1 系统功能介绍

本设计的题目是 基于 STM32 单片机的 OneNet 物联网云平台血压心率体温摔倒检测系统。在现代医疗与健康监护领域，随着人口老龄化加剧和独居老年人增多，如何实时监控健康参数并在突发状况下及时报警，成为研究与应用的重点。本系统以 STM32 单片机 为核心，结合 ADXL345 加速度传感器、温度检测电路、心率血压检测电路、蜂鸣器报警模块、OLED 显示屏、WiFi 通讯模块 等电路，构建一个能够 实时采集、监控和上传健康数据 的智能监护系统。

系统主要功能如下：

1. 摔倒检测报警：通过 ADXL345 加速度传感器检测人体姿态角度变化，若检测到摔倒动作，立即触发蜂鸣器报警，并通过 WiFi 模块将报警信息上传至中国移动 OneNet 物联网云平台。

2. 生命体征监测：系统实时采集人体的 体温、血压、心率 数据，并在 OLED 屏幕上显示，同时上传至 OneNet 云平台。

3. 异常报警机制：

   • 血压：舒张压正常范围为 6090 mmHg，收缩压正常范围为 90140 mmHg；
   • 心率：正常范围为 60~100 次/分钟；
   • 当检测值超出上述范围，系统自动触发蜂鸣器报警，并上传至云端。

4. 温度阈值设置：通过按键可设定体温报警阈值，当体温超过该阈值时，蜂鸣器报警并上传信息至 OneNet。

5. 无线通信：通过 WiFi 模块连接手机热点（WIFI 名称：bochen666，密码：bc888888），系统将监测结果实时推送到物联网云平台，便于家属或医生远程查看。

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2 系统电路设计

整个系统由 核心控制单元、传感器采集单元、报警单元、显示单元、通信单元、电源单元 等部分组成。模块化设计不仅简化了调试，还提升了系统的稳定性和扩展性。

2.1 STM32 单片机核心电路

• 选用 STM32F103C8T6 作为主控芯片，Cortex-M3 内核，运行速度高，资源丰富；
• 内置多路 ADC，可同时采集温度、心率血压信号；
• 丰富的外设接口，支持 I2C（用于 ADXL345）、SPI/I2C（用于 OLED）、USART（用于 WiFi 模块）。
• 通过外接晶振电路保证时钟稳定，通过复位电路保证上电初始化正常。

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2.2 ADXL345 加速度传感器电路

ADXL345 是三轴数字加速度传感器，主要用于 姿态监测与摔倒检测。

• 通过 I2C 接口与 STM32 连接，实时读取三轴加速度数据；
• 程序中通过判断加速度变化特征（如 Z 轴角度突变）来识别摔倒事件；
• 当检测到摔倒，立即触发蜂鸣器并上传报警信息。

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2.3 心率血压检测电路（MK0805 模块）

• MK0805 是集成心率与血压测量的传感器模块；
• 测量结果通过串口或模拟信号输入 STM32；
• 程序对数据进行分析，提取收缩压、舒张压及心率参数；
• 判断结果是否在正常范围，若异常则报警并上传云端。

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2.4 温度检测电路

• 使用常见的数字温度传感器（如 DS18B20）或模拟温度模块；
• 单片机定时读取温度数据，并与用户设定的阈值比较；
• 超出阈值则蜂鸣器报警，同时上传异常数据。

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2.5 OLED 显示电路

• 使用 0.96 寸 I2C 接口 OLED 显示屏；
• 实时显示 体温、心率、血压、摔倒状态；
• 按键切换不同信息显示页面，界面简洁直观。

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2.6 WiFi 通信电路

• 使用 ESP8266 WiFi 模块，负责与 OneNet 平台通信；

• 串口与 STM32 连接，AT 指令配置 WiFi 热点：

  • SSID: bochen666
  • Password: bc888888

• 通过 MQTT 协议与 OneNet 云平台进行数据交互，上传监测数据，接收远程指令。

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2.7 蜂鸣器报警电路

• 使用有源蜂鸣器，由 STM32 GPIO 控制；
• 在摔倒、血压心率异常或体温超过阈值时发出声响；
• 作为本地实时提醒机制，与云端报警形成互补。

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2.8 按键电路

• 用于设定温度报警阈值、切换显示模式等操作；
• 按键输入通过 GPIO 检测，并在程序中进行去抖动处理。

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2.9 电源电路

• 系统工作电压为 5V，通过 AMS1117 稳压至 3.3V 供给 STM32、ESP8266 等模块；
• 电源电路采用滤波与保护措施，保证系统稳定性。

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3 程序设计

程序设计采用 模块化思想，分为主程序、传感器采集、摔倒检测、OLED 显示、按键设置、WiFi 通信、蜂鸣器报警等子程序。

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3.1 主程序框架

#include "stm32f10x.h"
#include "oled.h"
#include "adxl345.h"
#include "wifi.h"
#include "sensor.h"
#include "key.h"
#include "buzzer.h"

int main(void)
{
    System_Init();   // 系统初始化
    OLED_Init();     // OLED 初始化
    ADXL345_Init();  // 加速度传感器初始化
    WIFI_Init();     // WiFi 初始化
    Sensor_Init();   // 温度/血压/心率传感器初始化

    while(1)
    {
        Key_Scan();       // 按键处理
        Temp_Process();   // 温度检测与报警
        BP_HR_Process();  // 血压心率检测
        Fall_Process();   // 摔倒检测
        OLED_Display();   // 显示数据
        WIFI_Upload();    // 数据上传至 OneNet
    }
}

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3.2 摔倒检测程序

void Fall_Process(void)
{
    int x, y, z;
    ADXL345_Read(&x, &y, &z);

    if(abs(z) < 200 && abs(x) > 400)  // 简化判定条件
    {
        Buzzer_On();
        WIFI_Send("ALARM: FALL DETECTED");
    }
    else
    {
        Buzzer_Off();
    }
}

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3.3 血压心率检测程序

void BP_HR_Process(void)
{
    int sys, dia, hr;
    Sensor_ReadBP(&sys, &dia, &hr);

    if(sys > 140 || sys < 90 || dia > 90 || dia < 60 || hr < 60 || hr > 100)
    {
        Buzzer_On();
        WIFI_Send("ALARM: BP/HR ABNORMAL");
    }
}

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3.4 温度检测与阈值设置

float temp, temp_threshold = 37.5;

void Temp_Process(void)
{
    temp = Sensor_ReadTemp();
    if(temp > temp_threshold)
    {
        Buzzer_On();
        WIFI_Send("ALARM: TEMPERATURE HIGH");
    }
}

void Key_Scan(void)
{
    if(KEY_UP == 0) temp_threshold += 0.5; // 增加阈值
    if(KEY_DOWN == 0) temp_threshold -= 0.5; // 减少阈值
}

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3.5 WiFi 数据上传程序

void WIFI_Upload(void)
{
    char buffer[100];
    sprintf(buffer, "{'temp':%.1f,'sys':%d,'dia':%d,'hr':%d}", temp, sys, dia, hr);
    WIFI_Send(buffer);
}

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3.6 OLED 显示程序

void OLED_Display(void)
{
    OLED_ShowString(0,0,"Temp:");
    OLED_ShowFloat(40,0,temp,1);

    OLED_ShowString(0,2,"BP:");
    OLED_ShowNum(30,2,sys,3);
    OLED_ShowChar(60,2,'/');
    OLED_ShowNum(70,2,dia,3);

    OLED_ShowString(0,4,"HR:");
    OLED_ShowNum(30,4,hr,3);
}

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4 总结

本文设计了一个 基于 STM32 单片机的 OneNet 云平台血压心率体温摔倒检测系统，实现了对人体健康数据的 实时采集、显示、报警与上传。系统的亮点在于：

1. 多参数监测：同时检测血压、心率、体温及摔倒状态，功能全面。
2. 本地与远程双重报警：蜂鸣器提供本地提醒，WiFi 模块实现远程云端报警。
3. 智能交互：通过按键可设定报警阈值，增强系统的灵活性。
4. 物联网接入：利用 OneNet 平台，家属或医生可远程查看健康数据，提升监护的实时性与安全性。

该系统不仅适用于独居老人、慢病患者的日常健康监测，还可扩展应用于运动监测、社区健康管理等场景，具有良好的实用价值和推广前景。