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Let'sdo2025年第2期—智能手环DIY成果贴 Featherboard 健康监测系统开发

源代码：

五、总结与展望

本项目成功实现了基于 MAX78000FTHR 开发板的健康监测系统，集成了 RGB 灯控制、OLED 显示、心率血氧监测和 RTC 时间显示等功能。通过菜单系统实现了良好的用户交互，各项功能运行稳定。

通过本项目，深入掌握了 MaximMicrosSDK 的使用方法，熟悉了 I2C 外设驱动开发和嵌入式系统菜单设计，为后续更复杂的嵌入式应用开发奠定了基础。

未来展望：利用了 MAX78000 的 NPU 硬件加速能力，将传统生理信号采集升级为智能健康监测。

AI8x Model Zoo 是 Maxim Integrated / Analog Devices 提供的神经网络模型库，适配 MAX78000、MAX78002 等 AI 微控制器。它包含了 ECG 信号分类模型，这个模型的作用是：

• 识别 ECG（心电图）波形中的节律异常或类别（如正常、房颤、早搏等）。

• 可直接部署到 MAX78000 的 NPU（Neural Processing Unit） 上进行推理。

• 模型输入为处理后的 ECG 信号片段（一般经过滤波和分段），输出为类别概率。

  该模型主要是 心电信号分类（electrical activity analysis），而非 PPG（光电容积脉搏波）信号分析，但架构和部署流程类似。

  如果要做 PPG-based 心率/血氧或情绪监测，可以以此为模板重新训练模型。将 PPG 波形片段（红光/红外通道）输入网络，用分类或回归方式输出心率或血氧值。

  将基于 MAX78000 NPU 的 ECG 模型结构，改造成适合 PPG 智能检测（心率+血氧+异常识别） 的模型，后续完成完整迁移与训练方案（含数据准备、量化、AI8x SDK 转换与部署流程）。