相较于传统 ECG 心电检测，PPG 技术具备非侵入、佩戴舒适、硬件极简、成本可控、易嵌入式集成的优势，已是智能手环、便携血氧仪、家用健康监测设备的主流技术路线。本项目基于树莓派 Linux 生态快速搭建软硬件原型，无需复杂 MCU 底层开发，便于工程师开展算法验证、方案预研与产品落地参考。
1. 项目介绍、应用场景及项目价值
项目介绍
依托光电容积描记法（PPG） 光学检测原理，以树莓派 5 为主控平台，搭配 MAXREFDES117（核心 MAX30102）生理采集模块，搭建一套完整的 PPG 信号采集、滤波处理、心率 / 血氧算法解算、状态识别与实时可视化系统。系统可自动识别手指佩戴状态、评估信号质量，无效信号下自动抑制错误数据输出，实现生理参数稳定可靠监测。
应用场景
适用于科研算法验证、嵌入式教学实训、家庭健康监测、智能穿戴设备原型开发、远程医疗前端采集等场景，可快速落地 PPG 心率血氧方案的工程调试与功能迭代。
2. 硬件架构
核心硬件组成
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主控单元：树莓派 5 新一代 ARM 单板计算机，高性能 CPU、原生 Linux 系统，具备标准 I²C/GPIO 接口，完善 Python 开发生态；相比传统 MCU，更适配信号算法处理、实时波形可视化与快速二次开发，搭配树莓派 5 寸触控屏，实现本地参数与波形直显。
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采集单元：MAXREFDES117 模块 ADI（原 Maxim）官方参考设计板，核心搭载MAX30102集成生理传感芯片；内置 660nm 红光、880nm 红外双波长 LED、高灵敏度光电二极管、模拟前端 AFE、硬件 FIFO 缓冲区及 I²C 通信接口，是商用血氧心率设备成熟标配器件，稳定性与兼容性经过量产验证。
硬件架构层级
整体硬件分为传感采集层 + 主控处理层 + 人机显示层：MAXREFDES117 通过 I²C 总线将原始红光 / 红外光 PPG 数据上传至树莓派 5，树莓派完成数据运算与逻辑控制，最终驱动触控屏实现波形、心率、血氧及信号状态可视化展示。
3. 技术要点
3.1 系统分层设计
软件架构解耦为四大层级：数据采集层→信号调理层→参数估计层→状态与可视化层，模块化划分清晰，便于功能迭代与算法移植。
3.2 PPG 信号采集与波形优化
以 100Hz 采样频率读取芯片 FIFO 缓存原始数据，实时绘制红光 AC、红外光 AC 及差分波形；采用动态 Y 轴缩放 + 惯性调节算法，抑制波形抖动，精准呈现心搏波动特征。
3.3 心率估计算法
基于红外光 AC 信号，通过自适应阈值峰值检测、RR 间期运算、移动平均 + 指数平滑滤波，同时约束异常 RR 间期，规避环境噪声引发的心率错估。
3.4 血氧饱和度解算
采用行业通用Ratio-of-Ratios 比值法经典公式：SpO_2=110-25\times\frac{AC_{RED}/DC_{RED}}{AC_{IR}/DC_{IR}}对 AC/DC 分量设置最小阈值限制，结果约束在 85%~100% 合理区间，杜绝异常数值输出。
3.5 智能状态识别
依托红外光 DC 直流分量阈值判定手指佩戴状态，加入计数防抖机制，避免临界状态频繁误切换，保障长期监测稳定性。
3.6 信号质量分级评估
综合 IR 直流强度与 AC 信号 RMS 能量，将信号质量划分为 GOOD/FAIR/POOR 三等级；信号质量较差时自动冻结心率、血氧显示，提升系统测量可信度。
3.7 状态机逻辑控制
基于状态机划分无手指、佩戴但信号劣质、佩戴且信号优质三种工况，匹配差异化显示策略，优化人机交互体验与数据可靠性。
4. 相关硬件产品
表格
| 硬件名称 | 核心功能 |
|---|---|
| 树莓派 5 8G | 系统主控、I²C 通信驱动、PPG 数据运算、逻辑控制与程序调度 |
| 树莓派 5 寸触控显示屏 | 实时 PPG 波形、心率 / 血氧数值、信号质量及佩戴状态可视化 |
| MAXREFDES117 开发板 | 红光 / 红外光生理信号光电采集、前端模拟调理、硬件数据缓存 |
5. 相关软件
5.1 软件运行环境
- 底层系统：Linux 树莓派原生系统
- 开发语言：Python 3
- 依赖库：smbus2（I²C 总线通信）、matplotlib（实时波形绘制）
5.2 软件模块化架构
采用文件解耦设计，各模块独立可复用，便于移植到其他嵌入式平台：
| 模块 | 文件 | 功能 |
|---|---|---|
| 传感器驱动 | max30102_driver.py | I²C读写 |
| 信号调理 | ppg_processor.py | 滤波、质量评估 |
| 参数估计 | hr_spo2_estimator.py | HR/SpO₂ |
| 主程序 | main.py | 状态管理与显示 |
项目来源:
- 项目来源于DigiKey与eefocus共同举办的 2025 DigiKey AI应用创意挑战赛
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