回复了主题帖： >>征集 | 晒电机控制痛点与难题，一起寻求最优解！

作为一名刚入行的电机控制工程师，我在实际项目开发中深刻体会到这个领域的复杂性和挑战性。以下是我总结的几个典型痛点和难点并结合ADI的TMC9660芯片谈谈它的解决方案： ### 一、算法开发门槛高，调试周期长 刚接触电机控制时，FOC（磁场定向控制）算法让我头疼不已。数学建模、坐标变换、PI参数整定…每一步都需要深厚的理论功底和大量实验验证。传统方案中，工程师需要从零开始编写代码实现这些算法，光是电流环和速度环的调试就可能耗费数周时间。 **TMC9660的突破**： 它直接用硬件实现了FOC算法和伺服控制环路（包括位置/速度/扭矩环），甚至内置了8点加减速轨迹规划器。通过TMCL-IDE软件，只需配置电机参数和勾选预置算法模式，就能跳过底层代码开发，直接进入功能验证阶段。 ### 二、硬件设计复杂度爆炸 设计电机驱动板时，我需要同时考虑栅极驱动、电源管理、信号调理、保护电路等多个模块。光是MOSFET驱动电路的设计就涉及死区时间优化、EMI抑制、短路保护等细节，稍有不慎就会烧毁器件。 **TMC9660的集成优势**： 这颗芯片将70V智能栅极驱动、同步降压电源（支持7.7 - 70V宽压输入）、4通道高精度电流采样（15MHz带宽CSA + 1MSps ADC）、过流/短路/热保护等功能全部集成在9x9mm的封装内。外部只需搭配MOS管和少量被动元件，PCB面积比传统方案减少60%以上。 ### 三、系统稳定性与实时性难以兼顾 在调试伺服电机时，遇到过编码器信号干扰导致位置漂移、PWM频率不足引发转矩脉动等问题。传统MCU方案中，软件处理延迟可能达到微秒级，难以满足高速伺服控制的实时性需求。 **TMC9660的硬核性能**： 其硬件运动控制单元（MCC）支持100kHz的FOC运算和SVPWM输出，时钟分辨率高达120MHz。编码器接口直接支持双路绝对值/增量式反馈，配合硬件实现的实时Ramp动态计算，确保位置控制精度可达±1个脉冲计数。 ### 四、跨学科知识要求高 电机控制涉及电力电子、自动控制、嵌入式软件等多个领域。作为新人，我常因对某一方面理解不足导致设计缺陷——比如未考虑电机电感参数对电流环的影响，或是电源瞬态响应导致控制失稳。 **TMC9660的智能化设计**： 芯片内置AI自学习功能，可自动识别电机电阻/电感参数，匹配负载惯量和控制带宽。甚至能通过机械特性分析优化PID参数，大幅降低了对工程师经验的要求。 ### 五、开发工具链碎片化 以往项目中，我需要同时使用示波器、逻辑分析仪、MATLAB仿真、Keil编译环境等多套工具，数据同步和调试效率低下。 **TMC9660的生态支持**： 配套的TMCL - IDE软件整合了参数配置、实时曲线监控、故障诊断等功能。通过USB连接评估板后，可直接在图形化界面中观察电流环响应曲线，甚至自动生成优化建议，让调试过程像“调游戏画质”一样直观。 ### 总结：TMC9660如何改变新人工程师的体验 这款芯片通过**硬件算法固化**（省去代码开发）、**全栈集成**（减少外围电路设计）、**智能自整定**（降低经验依赖）三大特性，将原本需要数月迭代的电机控制系统开发缩短到几天。例如在BLDC电机控制案例中，从硬件搭建到完成FOC闭环调试仅需3步：连接电机→配置参数→运行自检，真正实现了“让电机控制像点亮LED一样简单”。对于像我这样的新人而言，这种高集成度方案不仅能快速交付项目，更提供了一个理解电机控制原理的“透明沙箱”——通过观察预设算法在真实硬件中的运行效果，加速了理论知识的实践转化。 作为一名刚入行的电机控制工程师，我在实际项目开发中深刻体会到这个领域的复杂性和挑战性。以下是我总结的几个典型痛点和难点并结合ADI的TMC9660芯片谈谈它的解决方案： ### 一、算法开发门槛高，调试周期长 刚接触电机控制时，FOC（磁场定向控制）算法让我头疼不已。数学建模、坐标变换、PI参数整定…每一步都需要深厚的理论功底和大量实验验证。传统方案中，工程师需要从零开始编写代码实现这些算法，光是电流环和速度环的调试就可能耗费数周时间。 **TMC9660的突破**： 它直接用硬件实现了FOC算法和伺服控制环路（包括位置/速度/扭矩环），甚至内置了8点加减速轨迹规划器。通过TMCL-IDE软件，只需配置电机参数和勾选预置算法模式，就能跳过底层代码开发，直接进入功能验证阶段。 ### 二、硬件设计复杂度爆炸 设计电机驱动板时，我需要同时考虑栅极驱动、电源管理、信号调理、保护电路等多个模块。光是MOSFET驱动电路的设计就涉及死区时间优化、EMI抑制、短路保护等细节，稍有不慎就会烧毁器件。 **TMC9660的集成优势**： 这颗芯片将70V智能栅极驱动、同步降压电源（支持7.7 - 70V宽压输入）、4通道高精度电流采样（15MHz带宽CSA + 1MSps ADC）、过流/短路/热保护等功能全部集成在9x9mm的封装内。外部只需搭配MOS管和少量被动元件，PCB面积比传统方案减少60%以上。 ### 三、系统稳定性与实时性难以兼顾 在调试伺服电机时，遇到过编码器信号干扰导致位置漂移、PWM频率不足引发转矩脉动等问题。传统MCU方案中，软件处理延迟可能达到微秒级，难以满足高速伺服控制的实时性需求。 **TMC9660的硬核性能**： 其硬件运动控制单元（MCC）支持100kHz的FOC运算和SVPWM输出，时钟分辨率高达120MHz。编码器接口直接支持双路绝对值/增量式反馈，配合硬件实现的实时Ramp动态计算，确保位置控制精度可达±1个脉冲计数。 ### 四、跨学科知识要求高 电机控制涉及电力电子、自动控制、嵌入式软件等多个领域。作为新人，我常因对某一方面理解不足导致设计缺陷——比如未考虑电机电感参数对电流环的影响，或是电源瞬态响应导致控制失稳。 **TMC9660的智能化设计**： 芯片内置AI自学习功能，可自动识别电机电阻/电感参数，匹配负载惯量和控制带宽。甚至能通过机械特性分析优化PID参数，大幅降低了对工程师经验的要求。 ### 五、开发工具链碎片化 以往项目中，我需要同时使用示波器、逻辑分析仪、MATLAB仿真、Keil编译环境等多套工具，数据同步和调试效率低下。 **TMC9660的生态支持**： 配套的TMCL - IDE软件整合了参数配置、实时曲线监控、故障诊断等功能。通过USB连接评估板后，可直接在图形化界面中观察电流环响应曲线，甚至自动生成优化建议，让调试过程像“调游戏画质”一样直观。 ### 总结：TMC9660如何改变新人工程师的体验 这款芯片通过**硬件算法固化**（省去代码开发）、**全栈集成**（减少外围电路设计）、**智能自整定**（降低经验依赖）三大特性，将原本需要数月迭代的电机控制系统开发缩短到几天。例如在BLDC电机控制案例中，从硬件搭建到完成FOC闭环调试仅需3步：连接电机→配置参数→运行自检，真正实现了“让电机控制像点亮LED一样简单”。对于像我这样的新人而言，这种高集成度方案不仅能快速交付项目，更提供了一个理解电机控制原理的“透明沙箱”——通过观察预设算法在真实硬件中的运行效果，加速了理论知识的实践转化。 作为一名电机控制工程师，我在实际项目开发中深刻体会到这个领域的复杂性和挑战性。以下是我总结的几个典型痛点和难点并结合 ADI 的 TMC9660 芯片谈谈它的解决方案： 一、算法开发门槛高，调试周期长 刚接触电机控制时，FOC（磁场定向控制）算法让我头疼不已。数学建模、坐标变换、PI 参数整定… 每一步都需要深厚的理论功底和大量实验验证。传统方案中，工程师需要从零开始编写代码实现这些算法，光是电流环和速度环的调试就可能耗费数周时间。 TMC9660 的突破： 它直接用硬件实现了 FOC 算法和伺服控制环路（包括位置 / 速度 / 扭矩环），甚至内置了 8 点加减速轨迹规划器。通过 TMCL-IDE 软件，只需配置电机参数和勾选预置算法模式，就能跳过底层代码开发，直接进入功能验证阶段。 二、硬件设计复杂度爆炸 设计电机驱动板时，我需要同时考虑栅极驱动、电源管理、信号调理、保护电路等多个模块。光是 MOSFET 驱动电路的设计就涉及死区时间优化、EMI 抑制、短路保护等细节，稍有不慎就会烧毁器件。 TMC9660 的集成优势： 这颗芯片将 70V 智能栅极驱动、同步降压电源（支持 7.7 - 70V 宽压输入）、4 通道高精度电流采样（15MHz 带宽 CSA + 1MSps ADC）、过流 / 短路 / 热保护等功能全部集成在 9x9mm 的封装内。外部只需搭配 MOS 管和少量被动元件，PCB 面积比传统方案减少 60% 以上。 三、系统稳定性与实时性难以兼顾 在调试伺服电机时，遇到过编码器信号干扰导致位置漂移、PWM 频率不足引发转矩脉动等问题。传统 MCU 方案中，软件处理延迟可能达到微秒级，难以满足高速伺服控制的实时性需求。 TMC9660 的硬核性能： 其硬件运动控制单元（MCC）支持 100kHz 的 FOC 运算和 SVPWM 输出，时钟分辨率高达 120MHz。编码器接口直接支持双路绝对值 / 增量式反馈，配合硬件实现的实时 Ramp 动态计算，确保位置控制精度可达 ±1 个脉冲计数。 四、跨学科知识要求高 电机控制涉及电力电子、自动控制、嵌入式软件等多个领域。作为新人，我常因对某一方面理解不足导致设计缺陷 —— 比如未考虑电机电感参数对电流环的影响，或是电源瞬态响应导致控制失稳。 TMC9660 的智能化设计： 芯片内置 AI 自学习功能，可自动识别电机电阻 / 电感参数，匹配负载惯量和控制带宽。甚至能通过机械特性分析优化 PID 参数，大幅降低了对工程师经验的要求。 五、开发工具链碎片化 以往项目中，我需要同时使用示波器、逻辑分析仪、MATLAB 仿真、Keil 编译环境等多套工具，数据同步和调试效率低下。 TMC9660 的生态支持： 配套的 TMCL - IDE 软件整合了参数配置、实时曲线监控、故障诊断等功能。通过 USB 连接评估板后，可直接在图形化界面中观察电流环响应曲线，甚至自动生成优化建议，让调试过程像 “调游戏画质” 一样直观。 总结：TMC9660 如何改变新人工程师的体验 这款芯片通过硬件算法固化（省去代码开发）、全栈集成（减少外围电路设计）、智能自整定（降低经验依赖）三大特性，将原本需要数月迭代的电机控制系统开发缩短到几天。例如在 BLDC 电机控制案例中，从硬件搭建到完成 FOC 闭环调试仅需 3 步：连接电机→配置参数→运行自检，真正实现了 “让电机控制像点亮 LED 一样简单”。对于像我这样的新人而言，这种高集成度方案不仅能快速交付项目，更提供了一个理解电机控制原理的 “透明沙箱”—— 通过观察预设算法在真实硬件中的运行效果，加速了理论知识的实践转化。

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期待2025越来越好，开发版越来越多，知识越来越高，技能越来越强！祝大家新的一年里技术更牛，工作一流！！

评论了课程： 【2024 DigiKey 应用说】第三期：大模型时代的智能汽车

AI赋能汽车，产品想象力无限。

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便携生命探测仪 作者：sipower 一、作品简介 现在越来越多业余驴友喜欢户外冒险，但是随之而来的就是遇到危险的情况时有发生，因此我想到做一个便携生命探测仪，在发生危险时，能帮助救援人员方便找到遇险者。此方案主要采用热敏式图像传感器MLX90640ESF-BAB-000-TU检测人体红外信号，采用BME680气体，湿度，压力，温度传感器评估板记录环境信息，配合一个带屏幕的评估板，显示热成像图片。再额外添加一个心电采集模块，当发现遇险者后，能立即给遇险者采集心电图和心率并在屏幕上显示，方便救援人员判断生命体征状态，好制定下一步救援计划。下图是最终的作品照片，我用纸壳做成一个手枪形态的样子。 本次作品从得捷电子采购的器件： 序号 型号 名称 用途 1 MLX90640ESF 热敏式图像传感器 检测人体红外信号 2 3660 BME680评估板 采集气体，湿度，压力，温度参数 3 DFR1075 ESP32-C6评估板 转换心电数据格式 4 JB2835AWT-W 白色发光管 用于探测仪照明 本次作品自备的器件： 序号 型号 名称 用途 1 DFR0975 ESP32-S3评估板 主控板实现数据处理和现实功能 2 MSP3520 3.5英寸480*320分辨率触摸屏 显示热成像图像和心电波形 3 LH001-91 心电评估板 采集心电数据 二、系统框图 整个系统框图如下图。 如上图所示，ESP32-S3评估板作为主控板，通过SPI接口连接一片480*320分辨率的触摸屏，用来显示各个检测数据、图像、心电波形。通过串口连接一片ESP32-C6评估板。ESP32-C6负责通过串口从LH001-91心电评估板接收字符串数据，然后选择心电波形、心率、导联脱落数据转换成浮点数，再从另外一个串口发给主控板。通过I2C接口连接热敏式图像传感器MLX90640ESF-BAB-000-TU检测人体红外信号，转换成热成像实时图片刷新到显示屏。通过I2C接口连接BME680气体，湿度，压力，温度传感器评估板记录环境信息，并显示在屏幕上。 三、各部分功能说明 所有板子，传感器，屏幕等器件焊接好，并打胶加固后的效果如下图。 热成像传感器MLX90640 该传感器分辨率为32H x 24V阵列，封装是TO-39，本次大赛两个必选料之一。焊接好的图片如下。和主控板之间采用I2C接口。该传感器软件驱动我这里参考Adafruit_MLX90640的库，再结合显示屏特点进行了调色板处理，通过差值将32*24点阵放大到320*240点阵，可以在屏幕上均匀显示，祛除颗粒感。 主控板 选的是以前做评测攒下的一块ESP32-S3开发板，由DFRobot设计的FireBeetle-ESP32-S3，如下图。该评估板提供非常丰富的IO接口，可以满足大部分DIY的需求。这个板卡的程序我在VScode+PlatformIO平台开发，使用体验非常好，强烈推荐没用过的同行们尝试一下。 显示屏 选了一块480*320的TFT，如下图，也是以前做评测攒下的。该屏幕采用SPI接口，带电阻式触摸屏，使用该屏幕可以省掉按键，配合开源显示驱动库TFT_eSPI，可以非常方便的实现各种显示功能。这里需要特别说明一下，由于该屏幕使用的驱动IC ILI9488是18bit数据，TFT_eSPI是不支持DMA的，我这使用了一些技巧，最终实现DMA写屏，使得热成像刷新率显著提高，具体的细节可以参考我分享的第三贴。 BME680传感器 该传感器具有SPI和I2C两种接口，由于我用的这个ESP32-S3开发板引出的SPI口接屏了并且SPI占IO口比较多，我择使用I2C接口连接BME680小板，最开始为了省事我把它和MLX90640挂在同一个I2C总线上了。但是我发现一个问题，就是每次读取BME680时候，热成像刷新都会卡顿一下，体验不好，原因就是共用总线造成的。好在ESP32-S3有多个I2C，并且还有一个巨牛掰的GPIO交换矩阵，可以让外设使用任意IO口。于是我从引脚分配表上找了2个闲置的IO口A4和A5配置成了I2C总线，完美解决卡顿问题。采集数据显示如下图。 心电采集部分 本次作品为了实现心电采集，我选用了领慧立芯推出的医疗级模拟前端心电采集方案。具体实现采用的是领慧立芯的心电采集评估板，该评估板基于LH001-91设计。 LH001-91是专门针对心电信号采集而开发的医疗级模拟前端，集成了24位Σ-Δ ADC，可编程增益放大器，右腿驱动，导电脱落监测等功能。更详细资料见如下链接： http://www.legendsemi.com/hyyy_2/4.html 下图是我申请到的LH001-91的评估板，主要由AFE（LH001-91），通用MCU和两侧的三个电极组成。 为了降低主控端的软件复杂度，我还选用了一块ESP32-C6开发板做心电数据解析，该开发板由DFRobot设计研发，型号是FireBeetle 2 ESP32-C6。如下图所示。 FireBeetle 2 ESP32-C6采用较新的RISC-V内核，在官方VScode+PlatformIO平台还不支持Arduino架构，最后采用ArduinoIDE做的程序开发。详细程序见作品源代码。 在本次作品中主要是用到了ESP32-C6的两个串口做协议转换。原理框图如下图。 我在PC端用了一个能显示串口数据波形的软件，ESP32-C6负责从LH001-91评估板接收字符串数据，然后转换成上位机软件能识别的协议，再从另外一个串口发出去。最后由主控板接收数据并显示在屏幕上。心电显示效果如下图。 照明部分 考虑到这个探测仪会在黑暗环境下工作，我在作品最前端加了2个高亮白光LED发光管。在最终的手枪状扳机处粘了一个按键，可以控制发光管的亮灭。局部照片如下图。 四、作品源码 ESP32-S3程序采用VScode+PlatformIO平台开发。 ESP32-C6程序采用ArduinoIDE开发。 便携生命探测仪源代码 https://download.eeworld.com.cn/detail/sipower/634850 五、作品功能演示视频 [localvideo]ec5c9ffb1ee98e05de790da3423d6055[/localvideo]   六、项目总结 感谢EEWorld和得捷电子提供的这次机会，让我体验了热敏式图像传感器MLX90640和环境检测传感器BME680。然后做出这个有意义的作品。在开发过程中，感觉到ESP32单片机生态系统很完善，不但有非常好用的Arduino平台，还有更强大的VScode+PlatformIO开发平台，让程序开发更加高效稳健。 下面链接是本次作品开发过程中的经验分享贴，本文中没有详细介绍的内容，在下面帖子中都能找到。 https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1290207-1-1.html https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1291434-1-1.html https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1292207-1-1.html https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1294411-1-1.html https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1294434-1-1.html https://bbs.eeworld.com.cn/thread-1296592-1-1.html 七、其他 无。  

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wangerxian 发表于 2024-10-24 16:13 嗯嗯，单导只能看心率，我以前问过医生，单导其实看不出什么东西。 感觉您也是专业人士哈

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界面简洁实用

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wangerxian 发表于 2024-10-24 09:02 那确实，采样率不够，心电波形就会有点问题。 对于单导的心电，主要还是看心律，计算心律不齐、室早房早啥的，看形态的少些。

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wangerxian 发表于 2024-10-21 15:32 我感觉那个心电图可以画的频率低一些，要不显示的不是很好看。   是的，这个采样率低，处理的时候还丢点了，心电波就显得比较密集，要是想显示清楚，需要增加采样点和MCU处理能力，目前选的这个板板改起来比较费劲，当前这个波形主要是看心律情况。

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[localvideo]d3ebd2761ecd76c87286f8e09232ebab[/localvideo]   上一帖介绍了如何获取心电数据并解析协议，最终显示在电脑上，实现了心电采集功能。本帖介绍如何把所有模块整合到一起，实现预期的作品功能。 一、预期功能 做一个便携生命探测仪，在发生危险时，能帮助救援人员方便找到遇险者。此方案主要采用热敏式图像传感器MLX90640ESF-BAB-000-TU检测人体红外信号，采用BME680气体，湿度，压力，温度传感器评估板记录环境信息，配合一个带屏幕的评估板，显示热成像图片。再额外添加一个心电采集模块，当发现遇险者后，能立即给遇险者采集心电图和心率并在屏幕上显示，方便救援人员判断生命体征状态，好制定下一步救援计划。 二、系统框图 整个系统框图如下图。 如上图所示，ESP32-S3评估板作为主控板，通过SPI接口连接一片480*320分辨率的触摸屏，用来显示各个检测数据、图像、心电波形。通过串口连接一片ESP32-C6评估板。ESP32-C6负责通过串口从LH001-91心电评估板接收字符串数据，然后选择心电波形、心率、导联脱落数据转换成浮点数，再从另外一个串口发给主控板。通过I2C接口连接热敏式图像传感器MLX90640ESF-BAB-000-TU检测人体红外信号，转换成热成像实时图片刷新到显示屏。通过I2C接口连接BME680气体，湿度，压力，温度传感器评估板记录环境信息，并显示在屏幕上。 三、硬件电路焊接 在之前帖子中已经详细介绍ESP32-S3主控板连接的各个传感器的焊接调试过程，在本贴中只展示一下ESP32-C6的两个串口焊接情况。如下图是焊接好的串口导线局部特写。 所有板子，传感器，屏幕等器件焊接好，并打胶加固后的效果如下图。 最终作品我计划使用硬纸板做个手枪型外壳，把这些模块全部套起来，方便使用。 四、软件编写 上一贴中介绍了如何将心电数据打包发送，此次不再赘述。此处介绍一下心电数据接收、解包过程。 为了不停从串口收数，我单开了一个任务，好在ESP32-S3有两个CPU内核，我让这个任务单独运行在另外一个内核上，防止影响屏幕刷新和热成像数据转换。 接收到的数据先是按照包头解包，然后通过数组转浮点数函数提取出来心电波形、心率、导联脱落三个独立的浮点数。其中心率和导联脱落只需简单判断一下合法性，就可以用于显示。但是心电波形是小数表达方式，需要映射成0-239范围内的整数，而且为了波形能占满全部波形区域，每显示一屏，还需要从新计算一下极值范围，保证波形不太小或太大。实际转换代码如下。 代码1: #include <Arduino.h> #include <ecg.h> #include <lcd.h> uint8_t ECG_data = 0; uint16_t ECG_hr = 0; bool ECG_lead = true;//导联脱落指示，true代表正常未脱落 bool ECG_flag = true;//心电数据更新指示，true代表更新了 float ecg_data = 0; float ecg_data_max = 0; float ecg_data_min = 0; float ecg_data_max_temp = 0; float ecg_data_min_temp = 0; uint16_t ecg_data_num = 0; float ecg_hr = 0; float ecg_lead = 0; uint8_t Rx_data = 0; uint8_t Rx_buff[16] = {0};// only use 12 bytes // float to 0,239 int map_ecg(float in, float a, float b) { if (in < a) return 0; if (in > b) return 239; if(b == a) b = a + 1; return (int)((in - a) * 239 / (b - a)); } //函数说明：将4字节数据转成单精度浮点数据并存入指定地址 //附加说明：用户无需直接操作此函数 //target:目标单精度数据 //buf:待写入数组 //beg:指定从数组第几个元素开始写入 //函数无返回 void Byte2Float(float *target,unsigned char *buf,unsigned char beg) { unsigned char *point; point = (unsigned char*)target; //得到float的地址 point[0] = buf[beg]; point[1] = buf[beg+1]; point[2] = buf[beg+2]; point[3] = buf[beg+3]; } void task_ecg(void *ptr) { int i = 0; Serial0.begin(1500000); //pin 43/44 to C6-ECG Serial.println("uart0 init ok"); while (true) { if (Serial0.available() > 0) { // 读取串口数据 Rx_data = Serial0.read(); // Serial.println(Rx_data); if('$' == Rx_data)//如果是包头 { Rx_data = Serial0.read(Rx_buff,12);//连续读取12个字节 if(12 == Rx_data) { Byte2Float(&ecg_data,Rx_buff,0); Byte2Float(&ecg_hr,Rx_buff,4); Byte2Float(&ecg_lead,Rx_buff,8); //////////////////// if(ecg_lead == 0) { ECG_lead = true; } else { ECG_lead = false; } ///////////////// if(ecg_hr != 0) { ECG_hr = int(ecg_hr); } ////////////////////// if(ecg_data_max_temp < ecg_data) ecg_data_max_temp = ecg_data; if(ecg_data_min_temp > ecg_data) ecg_data_min_temp = ecg_data; ecg_data_num++; if(ecg_data_num > 480) { ecg_data_num = 0; ///// ecg_data_max = ecg_data_max_temp; ecg_data_min = ecg_data_min_temp; ecg_data_max_temp = ecg_data; ecg_data_min_temp = ecg_data; // Serial.println(ecg_data_max); // Serial.println(ecg_data_min); } ECG_data = map_ecg(ecg_data, ecg_data_min, ecg_data_max); /////////////// ECG_flag = true; } } } vTaskDelay(1); // ECG_flag = true; // ECG_data = random(0, 239); // ECG_hr = random(60, 120); // if (ECG_hr > 110) // ECG_lead = true; // else // ECG_lead = false; } vTaskDelete(NULL); }   代码调试好后，整个系统只需要一个充电宝供电就能独立运行，下图是运行效果图。 实际操作体验效果见开头视频。 截止到此就基本完成了本次作品设计，后续整理材料编写作品文档和制作总结视频。  

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chejm 发表于 2024-9-25 13:29 楼主分享的内容确实值得学习，希望有机会能亲自动手实验一下啊 那就申请板子动起来

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lansebuluo 发表于 2024-9-24 08:23 别光顾着开发新东西，也要适时锻炼身体，看这肉........... 年纪大了，练不动了

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wangerxian 发表于 2024-9-23 20:55 3导联应该只能出一个心电数据吧？ 是的，只有单导数据

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Jacktang 发表于 2024-9-23 07:29 就是每次读取BME680时候，热成像刷新都会卡顿一下，这个看来是确实总线的问题 是滴，换个I2C口就好了，还好ESP32-S3的I2C口多

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[localvideo]6d91483f079ec907fa9ab1ad8b63ebaa[/localvideo]   上一帖介绍了驱动BME680并将检测结果显示在屏幕上，然后设计一个操作交互界面，实现用户操作功能。本帖介绍如何获取心电数据并解析协议，最终显示在电脑上。 一、方案和开发板的选择 本次作品为了实现心电采集，我选用了领慧立芯推出的医疗级模拟前端心电采集方案。具体实现采用的是领慧立芯的心电采集评估板，该评估板基于LH001-91设计。 LH001-91是专门针对心电信号采集而开发的医疗级模拟前端，集成了24位Σ-Δ ADC，可编程增益放大器，150Hz带内噪声3μVpp，包括右腿驱动，导电脱落监测等功能的AFE。产品的性能指标优越，其中输入参考噪声2.9 μVpp ,共模抑制比 117dB,内部参考温漂16ppm/℃；静态功耗0.1μW,各项核心指标均达到国际品牌的水平，甚至整体性能优于国际厂商同类型产品，并得到国内医疗客户的专业评测，是目前国内极少能够通过医疗测试的国产芯片。使国内高精度信号链产品有望进入医疗领域，结束被欧美品牌垄断的局面。 更详细资料见如下链接： http://www.legendsemi.com/hyyy_2/4.html 下图是我申请到的LH001-91的评估板，主要由AFE（LH001-91），通用MCU和两侧的三个电极组成。 领慧立芯同时提供全套的软件演示方案，下图是基于领慧立芯的评估板获得的心电图实时波形图，心电特征明显，满足医疗级应用。 为了降低主控端的软件复杂度，我还选用了一块ESP32-C6开发板做心电数据解析，该开发板由DFRobot设计研发，型号是FireBeetle 2 ESP32-C6。如下图所示。 FireBeetle 2 ESP32-C6是一款基于ESP32-C6芯片设计的低功耗物联网主控板，适用于智能家居项目。ESP32-C6支持Wi-Fi 6、Bluetooth 5、Zigbee 3.0、Thread 1.3通讯协议，可接入多种通讯协议的物联网网络。FireBeetle 2 ESP32-C6支持Type-C、5V DC、太阳能供电，部署时有更多的供电方式选择。 在本次作品中主要是用到了ESP32-C6的两个串口做协议转换。原理框图如下图。 我在PC端用了一个能显示串口数据波形的软件，ESP32-C6负责从LH001-91评估板接收字符串数据，然后转换成上位机软件能识别的协议，再从另外一个串口发出去。 二、硬件电路连接 LH001-91评估板只有一个type-c接口，采集心电用的板子上的焊盘做电极。为了能跟ESP32-C6板连接，需要将电源和串口飞线出来。为了方便采集心电，也需要引出导联线接口。 电源和串口飞线：电源部分直接从USB的5V网络焊盘上引出电源和接地。串口是从板子上的CH340E芯片TX和RX直接飞线出来，为了防止TX线输出信号线与导致烧IO口，我把PCB走线割断串联了一个100欧姆的电阻。最终将飞线出来的接头汇总到一个PH端子上，并用热熔胶固定好。 心电电极飞线：板子上有留有三个电极的焊盘测试点，我找到一个耳机插头形式的导联线，只需要在板上焊接一个耳机插座即可，这个比较容易，焊好后用热熔胶固定。最终的成品如下图。 软件编写 首先是分析LH001-91评估板的程序可知，最终输出的每个采样点数据是一个字符串，如下图所示。 这个字符串中包含心电原始数据，滤波后数据，心率，导联状态等信息，最后以回车换行结尾。数据格式有整型和浮点两种，解析的时候可以都转换成浮点数。实际转换代码如下。 代码1: #include <Arduino.h> // 定义一个足够大的数组来存储浮点数 float dataArray[10]; // 假设我们知道数组的最大长度 int dataArrayIndex = 0; String data = ""; void setup() { // 初始化串口通信 Serial0.begin(1500000); //pin 16/17 to ECG Serial1.begin(1500000); //pin 4/5 to PC or Main board // reserve 200 bytes for the inputString: data.reserve(200); } void loop() { // 检查是否有数据可读 data = ""; if (Serial0.available() > 0) { // 读取串口数据 data = Serial0.readStringUntil('\n'); // 移除字符串末尾的换行符 data.trim(); // 使用 split 方法按照逗号拆分字符串 int lastIndex = 0; for (int i = 0; i < data.length(); i++) { if (data[i] == ',') { // 将子字符串转换为浮点数并存储在数组中 String numberString = data.substring(lastIndex, i); dataArray[dataArrayIndex++] = numberString.toFloat(); lastIndex = i + 1; } } // 处理最后一个元素 String lastNumberString = data.substring(lastIndex); dataArray[dataArrayIndex++] = lastNumberString.toFloat(); // 重置索引，准备发送数据 dataArrayIndex = 0; if (0 != dataArray[6]) { // 将浮点数数组转换回字符串，以逗号分隔，并添加回车符 for (int i = 0; i < 10; i++) { Serial1.print(dataArray[9 - i]); if (i < 9) { Serial1.print(","); } else { Serial1.println(); } } } } }   设计此代码我取了个巧，直接把需求写清楚发给Kimi，然后Kimi会给出一份参考代码，我在参考代码上修改成我需要的形式，省去不少脑细胞。下图是我截取的转换后数据，程序转换效果不错。 然后按照上位机软件的协议要求修改发送代码，上位机显示只需要滤波后的波形数据，心率，导联信息，其他的可以都舍弃掉。改完的代码如下。 代码2： #include <Arduino.h> // 定义一个足够大的数组来存储浮点数 float dataArray[10]; // 假设我们知道数组的最大长度 int dataArrayIndex = 0; String data = ""; unsigned char DataScope_OutPut_Buffer[15] = {0}; //串口发送缓冲区 //函数说明：将单精度浮点数据转成4字节数据并存入指定地址 //附加说明：用户无需直接操作此函数 //target:目标单精度数据 //buf:待写入数组 //beg:指定从数组第几个元素开始写入 //函数无返回 void Float2Byte(float *target,unsigned char *buf,unsigned char beg) { unsigned char *point; point = (unsigned char*)target; //得到float的地址 buf[beg] = point[0]; buf[beg+1] = point[1]; buf[beg+2] = point[2]; buf[beg+3] = point[3]; } void setup() { // 初始化串口通信 Serial0.begin(1500000); //pin 16/17 to ECG Serial1.begin(256000); //pin 4/5 to PC or Main board // reserve 200 bytes for the inputString: data.reserve(200); } int fps_num = 0;//丢点计数 void loop() { // 检查是否有数据可读 data = ""; if (Serial0.available() > 0) { // 读取串口数据 data = Serial0.readStringUntil('\n'); // 移除字符串末尾的换行符 data.trim(); // 使用 split 方法按照逗号拆分字符串 int lastIndex = 0; for (int i = 0; i < data.length(); i++) { if (data[i] == ',') { // 将子字符串转换为浮点数并存储在数组中 String numberString = data.substring(lastIndex, i); dataArray[dataArrayIndex++] = numberString.toFloat(); lastIndex = i + 1; } } // 处理最后一个元素 String lastNumberString = data.substring(lastIndex); dataArray[dataArrayIndex++] = lastNumberString.toFloat(); // 重置索引，准备发送数据 dataArrayIndex = 0; if (fps_num > 8) { //丢点处理，防止屏幕刷新过快 DataScope_OutPut_Buffer[0] = '$'; //帧头 Float2Byte(&dataArray[5],DataScope_OutPut_Buffer,1); Float2Byte(&dataArray[6],DataScope_OutPut_Buffer,5); Float2Byte(&dataArray[7],DataScope_OutPut_Buffer,9); DataScope_OutPut_Buffer[13] = 13; // for (int i = 0; i < 14; i++) { Serial1.write(DataScope_OutPut_Buffer,14); // } fps_num = 0; } fps_num ++; // if (0 != dataArray[6]) { // // 将浮点数数组转换回字符串，以逗号分隔，并添加回车符 // for (int i = 0; i < 10; i++) { // Serial1.print(dataArray[9 - i]); // if (i < 9) { // Serial1.print(","); // } else { // Serial1.println(); // } // } // } } }   手头没有心电信号模拟仪，只好亲自上阵，电极片贴在胸口，如下图。 期间经过多次调试修改错误，最终实现在PC端显示心电波形。具体效果见开头视频。 数据解析没问题后，下一步就是将这部分整合到主控端，就基本完成本次作品设计了。