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51单片机驾驶人心率的实时监测设计+电路图

时间:2020-05-17 19:58来源:毕业论文
基于51单片机的监测系统。系统以STC89C52单片机为核心,利用红外发光二极管和接收三极管作为心率传感器完成对驾驶人心率的实时监测和显示;并利用自适应算法确定异常状态阈值,当

摘要随着机动车保有量的不断提高,驾驶员数量逐年上升,各类交通事故给人民带来的生命财产损失不得不引起人们的重视。为了减少由驾驶员异常导致的交通事故,研制一种安全可靠的车载嵌入式状态实时监测设备具有重大意义。本设计完成了一个以心率作为判断标准,基于 51 单片机的监测系统。系统以STC89C52单片机为核心,利用红外发光二极管和接收三极管作为心率传感器完成对驾驶人心率的实时监测和显示;并利用自适应算法确定异常状态阈值,当心率指数超出正常范围时报警。49147
毕业论文关键词 51单片机 状态监测 心率传感器 自适应算法
Title The Design and Inplementation of “Smart Steering Wheel”
Abstract With the continuous improvement of motor vehicle ownership and the increasingnumber of drivers, various traffic accidents have make great loss topeople’s lives and property and attracted people’s attention. In order toreduce the traffic accidents caused by drivers by abnormal state, the designof a safe and reliable vehicle embedded real-time monitoring equipment is ofgreat significance.This design completed a heart rate monitoring system based on 51 single chip.System uses STC89C52 MCU as the core and infrared light emitting diodes andreceiving triode as a heart rate sensor to complete the real-time monitoringof driver's heart rate and display.Then uses self-adaptive algorithm todetermine threshold. The system shall alert once the heart rate is beyondnormal scale.
Keywords 51 Single Chip, Condition monitoring, Heart Rate Sensor, Self-Adaptive Algorithm

目次

1引言1

1.1研究背景及意义1

1.2驾驶员状态监测的现状和发展动态1

1.3论文结构4

2方案设计及元器件的选择5

2.1主控芯片的选择和论证5

2.2传感器的选择和论证6

2.3显示模块的选择和论证8

2.4主要元器件功能介绍8

3硬件系统设计15

3.1光电传感器原理15

3.2系统设计框图15

3.3功能电路设计16

3.4PCB制作及实物图21

4软件系统设计23

4.1测量原理23

4.2主程序流程24

4.3基于自适应算法的阈值确定25

5系统测试27

5.1电路及软件逻辑测试27

5.2实物测试30

5.3误差分析30

结论32

致谢33

参考文献34
1 引言1.1 研究背景及意义随着中国经济社会持续快速发展,群众的购车需求也愈加旺盛。据公安部交管局统计,截至 2015年底,全国机动车保有量达 2.79亿辆,其中汽车1.72亿辆;新注册登记的汽车达2385万辆,保有量净增 1781万辆,均为历史最高水平。同时,在册机动车驾驶人 3.27亿人,汽车驾驶人超过 2.8亿。机动车数量的增加,直接导致交通事故数量上升,据不完全统计,2015年全国各类交通事故超过 1千万,近7万人丧生。交通事故频发不仅破坏受害者家庭幸福,同时直接带来巨大的财产损失,严重威胁人民的生命安全。相关研究表明,88%的交通事故与汽车驾驶人直接相关,69%的事故是完全由个人原因所造成的,而其中疲劳驾驶、酗酒驾驶是造成交通事故受害人死亡的两大原因。由此可见,驾驶员与交通事故的发生有紧密的联系。因此,对驾驶员的心生理状态进行监测、评估,有助于及早发现驾驶员的不良状态;在此基础上及时报警,提醒驾驶人采取更加合理的驾驶方案,能有效降低交通事故的发生率,保护生命和财产安全。同时,记录不同驾驶员的心生理状态,并进行统计分析,也有利于改进交通法规的合理性,研发更加安全、高效的新型车辆。1.2 驾驶员状态监测的现状和发展动态[1]针对这一领域,目前有不少国内外相关研究部门和学者投入其中,各类监测方法得到提出和发展。大多数监测法都着重于驾驶员在异常状态如疲劳驾驶、酒后驾驶等时,生理和心理上的各种变化,通过各类传感器,对这些变化进行判断和研究。通常来说,疲劳和酒精等因素会引起生理和心理两方面的不同症状。生理症状,如头痛、心动过快或过慢、脉搏紊乱、无规律或频繁眨眼、眼睛发红发干、视觉能力减弱、表情异常 51单片机驾驶人心率的实时监测设计+电路图:http://www.lwfree.com/zidonghua/lunwen_52064.html

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