Leia Pulso de Frequência Cardíaca com Windows 10 IoT Core no Raspberry Pi – Guia Passo a Passo

Visão Geral

Este tutorial orienta você na conexão de um Sensor de Pulso Cardíaco SparkFun a um Raspberry Pi 3 Model B e captura de sua saída analógica usando uma aplicação UWP no Windows 10 IoT Core. No final, você terá um exemplo funcional que lê dados de batimento cardíaco em tempo real e pode ser estendido para dashboards IoT ou serviços na nuvem.

Passo 1 – Fiação do Hardware

O sensor de pulso tem três pinos:

• PRETO — Terra
• VERMELHO — Alimentação 3 V / 5 V
• ROXO — Saída de sinal analógico

Como o Raspberry Pi não tem entradas analógicas nativas, usamos o ADC MCP3008 de 8 canais. Conecte o pino de sinal do sensor ao canal 0 do MCP3008, conecte o pino de alimentação do sensor ao trilho de 3,3 V do Pi (ou 5 V se o sensor suportar), e una os pinos de terra. O MCP3008 comunica via SPI, então conecte seus pinos CS, SCK, SDI e SDO aos pinos SPI correspondentes do Pi. Um diagrama de fiação completo é fornecido no esquema abaixo.

Passo 2 – Lendo Dados em App UWP

Criamos um projeto UWP leve em C# que abre o barramento SPI, faz polling do canal 0 do MCP3008 e converte o valor bruto em taxa de pulso. O código é open-source no GitHub, então você pode inspecionar, modificar ou reutilizar em suas próprias soluções IoT. Pontos-chave:

• Inicialize o SpiDevice com o ID de barramento e linha de chip-select corretos.
• Envie o byte de comando do MCP3008 e leia o resultado de 10 bits.
• Mapeie o valor bruto do ADC para frequência de batimento cardíaco usando curva de calibração simples.
• Exiba a frequência cardíaca instantânea na UI.

Para um walkthrough linha a linha, consulte o README no repositório.

Passo 3 – Estendendo a Demo

Com os dados brutos de pulso agora disponíveis no Pi, você pode seguir vários próximos passos:

• Visualização em tempo real — Conecte o app UWP a uma tela local ou incorpore componente de gráfico. Bibliotecas como Syncfusion SfChart ou Telerik UWP Chart tornam trivial plotar traços de frequência cardíaca.
• Telemetria na nuvem — Envie leituras para Azure IoT Hub ou outro broker MQTT, então use Power BI ou Grafana para dashboards avançados.
• Análise na borda — Aplique filtragem onboard ou detecção de anomalias para alertar quando a frequência cardíaca desviar de faixas esperadas.

Estas extensões ilustram como um único sensor pode se tornar a base de um sistema completo de monitoramento de saúde IoT.