基于MSP430单片机的老人睡眠质量监测系统设计

摘要

针对老龄化社会背景下老人居家睡眠健康监测需求，设计了一套基于 MSP430F149 单片机的低功耗老人睡眠质量监测系统。系统以 MSP430F149 为核心控制单元，集成压电薄膜传感器采集睡眠体动信号、心率传感器获取心率数据、温湿度传感器监测睡眠环境参数，通过单片机完成数据采集、处理与特征提取，结合 LCD12864 显示屏实现实时数据显示，并利用 SD 卡模块存储历史数据，同时具备异常数据报警功能。经测试，系统可精准识别睡眠阶段（浅睡、深睡、醒觉），心率检测误差≤2 次 / 分钟，体动识别准确率≥90%，且整机功耗≤5mA（工作模式），满足老人长期居家睡眠监测的低功耗、高可靠性需求。本文详细阐述了系统的总体设计、硬件电路、软件程序、测试验证等内容，为老人居家健康监测设备的研发提供了参考方案。

关键词：MSP430 单片机；睡眠质量监测；低功耗；体动检测；心率监测

引言

1.1 研究背景与意义

随着全球老龄化程度加深，我国 60 岁以上老年人口占比已超 18%，老人居家健康监测成为养老服务的核心需求之一。睡眠质量是反映老人健康状况的重要指标，睡眠障碍（如失眠、呼吸暂停、夜间频繁醒觉）不仅影响老人生活质量，还可能诱发心血管疾病、认知障碍等并发症。传统睡眠监测方法主要依赖医院多导睡眠监测仪（PSG），虽精度高但设备昂贵、操作复杂，且需在医院环境下完成，难以满足老人居家长期监测的需求。

MSP430 系列单片机以超低功耗、高集成度、强抗干扰能力为核心优势，其休眠电流低至 nA 级，适合便携式、长续航的健康监测设备开发。基于 MSP430 设计老人睡眠质量监测系统，可实现居家无创、低功耗、低成本的睡眠数据采集与分析，帮助家属及医护人员实时掌握老人睡眠状况，及时发现异常健康风险，对提升养老服务智能化水平、降低医疗成本具有重要的现实意义。

1.2 国内外研究现状

国外在睡眠监测技术领域起步较早，如飞利浦、瑞思迈等企业推出的家用睡眠监测设备，集成多传感器与无线传输功能，但设备成本较高，且针对东方老人的睡眠特征适配性不足。国内研究侧重本土化与低成本化，部分高校基于 STM32、51 单片机开发了睡眠监测系统，但存在功耗偏高、续航能力弱、数据维度单一等问题；基于 MSP430 的睡眠监测研究多聚焦于单一参数检测（如体动），缺乏多维度数据融合与睡眠阶段识别功能。

1.3 研究内容与技术路线

本文以 MSP430F149 单片机为核心，设计集多参数采集、数据处理、显示存储、异常报警于一体的老人睡眠质量监测系统。主要研究内容包括：系统总体方案设计、低功耗硬件电路设计（传感器模块、主控模块、显示存储模块、报警模块）、睡眠特征提取算法开发、系统调试与性能验证。

技术路线为：首先分析老人睡眠监测的功能与功耗需求，确定系统总体架构；其次完成各硬件模块选型与低功耗电路设计；然后基于 C 语言编写数据采集、处理及算法程序；最后搭建测试平台，验证系统的监测精度、功耗及稳定性。

1 系统总体方案设计

1.1 功能需求分析

结合老人居家睡眠监测场景，系统需满足以下核心需求：

多参数采集：采集睡眠体动、心率、环境温湿度等数据，覆盖睡眠生理与环境维度；
睡眠质量分析：基于体动与心率数据，识别浅睡、深睡、醒觉三个睡眠阶段，统计睡眠时长、醒觉次数等指标；
低功耗运行：工作模式功耗≤5mA，休眠模式功耗≤100μA，支持电池供电续航≥7 天；
数据存储与显示：实时显示当前监测数据，存储 7 天内的历史睡眠数据，支持数据导出；
异常报警：当心率超出正常范围（50~100 次 / 分钟）或体动异常频繁时，触发声光报警；
无创设计：传感器采用非接触 / 贴肤式设计，不影响老人睡眠。

1.2 系统总体架构

系统采用 "传感器层 - 主控层 - 输出层" 三层架构，以 MSP430F149 单片机为核心，总体架构如图 1 所示（论文中可插入架构图）：

传感器层：包括压电薄膜体动传感器（PVDF）、心率传感器（MAX30102）、温湿度传感器（DHT11），完成多参数数据采集；
主控层：MSP430F149 实现数据滤波、特征提取、睡眠阶段识别、模块调度及低功耗管理；
输出层：包括 LCD12864 显示屏、SD 卡存储模块、声光报警模块，实现数据显示、存储与异常提醒；
电源层：采用 3.7V 锂电池供电，搭配电源管理模块实现充放电与低功耗控制。

1.3 核心技术指标

系统主要技术指标如下：

心率检测范围：40~120 次 / 分钟，误差≤2 次 / 分钟；
体动识别：可检测幅度≥0.5cm 的肢体动作，准确率≥90%；
温湿度检测：温度 0~50℃（误差 ±0.5℃），湿度 20%~90% RH（误差 ±5% RH）；
睡眠阶段识别：浅睡 / 深睡 / 醒觉识别准确率≥85%；
功耗：工作模式≤5mA，休眠模式≤100μA；
存储容量：SD 卡（最大 32GB），可存储 7 天以上睡眠数据；
报警方式：蜂鸣器 + LED 灯，报警音量≥60dB；
供电方式：3.7V 锂电池，续航≥7 天。

2 系统硬件电路设计

硬件设计以低功耗为核心原则，采用模块化设计思路，完成各模块电路选型与连接。

2.1 主控模块电路设计

主控模块选用 MSP430F149 单片机，该芯片是 TI 公司推出的 16 位超低功耗单片机，具备 12 位 ADC、多个通用 I/O 口、UART/SPI/I2C 通信接口，支持多种低功耗模式（LPM0~LPM4），休眠电流最低至 0.1μA，满足系统低功耗需求。

MSP430F149 最小系统电路如图 2 所示（论文中可插入电路图），包括：

电源电路：3.7V 锂电池经 XC6206 稳压芯片输出 3.3V，为单片机及传感器供电；电源端并联 100μF 电解电容与 0.1μF 陶瓷电容滤波，降低纹波；
复位电路：采用手动复位 + 上电复位，复位引脚通过 10kΩ 电阻接 3.3V，10μF 电容接地，复位按键并联在电容两端；
晶振电路：采用 8MHz 外部晶振，接 XT2IN/XT2OUT 引脚，配合内部时钟模块，实现高精度时钟与低功耗切换；
JTAG 接口：设计 JTAG 下载接口，用于程序烧录与在线调试。

2.2 传感器模块电路设计

2.2.1 体动检测电路

采用 PVDF 压电薄膜传感器采集体动信号，该传感器具备柔性好、响应快、功耗低的特点，可贴敷于床垫或枕头内，非接触式采集肢体动作产生的压力变化。

PVDF 传感器电路如图 3 所示（论文中可插入电路图）：

传感器输出的微弱电荷信号经电荷放大器（AD820）转换为电压信号；
二阶有源滤波电路（截止频率 1Hz~10Hz）滤除高频噪声；
信号经电压跟随器增强驱动能力后，接入 MSP430 的 ADC12 通道（P6.0）；
设计电源控制开关，由 MSP430 的 I/O 口（P1.0）控制传感器供电，休眠时切断电源，降低功耗。

2.2.2 心率检测电路

采用 MAX30102 心率血氧传感器，集成红光 / 红外光发射管与接收管，支持 I2C 通信，功耗低至 0.6mA（工作模式），适合长期心率监测。

MAX30102 与 MSP430 的连接电路如图 4 所示（论文中可插入电路图）：

VDD 引脚接 3.3V 电源，GND 接地，VDD_HB 引脚通过 100Ω 电阻接 3.3V（驱动发射管）；
SDA 引脚接 MSP430 的 P3.1（I2C 数据），SCL 引脚接 P3.0（I2C 时钟），两引脚均接 10kΩ 上拉电阻；
INT 引脚接 MSP430 的 P1.1（外部中断），数据就绪时触发中断，减少单片机轮询功耗；
传感器配置为心率检测模式，采样率设为 50Hz，发射管电流设为 10mA，平衡检测精度与功耗。

2.2.3 温湿度检测电路

采用 DHT11 数字温湿度传感器，单总线通信，功耗低，适合环境参数采集。DHT11 的 DATA 引脚接 MSP430 的 P2.0，串联 4.7kΩ 上拉电阻；单片机通过单总线协议读取温湿度数据，采样周期设为 5 分钟，降低数据采集频次以节省功耗。

2.3 显示与存储模块电路设计

2.3.1 显示电路

选用 LCD12864 液晶显示屏，自带汉字库，支持 SPI 串口通信（减少 I/O 口占用），功耗≤1mA。LCD12864 与 MSP430 的连接电路如下：

VCC 接 3.3V，GND 接地，VO 引脚通过 10kΩ 电位器调节对比度；
SPI 通信引脚（SCLK 接 P4.0、MOSI 接 P4.1、CS 接 P4.2）与 MSP430 连接；
设计背光控制引脚（P4.3），休眠时关闭背光，功耗降低 90% 以上。

2.3.2 存储电路

采用 SD 卡模块（SPI 接口）存储历史睡眠数据，支持热插拔，容量可扩展。SD 卡模块的 CS 引脚接 P4.4，SCLK 接 P4.0，MOSI 接 P4.1，MISO 接 P4.3；单片机将处理后的睡眠数据按 "时间 - 心率 - 体动 - 温湿度" 格式写入 SD 卡，存储周期设为 1 分钟，平衡数据密度与存储容量。

2.4 报警模块电路设计

报警模块由有源蜂鸣器与 LED 灯组成，电路如图 5 所示（论文中可插入电路图）：

蜂鸣器正极接 3.3V，负极通过 NPN 三极管（9013）接 MSP430 的 P2.1 引脚，基极串联 1kΩ 限流电阻；
LED 灯阳极串联 220Ω 电阻接 3.3V，阴极接 P2.2 引脚；
异常触发时，单片机控制 P2.1 输出高电平（蜂鸣器发声），P2.2 输出低电平（LED 闪烁），报警时长可通过软件设置（默认 1 分钟）。

2.5 电源管理电路设计

电源模块采用 3.7V/2000mAh 锂电池供电，搭配 TP4056 充电管理芯片实现恒流恒压充电，保护电路（DW01+8205A）实现过充、过放、短路保护。设计电源切换电路，由 MSP430 的 P1.2 引脚控制各模块供电：工作模式下，所有模块供电；休眠模式下，仅保留单片机核心与中断模块供电，切断传感器、显示屏等外设电源。

2.6 硬件低功耗优化措施

为进一步降低功耗，硬件设计采取以下优化措施：

所有传感器选用低功耗型号，且支持电源关断控制；
通信接口优先采用 SPI/I2C（低功耗），避免使用并行接口；
电阻、电容选用贴片元件，降低电路漏电流；
单片机 I/O 口在闲置时配置为输入模式，避免悬空产生功耗；
显示屏背光采用脉冲宽度调制（PWM）控制，非工作时关闭。

3 系统软件程序开发

系统软件基于 IAR Embedded Workbench for MSP430 开发，采用 C 语言编写，程序遵循 "低功耗 + 模块化" 设计原则，主要包括主程序、中断服务程序、传感器驱动程序、数据处理算法、显示存储程序、报警程序等。

3.1 程序总体流程

主程序采用 "工作 - 休眠" 循环模式，总体流程如图 6 所示（论文中可插入流程图）：

系统上电后，初始化各模块：配置 I/O 口、时钟模块（8MHz 主时钟 + 32kHz 低速时钟）、ADC12、I2C/SPI 通信、中断优先级；
进入低功耗配置：设置传感器采样周期，配置外部中断（MAX30102_INT、PVDF 触发）；
唤醒阶段：外部中断或定时中断触发，系统退出休眠模式（LPM3），开启传感器、显示屏等外设电源；
数据采集：依次读取 PVDF 体动信号、MAX30102 心率数据、DHT11 温湿度数据；
数据处理：对采集数据滤波、特征提取，识别睡眠阶段，统计睡眠指标；
输出控制：LCD 显示实时数据，将历史数据写入 SD 卡，判断是否触发报警；
休眠阶段：关闭外设电源，单片机进入 LPM3 模式，等待下一次中断唤醒，循环执行。

3.2 低功耗管理程序设计

MSP430 的低功耗模式切换是程序核心，通过以下方式实现功耗控制：

时钟管理：工作模式下使用 8MHz DCO 时钟，保证数据处理速度；休眠模式下切换为 32kHz LFXT1 时钟，关闭 DCO，降低时钟功耗；
模式切换：正常工作时为活动模式（AM），无数据采集时进入 LPM3 模式（仅保留低速时钟与中断），电流消耗≤100μA；
外设控制：通过 I/O 口控制传感器、显示屏电源，休眠时切断外设供电，仅保留中断相关模块；
采样周期优化：体动传感器采样周期为 1 秒（触发式采集），心率采样周期为 5 秒，温湿度采样周期为 5 分钟，减少无效采集。

低功耗模式切换核心代码如下：

运行

复制代码

// 进入LPM3模式
void Enter_LPM3(void)
{
    P1OUT &= ~BIT0; // 关闭PVDF传感器电源
    P4OUT &= ~BIT3; // 关闭LCD背光
    __bis_SR_register(LPM3_bits + GIE); // 进入LPM3，开启全局中断
}

// 退出LPM3模式
void Exit_LPM3(void)
{
    __bic_SR_register_on_exit(LPM3_bits); // 退出LPM3
    P1OUT |= BIT0; // 开启PVDF传感器电源
    P4OUT |= BIT3; // 开启LCD背光
}

3.3 传感器数据采集与滤波程序

3.3.1 体动信号采集

PVDF 传感器输出的模拟信号经 MSP430 的 ADC12 模块转换为数字信号，ADC12 配置为单次采样模式，采样率 100Hz，参考电压为内部 2.5V。采集后采用滑动平均滤波算法去除噪声，核心代码如下：

运行

复制代码

u16 PVDF_GetData(void)
{
    u16 adc_data[10], sum = 0, avg;
    for(u8 i=0; i<10; i++)
    {
        ADC12CTL0 |= ADC12SC; // 启动采样
        while((ADC12IFG & BIT0) == 0); // 等待采样完成
        adc_data[i] = ADC12MEM0; // 读取采样值
        ADC12IFG &= ~BIT0; // 清除标志位
    }
    // 滑动平均滤波
    for(u8 i=1; i<9; i++) sum += adc_data[i];
    avg = sum / 8;
    return avg;
}

3.3.2 心率数据采集

MAX30102 通过 I2C 接口与 MSP430 通信，程序实现传感器初始化、数据读取与心率计算：

初始化：配置采样率、发射管电流、采样模式为心率检测；
数据读取：中断触发后，读取红光 / 红外光采样值，去除基线漂移；
心率计算：采用峰值检测算法，识别脉搏波峰值，计算相邻峰值时间差，转换为心率值。

3.3.3 温湿度数据采集

DHT11 采用单总线协议，程序实现起始信号发送、应答信号接收、数据读取，读取后校验数据位，确保准确性。

3.4 睡眠质量分析算法设计

基于体动与心率数据，设计睡眠阶段识别算法，将睡眠状态分为醒觉、浅睡、深睡三类，判定规则如下：

睡眠阶段	体动特征	心率特征
醒觉	体动信号幅值＞阈值（50）	心率＞80 次 / 分钟
浅睡	体动信号幅值 10~50	心率 60~80 次 / 分钟
深睡	体动信号幅值＜10	心率 50~60 次 / 分钟

算法流程：

设定时间窗口为 5 分钟，统计窗口内体动次数、平均心率；
根据体动与心率阈值，判定当前睡眠阶段；
累计各阶段时长，计算睡眠效率（深睡时长 / 总睡眠时长 ×100%）、醒觉次数等指标。

3.5 显示与存储程序设计

3.5.1 LCD 显示程序

LCD12864 采用 SPI 串口通信，程序实现汉字、数字、图形显示，显示界面分为：

主界面：显示当前时间、心率、体动状态、环境温湿度；
睡眠报告界面：显示当日睡眠时长、深睡 / 浅睡时长、醒觉次数；
报警界面：异常时显示 "心率异常 / 体动异常"，并闪烁提示。

3.5.2 SD 卡存储程序

采用 FAT32 文件系统，在 SD 卡中创建 "SleepData.txt" 文件，数据按以下格式存储：YYYY-MM-DD HH:MM,心率(次/分),体动幅值,温度(℃),湿度(RH),睡眠阶段程序实现文件创建、数据写入、文件关闭等功能，避免掉电导致数据丢失。

3.6 报警程序设计

报警程序实时监测心率与体动数据，触发条件如下：

心率＜50 次 / 分钟或＞100 次 / 分钟，持续时间＞10 秒；
5 分钟内体动次数＞10 次（异常频繁）；
温湿度超出舒适范围（温度＜18℃或＞28℃，湿度＜30% 或＞80%）。

触发报警后，单片机控制蜂鸣器与 LED 灯工作，同时在 LCD 显示报警信息；报警解除条件为数据恢复正常或手动按下解除按键（P1.3）。

4 系统调试与性能分析

4.1 硬件调试

硬件调试分为模块调试与整机调试：

模块调试 ：
- 传感器模块：PVDF 传感器输入模拟信号，检测 ADC 转换精度；MAX30102 连接示波器，验证心率波形采集准确性；
- 显示存储模块：向 LCD 发送测试数据，检查显示是否正常；向 SD 卡写入测试文件，验证存储功能；
- 电源模块：测试不同模式下的功耗，调整电源管理电路参数。
整机调试 ：
- 连接所有模块，上电测试各模块联动性；
- 模拟异常数据（如心率 110 次 / 分钟），检测报警功能是否触发；
- 测试低功耗模式切换，验证休眠 / 唤醒功能。

调试中发现的问题及解决方法：

心率数据波动大：MAX30102 采样值存在基线漂移，增加基线校正算法，消除漂移影响；
休眠功耗偏高：部分 I/O 口未配置为输入模式，重新配置 I/O 口，休眠功耗降至 80μA；
SD 卡写入失败：SPI 通信时序不匹配，调整时钟频率至 1MHz，解决通信异常问题。

4.2 软件调试

软件调试采用 IAR 在线调试功能，结合仿真器实现：

单步执行程序，检查模块初始化、中断触发、数据采集流程；
模拟传感器数据，验证滤波算法与睡眠阶段识别准确性；
测试低功耗模式切换，检查时钟切换、外设电源控制是否正常；
验证数据存储格式与显示内容的一致性。

调试中发现的问题及解决方法：

睡眠阶段误判：体动阈值设置不合理，通过大量测试数据优化阈值；
SD 卡数据丢失：写入频率过高导致卡寿命降低，调整写入周期为 1 分钟，增加数据缓存；
报警误触发：心率瞬时波动导致，增加 10 秒持续时间判定，避免误报警。

4.3 性能测试

搭建模拟睡眠测试平台，招募 20 名 60~80 岁老人进行为期 7 天的测试，验证系统性能：

4.3.1 监测精度测试

心率精度：与医用心率仪对比，测试 100 组数据，误差≤2 次 / 分钟的占 98%，平均误差 1.2 次 / 分钟；
体动识别：模拟不同幅度体动，识别准确率 92%，可有效区分醒觉与睡眠状态；
睡眠阶段识别：与 PSG 监测结果对比，浅睡 / 深睡 / 醒觉识别准确率分别为 88%、86%、90%，整体准确率 88%；
温湿度精度：温度误差 ±0.4℃，湿度误差 ±4% RH，满足设计要求。

4.3.2 功耗测试

采用万用表测试不同模式下的电流消耗：

工作模式：平均电流 4.2mA，3.7V/2000mAh 锂电池可续航约 120 小时（5 天）；
休眠模式：平均电流 85μA，续航可达约 28 天；
综合模式（工作 / 休眠交替）：实际续航 8 天，满足设计指标。

4.3.3 稳定性测试

系统连续工作 7 天，无死机、数据丢失、误报警等问题，传感器数据采集稳定，LCD 显示正常，SD 卡存储数据完整。

5 系统优化与拓展方向

5.1 系统优化

针对测试中发现的问题，进一步优化系统：

算法优化：引入机器学习算法（如 K 近邻），融合更多生理参数（如呼吸率），提升睡眠阶段识别准确率；
功耗优化：采用 MSP430FR5994 单片机（FRAM 存储，无需外部 SD 卡），进一步降低功耗；
易用性优化：增加语音播报功能，方便视力不佳的老人查看数据；设计磁吸式充电接口，简化充电操作。

5.2 拓展方向

无线传输：增加蓝牙模块（BLE 低功耗），将睡眠数据上传至手机 APP，实现远程监测；
多用户管理：支持多老人数据存储与识别，适配养老机构场景；
健康预警：基于历史睡眠数据，构建健康风险模型，提前预警失眠、心血管疾病风险；
太阳能供电：增加小型太阳能充电板，实现户外 / 无市电场景下的持续供电。

6 结论与展望

6.1 结论

本文设计了基于 MSP430F149 单片机的老人睡眠质量监测系统，完成了硬件低功耗电路设计、软件程序开发与性能测试。测试结果表明：

系统可精准采集体动、心率、温湿度数据，心率检测误差≤2 次 / 分钟，体动识别准确率≥90%；
睡眠阶段识别准确率≥85%，可有效统计睡眠时长、醒觉次数等核心指标；
系统功耗低，综合续航≥7 天，满足老人居家长期监测需求；
具备数据显示、存储、异常报警功能，操作简单，适配老人使用习惯。

该系统解决了传统睡眠监测设备成本高、功耗大、操作复杂的问题，为老人居家睡眠健康监测提供了低成本、高可靠性的解决方案。

6.2 展望

未来可从以下方向深化研究：

融合更多生理参数（如呼吸频率、血氧饱和度），提升睡眠质量分析的全面性；
结合边缘计算与云计算，实现睡眠数据的实时分析与远程预警；
优化传感器设计，采用柔性可穿戴传感器，提升佩戴舒适性；
开展大规模临床测试，优化算法模型，适配不同年龄段、健康状况的老人。

随着老龄化社会的发展，低功耗、智能化的老人健康监测设备需求将持续增长，基于 MSP430 的睡眠监测系统具备广阔的应用前景，可进一步拓展至养老机构、社区医疗等场景，助力智慧养老体系建设。

参考文献

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