Herzfrequenz/Pulsesensor SE050: Unterschied zwischen den Versionen
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Version vom 11. Juli 2024, 15:23 Uhr
| Autor: | Weiran Wang |
| Studiengang: | Business and Systems Engineering |
| Modul: | BSE-M-2-1.03, Hausarbeit in Angewandte Informatik gehalten von Prof. Dr.-Ing. Schneider |
| Semester: | Sommersemester 2024 |
| Abgabetermin: | 28.07.2024 |
Einführung
Aufgabenstellung
Messen Sie die die Herzfrequenz am Ohrläppchen oder Finger in Herzschlag pro Minute (BPM).
| Anforderungen | |||||||||||||||||||||||||||
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- Thema/Fragestellung: Messung der Herzfrequenz mit dem Pulsesensor SE050
- Hypothese: Herzfrequenz kann fehlerfrei gemessen werden.
- Einordnung in den Lehrplan
Projektbeschreibung
| # | Anzahl | Material |
|---|---|---|
| 1 | 1 | PC mit MATLAB/Simulink R2023b |
| 2 | 1 | Pulsesensor SE050 |
| 3 | 1 | Arduino Uno R3 |
| 4 | 1 | Streckbrett |
| 5 | ? | Jumper Kabel, männlich/männlich, 20 cm |
Beschreibung Funktionsweise der verwendeten Hard- und Software
- Arduino Uno R3
Arduino Uno R3 ist ein Open-Source-Mikrocontroller-Entwicklungsboard, das von der Firma Arduino entwickelt und produziert wurde. Es integriert viele wichtige Komponenten. Zu den Hauptkomponenten gehören der Atmega328P-Mikrocontroller, eine externe Quarzquelle zur Bereitstellung einer hohen Taktfrequenz, ein Upload-Gerät, das aus einer USB-Schnittstelle und einem Atmega16U2-Signalumwandlungsmodul besteht, eine Reset-Taste zum Neustarten von Programmen sowie zwei Reihen von Schnittstellen zur Verbindung von Peripheriegeräten. Da ein Mikrocontroller der AVR-Serie verwendet wird, unterstützt das Arduino-Board eine Vielzahl von Funktionen wie digitale Ein-/Ausgabe, analoge Ein-/Ausgabe, Timer/Zähler und Interrupts, die die grundlegenden Anforderungen eingebetteter Systeme erfüllen.
- Pulsesensor SE050
Pulse Sensor ist ein Open-Source-Hardwareprojekt, das von Joel Murphy und Yury Gitman entwickelt wurde. Aus den verfügbaren Informationen und durch direkte Beobachtung lässt sich erkennen, dass der Pulse Sensor eine runde Leiterplatte (PCB) ist, die verschiedene Komponenten integriert. Zu den wichtigsten Komponenten gehören der Lichtsensor „APDS-9008“ und eine grüne LED von „Kingbright“. Diese beiden Komponenten ermöglichen die Photoplethysmographie (PPG)-Technologie. Genauer gesagt, sendet die grüne LED Licht auf die Haut, wobei ein Teil des Lichts vom Blut absorbiert und ein Teil vom Gewebe reflektiert wird und auf den „APDS-9008“-Lichtsensor trifft. Durch die Erkennung der durch den Blutfluss verursachten Änderungen dieser Lichtstrahlen kann die Herzfrequenz gemessen werden.
- Simulink R2023b
Um die Analyse von Sensordaten zu erleichtern, werden Matlab & Simulink verwendet. Darüber hinaus muss zur Unterstützung von Arduino-Projekten das Plugin „Simulink Support Package for Arduino Hardware“ heruntergeladen und installiert werden. Durch die Verwendung des Simulink Support Package for Arduino Hardware können Entwickler effektiv RCP (Rapid Control Prototyping) durchführen, wodurch der Entwurfs- und Validierungsprozess von Steuerungssystemen beschleunigt wird. Konkret ermöglicht der Einsatz dieses Plugins, dass Modelle, die auf Arduino-Funktionen basieren, in Maschinencode umgewandelt und auf die Arduino-Entwicklungsplatine hochgeladen werden. Anschließend können die Ausgaberesultate der Arduino-Entwicklungsplatine in Echtzeit in Simulink beobachtet werden.
Technische Daten
| Messbereich | unbekannt |
| Versorgungsspannung | 3.3 V oder 5.0 V |
| Versorgungsstrom | < 4 mA |
| Ausgangssignaltyp | Analogsignal |
| Ausgangssignalbereich | 0.3 V .. VCC V |
| Getriebe | Kunststtoff |
| Arbeitstemperatur | -40 °C .. +85 °C |
| Abmessungen | ∅ = 15.8 mm ; δ = 3.6 mm |
Pinbelegung
| Pin | Belegung | Signal |
|---|---|---|
| 1 | Signal | Analogsignal (0.3 V .. 5 V) |
| 2 | Versorgungsspannung VCC | 5 V |
| 3 | Masse (GND) | 0 V |
Versuchsaufbau und Durchführung
Versuchsaufbau
Der Versuchsaufbau wird durch einen Schaltplan (Abb. 2), Anschlussplan (Abb. 3) und Foto des Aufbaus (Abb. 4) dokumentiert.
Versuchsdurchführung
Das Modell zur Datenverarbeitung wurde gemäß Abb. 5 in Simulink aufgebaut. Die Messdaten wurden aufgezeichnet. Ein Video der Versuchsdurchführung findet sich hier.
Modelleinstellungen: Arduino Uno, Solver: Fixed-step, discrete, Abtastrate: 0,001 s
Versuchsbeobachtung
Das Signal des Sensors weist alle 40 ms systematische Ausreisser auf (vgl. Abb. 6, rote Kurve).
Auswertung
Die Messhypothese wurde verworfen. Der Sensor weist systematische Messwertausreisser auf.
Die Ausreisser lassen sich mit einem Signalfilter eliminieren. Hierzu eignet sich ein Rangordnungsfilter (z. B. Median-Filter). Das Filter wird hierzu auf eine Fensterbreite von 30 Werten eingestellt. Das zufriedenstellende Filterergebnis für statische Werte zeigt Abb. 6 als blaue Kurve. Es konnte mit dynamische Werten verifiziert werden (vgl. Abb. 7). Das Datenblatt ([2, S. 6]) belegt die Messungen und bezeichnet die Messausreisser als "instabile Ausgabe" für maximal 5 ms alle 40 ms. Mit 50 Werten erhöht sich die Filterwirkung, es entsteht jedoch ein Delay von 10 ms. Mit 10 Werten ist die Filterwirkung zu gering.
Zusammenfassung und Ausblick
- Zusammenfassung der Kapitel 1-4
- Diskussion der Ergebnisse
- Ausblick
- Selbstreflexion/Lessons learned
Ergebnisvideo
Binden Sie hier Ihr Ergebnisvideo ein.
Anleitung: Videos im Wiki einbinden
Lernzielkrontrolle
Beantworten Sie in Ihrem Artikel die Lernzielkontrollfragen.
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Literatur
Zitieren Sie nach DIN ISO 690:2013-10.
Anhang
- Datenblätter
- Simulink-Modell
- Originaldateien (PAP, Schaltplan,... )
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