49-50学时:用智能硬件采集健康数据

课程目标

1. 理解智能硬件在健康数据采集中的应用。

2. 掌握健康数据采集的基本原理和流程。

3. 通过60GHz雷达技术，学习非接触式呼吸和心率数据采集的实现方法。

4. 培养健康养老领域大数据分析的实践能力。

第一部分：相关知识讲解

1. 智能硬件与健康数据采集

智能硬件指集成了传感器、处理器和通信模块的设备，能够采集、处理和传输数据。在健康养老领域，智能硬件广泛用于监测生理参数，如心率、呼吸率、血压、血氧饱和度等。雷达技术（包括UWB、24GHz、60GHz、77GHz）因其非接触式、高精度特性，成为健康监测的重要工具。

1.1 智能硬件的分类

• 可穿戴设备：如智能手环、智能手表，适合连续监测心率、步数等。

• 非接触式设备：如UWB雷达、毫米波雷达，用于无感监测呼吸、心率等。

• 医疗级设备：如心电图仪、血氧仪，精度高但通常需要专业操作。

1.2 健康数据采集的关键技术

• 传感器技术：如UWB雷达、毫米波雷达、光电传感器等，捕获生理信号。

• 信号处理：通过滤波、放大、数字化等技术，将原始信号转化为可分析数据。

• 数据传输：通过Wi-Fi、蓝牙、5G等技术将数据上传至云端或本地服务器。

• 数据存储与分析：利用数据库和算法对数据进行存储、清洗和分析，生成健康报告。

1.3 雷达技术在健康监测中的应用

1.3.1 UWB雷达（3.1-10.6GHz）

原理：利用纳秒级超短脉冲（带宽>500MHz，频段3.1-10.6GHz），通过测量脉冲往返时延或相位变化，检测胸腔微振动。
特点：高时间分辨率、强穿透性、低功耗、隐私保护。
健康监测应用：呼吸/心率监测、跌倒检测、室内定位。
局限性：易受Wi-Fi干扰，检测范围0.5-10m，数据处理复杂。

1.3.2 24GHz雷达

原理：利用多普勒或FMCW（频段24-24.25GHz，波长~12.5mm）分析反射信号频移或相位变化。
特点：成本性能平衡、中等穿透性、检测范围0.5-20m。
健康监测应用：呼吸/心率监测、运动检测。
局限性：分辨率低于60GHz/77GHz，可能受工业设备干扰。

1.3.3 60GHz雷达

原理：利用高频毫米波（57-64GHz，波长~5mm），通过FMCW或多普勒分析检测微振动，适合高精度监测。
特点：高空间分辨率（~1mm）、强抗干扰性、支持多目标检测。
健康监测应用：高精度呼吸/心率监测、姿态识别、多人监测。
局限性：穿透性弱、功耗和成本较高。

1.3.4 77GHz雷达

原理：利用FMCW（76-81GHz，波长~4mm）分析微振动或运动。
特点：极高空间分辨率（~0.5mm）、宽带宽、强抗干扰性、检测范围0.5-30m。
健康监测应用：超高精度生命体征监测、多目标监测。
局限性：穿透性最弱、成本极高、功耗高。

1.4 雷达频率对比

1.5 健康养老大数据的应用

• 实时监测：为老年人提供无感健康监控，预警心血管或呼吸风险。

• 疾病预测：通过长期数据分析，预测慢性病趋势。

• 个性化干预：根据个体数据制定健康管理方案。

• 资源优化：为养老机构提供数据支持，优化医疗资源分配。

1.6 雷达选择建议

• UWB：适合低成本、单人、遮挡环境的居家养老。

• 24GHz：适合中小型养老设施，平衡成本和性能。

• 60GHz：适合高精度、多人监测的养老院或医院。

• 77GHz：适合医疗级、复杂场景的高端应用。

2. 健康数据采集的流程

1. 信号采集：雷达捕获胸腔振动信号。

2. 信号预处理：滤波、放大、去噪。

3. 特征提取：提取呼吸和心率频率。

4. 数据分析：计算生理参数。

5. 结果输出：可视化或上传至健康系统。

第二部分：60GHz雷达采集呼吸和心率演示

1. 实验目标

通过MicRadar R60ABD1 60GHz雷达模块采集实验对象的呼吸和心率数据，展示非接触式健康监测的实现过程。实验分为两部分：

1. 使用RadarTestTool上位机软件实时展示呼吸率、心率及波形数据，验证设备功能。

2. 使用Python开发程序，解析串口数据，存储到MySQL数据库，并可视化展示，模拟健康养老系统。

2. 实验设备与环境

• 设备：

  • R60ABD1 60GHz雷达模块（MicRadar，61-61.5GHz，尺寸35x31x7.5mm，电源4.6-6V，电流90-100mA）。

  • 微控制器或开发板（如Raspberry Pi、Arduino）用于串口通信。

  • 电脑（安装RadarTestTool和Python环境，包含NumPy、SciPy、Matplotlib、pyserial、mysql-connector-python库）。

  • USB转串口模块、5V电源适配器、连接线。

• 环境：

  • 安静的室内环境（10-20m²），避免风扇、空调电机、金属物体等干扰源。

  • 实验对象坐在雷达前方0.4-1.5m，胸部朝向雷达，视线通畅。

  • 雷达安装于床头正上方，高度0.9±0.2m，倾斜30°-45°，确保波束覆盖胸腔。

3. 实验原理

R60ABD1采用FMCW技术，发射61-61.5GHz毫米波（波长~5mm），通过三发三收天线接收胸腔反射信号，分析多普勒频移或相位变化，检测呼吸（0.1-0.5Hz）和心跳（0.8-2Hz）引起的微振动。模块通过TTL串口（波特率115200）输出呼吸率（DP8，0-45次/分钟）、心率（DP6，50-120次/分钟）及波形（DP7/DP10，每秒5个值，+128偏移）。高空间分辨率（~1mm）和40°波束角使其适合高精度单人或多人监测。

3.1 信号处理流程

1. 发射与接收：雷达发射FMCW信号，接收胸腔反射信号。

2. 多普勒/相位分析：提取频移或相位变化，生成数字信号。

3. 数据解析：MCU处理后输出呼吸/心率数值及波形。

4. 数据存储：存入MySQL数据库，记录时间戳和生理参数。

5. 可视化：生成波形图和呼吸/心率趋势图。

4. 演示一：使用RadarTestTool展示数据

4.1 实验目标

通过RadarTestTool软件连接R60ABD1，实时展示人体存在、呼吸率、心率及波形。
https://192.168.189.3:8182/down/oaxzXYmC7aIx.exe

4.2 实验步骤

1. 硬件连接：

   • 将R60ABD1连接至开发板，引脚配置：5V（Pin 1）、GND（Pin 2）、RX（Pin 3）、TX（Pin 4）。

   • 通过USB转串口模块连接电脑，记录串口号（如COM3）。

   • 安装于床头正上方，高度0.9m，倾斜45°，天线朝向实验对象胸部（0.4-1.5m）。

2. 软件配置：

   • 安装RadarTestTool（MicRadar提供，兼容Windows 10/11）。

   • 打开RadarTestTool，设置串口参数：

     • 串口号：COM3（根据实际调整）。

     • 波特率：115200，数据位：8，停止位：1，无校验。

   • 配置雷达参数：

     • 频率：61-61.5GHz。

     • 检测范围：0.4-1.5m。

     • 采样率：1Hz（呼吸/心率每3s更新，波形每1s更新）。

   • 启用呼吸（DP8）、心率（DP6）和波形（DP7/DP10）输出。

3. 数据采集：

   • 启动RadarTestTool采集功能。

   • 实验对象静坐，保持正常呼吸，采集1分钟数据。

   • 观察界面，查看：

     • 呼吸率（0-45次/分钟，正常10-25）。

     • 心率（50-120次/分钟，正常60-100）。

     • 呼吸/心率波形（每秒5点，值0-255）。

4. 结果展示：

   • 记录典型数据（如呼吸率15次/分钟，心率72次/分钟）。

   • 截图波形图，展示周期性振动。

   • 若支持，导出数据为CSV或txt，供后续分析。

5. 验证：

   • 与可穿戴设备（如智能手环）对比，确认呼吸/心率误差≤±1次/分钟。

   • 检查波形稳定性，确保无明显噪声。

4.3 注意事项

• 环境：避免风扇、金属物体干扰，确保视线通畅。

• 安装：严格遵循0.9m高度、30°-45°倾斜，雷达丝印朝左右。

• 电源：使用5V稳定电源，纹波≤100mV，电流≥200mA。

• 串口：关闭其他占用串口的程序，避免冲突。

• 开机：上电后等待≥30s，确保模块稳定（《模组上手指南》）。

• 静电防护：操作时佩戴防静电手套，避免触摸天线。

4.4 预期结果

• 实时波形显示胸腔振动，周期性反映呼吸（~0.3Hz）和心跳（~1Hz）。

• 呼吸率（10-25次/分钟）和心率（60-100次/分钟）稳定，精度~±1次/分钟。

• RadarTestTool界面直观，适合展示R60ABD1的高精度监测能力。

5. 演示二：Python开发采集、存储与可视化

5.1 实验目标

根据R60ABD1串口协议，使用Python开发程序，解析呼吸率、心率及波形数据，存储到MySQL数据库，并可视化展示，模拟健康养老系统的数据管理。

5.2 实验步骤

5.2.1 硬件连接

• 同演示一：连接R60ABD1至电脑，确认串口号（COM3）和波特率（115200）。

• 实验对象位于雷达前方0.4-1.5m，保持正常呼吸，视线通畅。

5.2.2 软件配置

1. 安装Python 3.8+及依赖库：
   

   javascripttypescripthtmlcssshellpythongolangjavacc++c#phprubyswiftkotlinscalarustdartelixirhaskellluaperlrsql

   pip install numpy scipy matplotlib pyserial mysql-connector-python

2. 配置MySQL数据库：

   • 安装MySQL Server（本地或云端，如AWS RDS）。

   • 创建数据库和用户（示例）：
     

     javascripttypescripthtmlcssshellpythongolangjavacc++c#phprubyswiftkotlinscalarustdartelixirhaskellluaperlrsql

     CREATE DATABASE radar_data;
     CREATE USER 'radar_user'@'localhost' IDENTIFIED BY 'password123';
     GRANT ALL PRIVILEGES ON radar_data.* TO 'radar_user'@'localhost';
     FLUSH PRIVILEGES;

   • 创建vital_signs表：
     

     javascripttypescripthtmlcssshellpythongolangjavacc++c#phprubyswiftkotlinscalarustdartelixirhaskellluaperlrsql

     USE radar_data;
     CREATE TABLE vital_signs (
         id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
         timestamp VARCHAR(20),
         breathing_rate FLOAT,
         heart_rate FLOAT,
         breathing_waveform TEXT,
         heart_waveform TEXT
     );

3. 配置R60ABD1参数（通过RadarTestTool或固件）：

   • 频率：61-61.5GHz。

   • 采样率：1Hz。

   • 检测范围：0.4-1.5m。

   • 启用DP6（心率）、DP7（心率波形）、DP8（呼吸率）、DP10（呼吸波形）。

5.2.3 数据采集与处理

1. 使用Python脚本解析串口数据，提取DP6/DP8（数值）和DP7/DP10（波形）。

2. 存储数据到MySQL数据库。

3. 使用Matplotlib可视化波形和呼吸/心率趋势。

5.2.4 示例代码

以下Python脚本模拟解析R60ABD1串口数据，基于协议（帧头0x53 0x59，控制字0x81/0x85，波形值+128偏移）。由于无实际数据，代码以占位符示例为主，支持实时串口读取。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import mysql.connector
import serial
import time
from datetime import datetime

# 初始化MySQL连接
def init_database():
    try:
        conn = mysql.connector.connect(
            host="localhost",
            user="radar_user",
            password="password123",
            database="radar_data"
        )
        cursor = conn.cursor()
        return conn, cursor
    except mysql.connector.Error as err:
        print(f"数据库连接失败: {err}")
        exit(1)

# 解析R60ABD1串口数据
def parse_radar_data(ser, duration=60):
    breathing_rates = []
    heart_rates = []
    breathing_waveforms = []
    heart_waveforms = []
    timestamps = []
    start_time = time.time()
    
    while time.time() - start_time < duration:
        try:
            line = ser.readline()
            if not line:
                continue
            hex_data = line.hex()
            if not hex_data.startswith("5359"):
                continue
            
            # 解析帧结构
            frame = bytes.fromhex(hex_data)
            if len(frame) < 8 or frame[-2:] != b"\x54\x43":
                continue
            
            control = frame[2]
            command = frame[3]
            length = int.from_bytes(frame[4:6], "big")
            data = frame[6:6+length]
            checksum = frame[6+length]
            
            # 校验和验证
            calc_sum = sum(frame[:-3]) & 0xFF
            if calc_sum != checksum:
                continue
            
            ts = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
            
            # 呼吸率 (DP8, 控制字0x81)
            if control == 0x81 and command == 0x88 and len(data) >= 1:
                breathing_rate = data[0]  # 0-45次/分钟
                breathing_rates.append(breathing_rate)
                timestamps.append(ts)
            
            # 心率 (DP6, 控制字0x85)
            elif control == 0x85 and command == 0x86 and len(data) >= 1:
                heart_rate = data[0]  # 50-120次/分钟
                heart_rates.append(heart_rate)
            
            # 呼吸波形 (DP10, 控制字0x81)
            elif control == 0x81 and command == 0x8A and len(data) >= 5:
                breathing_wave = [x - 128 for x in data[:5]]  # 去偏移
                breathing_waveforms.append(breathing_wave)
            
            # 心率波形 (DP7, 控制字0x85)
            elif control == 0x85 and command == 0x87 and len(data) >= 5:
                heart_wave = [x - 128 for x in data[:5]]  # 去偏移
                heart_waveforms.append(heart_wave)
                
        except Exception as e:
            print(f"解析错误: {e}")
    
    return timestamps, breathing_rates, heart_rates, breathing_waveforms, heart_waveforms

# 存储数据到MySQL
def store_data(cursor, conn, timestamps, breathing_rates, heart_rates, breathing_waveforms, heart_waveforms):
    try:
        for i, ts in enumerate(timestamps):
            br = breathing_rates[i] if i < len(breathing_rates) else None
            hr = heart_rates[i] if i < len(heart_rates) else None
            bw = ",".join(map(str, breathing_waveforms[i])) if i < len(breathing_waveforms) else ""
            hw = ",".join(map(str, heart_waveforms[i])) if i < len(heart_waveforms) else ""
            cursor.execute('''
                INSERT INTO vital_signs (timestamp, breathing_rate, heart_rate, breathing_waveform, heart_waveform)
                VALUES (%s, %s, %s, %s, %s)
            ''', (ts, br, hr, bw, hw))
        conn.commit()
    except mysql.connector.Error as err:
        print(f"数据插入失败: {err}")
        conn.rollback()

# 可视化数据
def visualize_data(timestamps, breathing_rates, heart_rates, breathing_waveforms, heart_waveforms):
    plt.figure(figsize=(12, 10))
    
    # 呼吸率和心率
    plt.subplot(3, 1, 1)
    if breathing_rates:
        plt.plot(breathing_rates, label=f"呼吸率 (次/分钟)", color="blue")
    if heart_rates:
        plt.plot(heart_rates, label=f"心率 (次/分钟)", color="red")
    plt.title("呼吸率和心率")
    plt.xlabel("样本")
    plt.ylabel("次/分钟")
    plt.legend()
    plt.grid(True)
    
    # 呼吸波形
    plt.subplot(3, 1, 2)
    if breathing_waveforms:
        bw_flat = [val for wave in breathing_waveforms for val in wave]
        plt.plot(bw_flat, color="blue")
    plt.title("呼吸波形")
    plt.xlabel("样本")
    plt.ylabel("幅度")
    plt.grid(True)
    
    # 心率波形
    plt.subplot(3, 1, 3)
    if heart_waveforms:
        hw_flat = [val for wave in heart_waveforms for val in wave]
        plt.plot(hw_flat, color="red")
    plt.title("心率波形")
    plt.xlabel("样本")
    plt.ylabel("幅度")
    plt.grid(True)
    
    plt.tight_layout()
    plt.show()

# 主程序
def main():
    # 初始化数据库
    conn, cursor = init_database()
    
    # 打开串口
    try:
        ser = serial.Serial("COM3", 115200, timeout=1)
    except serial.SerialException as e:
        print(f"串口打开失败: {e}")
        return
    
    # 采集数据
    timestamps, breathing_rates, heart_rates, breathing_waveforms, heart_waveforms = parse_radar_data(ser, duration=60)
    ser.close()
    
    # 存储数据
    if timestamps:
        store_data(cursor, conn, timestamps, breathing_rates, heart_rates, breathing_waveforms, heart_waveforms)
        print(f"采集{len(timestamps)}条数据，呼吸率样本：{len(breathing_rates)}，心率样本：{len(heart_rates)}")
    
    # 可视化
    visualize_data(timestamps, breathing_rates, heart_rates, breathing_waveforms, heart_waveforms)
    
    # 查询数据库
    cursor.execute("SELECT * FROM vital_signs LIMIT 5")
    print("\n数据库前5条记录：")
    for row in cursor.fetchall():
        print(row)
    
    # 关闭数据库
    cursor.close()
    conn.close()

if __name__ == "__main__":
    main()

注：

• 数据解析：代码基于R60ABD1协议（帧头0x53 0x59，控制字0x81/0x85，DP6/7/8/10），解析呼吸/心率数值和波形。实际数据可能不同，请提供R60ABD1串口输出示例以优化解析。

• 占位符：由于无R60ABD1数据，代码以协议为准，兼容之前UWB数据格式（若适用）。实时串口读取需确认COM端口。

• MySQL：需运行MySQL Server，修改host、user、password、database为实际值。

• 波形处理：波形值减去128偏移，符合DP7/DP10定义（0-255，+128）。

• 性能：MySQL适合大规模数据，建议为timestamp加索引优化查询。

5.2.5 注意事项

• 协议：确认控制字（0x81/0x85）和命令字（0x86/0x87/0x88/0x8A）正确，参考《用户手册》P10-22。

• 安装：遵循0.9m高度、30°-45°倾斜，避免金属/电解质遮挡。

• 电源：5V，纹波≤100mV，电流≥200mA，开机≥30s稳定。

• MySQL：检查服务状态、防火墙和权限。

• 验证：对比Python结果与RadarTestTool，误差≤±1次/分钟。

5.3 预期结果

• 数据库：MySQL表vital_signs存储示例：
  

  javascripttypescripthtmlcssshellpythongolangjavacc++c#phprubyswiftkotlinscalarustdartelixirhaskellluaperlrsql

  (1, '2025-06-09 17:08:35', 15.0, 72.0, '-10,5,0,-5,10', '2,-3,0,4,-2')
  (2, '2025-06-09 17:08:38', 15.0, 72.0, '-8,3,1,-4,9', '1,-2,1,3,-1')
  ...

• 可视化：

  • 呼吸率/心率图：稳定值（呼吸10-25次/分钟，心率50-120次/分钟）。

  • 波形图：周期性振动，呼吸~0.3Hz，心率~1Hz。

• 结果分析：

  • 呼吸率：正常10-25次/分钟，精度~±1次/分钟。

  • 心率：正常60-100次/分钟，精度~±1次/分钟。

  • 异常：检查解析逻辑、环境干扰或实验对象状态。

第三部分：讨论与扩展

1. 数据准确性：如何提高R60ABD1精度？（如优化算法、调整安装角度）

2. 实际应用：R60ABD1如何集成到养老院睡眠监测系统？

3. 大数据分析：呼吸/心率数据如何用于疾病预测？

4. 技术挑战：60GHz雷达在遮挡环境或多人场景的局限性及解决方案。

第四部分：课后作业

1. 阅读R60ABD1用户手册，总结其协议和工作原理（不少于300字）。

2. 修改Python代码参数（如波形偏移处理、采样窗口），观察结果变化。

3. 设计一个养老场景，说明R60ABD1如何改善老年人健康管理。

参考资料

1. R60ABD1_实际安装使用说明_V1.1

2. R60ABD1_用户手册_V2.1

3. R60ABD1_数据手册_V1.1

4. R60ABD1_模组上手指南_V1.6