一、作品概述

这是是一台不外加 MCU 的指尖脉搏监测终端。EC800M-CN 在模组内部完成滤波、峰值检测与血氧解算，0.5 秒内在 OLED 上给出心率、血氧、HRV 与信号质量；抬手瞬间切换到"本次测量"统计页，同时通过 4G 把波形与数值以 MQTT 推送到微信小程序，实现远程查看与历史留存。

整机仅有一颗主控芯片（通信模组本身），没有额外的单片机、没有屏幕驱动 IC。两小时连续演示的移动数据流量不足 2 MB。

二、设计背景

家用的指夹血氧仪、智能手环普及率已经很高，但存在三个结构性缺口：

1. 数据是孤岛。测量结果只停在设备屏幕上，子女、社区医生、随访平台都看不到，慢病人群的长期趋势无法沉淀。

1. 联网方案成本高。传统做法是"传感器 + MCU + Wi-Fi/蓝牙模组 + 云平台"，四颗芯片、两套固件、一个服务器，个人开发者和小团队很难做完整。

1. 蓝牙方案受距离限制。手机必须在 10 米内，老人不会用、也不常带着手机。

Cat.1 模组给了另一种可能：模组本身就是一台带 4G、带文件系统、能跑 Python 的计算机。把采集、算法、显示、联网全部塞进模组，硬件只剩"传感器 + 屏幕 + 电源"，软件只有一份 Python 工程，云端可以直接用公共 MQTT Broker 零成本起步。

该项目就是这条路径的一次完整验证。

三、系统架构

        ┌──────────────┐   I2C0  1.8V 400kHz
        │  MAX30102    ├──────────────┐
        │  0x57        │              │        ┌────────────────────────┐
        └──────────────┘              ├────────┤  EC800M-CN             │
                                      │        │  QuecPython            │
        ┌──────────────┐              │        │                        │
        │  SSD1306     ├──────────────┘        │  ① 100sps FIFO 采样     │
        │  0x3C 128×64 │   I2C                │  ② 直流跟踪 + 带通      │
        └──────────────┘                      │  ③ 自适应峰值检测       │
                                              │  ④ 血氧比值解算         │
                                              │  ⑤ 自动增益 AGC         │
                                              │  ⑥ 三态界面             │
                                              │  ⑦ MQTT 上报            │
                                              └───────────┬────────────┘
                                                          │ 4G（SIM1）
                                              ┌───────────┴────────────┐
                                              │  broker.emqx.io   │
                                              └───────────┬────────────┘
                                                          │ wss 8084/mqtt
                                              ┌───────────┴────────────┐
                                              │  微信小程序             │
                                              │  实时 / 历史 / 设置     │
                                              └────────────────────────┘

数据流：传感器 FIFO（每样本 6 字节，RED + IR 各 18 bit）→ 每 100 ms 批量读出 → 直流跟踪与带通滤波 → 峰值检测得到心搏间期 → 心率 / 血氧 / HRV / 信号质量 → ① 绘入 128×64 帧缓冲并推屏 ② 每秒打包 24 个波形点与全部指标上行 → 小程序解析

四、硬件设计

本作品的核心创新在软件与系统集成，硬件追求最小化，以下为设计要点。

4.1 主控：EC800M-CN

选型说明：该模组不含蓝牙与 GNSS，因此本作品放弃了"手机近场直连"的路线，改用 4G 直连云端的架构。该取舍换来无距离限制与零服务器成本（公共 Broker），对"远程看护"这一目标反而更贴合。

4.2 传感与显示

• MAX30102：红光 660 nm + 红外 880 nm 双 LED，18 bit ADC，内置 32 样本 FIFO 与 I2C 接口。VDD 1.8 V、VDDB 3.3 V（LED 驱动），与模组的 1.8 V I/O 域天然匹配。

• SSD1306 128×64：I2C 接口，仅需 4 线（VCC/GND/SDA/SCL）

• 两者共用一路 I2C，地址 0x57 与 0x3C 不冲突；总线上加 4.7 kΩ 上拉到 1.8 V。

4.3 接口与供电

供电为单节锂电 3.4~4.3 V，模块 VBAT 端并 220 µF 低 ESR 电容吸收 Cat.1 发射瞬时电流。

五、软件设计

5.1 分层结构

应用层    main.py        状态机 / 调度 / 会话统计 / AGC 决策
界面层    ui.py gfx.py   三态界面、8×8 字模、页面刷新
算法层    pulse.py       直流跟踪、带通、峰值检测、血氧、HRV
驱动层    max30102.py ssd1306.py board.py
链路层    mqtt_link.py   连接、重连请求、主密钥
配置      config.py      全部可调参数可集中配置

全部为纯 Python，无第三方依赖，不依赖 framebuf（自绘图形库），因此不受固件版本差异影响。

5.2 采样时序

单通道 50 Hz，主循环 20 ms 一拍：

5.3 信号链

IR ──► EMA 直流跟踪 (τ=2s) ──► AC = IR − DC ──► 2 阶带通 1.5Hz Q=1.0 ──► 峰值检测
 │                                                                        │
 └──► 0.25s 快速均值 ──► 手指在位判断（迟滞 + 快速释放）                    ▼
                                                                   心搏间期 IBI
RED ─► 相同结构 ──► AC/DC ──► R 比值 ──► SpO2                        HR = 60 / median(IBI)

5.4 算法细节

心率：三点极值 + 自适应阈值（0.4 × 幅度滑动均值）+ 260 ms 不应期；IBI 取最近 8 拍中位数，抑制漏检/误检引起的跳变。

血氧：4 秒滑窗内分别计算两通道 AC 的 RMS 与 DC，按 Maxim 经验式

R = (AC_red / DC_red) / (AC_ir / DC_ir)
SpO2 = −45.06 R² + 30.354 R + 94.845

结果限幅 70~100%，低于 70% 视为不可信舍弃，再做 0.75/0.25 的指数平滑。

HRV：对最近 8 个 IBI 求 RMSSD；同时用变异系数 CV 判断节律是否规整（CV>0.20 标记为不规则）。

信号质量：由灌注指数 PI、有效心搏数、血氧是否收敛、节律规整度四项加权成 0~100 分，≥60 判为"读数稳定"。

5.5 自适应增益（AGC）

不同人的手指厚度、肤色、按压力度差异极大，固定 LED 电流要么波形太浅、要么直流饱和。固件每 3 秒根据 IR 直流分量调整 LED 电流寄存器：

• 直流 > 200000（接近 18 bit 满量程）→ 降档

• 直流 < 50000（信号太弱）→ 升档

• 仅在手指在位时调整，避免空载把电流拉满

调整后重置直流跟踪，让基线重新收敛，避免波形跳变。

5.6 状态机与界面

手指判定采用双阈值迟滞 + 快速释放：进入阈值 30000，退出阈值 20000；同时 0.25 秒内快速均值监测骤降，连续 5 帧低于基线 45% 即判抬手。预计抬手响应 < 0.5 秒，且不会出现"抬手后读数反复弹回"。

5.7 网络与协议

• MQTT 3.1.1，主题 hqcup/pulse/<设备号>-<密钥>/{data,cmd,status}

• 上报为短键 JSON（约 170 B），含心率、血氧、PI、HRV、质量、状态、时长、24 点波形、电量、CSQ

• 状态主题使用 retain + 异常掉线文本：设备异常掉线时 Broker 自动发布 {"on":0}，小程序 15 秒内判定为离线状态

• 下行命令需携带口令 tk，错误口令直接舍弃

• 断线重连采用指数退避 1/2/4/8/20 s，每 5 秒检查一次链路

六、微信小程序端

两个工程细节：

1. 零依赖 MQTT 客户端。小程序没有可用的 MQTT SDK，mqtt.js 依赖 Node 的 Buffer/Stream。工程内用约 200 行实现了 CONNECT/CONNACK/SUBSCRIBE/PUBLISH/PING 的最小集合，直接跑在 wx.connectSocket 的二进制帧上。

1. 波形为真实数据，非动画。设备每秒上送 24 个带通滤波后的采样点（int8 补码的十六进制），小程序按 24 点/秒平滑滚动，抬手即停。

七、创新点

1. 单芯片架构：把采集、算法、显示、联网全部收敛进通信模组，省去 MCU ，BOM 与调试成本同步下降。这让"低成本联网血氧仪"成为可能。

1. 面向现实情况的鲁棒性设计：AGC 自动增益 + 双阈值迟滞 + 快速释放，解决"换人就测不准""抬手回不到待机"这类演示现场最容易翻车的问题，而不是实验室理想条件下的精度。

1. 端侧闭环：抬手即在屏幕上给出本次统计，不依赖网络、不依赖手机，断网也能用；联网只是增强，不是前提。

1. 零成本云端：公共 MQTT Broker + 主题随机密钥 + 命令口令 + 机制，在不另外架设服务器的前提下做到"可用且不易被误伤"。

1. 极简流量模型：短键 JSON + 波形抽样 + 分级上报，2 小时演示流量 < 2 MB，普通物联网卡可用数月。

九、使用说明

1. 上电，OLED 自检并显示 PLACE FINGER。

1. 手机打开小程序，状态灯变绿表示设备在线。

1. 指尖轻按传感器（遮光、力度适中、保持静止），3~5 秒后即刷新结果。

1. 持续测量 30 秒以上，抬手即显示本次统计，同时自动存入小程序历史。

1. 在小程序"设置"中可调整告警阈值，超限时手机提醒。