1.MAX30102心率和血氧浓度值连接图

2.MAX30102工作原理

工作原理

MAX30102采用PPG光电容积脉搏波描记法(PhotoPlethysmoGraphy)测量数据，微控制器对这些数据进行处理运算过后得到心率血氧数值，再通过I2C或UART接口输出，大大降低了传感器的使用难度和对主控的资源占用。同时该传感器还配备有对应的上位机，可通过电脑直接读取数据。 

心率测量
含氧血红蛋白（HbO2）具有吸收红外光的特性，血液越红，吸收的红外光就越多。当心脏跳动时，血液被泵入和泵出，其反射光的强弱会发生变化（吸收红外光的量会变化），光电探测器接收透过皮肤的光线，将其转化为电信号，产生变化的波形。通过测量这些电信号的变化，可以计算出心率。

所以，只要得到的PPG信号比较理想，就能够较为准确的算出心率。但是，由于测量时总会出现某些干扰，所以我们需要进行滤波处理。然后得到在一段时间内的波峰数量即可计算出心率。

例如：在时间T秒内，有N个波峰。

Heart rate=（N/T）*60 = 60N / T (单位：次/min)

血氧测量
血液中有含氧血红蛋白（HbO2）和脱氧血红蛋白（Hb），这两个血红蛋白的吸收光谱不一样。脱氧血红蛋白（Hb）吸收更多的红光，而含氧血红蛋白（HbO2）吸收更多的红外光。而MAX30102能够同时发射红光和红外光，通过光电检测器检测反射光量，可以判断出红光、红外光被吸收的多少，从而推断出含氧血红蛋白（HbO2）和脱氧血红蛋白（Hb）所占的比例。最后，可以计算出血压中的氧含量。

R = (ACred / DCred) / (ACired / DCired)

    =((ir_max+ir_min)(red_max-red_min) )/ ((red_max+red_min)(irmax-ir_min))

SpO2 = -45.060 * R * R+ 30.354 * R + 94.845 

SpO2即血氧浓度值，BPM是心率

3.源代码 

heartrate_monitor.py 

from max30102 import MAX30102
import hrcalc
import threading
import time
import numpy as np


class HeartRateMonitor(object):
    """
    A class that encapsulates the max30102 device into a thread
    """

    LOOP_TIME = 0.01

    def __init__(self, print_raw=False, print_result=False):
        self.bpm = 0
        if print_raw is True:
            print('IR, Red')
        self.print_raw = print_raw
        self.print_result = print_result

    def run_sensor(self):
        sensor = MAX30102()
        ir_data = []
        red_data = []
        bpms = []
        
        # data for show
        self.spos = []
        self.bpms = []

        # run until told to stop
        while not self._thread.stopped:
            # check if any data is available
            num_bytes = sensor.get_data_present()
            if num_bytes > 0:
                # grab all the data and stash it into arrays
                while num_bytes > 0:
                    red, ir = sensor.read_fifo()
                    num_bytes -= 1
                    ir_data.append(ir)
                    red_data.append(red)
                    if self.print_raw:
                        print("{0}, {1}".format(ir, red))

                while len(ir_data) > 100:
                    ir_data.pop(0)
                    red_data.pop(0)

                if len(ir_data) == 100:
                    bpm, valid_bpm, spo2, valid_spo2 = hrcalc.calc_hr_and_spo2(ir_data, red_data)
                    if valid_bpm:
                        bpms.append(bpm)
                        while len(bpms) > 4:
                            bpms.pop(0)
                        self.bpm = np.mean(bpms)
                        if (np.mean(ir_data) < 50000 and np.mean(red_data) < 50000):
                            self.bpm = 0
                            if self.print_result:
                                print("Finger not detected")
                        if self.print_result:
                            print("BPM: {0}, SpO2: {1}".format(self.bpm, spo2))
                            
                        if spo2 > 0:
                            self.bpms.appen