OxiFine是一种开源脉搏血氧仪设备，使用最少的组件和最简单的设计方面制成。它是一种不同于传统脉搏血氧仪的模块化设备。制造商可以构建设备，并可以使用配套的移动应用程序监控以bpm为单位的脉搏率和以百分数为单位的SpO2水平。这将从设备上取下显示单元，我们可以使用普通的micro-bUSB电源适配器为其供电，这样也可以避免使用电池。这将最终减小产品的尺寸和成本。补给品NodeMCUD1MiniMAX30100脉搏血氧计传感器3D打印零件Micro-bUSB适配器第1步：构建电路按照电路图将MAX30100的引脚连接到NodeMCUVin>>5VSCL>>D1SDA>>D2Gnd>>Gnd第2步：打印3D零件我使用的打印设置喷嘴直径：0.6mm层高：0.28mm填充率：100%v2d1_bottom.stlv2d1_top2.stlv2d1_top.stl第3步：将代码上传到NodeMCUD1Minioxifine_code.txt（点击下载）第4步：组装组件组装3D打印外壳内的组件。并赋予它弹性效果，如图所示，将两条橡皮筋粘在主体上第5步：创建应用程序下载Blynk应用程序登入添加两个仪表将它们命名为脉搏率和SpO2给出单位为bpm和%将引脚定义为脉搏率的V0和SpO2的V1第6步：连接应用程序并开始阅读第7步：结论此表显示了OxiFine在同一个人身上测试时与市售脉搏血氧仪设备相比给出的值。结果与市售设备相当。以上就是这个项目的全部内容了，欢迎评论交流*以上内容翻译自网络，原作者：Vishnu机器人技术，如涉及侵权可联系删除。

在新冠期间，人们对创造更多创新医疗设备的兴趣高涨，因为近年来表明医疗保健的情况是多么不可预测。我们以前从未面临过如此迫切地需要口罩、呼吸机、氧气瓶和其他必须具备的设备来战胜这一流行病。所有这些都成为开发可以长时间自主工作的设备的触发因素，无需访问互联网或云，只需使用超低功耗的电池即可。在本教程中，我想提供一个生动的示例，说明微型ML方法如何通过在微控制器上运行推理来帮助预测是否存在即将发生的心律失常，而无需将相应的传感器数据发送到云端。让我们学习如何训练一个紧凑的机器学习模型并将其嵌入到8位ATmega2560微控制器中。我特意选择了这种内存受限且原始的微控制器，以展示微型机器学习设备的简单和智能。特点、目标：0...186-示例说明目标-样本类别（0-正常心跳，1-受心律失常或心肌梗塞影响的心跳）我将所有案例合并到一个CSV文件中，并将其拆分为一个用于训练的数据集（11,641行）和一个用于推理的文件（2,911行）。心肌收缩幅度作为训练模型的特征。在这里，您可以下载我们用于对新数据进行模型训练和预测的预处理训练和测试数据集。Procedure.Step1：TinyML模型训练对于我项目的AI部分，我选择了NeutonTinyML平台。Neuton拥有一个特殊的算法，可以在准确性和紧凑性方面自动创建一个最佳模型。最好的部分-模型不需要压缩（这是完美的，因为我需要一个支持8位架构的非常小的模型）。接下来，我上传了一个CSV文件并选择了应该训练预测的列。就我而言，这是一列，它表明心电图上是否存在心律失常（1-是，0-否）。由于我需要将模型嵌入到8位微控制器中，因此我在界面中选择了这样的设置（8位支持）并开始训练。一切都是自动发生的。让我们从训练模型开始。我从这个资源中获取了原始数据集：https://www.physionet.org/content/ptbdb/1.0.0/。该数据集包含心率振荡的信号。这些信号对应于正常病例和受不同心律失常和心肌梗塞影响的病例的心电图(ECG)形状。目标是根据心电图形状检测受心律失常和心肌梗塞影响的异常心跳。如有必要，所有样本都被裁剪、下采样并用零填充到固定尺寸187。每行的最后一个元素表示该示例所属的类。模型经过训练。为了评估它的质量，我选择了曲线下的区域。我的模型变得非常小而准确：曲线下面积=0.96，模型大小=0.7Kb，系数数=253。第2步：嵌入微控制器之后，我下载了存档。它在训练完成后立即出现。档案包含：关于模型的信息在计算过程中使用二进制和十六进制两种格式的权重和元信息文件。计算器一组函数，是Neuton算法的附加功能，可提供推理。例如，计算器包括加载模型、调用回调函数（如传输数据、接收计算结果等）。纽顿图书馆一种执行计算的算法。实施文件一个文件，您可以在其中根据业务需求为计算结果设置操作逻辑。如您所见，存档文件夹包含所有必要的文件，这些文件可以简单地转移到微控制器固件项目中。由于我没有真正的心电图仪，我从计算机传输数据。为此，我开发了一个由标头、数据部分和校验和组成的简单协议。包头结构如下：类型定义结构{uint16_t序言；uint16_t大小；uint8_t类型；uint8_t错误；uint8_t保留[2]；}包头；我还提供了数据包，其中包含有关模型输入数量、执行预测的数据传输以及计算器RAM和闪存消耗的内存和预测时间的报告：类型定义枚举{TYPE_ERROR=0,TYPE_MODEL_INFO，TYPE_DATASET_INFO，TYPE_DATASET_SAMPLE，TYPE_PERF_REPORT，}数据包类型；然后我开发了一个数据包解析器，它将从系统板的USB-UART接口接收字节流作为输入，并在接收到具有正确校验和的数据包后，将激活回调函数以处理数据包。让我们打开user_app.c文件并创建一个神经网络对象：静态神经网络神经网络={0};为了初始化神经网络对象，我调用了CalculatorInit函数。初始化成功后，回调函数CalculatorOnInit被调用，我从model.c文件中加载了模型。对于预测，我调用了CalculatorRunInference函数。该函数反过来激活三个回调函数：预测之前和之后，以及包含预测结果的回调函数。我填写了它们：在我启动的CalculatorOnInferenceStart函数中，在CalculatorOnInferenceEnd函数中我停止了计时器并计算了预测时间的最小值、最大值和平均值。在CalculatorOnInferenceResult函数中，我分析了存在/不存在心律失常的类概率。当它不存在时，我打开绿色LED，但如果检测到心律失常，它是红色的。我将LED连接到GPIO端口52和53，并将预测结果发送到计算机。在草图文件中，我初始化了神经网络对象、数据包解析器、GPIO和UART端口：无效设置（）{pinMode（LED_RED，输出）；pinMode（LED_GREEN，输出）；led_red(1);led_green(1);初始化=(0==app_init());初始化&=(0==parser_init(channel_on_valid_packet,app_inputs_size()));序列号.开始（230400）；}我写了一个代码来在从UART接收数据时调用解析器：无效循环（）{如果（！初始化）{而（1）{led_red(1);led_green(0);延迟（100）；led_red(0);led_green(1);延迟（100）；}}而(Serial.available()>0)parser_parse(Serial.read());}让我们编译并将草图上传到系统板（“验证”和“上传”按钮）。成功！第3步：在微控制器上运行推理为了模拟心电图仪的工作，我使用libuv库编写了一个简单的桌面应用程序。该应用程序执行了以下操作：将向量发送到发生预测的设备从设备接收响应，关于发送的心电图是否包含心律失常，并显示响应运行应用程序的计算机与执行预测的微控制器之间的交互是通过本文上面描述的协议发生的。由于该设备通过串行端口连接到计算机，因此通信以二进制格式进行。我对微控制器进行了编程，以便当检测到心律失常时，我可以看到红灯，如果没有，然后绿灯亮起.在下面找到一个视频链接，展示它是如何工作的。未检测到心律失常检测到心律失常注意：在使用TensorFlow执行类似操作时，我们大部分时间都花在手动选择神经网络架构及其参数、模型转换、压缩和减少操作次数上，但我仍然没有设法嵌入模型成一个8位微控制器。总结新冠疫情表明医疗保健需要创新，我希望医疗边缘设备的巨大繁荣等待着我们。我们需要更多不怕电力和互联网中断的设备。非常便宜的设备，办公室里的任何人都可以轻松创建。*以上内容翻译自网络，原作者：亚历克斯·米勒，如涉及侵权，可联系删除。

背景由于现今疫情的状况，促使人们对创造创新医疗设备的需求剧增，因为近年来表明医疗保健的情况难以预测。我们以前从未面临过如此迫切地需要口罩、呼吸机、氧气瓶和其他必须具备的设备来战胜这一流行病。并且即使没有掌握深层的技术技能，这些设备也能被广泛制造，这一点至关重要。或许你可能听说过两个来自伦巴第大区的工程师的故事，他们在意大利疫情最严重的时候，拯救了他们的城市。而最初他们只是在办公室的3D打印机上打印用于呼吸机的塑料阀门，并免费提供给医院.疫情改变了很多人，即使是那些以前远离医学的人。介绍：在本教程中，我想提供一个生动的示例，说明微型ML方法如何通过在微控制器上运行推理来帮助预测是否存在即将发生的心律失常，而无需将相应的传感器数据发送到云端。我们将学习如何训练一个紧凑的机器学习模型并将其嵌入到8位ATmega2560微控制器中。我特意选择了这种内存受限且原始的微控制器，以展示微型机器学习设备的简单和智能。让我们从训练模型开始。我从这个资源中获取了原始数据集：https://www.physionet.org/content/ptbdb/1.0.0/。该数据集包含心率振荡的信号。这些信号对应于正常病例和受不同心律失常和心肌梗塞影响的病例的心电图(ECG)形状。目标是根据心电图形状检测受心律失常和心肌梗塞影响的异常心跳。如有必要，所有样本都被裁剪、下采样并用零填充到固定尺寸187。每行的最后一个元素表示该示例所属的类。特征：0...186-示例说明目标-样本类别（0-正常心跳，1-受心律失常或心肌梗塞影响的心跳）我将所有案例合并到一个CSV文件中，并将其拆分为一个用于训练的数据集（11,641行）和一个用于推理的文件（2,911行）。心肌收缩幅度作为训练模型的特征。在这里，您可以下载我们用于对新数据进行模型训练和预测的预处理训练和测试数据集。Procedure.Step1：TinyML模型训练对于我项目的AI部分，我选择了NeutonTinyML平台。Neuton拥有一个特殊的算法，可以在准确性和紧凑性方面自动创建一个最佳模型。最好的部分-模型不需要压缩（这是完美的，因为我需要一个支持8位架构的非常小的模型）。接下来，我上传了一个CSV文件并选择了应该训练预测的列。就我而言，这是一列，它表明心电图上是否存在心律失常（1-是，0-否）。由于我需要将模型嵌入到8位微控制器中，因此我在界面中选择了这样的设置（8位支持）并开始训练。一切都是自动发生的。模型经过训练。为了评估它的质量，我选择了曲线下的区域。我的模型变得非常小而准确：曲线下面积=0.96，模型大小=0.7Kb，系数数=253。第1步：嵌入微控制器下载存档，档案包含：关于模型的信息在计算过程中使用二进制和十六进制两种格式的权重和元信息文件。计算器一组函数，是Neuton算法的附加功能，可提供推理。例如，计算器包括加载模型、调用回调函数（如传输数据、接收计算结果等）。NeutonLibrary一种执行计算的算法。实施文件一个文件，您可以在其中根据业务需求为计算结果设置操作逻辑。存档文件夹包含所有必要的文件，这些文件可以简单地转移到微控制器固件项目中。由于我没有真正的心电图仪，我从计算机传输数据。为此，我开发了一个由标头、数据部分和校验和组成的简单协议。包头结构如下：类型定义结构{uint16_tpreamble;uint16_tsize;uint8_ttype;uint8_terror;uint8_treserved[2];}包头；我还提供了数据包，其中包含有关模型输入数量、执行预测的数据传输以及计算器RAM和闪存消耗的内存和预测时间的报告：类型定义枚举{TYPE_ERROR=0,TYPE_MODEL_INFO，TYPE_DATASET_INFO，TYPE_DATASET_SAMPLE，TYPE_PERF_REPORT，}数据包类型；然后我开发了一个数据包解析器，它会从系统板的USB-UART接口接收字节流作为输入，并在接收到具有正确校验和的数据包后，将激活回调函数以处理数据包。让我们打开user_app.c文件并创建一个神经网络对象：静态神经网络神经网络={0};为了初始化神经网络对象，我调用了CalculatorInit函数。初始化成功后，回调函数CalculatorOnInit被调用，我从model.c文件中加载了模型。对于预测，我调用了CalculatorRunInference函数。该函数反过来激活三个回调函数：预测之前和之后，以及包含预测结果的回调函数。我填写了它们：在我启动的CalculatorOnInferenceStart函数中，在CalculatorOnInferenceEnd函数中我停止了计时器并计算了预测时间的最小值、最大值和平均值。在CalculatorOnInferenceResult函数中，我分析了存在/不存在心律失常的类概率。当它不存在时，我打开绿色LED，但如果检测到心律失常，它是红色的。我将LED连接到GPIO端口52和53，并将预测结果发送到计算机。在草图文件中，我初始化了神经网络对象、数据包解析器、GPIO和UART端口：voidsetup(){pinMode(LED_RED,OUTPUT);pinMode(LED_GREEN,OUTPUT);led_red(1);led_green(1);initialised=(0==app_init());initialised&=(0==parser_init(channel_on_valid_packet,app_inputs_size()));Serial.begin(230400);}AndIwroteacodetocalltheparserwhenreceivingdatafromtheUART:voidloop(){if(!initialised){while(1){led_red(1);led_green(0);delay(100);led_red(0);led_green(1);delay(100);}}while(Serial.available()>0)parser_parse(Serial.read());}让我们编译并将草图上传到系统板（“验证”和“上传”按钮）。成功！第2步：在微控制器上运行推理为了模拟心电图仪的工作，我使用libuv库编写了一个简单的桌面应用程序。该应用程序执行了以下操作：将向量发送到发生预测的设备从设备接收响应，关于发送的心电图是否包含心律失常，并显示响应运行应用程序的计算机与执行预测的微控制器之间的交互是通过本文上面描述的协议发生的。由于该设备通过串行端口连接到计算机，因此通信以二进制格式进行。我对微控制器进行了编程，以便当检测到心律失常时，我可以看到红灯，如果没有，然后绿灯亮起.注意：在使用TensorFlow执行类似操作时，我们将大部分时间花在手动选择神经网络架构及其参数、模型转换、压缩和减少操作次数上，但我仍然没有设法嵌入模型成一个8位微控制器。如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：AlexMiller，如涉及侵权，可联系删除。

它可以通过帮助身体的能量输出和再生来改善睡眠、精神集中和身体的整体表现。脉冲电磁场​​疗法(PEMF疗法)，也称为低场磁刺激(LFMS)，使用电磁场来试图治愈骨不连的骨折和抑郁症。它可用于补充和增强当前现有的医疗保健方式。此外，PEMF疗法通过帮助身体细胞的能量输出和再生来改善睡眠、精神集中和身体的整体表现。此类设备的商业售价在数百到数千美元之间，因此我的目标是让更多买不起的人可以使用这种易于构建和功能强大的设备。这次我还将向您展示一种制作高功率PEMF设备的简单方法，该设备的磁通密度比以前的设备强10倍左右。构建这样的设备有两种选择：1.将电源电压增加到大约50-70V和3-5A的电流，从而增加线圈的欧姆电阻。2.使用旧PC的标准电源（12V/20A），并降低线圈的欧姆电阻。第一种方式不实用，因为它使用的是非标准的电源，很难获得，由于使用两个稳压器，原理图会复杂得多，而且电压为70伏以上有潜在危险。第二种方式没有这些缺点，它更容易制造和使用更容易获得的组件。该设备的构建非常简单，包含以下组件：-PWM信号发生器模块ZK-PP1K（另外，您可以使用我之前的PEMF项目中使用的任何信号发生器模块）Mosfet安装在没有绝缘的足够大的铝制冷却器上，因为每个晶体管的漏极是相互连接的。应使用横截面至少为2.5mm的合适电线进行互连，因为有非常强的电流流过它们。应特别注意线圈的构造，因为Mosfet很容易燃烧。这就是为什么我用线圈和电线的尺寸制作了详细的图纸。当然，也可以制作其他尺寸的线圈，但必须满足两个条件：当设备打开时，“脉冲”LED以信号发生器设置的频率开始闪烁。根据此类设备的许多制造商的说明，该频率应在4至30Hz的范围内，占空比的值为5%至15%。电位器控制磁通量的强度，其强度与LED的强度成正比。现在为了演示磁通量的强度，我们将做一个小实验。我们将一个小的永磁体穿过环面。在强磁场的作用下，磁铁被线圈开裂。这种效果被用于所谓的线圈枪设备中。该设备在非常强的电流下工作，因此有必要采取某种保护措施。在这种情况下，保护包含在您的外部电源中，我不是医学专家，我无法讨论该设备的效果，尽管我个人有很多使用它的积极经验。我也可以肯定地说，低频磁场绝对没有负面影响，除非是有禁忌的人（怀孕、心脏起搏器、出血、活动性肺结核、恶性肿瘤）。事实上，MRI成像使用的磁场比PEMF强数万倍，而且我们知道这种诊断方法是完全无害的。最后，将设备安装在合适的塑料盒中，项目就完成了。如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。以上内容翻译自网络，原作者：MirkoPavleski，如涉及侵权，可联系删除。

MAX86150将ECG和SPO2集成在一个芯片上，为计算脉搏传输时间和间接血压开辟了新机遇。传统的测量血压需要护士或医生将充气手垫放在肘部上方的某处，接着会要求你吸气和呼气，然后会使用听诊器来了解测量的时间。如果您家中有这些数字血压计之一，那么您可能已经知道其准确性差别。在血压测量的路上，无袖带血压测量一直是一个挑战。一直以来有着各种各样的研究，其中有诞生开发过几种用于无袖带血压测量的方法，一种表现出巨大潜力的是PTT或脉搏传输时间测量，它可以作为血压的指标。简单来说，脉冲传输时间是脉冲波从心脏传播到读取点所花费的时间。MaximIntegrated最近发布了MAX86150，这是一款生物电位传感器，可同时对光电容积脉搏波(PPG)和心电图(ECG)进行采样。根据临床研究，我们可以测量PTT（脉冲传输时间），这是使用ECG和PPG波形测量我们的血压。我们做了什么？我们热衷于突破DIY和研究能够负担的健康的界限。因此，我们为这个小传感器制作了一个分线板，它可以使用简单的I2C接口连接到任何微控制器，该接口带有易于使用的心电图垫，您可以在上面记录手指的心电图。使用MAX86150能够带来什么MAX86150传感器符合人体工程学设计的干心电图板载电极：1.8和3.3V板载稳压器：用于SDA和SCL线路的电平触发MOSFET。作为标题的一部分提供的中断线。用于连接ECG电极的插孔连接：一旦连接，连接就会自动从焊盘转移到插孔。当插孔断开时，连接转移到板载焊盘。QWIC连接器可轻松实现I2C连接如何使用它？您可以插入这个分线板，就像使用跨接线将I2C设备插入ArduinoUno或使用QWIIC连接器进行快速连接一样！Arduino连接到BreakoutBoard5VVCC接地接地A4SDAA5SCL测量PTT间隔我们使用Python计算了由MAX86150分线板同时测量的ECG-PPG各段的PTT峰和脚间隔。对于检测到的每个R峰值，我们发现了处理后的PPG信号的以下沟槽和峰值，使用采样频率以获得时间间隔。PTT通常与BP成反比。尽管使用PTT测量心电图有几个限制，但该板解决了这些限制。本文中所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。原文链接丨以上内容来源网络，如涉及侵权可联系删除。

在本项目中，我使用红外传感器来感知眼球运动并控制LED。NeoPixelLED眼球我使用了NeoPixelLED作为“眼球”部分。LED用双面胶带固定在“碗”背上，并按以下顺序接线。眼动追踪原理图传感器我使用了两个传感器QTR-1A进行眼动追踪。QTR-1A放置在塑料片上，之间距离大约是双眼距离。传感器部分和微控制器部分分别用夹子固定在眼镜上。Arduino代码当虹膜接近一个传感器时，反射光减少，传感器值增加。相反，当虹膜移开时，反射光增加，光反射器的传感器值减小。LED眼球瞳孔的左右运动，感知一个传感器值的增减，并对其进行控制。眨眼时，两个传感器值都会减小，所以如果两个传感器值同时减小，LED“眼球”的外壳部分就会往下掉。#include#include#defineNUM_SENSORS2//numberofsensorsused#defineNUM_SAMPLES_PER_SENSOR10//averaging#defineEMITTER_PINQTR_NO_EMITTER_PINintiniSensorValL,sensorValL;intiniSensorValR,sensorValR;#definePINA3Adafruit_NeoPixelled=Adafruit_NeoPixel(68,PIN,NEO_GRB+NEO_KHZ800);intblackNum=24;intpupilNum=12;uint32_tcolor;intbrightness=40;byteeyeColor;intLR=7;booleanlid=false;intcnt=0;//BlackeyeL&RanimationintblackLED[15][24]={{12,32,35,55,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68},{12,13,31,36,54,55,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68},{11,13,14,30,37,53,54,56,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68},{10,11,14,15,29,38,52,53,56,57,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68},{9,10,11,12,15,16,28,33,34,39,51,52,55,56,57,58,68,68,68,68,68,68,68,68},{0,8,9,10,11,12,13,16,17,27,32,35,40,50,51,54,55,56,57,58,59,67,68,68},{0,1,7,8,9,10,13,14,17,18,26,31,36,41,49,50,53,54,57,58,59,60,66,67},{1,2,6,7,8,9,14,15,18,19,25,30,37,42,48,49,52,53,58,59,60,61,65,66},{2,3,5,6,7,8,15,16,19,20,24,29,38,43,47,48,51,52,59,60,61,62,64,65},{3,4,5,6,7,16,17,20,21,23,28,39,44,46,47,50,51,60,61,62,63,64,68,68},{4,5,6,17,18,21,22,27,40,45,46,49,50,61,62,63,68,68,68,68,68,68,68,68},{4,5,18,19,26,41,48,49,62,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68},{4,19,20,25,42,47,48,63,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68},{20,21,24,43,46,47,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68},{21,23,44,46,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68}};//pupilL&RanimationintpupilLED[15][12]={{33,34,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68},{32,33,34,35,68,68,68,68,68,68,68,68},{12,31,32,33,34,35,36,55,68,68,68,68},{12,13,30,31,32,33,34,35,36,37,54,55},{13,14,29,30,31,32,35,36,37,38,53,54},{14,15,28,29,30,31,36,37,38,39,52,53},{15,16,27,28,29,30,37,38,39,40,51,52},{16,17,26,27,28,29,38,39,40,41,50,51},{17,18,25,26,27,28,39,40,41,42,49,50},{18,19,24,25,26,27,40,41,42,43,48,49},{19,20,23,24,25,26,41,42,43,44,47,48},{20,21,22,23,24,25,42,43,44,45,46,47},{21,22,23,24,43,44,45,46,68,68,68,68},{22,23,44,45,68,68,68,68,68,68,68,68},{22,45,68,68,68,68,68,68,68,68,68,68}};//Blinkanimationinteyelid=0;inteyelidNum[8]={0,4,8,16,24,34,44,56};inteyelidLED[56]={64,65,66,67,58,59,60,61,56,57,62,63,49,50,51,52,47,48,53,54,38,39,40,41,46,55,36,37,42,43,26,27,28,29,35,44,24,25,30,31,15,16,17,18,34,45,23,32,13,14,19,20,6,7,8,9};QTRSensorsAnalogqtra((unsignedchar[]){0,1},NUM_SENSORS,NUM_SAMPLES_PER_SENSOR,EMITTER_PIN);unsignedintsensorValues[NUM_SENSORS];voidblink(inteyelid,intLR){if(eyelid!=8){//Pewterfor(uint16_ti=0;iled.setPixelColor(i,led.Color(66,66,66));}//Blackeyefor(uint16_ti=0;iled.setPixelColor(blackLED[LR][i],color);}//pupilfor(uint16_ti=0;iled.setPixelColor(pupilLED[LR][i],led.Color(0,0,66));}//eyelidfor(inti=0;iled.setPixelColor(eyelidLED[i],0);}}elseif(eyelid==8){led.clear();}led.show();}voidsetup(){Serial.begin(115200);led.begin();led.setBrightness(brightness);//InitialBrightness40led.show();//Initializeallpixelsto'off'color=led.Color(0,177,55);//pupilcolordelay(100);qtra.read(sensorValues);iniSensorValL=sensorValues[0];iniSensorValR=sensorValues[1];blink(eyelid,LR);}voidloop(){//QTR-1Asensorvalueqtra.read(sensorValues);sensorValL=sensorValues[0];sensorValR=sensorValues[1];doublerasioL=(double)sensorValL/iniSensorValL;doublerasioR=(double)sensorValR/iniSensorValR;Serial.print(rasioL);Serial.print("");Serial.println(rasioR);if(rasioL>0.985&&rasioRfor(inti=LR;iblink(0,i);delay(40);LR=i;}}elseif(rasioL0.985){//leftfor(inti=LR;i>2;i--){blink(0,i);delay(40);LR=i;}}elseif(lid==false&&rasioLfor(inti=1;iblink(i,LR);delay(40);lid=true;}}elseif(lid==true&&rasioL>0.96&&rasioR>0.96){//Blinkingopenfor(inti=8;i>0;i--){blink(i,LR);delay(40);lid=false;}}elseif(lid==false&&rasioL>0.96&&rasioR>0.96){//normal//cnt++;//eyelid=0;if(LRfor(inti=LR;iblink(0,i);delay(40);LR=i;}}else{for(inti=LR;i>=7;i--){blink(0,i);delay(40);LR=i;}}Serial.println("通常時");}//Initialvaluerefreshif(cnt>10){iniSensorValL=sensorValL;iniSensorValR=sensorValR;cnt=0;}}如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。原文链接丨以上内容来源网络，如涉及侵权可联系删除。

背景ECG呼吸防护罩将医疗设备提升到另一个层次，而用于监测心脏电活动的复杂系统则采用了一种新形式。新设备是便携式的、不太复杂的和高效的心电图监测系统。该项目有助于展示如何将心电图盾牌与Arduino一起使用。将屏蔽连接到您的Arduino通过将ECG/呼吸防护罩堆叠在Arduino顶部，将其连接到Arduino。此扩展板使用SPI接口与Arduino进行通信。该扩展板包括ICSP接头，供较新的Arduino变体用于SPI通信，因此与较新的Arduino变体（例如Yun和Due）兼容。安装Arduino库Arduino库包含与ADS1292RShield通信所需的函数。请按照以下步骤下载并让库正常工作。下载库文件。解压缩之后，您应该会看到一个名为“ads1292r_shield”的文件夹。将此文件夹复制到ArduinoIDE的库文件夹中。根据您的操作系统，这可能在您的ArduinoIDE文件夹或您的文档文件夹中。有关文件夹结构的更多信息，请参阅http://arduino.cc/en/Guide/Libraries。使用处理-数据可视化软件Processing是一种数据可视化软件，它是一个基于Java的开源编码框架。如果您熟悉Arduino环境，ProcessingIDE是类似的，您不会需要付出太多的额外精力！注意：ECG可视化代码仅使用处理IDE版本2.2.1执行。以下是运行代码的步骤：1.为您的操作系统下载处理苹果系统Linux32位Linux64位Windows32位Windows64位下载后，解压缩存档并根据您的操作系统安装应用程序。2.下载心电图可视化处理代码从GitHub下载必要的文件和目录或克隆到您的桌面。解压缩档案应该会创建一个名为ads1292r_shield的文件夹，其中包含可视化代码。在您的计算机上找到处理速写本目录。这应该在您安装处理时自动创建。根据您的操作系统，路径将如下所示：在Windows上：c:/MyDocuments/Processing在MAC上：/Users/your_user_name/Documents/Processing在Linux上：/Home/your_user_name/sketchbook/注意：此目录在Windows/Mac上显示为“Processing”，在Linux上名为“Sketchbook”。如果不存在，则按名称“库”创建一个子目录。从上面提到的“ads1292r_shield”目录复制/移动ADS1292rShield_BreakoutProcessingces_view_ecg文件夹的内容到上面也提到的Processingsketchbook目录（找到Processingsketchbook）最后，从ADS1292rShield_BreakoutProcessinglibraries中复制controlP5和gwoptics文件夹，并将它们粘贴到Processing速写本的library目录中。现在您已准备好从ADS1292R获得您的第一个ECG读数可视化！3.打开处理并启动ces_view_ecg如果处理IDE已打开，请将其关闭并重新打开以刷新库和草图。如果在更新草图和库时IDE处于打开状态，则不会刷新存储库。双击ces_view_ecg目录中的任何.pde文件以打开处理IDE中的所有ecg代码。目前为止所做的一切都没问题之后，单击IDE左上角的“运行”按钮，运行代码！如果没有正常运行代码，请确保您是否正确安装了库并且使用的是2.2.1版本。GUI运行后，从“SELECTPORT”下拉列表中选择与ECG连接的端口，如下图所示一旦端口选择合适，启动按钮就会启用。点击“START”开始可视化您应该会看到使用从ADS1292rShieldBreakoutBoard获得的值生成的ECG波，如下所示。连接ECG电极与屏蔽一起提供了一个3电极电缆和一个标准立体声插孔。您可以使用电极和电缆连接到屏蔽层。板载电极接口在下方突出显示，便于定位。电极连接器的另一侧将连接到附在身体上的卡扣式电极。出于测试目的，您可以使用ECG模拟器向电路板提供输入。警告：请先断开Arduino的主电源/电源，再将电极连接到身体。例如，您将Arduino与笔记本电脑一起使用，先从笔记本电脑上断开电池充电器将是一个安全的选择。将电极放在身体上重要提示：此设备不打算用于/用作医疗诊断设备。这仅用于评估和研究目的。安全警告：当Arduino插入计算机的USB端口时，将电极连接到身体时要小心。确保您的笔记本电脑的主电源已断开，这样您就不会在地面和您的身体之间提供直连。如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。原文链接丨以上内容来源网络，如涉及侵权可联系删除。

这个在ATtiny85上实施的项目显示了一个移动的光电容积图以及脉搏率和SpO2-血氧百分比的估计值。它使用SSD1306128x32OLED显示屏和MAX30102传感器。需要强调的是，这不应用于医疗目的。SpO2的计算非常近似，并且没有以任何方式校准。该项目是一个练习，看看使用只有512字节RAM的处理器可以实现多少功能。这意味着来自MAX30102传感器的样本必须即时处理。大多数现有的Arduino程序读取大约100个样本的块，然后处理它们。更新我已经把该软件的另一个版本的GitHub的库子目录nanoPulsePPG是一个标准的AVR的Arduino运行-在纳米测试，但也应在一个工作乌诺这样说，你可以轻松地尝试与该软件和传感器。请参见原理图部分。3DÇASE加入-见下文！硬件我在原型板上实现了硬件，如下所示，但是，根据以下所示的电路图，组件同样可以组装在面包板上：ATtiny85配置为使用SpenceKonde的ATtinyCore以16MHz运行。因此，根据数据表，电源电压应>4.5V。事实上，它似乎可以用锂电池（3.7-4.2V）愉快地运行。几秒钟后，将显示以下屏幕：当手指放在传感器上时，会显示PPG、心率和血氧的两个估计值。每次心跳时红色LED会脉冲一次。PPG显示每50毫秒更新一次。该视频显示了波形在传递到移动平均滤波器之前的波形，该滤波器平滑波形以进行峰值/节拍检测。如果手指没有放在传感器上，那么在10秒后系统进入睡眠状态时，板上的单个按钮会唤醒系统，此外它还会循环显示四个选项。这些选项允许用户显示从红色LEDD检测到的波形以及从IRLED显示的波形。在上图中，选择了通过移动平均滤波器后显示波形的选项。软件问题驱动程序问题-使用的MaximMAX30102传感器安装在MH-ETLIVE分线板上。MAX30102的Maxim数据表暗示但没有明确说明LED1为红色，LED2为红外(IR)，但是，如果LED1的幅度设置为零，红色LED（如位置指)图片保持点亮，而如果LED2设置为零，则红色LED熄灭。显而易见的结论是LED1是IR而LED2是红色（即交换），这在计算血氧时也有效-见下文。我提到这是因为MAX30102的Arduino项目中最常用的驱动程序是SparkFun3010x驱动程序，它清楚地识别LED1为红色，LED2为IR。这可能适用于安装在Sparkfun板上的MAX30105器件，但似乎不适用于MH-ET-LIVE板上的MAX30102。Spo2计算“SpO2代表外周毛细血管氧饱和度，是血液中氧含量的估计值。更具体地说，它是含氧血红蛋白（含氧血红蛋白）与血液中血红蛋白总量（含氧和非氧化血红蛋白）。”氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白对红光和红外波长具有不同的光吸收特性。这是MAX30102等传感器的基础。计算使用比率：R=(AC_red/DC_red)/(AC_IR/DC_IR)其中AC_xxx是xxx信号的波动分量，DC_xxx是固定分量。tinyPulsePPG在两个不同的公式中使用R。上面的百分比来自经典公式：R=104-1.7*R下层使用来自MaximArduino驱动程序的表格，它是公式的近似值：-45.060*R*R+30.354*R+94.845AC在tinyPulsePPG中计算为去除DC元素后信号的峰峰值幅度。DC元素由指数移动平均滤波器计算，AC也被过滤。我还没有对这些过滤器中的常数进行足够的实验来确定对SpO2计算的影响，或者这种方法计算这些量的可靠性。PPG显示来自传感器的读取和红外信号经过两个阶段的过滤。如上所述，首先是去除直流元件。第二个是移动平均滤波器，它充当低通滤波器以在信号输入到节拍检测器之前去除瞬态。可以显示每个过滤器之后的波形，但是，通常未平均的波形更有趣。例如，在项目照片和上面的第一个视频中可以看到重瓣切迹-“在主动脉瓣关闭时主动脉压力瞬时增加对应的脉搏曲线下降部分的二次上升。-韦氏词典”我已经注意到，如果这个重发性凹口特别强——年轻的个体——它可以克服第二阶段的过滤并导致心跳检测器的错误输出，该检测器主要寻找波中的波峰和波谷。正在进行的工作！3D打印案例我添加了一个指向包含OpenScad和STL文件的存储库的链接，如下所示：您需要调整外壳的高度和电路板的高度以适合您的电路板和电池。上图所示的电路板比原始版本（8毫米）低。本方案所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。原文链接丨以上内容来源网络，如涉及侵权可联系删除。

本方案是用于冠状病毒(SARS-CoV-2)的UV-C/热、Arduino控制的面罩消毒装置。口罩消毒装置UV-C/加热，Arduino控制，用于冠状病毒(SARS-CoV-2)的面罩消毒装置介绍FFP1和FFP2口罩是疫情期间不可缺少的防护要素.它们旨在一次性使用，但在危机期间，重复使用是不可避免的，并且需要消毒机制(1)⁠。在持续的SARS-CoV-2大流行期间，医院、医疗中心和研究机构对这些口罩实施了不同的消毒机制，通常涉及紫外线杀菌照射(UVGI)和/或某种热量。尽管如此，这些方法并不适用于许多脆弱的人群，但由于短缺，这些口罩的重复使用已成为唯一的选择。有证据表明，即使在7天后，SARS-CoV-2在外科口罩的表面仍非常稳定，因此对可行的口罩消毒方法的需求进一步增加(2)⁠。该项目旨在创造一种低成本的便携式设备，可以有效地利用UVGI和干热对来自SARS-CoV病毒体的口罩进行消毒，并且可以由需要的人轻松复制。DIY消毒装置制作说明设备设置图温度必须保持在65+/-5°C的范围内灯管必须提供UV-C波长。消毒循环持续时间至少为30分钟。（建议：不超过30分钟，以获得更安全的范围，以避免潜在的面罩退化和功能丧失。）设备尺寸第一次热测试加热系统的制作一个直径为22厘米（感应兼容）的煎锅，手柄已拆除。用铝箔盖住煎锅以反射UV-C光。在盒子/设备底面的中心开一个20厘米的孔。为了保持煎锅的位置，请使用四个金属支架，如图所示。重要提示：煎锅不应接触盒子的木头，因为它会降低热效率。因此，必须根据下图选择合适的孔直径并塑造金属支架：顶盖的制作UV-C系统对于该设备中的UV-C源，使用了“水族馆消毒器”套件中的11W灯泡。如图所示，UV-C灯泡被取出并安装到灯泡两端的顶盖上。灯泡的安装方法是在顶盖上开4个孔，并使用扎带/扎线带和软垫牢固地固定灯泡。顶部表面覆盖有铝以反射紫外线辐射。随意使用其他来源的UV-C灯。如果您无法接触到水晶管（在本项目中使用），请不要使用玻璃作为替代品，因为玻璃会阻挡紫外线辐射。制作线架-放置面罩面罩将放置在金属架的顶部。I线架使用铜细线制成，每根线相距30毫米。线架位于底面上方120毫米处。通过将电线穿过盒子前后表面上的小孔，将电线架固定在一起。设置Arduino和传感器Arduino概述材料清单ArduinoUNORev3格罗夫基础护盾V2,0Grove红外温度传感器格罗夫光传感器(P)按钮压电扬声器四位字母数字显示器-白色0.54"数字，带I2C背包墙上适配器电源12VDC温度和光线传感器：Arduino控制INIT：在此状态下，LED显示指示温度，但您必须等待它达到阈值（70°C）才能在COUNT状态下开始循环计数计数：从30到0的分钟数显示在LED显示屏上，温度旁边。在温度过低的情况下，或者如果紫外线灯关闭，状态将变为ERR。END：这是经过时间结束时的正常状态。演讲者会做广告。按下按钮再次进入INIT。ERR：这是错误状态，如果温度太低或紫外线灯关闭，它将被激活。演讲者会做广告。按下按钮再次进入INIT。警报报警条件很少-如果报警开启，扬声器上会有特定的音序，LED显示屏上会显示消息。报警条件：1)如果系统处于ERR状态（UV灯关闭/丢失或温度太低）2)如果温度太高（超过75°C）用户手册1.将盒子放在感应（或电阻）炉灶的顶部。2.打开Arduino的电源。3.关闭盒子，以电磁炉功率的70~80%开始加热。4.等到温度达到60°C。现在将电磁炉的变化功率降低到30%。5.现在您可以打开设备，将口罩放入并关闭设备。7.按下按钮开始=>应显示剩余时间（30分钟）。8.从现在开始，您只需等待时间减少到00分钟，扬声器上就会有信号。9.要从初始状态重新开始新的循环，只需按下按钮。备注：当计时器正在计算经过时间（COUNT状态）时，Timer和Temperature显示之间的小点将以1秒的节奏闪烁。温度循环病毒的热灭活自巴斯德时代以来，人们就知道通过通常低于100°C的湿热去除微生物的能力。在该设备中，我们实施了干热，据报道，这可以有效消除SARS-CoV的传染性。分析表明，病毒在56°C下在30-90分钟内大量灭活，在65°C下几乎完全灭活20-60分钟，在75°C下在30-45分钟内完全灭活(7,8)⁠。此外，最近的一项研究表明，在56°C下孵育30分钟或在70°C下孵育5分钟后，SARS-CoV-2失去了所有可检测的传染性(2)⁠。根据这些证据和关于这些消毒方法对面罩功能影响的额外考虑——这将在下一节中解释——，我们决定将与设备一起使用的协议的热暴露设置为65℃30分钟。面罩上的杀菌协议到目前为止，我们已经提供了有关对与我们打算对其进行消毒的口罩不同的样本进行病毒消毒的证据。因此，我们在这里介绍一些关于我们打算使用的同一类型口罩的病毒消毒报告。使用约1J/cm2的UVGI(10)⁠、约18J/cm2的UVGI或65±5°C的湿热在3小时内消毒口罩对流感病毒有效(11)⁠.没有关于用冠状病毒对口罩进行消毒的研究，但由于流感病毒也是ssRNA病毒，因此可以预期类似的效果。结论考虑到收集到的证据和设备的技术细节，我们决定将消毒协议设置为UVC照射30分钟和65±5°C的干热。考虑到设备达到所需温度和光强度所需的时间，必须计算该时间。单独使用这些规格的UVC或加热应该足以消除几乎所有的SARS-CoV-2传染性，并且两者的同时作用应该将该方法的有效性提高到更安全的水平。安全考虑•UVC辐射对皮肤和眼睛有害。只有在盒子关闭时才应打开UVC灯泡。•小心盒子的金属部件，加热后可能会很热并可能灼伤皮肤。免责声明根据现有的科学证据，消毒方案可能会消除几乎所有的SARS-CoV传染性，并且肯定会使口罩比不进行任何消毒更安全地重复使用。但是，Needlab和从事该项目的成员对该设备的使用不承担任何责任。它的设计是出于善意，并尽我们所知和能力，但必须声明以下内容：在使用该设备灭活SARS-CoV-2方面尚未进行适当的实验室测试，也无法事先自信地评估对口罩过滤能力的实际影响。设备和本指南的使用是一个自由决定。本方案所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。原文链接丨以上内容来源网络，如涉及侵权可联系删除。

本方案是一个简约的紧急呼吸机，可精细控制BPM、潮气量和流速，带有数字接口。在冠状病毒大流行造成的全球危机中，医院和医疗机构报告称，重要设备短缺。需求增加的一种重要设备是呼吸机，供因COVID-19的呼吸影响而需要呼吸帮助的患者使用。基本上，呼吸机是一种机器，可将可呼吸的空气提供进出肺部，为身体无法呼吸或呼吸不足的患者提供呼吸。DIY呼吸机的效率可能不如医疗级呼吸机，但如果它可以控制以下关键参数，它可以作为一个很好的替代品潮气量：它是呼吸机每次呼吸时输送到肺部的空气量-通常在静止状态下为500毫升。BPM（每分钟呼吸次数）：这是提供呼吸的设定速率。吸气：呼气比（IERatio）：指吸气时间：呼气时间的比值。流速：是呼吸机输送设定的潮气量呼吸的最大流量Peep（呼气末正压）：它是在呼气末存在的高于大气压的肺部压力。我的设计基于手动BVM（Ambu-bag）的自动化，您可以在任何医疗用品商店找到它。它是一种手持式设备，通常用于提供正压通气。当袋子被挤压时，空气进入患者的肺部，而不可逆的呼吸阀可防止呼出的空气回火。然后，AMBU袋子通过从其背面从阀门吸入空气来自行分配。可以使用环境空气作为“燃料”，也可以连接氧气瓶。在后一种情况下，可以连接一个罐来收集患者未使用的多余氧气。大多数DIY呼吸机都基于ambu袋和直接驱动执行器。在我的设计中，我试图简化致动器机制，并且我还为该单元制作了一个更好的用户界面。我的设计中的关键元素是一个线性致动器，它与一个杠杆机构相结合，可以压缩ambu袋。还提供了一个控制面板，用于精确控制通风参数。使用胶合板或类似的坚固材料制作外壳和杠杆机构。在杠杆臂下切一个切口，这样ambu袋子就可以放在那里而不会滑动。我不建议您使用任何特定的硬件（螺母、轴承等），因为在这种不利情况下您可能很难找到零件。但请确保遵循设计。对于那些拥有CNC的人，我会尽快上传计划。驱动机构为了制作线性执行器，我使用了一个与丝杠（或Nema17+联轴器）集成的双极步进电机，并与一个移动螺母耦合。当电机轴旋转时，移动螺母沿丝杠平移，从而实现线性运动。最后，可以通过改变来实现对通风参数的控制；转数（行程）---->潮气量转速----->流量顺时针步进：逆时针步进--->IE比率每分钟换向频率---->BPM电路我正在使用A4988来控制步进电机。A4988是一种用于控制双极步进电机的微步进驱动器，它具有易于操作的内置转换器。这意味着我们可以使用Arduino的2个引脚来控制步进电机，即一个用于控制旋转方向，另一个用于控制步骤。对于用户界面，我用20X4字符显示器和3个按钮（用于向上、向下和确定功能）制作了一个控制面板。您可以简单地将显示器直接与arduino连接，但我更喜欢使用I2c显示适配器，以便您可以即插即用而不会出现混乱。为下拉目的为每个单独的按钮添加了10K电阻器。如图所示连接组件。确保您已经安装了代码中提到的所有必要的库。现在，上传任何提供给您的arduino的草图。使用12vSMPS（最小3A）为设置供电。在运行测试代码时，电机执行顺时针和逆时针旋转的循环，以确保执行器运行平稳。为了整体测试控制面板和设备，将final_code.ino上传到arduino。现在您可以通过控制面板与呼吸机连接。默认情况下，所有通气参数都显示在屏幕上。使用“向上”/“向下”按钮在参数之间切换，然后按“确定”按钮选择参数。再次使用向上/向下按钮增加/减少所选参数的值。最后按“确定”确认值。将电路和电源装置组装在呼吸机外壳内，并确保一切都固定到位。我很难找到为机械零件制作外壳的资源。所以我不得不使用可用的东西。但是正如您所看到的，我在构建此版本时遵循了概念设计中的关键功能，并且它的效果比我预期的要好得多！如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。原文链接丨以上内容来源网络，如涉及侵权可联系删除。

智能隧道可防止COVID-19/SARS-CoV-2的进一步传播。它可以在短短15秒的时间内对一个人进行全面消毒。智能消毒和卫生隧道展示了它如何设计为在大约15秒内为穿过隧道的人们提供最大程度的保护。这可以帮助社区对抗COVID-19。该项目的主要思想是建造一个可以尝试阻止COVID-19传播的隧道。这条消毒和卫生隧道的准备是为了在15秒内对任何可能的细菌进行消毒。使用的消毒剂溶液由次氯酸钠(NaOCl)和水(H2O)组成。消毒剂是非挥发性的，因此能够延长真实和杀菌活性，并对表面进行消毒。所以，我主动做了这个智能消毒和卫生隧道。这条隧道是在12小时内建成的。它可以在短短15秒的时间内为一个人从头到脚彻底消毒，并且所使用的溶液完全无害*。隧道的总成本约为30,000卢比或400美元。在哪里使用？食品市场办公室购物广场机场巴士站火车站警察局大学医院殖民地这个怎么运作1HP水泵机放置在每个隧道的一侧，从水箱中抽取0.4%次氯酸钠溶液在100升水中的溶液。由于机器是自动的，它可以感应是否有人进入隧道。当任何人进入隧道时，水泵将启动15秒。这样用户就可以通过那个隧道，如果隧道里没有人，泵将关闭以节省水和电。雾状消毒喷雾可在至少60分钟（大约*）的时间内保护市民免于感染细菌。因为它可以对空气、暴露的皮肤和人体衣物进行消毒。用于200升溶液的塑料罐和用于高压管道系统的泵位于隧道的一侧。根据计算，该溶液应足以使用8-10小时。因为它在入口上方有一个运动传感器，以节省防腐剂。（可能因进入隧道的人数而异**）流程图硬件设置我用金属型材铺设了框架，可折叠，以便它可以从一个地方运输到另一个地方，当它全部完成时，存放以备下一次启示录。覆盖物是由横幅（用于户外围板广告）。横幅很容易与带有塑料系带的金属型材固定在一起。它很快，不需要特殊技能。用于200升溶液的塑料罐和用于高压管道系统的泵位于与四通雾化器组件相连的隧道一侧。整个隧道都使用微型管道为雾化器提供溶液。里面有一个高压管道，可以连接4个四通雾化器。雾气不会在衣服上留下任何痕迹，同时完全包裹住进来的人，即使在难以触及的衣服褶皱中也能消灭病毒，并在出口后提供一段时间的保护。作为解决方案，该项目中使用了经过认证的解决方案。四路雾化器放电率：30LPH/0.5LPM（1个雾化器）推荐压力：45-60psi平均液滴尺寸：65微米（55-60psi）过滤要求：130微米（120目）所需泵：40至45米水头使用的其他配件准备Arduino水泵实际上是通过检测红外线来工作的。每当人体靠近运动传感器时，人体会反射红外线，运动传感器会检测到这种红外线，并通过输出引脚为我们提供高电平信号。然后这个HIGH信号被Arduino读取。因此，如果Arduino读取到HIGH信号，它将向继电器模块发出一个HIGH信号，这意味着继电器将打开，因此电源继电器将打开并打开水泵15秒（可以被改变）。同样，如果Arduino读取低电平信号，它将使继电器引脚变为低电平，因此水泵将保持关闭状态。在这里，我使用了2个PIR传感器来使其更精确，如果它们中的任何一个感应到运动，那么继电器将打开15秒（可以更改）。我们不能将5V继电器直接与水泵一起使用，因为在我的情况下，我在这个项目中使用的水泵的安培（A）额定值为16安培，而5V继电器的最大负载为10安培，因此可以控制水泵我又使用了一个带有5V继电器模块的继电器。这是12V电源继电器。注意：我还添加了一个切换开关，以防万一传感器出现故障。所以它可以将其设置为手动模式。我在这个项目中使用了两个继电器，一个是5V继电器模块，另一个是功率继电器。代码：intrelayPin=12;//choosethepinfortheRelayPinintinputPin=2;//choosetheinputpin(forPIRsensor)intinputPin2=3;//choosetheinputpin(forPIRsensor02)intpirState=LOW;//atstart,assumingnomotiondetectedintval=0;//variableforreadingthepinstatusintval2=0;//variableforreadingthepinstatusvoidsetup(){pinMode(relayPin,OUTPUT);//declareRelayasoutputpinMode(inputPin,INPUT);//declaresensorasinputpinMode(inputPin2,INPUT);Serial.begin(9600);}voidloop(){val=digitalRead(inputPin);//readinputvalueval2=digitalRead(inputPin2);//readinputvalueif(val==HIGH||val2==HIGH){//checkiftheinputisHIGHdigitalWrite(relayPin,HIGH);//turnRelayONif(pirState==LOW){//turnedonSerial.println("Motiondetected!");//15secdelaydelay(15000);pirState=HIGH;}}else{digitalWrite(relayPin,0);//turnRelayOFFif(pirState==HIGH){//turnedoffSerial.println("Motionended!");pirState=LOW;}}}该项目的最终布线看起来有点乱，但工作得很好。全部接线后，我只是使用基本传感对其进行测试，然后继续检查继电器是否在触发。准备树莓派3（可选）这是可选的。如果您需要对数据进行一些分析并精确计算使用此隧道的人数。你可以实现这部分。虽然，有很多方法可以使用一些物理传感器（如PIR传感器和超声波传感器）来计算，但我在考虑所有赔率时发现这更精确。有一个机器学习模型，它使用Python中的OpenCV检测人体并将日志存储在文件中，该文件可以处理以在应用程序中显示数据。连接Pi相机关闭树莓派在USB模块和HDMI模块之间找到摄像头模块。通过（轻轻）向上拉来解锁黑色塑料夹插入相机模块带状电缆（金属连接器背对RaspberryPi4上的以太网/USB端口）锁上黑色塑料夹如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。原文链接丨以上内容来源网络，如涉及侵权可联系删除。

该方案使用nRF5340DK预测房颤、AV阻滞1和正常心电图，概率>90%。使用EdgeImpulse软件开发了一个心电图分析仪，它具有以下功能：•由EdgeImpulse提供支持的ECGAnalyzer将分析ECG数据，而无需依赖互联网。•与物联网设备相比，延迟最低•15KbRom-ECGAnalyzingTinyML模型可以在任何支持TinyML的微控制器上运行。•该设备将分析心电图模式并分类为正常、心房颤动和一级心脏传导阻滞库可移植到nRF5340DK关于心电图和心力衰竭状况的基本医学术语：在详细的技术工作之前，让我们先了解一下基本的医学术语。在这个项目中，模型将分析PR间隔和R到R波间隔。房颤案例：一级心脏传导阻滞：新方法：为了提高模型预测的准确性，我从过滤后的ECG数据中创建了一个单独的波形。新波形：R-R间隔PR间隔训练数据集：TinyML模型的结果：在nRF5340DK中导入“ECG库”要遵循的步骤：ECG分析器库是一个C库，具有所有预定义的信号处理功能，可将滤波后的ECG波拆分为RR波和PR波。打开nRFConnect并打开工具链管理器安装并打开nRFConnectSDKIDEv1.5.0开IDE，我们需要导入现有的“NRF连接SDK项目”。我选择了“Helloworld”项目，因为nRF5340DK将通过数据转发器与“EdgeImpulse”通信。Helloworld项目将通过COM端口打印语句/数据，这足以建立nRF5340DK与EdgeImpulse之间的通信。选择项目目录选择选项并跟踪到以下路径用户\ncs\v1.5.0\zephyr\samples\hello_world跟踪到以下路径；C:\Users\ncs\v1.5.0\zephyr\boards\arm\nrf5340dk_nrf5340最终的导入项目配置如下所示。将“helloworld”项目中的main.c复制并替换为包含在Github链接下方的main.c文件中的ECGlib。心电模拟模式：带有ECGAnalyzer库的nRF5340DK将在模拟模式下工作，可以使用来自任何开源平台或通过AD8232传感器的ECG数据。数据采集​​应粘贴在main.c文件中的“simulated_ecg_data”缓冲区中。干扰时间为5ms。布尔值应设置为1。main.c文件（第110行）中提供了不同的ECG条件数据。取消注释必要条件数据缓冲区并构建代码。从下面的线，我们可以看到正常、心房颤动和AVblock1病例数据缓冲区可用。插入nRF5340DK：由于它处于nRF5340的模拟模式，因此不需要引脚连接。连接nRF5340DK板后，构建并烧写代码。闪烁后，在串行终端中可视化数据。我使用Arduinoide查看来自COM端口7的实时数据。连接到边缘脉冲：打开命令窗口输入“edge-impulse-data-forwarder”并确保nRF5340DK连接到系统。然后它将连接到边缘脉冲。连接后，为设备命名，我给了nRF5340和三个信号名称，分别为“过滤心电图”、“RR间隔”和“PR间隔”。然后我们可以注意到板连接到边缘脉冲。它将在数据采集部分显示设备名称。由于ECGAnalyzerTinyML已经创建，我将跳到测试部分。达到的准确率为97%。结果：使用EdgeImpulse创建的TinyML模型可以轻松写入nRF5340DK板，并在仿真模式(=ON)下分析心脏状况。该方案中所用到的一些代码如果您对此项目有任何想法、意见或问题，请在下方留言。

这个教程展示了如何使用MAX30102、XIAO和一个微型显示器来构建血氧和心率计。第1步：传感器和算法该项目使用MaximIntegratedMAX30102生物传感器来检测脉搏血氧仪和心率。不过官方的样本不是那么准确，所以会用MolecularD算法代替。参考：https://www.instructables.com/Pulse-Oximeter-With-Much-Improved-Precision/第2步:硬件准备单片机脉搏血氧计计算算法需要一些内存。Arduino经典系列没有足够的内存用于数据缓冲区。而且我希望所有组件都可以安装在一个400孔的面包板上，所以我需要一个更小的。我手头有一个SeeeduinoXIAO。展示任何支持Arduino_GFX的显示器都应该没问题，我手头有一个1.14"135x240彩色显示器。传感器MaximIntegratedMAX30102生物传感器。第3步：面包板连接以下是连接摘要：XIAO->Display->MAX30102VCC->VCC,BLK->VCCGND->GND,CS->GNDGPIO0->INTGPIO2->RSTGPIO3->DCGPIO4->SDAGPIO5->SCLGPIO8->SCLGPIO10->SDA第4步：编程如果还没有，请遵循SeeeduinoXIAO软件安装指南：https://wiki.seeedstudio.com/Seeeduino-XIAO/#softw...下载源代码：https://github.com/moononournation/BloodOxygenHea...在ArduinoIDE中打开BloodOxygenHeartRateMeter.ino按上传第5步：如何使用插入USB电源等待“戴上手指”消息显示将手指放在MAX30102传感器上，显示“正在测量...”消息保持并等待几秒钟，血氧和心率数据显示第6步：交叉检查数字我已经用AppleWatchSeries6交叉检查了读数，MolecularD算法可以给出与AppleWatch相当的非常精确的数字。以上,就是关于这个项目的全部分享了,有问题欢迎评论交流。

如今，在印度获得疫苗接种位是一项艰巨的任务，尤其是对于18至44岁年龄段的人群。但我观察到，总有一些中心时不时会弹出1或2个空插槽，这可能是由于插槽的重新安排或取消。我决定制作一个装置可以提醒我。因此，我将向您展示我如何使用CoWIN网站上的开放API并制作通知程序以在疫苗接种槽，有空位时提醒。第1步：计划得益于CoWIN网站提供的开放API，您可以访问有关每个疫苗接种中心和每日预约可用性的数据。您所要做的就是输入请求URL。然后，您将收到JSON格式的数据，需要对其进行反序列化以获得所需的数据。您可以在以下6个API之间进行选择，这完全取决于您要搜索的方式，按密码或按地区或按中心。这6个可以分为两类。首先是“findby”，它仅提供您输入的日期的可用性。另一个是“calenderBy”，显示接下来7天的可用性。我更喜欢“calenderByCenter”，它会在接下来的7天内提供特定中心的预约可用性。然后我将编写一个代码，只从原始JSON数据中提取有用的位，在OLED显示器上显示信息，并在有空插槽时使用蜂鸣器发出声音警报。在我测试代码时，它实际上给了我一个突然出现的空位警报，试验成功。第2步：您需要的东西1xESP32-WROOM-321x分线板1x128x64IICOLED显示屏1个AMS11173.3V稳压器1x蜂鸣器1xUSB数据线1x10k电阻第3步：获取中心ID由于我们使用的是calenderByCenter方法，因此我们需要提供“中心ID”作为API的输入。这就是您可以找到中心ID的方法。我在下面使用的所有API都可以在这里找到。首先，您需要知道状态ID。转到下面提到的链接并记下您所在州的“state_id”。https://cdn-api.co-vin.in/api/v2/admin/location/st...获得州ID后，您将需要一个地区ID。复制下面提到的链接并将“state_id”替换为您所在州的州ID。您需要记下要关注的中心的ID区。“https://cdn-api.co-vin.in/api/v2/admin/location/districts/state_id”复制下面提到的链接并用您的地区替换该地区并添加今天的日期。接下来，搜索您所在地区的疫苗接种中心并复制其名称。“https://cdn-api.co-vin.in/api/v2/appointment/sessions/public/findByDistrict?district_id=395&date=16-06-2021”使用Ctrl+F搜索中心名称。还有中心ID！第4步：代码在上传代码之前，您需要进行以下更改，如图所示。确保为lberstone的蜂鸣器下载并安装Tone32库输入您的WiFiSSID和密码。在centerID[]数组中输入中心ID（在上一步中收集），以逗号分隔。输入在上述数组中输入的中心总数。（注意：这需要修复。我无法直接使用该函数获取数组的“大小”）如果您想根据需要修改代码，您可以按照下一步学习如何反序列化JSON数据。第5步：反序列化JSON发送请求URL后，您将获得原始JSON数据，需要对其进行反序列化以获取所需数据。什么是JSON？JSON代表ĴAVA小号CRIPTöbjectÑ浮选。JSON是一种用于存储和传输数据的轻量级格式。它通常用于从Web服务器读取数据。这也正是这里所做的。JSON数据以名称/值对的形式写入。它们都用冒号(:)分隔。“center_id”：“711435”JSON对象写在大括号{}{"center_id":"711435","name":"FortisHospitalKalyanW"}JSON数组写在方括号[]中“中心”：[{"center_id":711435,"name":"FortisHospitalKalyanW"},{"center_id":"718791","name":"SRIVANIVIDYASHALASCHOOL"}]上面的数组有两个元素。简单来说，中心[0]={"center_id":"711435","name":"FortisHospitalKalyanW"}centers[1]={"center_id":"718791","name":"SRIVANIVIDYASHALA学校”}我将使用相同的逻辑从CoWIN网站提供的整个原始数据中获取所需的点点滴滴。另外，我正在使用bblanchon的ArduinoJson库。这让事情变得容易多了。您可以像这样使用JSON查看器来了解原始数据。在第一张图中，我们可以看到数组“sessions”包含5个元素。在每个元素中，有许多名称/值对。例如，我想获取名称“name”的值。"name":"SRIVANIVIDYASHALA学校"它可以通过以下方式传递给字符串。Stringcenter_name=obj["sessions"][0]["name"];//center_name="SRIVANIVIDYASHALA学校"同样对于元素1，Stringcenter_name=obj["sessions"][1]["name"];//center_name="KDMC艺术画廊KALYANW"您还可以找到“嵌套”数组，如第二张图片所示。换句话说，嵌套数组是数组内的数组。但逻辑保持不变。例如，我想获取疫苗的名称。该名称/值对存在于数组“sessions”的元素“0”中，该数组进一步存在于另一个数组“centers”的元素“0”中Stringvaccine_name=obj["centers"][0]["sessions"][0]["name"];//vaccine_name="COVISHIELD"第6步：3D打印没有必要3D打印，您可以使用其他方法轻松制作盒子。总之，这里没什么好看的。我在Fusion360中做了一个小盒子，上面有一个盖子和一个用于OLED的开口。它应该是摩擦配合，不需要螺丝。我用黑色PLA打印了它。第7步：电子产品按照原理图进行连接。我不会得到定制的PCB，因为要进行的连接很少。相反，我使用了ESP32分线板来使设备尽可能小。我“自由形式”焊接了所有组件。由于我将使用5VUSB电源为其供电，而ESP32需要3.3V，因此需要一个3.3V稳压器来降低电压。为了对ESP32进行编程，我使用了FT232RLUSB到UARTTTL转换器。您可以添加一个母头对ESP32进行编程，以便将来随时轻松编程。获取任何未使用的USB电缆，剪掉末端并用它为设备供电。如果ESP32在连接WiFi时不断重启，请在3.3V稳压器的输出端增加一个10uF的陶瓷电容。如果您不喜欢焊接，您也可以使用任何ESP32开发板（如NodeMCU-32S）并制作面包板版本。此外，您不必担心其他问题，例如正确的电源和编程也很容易。第8步：试验结果最后，上传代码并使用USB为其供电。任何可以提供至少1A电流的USB电源都可以工作。坐下来，等待，你就会获得一个空位。谢谢你坚持到最后。我希望你喜欢这个项目。接种疫苗，注意安全，我们下期再见！（以上内容转载自外文网站）

本教程教你如何使ATTINY85一个简单的温度计，一节电池可以使他工作140余天，工作40天之后，它仍然可以以极高的效率完成工作。当涉及到电子设备和编程时，很多人可能会望而却步。因此，在本教程中，让我向您展示如何制作类固醇温度计，在学习的过程中，我相信您一定会学到许多电子设备和编程的知识，那么就让我开始吧！该设备将具有以下功能：1.使用WebSockets实时阅读2.不使用时自动休眠3.从网页控制温度计4.时尚的PCB设计5.集成esp-01F编程器6.3D打印案例第1步：为什么是ESP-01F？在版本1中，闪存存储非常有限，几乎只有8kb，我在运行不同的库时遇到了一些困难。所以，这次我选择了esp-01f，它自带1MB闪存，比ATTINY85大128倍。同时它还具有WiFi、UART等功能，时钟速度高达160MHz。即使对于这个特定项目无关紧要，我们也可以调整规格以使温度计看起来更加实用高效。但代价是它的成本不低，esp-01f是一个非常耗电的模块，因为它具有板载wifi连接，但是通过将模块置于深度睡眠状态可以大大降低这种功耗，它应该只消耗20uA。第2步：其他组件其他组件与温度计版本1类似。对于显示器，我使用相同的0.91英寸128X32OLED显示器，用于温度传感器DS18B20探头，最后电池使用150MAh小型锂电池。第3步：一些细节首先，esp-01f的尺寸非常小，没有内置天线。因此，要么我们必须在PCB上构建一个，要么添加一个外部天线，否则会出现稳定性问题和更短的wifi连接范围。无论如何，除了编程之外，这个模块很难使用，因为占用空间很小，并且无法在任何性能板上焊接它。我以前的许多编程方法和技术都不能很好地解决这个问题。第4步：USB转串口转换器这就是我计划集成一个USB转串口转换器来对esp-01f进行编程的原因。就像Arduino、Nodemcu等开发板上的那些一样。所以，从技术上讲，如果你能给温度计提供更多的引脚，它可以用作开发板，这就是我说它是高效的原因之一。要实现串行编程器，有很多选择，我们可以使用最便宜的CH340，主要在Arduino克隆上看到，或者FTDI。以前用于原始Arduino开发板。我不会使用它们，因为它们的IC封装非常大，而且比wifi模块大得多。第5步：CP2102USB转串口我选择了CP2012。这是硅实验室的USB串行转换器，主要用于NodeMCU和ESP32开发板，与FTDI相比，它们的价格相当适中，而且IC封装的尺寸非常小，非常适合我们的设备。第6步：充电电路还有一个问题，锂聚合物电池。由于它是可充电电池，因此我们需要为其充电。我们可以做到这一点的一种方法是将电池取出并充电，并在完成后重新安装。但是我们需要添加一个tp4056IC和一个微型USB以具有板载充电电路。第7步：焊接一切非常顺利，只需插入微型USB和充电电路为电池充电，只需将此微型USB连接到PC，您就可以使用ArduinoIDE对esp-01f进行编程。第8步：对智能温度计进行编程在这个版本中编程非常简单。只需在ArduinoIDE中打开代码（Github）“温度计V2.ino”并设置ArduinoIDE将代码上传到esp8285。当您按下上传按钮时，代码应该会自动使用最新的代码刷新esp8285，但如果没有，只需在上传过程中单击并按住第一张图片中所示的程序按钮。第9步：制作网页我有点讨厌Web开发，但我还是设法用WebSockets构建了一个草率的网页，显示温度传感器的一些实时温度读数。它不使用任何花哨的库或花哨的框架。它是用HTML、CSS和VanillaJavascript（代码）编写的。第10步：3D打印和组装由于电路板已准备就绪，我想为温度计制作一个时髦的外壳。本来想做一个烟斗，可惜在做PCB设计的时候没有这个想法。所以建造起来相当困难，而且看起来也不那么好看，所以我不得不放弃这个想法。相反，我测量了PCB的确切尺寸并开始设计一个简单优雅的外壳，同时仍然设法像版本1一样轻松访问电路而无需任何紧固件。第11步：测试智能温度计只需单击顶部按钮，这将重置esp并将其从睡眠模式中唤醒。一旦设备处于活动状态，它将打开我们可以连接的接入点。连接后打开任何网络浏览器并搜索代码中分配的IP地址或通过搜索网站。就是这样，现在我们可以通过单击开始来测量温度，并在网页上查看实时数据。您也可以通过单击睡眠按钮使温度计进入睡眠状态。这将清除显示并使温度计进入深度睡眠。如果设备开启超过一分钟且没有人连接到网页，设备将自动进入深度睡眠以节省电量。最后一步：测试功耗正如我在教程开始时告诉您的那样，由于ESP-01F，功耗将高于版本1。因此，如果您在接入点打开且客户端已连接时看到万用表读数，则功耗约为93mA。当温度计处于深度睡眠状态时，它消耗大约1.8mA的电流，与之前的版本消耗低于60uA的电流相比，这是非常重要的。考虑到ESP-01F消耗约20uA（来自数据表），总电路消耗仍应低于100uA。它消耗1.8mA的原因是因为我们添加了其他功能，例如充电电路和板载CP2102USB转串口编程器。非常感谢您来到这里并且对我的项目感兴趣。我希望你喜欢我的项目，并祝贺那些完成项目的人。如果您也制作或喜欢它，请在评论中告诉我，并随时提出任何问题。

在这篇文章中，我将告诉您，如何使用Arduino和一些非常基本的电子元件制作脉搏血氧仪，在Covid19的这种大流行情况下，我们大多数人可能都熟悉我们用来测量血氧饱和度的血氧仪血液和脉搏。第1步：基本原则血氧计如何工作？基本上，血氧仪根据血液中不同光吸收的量计算血液中的氧饱和度百分比。血氧计有一个光电二极管和两个LED，一个是红色LED，另一个是红外LED，两个LED以特定频率一个接一个地切换。如图所示，将指尖放在光电二极管和LED之间进行测量。含氧的血液吸收更多的红外线并通过更多的红光，而脱氧的血液吸收更多的红光并通过更多的红外线。处理器计算光电二极管在不同时间间隔接收到的红光与红外光的比率。有关脉搏血氧饱和度基本原理和解释的更多详细信息，请访问此内容或查看有关NXP脉搏血氧仪基础知识和设计的pdf第2步：让我们自己制作血氧计使用的组件：ArduinoProMiniX1OLED显示屏X1晶体管BC547X2光电二极管X1红外LEDX1红色LEDX1电阻器10Kx1,4.7Kx29V电池X1电池盖X1离合器X1第3步：电路图血氧计还可以使用Max30100传感器来测量血液中的脉搏和血氧饱和度。用它来做脉搏血氧计并不是很关键，因为它结合了两个led，一个光电探测器，优化的光学，低噪声模拟信号处理来检测脉搏血氧计和心率信号和I2C接口。但我想做一个血氧仪与它的基本组件使用在Max30100传感器，即2个led和光电探测器。我把通用光电二极体,使用磨床磨它,让它平、薄,以便它可以接收马克斯光从源,最初是在圆形和黑暗的颜色,这两个因素阻止更多的可见光,这不是适合我们的项目,因为我们使用的是红色可见光以及不可见的红外光。类似地，我从一边磨了一个红色LED和一个红外LED，并用强力胶将它们结合起来。拿一个头发抓器，把光电二极管在它的一边，并结合led在另一边，如图所示。在这之后，我连接了所有的元件，如电路图所示。我在这里没有使用PCB，因为组件很少，所以我把它们焊接在Arduino板周围，然后用热胶固定。用9伏电池为血氧计供电。第4步：组装后我的血氧计第5步：编程Arduinopromini不附带任何类型的用于编程的USB连接器，这就是为什么初学者很难对其进行编程的原因。但是不用担心，我在这里描述了一种将程序上传到Arduinopromini的简单方法。拿一个arduinouno并移除它的主要IC，即AtMEGA328P。然后将它与arduinopromini连接起来，如上图所示。ArduinoUNOArduinoProMiniVcc--------------------------------Vcc地线------------------------------地线接收---------------------------------接收发送----------------------------------发送Rst---------------------------------Rst接线后使用USB电缆将ArduinoUno与计算机连接。下载以下Arduino代码并使用Arduinoide打开它。现在转到工具菜单并选择板ArduinoPromini，再次转到工具菜单并选择COM端口。现在点击上传按钮。上传程序全部完成并准备播放后。脉搏血氧仪.ino第6步：输出完成我将我的血氧仪与专业血氧仪进行了比较，其准确度几乎达到99%。为了达到这个精度，我在代码中做了一些校准设置，检查下面这行代码并根据你的读数进行更改。并使用新的校准公式再次上传程序。////SATURTIONISAFUNCTIONOFR(calibration)//Y=k*x+m//changethevalueofmincreaseordecreaseitasperyourreading//kandmarecalculatedwithanotheroximeterSpO2=-19*R+99;//

生物监测仪是一种小型设备，可以测量由人体或器官（心脏，大脑，肌肉，眼睛）产生的非常微弱的电信号（幅度只有几微伏）。Biomonitor通过蓝牙将测量的信号发送到PC或手机。它最初是为PalCom项目（丹麦奥尔胡斯大学）设计的，后来还用于脑机接口的研究。生物监测器中的所有电路均在3.3V电压下运行。为了使用一个1.5V电池或1.2VNiCd/NiMH电池DC/DC转换器为生物监测器供电。生物监测器的模拟和数字部分具有独立的电源（VA和VD）。为了使放大器正常工作，使用ADC参考电压形成虚拟地（VREF）。生物信号放大器微弱的生物电信号被三级差分放大器放大和滤波。它的第一级包含精密仪表放大器INA118/INA126（见图）。来自测量输入（CH+和CH-）的共模电压被缓冲，然后由参比电极驱动器使用。下一阶段是通过槽RC高通滤波器连接的，以去除直流分量。最后一级由带通滤波器组成，其最高截止频率约为60Hz，因此建议使用200Hz的采样频率以避免混叠。参比电极驱动器来自两个通道的共模电压用于驱动参比电极。即使仪表放大器的CMRR不足，它也可以使测量输入上的共模电压降至最低，从而减少测量信号中的干线干扰。蓝牙模块为了无线传输所有数据，使用了Bluegiga的WRAPTHOR模块。它是具有蓝牙堆栈和ASCII接口固件的完整蓝牙无线电，这使得蓝牙堆栈对于应用程序是不可见的。该模块通过UART端口与微控制器通信。所有蓝牙操作（例如搜索设备，建立和释放连接等）均通过发送简单命令（例如INQUIRY，CALL）来完成。建立连接后，将按照有线串行连接的方式发送和接收数据。中央处理器生物监控器由8位RISC微控制器ATmega8L控制。它配备了8kB的FLASH程序存储器，1kB的SRAM，UART，带有内部2.56V参考电压的8通道10位ADC和SPI串行接口，可轻松上传新固件。ADC的输入0和1（引脚ADC0和ADC1）连接到差分放大器。ADC（ADC6）的通道6用于测量电池状态。电源单元使用引脚AREF上可用的内部基准电压。蓝牙模块连接到微控制器的UART引脚（RXD和TXD）和PD2引脚（BT模块的RESET_IN）。PD3引脚（INT1）连接到用户按钮。扩展板/编程器连接器上提供SPI引脚，RESET，ADC2至ADC5和一些I/O引脚。CPU使用外部7.3728MHz晶体谐振器来正确生成UART的标准传输频率（例如115200bits/s）。外文原文：点击原文声明：本文由Hackaday授权电路城翻译，系电路城的原创内容，转载请注明出处！

中国人口老龄化进程正持续加快：据联合国2010年世界人口的展望，2010年中国60岁以上人口所占百分比为12.3%，预计到2030年将增至24.4%，到2050年甚至将达33.9%。同时，随着人们生活水平的提高，预期寿命越来越长，将会更加注重医疗及保健，门诊/家中保健将越来越普遍。而且，人口老龄化或将催生更高的心脏病、糖尿病、哮喘的发病率，再加上中国政府计划实现全民医保等等，中国的医疗设备行业将会持续地发展。目前中国医疗设备市场分散，且仅由少数大型医疗设备公司如迈瑞、金科威、欧姆龙等主导，市场潜力巨大，众多小型公司也瞄准这一市场，争相开发创新的医疗方案。故医疗设备的发展趋势包括增加“智能”及数据存储特性、便携性、无线/连接型方案、人体区域网络等等。而医疗半导体无疑在医疗设备/方案的创新中发挥着主导作用，朝向更高集成度、小型化、高能效发展，同时使消费类医疗设备转向采用标准元器件并嵌入无线功能。安森美半导体将硅引入生活安森美半导体以高性能硅方案帮助医疗技术开发者解决他们独特的设计挑战。作为健康联盟的活跃成员，安森美半导体高技能的系统架构师、设计、封装和测试工程师，具备丰富的知识产权(IP)阵容，自有工厂，凭借超过30年的定制硅经验，提供全面的产品阵容和服务，包括：定制的混合信号专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、医疗级分立元件、助听器数字信号处理(DSP)系统、定制的和半定制的超低功耗存储器、为系统小型化的先进封装、附加代工服务等等，其开发套件、软件包、产品库等保证完全合格和强固的开发流程，产品使用寿命支持延长的产品生命周期，数据可追踪和保存，品质获ISO13485医疗系统，且设立故障分析实验室，可批量验收测试。安森美半导体的重点医疗细分市场涵盖植体、听力健康和临床及指定设备。植体植体应用主要包括除颤器及心脏起博器、神经刺激器、可注射监测器和可吸入电子。安森美半导体为此类应用提供ASIC、存储器、分立元件、模块及晶圆代工服务。以植入式神经刺激平台为例，安森美半导体提供集成控制器、存储器、数字、模拟和高压的单芯片方案，使用多通道浪涌抑制器(TSS)进一步显著减少分立元件数(通常将IC裸片数从3-4颗减少至1-2颗)，有助于减小电路板所占空间，简化设备制造和物流，降低成本和功耗，减少对系统/电路板的依赖，提升品质，加快产品上市时间，降低开发风险。安森美半导体提供二极管、MOSFET、IGBT、电源稳压器等标准分立元件用于医疗应用，并提供可定制的选择配合医疗市场需要(表1)。安森美半导体可根据医疗应用的独特需求提供定制的ASSP，如多通道瞬态浪涌抑制器可根据独特的物理要求和电气参数而定制，具备极快导通、浪涌电流大于12A等关键特性；并提供引脚少、漏电流超低、存储容量达8Mb、实现超低功耗的SRAM、EEPROM和SRAM-Flash。为实现更低成本、更高能效，安森美半导体还提供替代EEPROM、FRAM和标准SRAM的串行SRAM存储器。并行SRAM通常需要3路控制输入、15路地址输入和8路数据I/O共26条线路，仅用于低功耗应用。而串行SRAM仅需共4条线路，且占位面积更小，引脚更少，功耗更低，可保存备份平均10年的数据，系统成本更低，非常适合用于心脏监测设备等小尺寸应用。特别地，为配合特定要求的FDAIII，安森美半导体提供医疗级标准元件用于植体或生命攸关的应用，并提供符合MIL-PRF-1950标准、的MIL-STD-750测试法、支持JAN/JANHC品质水平、于国防后勤局(DLA)批准的生产线制造等军工标准协议模式的高可靠性工艺流程。助听器根据佩戴位置的不同，助听器主要分为耳背式(Behind-The-Ear,BTE)和耳内式(In-The-Ear,ITE)。前者包括传统BTE、微型BTE和耳道内置受话器(Receiver-In-Canal,RIC)，后者包括全、3/4、半耳腔式ITE、耳道内置(ITC)、深耳道(Completely-In-Canal,CIC)及耳道内不可见(Invisible-In-Canal,IIC)。微型及“不可见”是助听器的一大趋势：更小巧的RIC及新的IIC类型更受欢迎，这要求半导体制造商转移至65nm或更小节点的工艺及微型化封装技术；助听器的第二大趋势是将添加无线通信及连接功能：当前采用2.4GHz、900MHz及带蓝牙继电器器件的近场磁感应(NFMI)的技术，需要互操作性及先进的封装技术；第三，助听器将发展至更“智能”且完全自动化：如音量控制及信号处理自动适配声音环境，令用户更舒适，这要求为其增加处理功率及算法复杂度。助听器的发展趋势产生功耗、尺寸、混合信号处理等方面的设计挑战，如要求在1V工作电压时电流消耗小于1mA，多芯片及芯片面积小于10mm2，数字及模拟功能等等。安森美半导体提供完整系列的DSP系统，包括预适配RHYTHMTM系列、预配置RHYTHM?和AYRE?系列、以及Ezairo?系列。这些系列除了都含DSP、ADC、DAC、NVM等全面的助听器系统，还针对不同目标设计人员提供不同的配置以满足他们不同的需求：Ezairo?系列的可编程IDE，适合有差异化算法的技术；预配置系列针对老客户和具备中等听力学知识的人提供预载算法、配套的基础架构工具(SoundDesigner,ARK)和参考设计；而预适配系列提供预载算法、配套手册，并即将推出参考设计，有助于为新的助听器制造商和模拟助听器制造商解决其设计挑战。在为助听器厂商解决空间受限的要求方面，安森美半导体拥有超过40年的经验，主要采用先进的2.5D和3D超小型系统级封装(SiP)，即在同一封装将不同的硅芯片和分立元件连接在一起，通过缩减信号距离大大节省空间并提升电气性能。SiP是定制的封装开发和制造服务，为注重尺寸、性能和系统集成度的医疗应用而设计。安森美半导体将推出新的采用SiP的集成2.4GHz无线模块的方案，尺寸仅为7.39×3.94×1.4mm，其关键特性包括：集成完全可编程的多核音频处理器、适配器可通过线性接口连接至任何音频源(TV,HiFi)从而提供远程麦克风适配器的立体声流、使用手机的标准配置文件如“FindMe”、“电话警报配置文件”等进行控制、音量和程序可通过手机控制改变等等。定制医疗ASIC医疗设备设计人员一般面临以下设计挑战：*低能耗：电池供电的医疗设备对电池使用时间要求较高，而标准分立元件可能消耗太大电流，无法提供令人满意的产品使用时间；*小尺寸：通常要求小巧以提供离散性和舒适度，而使用标准分立元件会令外形因数太大；*高压：传感器可能要求高压偏置，同时产生极低电平的信号，当使用分立元件来处理高压及低压时，传感器接口电路通常太过复杂；*低噪声：专用人体传感器捕获到的信号极微弱，漏电流或其它不想要的电流将压过传感器产生的信号；*长产品生命周期：可能超过10年，而许多标准元件在医疗设备生产结束前已被淘汰；*低BOM成本：采用分立元件设计的系统元件数量多，成本降不下来。采用定制的ASIC方案可提供能耗优势、以高集成度提供尺寸优势、能集成高压及低压电路、提供高度的信号通道隔离及低噪声、配合长产品生命周期、提供集成方案从而降低系统成本，帮助设计人员解决他们的独特设计挑战。安森美半导体具备丰富的高性能、低能耗ASICIP阵容，并可提供系统级方案，如为免提操作的低功耗声音触发功能。在中国，安森美半导体已积累成功的医疗ASIC.如自2007以来，安森美半导体已为迈瑞开发定制病人监测ASIC，用于多通道心电图、心率及呼吸监视仪、血氧饱和度等多种病人监测设备，实现比分立标准产品方案更低的能耗并降低总体BOM成本。迈瑞后续还将发布更多使用这ASIC的产品。Struix是安森美半导体推出的半定制组合方案，由定制的和标准的ASSP元件组成，即根据客户的专有规格而定制的一个模拟传感器接口或一个驱动器，和一个采用ARM?Cortex?-M3内核(ULPMC10)的超低功耗唯数字微控制器芯片。“Struix”是“stacked”t叠在一起)的拉丁语形式，它将定制的芯片和标准芯片叠在一个封装中以提供微型的、高能效的半导体方案，提供比标准元件更多的定制，比完整的系统级芯片(SoC)方案缩短设计时间并降低开发风险及相关成本，适用于血糖监测、透皮给药、便携式及定点护理(PoC)病人监控等微型医疗设备。图5是基于Struix的产品示例，这堆叠微型封装充分利用硅集成及模块化，集成度高，易于设计，还进一步增强了设计灵活性，因为ULPMC10微控制器可采用安森美半导体未来的微控制器轻易升级，无须替换模拟前端。结语受市场动力、人口趋势、政府政策、医疗行业结构及增长等综合因素的推动，中国医疗设备行业颇具发展前景。医疗设备制造商要想走在市场前沿需采用高能效的半导体方案进行创新开发。在可穿戴医疗逐渐兴起的趋势下，医疗半导体向更高集成度、小型化、更高能效方向迈进。作为高能效创新的供应商，安森美半导体因应市场趋势，提供完整的医疗半导体产品和服务、丰富的专长和经验，并承诺产品和方案具备满足医疗市场严格要求的高品质和高可靠性，助医疗技术开发者解决他们独特的设计挑战。来源:维库电子市场网

0引言随着人们生活水平的不断提高，人们对于自身健康的关注也提升到一个前所未有的高度。在今天，越来越多的高科技手段开始运用到医疗仪器的设计当中。心电图、脑电图等生理参数检测设备，各类型的监护仪器，超声波、X射线成影设备，核磁共振仪器，以及各式各样的物理治疗仪都开始在各地医院广泛使用，并且医学仪器正在向着组合式、多功能、智能化和微型化方向发展。现代的医学仪器一般都广泛采用了嵌入式微处理器来增强仪器的智能化程度，提高其稳定性和数据处理的性，使医学信号的采集、处理、通信一体化，并具有自诊断、自校验等一系列优点。其中ARM(AdvancedRISCMachines)嵌入式微型主板作为中央处理模块，凭借自身体积小巧、功能强大、功耗低和稳定性强、采用硬件与指令双重加速来提高性能和指令速度的优势得到广泛的应用，成为多家医疗设备厂家的。1ADUC7026的结构与特点从ARM体系结构上看，嵌入式系统主要由嵌入式处理器、支撑硬件和嵌入式软件组成。处理器通常是单片机或微控制器;支撑硬件主要包括存储介质、通信部件和显示部件等;嵌入式软件则包括支撑硬件的驱动程序、操作系统、支撑软件以及应用中间件等。可见，嵌入式系统是一个很大的概念，一旦嵌入式处理器和支撑硬件选定了，那么工作多的就集中在嵌入式软件当中了。许多运算量大的仪器都采用了ARM系统，美国模拟器件公司ADI是一家精于运放和高模数转换器(ADC)设计与生产的芯片生产公司，在得到ARM授权后把自己公司中的高ADC、成熟的脉冲调制、多路分频等融合为一体，使ARM微控制器不仅具备功能强大的32bitRISC微控制器(MCU)内核，同时具备16通道、快速、12bit分辨率的ADC和4个12bit分辨率数模转换器(DAC)的精密数据转换器。因此ADμC7026集成了ARM7TDMI内核，它具有基于闪存的16bit/32bitRISC(精简指令集计算机)微控制器，其处理能力高达45MIPS(MillionInstructionsPerSecond)。模拟外设包括，多达16通道的快速、12bit分辨率ADC、4个独立12bit分辨率DAC和一个温漂优于10ppm/℃的精密带隙基准电压源、8kB片内SRAM，62kBFLASH，可扩展存储空间为512k，JTAG端口支持代码与调试，一个比较器，可编程逻辑阵列(PLA)和3相脉宽调制(PWM)发生器，40个通用I/O口，1个ART，4个通用定时器，4个外部中断，其它外设包括一个比较器，PLA和3相PWM发生器。该系列器件也支持灵活的待机(休眠)和唤醒模式，引脚采用了LFCSP或LQFP小封装，从而避免或减少了外界的干扰，提高了测量。其内部框图如图1所示。图1ADμC7026内部组成框图2ADμC7026硬件系统设计目前，一般的医学院校针对医学影像技术都开设了《医用影像设备学》这门课程。由于一些实际的医疗仪器的控制部分都是集成在机器内部，很不方便学生完成单个电路的控制操作实验，并且还存在着诸如实验设备昂贵、缺少、很难满足学生的实际需要等客观条件，为此结合医学影像技术的实际情况，以美国ADI公司生产的AUDC7026为开发一款既可以用于学生完成一般的电路硬件实验，又可以用于师生硬件开发的ARM硬件系统，从而研制出适合学生完成医疗设备控制部分的实验系统，以帮助学生从实践中去掌握一些医疗仪器的基本组成、工作原理、接口电路以及硬件连接，并在此基础上拓展软、硬件开发的基本能力，为培养学生的创新能力和今后的实际应用打下良好的基础。所开发的硬件系统组成结构示意图如图2所示。图2ADμC7026硬件系统的组成0引言随着人们生活水平的不断提高，人们对于自身健康的关注也提升到一个前所未有的高度。在今天，越来越多的高科技手段开始运用到医疗仪器的设计当中。心电图、脑电图等生理参数检测设备，各类型的监护仪器，超声波、X射线成影设备，核磁共振仪器，以及各式各样的物理治疗仪都开始在各地医院广泛使用，并且医学仪器正在向着组合式、多功能、智能化和微型化方向发展。现代的医学仪器一般都广泛采用了嵌入式微处理器来增强仪器的智能化程度，提高其稳定性和数据处理的性，使医学信号的采集、处理、通信一体化，并具有自诊断、自校验等一系列优点。其中ARM(AdvancedRISCMachines)嵌入式微型主板作为中央处理模块，凭借自身体积小巧、功能强大、功耗低和稳定性强、采用硬件与指令双重加速来提高性能和指令速度的优势得到广泛的应用，成为多家医疗设备厂家的。1ADUC7026的结构与特点从ARM体系结构上看，嵌入式系统主要由嵌入式处理器、支撑硬件和嵌入式软件组成。处理器通常是单片机或微控制器;支撑硬件主要包括存储介质、通信部件和显示部件等;嵌入式软件则包括支撑硬件的驱动程序、操作系统、支撑软件以及应用中间件等。可见，嵌入式系统是一个很大的概念，一旦嵌入式处理器和支撑硬件选定了，那么工作多的就集中在嵌入式软件当中了。许多运算量大的仪器都采用了ARM系统，美国模拟器件公司ADI是一家精于运放和高模数转换器(ADC)设计与生产的芯片生产公司，在得到ARM授权后把自己公司中的高ADC、成熟的脉冲调制、多路分频等融合为一体，使ARM微控制器不仅具备功能强大的32bitRISC微控制器(MCU)内核，同时具备16通道、快速、12bit分辨率的ADC和4个12bit分辨率数模转换器(DAC)的精密数据转换器。因此ADμC7026集成了ARM7TDMI内核，它具有基于闪存的16bit/32bitRISC(精简指令集计算机)微控制器，其处理能力高达45MIPS(MillionInstructionsPerSecond)。模拟外设包括，多达16通道的快速、12bit分辨率ADC、4个独立12bit分辨率DAC和一个温漂优于10ppm/℃的精密带隙基准电压源、8kB片内SRAM，62kBFLASH，可扩展存储空间为512k，JTAG端口支持代码与调试，一个比较器，可编程逻辑阵列(PLA)和3相脉宽调制(PWM)发生器，40个通用I/O口，1个ART，4个通用定时器，4个外部中断，其它外设包括一个比较器，PLA和3相PWM发生器。该系列器件也支持灵活的待机(休眠)和唤醒模式，引脚采用了LFCSP或LQFP小封装，从而避免或减少了外界的干扰，提高了测量。其内部框图如图1所示。图1ADμC7026内部组成框图2ADμC7026硬件系统设计目前，一般的医学院校针对医学影像技术都开设了《医用影像设备学》这门课程。由于一些实际的医疗仪器的控制部分都是集成在机器内部，很不方便学生完成单个电路的控制操作实验，并且还存在着诸如实验设备昂贵、缺少、很难满足学生的实际需要等客观条件，为此结合医学影像技术的实际情况，以美国ADI公司生产的AUDC7026为开发一款既可以用于学生完成一般的电路硬件实验，又可以用于师生硬件开发的ARM硬件系统，从而研制出适合学生完成医疗设备控制部分的实验系统，以帮助学生从实践中去掌握一些医疗仪器的基本组成、工作原理、接口电路以及硬件连接，并在此基础上拓展软、硬件开发的基本能力，为培养学生的创新能力和今后的实际应用打下良好的基础。所开发的硬件系统组成结构示意图如图2所示。图2ADμC7026硬件系统的组成

目前采用两个电极片对称覆盖治疗人体部位的电子治疗仪，是通过电极片上的脉动电压与治疗人体部位电阻产生作用，在治疗部位产生人体能够感知的脉动电流，刺激神经肌肉，使其收缩和舒张，产生运动效应，以达到治疗目的。但目前市场上此类型治疗仪产生的脉动电压只有少数几种，由于脉动电流频率周期固定，如果某治疗部位长期接受其脉动，就会产生抗疗作用，引起自发性紧张，从而降低治疗效果。为了解决这一问题，将MP3发出的随机音乐信号引入治疗仪，使音频信号与2.4kHz的中频治疗频率进行调制，产生多种脉动电压和频率周期不断变换的脉动电流。它们随音乐信号起伏变化而发生作用，使患者一边欣赏着喜欢的音乐一边接受治疗，分散注意力，缓解紧张情绪，从而有助于提高治疗效果。现提出一种基于嵌入式器件AT89C5ISNDlC的电子治疗仪设计方案，并外扩D/A、海量存储器、键盘、显示，实现基本的MP3功能;控制AT89C5lSNDlC产生音频及2.4kHz中频信号，采用数字电路完成这两种信号的调频，再经放大后，由变压器隔离输出脉动治疗电压。1工作原理基于嵌入式器件89C5lSNDlC的电子治疗仪系统硬件结构如图l所示，分为信号产生与控制模块、调频输出模块、电源模块3部分。信号产生与控制模块是由89C5lSNDlC单片机、海量存储器、键盘、USB端口、液晶显示、D/A转换器、音频放大等部分组成。当治疗仪的USB端口插入电脑的USB接口时，经单片机检测后执行U盘功能，可将选好的MP3歌曲复制到U盘(治疗仪)。当治疗仪的USB端口未插入电脑的USB接口时，治疗仪可做为MP3播报器。通过功能键设置歌曲、治疗时间、音量，通过启动/停止键控制治疗仪。治疗时，单片机产生两个反相的2.4kHz中频信号F中频、F中频和一个音频信号F音频，同时将存储的MP3格式的歌曲解码为音频数字信号，再经D/A转换放大器放大后，送至耳机或喇叭。调频输出模块是由调频、放大、输出剂量调整、输出变压器、电极片等部分组成。对两路反相中频信号和一路音频信号进行调频，调频后的信号经放大后，由输出变压器隔离输出脉冲电压，通过电极片对称覆盖到人体的治疗部位，人体会感知到随音乐起伏变化的电流刺激。通过输出剂量调整，满足人体不同治疗部位以及皮肤干湿度的不同所能承受感知电流的要求。电源模块可提供15V、5V、3.3V系统工作电压。当治疗仪的USB端口插入电脑USB接口时，单片机执行U盘功能，由电脑USB接口提供+5V的电源。治疗时，治疗仪的供电电源是由220V的交流电源经变压、整流、稳压、滤波产生。2硬件系统设计2.1MCU介绍嵌入式器件AT89C5lSNDlC集CPU、MP3解码器、USB控制器等器件于一体。AT89C51SNDlC不但具有51系列单片机的控制功能，并可扩展为MP3及U盘，采用PLCC封装，其内部结构框图如图2所示。AT89C5lSNDlC的P0、P1、P3端口功能与5l系列单片机相兼容，另外增加了8位的P4端口、4位的P5端口。时钟电路与复位电路连接法与51系列单片机。首次使用该器件需要分别USB驱动程序、用户程序。在AT89C51SNDlC的64KBROM中，地址FOOOH-FFFFH已同化好4K字节BootLoader代码。出厂时，已将BLJB位置为1，这样上电后自动执行BootLoader代码，等待从USB接口U盘驱动程序或用户程序目标代码。完成后，应在软件中将BIJJB位置为0，再次上电，自动执行用户程序。如果仍需要修改用户程序，可将ISP引脚置为低电平。则上电复位后，自动引导执行BootLoader代码，等待更新用户程序。重新启动用户程序，应将ISP引脚置为高电平。2.2信号产生与控制模块信号产生与控制模块电路原理框图如图3所示。为实现MP3及U盘功能，AT89C51SNDlC单片机需外接一个NAND-Flash海量存储器，这里选用16MB的K9F2808U0C，其数据线I/00～I/07接P0端口，控制线接P5端口。MP3音频解码输出信号，而该单片机的DOUT、DLCK、DSEL、SCLK引脚接D/A转换器CS4330，经过放大，输出到耳机收听MP3播放的歌曲。液晶屏接单片机的P2端口，与键盘相配合以显示当前治疗仪的工作状态。键盘上有4个按键，"音量/歌曲/定时"功能键接P1.0引脚，分别与P1.1引脚所接的"next"键和P1.2引脚所接的"previ-OHS"键相配合，实现音量调节、歌曲选定、治疗定时等功能设定;而"启动/停止"键接P1.3引脚。AT89C5lSNDlC单片机的P3.3引脚用于检测当前使用的是U盘还是MP3播放器。如将治疗仪的USB引线接到电脑的USB端口，P3.3引脚则检测到高电平，执行U盘程序，此时，单片机的工作电源来自于USB接口;否则，P3.3引脚检测到低电平，则执行MP3程序。中频信号F中频、F中频和音频信号F音频分别接AT89C5lSN-DlC单片机的P4.4、P4.5和DOUT引脚。2.3调频输出模块调频输出模块电路原理图如图4所示。音频信号F音频分别与中频信号F中频和中频相调制，产生两个相位相反的调制波形，再经9013、8050、D880Y放大后送至变压器的两个输入端。变压器中间抽头电压可通过毫安表所接的剂量调节电路进行调整。47kΩ电位器即剂量调节电位器，向下调则毫安表指示的电流变小，反之变大。变压器隔离输出电压变化与输入电压同步变化。输出电压经电极片与人体接触，在人体内产生感知电流。根据理疗部位的不同以及皮肤的干湿程度不同，人体的感知电流也不一样。理疗时需要调整电位器，使理疗者感觉舒适即可。2.4电源模块治疗仪所需3.3V、5V、15V的工作电压都来自于电源模块，其原理如图5所示。3.3V电压可提供给嵌入式器件AT89C51SNDlC使用;5V电压可提供给调频、放大电路使用;15V电压可提供给输出剂量调节电路。其中，5V稳压采用78L05，3.3V稳压采用LDll17S33。当使用U盘功能时，治疗仪的USB端口插入电脑的USB接口，不接220V的交流电源，单片机工作电压则由USB接口提供。3系统软件设计与硬件电路功能配合，系统软件设计流程如图6所示;键盘中断服务程序流程如图7所示。4结语设计的便携设备电池监测系统利用可编程的电池电量监测芯片BQ27210和外部高集成处理器C805lF304实现了对电池电量、可使用时间、温度、电压等信息的实时监测，并通过I2C总线进行数据的传输处理，具有高，体积小，成本低等特点，现已应用于某些手持数据采集设备。来源：维库电子市场网

2014年秋，安森美半导体推出一个新品概念—Struix。Struix在拉丁文中的含义是“叠在一起”，它在微型的高性能SoC方案中结合一个定制的专用集成电路(ASIC)和一个专用标准产品(ASSP)微控制器。这个概念向医疗设备制造商提供了两全其美的方案：定制的芯片能解决特定专用传感器接口的需求，而使用行业标准产品通常能减少设计风险及相关成本。图2所示为一个典型的基于Struix的产品。图1Sturix堆叠芯片图2中，上层的芯片是一个专用传感器接口，下层芯片是一个采用行业标准ARMCortex-M3控制器的微处理器(ULPMC10)。ULPMC10微控制器专门设计为低功耗和芯片堆叠。本例中，两个器件堆叠在一个6mm×6mm的QFN封装中，但也有其他封装方式交货。基于Struix的产品始于一个专用传感器接口的开发。该开发过程利用了安森美半导体在低功耗、低噪声信号调理、放大和转换方面的知识产权(IP)。一些现有的关键IP模块包括每次转换低于2.4pJ的24位转换器，以及仅在几十微安工作的低噪声、差分放大器。专用传感器接口的开发流程通常源于客户的专用传感器接口规范，其次是设计、实现、测试和阶段。与此同时，客户的应用开发团队能够在ULPMC10微控制器上开发必要的终端应用代码。安森美半导体提供了一个适合独立工作的小型开发板，以及专用传感器接口的原型。这使客户能够在全面生产前对终端应用的性能进行评估。大多数医疗设备以占空比的方式工作(如设备在睡眠模式比工作模式花费更多时间)。ULPMC10微控制器针对此工作方式提供200nA的极低睡眠模式电流，且实时时钟电路始终运行。当完全加载ARMCortex-M3处理器并直接执行片上闪存的应用程序代码，工作模式所消耗的电流小于200μA/MHz。这可以延长电池寿命，结合更小电池的使用，其将诞生出更小、更具吸引力的医疗设备。

持续监测心脏活动可以测量心率变异性（HRV），该参数可以了解到心脏健康状况和其他疾病。本设计实例是一款全新的脉搏血氧计设计，使用起来非常简单，并且功能强。借助优异的性能，它甚至可以作为单独设备使用，以监测心率及血氧饱和度。该系统的核心部件包括超亮红光LED（KA-3528SURC）、红外线LED（VSMB3940X01-GS08）、对两种光的波长同样敏感的光电二极管（VBP104SR）。运算放大器LT6003为整个系统的基本构件，在电路的几个放大级均有使用。在图1中，IC1充当跨阻抗放大器使用，将光电二极管产生的电流转换为电压。这一级提供高增益，从而使几乎人体的每个部位都能使用传感器。运算放大器IC2充当30倍增益的反相放大器。图1:脉搏血氧计。比较器IC4负极输入使用峰值检测器电路连接至修正信号。IC3、D1、C6等元器件用于检测并保持输入信号的最大电压。R7和R10用来对C6电容器放电。该电路用作基准电压，即使是传感器在人体上位置的突然变化，其所产生的微弱脉搏也都被检测到。该电路配备了一个高通滤波器和两个低通滤波器，用于滤除外部光线变化或交流闪光灯闪烁产生的不期望的干扰信号。高通滤波器和第一个低通滤波器的频率设置为0.86Hz和159Hz。高通滤波器和低通滤波器的其他端子并未接地，而是接到1V基准电压，以增加对检测信号的偏置，以便后续处理。基准电压由LM4040和分压器（R15、R16）产生。经过IC2后，频率设为5.9Hz的第二个低通滤波器对信号进行处理，进一步滤除其他不期望的干扰信号（见图2、图3）。图2:COMP节点（CH1）和脉搏节点（CH2）随时间变化的电压输出图3:输出节点上的信号。本文并未对脉搏读取过程展开论述，其可以通过带ADC的MCU来完成。MCU用于控制LED，检测信号，并将信号转换为血样饱和度。即使采用窄带带通滤波器也可以对血氧饱和度进行计算。当红光LED点亮后，ADC即开始检测信号。在两个或三个脉搏之后，红外线LED可以与红光LED同时点亮。MCU利用S=VR/VIR公式进行计算，其中电压为峰峰值读数，而S则代表组织血氧饱和度（StO2）校准表格中的数值。转载自唯样电子资讯。

心脏起搏器是一种植入于体内的电子治疗仪器，通过脉冲发生器产生由电池提供能量的电脉冲，通过导线电极的传导，刺激电极所接触的心肌，使心脏激动和收缩，从而达到治疗由于某些心律失常所致的心脏功能障碍的目的。起搏器主要由电源（亦即电池，现在主要使用锂-碘电池）和电子线路构成，能产生和输出电脉冲。艾德克斯可为医疗电子设备提供专业的测试解决方案，针对医疗起搏器中电池包的测试，我司具备直流电源、直流电子负载、电池内阻测试仪、电池测试系统等多款高性能产品可供选择。电池规格及测试需求：一、电池容量测试电池容量通常以安培·小时为单位。不同放电倍率下计算的电池容量值也会不同。通常大电流放电会缩短电池的寿命，因此电池容量一般以小倍率（如0.2C）放电。同时深度的放电会损坏电池，电池容量的计算是相对于一个截止电压而言，从起始电压到安全截止电压之间的放电容量为电池的有效容量值。二、电池寿命测试随着充放电次数的增加，由于内部氧化引起的内部电阻增加，会使得电池不能释放已存储的电量，寿命逐渐终止。电池的循环寿命（充电一次放电一次称为一次循环）受放电倍率、温度及充放电截止电压等因素的影响。锂电池一般能够充放300~500次，如IEC规定锂电池标准循环寿命标准是反复循环500次后容量应在初容量的60%以上。因此通过循环充放电测试是评估各类电池生命周期的重要途径。三、电池内阻测试电池内阻值关系着电池的放电能力，内阻越大，电池充放电倍率越小，其极容易导致电池发热。ITECH提供电池交流内阻和直流内阻量测功能，其中交流内阻是搭配专门的交流内阻测试仪，给电池两端施加1KHz的激励信号，测得电池静态下的内阻值。但实际电池使用过程中，还包括极化内阻，连接点的阻抗等，通过直流阻抗测试能更直观反映电池连续应用中的电阻值。四、丰富的工步编辑和停止条件用户可选择不同的充放电模式，ITS5300测试系统软件支持CC/CW/CR等多种放电模式，可模拟恒压和恒流两种充电模式。丰富的停止条件有效帮助用户提高测试的安全性，避免电池出现过充和过放的情况。在时间，容量，电压等停止条件之间可实现“与”“或”的逻辑关系，以应对更复杂的测试需求。艾德克斯ITS5300电池充放电测试系统，为用户提供从mA级别单体电芯到MW级别电池包的测试解决方案。应对于产线大批量的测试需求，ITS5300可同时对上百个独立电池模组/电芯进行性能检测，提高了产线的测试效率和产量。同时提供丰富的测试工步和统计分析功能，通道间可同步/独立运行，互不影响。转载自电子技术应用。

一正文1前言前年，当我购买自己的台笔记本电脑时，也算是煞费苦心，终于选中了一款自己觉得还可以，而且比较主流的机器。可是一年后当我再次踏入电脑商城时，忽然发现通过一年来对笔记本电脑的使用，我非但没有更加熟悉笔记本，反而变得更生疏了。酷睿的处理器已经不再是宣传的卖点，DDRII的内存也很少出现，主频高出了我的预想……所有我了解的性能参数都仿佛来到了另一个时代。我不得不感叹自己真的OUT了。记得大学节C语言课上老师说：“内存——我们心中永远的痛！”觉得很是有道理。然而，当我年前再次把目光投向电脑市场时，却发现情况似乎有了很大的改观。内存好像已经不再是很大的瓶颈。受摩尔率指导的电子产品的更新速度简直到了让我无法理解的地步。我曾看到有人说：与其说是摩尔率在起作用，倒不如说是科技进步和市场需求在起作用。不过对我来说，无论是什么在起作用，这个世界的节奏都已经快到让我很难静下来思考的速度。但是一旦静下来思考，会想到什么呢？周围所有的东西都在不停的发展。从绿皮火车到高铁，从菜价到房价，从农村到城市……虽然周围很多人都在骂骂咧咧的抱怨，但很少有人会觉得现在的日子不如一前。也就是说，无论生活、环境给了我们多大的压力，我们还是在迈着前进的步子。然而前进的路上，又有谁和我们一道风雨兼程呢？人类对于科技的应用虽然为自己开辟一条难得的前进之路，但同时也告知了我们的同伴应当何去何从。并不是所有的同伴都可以风雨同舟，因为有同伴躲在阴暗的角落里，在伺机向人类发起进攻。当然，被我们经常说道的生老病死中的病，便是在等候着专属于它的时机。而人类个体的生命大多也是在它的陪伴下，走向终点。疾病的迅速发展，不仅缘于它惊人的繁衍速度，还在于人类科学技术发展对其的指引。当我观察人类与疾病的抗争时，想到的却是，当我还是一个孩子的时候，当我想要做的是大人们所不愿接受的事情时，大人们几乎总是穷尽办法来阻止我的行动，当然更多的是呵斥。但不管怎么说，在大人们的指引之下，终我还是在向一个对的方向前进。人类与疾病之间的斗争，大人对小孩的指引，这两者在某种程度上的相似，让我萌生了一种想法：疾病是否就是那个在科技指引之下的孩子。疾病的不断发展，也从另一个角度不不断督促着人类对自身的认知。这应该就是祸福相依的一种具体表现形式吧。正如人们由表及里，有外观而内涵的认知规律一样，疾病的发展抑或说前进方向也是如此。科技的发展使得原来极其棘手的疾病失去了它原有的恐怖外衣，但随之而来的却是以前从没有出现过的难题。但无论怎样这些我们都不能回避，因为这里的每战斗都是关乎生死的抗争。所有人，正如在战火席卷的国度中的人民一样，无论愿意与否，他总会卷入与疾病抗争的之中。而我们在这场抗争中能做些什么呢？是像平民一样任人鱼肉，还是像极端的武装分子一样盲目抵抗。当然这并不是一个只有A、B选项的选择题，我们可以穷尽所能给出自己满意的答案。虽然，人类总是以自己的生生不息来证明自己的胜利。但是正如我开始所描述的情况一样，疾病的进化速度也快的惊人。有时快到，甚至不给人类以思考的机会。你会发现，过剩的不仅是CPU，还有病原体。当我很长时间之后，再次踏入医院。却发现原来可以通过注射药剂治好的病症，现在得改用输液了。这让我不得不承认，当今的世界，病菌的进步速度已经在我之上了。被世界遗弃，还是奋勇追击，这的确是一个问题。当然，面临的问题很多，但现在我又该做些什么？医学对我来说是个很遥远的，但正如距离军人这种职业很遥远的平民，在面对国家安全这种问题时总要做些什么一样，似乎大家都应该出分力，而且还应当清楚“分”是“分内”的“分”。现在，当我即将读完四年大学时，从哪里来的问题，我不必花费什么心思，但是往哪里去的问题却是不得不思考的。正如我前边所描述的，周围的一切都在发展，当然也包括老百姓的生活水平。这里我不是一个政客，我只是在描述自己的见闻。这样就会形成一个我所见闻的关系网络：科技、发展、疾病、生活、……无论是从一个即将步入职场的仪器类学生的角度，还是从一个具有社会责任心的公民的角度来看，医疗器械都将会是一个很有发展前景的行业，近来很多公司的产品动向和一些活动中的产品展示，也都肯定了这个判断的正确性。如此看来，便捷的家用医疗仪器定然会走向千家万户，事实也正是如此。由于母亲高血压的缘故，几年前，家里就购买了家用的电子血压计，以便于母亲能及时知道自己的血压状况。有段时间母亲一度想要购买一款心电图机，因为听说通过心电图可以更好的了解自己的健康情况，不过终还是因为受限于获取心电图信息那些复杂方法难以学习，而只好作罢。这样看来，一个家用holter监控器也确实有其施展的天地。总体设计方案1)心电的特点：1、微弱性。人体体表的心电信号很微弱，一般只有0.05-5mV。在测量中，对于如此微弱的信号，很难进行直接记录或处理，必须通过放大器适当放大，同时必须滤波处理。2、低频特性。人体心电信号的频谱范围在0.05-100Hz，其能量谱主要集中在0.5-35Hz，频率是比较低的。3、高阻抗特性。作为心电的信号源，人体源阻抗一般较大，可达几千欧姆至几万欧姆，这将给心电测量带来误差和失真。4、不稳定性和随机性。人体是在内部环境与外部环境相适应的条件下维持新陈代谢的，为适应外部环境的变化，人体内各种系统的活动都会在相互影响中不断调整，以便与外部环境保持平衡，同时遗传等因素也会造成人体的个体差异性，这使得人体心电信号表现出不稳定性和随机性。2)心电信号的干扰1、工频干扰。由于日常供电网络的存在，50Hz工频干扰是常见的干扰，它是心电信号主要的干扰源之一。50Hz工频干扰主要通过人体和测量系统输入导线的电容藕合，以位移电流的形式引入，其强度足以淹没心电信号。2、电极极化电压干扰。心电信号是通过紧贴在人体体表的电极提取的，而与电极接触的是电解质溶液（导电膏、汁液或组织液等），这会形成一个金属与电解质溶液的界面。由于电化学的作用，在二者之间会产生一定的电位差，称为极化电压。极化电压的幅度一般较高，在几毫伏到几百毫伏之间。当两个电极的状态不能保持对称时，极化电压就会产生干扰，特别是在电极与皮肤接触不良以致脱落的情况下更为严重，而且电极在皮肤表面的移动也会引起电位差变化。3、肌电信号干扰。肌肉的兴奋与收缩会引起生物电变化，而这些生物电将在人体表面产生一定的电位差。由于心电信号必须通过贴在人体表面的电极进行提取，因此同时肌电干扰信号也会被提取出来。肌电干扰信号是一种快速变化的电压信号，其频率范围为20-5000Hz。4、测量设备自身产生的干扰。信号处理所采用的电子设备本身也会产生噪声，这种干扰一般都是高频干扰，用低通滤波器就可滤除。5、高频电磁场干扰。随着无线电技术的发展，各种频段的无线电广播、电视发射台、通讯设备、雷达等电子设备的工作使空间存在着大量的电磁波。这些高频电磁干扰可通过测量系统与人体连接的导线引入，并引起测量结果的不稳定，严重时会使测量系统不能正常工作，必须加以消除。3)电极的选取电极是来摄取人体内各种生物电现象的金属导体，也称作导引电极。它的阻抗，极化特性、稳定性等对测量的度影响很大。1、金属平板电极。金属平板电极是测量心电图时常用的一种肢体电极，它是一块镍银合金或铜质镀银制成的凹形金属板，这种电极比较简单，其抗腐蚀性能、抗干扰和抗噪声能力较差，在微电流通过时容易产生极化，而且电位不稳定和电位随时间漂移严重，信号失真也较大缺点。2、吸附电极。吸附电极是用镀银金属或镍银合制而成，呈圆筒形，其背部有一个通气孔，与橡皮吸球相通，它是测量心电时作为胸部电极的一种常用电极。该电极不用扣带而靠吸力将电极吸附在皮肤上，易于从胸廓上一个部位换到另一部位。使用时挤压橡皮球，排出球内空气，将电极放在所需部位，然后放松橡皮球，由于球内减压，使电极吸附在皮肤上。但这种电极，由于只有圆筒底部的面积与皮肤接触（即接触面积小），从而使得它的阻抗和对皮肤的压力很大，因此，不适用于输入阻抗低的放大器和不宜作长时间监护之用。3、圆盘电极。圆盘电极多数采用银质材料，其背面有一根导线。有的电极为了减轻基线漂移及移位伪差在其凹面处镀上一层氯化银。值得注意的是，该电极在使用一段时间后必须重新镀上氯化银。4、悬浮电极。悬浮电极分为性和性使用的二种。其中性悬浮电极又叫作帽式电极，其结构是把镀氯化银或烧结的Ag-AgCI电极安装在凹槽内，它与皮肤表面有一空隙。使用时，应在凹槽内涂满导电膏，用中空的双面胶布把电极贴在皮肤上。由于导电膏的性质柔软，它粘附着皮肤，也粘附着电极，当肌肉运动时，电极导电膏和皮肤接触处不易发生变化，起到接触稳定的作用。性悬浮电极也叫作钮扣式电极，其结构是将氯化银电极固定在泡沫垫上，底部也吸附着一个涂有导电膏的泡沫塑料圆盘，使用前，圆盘周围粘有一层保护纸，封装在金属箔制成的箱袋内，用时取出，剥去保护纸，即可使用。5、软电极。为了克服由于各种硬质电极与皮肤贴附不紧密而当人体有所活动时，电极与体表之间的接触可能会改变原来的状态而引起意外的移位伪差，而生产出了软电极。一种常见的软电极是贴在胶布上的银丝网电极。使用时，只需把银丝网涂上导电膏后贴在所需的人体部位即可。另一种软电极是在13um厚的，聚脂薄膜（Mylar）上镀一层1um厚的氯化银膜而制成的。整个电极的厚度仅为15um，质地十分柔软。它适用于检测、监护早产儿心脏变化功能。6、干电极。干电极是利用固态技术，将放大器与电极组装在一起所示。使用时不必涂上导电膏而波形又不失真，但必须要一个输入阻抗很高（Zsr>109Ω）的前置放大器相匹配。出于对本设计方案的综合考虑，使用平板电极。4）总体设计方案在了解了心电信号的特点之后，综合考虑诸如：环境干扰、电极选择、心电导联体系、本设计的预期目标、以及USBStartkit&EthernerStartkit的优势，总体设计框图如下：硬件设计心电信号输入缓冲电路心电信号从人体经电极首先进入缓冲电路，包括低通滤波和电压跟随两部分。无源低通滤波的截止频率为：放大和右腿驱动电路由于心电信号具有微弱、低频、不稳定、易受干扰等特点，使得心电信号的模拟放大环节非常关键，尤其是心电前置放大器直接跟被测信号相连，其设计和选择直接影响整个测量系统的工作性能。这就要求所采用的放大器必须有低噪声、低漂移、低失调参数、高共模抑制比、高输入阻抗、非线性度小等特点。仪表放大器可以很好的满足上述要求。右腿信号采集电路专门用来消除由人体引入的共模干扰，又称右腿驱动电路。该电路一般从前级放大电路的增益调节电阻处提取反馈信号，并将反馈信号输入反向放大器的负端，放大后接到人体右腿。右腿驱动电路可等效为以人体为相加点的共模电压并联负反馈放大电路，它可以大大降低人体共模电压的影响，使共模干扰降低到1%以下，而不会损失心电信号中的有效信号。高通和低通滤波电路50Hz陷波电路

随着时代的发展,手机的功能越来越多,不仅可以拍摄美丽的照片、播放音频和视频流文件，还可以访问各种各样的服务—现在还逐渐成为人们的私人教练。配备传感器或者连接到穿戴式传感器后，这类设备可用来监控人们的日常活动和个人健康状况。在不断增强的健康意识推动下，人们开始关注测量生命体征参数——如心率、体温、血氧饱和度、血压、活动水平(运动量)和卡路里燃烧量—以及追踪这些参数的日常变化趋势。现在，装有多个传感器的通用传感器前端可以监控这些参数。而更大的挑战是地缩小尺寸并延长电池使用寿命。本文将讨论面向迅猛增长的可穿戴电子产品市场的解决方案。重要的生命体征信号脉搏或心率是需要监控的重要的参数之一。除了每分钟心跳次数以外，还应该检查心脏行为与活动量的函数关系。心律也非常重要，因为快速变化的心率是心脏疾病的征兆。心率和心脏活动的监护通常是使用心电图(ECG)测量生理电信号来实现的。连接到身体上的电极可测量出心脏组织中心电活动所产生的信号。的诊断系统就基于此原理，其在胸部和四肢多可连接10个电极。ECG可提供心跳不同分量(P波、QRS波和T波)的相关详细信息。单导联ECG在体育界的应用越来越普遍，其使用双电极胸带来测量心脏活动。虽然可检测到各种ECG波形，但大多数系统只测量心率。这些胸带穿戴起来并不舒服。因此，体育和保健行业正在寻找替代方案，例如将电极集成到运动衫上。AD8232单导联心率监护仪前端(如图1)就是专为此类低功耗可穿戴应用而开发的。该器件内置增益为100V/V的仪表放大器和高通滤波器，能阻止皮肤上电极的半电池电位产生的失调电压。输出缓冲器和低通滤波器则可抑制肌肉活动产生的高频分量(EMG信号)。此低功耗前端功耗为170μA，可与16位片上计量仪ADuCM350配合使用，进行高性能、单导联ECG测量。测量心率的新方法心率测量的新趋势是光电容积图(PPG)，这是一种无需测量生物电信号就能获得心脏功能信息的光学技术。PPG主要用于测量血氧饱和度(SpO2)，但也可不进行生物电信号测量就提供心脏功能信息。借助PPG技术，心率监护仪可集成到手表或护腕等可穿戴设备上。因为生理电势法信号电平极其微弱，所以无法做到这一点。在光学系统中，光通过皮肤表面发射。光电传感器对红细胞吸收的光量进行测量。随着心脏跳动，不断变化的血容量使接收到的光量分散开来。在手指或耳垂上进行测量时，由于这些部位有相当多的动脉血，使用红光或红外光源可获得。但是，手腕上方很少有动脉存在，腕部穿戴式设备必须通过皮肤表层下方的静脉和毛细血管来检测脉动分量，因此绿光效果会更好。ADPD142光学模块(如图2)具备完整的光度测量前端，并集成了光电传感器、电流源和LED。该器件专为测量反射光而设计，可用来实现PPG测量，所有元件都封装在一个小小的模块上。使用光学VSM所面临的挑战利用腕部穿戴式设备测量PPG面临的主要挑战来自环境光和运动产生的干扰。阳光产生的直流误差相对而言比较容易消除，但日光灯和节能灯发出的光线都带有可引起交流误差的频率分量。模拟前端使用两种结构来抑制DC至100kHz的干扰信号。模拟信号经过调理后，14位逐次逼近型数模转换器(ADC)将该信号数字化，再通过I2C接口发送到微处理器进行终后处理。同步发送路径与光接收器并行集成在一起。其独立的电流源可驱动两个单独的LED，电流电平多可编程至250mA。LED电流是脉冲电流，脉冲长度在微秒级，因此可保持较低的平均功耗，从而地延长电池使用寿命。LED驱动电路是动态电路且可即时配置，因此不受各种环境条件影响，例如环境光、穿戴者皮肤和头发的色泽或传感器和皮肤之间的汗液，这些都会降低灵敏度。激励LED的配置非常方便，可用于构建自适应系统。所有时序和同步均由模拟前端处理，因此不会增加系统处理器的任何开销。ADPD142提供两种版本：ADPD142RG集成红光LED和绿光LED，用于支持光学心率监护；ADPD142RI集成红光LED和红外LED，用于进行血氧饱和度(SpO2)测量。运动的影响运动也会干扰光学系统。当光学心率监护仪用于睡眠研究时，这可能不是问题，但在锻炼期间佩戴运动腕表和护腕，将会很难消除运动伪像。光学传感器(LED和光电检测器)与皮肤之间的相对运动会降低光信号的灵敏度。此外，运动的频率分量也可能会被视为心率测量，因此必须测量该运动并进行补偿。设备与人体贴得越紧密，这种影响就越小，但采用机械方式消除这种影响几乎是不可能的。可使用多种方法来测量运动。其中一种是光学方法，即使用多个LED波长。共模信号表示运动，而差分信号用来检测心率。但是，是使用真正的运动传感器。这不仅可以准确测量施加到可穿戴设备的运动，还可用于提供其他功能，例如跟踪活动、计算步数或者在检测到特定重力时启动某个应用。ADXL362是一款微功耗、3轴MEMS(微机电系统)加速度计，非常适合在电池供电型可穿戴应用中检测运动。其12位ADC可将加速度转换为数字信号，分辨率为1-mg。功耗随采样速率动态变化，当输出数据速率为100Hz时功耗仅为1.8μA，在400Hz时为3.0μA。这些较高的数据速率对于用户接口来说非常有用，例如单击/双击检测。对于在检测到运动时启动某个应用的情况，则无需进行高速采样，因此可将数据速率降至6Hz，此时平均功耗为300nA。因而，对于低功耗应用和不易更换电池的植入式设备来说，此传感器非常有吸引力。ADXL362采用3.0mm×3.25mm封装。图3显示了在不同的电源电压的条件下，电源电流与输出数据速率之间的关系。系统中各传感器的连接系统的是混合信号片上计量仪ADuCM350，它与所有传感器相连，并负责运行必要的软件，以及储存、显示或传送结果。该器件集成了高性能模拟前端(AFE)和16MHzARMCortex-M3处理器内核，如图4所示。AFE的灵活性和微处理器丰富的功能组合使此芯片成为便携式应用和可穿戴应用的理想选择。可配置的AFE支持几乎所有传感器，其可编程波形发生器可使用交流或直流信号为模拟传感器供电。高性能的接收信号链会对传感器信号进行调理，并使用积分非线性(INL)和差分非线性(DNL)值为±1LSB的无丢码真16位160kSPSADC将这些信号数字化。该接收信号链支持任何类型的输入信号，包括电压、电流、恒电势、光电流和复阻抗。AFE可在独立模式下工作，无需Cortex-M3处理器干预。可编程时序控制器控制测量引擎，测量结果通过DMA储存到存储器内。开始测量前，可执行校准程序，以校正发送和接收信号链中的失调和漂移误差。对于复阻抗测量，如血糖、体质指数(BMI)或组织鉴别应用，内置DSP加速器可实现2048点单频离散傅里叶变换，而无需M3处理器干预。这些高性能AFE功能使ADuCM350具有其他集成解决方案无可比拟的独特优势。Cortex处理器支持多种通信端口，包括I2S、USB、MIPI和LCD显示驱动器(静态)。此外，它还包括闪存、SRAM和EEPROM，并且支持五种不同的电源模式，可地延长电池使用寿命。ADuCM350设计用于超低功耗传感器，性能限制为低速器件。对于要求更高处理能力的应用，可使用工作频率高达80MHz的M3内核或者Cortex-M4处理器内核。功耗如何？功耗一直是便携式设备和可穿戴设备的一个关键因素。本文介绍的器件针对高性能、小尺寸和低功耗要求而设计，但在小封装内集成所有一切器件(包括电池)仍然是一个挑战。尽管新的电池技术实现了每mm3更高的容量，但与电子产品相比，电池体积仍然较大。能量采集可减小电池尺寸并延长电池使用寿命。能量采集技术有多种，包括热电、压电、电磁和光电等技术—对于可穿戴设备，利用光和热为合适。传感器通常不会产生大量输出功率，因此每焦耳热量都应当可以被捕获和使用。ADP5090超低功耗升压调节器(如图5)将采集器和电池桥接起来。此高效的开关电源可将输入电压从低至100mV升高到3V。冷启动期间，在电池完全放电的情况下，需要的输入电压为380mV，但在正常工作时，如果电池电量没有完全耗尽或者还有一些电能留在超级电容内，任何低至100mV的输入信号都可转换为较高的电位并储存下来，以供稍后使用。该芯片采用微型3mm×3mm封装，可进行编程来支持各种不同的能量采集传感器。其静态电流为250nA，支持几乎所有电池技术—从锂离子电池到薄膜电池以及超级电容均可。集成式保护电路可确保安全运行。小结本文介绍了一些用于可穿戴和个人健康应用的低功耗产品，但是这个快速增长的市场正在快速变化。ADI公司的技术可以将这些颇具挑战性的难题转变为完善的产品和完整的解决方案。来源：维库电子市场网

持续监测心脏活动可以测量心率变异性（HRV），该参数可以了解到心脏健康状况和其他疾病。本设计实例是一款全新的脉搏血氧计设计，使用起来非常简单，并且功能强。借助优异的性能，它甚至可以作为单独设备使用，以监测心率及血氧饱和度。该系统的核心部件包括超亮红光LED（KA-3528SURC）、红外线LED（VSMB3940X01-GS08）、对两种光的波长同样敏感的光电二极管（VBP104SR）。运算放大器LT6003为整个系统的基本构件，在电路的几个放大级均有使用。在图1中，IC1充当跨阻抗放大器使用，将光电二极管产生的电流转换为电压。这一级提供高增益，从而使几乎人体的每个部位都能使用传感器。运算放大器IC2充当30倍增益的反相放大器。图1:脉搏血氧计。比较器IC4负极输入使用峰值检测器电路连接至修正信号。IC3、D1、C6等元器件用于检测并保持输入信号的最大电压。R7和R10用来对C6电容器放电。该电路用作基准电压，即使是传感器在人体上位置的突然变化，其所产生的微弱脉搏也都被检测到。该电路配备了一个高通滤波器和两个低通滤波器，用于滤除外部光线变化或交流闪光灯闪烁产生的不期望的干扰信号。高通滤波器和第一个低通滤波器的频率设置为0.86Hz和159Hz。高通滤波器和低通滤波器的其他端子并未接地，而是接到1V基准电压，以增加对检测信号的偏置，以便后续处理。基准电压由LM4040和分压器（R15、R16）产生。经过IC2后，频率设为5.9Hz的第二个低通滤波器对信号进行处理，进一步滤除其他不期望的干扰信号（见图2、图3）。图2:COMP节点（CH1）和脉搏节点（CH2）随时间变化的电压输出。图3:输出节点上的信号。本文并未对脉搏读取过程展开论述，其可以通过带ADC的MCU来完成。MCU用于控制LED，检测信号，并将信号转换为血样饱和度。即使采用窄带带通滤波器也可以对血氧饱和度进行计算。当红光LED点亮后，ADC即开始检测信号。在两个或三个脉搏之后，红外线LED可以与红光LED同时点亮。MCU利用S=VR/VIR公式进行计算，其中电压为峰峰值读数，而S则代表组织血氧饱和度（StO2）校准表格中的数值。来源：维库电子市场网

在医师办公室或医院内外诊断健康问题的便携式医疗设备迅速增多。在将病人送往医院之前，便携式医疗保健设备可帮助医疗专业人士监控生命体征、恢复心脏跳动、利用超声检查体内状况。便携式医疗的目标是提供易于使用、可互操作并具有诊断价值的家庭医疗保健设备，以便将相关费用纳入医疗保险范围。这样就避免了医院出诊，降低了医疗成本。病人在家也可以使用便携式医疗设备来监控血压、肺活量、血糖水平，以及记录心脏事件。许多此类便携式医疗设备都带有USB或无线数据连接，允许医疗专业人员在医院和在家不间断地监控病人状况。同时，ContinuaAlliance正在制定基于USB、Zigbee和蓝牙标准的互通协议，这将加速上述通信接口的采用。对于采用电池供电的便携式医疗设备，提高计算能力、减小尺寸和延长运行时间的要求使得电源系统设计极具挑战性。电源系统对电池大小、运行时间、待机时间、物料（BOM）成本和可靠性均有影响。便携式医疗系统所涵盖的应用极其广泛，包括血压监控、血糖仪、脉搏血氧仪和超声应用等。一些应用要求硬件长时间工作，而另一些应用则要求较短的工作时间和较长的待机时间。虽然终端应用千差万别，但大多数便携式系统都可以简化为一系列核心功能：传感器采集数据，微处理器（带专用软件）分析数据，存储器存储软件和数据，以及数据连接用于访问结果。图1显示了一个带键盘和显示器的典型手持式便携系统。当连接市电时，便携式系统必须能够发挥最大处理能力，同时不会产生过多热量；当保持便携状态时，电池使用时间必须最大化。电池最长使用时间，即便携式设备在需要充电或更换电池前所能工作的时间，取决于电源系统因素，如电池容量、电源系统效率和电源管理软件。只有充分利用所有这些因素降低电池消耗，才能使电池寿命达到最长。大多数高性能便携式系统采用3.6V标称输出的锂离子充电电池供电。便携式系统包含多个集成电路，各集成电路都有自己的优化半导体工艺和工作电压要求。便携式应用的IC采用比电池更低的工作电压，因此需要使用降压调节器。当今最常用的调节器是低压差（LDO）和降压型开关调节器，如图2所示。LDO由基准电压源、误差放大器、分压器和传输管（passtransistor）组成。低压差调节器只需使用两个外部电容就能用较高直流电压产生较低直流电压，十分简便。不过，当Vin远高于Vout时，LDO效率低下，这是因为未输送到负载的功率会以热量形式损失。LDO效率约为（Vo/Vin）×100%。LDO无法储存大量未使用的能量，因此未输送到负载的功率以热量形式在LDO内部耗散。例如，连接到3.6V电池的2.6VLDO的效率为72%。此外，当要求LDO最大程度地省电时，必须检查其静态电流和使能功能。当系统处于正常工作模式与休眠模式之间的空闲模式时，低静态电流（Iq）可以减少系统的功耗，从而提高系统的自主性。使能输入引脚允许LDO关断，使休眠模式下的功耗不到1μA，从而延长电池使用时间。例如，ADP150就是一款出色的低静态电流LDO。图1.通用手持便携式系统当电源电压比工作电压高得多时，开关DC/DC转换器是更好的选择，它能够实现更高的效率，因为在将一个直流电压转换为另一个直流电压时，它能够将能量临时储存在电感的磁场中，然后释放给负载。便携式开关调节器以500kHz到3MHz的频率工作。DC/DC开关转换器有多种拓扑结构。内置开关元件的同步降压型调节器用于输出电压远低于输入电压的场合，在便携式系统中最为常用。用降压调节器替换LDO可以提高系统效率。例如，当利用LDO将系统电压从3.6V降至1.2V，为负载电流为300mA的微处理器内核供电时，LDO效率约为1.2V/3.6V×100%=33%，67%的输入功率以热量形式损失。为了提高效率并降低工作温度，应当用ADP2108等降压转换器取代LDO。降压转换器能将能量储存在电感的磁场中，因而效率更高。使用ADIsimPowerTM可知，在相同条件下ADP2108的效率为80%，比LDO提高47%。设计工程师会发现，ADP2108尺寸较小，仅使用两个去耦电容和一个1μH芯片电感，几乎可以直接取代LDO。选择降压转换器时需要考虑的其它省电特性包括：低静态电流、使能功能以及负载电流较小情况下的省电模式。图2.LDO和降压转换器的功能框图为使电池使用时间达到最长，除了优化便携式系统硬件效率以外，还必须优化电源管理软件。运行复杂的专用软件对计算能力提出了更高要求，需要使用高耗电量的高速微处理器。降低处理器速度可以降低功耗，延长电池运行时间，但软件性能会下降。系统架构师可以通过选择最适合应用的处理器速度来提高系统效率。便携式系统的另一种省电方法是关断不用的子系统，如微处理器、显示器背光、数据端口和处于测量间隙的传感器，使用调节器的使能输入或ADP190/ADP195等负载开关来隔离电池，如图1所示。设计便携式电源系统时，并不存在万用的解决方案。延长电池使用时间的方法有许多种，某种方法可能优于其它方法。本文所述的技术同时适用于便携式和市电供电的医疗设备，能够提高系统效率，降低内部温度和运行成本。作者简介KenMarasco是ADI公司电源管理部便携式电源系统应用经理，负责便携式电源产品的技术支持工作。他毕业于纽约理工学院（NYIT），获得应用物理学学位，拥有35年的系统和器件设计经验。来源：维库电子市场网

智能手环的市场究竟在哪里？就目前现状而言，智能手环要想获得市场又两个大方向：运动监测和便携医疗。本文介绍的可用于智能手环等可穿戴设备的脉搏监测IC方案，是一款性能稳定、监测精确的MCU--AST9D01L，并已获得了国家专利。方案概述对运动爱好者来说，监控脉搏可以防止自己运动过量，并可根据运动后的心率监测图来调整运动量；对于心脏病患者来说，实时监控脉搏则具有更大的意义。先越科技的AST9D01L是一款侦测心跳数据的MCU,用户可以通过SPI协议轻松读取它的心跳数据。已获得国家实用新型专利，专利号：201320678379.2。本实用新型涉及电子测量领域，公开了一种穿戴式心率计步装置，包括：用于发射绿光光源的发光二极管；用于接收绿光的反射信号的光学接收模块；用于检测运动状态的加速度传感器；用于对反射信号和加速度传感器信号进行处理，并获得心率脉冲信号和计步数据的微处理芯片；用于显示心率脉冲信号和计步数据的显示模块；其中，微处理芯片分别与发光二极管、光学接收模块、加速度传感器、显示模块电连接。本实用新型技术方案通过加速度传感器辅助纯绿光测量心率和计步数据的测量方式，使计步装置可穿戴在不同部位，如手指、耳垂、手腕和手臂等部位，适用于动态与静态的心率测量，从而提高产品的应用范围与自适应性。系统方框图方案特色AST9D01L是侦测心跳数据的MCU,用户可以通过SPI协议轻松读取它的心跳数据。它的系统由心跳测试IC和sensor加上AST9D01L组成，模块化设计，性能稳定可靠。本方案可连续主动/自动监测，也可以进行单点监测。测量原理系统结构图IC特征工作电压为：3.3V。正常量取心跳时电流：8.5~8.6mA。应用范围心跳量测计、心跳测试手表等相关消费电子领域。来源：维库电子市场网

华为提供的一体化的数字医院网络解决方案，以最优的方案实现医疗相关人员、流程、软件应用及硬件组件之间的的协同，实现各个功能区域的高效互通与安全隔离的融合。应用场景随着医院信息化的发展，需要建设与医疗业务融合的网络系统，以支撑数字医院的电子病历、移动查房、手术录播、医疗数据采集等典型应用，更好的服务于医务人员及患者。需求分析：医疗网络承载着关系生命安全和身体健康的重要数据，要求网络提供稳定可靠的传输质量；数据敏感，涉及医疗安全、计费、个人隐私等，需要极高的网络安全防护；影像数据流量大，并要求快速诊断，要求网络提供影像数据的高速存储及访问能力；医护人员非固定办公，经常需要查房等流动业务，需提供移动网络接入能力提升医护效率。方案概述华为提供的一体化的数字医院网络解决方案，以最优的方案实现医疗相关人员、流程、软件应用及硬件组件之间的的协同，实现各个功能区域的高效互通与安全隔离的融合。方案从架构、技术等多方面进行了专业的可靠设计，确保网络达到99.999%的高可靠性，同时全方位的医疗安全保障设计，覆盖边界防御、病毒扫描、接入控制、远程访问等各个方面。图1:华为智慧医院网络及安全解决方案全景解决方案亮点●快速的故障检测及倒换技术，提供高可靠的网络保障业务连续运行；●防火墙、病毒扫描、接入认证、虚拟隔离等多重安全防护保障网络不受内外部攻击；●万兆骨干网络、千兆桌面接入，保障无停顿感知的业务访问体验；●绿色安全的全院无线网络覆盖，助力医院将医护延伸至患者床边。来源：维库电子市场网

目前，医疗电器OEM厂商正在开发技术含量更高的、用于治疗和监控常见疾病的个人保健设备。这些产品价格合理，极大提高了医疗保健质量。MCU在家用血压计、肺活量计、脉搏血氧计及心率监测器等便携式医疗设备中起着重要作用。大多数此类产品中的实际生理信号是模拟信号，在测量、监控或显示前需要进行放大、过滤等处理。将高性能模拟外设嵌入超低功耗MCU中，不仅可以实现便携式医疗电子设备的片上系统化，而且还可延长电池使用寿命。本文将介绍简化便携式电池供电医疗设备的模拟前端设计的多种方法，如将运算放大器、ADC、DAC等高性能外设与低功耗MCU结合使用。MCU具有数字滤波、处理功能，还可以显示血压、肺活量、心率及血氧含量等生理数据。将上述外设与MCU结合使用，不仅可以实现上述全部功能，而且还可通过关闭外设使其进入待机模式（电流消耗仅为几mA）来满足功耗要求。MSP430FG4619就是一个很好的例子，其16位RISCCPU不仅能提供所需的信号处理能力，而且还具有超低的工作电流，使电池在此类应用中的寿命可达数年之久。该MCU集成了运算放大器、12位多通道ADC及双12位DAC等外设，是模拟信号处理电路的一部分。除嵌入高性能模拟外设之外，该器件还具有120KB的片上闪存及通用串行通信接口（USCI）。以下为集成模拟外设实现医疗产品单芯片解决方案的具体介绍。血压计图1为血压计功能结构图。该应用通常使用桥式压力变送器作为传感器，与充气式袖袋相连。变送器可通过端口引脚激活，由于仅在压力测量时被激活，所以可以显着节省电能。传感器的mV级输出与压力成正比。此信号在数字化之前需要放大，然后由ADC进行测量。放大后的信号可检测科罗特科夫（Korotkoff）音并确定心脏收缩及舒张压读数。MCU中的3个运算放大器能够出色地完成这项工作。几个放大器共同组成的高增益差动放大器功能块可消除应用中的共模噪声。使用3个放大器的差动放大器功能块如图2所示。放大后的信号从内部输入至12位ADC。器件中的DMA外设可以进行高效的数据处理，能够快速执行Korotkoff音检测算法，并滤掉影响测量结果的噪声。16位CPU以较低的MIPS处理能力处理上述算法。该器件还集成了带有稳压充电泵的160段的LCD驱动器，以提供稳定对比度，从而进一步完善了该单芯片解决方案。MCU中的120KB低功耗闪存可以在现场进行软件升级，由于闪存具有系统内可编程性，所以可以当作数据记录器。器件中的USCI串行端口可以与PC或PDA通信，以下载记录的数据。由于MCU具有超低功耗架构，在血压测量模式下，该解决方案的工作电流低于3mA。在空闲模式下，该器件正常工作并显示实时时钟的电流消耗不足3mA。图1血压计功能结构图MCU中PWM输出控制的直流电马达对袖袋进行充/放气。这是该血压计唯一用到6V电源驱动马达的地方。如果不能满足电源需求，整个血压计可以用一节3V锂离子钮扣电池供电。不过，目前只有少数马达可以靠这种高阻抗钮扣电池驱动，所以，此例可以使用4节普通低成本AAA碱性电池及低压降稳压器（LDO）为MCU提供3.3V电源。假设每天测量两次血压，这些电池可以使用两年。MCU可以长期工作在活动显示计时模式，原因是该模式的电流消耗非常小。另外，用户查看存储的血压读数时也不会增加电流消耗。此外，集成的双通道DAC能够产生相移180°的正弦波，从而可以提高变送器性能。肺活量计肺活量计也称为肺功能测试（PFT）设备，在医疗诊断中用于测试肺容量。在该应用中，测量参数是一定呼气时间内的气流量，单位为升/分钟。所用传感器是气动变送器，实际上是压差变送器。除了无需充气马达外，该肺活量计与血压计设计类似。3个MCU运算放大器用作测量气流的传感器放大器。肺活量计其他部分的设计比较简单，12位ADC的作用是测量气流并与存储的标准化数值进行比较。闪存有助于存储各种标准化数值，使设计适用于各种情况。图1可以作为该肺活量计的参考设计（系统所用的变送器比较相似）。请注意，肺活量计无需马达控制。另外，MCU的低功耗特性延长了电池使用时间，其高集成度降低了成本并提高了。图2差动放大器脉搏血氧计及心率监测器心率监视和脉搏血氧计采用的技术不止一种。本文着重介绍非侵入式光学体积描记技术。此类血氧计采用配有MCU的外部探头，能够显示血氧饱和度及脉搏率。在此应用中，同一个传感器可同时用作心率检测及脉搏血氧测量。该技术提供了估测动脉血氧饱和度和心率的简单而精确的办法。探头置于指尖、耳垂和鼻子等身体不同位置。探头包含两个发光二极管（LED），其中一个发射可见红光（660nm），另一个发射红外线（940nm）（见图3）。光束通过人体组织到达光电检测器。在通过人体组织时，红血球中的血色素会吸收部分光线，吸收量因血氧饱和度的不同而不同。首先，通过测量对两个波长光线的吸收量，MCU能够精确计算出氧化的血色素比例。其次，通过人体组织的光线中含有因心跳造成动脉血量不同而产生的脉冲分量。图3探头上配有两个LED必须使用恒流源驱动这两个LED，以确保测量过程中保持稳定的亮度。具有自动增益控制（AGC）反馈的恒流源可以通过采用内部DAC及简单MCU算法而获得。MCU能够选择输出血液脉动部分的吸收量，动脉血液、非脉动静脉血液或毛细血管血液以及其它人体组织色素均会吸收光线。最新测量技术降低了测量血氧饱和度时的干扰效应。两个LED周期性打开，红光LED开启，然后红外线LED开启，最后两个都关闭，每秒钟重复几次，这种时分多路复用技术消除了背景噪声的干扰。相位正交复用技术可使红色光及红外线先按相位（而不是时间）分离，随后又组合。这种更先进的技术有可能消除运动或电磁干扰产生的大气干扰，原因是两种LED信号在再组合时相位有差异。5~20s可以测出平均血样饱和度，通过连续脉动信号之间的LED周期数能够计算出脉搏率，得出脉搏率平均值大概与得出饱和度平均值的时间近似，这与具体的监控器有关。MCU根据两种频率光线的吸收比例计算两个参数的比值。MCU闪存中存储了一系列通过实验得到的血氧饱和值（志愿者在实验中呼吸气体的氧气含量逐渐增加）。MCU将测量到的两种光线波长吸收率的比值与存储值比较，然后以百分比显示血氧饱和度。通常情况下，血氧饱和值在70%~100%之间，低于70%的数据是估测得出的，因为无法获得人体血氧含量低于70%的数据。基于MSP430FG461x的脉搏血氧计结构图如图4所示。该应用具有完整的模拟前端解决方案，其中包括集成运算放大器、ADC及DAC。DAC与片上参考电路形成驱动LED的恒流源。其中一个运算放大器用作传感器光电二极管的I/V转换器。通过使用DAC输出及MCU执行的软件算法来调节LED亮度，由此实现自动增益控制。ADC将放大后并经过滤波的输出信号进行数字化处理，而MCU中的软件则计算出平均值。至此完成了红光、红外线光源及双方比值的数据采集和计算。该比值与存储的标准数据比较后得到精确的血氧饱和度值。计算出的血氧百分比值显示在LCD上。A/D转换值也含有心率信息，软件在5s左右可以计算出心率平均值，该值也同时显示在LCD上。另外，MCU的PWM输出驱动压力蜂鸣器，每心跳一下就发出一次短暂蜂鸣。通过这种周期性蜂鸣可以判断传感器位置及信号采集是否正常。图4基于MSP430FG461x的脉搏血氧计结语在上述便携式医疗应用中，超低功率微控制器MSP430FG461x作为单芯片解决方案，具有多种优势。ADC的高精度很容易满足测量类应用的需求。片上运算放大器及DAC非常有助于信号调节和自动增益控制。为测量类应用选择了合适的MCU之后，系统设计师下一步就要进行软件开发。由于MCU能够提供片上仿真功能，所以设计人员可以通过JTAG端口进行实时调试。现有多种编译器及调试器可用，且调试器硬件很便宜。调试器硬件需要一个简单的逻辑电平转换器连接至PC并行端口，且无需传统的ICE接口。全功能实时仿真可以在芯片内置硬件上设定断点，因而在调试的同时能够实现全速运行。该器件的高集成度和代码开发方便性显着降低了系统设计成本。调试过程中可以随时刷新闪存中的程序代码，从而极大缩短了开发时间，所以，选择该MCU能够有效缩短产品上市时间。另外，120KB的系统内可编程闪存同时可以作为数据记录器使用。来源：维库电子市场网

医疗，工业，电动工具和家用电器办公设备等在内的所有元素都非常清楚电磁干扰（EMI）在很大程度上是不可避免的。根据经验，随著开关模式转换器工作频率的提高，抑制EMI变得更加困难。一种建议是通过设计产生更少EMI的组件来减少抑制的需要。如工程师所知，EMI是一种现象，该现象导致一个电子设备受到另一种正在产生电磁场的设备的某种影响，即射频（RF）频谱中的杂散能量。在系统级别上，不容易知道产品将产生多少干扰，或者本地干扰会如何影响其自身的子系统。我们可以从选择产生低EMI的组件开始，这可以极大地帮助克服相关的设计挑战，在设计降压转换器时，低EMI变得越来越重要。。为此，达尔科技DiodesIncorporated开发了一系列低EMI转换器，使工程师可以在开关模式电源转换设计上，以减少其设计产生的EMI量。通过使用更高效的开关设备，还可以减少热量并使开发更紧凑的设备变得更加容易。低EMI降压转换器非常适合许多应用，从网络系统到电动工具，激光打印机，医疗，工业电源和12V/24V分布式电源总线电源，以及需要用于FPGA，DSP和ASIC的高效转换器的消费电子产品耗材。低EMI降压转换器还适用于家庭音频系统，游戏机，白色家电和小型家电，平板电视/显示器和机顶盒。达尔科技的AP63200为2A同步降压转换器，输入电压范围为3.8V至32V，支持5V，12V和24V电源输入，并且可以承受浪涌输入40V，400ms的时间。旨在提供一流的EMI性能和超低静态电流。通过峰值电流模式控制易于使用，最大精简地减少了外部组件数量。还集成了高端125mΩ和低端68mΩ的MOSFET，以支持高效的降压DC-DC转换。整个产品系列均包含有助于在设计开关模式PSU时将EMI降至最低的功能。其中包括开关频率抖动为±6％的展频（FrequencySpreadSpectrum），通过不允许发射的能量在任何明显的时间内停留在任何一个频率上来降低EMI。它们还具有专有的栅极驱动器方案，可在不牺牲MOSFET导通和关断时间的情况下抵制开关节点的振铃，这也消除了由MOSFET开关引起的高频辐射EMI噪声。节约能源当今社会的共识，对一般人来说，如果家中电器的转换效率高一些，在长期日积月累下，节约的电能也是相当可观的。所以IC本身的耗电电压，也是提升用电的一个重点。AP6320X系列拥有超低22uA的静态电流，在轻载1mA时效率高达80％，在5mA轻负载下效率高达88％，可调的低电压锁定点(UVLO)以增加设计灵活性，以及??优化的引脚排列(PinOut),达到最小化交流开关电流环路，从而将系统杂讯最小化。尤其是AP63203和AP63205单元是固定输出降压转换器，在降低EMI方面具有最佳设计，因为更简单的PCB布局设计可减少所需的外部组件数量，并确保PCB上的电流回路短，从而产生EMI问题可能性更低。固定的3.3V和5V输出选项进一步减少了外部组件的数量。显然，通过了解根本原因，可以设计出最佳的方案来降低开关电源的EMI。►场景应用图►产品实体图►展示版照片►方案方块图►电路图►EVBBOM►效率实测VIN=24V,VOUT=12V►展频(FSS)withaswitchingfrequencyjitterof±6%►HiccupModeProtection►核心技术优势1.超低（22μA）静态电流（IQ）2.宽输出电压范围：0.8V至接近VIN的100％（LDO模式)3.展频6%为EMI性能而设计4.可调节的低电压锁定UVLO5.可受浪涌输入电压40V/时间400ms6.内部集成高端125mΩ和低端68mΩ的MOSFET7.提供多种保护模式:过电压保护/过电流保护/过热保护8.TSOT26小包装简易设计►方案规格1.输入电源3.8V至32V。2.2安培持续输出电流设计3.轻载变频模式(PFM)4.0.8V±1%参考电压Vref5.500kHz工作频率6.在1mA下,效率高达80%7.在5mA下,效率高达88%8.ESD:HBM2KV/CDM1KV9.工作温度:-40~85度C来源于大大通。

2μm高功率激光医疗仪市场需求越来越大，而目人机交互模块前国内此类设备在控制上缺乏对系统安全和出光精准度的考虑。同时随着YY0505-2012医用电气电磁兼容标准于2014年的执行，设计符合YY0505-2012标准的医用设备已迫在眉睫。因此，本文采用模块化设计，设计了一种基于STM32的2μm光纤激光器医疗仪控制系统，将水冷单元的参数监控、电源模块的抗干扰设计、输出功率的校准等集成于一体。测试结果表明，系统可靠稳定，操作方便。1.系统功能和结构设计按功能划分，医疗仪主要由2μm光纤激光器模块、精密水冷单元、STM32主控制器模块、人机交互模块等部分组成，结构如图1所示。控制器是医疗仪的大脑，负责整个设备的启停和正常运行。2μm光纤激光器经过光学系统准直聚焦，得到医用激光，在特定条件下，脚踏开关闭合发出相应功率的激光，由光纤传导到病灶部位。精密水冷单元的循环水流经激光腔，使激光器工作在合适温度，确保输出功率稳定，且水冷单元的启动总是先于激光器，防止激光器在高温高湿环境下结露而损坏。门控直接与激光器内部的interlock信号相连，同时主控器对其状态实时监测。此外光纤检测可对医用光纤进行规范化管理，防止因光纤老化影响治疗效果。采集了16组对应值，由于环境等因素影响采集结果，导致偶然误差。为了尽可能准确地得出未知点，相同实验重复4次，并将对应值取平均。通过增加节点个数来提高差值多项式对函数的逼近程度，由于此时高次多项式插值容易出现Runge现象，故采用Lagrange线性插值，把节点分成13段，分段采用低次多项式近似函数。分段节点处函数值如表1所示。图1医疗仪总体结构图设备以触摸屏为主要人机交互平台，实现的功能包括：汽化与凝血参数的同时设置；不同方案的保存和调用；能量、计时等治疗参数的统计显示；系统异常状态的报警提示；出光指示灯的亮度调节。2.系统硬件设计2.1系统硬件结构系统硬件以STM32F107VCT6为核心，硬件框图如图2所示。精密水冷单元的参数监控包括高低水位、水流量、水压力、水温的监测；以触摸屏为主的人机交互模块集成了出光指示灯、钥匙开关、急停、启动、脚踏、门控等外部硬件控制；配电模块集成了继电器驱动电路和电磁兼容设计。其中，水冷单元、光纤激光器、触摸屏和音效合成模块分别通过RS232与主控制器通信。图2系统硬件框图2.2配电模块电路设计为实现高可靠性，配电模块电路采用冗余设计，每路继电器驱动电路控制两个固态继电器。以图3所示激光器的继电器驱动电路为例，U5、U6代表两个继电器，输出端分别串联到电源的零线和火线上，实现同开同断，避免某一个继电器发生故障时影响整个系统的工作。每路信号除通过I/O控制外，急停信号也对继电器可控，达到软件和硬件同时急停的目的。选用的急停按钮是常闭型，高电平有效，当急停触发时，Q3不导通，致9引脚电平拉低，再与I/O信号经过与门，输出也为低电平，致Q4不导通，继电器处于开路状态，电源断路。另外，电路一方面在STOP和I/O信号接口处接入5V瞬态抑制管，以防止静电积累损坏器件；另一方面在Q4导通时D3点亮作为电路工作状态指示，当系统出现异常时方便故障排查。图3继电器驱动电路2.3配电模块电磁兼容设计电磁兼容问题是影响医用电气设备安全有效的重要因素之一，不仅直接影响医用设备的安全使用，甚至会对患者以及医护人员的人身安全造成影响。国家食品药品监督管理局于2012年12月正式发布了新版标准YY0505-2012,并于2014年1月正式实施，该医疗仪配电模块结合此标准做了相关电磁兼容性（EMC）设计。实际工作环境下该系统电磁干扰主要于电源线上的高频干扰、接线端口的静电干扰、浪涌电流、可控硅通断时产生的干扰等。首先考虑硬件选型，选用交流单相双节电源滤波器，不仅能抑制共模干扰，对快速瞬变脉冲群（EFT）实验也有很好的辅助效果。与传统电磁线圈继电器相比，固态继电器的寿命长，可靠性好，切换速度可达几毫秒至几微秒，没有触点燃弧和回跳，减少了电磁干扰和瞬态效应，但固态继电器导通时会产生较大热量，系统通过在继电器下方放置散热片来解决此问题。配电模块的结构框图如图4,在电源的进线端串入滤波器，然后进入瞬态电压浪涌抑制模组（包含千瓦级TVS、压敏电阻、防雷管等），再接入继电器，最后在电源进入每个模块之前再分别串入滤波器。测试结果表明，该结构能够达到抑制电磁骚扰（EMI）和提高仪器的电磁抗扰度（EMS）的双重目的。图4配电模块结构框图3.系统软件设计3.1软件功能设计系统软件主要实现以下功能：（1）5个安全状态的实时检测，包括检测光纤连接、脚踏连接、门控、水冷单元连接和激光器连接是否正常。（2）5个工作状态的判定，包括开锁状态、初始化状态、参数设定状态、准备状态、异常状态的判定。（3）水冷单元参数的采集，包括压力传感器、水位开关、温度传感器、流量传感器数据的采集，并判断是否超出正常范围。（4）激光器内部状态参数的读取并分析，激光器内部有一个32bit的状态字，存放激光器当前的工作状态，读取每一位状态，判断激光器当前是否正常工作。（5）外部硬件设备信号的采集和控制，包括钥匙开关、急停按钮、启动按钮、出光指示灯和脚踏开光的信号采集或控制。（6）工作参数的设定，包括汽化和凝血功率的设定、指示灯的开闭、存储方案的设定和选择。（7）操作日志的存储和显示，包括开机时间、工作累积时间、出光累积时间和出光能量累积的存储以及当前治疗方案的出光时间和出光能量的显示。（8）激光输出功率的校准。软件流程如图5所示，按系统要求，异常状态优先级最高，通过中断处理。为节省系统资源，对5个安全状态每1s扫描1次，若发现连接异常，系统重新自检，直到连接正常方可进入主循环。对其他触摸屏有效包、水冷单元有效包、激光器有效包依次处理。图5系统软件流程图3.2激光功率自动校准算法由于医疗产品对可靠性的特殊要求，激光输出功率的准确性必然成为衡量一台医疗设备品质好坏的重要参数。激光功率在光纤耦合处和光纤尾端、切口端面会产生衰减，如图6所示。光纤终端功率小于用户设置功率，尤其在设置功率小于60W时，最大偏差达63.6%。为了得到准确的光纤终端功率，需要借助功率计采集终端功率并读取与之对应的激光器驱动电流，然后通过插值法得到功率与电流的分析表达式，以便用户设置每个功率参数时都能找到与之对应的电流值。图6校准前终端采集功率与用户设置功率关系采集了16组对应值，由于环境等因素影响采集结果，导致偶然误差。为了尽可能准确地得出未知点，相同实验重复4次，并将对应值取平均。通过增加节点个数来提高差值多项式对函数的逼近程度，由于此时高次多项式插值容易出现Runge现象，故采用Lagrange线性插值，把节点分成13段，分段采用低次多项式近似函数。分段节点处函数值如表1所示。分段表达式为：将各点分别带入式（1）得出分段表达式：表1节点处函数对应值随机抽取一点值f（18）≈φ0（18）=1.1×18+8.1=27.9,与实际测量值f（18）=27.7比较，偏差为0.7%,符合精度要求。将式（2）写入软件插值函数子程序中，当用户设定功率时，算法先判断该值所在区间范围，再求出对应电流百分比，通过串口发送到光纤激光器。经插值算法校准后，用户设置功率与终端采集功率之间的关系如图7所示，可知最大偏差为2.5%,较之前的63.6%有明显改善。测试结果表明，通过此方法获得了较准确的激光输出功率，精度控制在±1W以内。图7校准后用户设置功率与终端采集功率关系4.系统测试及结果本文设计了一种基于2μm高功率光纤激光器的医疗仪，以STM32为控制核心，完成了人性化的人机触控界面功能设计、激光器的驱动控制、精密水冷单元的参数监控、配电模块的抗干扰设计以及输出功率的校准。输出功率0W或4W~80W,步进长度1W连续可调，可通过脚踏自由切换汽化和凝血两种功率参数输出；温度采集精度±0.5℃，水流量3.6L/min,符合IPG-TLR-80-WC-Y12型号光纤激光器正常工作要求。经过功率校准算法，用户设置功率与终端采集功率的最大偏差由之前的63.6%降低到2.5%,控制精度为±1W.测试结果表明，该系统具有可靠性高、抗干扰能力强、输出功率稳定准确、操作便利等优点。来源：维库电子市场网

静脉输液是我国目前临床治疗中最主要的一种输液方式，在实践工作中，医护人员一般是靠经验和观察通过转动输液器上的滑轮对滴速进行手动调节的。本系统是一种非接触式全自动的静滴检测和报警控制装置，时刻检测液体的滴速，并且在药液滴完后能够自动地切断液体进行本地和远程报警，以通知医护人员及时更换液体，对提高现代医疗服务系统的效率和质量都有着非常重要的意义。1.研究意义目前，医院静脉输液主要是人工控制，由人监控的静脉输液，无法正确调解药液流速，速度过快由于点滴里有钾元素的成分会造成血管刺激，通常刺激会表现为疼痛。但通常输液快慢要看自身身体情况，但输液还是会对血管和心脏，肾脏有刺激。利用现有的科技设计智能输液系统，即可以控制药液流速、检测药液剩余量、及时地停止输液防止血液回流等，医护人员可以通过主控室观察和调解所有药液流速，从而大大地节省人力。本设计研究一种操作方便，显示直观，具有报警功能的智能型液体点滴速度控制器，该系统让护理人员监控病人打点滴的进程时间得到充分利用，避免病人在输液过程中出现“回血”而造成的医疗事故，提高病人治病输液过程中的安全系数，同时减少护理人员的工作量，给护理人员更舒适的工作环境。2.系统总体设计方案本系统采用ATMEGA16作为主控制芯片来控制液滴速度、报警信息以及液架的运动方向，输液器能通过遥控器任意设定点滴速度，并且能接收遥控器设定的信息以及能对异常情况进行报警。系统硬件结构框图如图1所示。下位机系统采用模块化的设计思想，包括液位检测与报警系统，滴速系统（包括滴速控制装置，钢珠等执行机构），单片机处理系统，通讯模块，自定义遥控器模块，显示以及报警模块，角度传感模块等部分。液位检测模块主要用于对液位的报警，执行机构在程序的控制下完成滴速控制；通讯模块用于和主机的通讯。图1硬件结构框图2.1液滴检测方案滴速检测采用的是红外检测技术，在茂菲氏滴管上方处对输液速度进行测量。滴速检测装置结构图如图2所示。红外发射器发出红外光后，光线穿透茂菲氏滴管后照射到光电三极管上，光电三极管将照射到它上面的光线变成电流信号进行输出。如果此时茂菲氏滴管中没有液滴滴下，光线的衰减就比较小，照射到三极管上的电流就比较大；如果此时茂菲氏滴管中有液滴滴下，由于液滴挡了一下光线，液滴对光线具有吸收和散射的作用，就使得光电三极管接收到比较弱的光信号。将光电三极管输出的电流信号转换为电压信号，通过检测输出端电压信号的强弱就可以检测出有无液滴落下。把检测到的信号经过整形后送入单片机进行处理，就可以计算出输液的点滴速度。图2滴速检测装置结构2.2滴速控制方案采用电磁铁和位于观察瓶中的小钢珠以及相应的控制电路构成了具有“蠕动”效果的电动机用来控制液体滴速，能够达到对液滴的精确控制，利用“蠕动”电机结构和液位传感器实现了药液短缺时及时、准确地自动关闭液路功能，防止了“回血”现象的发生。滴速控制装置原理图如图3所示。图3滴速控制装置原理图3.程序流程图为了便于程序的开发和以后的使用与维护，全部程序采用模块化结构，即由一个主程序和若干个子程序模块构成。主程序首先完成初始化工作，包括定时器初始化、液晶模块初始化、中断初始化、系统时钟初始化、其他参数的初始化等。然后启动定时器进行定时，开中断允许单片机响应内部中断和外部中断请求。各程序功能模块包括液晶显示、电机驱动、报警控制、滴速检测、液位检测等。主程序流程图如图4所示。图4主程序流程图整个系统软件采用模块化结构。其中从站软件系统包括：主程序：负责读键、显示和报警。通讯中断程序：实现与主站通讯。滴速采样和储液瓶的随人体移动检测，其中，中断M1检测液位情况，发生中断停止输液，产生报警，中断M2检测人体移动方向，如果发生中断，单片机输出PWM脉冲，从而控制电机带动储液瓶定向移动。保证储液瓶永久的在人体上方。主站的程序包括主程序和通讯中断程序，其中主程序负责对从站的设定，显示来自从站的实时值，及负责报警。通讯中断程序负责与从站进行通讯，实现数据的实时采集。4.总结本系统采用ATMECA16控制芯片简化了系统的硬件结构，提高了系统的可靠性和实时性。利用“蠕动”电机结构和液位传感器实现了药液短缺时及时、准确地自动关闭液路功能，防止了“回血”现象的发生。药液短缺时，关闭液路的同时用户端采用声光提醒，同时通过无线传输方式将相关信息发送至值班室，及时通知值班医护人员。节省了大量的人力物力以及减少了人为误差。本系统对实际工程应用有一定的指导意义。来源：维库电子市场网

一、项目设计背景及概述1、开发目的众所周知，我国人口众多，医疗资源稀缺，医院时常人满为患。输液作为一种重要的治疗手段，其受众面是非常之广，几乎每个人都有在医院挂水的经历。然而进入信息时代的今天，输液器却仍然保留着最原始的功能，缺乏智能化或信息化的控制手段，这也是导致医院注射室秩序混乱，护士疲于奔命，患者苦不堪言的最直接原因。目前医院所使用的悬挂式输液器虽然有控制流速的装置，但无法得知输液剩余时间，且缺乏输液完毕后的报警系统，使患者不能合理安排注射时间，且注射完毕后不得不大声呼喊护士，这样做既造成了注射室的喧哗，影响了其他患者的休息，亦耗费了患者的体力。2、功能特性本小组设计的输液器不但可以实时调整患者输液的流速，而且可以以剩余时间的方式，形象直观地指出患者的输液进度，并且在输液即将完毕后自动发出提示。3、创新性及实用性本装置的创新之处在于，比较以往传统的输液装置只具备输液功能和简单的调速功能，本装置赋予了其监测时间和结束报警的功能，使得患者可以根据自己的意愿精确设定输液时间，做到与其他事宜的无缝衔接，合理安排手头工作。举个例子来说，就如同于我们平时下载电影，如果只知道下载速度而不知道下载剩余时间，就会显得很被动，无法统筹控制和管理各下载任务，无法合理安排其他事务。而正因为有了剩余时间，使得我们可以精确安排下载流程，合理调配各项活动。对医院而言，本装置也可使医务工作者及时获知患者输液信息以便补液和结束输液，做到有条不紊，秩序井然，最终提高效率。本装置的实用性在于，无需对传统输液器进行改装加工，只需在顶部挂钩处添加本装置即可。此外其结构简单，易于安装，使用方便。二、项目设计原理1、总体设计原理由物理知识可知，悬挂着的输液瓶主要受到两个力：一个是竖直向下的重力G，另一个是竖直向上的拉力F。由于F=G，故输液瓶静止与空中。另外输液瓶中的液体：(1-1)(1-2)(1-3)由以上三式，可得：(1-4)由于为常数，故：(1-5)其中K为常数，可知输液瓶受到的拉力F与瓶中液体体积V成线性关系。那么通过测量拉力F，即可得到体积V。基于以上的推论，本系统通过测量一段短时间内输液瓶受到拉力的变化量，并与此时受到的拉力F做一下运算即可得到输液结束所需的时间t：(1-6)注：F为除去输液瓶毛重后液体所受的拉力2、硬件设计原理硬件上的设计难点在于液体重量的获取。针对此问题，我们采用了高精度的3kg拉力(如图2-1所示)，此传感器是桥式压力传感器。图2-1拉力传感器电阻桥式压力传感器的工作原理如下所述：将应变片黏贴到受力的力敏型弹性元件上，当弹性元器件受力产生变形时，应变片产生相应的变化，进而使电阻阻值发生变化，有力引起的阻值变化转换为的变化，通过测量输出电压的数值再通过相应的计算即可得出测量的物体的重量。其内部如图2-2所示。图2-2拉力传感器内部电路尽管此传感器的精度较高，但其输出的电压仍然很低，的AD口不能检测出来。我们采用的方案的是：采用专用的传感器检测芯片HX711。HX711是一款专为高精度电子秤而设计的24位转换器芯片。与同类型其它芯片相比，该芯片集成了包括稳压、片内时钟等其它同类型芯片所需要的外围电路，具有集成度高、响应速度快、抗干扰性强等优点。降低了电子秤的整机成本，提高了整机的性能和可靠性。该芯片与后端MCU芯片的接口和编程非常简单，所有控制信号由管脚驱动，无需对芯片内部的寄存器编程。输入选择开关可任意选取通道A或通道B，与其内部的低可编程放大器相连。通道A的可编程增益为128或64，对应的满额度差分输入信号幅值分别为±20mV或±40mV。通道B则为固定的64增益，用于系统参数检测。芯片内提供的稳压电源可以直接向外部传感器和芯片内的A/D转换器提供电源，系统板上无需另外的模拟电源。芯片内的时钟振荡器不需要任何外接器件。上电自动复位功能简化了开机的初始化过程。从传感器输出的电压经过HX711的128倍放大后，由其24位AD采样后得到的数值已能够满足此项目的需求。由于此传感器的精度较高，其对电源的要求而随之提高，为了满足其对供电的需求。我们使用了5V线性稳压器使供电电源更加稳定，纹波更小。以上就是硬件设计原理的介绍，详细的硬件设计将在后面的硬件设计中论述。3、软件设计原理本项目软件部分的设计难点在于如何准确地获取输液的重量，如何抵抗外部的干扰。依据总体设计原理里提及的输液剩余时间的获取，软件程序将获取的总重量减去称重传感器毛重及输液瓶重量后即为输液的重量，再通过每1s的采样获取输液重量的变化，即可计算出剩余时间。但实际中并不完全是这样的。由于在实际中输液的速度极慢，碍于传感器的精度有限，在1s的采样内，采集到的输液重量几乎不变，无法进行剩余时间的预测。为了克服这种情况，我们参照光电器里的T测量转速的办法，通过测量在第n个1s内输液重量改变1个单位，再将n乘以1s采样周期内改变1个单位所算得的剩余时间，这才得到输液剩余时间。由于输液瓶并不是静止不动的，每时每刻它都受到各种力的作用。这会对我们重力的测量带来各种干扰。为了尽量降低这种干扰的影响，我们的软件程序中对运算得到的重量变化率进行了简单的一阶，这能有效地降低高频干扰的影响。不过，这样依然不够的，如输液瓶遭到人为施加的晃动时，剩余时间会突变得非常严重的。故我们的程序中，通过每三个变化周期里其剩余时间变化一致时才认为采集到的数据为正确的数据。通过这种办法，能够很好解决外部大的干扰带来的影响。在此，我们只是介绍了软件设计中所用到的重要技术，详细的软件设计将在后面的软件设计中论述。三、项目设计1、硬件设计图3-1硬件总体框图简要说明一下，我们采用的供电方案是：由220V市电经电源得到5-12V，然后经过LM2940-5.0线性稳压芯片得到5V，再给单片机、传感器、显示屏和无线模块供电。由于拉力传感器受压后输出值改变量小，故需要经过放大电路后再送到单片机的AD口进行模数转换以得到足够的精度。而由于HX711芯片内部已自带128倍可编程放大器，故不需要在外部电路多加放大电路。由于医院的输液室不算宽广，而且输液悬挂点较多。针对这种情况，无线模块使用Zigbee是最合适的。但手头上暂无Zigbee，只有以前用过的XL02-232AP1。故无线模块暂定于XL02-232AP1。为了开发的方便，LCD显示屏暂时利用手头上已有的128*640.96寸黄蓝双色显示屏。以下是系统的硬件原理图：图3-2系统硬件原理图由于时间紧急，我们并没有打样。我们利用以前用过的旧板上通过飞线，搭建最小系统。实物图如下所示：图3-3最小系统实物图配上各种模块后的实物图如下所示：图3-4总的实物图2、软件设计软件设计主要分为两个部分：上位机和下位机。下位机的工作主要是在规定的采样周期内采集输液的重量，经过算法计算得到输液剩余时间，然后通过O显示及通过无线模块发送到上位机。而上位机的工作主要是收集下位机发送的数据，将数据分类并排序，最后在界面上显示出来。2.1下位机软件设计下位机的程序先经过各方面的初始化(包括定时器、串口、称重传感器的去皮等)，然后等待1s采样时间的到来。当1s采样周期到来时，单片机通过HX711采集输液的重量，对于真实的数据进行处理，不符合的抛弃。以下是其程序流程图：图3-5下位机程序框图2.2上位机程序设计上位机经过初始化，打开特定通讯端口，创建连接后，就等待着下位机发送数据。当上位机收到数据后，判断数据是否符合通讯协议的规定(通讯协议为：A5+ID+AA+剩余时间)，符合进行排序并显示;上位机经过初始化，打开特定通讯端口，创建连接后，就等待着下位机发送数据。当上位机收到数据后，判断数据是否符合通讯协议的规定(通讯协议为：A5+ID+AA+剩余时间)，符合进行排序并显示;不符合则抛弃。其软件流程图如下所示：图3-6上位机软件流程图四、测试结果我们的程序调试完毕后，用医用输液瓶进行测量，测量的结果如下表所示：表4-1实验测量结果从上表上的数据可以看出，在短时间内的误差几乎为0，而在较长时间上有所不足，在我们的实验上误差最大为15.7%，但其实际上偏差的分钟数并不算很多(最多为11分钟)，这在实际使用当中依然能让人接受。五、总结本方案是以深联华单片机芯片为核心，通过相应的传感器和无线模块，将病人当前输液时间信息实时的反馈给院方和病人的一个效率解决方案。针对当前医院输液混乱的现实情况，本着以病人为核心，以医院工作效率为重点而提出的这个输液时间监控解决方案解决了输液时间这个长期存在但并未正确解决的问题，使医院输液秩序得到有效的维护，并解决了病人在无法获知时间的焦急感。而且在实际测量中，其结果能让人满意。本方案设计产品精巧，有效，成本低廉，同时后期可扩展的可能性大，可大面积的在医院推广使用。转载自——维库电子市场网

目前采用两个电极片对称覆盖治疗人体部位的电子治疗仪，是通过电极片上的脉动电压与治疗人体部位电阻产生作用，在治疗部位产生人体能够感知的脉动电流，刺激神经肌肉，使其收缩和舒张，产生运动效应，以达到治疗目的。但目前市场上此类型治疗仪产生的脉动电压只有少数几种，由于脉动电流频率周期固定，如果某治疗部位长期接受其脉动，就会产生抗疗作用，引起自发性紧张，从而降低治疗效果。为了解决这一问题，将MP3发出的随机音乐信号引入治疗仪，使音频信号与2.4kHz的中频治疗频率进行调制，产生多种脉动电压和频率周期不断变换的脉动电流。它们随音乐信号起伏变化而发生作用，使患者一边欣赏着喜欢的音乐一边接受治疗，分散注意力，缓解紧张情绪，从而有助于提高治疗效果。现提出一种基于嵌入式器件AT89C5ISNDlC的电子治疗仪设计方案，并外扩D/A、海量存储器、键盘、显示，实现基本的MP3功能;控制AT89C5lSNDlC产生音频及2.4kHz中频信号，采用数字电路完成这两种信号的调频，再经放大后，由变压器隔离输出脉动治疗电压。1工作原理基于嵌入式器件89C5lSNDlC的电子治疗仪系统硬件结构如图l所示，分为信号产生与控制模块、调频输出模块、电源模块3部分。信号产生与控制模块是由89C5lSNDlC单片机、海量存储器、键盘、USB端口、液晶显示、D/A转换器、音频放大等部分组成。当治疗仪的USB端口插入电脑的USB接口时，经单片机检测后执行U盘功能，可将选好的MP3歌曲复制到U盘（治疗仪）。当治疗仪的USB端口未插入电脑的USB接口时，治疗仪可做为MP3播报器。通过功能键设置歌曲、治疗时间、音量，通过启动/停止键控制治疗仪。治疗时，单片机产生两个反相的2.4kHz中频信号F中频、F中频和一个音频信号F音频，同时将存储的MP3格式的歌曲解码为音频数字信号，再经D/A转换放大器放大后，送至耳机或喇叭。调频输出模块是由调频、放大、输出剂量调整、输出变压器、电极片等部分组成。对两路反相中频信号和一路音频信号进行调频，调频后的信号经放大后，由输出变压器隔离输出脉冲电压，通过电极片对称覆盖到人体的治疗部位，人体会感知到随音乐起伏变化的电流刺激。通过输出剂量调整，满足人体不同治疗部位以及皮肤干湿度的不同所能承受感知电流的要求。电源模块可提供15V、5V、3.3V系统工作电压。当治疗仪的USB端口插入电脑USB接口时，单片机执行U盘功能，由电脑USB接口提供+5V的电源。治疗时，治疗仪的供电电源是由220V的交流电源经变压、整流、稳压、滤波产生。2硬件系统设计2.1MCU介绍嵌入式器件AT89C5lSNDlC集CPU、MP3解码器、USB控制器等器件于一体。AT89C51SNDlC不但具有51系列单片机的控制功能，并可扩展为MP3及U盘，采用PLCC封装，其内部结构框图如图2所示。AT89C5lSNDlC的P0、P1、P3端口功能与5l系列单片机相兼容，另外增加了8位的P4端口、4位的P5端口。时钟电路与复位电路连接法与51系列单片机。首次使用该器件需要分别下载USB驱动程序、用户程序。在AT89C51SNDlC的64KBROM中，地址FOOOH-FFFFH已同化好4K字节BootLoader代码。出厂时，已将BLJB位置为1，这样上电后自动执行BootLoader代码，等待从USB接口下载U盘驱动程序或用户程序目标代码。下载完成后，应在下载软件中将BIJJB位置为0，再次上电，自动执行用户程序。如果仍需要修改用户程序，可将ISP引脚置为低电平。则上电复位后，自动引导执行BootLoader代码，等待更新用户程序。重新启动用户程序，应将ISP引脚置为高电平。2.2信号产生与控制模块信号产生与控制模块电路原理框图如图3所示。为实现MP3及U盘功能，AT89C51SNDlC单片机需外接一个NAND-Flash海量存储器，这里选用16MB的K9F2808U0C，其数据线I/00～I/07接P0端口，控制线接P5端口。MP3音频解码输出信号，而该单片机的DOUT、DLCK、DSEL、SCLK引脚接D/A转换器CS4330，经过放大，输出到耳机收听MP3播放的歌曲。液晶屏接单片机的P2端口，与键盘相配合以显示当前治疗仪的工作状态。键盘上有4个按键，“音量/歌曲/定时”功能键接P1.0引脚，分别与P1.1引脚所接的“next”键和P1.2引脚所接的“previ-OHS”键相配合，实现音量调节、歌曲选定、治疗定时等功能设定;而“启动/停止”键接P1.3引脚。AT89C5lSNDlC单片机的P3.3引脚用于检测当前使用的是U盘还是MP3播放器。如将治疗仪的USB引线接到电脑的USB端口，P3.3引脚则检测到高电平，执行U盘程序，此时，单片机的工作电源来自于USB接口;否则，P3.3引脚检测到低电平，则执行MP3程序。中频信号F中频、F中频和音频信号F音频分别接AT89C5lSN-DlC单片机的P4.4、P4.5和DOUT引脚。2.3调频输出模块调频输出模块电路原理图如图4所示。音频信号F音频分别与中频信号F中频和中频相调制，产生两个相位相反的调制波形，再经9013、8050、D880Y放大后送至变压器的两个输入端。变压器中间抽头电压可通过毫安表所接的剂量调节电路进行调整。47kΩ电位器即剂量调节电位器，向下调则毫安表指示的电流变小，反之变大。变压器隔离输出电压变化与输入电压同步变化。输出电压经电极片与人体接触，在人体内产生感知电流。根据理疗部位的不同以及皮肤的干湿程度不同，人体的感知电流也不一样。理疗时需要调整电位器，使理疗者感觉舒适即可。2.4电源模块治疗仪所需3.3V、5V、15V的工作电压都来自于电源模块，其原理如图5所示。3.3V电压可提供给嵌入式器件AT89C51SNDlC使用;5V电压可提供给调频、放大电路使用;15V电压可提供给输出剂量调节电路。其中，5V稳压采用78L05，3.3V稳压采用LDll17S33。当使用U盘功能时，治疗仪的USB端口插入电脑的USB接口，不接220V的交流电源，单片机工作电压则由USB接口提供。3系统软件设计与硬件电路功能配合，系统软件设计流程如图6所示;键盘中断服务程序流程如图7所示。4结语设计的便携设备电池监测系统利用可编程的电池电量监测芯片BQ27210和外部高集成处理器C805lF304实现了对电池电量、可使用时间、温度、电压等信息的实时监测，并通过I2C总线进行数据的传输处理，具有精度高，体积小，成本低等特点，现已应用于某些手持数据采集设备。转载自——维库电子市场网

耳朵是仅次于手指尖，毛细血管次丰富的地方，相对于手腕而言，光学式测量方案，从耳机会更容易到得到高质量的PPG信号，更有利于更高精准运动心率与血氧效果的测试。本方案是基于原相的PAH8013ES+主控SMT32F411+GsensorLIS3DH,实现在耳机环境下实现高精性实时运动心率与血氧的测试方案，提供从硬件、FW、结构产品级应用指导。原相PAH8013是针对耳机应用方向的原相第二代光学PPG传感器，相比第一代8003产品，除性能提供外，运行功耗和待机功耗进一步降低，同时改用IR光源不可见光源测量PPG信号，改善第一代产品绿光方式会从耳朵背面看到绿光闪问题。PAH8013除测量运动心率外，还可以测量血氧饱和度。血氧饱和度（SpO2）是血液中被氧结合的氧合血红蛋白（HbO2）的容量占全部可结合的血红蛋白（Hb）容量的百分比，即血液中血氧的浓度，它是呼吸循环的重要生理参数。PAH8013通过IR和红光两种光源，通过检测打入皮肤反射回的IR和红光的比例，通过算法算出相关的血氧值。STM32F411是Cortex®-M4内核（具有浮点单元）的性能MCU，最高可工作在100MHz主频，芯片内置高达256至512KB的Flash存储器和高达128KB的SRAM，为算法及后续的应用功能再扩展提供充足的空间。另外STM32F411具有封装小，出色的低功耗性能，同时性价比高，更适用于对性能体积与价钱有需求的耳机产品。硬件部分PAH8013ES与STM32F411采用i2c方式的通信接口，并加上中断状态线INT和休眠控制线。其中8013的9脚与10脚接到SMT32F411的PB8和PA11的i2c接口连接脚，采用400HZ速率；8013的13脚中断信号INT1与MCUPA10连接，8013的休眠控制线PD与MCUPA12连接，其中INT1用于中断方式用于接到PPG数据；PD脚用于在不使用PAH8013ES时，通过MCU接高PD脚让PAH8013进入休眠省电状态。GsensorLis3dh采用SPI方式与STM32F411通信接口，Lis3dh的SPI接到STM32F411的PA15、PB4、PB4、PB5的芯片脚上，通信速率1M，外加中断通信线INT1和INT2，使用STM32F411的PA8、PA9。板上的供电系统由一个3.3V和一个1.8V的LDO组成，给MCU、Gsensor及PAH8013ES提供所需的电压，各器件的IO通信电平使用3.3V。原理图主板部分光学小板模组部分PCBlayout软件接口部分心率与血氧的算法放在STM32F411上运行，STM32F411每200ms从PAH8013读取40笔PPG数据及从LIS3DH读取约45笔左右MENS，通过PPG数据与MENS数据运算出心率与血氧值，而MENS数据负责对运动作状态下的数据进行精度补尝。在主函数调用demo_ppg_dri_HRD_SPO2();启动心率与血氧测试，约8~10秒算出第一个心率与血氧值，之后约每秒更新一次数值心率与血氧的获取接口如下：pah8series_get_hr(&hr);------是获取心率数据的接口，由于算法是算浮点数，在数值显示直接显示整数部分SpO2_GetSpO2(&mySpO2);---是获取血氧数据的接口，输出整数，直接显示整数百分比就可PROTING简介pah8series_config.h文件的修改1.#defineENABLE_MEMS_ZERO关掉如果系统的Gsensor还没有调好，可以先把此宏打开，先测试静态心率。此时会送入全0的Gsensor给算法，注意：Gsensor调好后，不论静态动态，都需送入真实的Gsensor数据2.设定Gensor量程，目前用的是-+8G量程，所以设定#defineALG_GSENSOR_MODE43.根据所用的芯片型号，Cover设计方式、IO通信方式，打开以下宏定义//-------SensorICType---------//#define__PAH8013ES//-------CoverType---------//#define_DI_COVER//-------IOInterface---------//#define_I2Cmain.c修改1.设定中断回调函数gpio_in_interrupt_handler(GPIO_INgpio)2.送入正确的系统的tick时间，get_tick_count()-----单位为mspah_hrd_function.c修改1.启动ppg数据采样时，同时启动Gsensor数据采样，调用accelerometer_start();这样可确保数据同步，2.接收到的Gsensor数据送入指定的下面地方以便算法取得，accelerometer_get_fifo(&_state.pxialg_data.mems_data,&_state.pxialg_data.nf_mems);3.进入touchmode或离开心率模式，停止Gsensor数据采样，调用accelerometer_stop();关于同步说明，PPG第一笔数据要与Gsensor第一笔数据时间上对齐，这样算法在插补后，每个ppg时间点才能与gsensor时间点一致，否则可以导致运动心率异常。目前是以ppg中断去接收Gsensorpah_comm.c根据通信方式与STM平台接口，补全读、与及连读接口代码boolpah_comm_write(uint8_taddr,uint8_tdata)boolpah_comm_read(uint8_taddr,uint8_t*data)boolpah_comm_burst_read(uint8_taddr,uint8_t*data,uint16_tnum)算法接口简介PXIALG_APIuint32_tpah8series_version(void);---读取算法版本PXIALG_APIuint32_tpah8series_query_open_size(void);----确认申请在系统上所需开内存大小PXIALG_APIuint8_tpah8series_open(void*pBuffer);-----给算法开启pah8series_query_open_size确认的内存空间PXIALG_APIuint8_tpah8series_close(void);---算法关闭PXIALG_APIuint8_tpah8series_reset(void);---算法重启PXIALG_APIuint8_tpah8series_set_param(pah8series_param_idx_tidx,floatp1);---算法参考设定1PXIALG_APIuint8_tpah8series_get_param(pah8series_param_idx_tidx,float*p1);;---算法参考设定2PXIALG_APIuint8_tpah8series_get_hr(float*hr);---算法心率接口,0~255PXIALG_APIuint8_tpah8series_get_hr_trust_level(int*hr_trust_level);---信号可信度，0~4，数值越大，可信度就越高PXIALG_APIuint8_tpah8series_entrance(pah8series_data_t*pah8series_data);----PPG与Gsensor数据传入接口PXIALG_APIuint8_tpah8series_get_signal_level(intch,uint8_t*signal_level);---信号分数，0~100，，数值越大，信号就越好PXIALG_APIuint8_tpah8series_get_motion_flag(uint8_t*motion_flag);---检查用户运动状态，0静止，1运动PXIALG_APIuint8_tpah8series_get_wear_index(uint32_texpo_time[3],uint8_tled_dac[3],uint8_tcheckRaw,int*wear_index);----判定用户佩戴松紧度，wear_index为0~3，0表示佩戴好，1~3数越大，佩戴越差PXIALG_APIintSpO2_GetSpO2(float*spo2);---算法血氧接口,0~100PXIALG_APIintSpO2_GetReadyFlag(uint8_t*ready_flag);---血氧算法标志调试log如下结构部分如何保证在耳道有持续稳定的测量，结构设计起到关键的作用。优秀的设计，能保证适用于各种人群的耳朵，并在运动中仍保证耳机与皮肤优秀的接触稳定性Cover设计结构如下图：1.最上方灰色部分rubber软胶套，增加在佩戴时的接触舒适性2.中间部分黑色为硬塑料模，此部分需要做要双料射出工艺，以有效在机构内部隔离串光问题2.下方灰色为8013光学模组PCB板，需与中间部分黑色硬塑件紧贴，如漏光会对性能有较大影响光学镜片开孔尺寸如下另外由于在运动中，耳机有存在持续震动现场，而能否保证sensorCover与皮肤能有效接触到，对PPG信号有至关重要，而一个适合的耳塞套对保持耳机在运动中的稳定性起到重要作用。由于不同人的耳朵大小结构不同，一般会建议给用户至少配置如下3个尺寸（S、M、L），推存尺寸参考如下►场景应用图►产品实体图►方案方块图►核心技术优势1.耳道环境下的连续实时的心率与血氧测试2.集成超低功率模式，休眠模式下低至1uA3.触摸检测功能用不可见光（IR光源）4.抗环境光干扰的光学涂层5.集成的高精度的心率与血氧算法►方案规格1.测心率功耗：1370uA(一个红外灯工作，室内)2.测血氧功耗：5810uA(一个红外灯与红灯工作，室内)3.红外检测模式功耗:30μA4.休眠功耗：1uA5.心率检测范围：0-255bpm6.血氧检测范围：0-100%来源于大大通。