Пульсометр

Я сделал аналогичную конструкцию, используя минимум деталей из радиомагазина стоимостью менее 10 долларов.

Данные от датчика преобразуются в цифровой формат во встроенной аудиокарте ноутбука и отображаются в графическом виде.

Датчик состоит из двух основных частей: лазерного диода с модулирующей схемой на одном

транзисторе и фотодиода, улавливающего пропущенное сквозь палец лазерное излучение.

Фотодиод ФД-226-01 подключен к микрофонному входу звуковой карты по вот этой схеме:

Лазерный диод управляется через вот такой однотранзисторный усилитель на вход которого подается сигнал с той же самой звуковой карты.

Усилитель фактически работает в ключевом режиме и лазер вспыхивает и гаснет с частотой входного сигнала. Оказалось, что именно в таком режиме чувствительность системы к слабым изменениям в яркости вспышек максимальна.

Модуляция лазера со звуковой частотой нужна потому, что аудиокарта, как следует из ее названия, предназначена для работы с сигналами звуковой частоты в диапазоне от 20 Гц до 20 кГц. Частота нашего пульса в этот диапазон никак не попадает.

Я использовал тот же самый подход, какой применяется в радиовещании: амплитуда высокочастотного сигнала, поступающего в антенну передатчика, модулируется низкочастотным сигналом, который и нужно передать на приемную антенну. На картинках показано, что происходит с исходным высокочастотным сигналом при его модуляции низкочастотным информационным сигналом.

Результирующий сигнал высокой частоты (ВЧ), модулированный низкочастотным информационным сигналом (НЧ) получается умножением этих сигналов друг на друга:

Лазер мигает с частотой 2400 импульсов в секунду. Такой же частоты электрический сигнал возникает на фотодиоде при попадании на него света лазера.

Но тут есть еще один фактор: если перед попаданием на фотодиод вспышки света пройдут, например через палец, который частично пропускает красные лучи, то их частота сохраниться, а вот интенсивность будет меняться в соответствии с поглощением в пальце.

Кровеносные капилляры, через которые проходит свет, расширяются и сжимаются под меняющимся давлением крови и в такт с ними будет меняться интенсивность принимаемого фотодиодом света.

Таким образом, величина выдаваемых фотодиодом импульсов будет промодулирована пульсом кровеносных сосудов.

Звуковая карта оцифровывает поступающий в нее сигнал звуковой частоты вместе с низкочастотной информацией, которую иным способом она просто не замечает.

Приемная сторона выполняет обратное преобразование. На графике виден первый этап преобразования – все отрицательные значения принятого сигнала превращаются в положительные.

Чтобы получить исходную низкочастотную составляющую в программе проводится усреднение преобразованного сигнала по соседним точкам.

На графике видно, что получается сигнал, весьма похожий на исходный. Он содержит высокочастотные шумы, но на практике из-за гораздо большего размера выборки семплов, чем использовано для построения этих графиков в экселе, шумы незаметны.

Ссылки на радиокомпоненты и исходные коды смотрите под видео.

Как так? И есть ли смысл в этих аппаратах? Может тут есть знающие люди, которые смогут это объяснить?

P.S. добавляю видео без склейки. Пост не для рейтинга, просто хочу понять.

UPD: уточнения обстоятельств гибели #comment_187884891

В поиске новых идей на Pinterest я нашел статью от пары израильских исследователей, на тему детектирования сердцебиения с помощью пьезоэлементов. Статья довольно старая, но не менее актуальная.

Идея показалась мне достаточно интересной, ведь у этого способа есть определенные преимущества перед традиционными способами регистрации сердцебиения.. а у меня как раз есть десяток неиспользованных пьезоэлементов.

Когда-то я получил этих красавцев в подарок на али, но так и не использовал для автоуровня 3d принтера, и они пролежали у меня несколько месяцев.

Подключая пьезо элемент желательно подключить параллельно ему стабилитрон и сопротивление с достаточно большим сопротивлением, чтобы защитить плату ардуино.

Кстати не будет лишним сказать, что сопротивление шунтирующего резистрора чертовски важно, т.к. определяет диапазон значений которые будут регистрироваться АЦП микроконтроллера. Вот так выглядят усредненные данные без шунтирующего сопротивления.

Данные были получены с помощью совсем простого скретча. Мы считываем 64 аналоговых значения, усредняем их через среднее арифметическое и отправляем в консоль.

Это конечно сложно назвать тестовым стендом, но всеже проще, чем использование светодиодов, поскольку для этого требуется только пьезоэлектрический датчик, стабилитрон, сопротивление и любая плата Arduino.

В итоге параллельно стабилитрону я впаял бу резистор 1.5М из какого-то лома. И получил следующие данные.

При определении произвольного порогового значения (например, половины максимального измеренного значения) передний фронт сигнала будет преодолевать пороговое значение один раз за такт, что делает его измерение таким же простым, как измерение времени между двумя последовательными биениями. Чтобы уменьшить дрожание, я решил рассчитать частоту сердечных сокращений, используя среднее значение последних 16 временных различий (дельт) между ударами.

Безусловно, это говнокод! Но это работает!

Теперь о ложке дегтя. Это прежде всего proof of concept, тоесть доказательство практической осуществимости, и алгоритм который я вам сейчас показал — очень и очень плохой, т.к. имеет предрасположенность к ложным срабатываниям, или к несрабатыванию вообще. Это потрясающая технология с большими перспективами, но ей нужна серьезная обработка сигналов с датчика.

Полную версию статьи и другие материалы вы сможете найти в нашем паблике, не все позволяют публиковать правила Пикабу.