docs: 添加IQ信号处理流程图文档
添加了详细的IQ电压信号处理流程图，包含系统架构图、处理流程图、数据流图、任务调度图、状态机图等多个可视化图表，以及关键参数表和算法核心公式说明。
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161
Git提交方法.md
Normal file
161
Git提交方法.md
Normal file
@@ -0,0 +1,161 @@
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# Git 提交和推送成功方法
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## 项目配置信息
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- **远程仓库地址**: `http://lmhrt.cn:6771/ming/Rader_IQ.git`
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- **主分支**: `main`
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- **Git 路径**: `C:\Program Files\Git\bin\git.exe`
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## 方法一：使用 git.bat 脚本（推荐）
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### 脚本位置
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`git.bat` 位于项目根目录
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### 使用步骤
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1. 双击运行 `git.bat`
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2. 查看步骤 1：检查 Git 状态
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3. 查看步骤 2：添加所有文件到暂存区
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4. 查看步骤 3：输入提交信息（默认：Update project）
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5. 查看步骤 4：自动拉取远程代码
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6. 查看步骤 5：推送到远程仓库
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### 脚本流程
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```
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[1/5] 检查 Git 状态
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[2/5] 添加所有文件到暂存区
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[3/5] 提交更改
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[4/5] 拉取远程代码
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[5/5] 推送到远程仓库
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```
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## 方法二：手动执行 PowerShell 命令
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### 完整流程
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```powershell
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# 1. 查看当前状态
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& "C:\Program Files\Git\bin\git.exe" status
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# 2. 添加所有修改的文件
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& "C:\Program Files\Git\bin\git.exe" add -A
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# 3. 提交更改
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& "C:\Program Files\Git\bin\git.exe" commit -m "你的提交信息"
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# 4. 拉取远程代码（避免冲突）
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& "C:\Program Files\Git\bin\git.exe" pull
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# 5. 推送到远程仓库
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||||
& "C:\Program Files\Git\bin\git.exe" push
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```
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## 常见问题及解决方案
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### 1. 推送失败，提示需要拉取
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**问题**: 提示远程有新提交
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```powershell
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# 解决方案：先拉取远程代码
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& "C:\Program Files\Git\bin\git.exe" pull
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# 解决冲突后再推送
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& "C:\Program Files\Git\bin\git.exe" push
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```
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### 2. 认证失败
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**问题**: `Authentication failed for 'http://lmhrt.cn:6771/ming/Rader_IQ.git/'`
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**解决方案**：
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```powershell
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# 方案1：配置凭据存储
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& "C:\Program Files\Git\bin\git.exe" config --global credential.helper store
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& "C:\Program Files\Git\bin\git.exe" push
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# 方案2：在 URL 中包含认证信息
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||||
& "C:\Program Files\Git\bin\git.exe" remote set-url origin http://用户名:密码@lmhrt.cn:6771/ming/Rader_IQ.git
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||||
& "C:\Program Files\Git\bin\git.exe" push
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```
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### 3. 忘记添加 .gitignore
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**问题**: 不应该被跟踪的文件被提交了
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```powershell
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# 从暂存区移除已添加的文件
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& "C:\Program Files\Git\bin\git.exe" rm -r --cached .pio
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# 提交更改
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||||
& "C:\Program Files\Git\bin\git.exe" commit -m "Remove .pio from tracking"
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& "C:\Program Files\Git\bin\git.exe" push
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```
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### 4. 修改最后一次提交信息
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**问题**: 提交信息写错了，但还没有推送
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```powershell
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# 修改最后一次提交（未推送）
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& "C:\Program Files\Git\bin\git.exe" commit --amend -m "新的提交信息"
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```
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### 5. 查看文件历史
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```powershell
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# 查看指定文件的历史
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& "C:\Program Files\Git\bin\git.exe" log --follow 文件名
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# 查看指定文件在某次提交的内容
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& "C:\Program Files\Git\bin\git.exe" show 提交哈希:文件名
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```
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## 提交信息规范
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### 格式建议
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```
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<类型>: <简短描述>
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<详细描述（可选）>
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<相关 issue（可选）>
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```
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### 类型说明
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- `feat`: 新功能
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- `fix`: 修复 bug
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- `docs`: 文档更新
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- `style`: 代码格式调整
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- `refactor`: 重构代码
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- `test`: 测试相关
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- `chore`: 构建/工具链相关
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||||
### 示例
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```
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||||
feat: 添加心率平滑处理算法
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实现了基于移动平均的心率数据平滑处理，
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||||
提高了心率监测的稳定性。
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```
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## 成功案例
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### 本次成功提交
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- **提交哈希**: `aa57e81`
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- **提交信息**: `Update project`
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- **修改文件**: 4 个文件
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- **新增行数**: 134 行
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- **删除行数**: 88 行
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- **推送状态**: ✅ 成功
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### 修改的文件
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- `src/main.cpp` - 修改
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- `src/radar_vitals.cpp` - 修改
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- `src/radar_vitals.h` - 修改
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- `git.bat` - 新增
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## 最佳实践
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1. **提交前检查**: 使用 `git status` 确认要提交的文件
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2. **频繁提交**: 小步快跑，每个功能点完成后立即提交
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3. **清晰的提交信息**: 使用规范的提交信息格式
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4. **推送前拉取**: 使用 `git pull` 避免冲突
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||||
5. **定期同步**: 与团队成员保持代码同步
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||||
## 参考资料
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||||
- [Git 官方文档](https://git-scm.com/doc)
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||||
- [Rader_Success_5 项目](http://lmhrt.cn:6771/ming/Rader_Success_5.git)
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370
IQ信号处理流程图.md
Normal file
370
IQ信号处理流程图.md
Normal file
@@ -0,0 +1,370 @@
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||||
# IQ电压信号处理工程流程图
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## 系统架构图
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```mermaid
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graph TB
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A[雷达传感器] --> B[ADC采集<br/>ADC1_CH8/CH9<br/>200Hz采样]
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||||
B --> C[IQ数据处理模块<br/>radar_vitals.cpp]
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C --> D[状态判断]
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C --> E[频率估计]
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D --> F[输出结果]
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E --> F
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F --> G[串口输出]
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style A fill:#e1f5ff
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||||
style B fill:#fff4e1
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||||
style C fill:#ffe1f5
|
||||
style D fill:#e1ffe1
|
||||
style E fill:#e1ffe1
|
||||
style F fill:#f5e1ff
|
||||
style G fill:#e1f5ff
|
||||
```
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||||
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||||
## 详细处理流程图
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||||
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||||
```mermaid
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||||
flowchart TD
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||||
Start([开始]) --> ADC1[ADC数据采集]
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subgraph ADC采集
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ADC1 --> ADC2[读取ADC1_CH8<br/>I通道原始值]
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||||
ADC1 --> ADC3[读取ADC1_CH9<br/>Q通道原始值]
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||||
ADC2 --> ADC4[采样率: 200Hz]
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||||
ADC3 --> ADC4
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||||
ADC4 --> ADC5[数据长度: 1024点<br/>5.12秒]
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||||
ADC5 --> ADC6[转换为电压<br/>V = ADC/4095 × 3.3V]
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||||
end
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||||
|
||||
ADC6 --> DC[去直流处理]
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||||
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||||
subgraph 去直流
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DC --> DC1[计算I平均值<br/>meanI]
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||||
DC --> DC2[计算Q平均值<br/>meanQ]
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||||
DC1 --> DC3[I'n = In - meanI]
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||||
DC2 --> DC4[Q'n = Qn - meanQ]
|
||||
end
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||||
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||||
DC3 --> Phase[相位转换]
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||||
DC4 --> Phase
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||||
subgraph 相位转换
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||||
Phase --> Phase1[φn = atan2 Qn, In]
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||||
end
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||||
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||||
Phase1 --> Unwrap[相位展开]
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||||
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||||
subgraph 相位展开
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||||
Unwrap --> Unwrap1[计算相位差<br/>Δφ = φn - φn-1]
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||||
Unwrap1 --> Unwrap2{Δφ > π?}
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||||
Unwrap2 -->|是| Unwrap3[Δφ -= 2π]
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||||
Unwrap2 -->|否| Unwrap4{Δφ < -π?}
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||||
Unwrap4 -->|是| Unwrap5[Δφ += 2π]
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||||
Unwrap4 -->|否| Unwrap6[保持Δφ]
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||||
Unwrap3 --> Unwrap7[φn = φn-1 + Δφ]
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Unwrap5 --> Unwrap7
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||||
Unwrap6 --> Unwrap7
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||||
end
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||||
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||||
Unwrap7 --> EmptyCheck[空人判断]
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subgraph 空人判断
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EmptyCheck --> EC1[计算相位均值<br/>μ = mean φ]
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||||
EC1 --> EC2[计算相位方差<br/>Var = Eφ-μ²]
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||||
EC2 --> EC3{Var < 1e-4?}
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||||
EC3 -->|是| EC4[NO_PERSON<br/>无人]
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||||
EC3 -->|否| MotionCheck[活动检测]
|
||||
end
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||||
MotionCheck --> MC1[计算相位差分能量<br/>E = mean φn-φn-1²]
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||||
MC1 --> MC2{E > 0.05?}
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||||
MC2 -->|是| MC3[MOTION<br/>人体运动]
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||||
MC2 -->|否| MC4[STATIC_HUMAN<br/>人体静止]
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||||
EC4 --> End([结束])
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MC3 --> Downsample[降采样]
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||||
MC4 --> Downsample
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||||
subgraph 降采样
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||||
Downsample --> DS1[呼吸数据<br/>1024→51点<br/>10Hz]
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||||
Downsample --> DS2[心率数据<br/>1024→256点<br/>50Hz]
|
||||
end
|
||||
|
||||
DS1 --> RespFreq[呼吸频率估计]
|
||||
DS2 --> HeartFreq[心率估计]
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||||
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||||
subgraph 呼吸频率估计
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||||
RespFreq --> RF1[频率扫描<br/>0.1-0.6Hz]
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||||
RF1 --> RF2[DFT计算<br/>Xf = Σ φn × e-j2πfn]
|
||||
RF2 --> RF3[找最大能量频率]
|
||||
RF3 --> RF4[转换为BPM<br/>BPM = f × 60]
|
||||
end
|
||||
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||||
subgraph 心率估计
|
||||
HeartFreq --> HF1[频率扫描<br/>0.6-3.0Hz]
|
||||
HF1 --> HF2[DFT计算<br/>Xf = Σ φn × e-j2πfn]
|
||||
HF2 --> HF3[找最大能量频率]
|
||||
HF3 --> HF4[转换为BPM<br/>BPM = f × 60]
|
||||
end
|
||||
|
||||
RF4 --> Filter[后处理滤波]
|
||||
HF4 --> Filter
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||||
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||||
subgraph 后处理滤波
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Filter --> F1[异常值检测<br/>心率: 40-180 BPM<br/>呼吸: 4-40 BPM]
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||||
F1 --> F2[5点移动平均滤波]
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||||
F2 --> F3[四舍五入取整]
|
||||
end
|
||||
|
||||
F3 --> Output[输出结果]
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||||
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||||
subgraph 输出
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Output --> O1[人体状态]
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Output --> O2[心率 BPM]
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||||
Output --> O3[呼吸率 BPM]
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||||
Output --> O4[串口打印]
|
||||
end
|
||||
|
||||
O4 --> End
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||||
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||||
style Start fill:#90EE90
|
||||
style End fill:#FFB6C1
|
||||
style ADC1 fill:#87CEEB
|
||||
style DC fill:#DDA0DD
|
||||
style Phase fill:#F0E68C
|
||||
style Unwrap fill:#98FB98
|
||||
style EmptyCheck fill:#FFA07A
|
||||
style Downsample fill:#20B2AA
|
||||
style RespFreq fill:#FF6347
|
||||
style HeartFreq fill:#FF6347
|
||||
style Filter fill:#9370DB
|
||||
style Output fill:#00CED1
|
||||
```
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||||
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||||
## 数据流图
|
||||
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||||
```mermaid
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||||
graph LR
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||||
subgraph 输入
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A[ADC原始数据<br/>12位, 0-4095]
|
||||
end
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||||
subgraph 预处理
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B[去直流<br/>I'Q']
|
||||
C[相位转换<br/>φ = atan2Q,I]
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||||
D[相位展开<br/>连续相位]
|
||||
end
|
||||
|
||||
subgraph 特征提取
|
||||
E[相位方差<br/>空人检测]
|
||||
F[差分能量<br/>活动检测]
|
||||
end
|
||||
|
||||
subgraph 频率分析
|
||||
G[降采样<br/>呼吸/心率]
|
||||
H[DFT频谱分析]
|
||||
I[峰值检测]
|
||||
end
|
||||
|
||||
subgraph 后处理
|
||||
J[异常值过滤]
|
||||
K[移动平均]
|
||||
L[取整输出]
|
||||
end
|
||||
|
||||
subgraph 输出
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||||
M[人体状态]
|
||||
N[心率 BPM]
|
||||
O[呼吸率 BPM]
|
||||
end
|
||||
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||||
A --> B --> C --> D
|
||||
D --> E
|
||||
D --> F
|
||||
D --> G --> H --> I --> J --> K --> L
|
||||
E --> M
|
||||
F --> M
|
||||
L --> N
|
||||
L --> O
|
||||
|
||||
style A fill:#FFE4B5
|
||||
style B fill:#E0FFFF
|
||||
style C fill:#E0FFFF
|
||||
style D fill:#E0FFFF
|
||||
style E fill:#FFDAB9
|
||||
style F fill:#FFDAB9
|
||||
style G fill:#98FB98
|
||||
style H fill:#98FB98
|
||||
style I fill:#98FB98
|
||||
style J fill:#DDA0DD
|
||||
style K fill:#DDA0DD
|
||||
style L fill:#DDA0DD
|
||||
style M fill:#F0E68C
|
||||
style N fill:#F0E68C
|
||||
style O fill:#F0E68C
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 关键参数说明
|
||||
|
||||
| 参数 | 值 | 说明 |
|
||||
|------|-----|------|
|
||||
| ADC采样率 | 200 Hz | 基础采样频率 |
|
||||
| 基础数据长度 | 1024 点 | 对应5.12秒数据 |
|
||||
| ADC分辨率 | 12位 | 0-4095 |
|
||||
| 参考电压 | 3.3V | 电压转换基准 |
|
||||
| 呼吸采样率 | 10 Hz | 降采样后频率 |
|
||||
| 心率采样率 | 50 Hz | 降采样后频率 |
|
||||
| 呼吸频率范围 | 0.1-0.6 Hz | 6-36 BPM |
|
||||
| 心率频率范围 | 0.6-3.0 Hz | 36-180 BPM |
|
||||
| 空人阈值 | 方差 < 1e-4 | 相位方差阈值 |
|
||||
| 活动阈值 | 能量 > 0.05 | 差分能量阈值 |
|
||||
|
||||
## 算法核心公式
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||||
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||||
### 1. 去直流
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||||
```
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||||
I'(n) = I(n) - mean(I)
|
||||
Q'(n) = Q(n) - mean(Q)
|
||||
```
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||||
|
||||
### 2. 相位计算
|
||||
```
|
||||
φ(n) = atan2(Q'(n), I'(n))
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 3. 相位展开
|
||||
```
|
||||
Δφ = φ(n) - φ(n-1)
|
||||
if Δφ > π: Δφ -= 2π
|
||||
if Δφ < -π: Δφ += 2π
|
||||
φ_unwrap(n) = φ_unwrap(n-1) + Δφ
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 4. 空人判断
|
||||
```
|
||||
Var(φ) = E[(φ - μ)²]
|
||||
if Var(φ) < 1e-4 → NO_PERSON
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 5. 活动检测
|
||||
```
|
||||
E = E[(φ(n) - φ(n-1))²]
|
||||
if E > 0.05 → MOTION
|
||||
else → STATIC_HUMAN
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 6. DFT频率估计
|
||||
```
|
||||
X(f) = Σ φ(n) × e^(-j2πfn)
|
||||
f_peak = arg max |X(f)|²
|
||||
BPM = f_peak × 60
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 任务调度图
|
||||
|
||||
```mermaid
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||||
graph TB
|
||||
subgraph FreeRTOS任务
|
||||
T1[雷达数据采集任务<br/>优先级: 4<br/>Core: 1]
|
||||
T2[串口数据任务<br/>优先级: 3<br/>Core: 1]
|
||||
end
|
||||
|
||||
subgraph 处理流程
|
||||
P1[ADC采集循环<br/>1024点 @ 200Hz]
|
||||
P2[调用radar_process]
|
||||
P3[状态判断]
|
||||
P4[频率估计]
|
||||
P5[串口输出]
|
||||
end
|
||||
|
||||
T1 --> P1 --> P2 --> P3 --> P4 --> P5
|
||||
T2 --> P5
|
||||
|
||||
style T1 fill:#FFB6C1
|
||||
style T2 fill:#87CEEB
|
||||
style P1 fill:#98FB98
|
||||
style P2 fill:#98FB98
|
||||
style P3 fill:#F0E68C
|
||||
style P4 fill:#F0E68C
|
||||
style P5 fill:#DDA0DD
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 状态机图
|
||||
|
||||
```mermaid
|
||||
stateDiagram-v2
|
||||
[*] --> NO_PERSON: 相位方差 < 1e-4
|
||||
NO_PERSON --> STATIC_HUMAN: 相位方差 ≥ 1e-4<br/>且差分能量 ≤ 0.05
|
||||
NO_PERSON --> MOTION: 相位方差 ≥ 1e-4<br/>且差分能量 > 0.05
|
||||
STATIC_HUMAN --> MOTION: 差分能量 > 0.05
|
||||
MOTION --> STATIC_HUMAN: 差分能量 ≤ 0.05
|
||||
STATIC_HUMAN --> NO_PERSON: 相位方差 < 1e-4
|
||||
MOTION --> NO_PERSON: 相位方差 < 1e-4
|
||||
|
||||
note right of NO_PERSON
|
||||
无人状态
|
||||
不进行频率估计
|
||||
end note
|
||||
|
||||
note right of STATIC_HUMAN
|
||||
人体静止
|
||||
进行呼吸/心率估计
|
||||
end note
|
||||
|
||||
note right of MOTION
|
||||
人体运动
|
||||
进行呼吸/心率估计
|
||||
但可能不准确
|
||||
end note
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 文件结构
|
||||
|
||||
```
|
||||
Rader_IQ第1版/
|
||||
├── src/
|
||||
│ ├── main.cpp # 主程序，任务调度
|
||||
│ ├── radar_vitals.cpp # IQ信号处理核心算法
|
||||
│ ├── radar_vitals.h # 接口定义和常量
|
||||
│ ├── io_flash.cpp # Flash存储
|
||||
│ └── io_flash.h
|
||||
├── include/ # 头文件目录
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├── lib/ # 库文件目录
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├── test/ # 测试目录
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└── platformio.ini # 项目配置
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```
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## 核心函数调用关系
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```mermaid
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graph TD
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A[main.cpp<br/>radarDataTask] --> B[radar_process]
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B --> C[去直流处理]
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C --> D[相位转换]
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D --> E[相位展开]
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E --> F[空人判断]
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E --> G[活动检测]
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E --> H[降采样]
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H --> I[呼吸频率估计]
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H --> J[心率估计]
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I --> K[后处理滤波]
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J --> K
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K --> L[radar_get_state]
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K --> M[radar_get_heart_bpm]
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K --> N[radar_get_resp_bpm]
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style A fill:#FFB6C1
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style B fill:#87CEEB
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style C fill:#E0FFFF
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style D fill:#E0FFFF
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style E fill:#E0FFFF
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style F fill:#FFDAB9
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style G fill:#FFDAB9
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style H fill:#98FB98
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style I fill:#F0E68C
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style J fill:#F0E68C
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style K fill:#DDA0DD
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style L fill:#90EE90
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style M fill:#90EE90
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style N fill:#90EE90
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```
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6
git.bat
6
git.bat
@@ -22,7 +22,11 @@ if "%commit_msg%"=="" set commit_msg=Update project
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%GIT_PATH% commit -m "%commit_msg%"
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echo.
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echo [4/5] 推送到远程仓库...
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echo [4/5] 拉取远程代码...
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%GIT_PATH% pull
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echo.
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echo [5/5] 推送到远程仓库...
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%GIT_PATH% push
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||||
echo.
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55
src/main.cpp
55
src/main.cpp
@@ -9,6 +9,32 @@
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static float I_buf[BASE_DATA_LEN];
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static float Q_buf[BASE_DATA_LEN];
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//雷达芯片串口数据打印
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void uartDataTask(void *parameter) {
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Serial.println("📡 串口数据读取任务启动");
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while(1) {
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if(Serial1.available()) {
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byte data = Serial1.read();
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//Serial.printf("%02X ", data);
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uint16_t raw_i = adc1_get_raw(ADC1_CHANNEL_8);
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||||
uint16_t raw_q = adc1_get_raw(ADC1_CHANNEL_9);
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float raw_i_voltage = (raw_i / 4095.0f) * 3.3f;
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||||
float raw_q_voltage = (raw_q / 4095.0f) * 3.3f;
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||||
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||||
raw_i = adc1_get_raw(ADC1_CHANNEL_0);
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||||
raw_q = adc1_get_raw(ADC1_CHANNEL_1);
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||||
float raw_i_voltage2 = (raw_i / 4095.0f) * 3.3f;
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||||
float raw_q_voltage2 = (raw_q / 4095.0f) * 3.3f;
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||||
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||||
Serial.printf("原:I=%.3f, Q=%.3f 放大:I=%.3f, Q=%.3f\n",raw_i_voltage, raw_q_voltage, raw_i_voltage2, raw_q_voltage2);
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||||
}
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}
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}
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||||
void radarDataTask(void *parameter) {
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Serial.println("📡 雷达数据采集任务启动");
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@@ -17,8 +43,8 @@ void radarDataTask(void *parameter) {
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||||
while(1) {
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for(int i = 0; i < BASE_DATA_LEN; i++) {
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||||
sample.i_value = adc1_get_raw(ADC1_CHANNEL_0);
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||||
sample.q_value = adc1_get_raw(ADC1_CHANNEL_1);
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||||
sample.i_value = adc1_get_raw(ADC1_CHANNEL_8);
|
||||
sample.q_value = adc1_get_raw(ADC1_CHANNEL_9);
|
||||
sample.timestamp = millis();
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||||
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||||
I_buf[i] = (sample.i_value / 4095.0f) * 3.3f;
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||||
@@ -39,10 +65,17 @@ void radarDataTask(void *parameter) {
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||||
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||||
human_state_t state = radar_get_state();
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||||
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||||
uint16_t raw_i = adc1_get_raw(ADC1_CHANNEL_0);
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||||
uint16_t raw_q = adc1_get_raw(ADC1_CHANNEL_1);
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||||
float raw_i_voltage = (raw_i / 4095.0f) * 3.3f;
|
||||
float raw_q_voltage = (raw_q / 4095.0f) * 3.3f;
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||||
if (state == NO_PERSON) {
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||||
Serial.printf("👤 No person - IQ电压: I=%.3fV, Q=%.3fV\n", avgI, avgQ);
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||||
Serial.printf("0-原始电压: I=%.3fV, Q=%.3fV - 放大电压: I=%.3fV, Q=%.3fV\n",
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||||
raw_i_voltage, raw_q_voltage, avgI, avgQ);
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||||
} else {
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||||
Serial.printf("👤 Human static - IQ电压: I=%.3fV, Q=%.3fV - 💓 心率: %.1f BPM, 呼吸: %.1f BPM\n", avgI, avgQ, radar_get_heart_bpm(), radar_get_resp_bpm());
|
||||
Serial.printf("1-原:I=%.3f, Q=%.3f 放大:I=%.3f, Q=%.3f -心率: %.1f BPM, 呼吸: %.1f BPM\n",
|
||||
raw_i_voltage, raw_q_voltage, avgI, avgQ, radar_get_heart_bpm(), radar_get_resp_bpm());
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||||
}
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||||
esp_task_wdt_reset();
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@@ -65,6 +98,9 @@ void setup() {
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// 初始化雷达
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radar_init();
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// 初始化Serial1串口 (RX:IO20, TX:IO19, 波特率:115200)
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Serial1.begin(115200, SERIAL_8N1, 20, 19);
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||||
// 创建雷达数据任务
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xTaskCreatePinnedToCore(
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||||
radarDataTask,
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@@ -76,6 +112,17 @@ void setup() {
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||||
1
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||||
);
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||||
// 创建串口数据任务
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||||
xTaskCreatePinnedToCore(
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||||
uartDataTask,
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||||
"UART Data Task",
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||||
4096,
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||||
NULL,
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||||
3,
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||||
NULL,
|
||||
1
|
||||
);
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Serial.println("✅ FreeRTOS任务创建成功");
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Serial.println("🎉 系统初始化完成，等待雷达数据...");
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