标题：基于STM32智慧养老参数采集系统-STM32单片机物联网毕设项目

一、 项目概述

1. 项目背景：

   • 随着社会老龄化加剧和人们健康意识的提升，日常化的健康监测变得越来越重要。

   • 传统医疗设备不便携，无法实现数据的连续采集与云端记录，而消费级智能穿戴设备在数据的准确性和专业性上常有不足。

   • 本项目旨在设计一款介于专业与消费级之间的、基于STM32的多参数健康数据采集系统，为家庭健康管理和远程医疗提供数据支持。

2. 项目目标：

   • 设计并实现一款以STM32为核心的多功能健康参数采集终端。

   • 核心目标：能够非侵入式地采集多项关键生理参数（如心率、血氧、体温等），通过无线通信技术将数据上传至云平台和手机APP，实现数据的可视化、历史追溯和异常报警。

3. 主要功能：

   • 多参数采集：实时采集用户的心率、血氧饱和度(SpO2)、体温等数据。

   • 数据显示：通过本地OLED屏幕实时显示各项健康数据和系统状态。

   • 无线传输：通过Wi-Fi/蓝牙/4G(NB-IoT)模块将数据上传至云端数据库。

   • 云端存储与可视化：云平台存储历史数据，并通过Web界面或APP以图表形式展示趋势。

   • 异常报警：当某项参数超过安全阈值时，系统进行本地声光报警并向手机APP推送提醒。

   • 低功耗设计：支持电池供电，在非采集时段进入休眠模式，延长续航。

二、 系统总体设计

1. 系统架构：

   • 感知层：由各类生物医学传感器组成，如心率血氧模块、温度传感器，是系统的数据来源。

   • 控制层：STM32单片机作为核心，负责控制传感器时序、读取原始数据、进行滤波和计算得到最终参数。

   • 传输层：无线通信模块（如ESP8266 Wi-Fi模块），承担了将处理后的数据安全、可靠地传输到云平台的桥梁作用。

   • 平台层：物联网云平台（如阿里云、ThingsBoard等），负责设备的接入、海量数据的存储、管理和可视化。

   • 应用层：手机APP或Web前端界面，为用户提供数据展示、历史查询和报警管理的交互界面。

2. 系统工作流程：

   • 用户将手指放入心率血氧传感器，体温传感器接触皮肤。

   • STM32初始化并驱动传感器开始采集数据。

   • 传感器将模拟或数字信号传输给STM32。

   • STM32对原始数据进行滤波（如去除工频干扰、运动伪影）、计算（如通过PPG信号计算心率和血氧），得到最终结果。

   • 数据在OLED屏幕上实时刷新显示。

   • STM32将数据打包成指定协议格式（如JSON），通过串口发送给Wi-Fi模块。

   • Wi-Fi模块通过MQTT/HTTP协议将数据上报至云平台。

   • 云平台存储数据并触发规则引擎，如数据异常则向APP推送报警。

   • 用户通过APP或Web端查看实时数据和历史曲线。

三、 硬件系统设计

1. 主控芯片选型：STM32F103C8T6（核心板），具有足够的计算能力处理传感器算法和通信逻辑，且资源丰富（ADC、IIC、UART、定时器）。

2. 核心传感器选型：

   • 心率血氧传感器：MAX30102（首选）。该模块集成红光和红外LED、光电检测器、算法器，可通过IIC接口直接输出心率和血氧数值，极大降低了STM32的处理负担。

   • 体温传感器：MLX90614（非接触式红外测温，IIC接口）或 DS18B20（接触式，精度高，单总线）。推荐MLX90614，可实现非接触测量，体验更好。

3. 通信模块选型：

   • Wi-Fi模块：ESP8266-01S，成本极低，通过AT指令与STM32串口通信，适合室内固定场所使用。

   • 4G/NB-IoT模块（拓展选项）：如移远EC20系列或BC95，适用于户外或没有Wi-Fi覆盖的远程医疗场景，但成本较高。

4. 人机交互模块：

   • 显示模块：0.96寸OLED显示屏（IIC接口），用于显示采集到的参数和连接状态。

   • 报警模块：有源蜂鸣器和LED灯，用于参数超限报警。

   • 输入模块：按键，用于开关机、切换显示界面、启动采集等。

5. 电源管理：采用锂电池供电，配备TP4056充电管理芯片和AMS1117-3.3V稳压芯片，为系统提供稳定能源，并支持USB充电。

四、 软件系统设计

1. 开发环境：Keil MDK 或 STM32CubeIDE。

2. 主程序流程图：

   • 系统初始化（时钟、GPIO、IIC、UART、ADC、定时器）。

   • 外设初始化（OLED、Wi-Fi模块（连接网络和云平台）、传感器（配置MAX30102的工作模式））。

   • 进入主循环。

   • 按键扫描：检测用户操作，如启动一次测量。

   • 数据采集：若启动测量，则循环读取MAX30102和MLX90614的原始数据。

   • 数据处理：

     • 对MAX30102的数据进行滤波处理（如带通滤波、移动平均滤波）以消除噪声。

     • 采用算法（如寻找PPG信号峰值间隔计算心率，通过红光/红外光吸光度比率计算血氧）得出最终值。

     • 读取温度传感器值。

   • 显示与判断：刷新OLED显示；判断数据是否超出正常范围，若超出则触发报警。

   • 数据上传：将一組稳定的数据（如10秒内的平均值）打包成JSON格式（例：{"HR":75, "SpO2":98, "Temp":36.5}），通过Wi-Fi模块上传至云端。

   • 延时，进入下一循环。

3. 关键算法与子系统：

   • 信号处理算法：这是项目的核心难点。需要设计数字滤波器来处理PPG信号，并编写算法可靠地识别出心率值。MAX30102的厂家一般会提供算法库，可以集成使用。

   • 驱动开发：编写IIC驱动以正确读写MAX30102和MLX90614传感器寄存器。

   • 通信协议：定义STM32与云平台之间的MQTT通信主题和消息格式（推荐JSON），确保数据能准确被云平台解析和存储。

五、 物联网平台与APP设计

1. 云平台选择：

   • 阿里云物联网平台：功能强大，提供设备管理、实时数据监控、数据流转和可视化开发（DataV）一站式服务。

   • ThingsBoard：开源物联网平台，可自行部署，功能灵活，可视化能力强，特别适合毕业设计展示。

2. 平台侧功能：

   • 设备管理：创建设备，监控设备在线状态。

   • 数据持久化：存储所有上传的历史数据。

   • 仪表盘开发：创建可视化面板，包含实时数据卡片、历史数据曲线图、仪表盘等。

   • 规则引擎：设置规则，当收到异常数据时自动发送邮件或短信报警。

3. 手机APP/Web端：

   • 功能：显示实时数据、绘制历史趋势曲线图、设置安全阈值、接收报警推送消息。

   • 实现：可以基于云平台提供的配套APP开发工具（如阿里云IoT Studio）快速生成，也可以自己开发小程序或App调用平台API获取数据。

六、 项目创新点与难点

1. 创新点：

   • 多参数集成：将心率、血氧、体温这三项关键健康指标集成在一个便携设备中，性价比高。

   • 专业性与便捷性结合：采用MAX30102等半专业传感器，比消费级手环更注重数据准确性，同时又具备物联网的便捷性。

   • 远程监护功能：通过云平台实现数据共享，方便家人或医生远程查看老人或患者的健康状况，具有社会价值。

2. 难点与解决方案：

   • 信号准确性：PPG信号极易受运动伪影和环境光干扰。解决方案：软件滤波是关键；要求用户测量时保持静止；选用自带环境光消除算法的传感器。

   • 算法可靠性：心率算法是核心。解决方案：优先利用传感器厂家提供的算法库；或研究并实现成熟的PPG峰值检测算法。

   • 功耗与性能平衡：持续采集计算耗电量大。解决方案：采用间歇性工作模式，仅在需要时启动高强度采集和运算，平时处于休眠状态。

   • 设备校准：传感器需要校准才能保证精度。解决方案：设计一个校准模式，与标准医疗设备进行对比读数，并计算校准系数存入STM32的Flash中。

七、 总结与展望

1. 项目总结：总结本项目实现的功能，成功打造了一个原型系统，验证了技术路线的可行性。

2. 不足之处：分析当前局限，如抗运动干扰能力有待加强、外观设计、电池续航等。

3. 未来展望：

   • 增加更多参数：集成心电图(ECG)功能（如采用AD8232模块）、血压监测（难度较大）。

   • 引入人工智能：利用AI算法对长期健康数据进行趋势分析，提供健康风险评估和预测。

   • 产品化设计：设计小巧、可穿戴的外形（如手环样式），提升用户体验。

   • 平台互联：与医院健康管理平台或智慧养老平台对接，融入更大的生态系统。

代码实现：