《2025 DigiKey AI应用创意挑战赛》基于树莓派5的MAXREFDES117血氧与心率采集系统设计

qintian0303

本帖最后由 qintian0303 于 2026-1-20 09:46 编辑

项目名称
   基于树莓派5的MAXREFDES117血氧与心率采集系统设计
项目概述
   随着可穿戴医疗设备和家庭健康监测需求的快速增长，基于光电容积描记法（Photoplethysmography，PPG）的心率（Heart Rate，HR）与血氧饱和度（SpO₂）测量技术，因其非侵入、成本低、结构简单等优势，已被广泛应用于智能手环、血氧仪及远程医疗设备中。
   本项目基于树莓派5（Raspberry Pi 5）作为核心计算与控制平台，结合MAXREFDES117参考设计模块（核心器件 MAX30102），实现了一套完整的生理信号采集、处理、分析与可视化系统。系统能够实时采集红光（RED）与红外光（IR）反射信号，通过软件实现信号调理、心率与血氧饱和度估计，并在手指佩戴与移除时具备智能状态识别和信号质量评估能力。
   项目最终实现了如下目标：
            实时采集并显示PPG波形
            稳定估算心率（HR）与血氧饱和度（SpO₂）
            自动识别手指是否佩戴
            提供SignalQuality（信号质量）指示
            在信号无效时抑制错误数据显示

项目背景
   PPG（光电容积描记）是一种通过检测组织对特定波长光的吸收变化，从而反映血容量变化的光学检测技术。当心脏搏动时，血管内血容量周期性变化，导致光的吸收率发生变化，通过光电传感器即可获得相应的时间序列信号。
相比传统的心电（ECG）测量方式，PPG具有如下优势：非侵入式，佩戴舒适;硬件结构简单，成本低;易于集成至嵌入式与可穿戴设备.PPG技术已成为当前心率和血氧监测的主流方案。
硬件减少
   本次用到传感器模块为MAXREFDES117，是Maxim Integrated（现 Analog Devices）推出的一款参考设计板，核心传感器为 MAX30102。该芯片集成了：双波长LED（红光660nm、红外光880nm）；高灵敏度光电二极管；模拟前端（AFE）；FIFO缓冲区；I²C通信接口。MAX30102 被广泛应用于商用血氧仪和智能穿戴设备，具有成熟的硬件性能基础，非常适合教学与科研使用。
   主控选择的是树莓派5，作为新一代ARM单板计算机，具备更强的CPU性能；稳定的Linux运行环境；丰富的GPIO / I²C 接口；良好的Python生态支持，相比传统 MCU，树莓派更适合进行算法验证、可视化显示和快速开发，非常适合作为信号处理与系统集成平台。主要因为本次选择的是显示屏就是树莓派出品的5寸触摸屏，用起来显示更方便。

系统总体介绍
   本系统整体分为硬件采集层、信号处理层、参数估计层、状态管理层和可视化显示层4个个部分，各模块之间解耦清晰，结构合理。
   系统工作流程如下：
            MAX30102通过I²C向树莓派传输原始RED/IR数据，软件驱动读取 FIFO 数据并进行初步解析；
            PPGProcessor对信号进行滤波、直流去除与质量评估；
            HRSpO2Estimator进行心率与血氧估计；
            主程序根据佩戴状态与信号质量进行显示控制；
   以上内容分别对应一个python文件
主要算法
1、PPG波形实时采集与显示
   系统能够以约100Hz的采样频率连续读取MAX30102 FIFO数据，并实时绘制：
            红光 AC 波形
            红外光 AC 波形
            RED 与 IR 差分波形
   通过动态Y轴缩放与惯性调节机制，保证波形显示稳定、不抖动，便于观察心搏特征。
2、心率（HR）估计
   心率估计基于红外光 AC 信号，主要步骤包括：
            峰值检测（基于自适应阈值）
            RR 间期计算
            移动平均与指数平滑
   系统对异常 RR 间期进行约束，防止由噪声引起的错误心率估计。
3、血氧饱和度（SpO₂）估计
   血氧估计采用经典的 Ratio-of-Ratios 方法：
            𝑆𝑝𝑂2=110−25×(𝐴𝐶𝑅𝐸𝐷/𝐷𝐶𝑅𝐸𝐷)(𝐴𝐶𝐼𝑅/𝐷𝐶𝐼𝑅)SpO2=110−25×(ACIR/DCIR)(ACRED/DCRED)
   系统对 AC / DC 分量进行最小阈值限制，并对结果进行区间约束（85%–100%），避免异常值输出。

4、手指佩戴自动识别
   系统通过红外光DC分量（IR_DC）判断手指是否佩戴：
            IR_DC低于阈值 → 判定为无手指
            IR_DC稳定且高于阈值 → 判定为已佩戴
   采用计数防抖机制，避免状态频繁切换。该方法在信号稳定阶段依然可靠，避免将“稳定佩戴”误判为“无手指”。
5、 Signal Quality（信号质量）评估
   为提高系统可靠性，引入信号质量评估机制，综合考虑IR DC强度以及IR AC能量（RMS），信号质量被分为三个等级：
            GOOD：信号稳定可靠
            FAIR：信号可用但存在轻微干扰
            POOR：信号不可靠
   当信号质量为POOR时，系统自动冻结HR/SpO₂显示。
6、状态机与显示策略
   系统采用状态机思想区分：
            无手指
            有手指但信号差
            有手指且信号好
   不同状态下显示策略不同，有效提升用户体验与系统可信度

物料清单

名称	功能
树莓派5-8g	主要用于可视化显示控制以及基本驱动和数据处理
显示屏	可视化显示参数
MAXREFDES117	生理参数前端采集与处理

软件平台与系统架构
软件环境
   Python 3
   smbus2（I²C 通信）
   matplotlib（实时波形显示）
   Linux 用户态程序（装这个还是挺慢的）

软件模块划分
   采用模块化的方式继续设计

模块	文件	功能
传感器驱动	max30102_driver.py	I²C读写
信号调理	ppg_processor.py	滤波、质量评估
参数估计	hr_spo2_estimator.py	HR/SpO₂
主程序	main.py	状态管理与显示

作品实物图

演示视频
   视频地址：
   【基于树莓派5的MAXREFDES117血氧与心率采集系统设计】 https://www.bilibili.com/video/BV1oVk3BhEV2/?share_source=copy_web&vd_source=2a202874768d99b0acaa1aceb9a9b93e
项目文档及代码
   代码附件：

HR与SpO2采集代码.zip (2.72 KB, 下载次数: 0)

项目文档附件：

《2025 DigiKey AI应用创意挑战赛》基于树莓派5的MAXREFDES117血氧与心率采集系统设计.zip (5.85 MB, 下载次数: 0)

[项目提交] 《2025 DigiKey AI应用创意挑战赛》基于树莓派5的MAXREFDES117血氧与心率采集系统设计

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