阈值来检测步数。系统持续更新三轴加速度的最大值和最小值，通过峰谷值设定动态阈值。

3.3 心率算法设计

心率有瞬时心率和平均心率。瞬时心率是根据相邻两次心跳间隔时间所确定的心率值，平均心率是指一分钟内心脏实际跳动的次数。通常心脏的跳动与脉搏是同步的，因此，只要测出脉搏跳动次数即可。而测量脉搏是通过记录处理脉搏传感器发出的指脉电信号来实现的[3]。

3.4 血氧算法设计

血氧饱和度算法在单片机端实现。血氧饱和度是指血液中氧和血红蛋白（HbO2）占氧和血红蛋白和还原血红蛋白（Hb）的百分比[4]。即：

当一定波长的光束照射到皮肤表面时，光束通过反射方式传送到光电接收器。由于受到皮肤、肌肉和血液的吸收衰减作用，检测器检测到的光强度将减弱。此过程产生了直流成分（DC）和交流成分（AC）。直流成分由非血液部分和血液中的非脉动部分的光吸收组成，而交流成分反映脉动血的光吸收情况。HbO2吸收红光，波长为 600nm～700nm，Hb吸收近红外光，波长为 800nm～1000nm[5]。本系统采用波长为660 nm 和 940 nm 两路光进行血氧饱和度的检测。系统采集到的两路光的波形如图4所示。

图4 滤波后的红光（左）、红外光波形（右）

根据Lambert-Beer 定律可得反射式血氧饱和度的计算公式：

其中A、B是定标出来的常数。

4 数据处理

4.1 三轴加速度值处理

人行走时很多参数会发生变化，而合加速度的变化能很好地体现步数[6]。我们利用的是矢量和的方法进行和加速度的计算。采集到的信号一般均含有噪声干扰，为提高性噪比，需对信号进行滤波。本系统采取平滑滤波法对和加速度进行滤波。

4.2 血氧饱和度处理

脉搏信号十分微弱，其频带一般在0.05～200Hz之间，信号幅度呈毫伏级水平，在测量过程中易受工频等干扰，故对偶次采集到的极值需舍去，其它信号经低通滤波后，再进行A/D转换。

5 实验结果

5.1 计步实验测试结果

5.2 心率和血氧测试结果

5.3 Android手机APP界面

在Android手机上安装“步步经心”软件，该软件主要包括“运动”、“健康”和“睡眠”三个界面，部分界面如图5所示。

6 总结与展望

本文实现了一种多参数手环的设计与制作，该手环可以监测运动、睡眠和健康管理，测量结果在Android手机APP端显示，并且APP和服务器之间实现了通信功能，历史数据可以上传到服务器，节省了手机存储空间。由于手腕上脉搏信号不明显，所以在检测心率和血氧饱和度时需另接探头在手指端检测。实验结果表明，该系统稳定性好，但由于测量血氧时对计步有一定影响导致计步准确率降低，需进一步完善。

【参考文献】

[1]梅澜潇，黄松，忻尚芝.基于STM32的无创血氧检测仪的研制[J].信息技术， 2014（09）：189-192.

[2]邵宇吉，吴其林，朱治鹏.et al.一种新型腰带计步器的設计研究[J].电子测试， 2015（19）：111-112.

[3]郑开明.基于单片机设计的心率检测仪[J].电脑知识与技术，2012（06）：1431-1433.

[4]苌飞霸，陈维平，徐力，et al.基于光电容积脉搏波法血氧饱和度测量系统研究[J].工业仪表与自动化装置，2015（05）：14-16.

[5]江丽仪，林绍杰，吴效明.基于ZigBee的血氧饱和度检测技术与模块研制[J]. 中国医学物理学杂志，2010（01）：1672-1675.

[6]李易陆，陈洪波，蒋晓旭，et al.基于三轴加速度传感器的人机交互智能手环[J]. 桂林电子科技大学学报，2015（05）： 412-415.

[责任编辑：朱丽娜]