基于单片机的睡眠质量监测系统设计【附代码】

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基于单片机的睡眠质量监测系统的硬件传感与信号采集部分设计，是实现精准睡眠分析的基础。选型时不能主观臆断，必须依据睡眠生理学特征选择合适的传感器组合。核心传感器通常包括高灵敏度的三轴加速度传感器，用于监测用户在睡眠期间的体动情况，因为翻身频率和肢体微动是判断浅睡与深睡的重要依据。此外，为了获取更全面的生理指标，设计中应集成光电容积脉搏波（PPG）传感器或压电式传感器，用于实时采集心率数据，心率的平稳度与变异性是分析REM（快速眼动）期的关键参数。考虑到环境因素对睡眠的影响，系统中还应包含温度传感器和环境光传感器，监测睡眠环境的舒适度。在信号处理电路设计上，由于生物电信号和微弱的体动信号极易受到外界电磁干扰，因此必须设计精密的模拟前端电路，包括运算放大器构成的低通和带通滤波器，以滤除工频干扰和高频噪声，并将信号放大至单片机ADC可识别的电压范围。微控制器的选型应侧重于低功耗性能和模拟外设的精度，优先选择具有多路高精度ADC和DMA（直接存储器访问）功能的芯片，以确保在休眠模式下能以极低的功耗周期性唤醒进行数据采集，从而延长便携式设备的电池续航时间。

数据处理算法与睡眠分期逻辑的设计是本系统的核心智能所在，其主要任务是将原始的传感器数据转化为用户可理解的睡眠质量报告。软件设计首先需要建立一个实时时钟系统，为采集到的每一个数据点打上精确的时间戳。核心算法通过分析加速度传感器传回的X、Y、Z三轴数据，计算体动矢量的幅度和频率。通常采用滑动窗口算法，统计特定时间段内的体动次数。若体动低于设定阈值且持续时间较长，系统初步判定为深睡状态；若体动频繁，则判定为浅睡或清醒。结合心率数据可以进一步修正分期结果，例如在身体静止但心率变异性增加时，可能处于REM睡眠期。为了提高准确性，软件需设计自适应阈值算法，因为不同用户的体动习惯不同，固定的阈值会导致误判。数据存储管理也是软件设计的一大重点，由于单片机内部RAM有限，通常需要设计环形缓冲区暂存数据，并定期写入外部大容量存储器（如SD卡或Flash芯片）中。存储格式需精心设计，通常包含时间、体动强度、心率值、环境温度等字段。此外，软件还需实现异常数据剔除逻辑，防止因用户短暂起床上厕所或传感器佩戴松动导致的极值数据影响整体睡眠评分的计算。

（3）
系统的交互显示、低功耗管理及整体结构设计旨在提升用户体验和产品的实用性。在交互方面，考虑到睡眠监测通常在夜间或清晨使用，显示模块宜选用带有背光或自发光的屏幕，如OLED显示屏，用于直观显示当前的睡眠时长、心率曲线概览以及昨夜的睡眠评分。设计中应包含按键或触摸输入，允许用户查看历史记录或设置闹钟功能。为了实现长期监测，低功耗设计必须贯穿整个系统，利用单片机的多种省电模式，在非采样间隙关闭不必要的外设时钟，降低静态电流。电源管理电路需包含电池充电管理和电量监测，确保设备在电量低时能及时提醒用户并在关机前保存数据。结构设计上，需考虑佩戴的舒适性或放置的稳固性，若是穿戴式，需采用亲肤材质并做好防水防汗处理；若是枕边式，需设计合理的传感器耦合结构以保证震动信号的传导。此外，系统可预留无线通信接口（虽然不强调具体型号，但设计思路中应包含数据无线传输的可能性），以便将来能够将大量历史数据上传至上位机进行更长周期的健康趋势分析。整体设计最终要形成一个集采集、分析、存储、显示于一体的微型化智能系统。

#include "mcu_headers.h" #include "sensor_drivers.h" #define DEEP_SLEEP_THRESHOLD 5 #define LIGHT_SLEEP_THRESHOLD 20 #define SAMPLE_INTERVAL_MS 1000 #define DATA_BUFFER_SIZE 60 typedef enum { AWAKE, LIGHT_SLEEP, DEEP_SLEEP, REM_SLEEP } SleepState; typedef struct { uint32_t timestamp; uint8_t movement_level; uint8_t heart_rate; uint8_t temperature; SleepState state; } SleepData; SleepData data_log[DATA_BUFFER_SIZE]; uint8_t buffer_index = 0; void Init_System(void); void Read_Sensors(uint8_t *move, uint8_t *hr, uint8_t *temp); SleepState Analyze_Sleep(uint8_t movement, uint8_t heart_rate); void Store_Data(SleepData data); void Display_Status(SleepData data); void Enter_Low_Power_Mode(void); void main(void) { Init_System(); uint8_t current_move; uint8_t current_hr; uint8_t current_temp; SleepState current_state; while (1) { Read_Sensors(&current_move, &current_hr, &current_temp); current_state = Analyze_Sleep(current_move, current_hr); SleepData new_record; new_record.timestamp = Get_Current_Time(); new_record.movement_level = current_move; new_record.heart_rate = current_hr; new_record.temperature = current_temp; new_record.state = current_state; Store_Data(new_record); Display_Status(new_record); Enter_Low_Power_Mode(); } } void Init_System(void) { ADC_Init(); I2C_Init(); RTC_Init(); Display_Init(); SD_Card_Init(); } void Read_Sensors(uint8_t *move, uint8_t *hr, uint8_t *temp) { int16_t x, y, z; Accelerometer_Get_XYZ(&x, &y, &z); *move = (abs(x) + abs(y) + abs(z)) / 10; *hr = PPG_Sensor_Read(); *temp = Temp_Sensor_Read(); } SleepState Analyze_Sleep(uint8_t movement, uint8_t heart_rate) { if (movement > LIGHT_SLEEP_THRESHOLD) { return AWAKE; } else if (movement > DEEP_SLEEP_THRESHOLD) { return LIGHT_SLEEP; } else { return DEEP_SLEEP; } } void Store_Data(SleepData data) { data_log[buffer_index] = data; buffer_index++; if (buffer_index >= DATA_BUFFER_SIZE) { SD_Write_Block(data_log, DATA_BUFFER_SIZE * sizeof(SleepData)); buffer_index = 0; } } void Display_Status(SleepData data) { Display_Clear(); Display_Print_Num(data.heart_rate); if (data.state == DEEP_SLEEP) { Display_Print_String("Deep Sleep"); } else { Display_Print_String("Monitoring"); } } void Enter_Low_Power_Mode(void) { MCU_Sleep(SAMPLE_INTERVAL_MS); }

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