基于物联网的智能环境监测与数据分析平台【物联网毕业设计】

 📊 物联网技术与数据分析 | 物联网系统设计 | 模型构建

✨ 专业领域：

物联网系统架构设计
智能设备与传感器网络
数据采集与处理
物联网大数据分析
智能家居与工业物联网
边缘计算与云计算
物联网安全与隐私保护

💡 擅长工具：

Python/R/Matlab 数据分析与建模
物联网平台与设备编程
数据流与实时监控系统设计
机器学习与预测模型应用
物联网协议（MQTT, CoAP, HTTP）
物联网数据可视化工具

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（1）心电信号处理算法的设计与实现 心电信号处理算法是可穿戴式动态心电实时监测终端的核心部分，它直接影响到监测数据的准确性和可靠性。本研究提出了一种基于神经网络的心电信号噪声与运动的关系模型，通过深度学习技术，实现了对心电信号中噪声的有效识别和去除。特别是在运动状态下，人体会产生大量肌电干扰，该算法能够区分心电信号和肌电噪声，提高了信号的清晰度。此外，针对三导联心电检测系统，算法进行了特别优化，以适应不同导联的信号特性，确保了监测数据的准确性

。

（2）终端软硬件设计的优化 在硬件设计方面，本研究采用了最新的集成芯片ADS1293作为心电信号采集前端，替代了传统的模拟采集电路，有效减小了运动等外部干扰，提高了信号质量。主控模块则采用了低功耗STM32F429芯片，负责对前端芯片的配置、SPI通信、数据存储、心律失常事件的分析处理以及对蓝牙模块的驱动。数据通信方面，系统采用了BLE低功耗蓝牙4.0芯片CC2541，以实现与智能手机App、云平台的数据传输

。

（3）通信协议的设计与可靠性保障 为了实现终端与外部设备之间的高效通信，本研究基于蓝牙4.0协议自定义了一套上层通信协议。该协议包括帧格式设计、数据单元与操作命令定义，确保了数据传输的规范性和一致性。为了保障通信的可靠性，设计了一系列可靠传输机制，包括数据校验、重传机制和错误处理等。这些机制能够有效应对信号干扰、连接不稳定等问题，确保了数据传输的完整性和准确性

。

（4）用户交互界面与功能实现 用户交互界面是用户与监测系统直接交互的桥梁。本研究设计的监测终端提供了直观的用户界面，包括实时数据显示、历史数据查询、报警设置等功能。用户可以通过界面实时查看心电波形、心率等关键生理参数，同时可以对报警阈值进行个性化设置。此外，系统还支持历史数据的存储和查询，用户可以回顾和分析自己的心电健康趋势。为了提高用户体验，界面设计注重简洁性和易用性，确保用户能够快速上手

。

（5）系统测试与性能评估 在系统开发完成后，进行了全面的测试，包括功能测试、性能测试和用户测试。功能测试确保了所有预设功能都能正常工作，性能测试则关注系统的响应速度、稳定性和功耗。用户测试则通过实际用户反馈，评估了系统的实用性和用户体验。测试结果表明，设计的动态心电实时监测终端在家庭、医院、养老院、户外等多种环境下均能稳定工作，满足了用户的心电监测需求

# ECG_Collector.py
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

class ECGCollector:
    def __init__(self, sampling_rate):
        self.sampling_rate = sampling_rate
        self.data = []

    def collect_data(self, ecg_signal):
        # 模拟心电信号采集过程
        self.data.append(ecg_signal)
    
    def filter_signal(self):
        # 应用滤波算法处理心电信号
        filtered_data = np.filter(self.butterworth_filter, self.data)
        return filtered_data
    
    def plot_ecg(self):
        # 绘制心电波形图
        plt.plot(self.data)
        plt.title('ECG Signal')
        plt.xlabel('Time')
        plt.ylabel('Amplitude')
        plt.show()

    def butterworth_filter(self, signal):
        # 巴特沃斯滤波器实现
        b, a = butter(5, 0.1, btype='low', analog=False)
        return lfilter(b, a, signal)

# 模拟心电信号
def simulate_ecg_signal(t):
    return np.sin(2 * np.pi * 1 * t) + 0.5 * np.sin(2 * np.pi * 10 * t)

# 使用示例
collector = ECGCollector(sampling_rate=1000)
t = np.linspace(0, 1, 1000, endpoint=False)
ecg_signal = simulate_ecg_signal(t)
collector.collect_data(ecg_signal)
filtered_signal = collector.filter_signal()
collector.plot_ecg()