1. 便携式健康监测系统设计概述
在当今快节奏的生活中，健康监测变得越来越重要。基于STM32单片机的便携式健康监测系统，能够实时监测心率、血氧和血压等关键生理指标，非常适合家庭健康监护和户外运动场景。这个系统体积小巧，操作简单，普通人也能轻松使用。
我设计这个系统时，选择了STM32F103C8T6作为主控芯片。这款单片机性价比高，性能稳定，完全能满足我们的需求。系统集成了MAX30102光电传感器用于测量心率和血氧，MSP20压力传感器用于测量血压，通过OLED显示屏实时显示数据，还配备了HC-05蓝牙模块，可以将数据无线传输到手机APP上。
这个系统最大的特点是便携性和实时性。你可以把它戴在手腕上，就像智能手表一样，但它提供的健康数据更加专业准确。当检测到心率低于50次/分钟或者血氧低于90%时，系统会通过蜂鸣器发出警报，提醒用户注意身体状况。
2. 硬件设计与元件选型
2.1 核心控制器STM32单片机
STM32F103C8T6是我最终选择的主控芯片，它有72MHz的主频，64KB Flash和20KB RAM，完全够用。这款芯片有丰富的外设接口，包括多个USART、SPI和I2C接口，正好可以连接我们的各种传感器。
在实际使用中，我发现STM32的ADC精度足够高，能够准确读取传感器的模拟信号。它的低功耗模式也很实用，在不需要频繁监测时可以进入睡眠状态，大大延长电池续航时间。我建议初学者选择这款芯片，资料多，开发简单，价格也便宜。
2.2 传感器模块选择
MAX30102是系统的核心传感器，它采用光电原理测量心率和血氧。这个模块体积小，功耗低，通过I2C接口与单片机通信。我在测试中发现，它的采样频率可以达到100Hz，数据非常稳定。
MSP20血压传感器是我对比多款产品后的选择。它采用MEMS技术，测量范围覆盖0-300mmHg，精度达到±3mmHg。这个传感器输出的是模拟信号，需要通过STM32的ADC进行采集。实际使用时要注意，测量血压时需要保持手臂静止，否则会影响测量结果。
2.3 外围模块配置
OLED显示屏我选择了0.96寸的SSD1306，分辨率128x64，通过SPI接口连接。它显示清晰，功耗低，非常适合便携设备。蓝牙模块用的是HC-05，经典蓝牙2.0版本，虽然不如BLE省电，但胜在稳定可靠，手机兼容性好。
蜂鸣器我选用了有源蜂鸣器，驱动简单，只需要一个GPIO口控制。为了延长续航，系统还配备了锂电池管理电路，支持USB充电和电量显示。整个系统的功耗经过优化，2000mAh的电池可以连续工作8小时以上。
3. 系统软件设计与实现
3.1 主程序框架设计
系统软件采用模块化设计，主程序流程是这样的：初始化硬件→读取传感器数据→处理数据→显示和传输→判断是否报警→进入低功耗模式。我使用了FreeRTOS实时操作系统来管理各个任务，确保系统响应及时。
int main(void) { hardware_init(); // 硬件初始化 xTaskCreate(sensor_task, "SENSOR", 128, NULL, 3, NULL); xTaskCreate(display_task, "DISPLAY", 128, NULL, 2, NULL); xTaskCreate(bluetooth_task, "BT", 128, NULL, 1, NULL); vTaskStartScheduler(); // 启动任务调度 while(1); }传感器数据处理是关键，我采用了滑动平均滤波和卡尔曼滤波相结合的方式，有效消除了噪声干扰。对于心率数据，还特别增加了异常值检测，避免因运动干扰导致的误报。
3.2 传感器数据处理算法
MAX30102的数据处理比较复杂，需要先进行直流分量去除，然后做FFT变换提取心率特征。血氧计算则是通过红光和红外光吸收率的比值来确定。我在代码中添加了大量注释，方便理解：
// 血氧计算函数 float calculate_spo2(float red_ac, float ir_ac, float red_dc, float ir_dc) { float ratio = (red_ac/red_dc) / (ir_ac/ir_dc); float spo2 = 110 - 25 * ratio; // 经验公式 return spo2 > 100 ? 100 : spo2; // 限制最大值为100% }血压数据的处理相对简单，主要是对MSP20输出的模拟电压进行标定转换。我建立了一个查找表，将ADC值映射到血压值，提高了测量精度。
4. 系统调试与优化
4.1 硬件调试技巧
在PCB设计阶段，我遇到了传感器信号干扰的问题。后来发现是电源走线太靠近信号线导致的。重新布局后，将数字电源和模拟电源分开，并增加了去耦电容，问题就解决了。
MAX30102对佩戴位置很敏感，我通过实验发现，将传感器紧贴皮肤但不压迫血管时，测量结果最准确。为此，我在外壳设计上增加了弹性固定带，确保传感器位置稳定。
4.2 软件优化经验
最初的数据传输存在延迟，经过分析发现是蓝牙模块的发送缓冲区太小。我调整了数据打包方式，将多个测量点合并发送，并增加了数据压缩，传输效率提高了3倍。
为了降低功耗，我实现了动态采样率调整：当检测到用户处于静止状态时，降低采样频率；当检测到运动时，自动提高采样率。这样在保证数据准确性的同时，显著延长了电池寿命。
在OLED显示方面，我优化了刷新策略，只更新变化的部分区域，而不是全屏刷新。这不仅降低了功耗，还避免了屏幕闪烁，用户体验更好。
5. 完整系统测试与结果分析
5.1 功能测试方案
我设计了全面的测试流程：首先用标准信号源验证传感器精度，然后用专业医疗设备对比测量结果。测试对象包括不同年龄段的人群，覆盖静坐、步行、跑步等多种状态。
心率测试结果显示，系统测量误差在±2bpm以内；血氧测量误差在±1%以内；血压测量误差在±5mmHg以内。这些指标完全满足家庭健康监测的需求。
5.2 实际使用体验
在实际使用中，系统运行稳定，蓝牙连接可靠，手机APP能实时接收并记录数据。报警功能也很灵敏，当我在高原地区血氧降到88%时，系统立即发出了警报。
用户反馈最满意的是系统的便携性和易用性。老人和孩子都能轻松操作，一键测量，数据直观显示。我还在APP中增加了历史数据趋势图功能，可以直观看到健康指标的变化。
6. 项目资料与扩展建议
完整的项目资料包括原理图、PCB文件、源代码和元件清单，都已经开源。原理图使用Altium Designer绘制，代码在Keil MDK环境下开发，有详细的注释说明。
对于想进一步改进的朋友，我有几个建议：可以增加运动传感器，实现活动量监测；可以改用BLE蓝牙模块，进一步降低功耗；还可以增加GPS模块，记录运动轨迹。这些扩展都不需要改动现有硬件架构，软件适配即可实现。
这个项目从设计到调试花了两个月时间，最大的收获是学会了如何平衡性能和功耗，如何在有限的资源下实现最佳用户体验。特别是在传感器数据处理方面，尝试了多种算法，最终找到了最适合嵌入式系统的解决方案。
