零知派——基于STM32F103RBT6实现GSR皮肤电导情绪波动实时监测仪
情绪这东西看不见摸不着，但身体会"诚实"地留下痕迹——紧张、焦虑、突然被吓一跳的瞬间，手心会不自觉地冒汗。这背后是交感神经系统在起作用：汗腺活动增强，皮肤电导率跟着升高。GSR（Galvanic Skin Response，皮肤电反应）传感器测的就是这个变化目录
一、系统接线部分
1.1 硬件清单1.2 接线方案表1.3 具体接线图1.4 接线实物图二、安装与使用部分
三、代码讲解部分
3.1 非阻塞状态机3.2 双时间尺度滤波3.3 按键中断及消抖3.4 局部刷新缓存3.5 非阻塞任务调度四、项目结果演示
4.1 操作流程4.2 视频演示五、GSR测量原理深度解析
5.1 传感器工作原理5.2 ADC量化与阈值设计六、常见问题解答（FAQ）
Q1：触发得特别频繁/特别迟钝？Q2：为什么校准的时候要求"保持手指静止不动"？
项目概述
基于皮肤活动原理，以零知派标准板（主控STM32F103RBT6） 为核心，搭建了一套集实时采集、数字滤波、情绪波动检测、彩色显示、串口数据记录于一体的GSR情绪波动监测仪，电极开路（未佩戴）自动识别提示，接触恢复后无缝续接。支持按键手动重新校准基线，适应环境/接触状态变化。
项目难点
问题描述：在裸机环境下同时完成ADC采样、显示刷新、串口发送、LED闪烁和按键响应，如果用delay()阻塞方式，任何一个任务都会卡住其他所有任务
解决方案： 采用状态机+时间戳的非阻塞架构。每个任务独立记录上次执行的时间戳，每次loop()循环中检查millis() - lastTime >= interval，满足条件才执行
一、系统接线部分1.1 硬件清单
序号硬件名称型号/规格数量
1主控板零知派标准板（STM32F103RBT6）1
2TFT彩屏ST7789 240×240 SPI接口1
3GSR传感器皮肤电导传感器模块（模拟输出）1
4LED5mm LED1
5按键6×6mm轻触开关2
6杜邦线公对公/公对母若干若干
1.2 接线方案表 以下所有引脚定义均来自项目Config.h，请严格对照代码定义接线，不得随意更改
模块Config.h 宏定义对应零知派引脚接线说明
GSR传感器GSR_PINA0传感器 SIG → A0（模拟输入）
GSR传感器—GND / VCCGND→GND，VCC按模块要求接3.3V或5V
ST7789屏幕TFT_CSD10ST7789直插零知派标准板，无需单独接线
ST7789屏幕TFT_DCD2
ST7789屏幕TFT_RSTD4
ST7789屏幕硬件SPI固定引脚D13 / D11
ST7789屏幕—GND / VCC
提示LEDALERT_LED_PINA5外接限流电阻后接LED正极，负极接GND
翻页按键BTN_NEXT_PIND0另一端接GND（内部上拉，代码里INPUT_PULLUP）
功能按键BTN_ACT_PIND1另一端接GND（内部上拉）
[*]两个按键均使用INPUT_PULLUP模式，无需外接上拉电阻，按下时引脚被拉低
1.3 具体接线图 GSR传感器的电极请紧贴食指和中指（同一只手），指套收缩力度适中
https://file1.elecfans.com/web3/M00/75/4A/wKgZPGqWblyAYcvoABAPoGNTdkI596.pngGSR模块使用5V供电，按键的另一端连接到GND
1.4 接线实物图通电前请再次确认所有接线无误，特别是VCC和GND不要接反
https://file1.elecfans.com/web3/M00/75/4A/wKgZPGqWbmyAJ6dSABfAOtRExj8721.png
二、安装与使用部分2.1 开源平台-输入"情绪波动实时监测仪"并搜索-代码下载自动打开
https://file1.elecfans.com/web3/M00/75/4A/wKgZO2qWboCAUWFnAAdYB_AuD24998.png2.2 连接-验证-上传
https://file1.elecfans.com/web3/M00/75/4B/wKgZPGqWbo2AGT_6AAwwu2nYxrc883.png2.3 调试-串口监视器
https://file1.elecfans.com/web3/M00/75/4B/wKgZPGqWbpuAMGdlAAwZRcW7nqw387.png
三、代码讲解部分项目代码结构
本项目代码分为四大模块：Config.h（参数全局配置）、GSRMonitor.h/.cpp（采集与检测）、DisplayManager.h/.cpp（显示驱动）、ButtonManager.h（按键）
3.1 非阻塞状态机
void GSRMonitor::update() {
uint16_t raw = analogRead(GSR_PIN);
lastRaw = raw;
if (!checkContact(raw)) {
// 开路：不喂入滤波/基线/历史，避免脏数据污染；函数立即返回，
// 不阻塞、不等待——接触恢复后自然从下一次采样继续。
systemState = STATE_NO_CONTACT;
return;
}
systemState = STATE_RUNNING;
filteredValue = filterRaw(raw);
// 波动展示窗口内冻结基线，避免基线被这次波动本身拉走
if (!alertActive) {
baseline += (filteredValue - baseline) * BASELINE_EMA_ALPHA;
}
float delta = filteredValue - baseline;
unsigned long now = millis();
// ── 情绪波动（SCR）非阻塞检测 ──────────────────────────────────────────────
bool inCooldown = hasEvent && (now - lastEventTime < EVENT_COOLDOWN_MS);
bool eventNow = false;
if (fabs(delta) > EVENT_THRESHOLD && !inCooldown) {
eventNow = true;
hasEvent = true;
lastEventTime= now;
eventCount++;
alertActive = true;
alertStartTime = now;
state = GSR_ALERT;
DEBUG_PRINT(" 情绪波动检测! delta="); DEBUG_PRINTLN(delta);
}
// ── 历史入列：按DISPLAY_REFRESH_MS周期，而非每次采样都入列 ─────────────────
pendingEventMark = pendingEventMark || eventNow;
if (++pushDivCounter >= (DISPLAY_REFRESH_MS / SAMPLE_INTERVAL)) {
pushDivCounter = 0;
pushHistory(filteredValue, pendingEventMark);
pendingEventMark = false;
}
// ── 提醒窗口非阻塞自动结束：到时间就恢复CALM，采样从未停过 ──────────────────
if (alertActive && (now - alertStartTime >= ALERT_DISPLAY_MS)) {
alertActive = false;
state = GSR_CALM;
}
}
|filtered - baseline| > EVENT_THRESHOLD——只有当快速信号偏离慢速基线超过阈值时才触发
[*]EVENT_COOLDOWN_MS（2秒）内不重复触发同一次波动，防止尖峰抖动导致重复计数
[*]记录alertStartTime，由loop()每次检查是否超时，而不是用delay()卡死
3.2 双时间尺度滤波 这是整个项目的算法核心，实现了信号调理和情绪波动检测的完整链路
<blockquote><p>float GSRMonitor::filterRaw(uint16_t newRaw) {</p>标准的有限窗口滑动平均（FILTER_WINDOW_SIZE=8），8个最近采样值的算术平均，负责压掉高频噪声
3.3 按键中断及消抖// 在中断服务函数里调用：只做时间戳记录和消抖判断，不做耗时操作
void onInterrupt() {
uint32_t now = millis();
bool pressed = (digitalRead(_pin) == LOW); // INPUT_PULLUP，按下为低
if (now - _lastEdge < BTN_DEBOUNCE_MS) {
_lastEdge = now;
return; // 消抖窗口内的抖动边沿，忽略
}
_lastEdge = now;
if (pressed) {
_pressStart = now;
_isPressed = true;
} else {
// 没有对应的按下边沿就先收到"释放"，是噪声干扰，不是真实按键动作，
// 直接丢弃——之前这里缺了这层判断，噪声会拿_pressStart=0算出一个
// 接近"开机到现在"的巨大时长，被误判成超长按触发休眠
if (!_isPressed) return;
_isPressed = false;
uint32_t duration = now - _pressStart;
if (duration >= BTN_LONGPRESS_MS) _pendingLong = true;
else _pendingShort = true;
}
}
知识点说明
volatile关键字中断和主循环共享的变量必须用volatile修饰，防止编译器优化掉“看似没变化”的读取
CHANGE中断模式同时捕获上升沿和下降沿，一次按键按下+松开产生两次中断，分别记录按下时刻和松开时刻
3.4 局部刷新缓存 显示驱动采用了缓存对比+精准清除的策略：
<blockquote><p>// ─── 数值更新（idx: 0=主数值, 1=基线, 2=偏离）──────────────────────────────</p>
[*]脏检查（Dirty Checking） ：只有数值真正变化时才发起SPI传输，大幅降低总线占用
[*]精准清除：fillRect的区域与文字区域严格对齐，不会误擦旁边的显示内容
[*]分层绘制：静态底图（顶栏、分隔线、标签）只画一次，动态数值单独刷新
3.5 非阻塞任务调度 loop()是整个系统的“心脏”，采用时间片轮转的非阻塞架构
<blockquote><p>void loop() {</p>调度时间线示意：
https://file1.elecfans.com/web3/M00/75/4A/wKgZO2qWbr6Abp6TAAA7v-8wp0s358.png所有任务交错执行、互不阻塞，这是裸机环境下实现“多任务并行”的核心设计模式
系统流程图
https://file1.elecfans.com/web3/M00/75/4A/wKgZO2qWbsuAQgqFABZImjUHKBg398.png
四、项目结果演示4.1 操作流程①上电启动
开始约3秒的基线校准，TFT显示"GSR MONITOR"顶栏
https://file1.elecfans.com/web3/M00/75/4A/wKgZO2qWbteADS7AABuceDzOlIY948.png
[*]若电极佩戴良好，进入数据页，实时显示皮肤电导数值、基线、偏离量（Δ），底部显示状态（CALM/ALERT）和累计波动次数
[*]若电极未接触，屏幕内容区变红提示"NO CONTACT"，顶栏保留，接触恢复后自动无缝切回正常显示
②按键操作
BTN_NEXT短按，数据页与趋势图页之间切换，趋势图页展示最近约12秒的皮电曲线和基线参考虚线
https://file1.elecfans.com/web3/M00/75/4B/wKgZPGqWbuaAC5uRACnFNnRbnEE685.png
[*]BTN_ACT短按：触发手动重新校准，屏幕显示"RECALIBRATING BASELINE..."，约3秒后恢复正常显示，基线更新为新的读数。
[*]BTN_ACT长按：屏幕进入ST7789芯片级睡眠（黑屏但非填黑，功耗更低），任意按键可唤醒，唤醒后自动恢复之前所在的页面
③触发情绪波动
https://file1.elecfans.com/web3/M00/75/4A/wKgZO2qWbviAXg3AABkb20fumZQ899.png 轻轻掐一下自己或者做一个引起紧张的小动作，顶栏连接圆点会在正常色/红色之间闪烁约3秒，同时LED同步闪烁，状态行文字变为"ALERT"，底部波动计数+1，整个过程屏幕数值不会卡顿，因为采样一直在正常进行
④上位机联动
https://file1.elecfans.com/web3/M00/75/4B/wKgZPGqWbwiAbovFAAQGVFC5r5M935.png 串口按115200波特率连接电脑，打开Excel配合PLX-DAQ插件，实时看到皮肤电导曲线随电极接触/情绪波动变化
4.2 视频演示https://live.csdn.net/v/541960?spm=1001.2014.3001.5501
零知派STM32F103RBT6 GSR情绪波动监测仪
本视频演示零知派标准板（STM32F103RBT6）+ ST7789彩屏搭建的GSR皮肤电导实时监测仪完整操作流程：开机基线校准、数据页/趋势图页切换、模拟情绪波动触发提醒、手动重新校准基线、屏幕休眠与唤醒，以及串口联动Excel实时画图全过程演示，重点展示"情绪波动提醒展示期间采样不中断"这一非阻塞设计的实际效果
五、GSR测量原理深度解析5.1 传感器工作原理 皮肤电导测量基于一个简单的生理事实：汗液是电解质溶液，汗腺分泌越多，皮肤电导率越高
人体汗腺受交感神经系统（Sympathetic Nervous System） 控制。当人经历情绪刺激（紧张、恐惧、兴奋）时，交感神经被激活，汗腺分泌增加，皮肤表面的电导率随之上升。这个变化可以在1~3秒内发生，形成可测量的电信号尖峰
https://file1.elecfans.com/web3/M00/75/4B/wKgZO2qWcVSAJeqwAB9-kXwrpbk425.pngGSR信号的两种成分
GSR信号在时域上可分解为两个分量：
成分全称特性时间尺度对应生理
SCLSkin Conductance Level缓慢变化的“基调”数十秒~数分钟整体情绪唤醒水平、体温、出汗量
SCRSkin Conductance Response快速变化的“尖峰”1~3秒特定刺激引发的瞬时情绪反应
本项目中的慢速EMA基线追踪的就是SCL，而快速滑动平均捕获的就是SCR
外源式（exosomatic）测量法
向皮肤施加一个恒定且人体感觉不到的微小电压（通常<0.5V），然后测量流过皮肤的电流。根据欧姆定律：
电导 G = 电流 I / 电压 V
由于电压恒定，电流与电导成正比。传感器将这个电流信号转换为模拟电压输出，由MCU的ADC读取
5.2 ADC量化与阈值设计 零知派标准板搭载的STM32F103RBT6内置12位ADC，分辨率达12bit，量化公式为：ADC值 = (模拟电压 / 参考电压) × 4096
以3.3V参考电压为例，最小可分辨电压为30：
3.3V / 4096 ≈ 0.806mV/LSB
本项目Config.h中定义EVENT_THRESHOLD = 60，对应模拟电压变化为：
60 × 0.806mV ≈ 48.4mV
这个阈值经过了实际测试校准——既足够灵敏到检测SCR尖峰，又不会因噪声而频繁误触发
双滤波器
如果只用原始ADC值直接判断：原始值波动 = 真实SCR + 基线漂移 + 噪声
https://file1.elecfans.com/web3/M00/75/4C/wKgZPGqWcV-AQ9UHAAAfEuOBshA108.png基线漂移（如手部温度变化导致的缓慢出汗量变化）可能达到数十甚至上百个ADC计数值，远大于SCR尖峰。直接用原始值会导致大量误报，项目的双滤波器方案：
原始ADC → 滑动平均(FIR) → filtered → 与baseline比较 → 检测SCR
↑
EMA(IIR) ← baseline (SCL)
[*]滑动平均：去除高频噪声（工频、接触抖动）
[*]EMA基线：只跟随SCL的缓慢变化，不受SCR尖峰影响
[*]差值比较：|filtered - baseline|本质上是提取了SCR成分，排除了SCL和噪声
六、常见问题解答（FAQ）Q1：触发得特别频繁/特别迟钝？ A：EVENT_THRESHOLD阈值本来就是因人而异的经验值，和电极接触松紧、个人皮肤出汗量都有关系，建议先通过串口打印delta的实际波动范围，再据此调整EVENT_THRESHOLD
Q2：为什么校准的时候要求"保持手指静止不动"？
A：校准阶段是在给baseline找一个初始参考点，如果这时候手指移动或电极松动，采到的平均值本身就是错的，后续所有delta计算都会跟着偏
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