ASMY-CR00-AS702 是一款由艾森微(ASMicro)公司推出的高性能心率及血氧饱和度监测模块,集成了光电传感器、模拟前端信号处理电路以及数字信号处理单元,专为可穿戴设备和便携式健康监测设备设计。该模块基于反射式光电容积脉搏波(PPG)技术,能够实时采集人体组织中的血液流动信号,并通过内置算法提取心率(HR)和血氧饱和度(SpO2)数值。ASMY-CR00-AS702 采用多通道光感架构,支持绿光、红光和红外光LED的灵活配置,以适应不同肤色、运动状态和佩戴条件下的测量需求。其核心传感芯片结合了高灵敏度光电探测器与低噪声放大器,确保在弱信号环境下仍具备优异的信噪比表现。此外,模块内部集成温度传感器用于环境补偿,提升长期测量稳定性。该器件支持I2C数字接口输出原始数据或经过处理的生命体征结果,便于与主控MCU或应用处理器进行通信。封装形式为微型LGA或软性FPC组合结构,适合嵌入智能手表、手环、耳机等空间受限的产品中。工作电压范围通常为1.8V至3.6V,具备多种低功耗模式,在待机状态下电流消耗可低至1μA以下,满足电池供电设备对能效的严苛要求。
型号:ASMY-CR00-AS702
制造商:艾森微电子(ASMicro)
传感器类型:反射式光电容积脉搏波(PPG)
光源配置:绿光 / 红光 / 红外光 LED 可编程驱动
检测方式:高灵敏度光电二极管阵列
输出接口:I2C 数字接口(支持标准与快速模式)
工作电压:1.8V ~ 3.6V
典型工作电流:≤ 200μA(连续监测模式)
待机电流:<1μA
采样频率:最高可达 500Hz
分辨率:16位 ADC
温度补偿:内置NTC传感器
封装形式:微型LGA + FPC 软板集成模块
尺寸:约 6.5mm × 4.8mm × 1.8mm
工作温度范围:-20°C ~ +70°C
存储温度范围:-40°C ~ +85°C
ASMY-CR00-AS702 具备卓越的信号采集能力和抗干扰性能,尤其适用于动态环境下的生命体征监测。其模拟前端采用自适应增益控制与多级滤波技术,能够有效抑制环境光、运动伪影和电源噪声的影响,从而显著提高测量精度。模块内部集成了数字信号处理引擎,支持实时的心跳周期检测、波形整形和异常节律识别,可在本地完成初步的数据分析,减轻主控系统的计算负担。此外,该器件提供可配置的测量模式,包括单次测量、连续监测和事件触发采集,用户可根据应用场景自由切换以平衡功耗与响应速度。为了增强佩戴鲁棒性,ASMY-CR00-AS702 支持多点接触检测与皮肤贴合度判断功能,当传感器未正确接触人体时会自动降低采样频率或进入休眠状态,避免无效数据上报。在算法层面,模块配合厂商提供的SDK可实现高精度SpO2估算,基于双波长(红光/红外光)比值法计算动脉血氧饱和度,典型误差小于±2%。对于心率测量,无论是在静止状态还是中等强度运动过程中,均可保持良好的跟踪能力。模块还具备自动光源功率调节机制,根据反馈信号强度动态调整LED驱动电流,既保证信号质量又防止过度刺激皮肤。所有配置参数均可通过I2C接口进行读写,支持在线调试与固件升级。整个系统设计遵循医疗级可靠性标准,通过了长时间老化测试和电磁兼容性验证,适合用于消费类健康产品以及初级医疗辅助诊断设备。
值得一提的是,ASMY-CR00-AS702 在软件生态方面也表现出色,厂商提供了完整的开发工具包,包含驱动代码示例、上位机调试工具、数据分析库以及Android/iOS平台集成方案,大幅缩短产品开发周期。同时,模块支持与其他生物传感器(如加速度计、体温传感器)协同工作,构建多模态健康监测系统,进一步提升用户体验与数据可信度。
ASMY-CR00-AS702 主要应用于各类便携式和可穿戴式健康监测设备中,尤其是在智能手表、智能手环、无线耳机、指夹式血氧仪等产品中发挥着关键作用。在智能穿戴领域,它被广泛用于全天候心率监测、睡眠质量分析、压力评估和运动健康追踪等功能模块,帮助用户实时掌握自身生理状态。由于其小巧的外形和低功耗特性,非常适合集成到空间紧凑的终端设备中。在健身器材方面,该模块可用于跑步机、动感单车等设备的手柄区域,实现使用者在锻炼过程中的实时心率反馈,辅助制定科学训练计划。此外,在远程健康管理与居家医疗场景下,ASMY-CR00-AS702 也可作为独立血氧监测组件,用于慢性呼吸系统疾病患者(如COPD、哮喘)的日常监护,及时发现低氧血症风险。部分高端助听器和TWS耳机也开始引入该类传感器,实现“健康音频”融合体验,例如在通话或音乐播放期间自动暂停并提醒用户心率异常。教育科研机构亦可利用其开放的数据接口进行生理信号研究、人因工程实验或新型算法开发。凭借其高集成度、稳定性和易用性,ASMY-CR00-AS702 成为当前消费级健康电子产品的主流选择之一。
随着人们对个人健康管理意识的不断提升,以及AI算法在健康数据分析中的深入应用,该模块的应用边界还在不断扩展,未来有望进入更多智能化、个性化的健康服务生态系统。
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