MPU6050在智能手环中的实际应用案例

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开发一个智能手环原型系统，主要功能：1. 使用MPU6050实现计步算法；2. 通过加速度数据分析睡眠状态（清醒/浅睡/深睡）；3. 识别简单手势（左右晃动、上下晃动）；4. 将数据通过蓝牙传输到手机APP；5. 低功耗设计。提供完整的Arduino代码和电路连接图。

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今天想和大家分享一个用MPU6050传感器做智能手环的实战项目。这个项目不仅实现了基本的计步功能，还能监测睡眠质量，甚至能识别简单的手势操作。整个过程走下来，发现MPU6050这个六轴传感器（三轴加速度+三轴陀螺仪）在可穿戴设备里真的特别实用。

1. 硬件连接其实很简单

用Arduino开发板连接MPU6050只需要四根线：VCC接5V，GND接地，SCL接A5，SDA接A4。为了省电，我还加了个蓝牙模块HC-05用来传输数据，记得蓝牙模块要接在3.3V电压上。实际焊接时发现，如果要做成手环佩戴，最好用软排线连接，避免硬线影响佩戴舒适度。

1. 计步算法的关键点

计步主要靠分析Z轴加速度数据。我设置了一个阈值，当加速度变化超过这个阈值时就认为可能走了一步。但直接这样会误判很多抖动，所以先做了均值滤波，再用时间窗口判断两步之间的最小间隔。调试时发现，把阈值设为1.2g，时间窗口设300ms效果最好。

1. 睡眠监测的实现

睡眠分深睡、浅睡和清醒三种状态。深睡时身体几乎不动，加速度变化很小；浅睡会有轻微翻身，加速度有变化但幅度不大；清醒时活动明显。我统计每分钟的加速度变化次数和幅度来区分状态。测试时发现，把数据采样间隔设为10秒一次可以很好地平衡精度和功耗。

1. 手势识别的小技巧

手势识别用了陀螺仪和加速度数据结合。比如右晃手势的特征是X轴角速度先正后负，同时Y轴加速度有特定变化模式。我先收集了各种手势的样本数据，然后用简单的模式匹配算法来识别。实际用起来发现，做手势时要稍微用力些，识别率能到85%以上。

1. 低功耗设计的经验

为了省电，我让传感器大部分时间处于休眠模式，只有需要采样时才唤醒。蓝牙也只在传输数据时开启，平时关闭。另外把Arduino的时钟频率降到最低，这样整机待机电流可以控制在5mA以下。测试时充满电能用3天左右。

整个项目做下来最大的感受是，MPU6050虽然是个老传感器，但在可穿戴设备里依然很能打。它的数据足够丰富，价格又便宜，特别适合做原型开发。调试过程中最花时间的是各种阈值的设定，需要反复测试才能找到最佳值。

如果想快速体验类似项目，可以试试InsCode(快马)平台。我后来把代码放上去，发现它的一键部署功能特别方便，不用折腾环境配置就能直接运行查看效果。对于想学习物联网开发的新手来说，这种即开即用的体验真的很友好。

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