原标题：基于STM32的心率计(DMA方式获取传感器数据)设计方案

基于STM32的心率计（DMA方式获取传感器数据）设计方案

一、系统概述

本设计基于STM32微控制器，通过光电容积脉搏波（PPG）技术实现非侵入式心率测量，采用DMA（直接存储器访问）方式高效采集传感器数据，结合数字信号处理算法实时计算心率值。系统硬件核心为STM32F407ZGT6微控制器，搭配PulseSensor光电传感器，通过双T陷波滤波器抑制50Hz工频干扰，利用运放电路实现信号调理，最终通过串口通信或LCD显示心率数据。设计方案兼顾性能、功耗与成本，适用于医疗监测、运动健康等领域。

二、硬件设计

1. 核心元器件选型及功能

（1）STM32F407ZGT6微控制器

• 功能：基于ARM Cortex-M4内核，主频168MHz，集成FPU（浮点运算单元）和DSP指令集，支持3个12位ADC（最高2.4MSPS采样率）、15个通信接口（含USART、SPI、I2C）及140个GPIO。

• 选型理由：

• 高性能：满足心率算法的实时计算需求（如FFT、滤波）。

• 高精度ADC：12位分辨率可捕捉PPG信号的微弱变化（mV级）。

• DMA支持：支持多通道DMA传输，释放CPU资源，提升数据采集效率。

• 外设丰富：集成LCD接口、RTC（实时时钟）等，便于扩展功能。

（2）PulseSensor光电传感器

• 功能：基于光电反射原理，通过发射绿光（530nm）检测指尖血管搏动时的透光率变化，输出模拟电压信号（0-3.3V）。

• 选型理由：

• 高灵敏度：对微弱脉搏信号响应迅速，适合非侵入式测量。

• 易集成：模块化设计，兼容3.3V/5V供电，输出可直接接入STM32 ADC。

• 低成本：单颗价格低于10元，适合批量生产。

（3）双T陷波滤波器

• 功能：滤除50Hz工频干扰，中心频率为50Hz，Q值可调（典型值为0.5-1）。

• 选型理由：

• 高抑制比：在50Hz处衰减可达-40dB，显著降低噪声。

• 低损耗：采用电阻、电容构成，无源设计无功耗。

• 稳定性：温度系数低，适合长期运行。

（4）运放电路（以LM358为例）

• 功能：实现信号放大与反相，增益可通过反馈电阻调节（典型值为2-10倍）。

• 选型理由：

• 低噪声：输入噪声电压密度低于8nV/√Hz，适合微弱信号处理。

• 低功耗：单通道静态电流仅0.7mA，适合便携设备。

• 宽供电范围：兼容3.3V/5V，与STM32系统无缝对接。

（5）电源管理模块

• LDO（AMS1117-3.3）：将5V输入稳压至3.3V，输出电流1A，压差1.2V。

• 选型理由：

• 高精度：输出电压精度±1%，满足STM32供电要求。

• 低噪声：输出噪声低于50μVRMS，避免干扰ADC采样。

2. 电路框图设计

[PulseSensor] → [双T陷波滤波器] → [运放电路] → [STM32F407ZGT6 ADC_IN13]

↑

|

[电源管理模块]

↓

[STM32F407ZGT6] → [DMA控制器] → [SRAM存储器]

↓

[心率算法处理]

↓

[LCD显示屏/串口通信]

3. 关键电路设计要点

（1）信号调理电路

• 双T陷波滤波器：采用双T型结构，通过精确匹配R、C值实现50Hz陷波。

• 运放电路：采用反相比例放大器，增益计算公式为：

Av=−RiRf

其中，Rf为反馈电阻，Ri为输入电阻。

（2）ADC采样电路

• 输入阻抗匹配：传感器输出阻抗应低于1kΩ，避免分压效应。

• 采样率设置：根据奈奎斯特定理，采样率需≥2倍信号频率（典型心率信号带宽为0.5-4Hz），实际设置为100Hz。

（3）DMA配置

• 通道选择：使用DMA1通道1，对应ADC1_DR寄存器。

• 传输模式：循环模式（DMA_Mode_Circular），避免数据覆盖。

• 数据宽度：半字（16位），匹配ADC分辨率。

三、软件设计

1. 系统初始化流程

void System_Init(void) {

// 1. 时钟配置：启用ADC、DMA、GPIO时钟

RCC_AHBPeriphClockCmd(RCC_AHBPeriph_DMA1, ENABLE);

RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_ADC1 | RCC_APB2Periph_GPIOC, ENABLE);



// 2. GPIO配置：PC3设为模拟输入

GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStructure;

GPIO_InitStructure.GPIO_Pin = GPIO_Pin_3;

GPIO_InitStructure.GPIO_Mode = GPIO_Mode_AIN;

GPIO_Init(GPIOC, &GPIO_InitStructure);



// 3. DMA配置

DMA_InitTypeDef DMA_InitStructure;

DMA_DeInit(DMA1_Channel1);

DMA_InitStructure.DMA_PeripheralBaseAddr = (uint32_t)(&ADC1->DR);

DMA_InitStructure.DMA_MemoryBaseAddr = (uint32_t)&ADC_ConvertedValue;

DMA_InitStructure.DMA_DIR = DMA_DIR_PeripheralSRC;

DMA_InitStructure.DMA_BufferSize = 1;

DMA_InitStructure.DMA_PeripheralInc = DMA_PeripheralInc_Disable;

DMA_InitStructure.DMA_MemoryInc = DMA_MemoryInc_Disable;

DMA_InitStructure.DMA_PeripheralDataSize = DMA_PeripheralDataSize_HalfWord;

DMA_InitStructure.DMA_MemoryDataSize = DMA_MemoryDataSize_HalfWord;

DMA_InitStructure.DMA_Mode = DMA_Mode_Circular;

DMA_InitStructure.DMA_Priority = DMA_Priority_High;

DMA_Init(DMA1_Channel1, &DMA_InitStructure);

DMA_Cmd(DMA1_Channel1, ENABLE);



// 4. ADC配置

ADC_InitTypeDef ADC_InitStructure;

ADC_InitStructure.ADC_Mode = ADC_Mode_Independent;

ADC_InitStructure.ADC_ScanConvMode = DISABLE;

ADC_InitStructure.ADC_ContinuousConvMode = ENABLE;

ADC_InitStructure.ADC_ExternalTrigConv = ADC_ExternalTrigConv_None;

ADC_InitStructure.ADC_DataAlign = ADC_DataAlign_Right;

ADC_InitStructure.ADC_NbrOfChannel = 1;

ADC_Init(ADC1, &ADC_InitStructure);



ADC_RegularChannelConfig(ADC1, ADC_Channel_13, 1, ADC_SampleTime_55Cycles5);

ADC_DMACmd(ADC1, ENABLE);

ADC_Cmd(ADC1, ENABLE);

ADC_ResetCalibration(ADC1);

while (ADC_GetResetCalibrationStatus(ADC1));

ADC_StartCalibration(ADC1);

while (ADC_GetCalibrationStatus(ADC1));

ADC_SoftwareStartConvCmd(ADC1, ENABLE);

}

2. 心率算法实现

（1）信号预处理

• 滤波：采用移动平均滤波（窗口长度N=10）抑制高频噪声。

• 归一化：将ADC值映射至0-3.3V电压范围。

（2）峰值检测

• 阈值法：动态设置阈值（当前值±10%），检测波峰。

• 间隔计算：记录相邻波峰时间差Δt，计算心率：

HR=Δt60（BPM）

（3）代码示例

#define WINDOW_SIZE 10

uint16_t ADC_Buffer[WINDOW_SIZE];

uint8_t Index = 0;

uint16_t Threshold = 0;

uint32_t LastPeakTime = 0;

uint32_t CurrentTime = 0;

uint16_t HeartRate = 0;



void HeartRate_Calculation(void) {

// 1. 更新滑动窗口

ADC_Buffer[Index++] = ADC_ConvertedValue;

if (Index >= WINDOW_SIZE) Index = 0;



// 2. 计算平均值

uint32_t Sum = 0;

for (uint8_t i = 0; i < WINDOW_SIZE; i++) {

Sum += ADC_Buffer[i];

}

uint16_t Average = Sum / WINDOW_SIZE;



// 3. 更新阈值

Threshold = Average * 1.1; // 动态阈值



// 4. 峰值检测

static uint16_t LastValue = 0;

if (ADC_ConvertedValue > Threshold && ADC_ConvertedValue > LastValue) {

CurrentTime = HAL_GetTick();

if (LastPeakTime != 0) {

uint32_t DeltaT = CurrentTime - LastPeakTime;

if (DeltaT > 200 && DeltaT < 2000) { // 排除异常值

HeartRate = 60000 / DeltaT; // 转换为BPM

}

}

LastPeakTime = CurrentTime;

}

LastValue = ADC_ConvertedValue;

}

3. 显示与通信

（1）LCD显示

• 驱动芯片：选用ILI9341（3.2寸TFT屏），通过SPI接口与STM32通信。

• 显示内容：实时心率值、波形图、状态提示。

（2）串口通信

• 协议：采用ASCII格式，每秒发送一次数据包（如HR:72 ）。

• 上位机：使用Python或Processing编写串口监听程序，实时绘制波形。

四、性能优化与测试

1. 性能优化

• DMA双缓冲：启用双缓冲模式，避免数据传输中断。

• 低功耗模式：在空闲时进入Stop模式，电流消耗降至42μA。

• 算法加速：使用FPU计算浮点运算，提升效率。

2. 测试数据

五、总结

本设计通过STM32F407ZGT6与DMA技术的结合，实现了高效、低功耗的心率监测功能。硬件选型兼顾性能与成本，软件算法优化了实时性与准确性。系统可扩展性强，适用于医疗、运动健康等领域。未来可进一步集成蓝牙模块，实现无线数据传输。