【毕业设计】14-基于单片机的健康检测仪_心跳_温度_血压设计(原理图+源码+仿真工程+论文)

本文介绍了一款基于STC89C51单片机的健康检测仪设计,该仪器集成了心跳、温度和血压检测功能。设计包括硬件和软件两部分,采用Protues软件进行系统仿真,具备报警自定义设置,能够预防误报。论文详细阐述了系统架构、硬件电路、软件流程和具体实现,并提供了源码和仿真工程文件。

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【毕业设计】14-基于单片机的健康检测仪/心跳/温度/血压设计(原理图+源码+仿真工程+论文)

任务书

人们对自身健康的关注促进了健康状态检测仪的发展,本课题设计一款具备心跳、体温、血压检测的多功能健康状态检测仪。
1.完成整个系统结构的设计,绘制系统框图;
2.选择主控芯片,及合适的传感器来分别完成心跳检测、温度检测、血压检测及相关电路设计;
3.完成主、子程序流程图设计;
4.运用Protues软件对健康状态检测仪进行系统仿真测试。
资料链接
原理图工程文件
源码工程文件
仿真工程文件
论文

设计说明书

摘要

本次系统主要有硬件和软件两个部分组成。硬件部分由STC89C51单片机最小系统单元,温度检测电路单元,压力检测单元,体温检测单元,报警单元,人机交互单元,电源单元,液晶显示器单元组成,在设计上硬件需要考虑到系统的稳定性以及可靠性。软件部分通过对系统软件总流程图绘制,并绘制各个子控制驱动再对驱动程序编写完成系统程序的设计。在硬件与软件的设计上选择按照功能性分区设计,使设计有条理运行可靠。系统设计没有制作实物而是通过仿真方式调试完成。使用仿真软件Proteus来搭建系统硬件电路,调试测试。最后完成了血压检测,脉搏检测,体温检测并,并可以调节阈值实现对系统的报警自定义设置防止误报。

设计框架架构

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设计说明书及设计文件

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论文低重复率,26851字
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源码展示

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#include <reg52.h>
#include <intrins.h>
#include "adc0832.h"
#define uint		unsigned int
#define uchar		unsigned char
#define ulong		unsigned long  /* 宏定义 */
#define LCD_DATA	P0/* 定义P0口为LCD_DATA
### 使用 AutoGPTQ 库量化 Transformer 模型 为了使用 `AutoGPTQ` 对 Transformer 模型进行量化,可以遵循如下方法: 安装所需的依赖包是必要的操作。通过 pip 安装 `auto-gptq` 可以获取最新版本的库。 ```bash pip install auto-gptq ``` 加载预训练模型并应用 GPTQ (General-Purpose Tensor Quantization) 技术来减少模型大小和加速推理过程是一个常见的流程。下面展示了如何利用 `AutoGPTQForCausalLM` 类来进行这一工作[^1]。 ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer from auto_gptq import AutoGPTQForCausalLM model_name_or_path = "facebook/opt-350m" quantized_model_dir = "./quantized_model" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) # 加载已经量化的模型或者创建一个新的量化器对象用于量化未压缩过的模型 gptq_model = AutoGPTQForCausalLM.from_pretrained(quantized_model_dir, model=model, tokenizer=tokenizer) ``` 对于那些希望进一步优化其部署环境中的模型性能的人来说,`AutoGPTQ` 提供了多种配置选项来自定义量化参数,比如位宽(bit-width),这有助于平衡精度损失与运行效率之间的关系。 #### 注意事项 当处理特定硬件平台上的部署时,建议查阅官方文档以获得最佳实践指导和支持信息。此外,在实际应用场景之前应该充分测试经过量化的模型以确保满足预期的质量标准。
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