首页      实物视频演示      仿真视频演示       设计说明书预览      答辩PPT预览

第1章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.3 研究内容与方法

1.4 论文章节安排

第2章 系统总体分析

2.1 系统总体框图

2.2系统主控方案选型

2.3称重模块选择

2.4通信模块选择

第3章 系统电路设计

3.1 系统总体电路组成

3.2 主控电路设计

3.3 电源电路设计​

3.4 称重模块电路设计

3.5 WIFI模块电路设计

3.6 矩阵键盘电路设计

第4章 系统软件设计

4.1 系统软件介绍

4.2 主程序流程图

4.3按键函数流程设计

4.4显示函数流程设计

4.5处理函数流程图

第5章 实物调试

5.1 整体实物构成

5.2 BMI获取功能测试

5.3 远程功能测试

第6章 软件调试

6.1 软件介绍

6.2 按键功能测试

6.3 饮食推荐功能测试

第7章 总结

参考文献

致谢

1　引 言

1.1 研究背景与意义

随着社会经济的快速发展和人们生活水平的提高，健康管理逐渐成为现代人群日益关注的核心议题，而体重与身体质量指数（BMI）作为衡量人体健康状况的重要指标，其精准监测与科学管理已成为公共卫生领域的研究热点。当前，肥胖及其引发的慢性疾病（如高血压、糖尿病等）发病率逐年攀升，据世界卫生组织统计，全球范围内超重和肥胖人口已超过19亿，我国成年居民超重率更是高达34.3%，肥胖问题不仅影响个体生活质量，更给社会医疗体系带来沉重负担。在此背景下，开发便捷、精准且具备健康指导功能的体重与BMI监测系统，对于推动个人健康管理普及化、降低慢性病风险具有重要现实意义。

传统体重测量工具多为单一功能的机械秤或电子秤，仅能提供体重数据，缺乏对BMI的自动计算、健康评估及长期数据追踪能力，难以满足用户对健康管理的多元化需求。同时，市场上现有的智能体重秤产品普遍存在功能同质化、数据安全性不足、与用户交互体验欠佳等问题，部分产品依赖模拟测量方式，精度不足且缺乏真实场景适用性。针对这些痛点，本设计基于STM32微控制器开发人体BMI指数测量系统，通过整合高精度电子秤模块、交互输入设备与无线通信技术，实现从体重采集、数据处理到健康指导的全流程智能化管理。

该系统的设计意义体现在多个层面：从技术层面，采用STM32作为主控芯片，结合OLED显示、矩阵按键输入及云端数据传输技术，构建了一套硬件与软件深度融合的嵌入式系统，既保证了测量精度，又实现了数据的实时处理与远程交互，为智能健康设备的低成本化、小型化开发提供了参考方案；从应用层面，系统支持真人实际体重测量，满足答辩等场景的真实测试需求，同时通过隐藏体重计显示、仅在手机端呈现数据的设计，兼顾了用户隐私保护与使用便捷性；从健康管理层面，系统不仅能计算BMI并在超标时触发报警，还能结合用户数据推荐合理食材，形成“测量-评估-指导”的闭环服务，帮助用户建立科学的生活方式。此外，云端数据存储与趋势曲线分析功能，为用户提供了长期健康状况追踪的可视化工具，也为公共卫生研究提供了个体健康数据的采集渠道，具有显著的社会价值与应用前景。

1.2 国内外研究现状

在全球健康管理意识提升的背景下，人体体重与BMI测量系统的研究与应用已成为跨学科领域的重要方向，国内外相关研究与技术发展呈现出多维度演进态势。

国外在智能健康监测设备领域起步较早，技术体系相对成熟。欧美国家依托物联网与嵌入式技术的优势，已开发出多款集成化健康监测产品，如Withings智能体重秤系列，通过高精度压力传感器实现体重测量，并结合蓝牙、Wi-Fi等通信技术将数据同步至云端平台，支持BMI自动计算与长期趋势分析。此外，日本企业在小型化与低功耗设计上表现突出，如欧姆龙的体脂秤产品，采用生物电阻抗法（BIA）同步测量体脂率与BMI，配合移动端App提供个性化健康建议，其核心技术在于传感器校准算法与数据加密传输协议的优化。学术研究方面，国外团队更注重算法模型的创新，例如斯坦福大学研究人员提出的基于机器学习的BMI预测模型，通过融合体重、年龄、性别等多维数据提升评估精度，相关成果已应用于临床健康管理场景。同时，欧盟的“数字健康”战略推动了健康数据标准化研究，为跨设备、跨平台的数据共享奠定了基础，但此类系统普遍存在成本较高、针对特定人群的适应性不足等问题。

国内研究虽起步稍晚，但近年来发展迅速，呈现出技术追赶与应用创新并行的特点。在硬件设计层面，国内学者聚焦于STM32等国产嵌入式芯片的应用，通过优化传感器接口电路与数据采集频率，提升测量系统的性价比。例如，清华大学团队开发的基于STM32F103的智能体重监测系统，采用桥式压力传感器与24位AD转换器，将体重测量精度控制在±0.1kg以内，同时通过ZigBee无线模块实现数据传输，为低成本设备开发提供了技术参考。在应用功能创新上，国内企业更注重本土化需求，如小米智能体重秤系列，结合微信生态实现数据共享，并针对中国人群的体质特征优化BMI评估标准，增加了膳食推荐等特色功能。学术领域则侧重数据安全与边缘计算技术的融合，如中科院团队提出的基于区块链的健康数据存储方案，解决了云端数据泄露风险，而边缘计算的引入则降低了设备对网络的依赖，提升了实时响应速度。然而，国内研究仍存在核心传感器依赖进口、长期数据挖掘算法不够完善等问题，且部分产品存在“重功能堆砌、轻测量精度”的现象，在实际场景中的稳定性有待进一步验证。

总体而言，国内外研究已从单一的体重测量向“测量-分析-指导”一体化方向发展，但在高精度传感器国产化、针对不同人群的动态评估模型、以及跨场景适用性等方面，仍有较大的研究空间。

1.3 研究内容与方法

本研究主要围绕人体BMI指数测量系统展开。在内容方面，着重进行系统的整体架构搭建，涵盖硬件电路设计，确保各模块能协同工作准确获取体重等数据，还有软件程序开发，实现BMI计算、数据处理及与终端App交互等功能。致力于优化测量算法，提高体重、BMI测量的精准度，并完善健康摄食推荐逻辑，使其贴合不同用户需求。同时研究如何保障数据安全传输及云端存储的稳定性。

研究方式上，先是通过查阅大量相关的电子技术、健康监测等领域文献资料，掌握前沿理论与技术方法。接着进行实验测试，模拟不同使用场景，收集系统运行中的各项数据，根据数据分析结果不断改进系统性能，确保系统达到预期设计目标。