【源码】基于Python和MATLAB的流体阻力数据建模与优化系统

项目简介

本项目是一个综合性系统，融合了Python和MATLAB技术。它涵盖了流体阻力数据处理、建模与优化的完整流程，同时具备基于Python的实时心跳检测功能。其中，MATLAB负责对流体阻力实验数据进行处理、建模和优化；Python则利用麦克风捕捉声音信号来实现实时心跳检测。

项目的主要特性和功能

流体阻力数据处理与建模

• 数据预处理：对dragForce.xlsx中的实验数据进行转置，修正数据方向。
• 数据划分与建模：按75:25的比例划分数据，进行线性和非线性回归训练与测试，并计算回归的 $r^2$ 和RSME。
• 目标函数创建：选择并创建目标函数objr。
• 优化求解：导入数据和目标函数，设置约束条件，使用GA和SQP算法进行优化，并记录处理时间。

实时心跳检测

• 实时声音数据采集：通过麦克风以8kHz的速率收集声音样本。
• 心跳检测算法：运用特定算法，通过计算瞬时能量和比率来识别心跳声音模式。
• 显示功能：检测到心跳时，点亮蓝色LED并在OLED显示屏上显示相关信息。
• 中断处理：使用中断处理样本数据的收集，实现高效的实时数据处理。

安装使用步骤

流体阻力数据处理与建模部分

1. 确保系统已安装MATLAB环境。
2. 下载并解压项目源码文件。
3. 打开MATLAB，将工作目录设置为项目源码所在目录。
4. 依次运行Model.m和Optimisation.m文件。

实时心跳检测部分

1. 确保系统已安装Python环境。
2. 下载并解压项目源码文件。
3. 将麦克风、LED和OLED显示屏连接到微控制器。
4. 运行beat_detect_PYTHON.py程序。
5. 将麦克风靠近胸部或其他可检测心跳的部位，等待程序检测心跳。

注意：实时心跳检测项目的运行依赖特定硬件设备和Python库（如pyb、OLED显示驱动等），请确保系统配置满足要求。此外，心跳检测算法的性能可能受环境噪声等因素影响。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】