脉搏检测中关键技术是传感器的设计与传感器输出的微弱信号提取问题,本文设计的脉搏波检测系统以光电检测技术为基础，并采用了脉冲振幅光调制技术消除周围杂散光、暗电流等各种干扰的影响。
并利用过采样技术和数字滤波等数字信号处理方法，代替实现模拟电路中的放大滤波电路的功能。

这个是基于MIMI数据库的脉搏波，用小波变换消除基线漂移的MATLAB程序。

本设计以STM32F103为微处理器，通过I2C获取MAX30100采集的原始数据，然后通过USART通信发送到串口；
PC端利用Python的pyserial模块实时接收串口数据后，调用Matplotlib库动态显示脉搏波波形；
通过对原始数据做快速傅里叶变换后得到脉搏波的频率、直流分量、交流分量，分别代入计算公式后得到心率、血氧值，并在3.2寸电阻触摸屏显示；
通过ESP8266WiFi模块，使STM32与手机进行通信，将测量结果实时更新到手机APP上

脉搏波的数据以及特征提取，提取到最高点最低点，周期。
可以看下。

SODATA算法是在k-均值算法的基础上，添加对聚类结果的“合并”和“分裂”两个操作，并设定算法运行控制参数的一种聚类算法。
迭代次数会影响最终结果，迭代参数选择很重要。

本文档次要是通过Matlab软件对脉搏波特征点进行识别标记，程序中包括小波变换软阈值去噪、差分阈值法标记及波形一阶二阶微分

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。