Olha, nessa sessão respondemos a perguntas pontuais, ok? Abraço.
Entendo que você está trabalhando em um projeto complexo que envolve a captura e processamento de dados de vários sensores, incluindo módulos ADS1256, um acelerômetro, oxímetro, câmera Wi-Fi e um banco de dados SQL. Você também mencionou que está usando uma Raspberry Pi 4 ou 5 para rodar o sistema.
Aqui está um plano de ação que pode ajudá-lo a estruturar seu projeto, incluindo como capturar dados dos sensores, processá-los em tempo real, salvar no banco de dados e apresentar em uma interface de usuário (UI):
### Estrutura Geral do Projeto
1. **Captura de Dados dos Sensores**:
- **ADS1256**: Para capturar dados de 4 módulos ADS1256, você pode usar a biblioteca `Adafruit_ADS1x15` que tem suporte para os ADCs (Conversores Analógicos para Digitais) da série ADS1256.
- **Acelerômetro Tri-axial**: Dependendo do modelo do acelerômetro (ex: ADXL345, MPU6050), você pode usar bibliotecas como `smbus` para comunicação I2C ou SPI.
- **Oxímetro via Bluetooth**: Pode ser usado com a biblioteca `PyBluez` ou `bluepy` para conectar e capturar os dados via Bluetooth.
- **Câmera Xiaomi via Wi-Fi**: Como mencionado anteriormente, você pode usar RTSP com a biblioteca OpenCV para capturar o vídeo em tempo real.
2. **Interface de Usuário**:
- **Tela de Exibição**: Pode ser implementada com a biblioteca `Tkinter` ou `PyQt5` para uma interface gráfica simples. Ou, se preferir uma interface web, pode usar `Flask` para criar um servidor local.
- **Marcadores e Flags**: Esses podem ser apresentados em tempo real na interface, com diferentes visualizações para os dados coletados (temperatura, dados do acelerômetro, etc.).
3. **Processamento e Análise de Dados**:
- **Filtragem e Processamento**: Você mencionou a necessidade de filtrar os dados, como com notch de 60 Hz, e usar filtros passa-faixa. Para isso, pode usar bibliotecas como `SciPy` para filtros digitais.
- **Estágio do Sono**: Você pode realizar a análise dos dados do acelerômetro e oxímetro para determinar o estágio do sono, como acordado, Sono R, N1, N2, N3. Isso pode ser feito com base em thresholds ou técnicas de machine learning.
4. **Banco de Dados**:
- **Armazenamento no SQL**: Para armazenar os dados coletados, você pode usar um banco de dados SQL como MySQL ou SQLite. Use a biblioteca `mysql-connector` para conectar e armazenar os dados.
5. **Rede TCP/IP**:
- Para enviar e receber dados entre a Raspberry Pi e um computador remoto, você pode usar sockets TCP/IP com a biblioteca `socket` em Python.
### Estrutura do Código
Aqui está uma estrutura de como o código pode ser organizado:
#### 1. **Configuração e Leitura dos Sensores**
##### Leitura do ADS1256:
```python
from Adafruit_ADS1x15 import ADS1256
import time
# Configurações do ADS1256
ads = ADS1256()
# Função para ler os dados dos 4 módulos
def ler_dados_ads():
canais = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] # 8 canais por módulo
dados = {}
for canal in canais:
# Ler o valor do canal
dados[canal] = ads.read_adc(canal)
return dados
# Exemplo de leitura
while True:
dados_ads = ler_dados_ads()
print(dados_ads)
time.sleep(1)
```
##### Leitura do Acelerômetro (usando um MPU6050 como exemplo):
```python
import smbus
import math
# Definir endereço do MPU6050 (a depender do modelo de acelerômetro)
MPU6050_ADDR = 0x68
# Inicializando o barramento I2C
bus = smbus.SMBus(1)
# Função para ler dados do acelerômetro
def ler_acelerometro():
accel_x = bus.read_word_data(MPU6050_ADDR, 0x3B)
accel_y = bus.read_word_data(MPU6050_ADDR, 0x3D)
accel_z = bus.read_word_data(MPU6050_ADDR, 0x3F)
return accel_x, accel_y, accel_z
# Exemplo de leitura
while True:
x, y, z = ler_acelerometro()
print(f"Acelerômetro (X, Y, Z): ({x}, {y}, {z})")
time.sleep(1)
```
#### 2. **Interface de Usuário (Tkinter)**
```python
import tkinter as tk
# Criar a janela principal
root = tk.Tk()
root.title("Monitoramento de Sensores")
# Função para atualizar os dados na interface
def atualizar_interface(dados_ads, dados_acel):
label_ads.config(text=f"Dados ADS1256: {dados_ads}")
label_acel.config(text=f"Acelerômetro: {dados_acel}")
# Labels para exibir dados
label_ads = tk.Label(root, text="Dados ADS1256")
label_ads.pack()
label_acel = tk.Label(root, text="Acelerômetro")
label_acel.pack()
# Atualização da interface a cada segundo
def loop():
dados_ads = ler_dados_ads()
dados_acel = ler_acelerometro()
atualizar_interface(dados_ads, dados_acel)
root.after(1000, loop) # Atualiza a cada 1 segundo
# Iniciar o loop de atualização
loop()
root.mainloop()
```
#### 3. **Armazenamento no Banco de Dados**
Para armazenar os dados em um banco SQL, você pode usar a biblioteca `mysql-connector` (ou `sqlite3` para um banco de dados local).
Exemplo de função para salvar os dados no MySQL:
```python
import mysql.connector
# Conectar ao banco de dados
def conectar_db():
return mysql.connector.connect(
host="localhost",
user="usuario",
password="senha",
database="monitoramento"
)
# Função para salvar dados no banco
def salvar_dados(dados_ads, dados_acel):
conn = conectar_db()
cursor = conn.cursor()
# Exemplo de inserção no banco (tabela `dados_sensores` já deve existir)
query = "INSERT INTO dados_sensores (ads_data, acelerometro_data) VALUES (%s, %s)"
values = (str(dados_ads), str(dados_acel))
cursor.execute(query, values)
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()
# Exemplo de como usar
dados_ads = {'0': 100, '1': 200} # Dados de exemplo
dados_acel = (0.01, 0.02, 0.03) # Dados de exemplo
salvar_dados(dados_ads, dados_acel)
```
### 4. **Integração com Bluetooth (Oxímetro)**
Usando a biblioteca `PyBluez` para capturar os dados do oxímetro via Bluetooth. Isso pode ser feito da seguinte forma (em termos gerais):
```python
import bluetooth
# Encontrar dispositivos Bluetooth
def buscar_dispositivos():
dispositivos = bluetooth.discover_devices(lookup_names=True)
return dispositivos
# Conectar ao oxímetro e ler os dados
def conectar_oximetro(endereco_mac):
sock = bluetooth.BluetoothSocket(bluetooth.RFCOMM)
sock.connect((endereco_mac, 1))
# Ler dados do oxímetro
data = sock.recv(1024) # Ajuste conforme a estrutura de dados
sock.close()
return data
# Exemplo de uso
dispositivos = buscar_dispositivos()
oximetro_mac = dispositivos[0][0] # Usando o primeiro dispositivo encontrado
dados_oximetro = conectar_oximetro(oximetro_mac)
print(dados_oximetro)
```
### 5. **Comunicação TCP/IP entre Raspberry Pi e Computador Remoto**
Você pode usar `sockets` para enviar e receber dados entre a Raspberry Pi e um computador remoto.
**Servidor (Raspberry Pi)**:
```python
import socket
def servidor_tcp():
host = '0.0.0.0' # Aceitar conexões de qualquer IP
port = 12345 # Porta para comunicação
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
s.bind((host, port))
s.listen(1)
print(f"Aguardando conexão na porta {port}...")
conn, addr = s.accept()
print(f"Conexão recebida de {addr}")
# Enviar dados
dados = "Dados de sensores aqui"
conn.send(dados.encode())
conn.close()
servidor_tcp()
```
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