# Rader_IQ

基于ESP32-S3的雷达信号处理项目，用于人体存在检测、心率和呼吸率监测。

## 项目简介

本项目使用ESP32-S3微控制器和24GHz雷达传感器（R60ABD1）实现非接触式人体生命体征监测。通过处理原始IQ信号，系统能够实时检测人体存在状态，并准确测量心率和呼吸率。

## 主要功能

- **人体存在检测**：基于相位方差分析判断是否有人体存在
- **活动状态识别**：区分人体静止和运动状态
- **心率监测**：通过频域分析提取心率信号（40-180 BPM）
- **呼吸率监测**：通过频域分析提取呼吸率信号（4-40 BPM）
- **信号平滑处理**：使用移动平均滤波减少测量波动
- **异常值检测**：自动过滤超出生理范围的测量值

## 硬件平台

- **主控芯片**：ESP32-S3 WROOM
- **开发板**：FreeNove ESP32-S3 WROOM
- **雷达传感器**：R60ABD1 24GHz毫米波雷达
- **ADC配置**：12位分辨率，12dB衰减

## 技术栈

- **开发框架**：Arduino Framework
- **构建工具**：PlatformIO
- **主要库**：
  - ArduinoJson（JSON数据处理）
  - Modbus-ESP8266（Modbus通信）

## 项目结构

```
Rader_IQ/
├── src/
│   ├── main.cpp              # 主程序入口
│   ├── radar_vitals.h        # 雷达信号处理头文件
│   ├── radar_vitals.cpp      # 雷达信号处理实现
│   ├── io_flash.h            # IO和Flash管理头文件
│   └── io_flash.cpp          # IO和Flash管理实现
├── data_formats_explanation.md  # 数据格式说明文档
├── platformio.ini            # PlatformIO配置文件
└── README.md                 # 项目说明文档
```

## 核心算法

### 信号处理流程

1. **数据采集**：通过ADC采集I/Q两路原始信号
2. **去直流处理**：消除信号的直流分量
3. **相位计算**：使用atan2函数计算相位
4. **相位展开**：处理相位跳变，确保连续性
5. **人体检测**：基于相位方差判断人体存在
6. **活动识别**：基于相位差分能量判断运动状态
7. **频率估计**：使用简化DFT在特定频段搜索最大能量
8. **结果平滑**：移动平均滤波和异常值过滤

### 参数配置

- **采样率**：4000 Hz
- **数据长度**：256个样本
- **有效采样率**：200 Hz（经过20倍降采样）
- **心率频段**：0.8-2.5 Hz（48-150 BPM）
- **呼吸频段**：0.1-0.5 Hz（6-30 BPM）
- **平滑窗口**：10个样本

## 引脚定义

| 功能 | 引脚 | 说明 |
|------|------|------|
| I信号输入 | GPIO9 | ADC1_CHANNEL_0 |
| Q信号输入 | GPIO10 | ADC1_CHANNEL_1 |
| 网络LED | GPIO35 | 网络状态指示 |
| 配置清除 | GPIO4 | 配置清除指示灯 |
| 雷达启动 | GPIO36 | 雷达使能信号 |
| Boot按钮 | GPIO0 | 系统启动按钮 |

## 安装和配置

### 环境要求

- PlatformIO IDE（推荐使用VSCode + PlatformIO扩展）
- ESP32-S3开发板
- R60ABD1雷达传感器模块

### 安装步骤

1. 克隆或下载本项目
2. 使用PlatformIO打开项目
3. 连接ESP32-S3开发板
4. 上传程序到开发板
5. 通过串口监视器查看输出（115200波特率）

### 编译和上传

```bash
# 编译项目
pio run

# 上传到开发板
pio run --target upload

# 监视串口输出
pio device monitor
```

## 数据输出格式

系统通过串口输出实时监测数据，格式如下：

```
👤 Human moving - IQ电压: I=1.570V, Q=1.572V - 💓 心率: 72.0 BPM, 呼吸: 16.0 BPM
```

### 状态说明

- **No person**：未检测到人体
- **Human moving**：检测到人体运动
- **Human static**：检测到人体静止

### 数据字段

- **IQ电压**：I和Q通道的平均电压值
- **心率**：实时心率（BPM）
- **呼吸率**：实时呼吸率（BPM）

## 性能特点

- **实时性**：每256个样本更新一次结果
- **准确性**：通过频域分析提高测量精度
- **稳定性**：多层滤波处理减少波动
- **鲁棒性**：异常值检测确保数据可靠性

## 开发说明

### 代码规范

- 使用C++编程语言
- 遵循Arduino编码规范
- 使用FreeRTOS多任务处理
- 模块化设计，便于维护和扩展

### 调试建议

- 使用串口监视器查看实时输出
- 调整滤波参数以适应不同环境
- 根据实际需求修改频段范围
- 注意ADC采样率和处理能力的平衡

### 扩展功能

- 添加BLE或WiFi通信功能
- 集成数据存储和上传功能
- 开发移动端或Web端监控界面
- 添加多目标检测功能

## 常见问题

### 心率和呼吸率波动大

- 确保雷达传感器位置正确
- 避免环境中有强干扰源
- 调整平滑窗口大小
- 检查传感器连接是否稳定

### 检测不到人体

- 检查雷达传感器供电
- 确认传感器工作正常
- 调整检测阈值参数
- 检查ADC通道配置

## 许可证

本项目仅供学习和研究使用。

## 联系方式

如有问题或建议，请通过项目仓库联系。

## 更新日志

### v1.0
- 初始版本发布
- 实现基本的人体检测和生命体征监测
- 添加信号平滑和异常值处理功能