From 257518e7d63f21a8bf4986273691d882c288d5f0 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: SH010526 Date: Sat, 23 May 2026 17:43:42 +0900 Subject: [PATCH] Revise README for HRV emotion analysis project Updated the README to describe the HRV-based emotion analysis system using ESP32 and EmotiBit. --- README.md | 47 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++- 1 file changed, 46 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/README.md b/README.md index 679d330..04256ef 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1 +1,46 @@ -# Tracking_ +# HRV 기반 실시간 감정 상태 분석 시스템 + +ESP32 Feather와 EmotiBit FeatherWing을 이용하여 사용자의 생체 신호를 수집하고, HRV(Heart Rate Variability) 기반 피처를 계산하여 사용자의 평온/긴장 상태를 실시간으로 분석하는 임베디드 프로젝트입니다. + +측정된 심박 및 IBI 데이터를 기반으로 SDNN, RMSSD, LF, HF, Total Power 등의 HRV 피처를 계산하고, 사전에 학습된 MLP 모델 파라미터를 이용해 `calm`과 `tense` 값을 추론합니다. 추론 결과는 BLE Nordic UART Service를 통해 안드로이드 앱 또는 외부 수신 장치로 전송할 수 있습니다. + +## 프로젝트 개요 + +이 프로젝트는 웨어러블 생체신호 기반 감정 분석 시스템을 목표로 합니다. +EmotiBit 센서를 통해 수집한 심박 관련 데이터를 ESP32에서 실시간으로 처리하고, HRV 분석 결과를 기반으로 사용자의 긴장도와 평온도를 확률 형태로 제공합니다. + +## 주요 기능 + +- EmotiBit FeatherWing 기반 생체 신호 수집 +- 심박수 및 IBI 데이터 기반 HRV 분석 +- 시간 영역 HRV 피처 계산 + - SDNN + - RMSSD +- 주파수 영역 HRV 피처 계산 + - LF + - HF + - Total Power +- FFT 기반 주파수 분석 +- 사전 학습된 MLP 모델을 이용한 실시간 상태 추론 +- `calm`, `tense` 확률값 계산 +- BLE Nordic UART Service 기반 실시간 데이터 전송 +- JSON 형식의 결과 패킷 출력 + +## 시스템 구조 + +```text +EmotiBit FeatherWing + ↓ +ESP32 Feather + ↓ +IBI / Heart Rate 수집 + ↓ +HRV 피처 계산 + ↓ +MLP 모델 추론 + ↓ +calm / tense 결과 생성 + ↓ +BLE Notify 전송 + ↓ +Android App 또는 외부 수신 장치