Monitor heart rate and SPO2 with MAX30102

Pulse oximeter using MAX30102

https://androiphone.uvs.jp/?p=3184&lang=en

COVID-19 and pulse oximeterA good way to know the severity of Covid-19 is to use a passel oximeter. However, there is a global shortage of pulse oximeters. I have built a pulse oximeter using the MAX30102 sensor. This could be helpful if my family member gets infected. How to connect the ESP8266 to MAX3012MAX80102 sensor connects to ESP8366 using the I2C interface. The connection was made by referring to the following figure. 3.3k Ohm resistance is also available at 3.3-10k ohmsYou have ...

I made a pulse oximeter using the MAX30102.

Random Nerd Tutorials

ESP32/ESP8266 Plot Sensor Readings in Real Time Charts | Random Nerd Tutorials

https://randomnerdtutorials.com/esp32-esp8266-plot-chart-web-server/

Learn how to plot sensor readings on ESP32 or ESP8266 web server using Arduino IDE. The ESP will have three real time charts with new readings added every 30 seconds.

I found an article that graphs temperature, humidity and air pressure using Hightcharts and a BME280 sensor.

Then I found a video of their smartphone showing their heart rate and SPO2 in real time. Values are volatile.

Introduction of SPIFFS

I thought I would use the HighCharts library to display heart rate and SPO2 in real time. For that, I had to install the “SPIFFS file system uploader” in the ArduinoIDE. I’ll put the html file in SPIFF. That way, I can access the html and view the heart rate and SPO2 using HighCharts!

mgo-tec電子工作

Arduino IDE に ESP8266 SPIFFS ファイルシステムアップローダーをインストールす...

https://www.mgo-tec.com/spiffs-filesystem-uploader01-html

Arduino IDEにESP-WROOM-02(ESP8266)専用のプラグイン、SPIFFSファイルシステムアップローダーをインストールする方法を解説しています。ESP8266チップにプログラム領域4MB中、最大3MBまでユーザー領域のデータを書き込むことができます。

I consulted the site above.

Finally, if “ESP8266 Sketch Data Upload” is added, it is OK.

Connection between MAX30102 and ESP8266

Same as my previous post. You may want to refer to it.

ANDROIPHONE

Making a pulse oximeter using MAX30102

https://androiphone.uvs.jp/?p=3184&lang=en

ANDROIPHONE

[ESP8266] ESP8266(ESP-01・ESP-12・ESP-WROOM-02)にスケッチを書き込むための治具...

https://androiphone.uvs.jp/?p=2819

ESP8266モジュールは沢山あり、技適の問題にも前記事で触るところまで記事にした。ESP-01でもESP-12EでもESP-WROOM-02でもESP8266シリーズであれば、ブートモードの設定などは同じなのでESP8266モジュールの括りで記事を書いていこうとおもう。主に参考にしたサイトは以下で、治具づくりのベースとなっている。ESP8266のブートオプションまず、ESP8266のブートオプションを確認する。(抜粋)ESP8266のブートは3種類ある。通常起動モード　　　　：　転送したスケッチを動作させるFlashメモリからの起動モードプログラム書込モード　...

Contents of index.html

I used index.html from the article above as a reference. The following is the content of index.html

<!DOCTYPE HTML><html>
<head>
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
  <script src="https://code.highcharts.com/highcharts.js"></script>
  <style>
    body {
      min-width: 310px;
    	max-width: 800px;
    	height: 400px;
      margin: 0 auto;
    }
    h2 {
      font-family: Arial;
      font-size: 2.5rem;
      text-align: center;
    }
  </style>
</head>
<body>
  <h2>心拍数・SpO2</h2>
  <div id="chart-hr" class="container"></div>
  <div id="chart-spo2" class="container"></div>
</body>
<script>

// UTCを使わずにJSTを使う
Highcharts.setOptions({
   global: {
            useUTC: false
           }
   });
   
var chartHR = new Highcharts.Chart({
  chart:{ renderTo : 'chart-hr' },
  title: { text: '心拍数(HR)' },
  series: [{
    showInLegend: false,
    data: []
  }],
  plotOptions: {
    line: { animation: false,
      dataLabels: { enabled: true }
    },
    series: { color: '#059e8a' }
  },
  xAxis: { type: 'datetime',
    dateTimeLabelFormats: { second: '%H:%M:%S' }
  },
  yAxis: {
    title: { text: 'HR(拍/分)' },
    min : 30,
    max : 150,
    
    plotBands: [{ 
        // 徐脈
        from: 0,
        to: 60,
        color: 'rgba(68, 170, 213, 0.1)',
        label: {
          text: '徐脈',
          style: {
           color: '#606060'
          }
        }
      },{
        // 頻脈
        from: 100,
        to: 200,
        color: 'rgba(250, 75, 130, 0.1)',
        label: {
          text: '頻脈',
          style: {
           color: '#606060'
          }
        }
      }
    ]
  },
  credits: { enabled: false }
});
setInterval(function ( ) {
  var xhttp = new XMLHttpRequest();
  xhttp.onreadystatechange = function() {
    if (this.readyState == 4 && this.status == 200) {
      var x = (new Date()).getTime(),
          y = parseFloat(this.responseText);
      //console.log(this.responseText);
      if(chartHR.series[0].data.length > 40) {
        chartHR.series[0].addPoint([x, y], true, true, true);
      } else {
        chartHR.series[0].addPoint([x, y], true, false, true);
      }
    }
  };
  xhttp.open("GET", "/hr", true);
  xhttp.send();
}, 1000 ) ;

var chartSPO2 = new Highcharts.Chart({
  chart:{ renderTo:'chart-spo2' },
  title: { text: '血中酸素飽和度(SpO2)' },
  series: [{
    showInLegend: false,
    data: []
  }],
  plotOptions: {
    line: { animation: false,
      dataLabels: { enabled: true }
    }
  },
  xAxis: {
    type: 'datetime',
    dateTimeLabelFormats: { second: '%H:%M:%S' }
  },
  yAxis: {
    title: { text: 'SpO2(%)' },
    min : 80,
    max : 100,
    
        plotBands: [{ 
        // 90-95%
        from: 90,
        to: 95,
        color: 'rgba(255, 255, 65, 0.4)',
        label: {
          text: '90-95%',
          style: {
           color: '#606060'
          }
        }
      },{
        // 90以下
        from: 0,
        to: 90,
        color: 'rgba(250, 75, 130, 0.1)',
        label: {
          text: '< 90%',
          style: {
           color: '#606060'
          }
        }
      }
    ]
    
  },
  credits: { enabled: false }
});
setInterval(function ( ) {
  var xhttp = new XMLHttpRequest();
  xhttp.onreadystatechange = function() {
    if (this.readyState == 4 && this.status == 200) {
      var x = (new Date()).getTime(),
          y = parseFloat(this.responseText);
      //console.log(this.responseText);
      if(chartSPO2.series[0].data.length > 40) {
        chartSPO2.series[0].addPoint([x, y], true, true, true);
      } else {
        chartSPO2.series[0].addPoint([x, y], true, false, true);
      }
    }
  };
  xhttp.open("GET", "/spo2", true);
  xhttp.send();
}, 1000 ) ;
</script>
</html>

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<!DOCTYPE HTML><html>

<head>

<style>

body {

min-width: 310px;

max-width: 800px;

height: 400px;

margin: 0 auto;

}

h2 {

font-family: Arial;

font-size: 2.5rem;

text-align: center;

}

</style>

</head>

<body>

</body>

// UTCを使わずにJSTを使う

Highcharts.setOptions({

global: {

useUTC: false

}

});

var chartHR = new Highcharts.Chart({

chart:{ renderTo : 'chart-hr' },

title: { text: '心拍数(HR)' },

series: [{

showInLegend: false,

data: []

}],

plotOptions: {

line: { animation: false,

dataLabels: { enabled: true }

series: { color: '#059e8a' }

xAxis: { type: 'datetime',

dateTimeLabelFormats: { second: '%H:%M:%S' }

yAxis: {

title: { text: 'HR(拍/分)' },

min : 30,

max : 150,

plotBands: [{

// 徐脈

from: 0,

to: 60,

color: 'rgba(68, 170, 213, 0.1)',

label: {

text: '徐脈',

style: {

color: '#606060'

}

},{

// 頻脈

from: 100,

to: 200,

color: 'rgba(250, 75, 130, 0.1)',

label: {

text: '頻脈',

style: {

color: '#606060'

}

]

credits: { enabled: false }

});

setInterval(function ( ) {

var xhttp = new XMLHttpRequest();

xhttp.onreadystatechange = function() {

if (this.readyState == 4 && this.status == 200) {

var x = (new Date()).getTime(),

y = parseFloat(this.responseText);

//console.log(this.responseText);

if(chartHR.series[0].data.length > 40) {

chartHR.series[0].addPoint([x, y], true, true, true);

} else {

chartHR.series[0].addPoint([x, y], true, false, true);

}

};

xhttp.open("GET", "/hr", true);

xhttp.send();

}, 1000 ) ;

var chartSPO2 = new Highcharts.Chart({

chart:{ renderTo:'chart-spo2' },

title: { text: '血中酸素飽和度(SpO2)' },

series: [{

showInLegend: false,

data: []

}],

plotOptions: {

line: { animation: false,

dataLabels: { enabled: true }

}

xAxis: {

type: 'datetime',

dateTimeLabelFormats: { second: '%H:%M:%S' }

yAxis: {

title: { text: 'SpO2(%)' },

min : 80,

max : 100,

plotBands: [{

// 90-95%

from: 90,

to: 95,

color: 'rgba(255, 255, 65, 0.4)',

label: {

text: '90-95%',

style: {

color: '#606060'

}

},{

// 90以下

from: 0,

to: 90,

color: 'rgba(250, 75, 130, 0.1)',

label: {

text: '< 90%',

style: {

color: '#606060'

}

]

credits: { enabled: false }

});

setInterval(function ( ) {

var xhttp = new XMLHttpRequest();

xhttp.onreadystatechange = function() {

if (this.readyState == 4 && this.status == 200) {

var x = (new Date()).getTime(),

y = parseFloat(this.responseText);

//console.log(this.responseText);

if(chartSPO2.series[0].data.length > 40) {

chartSPO2.series[0].addPoint([x, y], true, true, true);

} else {

chartSPO2.series[0].addPoint([x, y], true, false, true);

}

};

xhttp.open("GET", "/spo2", true);

xhttp.send();

}, 1000 ) ;

</script>

</html>

Heart rate and SPO2 were set as the graphs to be displayed. The minimum and maximum values of the X and Y axes were changed. The data update interval was changed to every 1 second.

Contents of the sketch

I created a server with ESP8266. I have also enhanced the heart rate and SPO2 noise processing. So, The code in my previous article is more readable.

ANDROIPHONE

Making a pulse oximeter using MAX30102

https://androiphone.uvs.jp/?p=3184&lang=en

#ifdef ESP32
  #include <WiFi.h>
  #include <ESPAsyncWebServer.h>
  #include <SPIFFS.h>
#else
  #include <Arduino.h>
  #include <ESP8266WiFi.h>
  #include <Hash.h>
  #include <ESPAsyncTCP.h>
  #include <ESPAsyncWebServer.h>
  #include <FS.h>
#endif

#include <Wire.h>
#include "MAX30105.h"

#include <movingAvg.h>   

MAX30105 particleSensor;

//------ Wifi AP情報
const char* ssid = "<SSID>";
const char* password = "<パスワード>";

//------ 定数定義
const uint32_t TH_FIN = 7000;   //指が置いてあるかどうかの閾値
const int32_t  TH_AMOUNT = 250; //パルスの起点となる検出変化量

const int32_t MIN_INIT = 9999999; //最小値の初期値
const int32_t MAX_INIT = 0;       //最大値の初期値

//表示する心拍数とSpO2の範囲(用途により適宜変更)
const uint32_t DISP_MIN_HR   = 30;
const uint32_t DISP_MAX_HR   = 200;
const uint32_t DISP_MIN_SPO2 = 70;
const uint32_t DISP_MAX_SPO2 = 100;

//瞬間心拍数の許容範囲(デフォルトは表示範囲と一緒)
const uint32_t MAX_MOMENT_HR = DISP_MAX_HR;
const uint32_t MIN_MOMENT_HR = DISP_MIN_HR;

//ノイズと判断するカットレート 0.3　 移動平均の+-30%の変化を認める
// ex ) 移動平均70拍 : 49～91の範囲外はカットオフする
const double NOISE_CUTOFF_RATE = 0.3;

//HRの移動平均データのリセットするカットオフの連続回数
const uint32_t MAX_CUTOFF_COUNT = 5;

//パルス検出保持変数
long l_time = millis();    //最後のパルス検出時間の保持
int32_t before_ir_v = 0;   //最後のir_v値保持
int32_t b_diff = 0;        // 最後の差の保持
long pulse_interval = -1;  // パルス間隔時間

//1パルス中の生データの最大・最小値の保持
int32_t min_ir_v = MIN_INIT ,max_ir_v  = MAX_INIT;
int32_t min_red_v= MIN_INIT ,max_red_v = MAX_INIT;

//生データの変化値の保持
int32_t diff = 0;

//移動平均値(IR_DC、RED_DC)　デフォルトは30(大体20～50の範囲で指定)サンプル
movingAvg avgIr_v(30);
movingAvg avgRed_v(30);

//移動平均値(心拍数は直近3ビート、SPO2は5ビートの平均)
movingAvg avgHR(3);
movingAvg avgSPO2(5);

//連続カットオフ回数
//MAX_CUTOFF_COUNT回連続でカットオフされたらavg_HRをリセットする
int32_t cutoff_c = 0;

//グラフ描記用のサーバー
AsyncWebServer server(80);

void setup()
{
  Wire.begin(0,2);                       // I2Cのピン設定
  Serial.begin(115200);
  
  Serial.println("");
  Serial.println("Initializing...");

  // センサー初期化
  while(!particleSensor.begin(Wire, I2C_SPEED_FAST)){
    Serial.print(".");
  }
  Serial.println("OK!");
  
  byte ledBrightness = 0x1F; //Options: 0=Off to 255=50mA
  byte diffmpleAverage = 8; //Options: 1, 2, 4, 8, 16, 32
  byte ledMode = 2; //Options: 1 = Red only, 2 = Red + IR, 3 = Red + IR + Green
  int diffmpleRate = 400; //Options: 50, 100, 200, 400, 800, 1000, 1600, 3200
  int pulse_intervalWidth = 411; //Options: 69, 118, 215, 411
  int adcRange = 4096; //Options: 2048, 4096, 8192, 16384

  particleSensor.setup(ledBrightness, diffmpleAverage, ledMode, diffmpleRate, pulse_intervalWidth, adcRange); //Configure sensor with these settings

  //初期値として一回読んでおく(ir_vをパルス計測に用いる)
  before_ir_v =  particleSensor.getRed();
  
  //パルス最終取得時間の初期化
  l_time = millis();

  //移動平均ライブラリの初期化
  avgIr_v.begin();
  avgRed_v.begin();
  avgHR.begin();
  avgSPO2.begin();

 // Initialize SPIFFS
  if(!SPIFFS.begin()){
    Serial.println("An Error has occurred while mounting SPIFFS");
    return;
  }

  // Connect to Wi-Fi
  WiFi.begin(ssid, password);
  while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) {
    delay(1000);
    Serial.println("Connecting to WiFi..");
  }

  // IPアドレス　http://XXX.XXX.XXX.XXX/index.html にアクセス
  Serial.println(WiFi.localIP());

  // グラフ描記のルート index.html
  server.on("/", HTTP_GET, [](AsyncWebServerRequest *request){
    request->send(SPIFFS, "/index.html");
  });
  
  //心拍数
  server.on("/hr", HTTP_GET, [](AsyncWebServerRequest *request){
    char hr_st[10];
    if(avgHR.getCount()>0){
      dtostrf((double)avgHR.getAvg() / 1000.0, 0, 2,hr_st);
    }else{
      sprintf(hr_st,"0.00");
    }
    request->send_P(200, "text/plain", hr_st);
  });
  
  //SPO2
  server.on("/spo2", HTTP_GET, [](AsyncWebServerRequest *request){
    char spo2_st[10];
    if(avgSPO2.getCount()>0){
      dtostrf((double)avgSPO2.getAvg() / 1000.0, 0, 2,spo2_st);
    }else{
      sprintf(spo2_st,"0.00");
    }
    request->send_P(200, "text/plain", spo2_st);
  });
  
  //簡易ECG 高速で読みだせばEGCグラフも描記できるかも　※未実装
  server.on("/ecg", HTTP_GET, [](AsyncWebServerRequest *request){
    char ecg_st[10];
    sprintf(ecg_st,"%d",diff);
    request->send_P(200, "text/plain", ecg_st);
  });

  // Start server
  server.begin();  
}

void loop(
{
  //逆になっている。センサーが逆を返しているので各自チェック
  uint32_t red_v = particleSensor.getIR();
  uint32_t ir_v = particleSensor.getRed();

  //指を置いているか
  if(red_v< TH_FIN || ir_v < TH_FIN) return;

  //移動平均値(IR_DC RED_DCの算出)
  double ir_v_dc = avgIr_v.reading(ir_v);
  double red_v_dc = avgRed_v.reading(red_v);
  
  //IRとREDのACを求める為に最大値・最初値の更新
  if(ir_v<min_ir_v) min_ir_v = ir_v;
  if(ir_v>max_ir_v) max_ir_v = ir_v;

  if(red_v<min_red_v) min_red_v = red_v;
  if(red_v>max_red_v) max_red_v = red_v;

  //パルス検出にはir_vを利用。前回との差分(変化値)を求める
  diff =  before_ir_v - ir_v;
  
  //TH_AMOUNT以上の変化がある場合、パルス起点と推定
  if(b_diff < TH_AMOUNT && diff > TH_AMOUNT){
    
    //1パルスの時間を計算
    pulse_interval = millis() - l_time;
    l_time = millis();
    
    //推定されるパルスの瞬間心拍数の計算
    double hr_r = 60000.0/pulse_interval;

    boolean f;
    if(avgHR.getCount()>=3){
      //移動平均avgHRでhr_rの妥当性を判断(+-NOISE_CUTOFF_RATEの範囲内にあるか)
      double hr_avg =  (double)avgHR.getAvg() / 1000.0;
      f = hr_r > hr_avg*(1.0-NOISE_CUTOFF_RATE) && hr_r < hr_avg*(1.0+NOISE_CUTOFF_RATE);
    }else{
      //移動平均がない場合はしゅんかん定義の心拍数の範囲内かどうか
      f = hr_r >= (double)MIN_MOMENT_HR && hr_r <= (double)MAX_MOMENT_HR;
    }
    
    if(f){
      //連続カットオフカウントのリセット
      cutoff_c = 0;
       
      //1パルスの時間より心拍数の計算。avgHRは整数のみなので1000倍して1000で割り小数保持
      double hr =  (double)avgHR.reading(hr_r * 1000.0 ) / 1000.0;
      
      //SPO2の計算
      //IR・REDのACを求める(振幅最大-振幅最小)
      int32_t ir_v_ac = max_ir_v-min_ir_v;
      int32_t red_v_ac = max_red_v-min_red_v;
  
      // R = (AC_RED / DC_RED) / (AC_IR / DC_IR)の計算式より
      double red_div = double(red_v_ac)/red_v_dc;
      double ir_div = double(ir_v_ac)/ir_v_dc;
      double R = red_div / ir_div;
      
      // SPO2 = -45.060*R^2 + 30.354*R + 94.845 これはspo2_algorithm.cppにあったのを準用
      // 乗除1000は小数保持のため
      double spo2 = (double)avgSPO2.reading((-45.060*R*R + 30.354*R + 94.845)*1000.0) / 1000.0;
  
      //最大値・最小値の初期化
      min_ir_v = MIN_INIT;
      max_ir_v = MAX_INIT;
      min_red_v = MIN_INIT;
      max_red_v = MAX_INIT;
  
  
      //心拍数とSPO2の表示(範囲は定義で変更可)
      if(hr <= DISP_MAX_HR && hr >= DISP_MIN_HR && spo2 <= DISP_MAX_SPO2 && spo2 >= DISP_MIN_SPO2){    
        Serial.print(hr);
        Serial.print(",");
        Serial.println(spo2);
      }
    
    }else{
      //瞬間心拍範囲外・カットオフ
      cutoff_c++;
      if(cutoff_c >= MAX_CUTOFF_COUNT){
        avgHR.reset();
        //Serial.println("avgHR reset");
      }
    }
        
  }

  //パルス検出用値の保持
  before_ir_v = ir_v;
  b_diff = diff;

}

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#ifdef ESP32

#include <WiFi.h>

#include <ESPAsyncWebServer.h>

#include <SPIFFS.h>

#else

#include <Arduino.h>

#include <ESP8266WiFi.h>

#include <Hash.h>

#include <ESPAsyncTCP.h>

#include <ESPAsyncWebServer.h>

#include <FS.h>

#endif

#include <Wire.h>

#include "MAX30105.h"

#include <movingAvg.h>

MAX30105 particleSensor;

//------ Wifi AP情報

const char* ssid = "<SSID>";

const char* password = "<パスワード>";

//------ 定数定義

const uint32_t TH_FIN = 7000; //指が置いてあるかどうかの閾値

const int32_t TH_AMOUNT = 250; //パルスの起点となる検出変化量

const int32_t MIN_INIT = 9999999; //最小値の初期値

const int32_t MAX_INIT = 0; //最大値の初期値

//表示する心拍数とSpO2の範囲(用途により適宜変更)

const uint32_t DISP_MIN_HR = 30;

const uint32_t DISP_MAX_HR = 200;

const uint32_t DISP_MIN_SPO2 = 70;

const uint32_t DISP_MAX_SPO2 = 100;

//瞬間心拍数の許容範囲(デフォルトは表示範囲と一緒)

const uint32_t MAX_MOMENT_HR = DISP_MAX_HR;

const uint32_t MIN_MOMENT_HR = DISP_MIN_HR;

//ノイズと判断するカットレート 0.3　移動平均の+-30%の変化を認める

// ex ) 移動平均70拍 : 49～91の範囲外はカットオフする

const double NOISE_CUTOFF_RATE = 0.3;

//HRの移動平均データのリセットするカットオフの連続回数

const uint32_t MAX_CUTOFF_COUNT = 5;

//パルス検出保持変数

long l_time = millis(); //最後のパルス検出時間の保持

int32_t before_ir_v = 0; //最後のir_v値保持

int32_t b_diff = 0; // 最後の差の保持

long pulse_interval = -1; // パルス間隔時間

//1パルス中の生データの最大・最小値の保持

int32_t min_ir_v = MIN_INIT ,max_ir_v = MAX_INIT;

int32_t min_red_v= MIN_INIT ,max_red_v = MAX_INIT;

//生データの変化値の保持

int32_t diff = 0;

//移動平均値(IR_DC、RED_DC)　デフォルトは30(大体20～50の範囲で指定)サンプル

movingAvg avgIr_v(30);

movingAvg avgRed_v(30);

//移動平均値(心拍数は直近3ビート、SPO2は5ビートの平均)

movingAvg avgHR(3);

movingAvg avgSPO2(5);

//連続カットオフ回数

//MAX_CUTOFF_COUNT回連続でカットオフされたらavg_HRをリセットする

int32_t cutoff_c = 0;

//グラフ描記用のサーバー

AsyncWebServer server(80);

void setup()

{

Wire.begin(0,2); // I2Cのピン設定

Serial.begin(115200);

Serial.println("");

Serial.println("Initializing...");

// センサー初期化

while(!particleSensor.begin(Wire, I2C_SPEED_FAST)){

Serial.print(".");

}

Serial.println("OK!");

byte ledBrightness = 0x1F; //Options: 0=Off to 255=50mA

byte diffmpleAverage = 8; //Options: 1, 2, 4, 8, 16, 32

byte ledMode = 2; //Options: 1 = Red only, 2 = Red + IR, 3 = Red + IR + Green

int diffmpleRate = 400; //Options: 50, 100, 200, 400, 800, 1000, 1600, 3200

int pulse_intervalWidth = 411; //Options: 69, 118, 215, 411

int adcRange = 4096; //Options: 2048, 4096, 8192, 16384

particleSensor.setup(ledBrightness, diffmpleAverage, ledMode, diffmpleRate, pulse_intervalWidth, adcRange); //Configure sensor with these settings

//初期値として一回読んでおく(ir_vをパルス計測に用いる)

before_ir_v = particleSensor.getRed();

//パルス最終取得時間の初期化

l_time = millis();

//移動平均ライブラリの初期化

avgIr_v.begin();

avgRed_v.begin();

avgHR.begin();

avgSPO2.begin();

// Initialize SPIFFS

if(!SPIFFS.begin()){

Serial.println("An Error has occurred while mounting SPIFFS");

return;

}

// Connect to Wi-Fi

WiFi.begin(ssid, password);

while (WiFi.status() != WL_CONNECTED) {

delay(1000);

Serial.println("Connecting to WiFi..");

}

// IPアドレス　http://XXX.XXX.XXX.XXX/index.html にアクセス

Serial.println(WiFi.localIP());

// グラフ描記のルート index.html

server.on("/", HTTP_GET, [](AsyncWebServerRequest *request){

request->send(SPIFFS, "/index.html");

});

//心拍数

server.on("/hr", HTTP_GET, [](AsyncWebServerRequest *request){

char hr_st[10];

if(avgHR.getCount()>0){

dtostrf((double)avgHR.getAvg() / 1000.0, 0, 2,hr_st);

}else{

sprintf(hr_st,"0.00");

}

request->send_P(200, "text/plain", hr_st);

});

//SPO2

server.on("/spo2", HTTP_GET, [](AsyncWebServerRequest *request){

char spo2_st[10];

if(avgSPO2.getCount()>0){

dtostrf((double)avgSPO2.getAvg() / 1000.0, 0, 2,spo2_st);

}else{

sprintf(spo2_st,"0.00");

}

request->send_P(200, "text/plain", spo2_st);

});

//簡易ECG 高速で読みだせばEGCグラフも描記できるかも　※未実装

server.on("/ecg", HTTP_GET, [](AsyncWebServerRequest *request){

char ecg_st[10];

sprintf(ecg_st,"%d",diff);

request->send_P(200, "text/plain", ecg_st);

});

// Start server

server.begin();

}

void loop(

{

//逆になっている。センサーが逆を返しているので各自チェック

uint32_t red_v = particleSensor.getIR();

uint32_t ir_v = particleSensor.getRed();

//指を置いているか

if(red_v< TH_FIN || ir_v < TH_FIN) return;

//移動平均値(IR_DC RED_DCの算出)

double ir_v_dc = avgIr_v.reading(ir_v);

double red_v_dc = avgRed_v.reading(red_v);

//IRとREDのACを求める為に最大値・最初値の更新

if(ir_v<min_ir_v) min_ir_v = ir_v;

if(ir_v>max_ir_v) max_ir_v = ir_v;

if(red_v<min_red_v) min_red_v = red_v;

if(red_v>max_red_v) max_red_v = red_v;

//パルス検出にはir_vを利用。前回との差分(変化値)を求める

diff = before_ir_v - ir_v;

//TH_AMOUNT以上の変化がある場合、パルス起点と推定

if(b_diff < TH_AMOUNT && diff > TH_AMOUNT){

//1パルスの時間を計算

pulse_interval = millis() - l_time;

l_time = millis();

//推定されるパルスの瞬間心拍数の計算

double hr_r = 60000.0/pulse_interval;

boolean f;

if(avgHR.getCount()>=3){

//移動平均avgHRでhr_rの妥当性を判断(+-NOISE_CUTOFF_RATEの範囲内にあるか)

double hr_avg = (double)avgHR.getAvg() / 1000.0;

f = hr_r > hr_avg*(1.0-NOISE_CUTOFF_RATE) && hr_r < hr_avg*(1.0+NOISE_CUTOFF_RATE);

}else{

//移動平均がない場合はしゅんかん定義の心拍数の範囲内かどうか

f = hr_r >= (double)MIN_MOMENT_HR && hr_r <= (double)MAX_MOMENT_HR;

}

if(f){

//連続カットオフカウントのリセット

cutoff_c = 0;

//1パルスの時間より心拍数の計算。avgHRは整数のみなので1000倍して1000で割り小数保持

double hr = (double)avgHR.reading(hr_r * 1000.0 ) / 1000.0;

//SPO2の計算

//IR・REDのACを求める(振幅最大-振幅最小)

int32_t ir_v_ac = max_ir_v-min_ir_v;

int32_t red_v_ac = max_red_v-min_red_v;

// R = (AC_RED / DC_RED) / (AC_IR / DC_IR)の計算式より

double red_div = double(red_v_ac)/red_v_dc;

double ir_div = double(ir_v_ac)/ir_v_dc;

double R = red_div / ir_div;

// SPO2 = -45.060*R^2 + 30.354*R + 94.845 これはspo2_algorithm.cppにあったのを準用

// 乗除1000は小数保持のため

double spo2 = (double)avgSPO2.reading((-45.060*R*R + 30.354*R + 94.845)*1000.0) / 1000.0;

//最大値・最小値の初期化

min_ir_v = MIN_INIT;

max_ir_v = MAX_INIT;

min_red_v = MIN_INIT;

max_red_v = MAX_INIT;

//心拍数とSPO2の表示(範囲は定義で変更可)

if(hr <= DISP_MAX_HR && hr >= DISP_MIN_HR && spo2 <= DISP_MAX_SPO2 && spo2 >= DISP_MIN_SPO2){

Serial.print(hr);

Serial.print(",");

Serial.println(spo2);

}

}else{

//瞬間心拍範囲外・カットオフ

cutoff_c++;

if(cutoff_c >= MAX_CUTOFF_COUNT){

avgHR.reset();

//Serial.println("avgHR reset");

}

//パルス検出用値の保持

before_ir_v = ir_v;

b_diff = diff;

}

Result

You should take a look at my Youtube videos for reference. The values are consistent with a typical pulse oximeter.
Thanks for your reading.

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