基于STM32单片机的智能手环设计及应用研究

摘要：随着可穿戴技术的快速发展和广泛应用，智能手环已经成为人们健康管理的重要帮手，对于提升智慧生活质量发挥着重要作用。STM32单片机自身有着低功耗和高性能的应用优势，所以在智能手环的设计中应用也越来越广泛，借助STM32单片机设计智能手环，能够实现高效精准的心率监测、运动监测等功能，为用户提供实时动态的健康数据信息，帮助他们及时记录和发现异常，提升健康和运动监测水平，提高用户生活质量。本文基于STM32单片机设计智能手环，探究这一智能手环的应用效果，为推动智能手环设计优化和更广泛的应用提供参考。

关键词：STM32单片机；智能手环；设计；应用

引言

智能手环在智慧生活场景中有着一定的应用价值，在健康监测方面的优势突出。智能手环能够实现对用户的运动状态、心率等指标进行监测，能够及时把握用户的健康状态，帮助用户关注自身健康情况，为健身管理、健康管理提供参考依据。就该手环的设计来看，其中融合了众多技术，系统传感器和算法决定了其监测精准度和效率，是时代发展的产物。研究智能手环设计十分必要。

1.设计思路

此次研究设计的智能手环以 STM32F103C8T6 芯片为核心控制单元，这主要是因为该芯片性能卓越，内置的 RTC 时钟模块可以实现精准的时间记录目标，且内部性能稳定，算法效率极高，这些都能为手环各项功能的实现奠定扎实的硬件基础[1]。

手环的硬件系统由多个精心设计的模块协同运作而成，包括 DS1820 温度传感器、pulse sensor 光电心率传感器、ADXL345 加速度数字传感器、BT06 蓝牙模块、0.96 寸 OLED 显示器以及按键模块，图1所示为该智能手环硬件架构。

在数据采集设计中，各传感器对应不同的功能模块，彼此之间又相互合作。DS1820 温度传感器采用数字信号输出方式，能直接将体表温度转换为数字信号并传输给单片机，避免了模拟信号经二次 AD 转换可能出现的精度损失，确保温度数据准确可靠。pulse sensor 光电心率传感器基于人体血管搏动时透光率变化的原理进行心率测量，它输出的模拟电压信号经过 AD 转换和复杂的算法处理后，可精确计算出心率数值，为用户的健康监测提供有效的技术支持。ADXL345 是一款 13 位三轴加速度数字传感器，负责收集用户的运动加速度数据，这些数据经 STM32 单片机运用特定算法解析后，能准确统计出用户的行走步数。

在通信与显示方面，BT06 蓝牙模块扮演着数据桥梁的角色，它成功搭建起 STM32 单片机与手机 APP 之间的连接通道，实现了设备与移动端的无缝互联互通，方便用户随时查看和管理手环数据[2]。0.96 寸有机激光 OLED 显示器则负责实时呈现数据，用户可直观地看到时间、日期、心率、步数等关键信息。此外，按键模块赋予用户便捷的交互体验，用户可通过按键切换时间与心率显示，还能手动校准和修改时间、日期等参数，这样的手环设计能够更好的满足个人的使用需要，提升用户适配性。

2.系统软件设计

2.1电源模块设计

此次设计的智能手环电源模块以USB 5V供电为主，整体架构涵盖外接电源及开关、直流变压两部分。外接电源及开关部分设计如图2（a）所示，DC电源插座2、3口串联接地，保障电路基准电位稳定。1口与自锁开关2口相连，开关开启时，3口输出稳定的USB 5V电压，为后续电路供电。

考虑到STM32F103C8T6单片机工作电压范围为2.0V至3.6V且内部集成降压电路，为确保供电稳定精准，引入高精度低噪声稳压芯片ME6211 - 3.3，其降压电路如图2（b）所示。电路中，两个输入滤波电容滤除5V电压中的高频噪声与纹波，三个输出滤波电容优化3.3V电压质量，减小波动误差，提升系统稳定性。降压后的3.3V电源，可为STM32F103C8T6单片机及部分外设模块供电，提升智能手环工作效率。

2.2 心率检测模块

心率检测模块的实现主要借助光电反射式模拟传感器pulse sensor心率传感器。传感器基于人体组织在血管搏动时透光率变化的原理，实现对脉搏的精准测量。该传感器内置波长为515nm的绿光LED和可接收波长为565nm的环境光感受器，通过光电容积法测量心率[3]。搭配的低通滤波和放大器，能够切实提升模拟信号质量，这样可以极大的方便单片机AD的数据信息采集。

在完成模拟信号采集后，单片机能够将其转换为数字信号，经简单计算得出心率数值。电路连接方面，pulse sensor光电心率传感器的“＋”端与单片机3.3V输出口相连，“－”端与单片机共地，S口与STM32F103C8T6的PA0口相连，PA0口是STM32F103C8T6的ADC12_IN0引脚，传感器将脉搏信号传入AD数模转换器，将其变换为数字信号。

2.3计步模块

计步模块选用ADXL345加速度数字传感器，其计数原理基于对三个正交方向（轴）上静态重力加速度和运动或冲击造成的动态加速度的测量，并通过两个中断输出中的一个来完成数据输出，主控器借助特定算法对数据进行计算，由此能够准确计算步数。

从生理学来看，人体运动时会产生周期性的加速度，其中抬脚时分解出的垂直加速度和前进时分解出的水平加速度较为明显。研究表明，这两个运动产生的加速度与时间呈正弦函数关系。同时，根据ADI公司的测试数据，运动时总有一个轴的加速度明显高于其他两轴。在数据处理过程中，依据滤波函数使ADXL345测量的数值更加平滑，再通过动态阈值计算函数判断x、y、z三轴中变化最大者，以此作为后续步数判断的依据。此外，还运用了线性移位函数、时间窗口函数、计数规则函数，这些函数的协同应用能够显著降低手环监测出现的计步误差。

3.系统测试

为验证此次设计的智能手环系统性能，针对各模块开展全面系统测试。电源模块测试中，通过万用表测量USB 5V输入及3.3V输出电压，确保电压值稳定在标准范围内，同时监测不同负载下的电压波动情况，结果显示ME6211 - 3.3稳压芯片能有效维持输出电压稳定，模块性能过关。心率检测模块测试时，邀请多位测试者进行不同强度运动，同时对比专业心率监测设备数据，经统计分析，手环心率测量误差控制在±2%以内。计步模块则通过人工计数与手环计步结果进行对比，在1000步测试中，误差不超过5步，结合算法优化，手环对运动步数的监测准确度较高。蓝牙通信模块测试主要验证数据传输的准确性与稳定性，通过手机APP发送指令和接收手环数据，在10米有效范围内，数据传输不存在乱码和丢失情况。

综合测试结果表明，该智能手环系统各模块功能正常，性能指标达到设计要求，具有一定的实用性和可靠性。

总结：智能手环对于健康监测应用价值巨大，本文设计基于STM32单片机的智能手环，研究具体设计框架和实现，通过测试，这款智能手环的系统稳定性好，性能可靠，具有一定的应用价值。

参考文献：

[1]梁成功， 崔梦瑜， 边鑫荣， 魏敏. 基于STM32单片机的智能手环设计与实现[J]. 中国新技术新产品， 2024， （22）： 32-35.

[2]廖菲钰， 文欢， 陈靖萱， 康意萌， 贾富川， 刘旭. 基于STM32的智能手环设计与实现[J]. 电脑知识与技术， 2024， 20 （09）： 99-103.

[3]曾贵苓， 叶素娣， 王苹. 基于STM32单片机的智能手环设计[J]. 西安文理学院学报（自然科学版）， 2023， 26 （03）： 72-76.

作者简介：刘玲（1996年7月）女，汉族，四川富顺人，硕士学历，研究方向：信息技术。摘要：将图像处理