
# **基于STM32的心率监控仪 —— 从原理到实现的完整技术解析**

## **前言**

心率监测技术在智能穿戴、健康管理设备中已经非常普及，但如果你想亲手做一个心率监控仪，理解其硬件原理、信号采集方法以及心率算法，其实并不复杂。在大四毕业设计期间，我曾基于 **STM32F103C8T6 + PulseSensor + OLED** 实现过一台完整可用的心率监控仪，并将全过程整理成技术文档。

本文将结合当时的实践，系统讲解这个小项目的实现思路，涵盖从硬件设计、信号采集、算法处理到界面显示的完整流程，帮助你快速入门一个小而完整的嵌入式信号采集项目。
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## 源码分享
直接放到之前写的文章里了，免费开源，下载学习即可。
[https://blog.csdn.net/weixin_52908342/article/details/155599089](https://blog.csdn.net/weixin_52908342/article/details/155599089)


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## **项目介绍**

本项目的核心功能包括：

* 采集手指脉搏的光电信号
* 使用 STM32 内部 ADC 进行采样
* 利用算法识别心率波形峰值，并计算 BPM（Beats Per Minute）
* 在 OLED 上实时显示波形与心率数值
* 当心率异常时通过蜂鸣器报警
* 支持按键切换界面、关闭报警等交互

使用到的关键器件：

* **Pulse Sensor** 心率传感器（模拟信号输出）
* **STM32F103C8T6 最小系统板**
* **0.96 寸 128×64 OLED（IIC 接口）**
* LED ×1
* 按键 ×2
* 蜂鸣器 ×1（需三极管驱动）

成品具有较清晰的心率波形显示、较稳定的数据采集能力，以及轻量的硬件成本，非常适合作为课程设计或个人项目。

---

## **开发环境与硬件构成**

### **软件环境**

* Windows 10
* MDK-ARM Keil 5.24
* 下载器：ST-Link / J-Link / 串口均可
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### **硬件清单**

| 器件                | 功能        |
| ----------------- | --------- |
| STM32F103C8T6     | 主控芯片      |
| Pulse Sensor 心率模块 | 采集脉搏光电信号  |
| OLED（IIC）         | 显示波形与数据   |
| 蜂鸣器 + 三极管         | 心率异常报警    |
| 按键 2 个            | 页面切换、报警消除 |
| LED               | 心跳指示灯（可选） |

---

## **硬件电路设计**

Pulse Sensor 通过光电反射检测指尖血液流动变化，并输出模拟电压信号。STM32 使用 **ADC1 通道 0（PA0）** 进行采样。配合简单 RC 滤波，可有效抑制部分噪声干扰。

OLED 使用软件 IIC 驱动（示例中使用 PA7/SDA 和 PA8/SCL），布线简单，占用资源少。

蜂鸣器由 NPN 三极管驱动，避免 GPIO 无法直接提供驱动电流的问题。

完整连接关系如下：

* Pulse Sensor → PA0（ADC）
* OLED SDA → PA7
* OLED SCL → PA8
* 按键 K1/K2 → 任意 GPIO（带上拉）
* 蜂鸣器 → 三极管 → GPIO
* LED → GPIO

（电路图略，可按你的原图展示）

---

## **软件设计与核心模块**

软件部分主要包含三大模块：

1. **OLED 显示系统**
2. **ADC 采样与信号预处理**
3. **心率计算算法（峰值检测法）**

### **1. OLED 显示模块**

OLED 采用软件 IIC 驱动，兼容性好且不占用硬件 IIC。显示部分我在移植正点原子例程基础上进行了：

* 优化字库，支持显示汉字
* 增加数字补零功能
* 提供波形绘制和连续补点，使曲线更平滑

下面是波形绘制核心代码示例：

```c
void OLED_Waveform_display(void)
{
    int i, n;
    if(waveform_flag)
    {
        waveform_flag = 0;
        for(i = 127; i >= 0; i--)
        {
            for(n = 0; n < 64; n++)
                OLED_DrawPoint(i, n, 0);

#if 1
            if(i != 0)
            {
                if(abs(waveform[i] - waveform[i-1]) > 1)
                {
                    int start = MIN(waveform[i], waveform[i-1]);
                    int end = MAX(waveform[i], waveform[i-1]);
                    for(n = start; n <= end; n++)
                        OLED_DrawPoint(i, n, 1);
                }
            }
#endif
            OLED_DrawPoint(i, waveform[i], 1);
        }
        OLED_Refresh_Gram();
    }
}
```

---

### **2. Pulse Sensor 信号采样**

Pulse Sensor 输出模拟信号，需要 STM32 的 ADC 来采集。建议采样频率在 400Hz～500Hz 之间（本项目使用 **2ms 定时器中断 = 500Hz**）。

核心采样流程：

1. 定时器每 2ms 进入中断
2. 执行 ADC 启动转换
3. 读取电压值（0–4095）
4. 保存到波形缓存
5. 调用心率处理算法

---

### **3. 心率计算算法（峰值检测法）**

算法原理非常经典：

1. 记录采样时间戳（sampleCounter）
2. 找到波峰（P）和波谷（T）
3. 检测信号越过阈值（thresh）时触发一次心跳
4. 计算两次心跳间隔（IBI = Inter Beat Interval）
5. BPM = 60000 / 平均 IBI

以下为简化算法片段：

```c
void HeartRate_deal(void)
{
    Num = sampleCounter - lastBeatTime;

    if (Signal < thresh && Num > (IBI/5)*3)
        if (Signal < T) T = Signal;

    if (Signal > thresh && Signal > P)
        P = Signal;

    if (Num > 250)
    {
        if (Signal > thresh && !Pulse && Num > (IBI/5)*3)
        {
            Pulse = true;
            IBI = sampleCounter - lastBeatTime;
            lastBeatTime = sampleCounter;

            if (firstBeat) { firstBeat = false; secondBeat = true; return; }

            if (secondBeat)
            {
                secondBeat = false;
                for (i = 0; i < 10; i++)
                    rate[i] = IBI;
            }

            runningTotal = 0;
            for (i = 0; i < 9; i++) { rate[i] = rate[i+1]; runningTotal += rate[i]; }
            rate[9] = IBI;
            runningTotal += rate[9];

            BPM = 60000 / (runningTotal / 10);
            QS = true;
        }
    }

    if (Signal < thresh && Pulse)
    {
        Pulse = false;
        amp = P - T;
        thresh = amp/2 + T;
        P = thresh;
        T = thresh;
    }

    if (Num > 2500)
    {
        thresh = P = T = 512;
        firstBeat = true;
        secondBeat = false;
        lastBeatTime = sampleCounter;
    }
}
```

该算法具有较好的鲁棒性，在 PulseSensor 官方算法基础上进行了简化与调优。

---

## **系统交互设计**

实际运行中，设备具有以下操作流程：

1. **按键 K1：切换界面**

   * 界面 1：显示心率数值、ADC 原始数据等
   * 界面 2：实时心率波形显示

2. **手指检测机制**

   * 利用采集到 0 值的“空白时间段”判断是否有人手放上传感器

3. **心率异常报警**

   * 当 BPM 不在设定区间（如 40–150）蜂鸣器报警

4. **按键 K2：关闭蜂鸣器**

---
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## **成品展示**

你可以使用原项目中的图片，例如：

* 心率动态波形图
* 心率数据界面
* 实际测试图
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# **总结**

本项目虽然硬件简单，但涵盖了 **传感器信号采集 → 嵌入式算法处理 → 波形图形化显示 → 用户交互设计** 的完整体系，非常适合作为嵌入式入门项目或课程设计。

你可以在此基础上继续扩展：

* 通过 BLE/WiFi 上传数据
* 加滤波器、卡尔曼算法优化心率稳定性
* 更换更高性能的 MCU
* 增加 PPG 信号分析与 HRV（心率变异性）计算



心率监测技术在智能穿戴、健康管理设备中已经非常普及，但如果你想亲手做一个心率监控仪，理解其硬件原理、信号采集方法以及心率算法，其实并不复杂。在大四毕业设计期间，我曾基于 STM32F103C8T6 + PulseSensor + OLED 实现过一台完整可用的心率监控仪，并将全过程整理成技术文档。

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本文详细讲解基于STM32F103C8T6的心率监控仪实现方案，包含PulseSensor信号采集、ADC采样、峰值检测算法及OLED波形显示等核心技术。开源项目提供完整硬件电路设计、软件代码及心率计算算法，适合嵌入式开发学习与课程设计参考。

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