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目录

一、项目概述

核心目标

芯片特征适配

二、硬件设计方案

1. 核心硬件架构

2. 关键外围电路设计（参考芯片应用提示）

（1）vAFE 心电采集电路（核心）

（2）电源电路

（3）通信与中断电路

（4）加速度计配置

3. 硬件关键选型

三、软件设计方案（基于 STM32 HAL 库）

1. 软件整体架构

2. 核心模块实现

（1）芯片初始化（关键寄存器配置）

（2）数据采集（FIFO 批量读取）

（3）信号处理与 AI 分析

（4）低功耗管理

（5）数据通信（蓝牙传输）

3. 主程序流程

四、调试与优化方案

1. 传感器校准

2. MLC 模型训练

3. 功耗优化

4. 信号质量优化

五、实际应用场景与优势

1. 核心应用场景

2. 芯片特征带来的核心优势

基于 ST1VAFE3BX 芯片的穿戴式多模态健康监测设备，充分利用其vAFE 生物电位采集 + 3 轴加速度计运动跟踪 + 内置 AI（MLC/FSM）核心特征，实现心电（ECG）实时监测、运动状态识别、健康异常预警等功能，适配智能手环 / 胸贴场景，满足低功耗、小型化、高精度需求。

一、项目概述

核心目标

打造一款可穿戴设备，实现“心电监测 + 运动分析 + AI 健康评估”一体化，支持：

1. 连续采集人体心电信号（ECG），识别心率、心律异常；
2. 跟踪运动状态（步数、姿态、活动类型：行走 / 跑步 / 静止）；
3. 内置 AI 实时分析数据，异常时触发本地 / 远程预警；
4. 低功耗运行（续航≥7 天），数据通过蓝牙传输至手机 APP。

芯片特征适配

二、硬件设计方案

1. 核心硬件架构

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[人体电极] → [ST1VAFE3BX] → [MCU（STM32L476）] → [蓝牙模块（nRF52832）] → [手机APP/云端] ↑ ↑ [电源管理] [外部存储（可选）]

2. 关键外围电路设计（参考芯片应用提示）

（1）vAFE 心电采集电路（核心）

• 电极接口：芯片 AH1/BIO1（Pin12）、AH2/BIO2（Pin11）外接心电电极，串联5kΩ 限流电阻 + 460pF 滤波电容（抑制高频干扰）；
• 共模电压：vAFE 输入共模电压 VCM=610mV，需保证电极接触良好（参考文档 Figure13）；
• 配置：vAFE 设为差分模式（AH_BIO_MODE=00），输入阻抗 1GΩ（AH_BIO_ZIN=11），增益 x16（AH_BIO_GAIN=11），ODR=800Hz（HP_EN=1，CTRL5 配置）。

（2）电源电路

• 芯片供电：VDD（Pin9）、VDDIO（Pin10）采用 1.8V 供电（匹配芯片典型工作电压）；
• 去耦电容：VDD 旁并10µF 铝电解电容 + 100nF 陶瓷电容，VDDIO 旁并 100nF 陶瓷电容，贴近芯片引脚放置（参考文档 Figure12）；
• 电源管理：采用 LDO 芯片（如 TPS73633）将电池电压（3.7V）转换为 1.8V，保证供电稳定性。

（3）通信与中断电路

• 通信接口：选用 I2C 接口（SCL/SPC Pin1、SDA/SDI/SDO Pin4），CS Pin2 接 VDDIO 使能 I2C 模式；
• 中断引脚：INT/EXT_CLK（Pin7）接 MCU 外部中断，配置为电平触发，用于 FIFO 阈值触发或事件中断（如运动状态变化、心电异常）。

（4）加速度计配置

• 量程：设为 ±4g（FS [1:0]=01），ODR=100Hz（平衡精度与功耗）；
• 运动事件：启用唤醒、活动 / 静止检测（通过 WAKE_UP_THS、WAKE_UP_DUR 寄存器配置阈值）。

3. 硬件关键选型

• 电极：医用级 Ag/AgCl 柔性电极（低皮肤接触阻抗，适配穿戴场景）；
• MCU：STM32L476（低功耗，支持 AI 加速，适配穿戴设备）；
• 蓝牙：nRF52832（BLE 5.0，低功耗，传输距离≥10m）；
• 电池：3.7V 100mAh 锂聚合物电池（小型化，支持 7 天续航）。

三、软件设计方案（基于 STM32 HAL 库）

1. 软件整体架构

plaintext

┌─────────────────┐ │ 底层驱动层 │ → 芯片初始化、I2C通信、中断处理 ├─────────────────┤ │ 数据采集层 │ → FIFO 数据读取、心电/运动数据分离 ├─────────────────┤ │ 信号处理层 │ → 心电滤波、基线校准、运动数据预处理 ├─────────────────┤ │ AI 分析层 │ → MLC 异常识别、FSM 事件触发 ├─────────────────┤ │ 通信传输层 │ → 蓝牙数据发送、APP 指令接收 └─────────────────┘

2. 核心模块实现

（1）芯片初始化（关键寄存器配置）

// 1. 芯片上电（I2C 接口） void ST1VAFE3BX_PowerUp(void) { // 发送上电命令（I2C 协议：S+设备地址+R/W，等待 NACK 后延时 25ms） I2C_WriteCmd(ST1VAFE3BX_ADDR, POWER_UP_CMD); HAL_Delay(25); // 验证 WHO_AM_I 寄存器（预期值 0x48） uint8_t who_am_i = I2C_ReadReg(ST1VAFE3BX_ADDR, 0x0F); if (who_am_i != 0x48) Error_Handler(); } // 2. vAFE 配置（心电采集） void ST1VAFE3BX_VAFE_Init(void) { // AH_BIO_CFG2（0x31）：差分模式、1GΩ阻抗、x16增益、启用vAFE I2C_WriteReg(ST1VAFE3BX_ADDR, 0x31, 0x7C); // AH_BIO_MODE=00, ZIN=11, GAIN=11, AH_BIO_EN=1 // CTRL3（0x12）：HP_EN=1（ODR=800Hz，14位数据） I2C_WriteReg(ST1VAFE3BX_ADDR, 0x12, 0x01); // CTRL5（0x14）：vAFE ODR=800Hz，带宽=360Hz I2C_WriteReg(ST1VAFE3BX_ADDR, 0x14, 0x0B); // ODR[3:0]=1011, BW[1:0]=00 } // 3. 加速度计配置（运动监测） void ST1VAFE3BX_Accel_Init(void) { // CTRL5（0x14）：加速度计量程±4g（FS[1:0]=01） I2C_WriteReg(ST1VAFE3BX_ADDR, 0x14, 0x2B); // FS=01, 保留vAFE配置 // WAKE_UP_THS（0x1C）：活动/静止阈值=500mg I2C_WriteReg(ST1VAFE3BX_ADDR, 0x1C, 0x20); // FIFO_CTRL（0x15）：连续模式，FIFO深度128级 I2C_WriteReg(ST1VAFE3BX_ADDR, 0x15, 0x60); // FIFO_MODE=110（连续模式） } // 4. MLC 初始化（心电异常识别） void ST1VAFE3BX_MLC_Init(void) { // 启用 MLC：EMB_FUNC_EN_B（0x05）=0x02（MLC_EN=1） I2C_WriteReg(ST1VAFE3BX_ADDR, 0x05, 0x02); // 配置 MLC ODR=100Hz（MLC_ODR=0x09） I2C_WriteReg(ST1VAFE3BX_ADDR, 0x3A, 0x09); // 加载预训练 MLC 模型（决策树：识别正常/异常心电） I2C_WriteRegs(ST1VAFE3BX_ADDR, 0x34, mlc_model, sizeof(mlc_model)); }

（2）数据采集（FIFO 批量读取）

typedef struct { int16_t ecg_data; // 心电数据（14位） int16_t accel_x; // 加速度计X轴数据 int16_t accel_y; // 加速度计Y轴数据 int16_t accel_z; // 加速度计Z轴数据 uint8_t data_type; // 数据类型标记（0x01=心电，0x02=运动） } Sensor_Data; void ST1VAFE3BX_Read_FIFO(Sensor_Data *data) { // 读取 FIFO 状态（FIFO_STATUS2=0x27） uint8_t fifo_status = I2C_ReadReg(ST1VAFE3BX_ADDR, 0x27); uint8_t fifo_count = fifo_status & 0x7F; // 未读数据个数 if (fifo_count > 0) { uint8_t fifo_buf[7]; // 1字节TAG + 6字节数据 I2C_ReadRegs(ST1VAFE3BX_ADDR, 0x40, 7, fifo_buf); switch (fifo_buf[0] & 0x1F) { // 解析 TAG case 0x1F: // 心电+加速度计数据 >（3）信号处理与 AI 分析
// 心电信号处理：滤波+基线校准 float ECG_Signal_Process(int16_t raw_ecg) { static float baseline = 0.0f; static float ecg_filtered = 0.0f; // 一阶低通滤波（截止频率 40Hz） ecg_filtered = 0.98f * ecg_filtered + 0.02f * raw_ecg; // 基线校准（滑动平均） baseline = 0.999f * baseline + 0.001f * ecg_filtered; return ecg_filtered - baseline; // 去除基线漂移后的信号 } // 运动状态识别（基于加速度计+FSM） uint8_t Motion_Recognition(int16_t ax, int16_t ay, int16_t az) { // 读取 FSM 输出状态（FSM_OUTS1=0x20） uint8_t fsm_out = I2C_ReadReg(ST1VAFE3BX_ADDR, 0x20); if (fsm_out & 0x01) return 0x01; // 静止 else if (fsm_out & 0x02) return 0x02; // 行走 else if (fsm_out & 0x04) return 0x03; // 跑步 else return 0x00; // 未知状态 } // AI 心电异常识别（基于 MLC） uint8_t ECG_AI_Detect(void) { // 读取 MLC 结果（MLC1_SRC=0x34） uint8_t mlc_result = I2C_ReadReg(ST1VAFE3BX_ADDR, 0x34); return (mlc_result & 0x01) ? 0x01 : 0x00; // 0=正常，1=异常 }
（4）低功耗管理
void Low_Power_Mgmt(void) { // 检测活动状态：若静止超过 5s，切换至低功耗模式 static uint32_t idle_cnt = 0; if (Motion_Recognition(ax, ay, az) == 0x01) { idle_cnt++; if (idle_cnt >= 500) { // 100Hz 采样 → 500次=5s // CTRL5（0x14）：vAFE ODR=100Hz，加速度计 ODR=1.6Hz I2C_WriteReg(ST1VAFE3BX_ADDR, 0x14, 0x01); // 启用芯片超低功耗模式 I2C_WriteReg(ST1VAFE3BX_ADDR, 0x10, 0x80); // SMART_POWER_EN=1 idle_cnt = 0; } } else { // 恢复高性能模式 I2C_WriteReg(ST1VAFE3BX_ADDR, 0x14, 0x2B); I2C_WriteReg(ST1VAFE3BX_ADDR, 0x10, 0x00); } }
（5）数据通信（蓝牙传输）
void Data_Transmit(Sensor_Data *data, uint8_t ecg_status) { uint8_t tx_buf[10]; tx_buf[0] = 0xAA; // 帧头 tx_buf[1] =>3. 主程序流程
int main(void) { HAL_Init(); SystemClock_Config(); MX_GPIO_Init(); MX_I2C1_Init(); MX_UART2_Init(); MX_BLE_Init(); // 芯片初始化 ST1VAFE3BX_PowerUp(); ST1VAFE3BX_VAFE_Init(); ST1VAFE3BX_Accel_Init(); ST1VAFE3BX_MLC_Init(); Sensor_Data sensor_data; uint8_t ecg_status = 0x00; while (1) { // 读取传感器数据 ST1VAFE3BX_Read_FIFO(&sensor_data); // 信号处理 float ecg_processed = ECG_Signal_Process(sensor_data.ecg_data); uint8_t motion_state = Motion_Recognition(sensor_data.accel_x, sensor_data.accel_y, sensor_data.accel_z); // AI 分析 if (sensor_data.data_type & 0x01) { ecg_status = ECG_AI_Detect(); if (ecg_status == 0x01) { // 触发异常预警（LED+蜂鸣器） HAL_GPIO_WritePin(GPIOA, GPIO_PIN_5, GPIO_PIN_SET); } } // 数据传输 Data_Transmit(&sensor_data, ecg_status); // 低功耗管理 Low_Power_Mgmt(); HAL_Delay(10); // 100Hz 主循环 } }
四、调试与优化方案
1. 传感器校准
vAFE 校准：短路 AH1/BIO1 和 AH2/BIO2 引脚，采集 1000 组原始数据，计算平均偏移量，在信号处理中补偿；
加速度计校准：将设备水平放置，采集 X/Y/Z 轴数据，修正零 g 偏移（写入 WHO_AM_I 相关校准寄存器）。
2. MLC 模型训练
采集样本数据：正常心电（500 组）、异常心电（如房颤，300 组）、运动干扰心电（200 组）；
利用 ST 提供的 MLC 配置工具，训练 2 棵决策树（最大 128 节点），导出模型参数写入芯片寄存器；
调试阈值：调整 MLC 特征阈值（如峰值、斜率），降低误判率。
3. 功耗优化
调整 ODR：静止时 vAFE ODR=100Hz、加速度计 ODR=1.6Hz，运动时恢复 ODR=800Hz/100Hz；
关闭冗余功能：未使用的 FSM 通道、中断功能禁用；
蓝牙低功耗：采用 BLE 广播间隔 500ms，数据传输时缩短至 100ms。
4. 信号质量优化
电极接触：采用湿电极凝胶，减少皮肤接触阻抗；
滤波参数：vAFE 数据增加 50Hz 陷波滤波（去除工频干扰）；
基线校准：滑动平均窗口设为 100ms，快速适应基线漂移。
五、实际应用场景与优势
1. 核心应用场景
日常健康监测：连续采集心电数据，APP 生成心率趋势图、运动时长统计；
运动状态分析：识别行走 / 跑步 / 静止模式，计算运动强度和卡路里消耗；
异常预警：MLC 识别心电异常（如心率过快 / 过慢、心律不齐），通过手机震动 + APP 推送提醒用户；
医疗辅助：支持数据导出至医疗平台，为医生提供基础健康数据参考。
2. 芯片特征带来的核心优势
高精度采集：vAFE 高阻抗（1GΩ）+ 低噪声（10µV RMS），保证微弱心电信号质量；
低功耗长续航：芯片高性能模式仅 48.1µA，配合软件优化，设备续航达 7~10 天；
本地 AI 处理：内置 MLC/FSM 减少 MCU 负担，无需实时联网，降低延迟和功耗；
小型化集成：LGA-12L 封装（2.0x2.0x0.74mm）+ 少外围电路，适配穿戴设备小型化设计。