Shield ECG / EKG / EMG pour Arduino avec Câbles et Électrodes
Acquisition professionnelle de signaux biologiques pour vos projets Arduino, IoT, recherche biomédicale et enseignement.
Présentation du produit
Le Shield ECG / EKG / EMG pour Arduino est une solution complète permettant l’acquisition, l’analyse et la visualisation de signaux bioélectriques humains. Conçu pour les développeurs, les étudiants, les chercheurs et les passionnés d’électronique, ce module offre la possibilité de mesurer différents types d’activités biologiques grâce à des électrodes médicales connectées directement au shield.
Compatible avec les principales cartes Arduino, ce shield s’installe facilement et permet de réaliser rapidement des projets autour de la surveillance cardiaque, de l’analyse musculaire, de l’interface homme-machine, de la robotique biomédicale ou encore de l’apprentissage des signaux physiologiques.
Le module est fourni avec les câbles de mesure et les électrodes nécessaires pour commencer vos expérimentations dès réception.
Pourquoi choisir ce Shield ECG / EMG ?
- ✔ Compatible Arduino UNO, Mega et compatibles
- ✔ Acquisition de signaux ECG (activité cardiaque)
- ✔ Acquisition de signaux EKG
- ✔ Acquisition de signaux EMG (activité musculaire)
- ✔ Installation simple au format Shield
- ✔ Faible bruit électronique
- ✔ Sortie analogique exploitable facilement
- ✔ Idéal pour les projets biomédicaux
- ✔ Compatible avec de nombreux logiciels d’analyse
- ✔ Livré avec câbles et électrodes
Applications possibles
Surveillance du rythme cardiaque
Le shield permet de récupérer les impulsions électriques générées par le cœur afin de visualiser les courbes ECG en temps réel sur ordinateur ou écran connecté.
Analyse musculaire EMG
Les électrodes permettent également de mesurer l’activité musculaire afin d’étudier les contractions, les mouvements ou encore le contrôle d’interfaces robotiques.
Robotique biomédicale
Les données EMG peuvent être utilisées pour piloter des robots, des prothèses ou des dispositifs intelligents à partir des mouvements musculaires.
Enseignement et recherche
Parfait pour les écoles d’ingénieurs, universités, laboratoires de recherche et formations spécialisées dans l’électronique ou le biomédical.
Compatibilité
- Arduino UNO
- Arduino Mega
- Arduino Leonardo
- Arduino Nano (via adaptateur)
- ESP32 (adaptation possible)
- STM32
- Raspberry Pi avec convertisseur ADC
Exemple de projet ECG avec Arduino
const int ECGPin = A0;
void setup() {
Serial.begin(9600);
}
void loop() {
int signal = analogRead(ECGPin);
Serial.println(signal);
delay(10);
}
Ce programme simple permet de lire le signal ECG provenant du shield et de l’afficher dans le moniteur série Arduino.
Exemple de projet EMG
const int EMGPin = A0;
void setup() {
Serial.begin(115200);
}
void loop() {
int emg = analogRead(EMGPin);
Serial.println(emg);
delay(5);
}
Les variations du signal permettent de détecter les contractions musculaires et peuvent être utilisées pour commander des dispositifs externes.
Contenu de l’emballage
- 1 × Shield ECG / EKG / EMG
- 1 × Câble de mesure 3 voies
- 3 × Électrodes adhésives médicales
Avantages pour vos projets
Grâce à son format Shield, ce module réduit considérablement le temps de développement nécessaire pour mettre en œuvre des applications biomédicales. Il constitue une excellente base pour la création de systèmes de monitoring, de démonstrations scientifiques, de projets IoT santé ou encore d’interfaces homme-machine avancées.
Les développeurs peuvent facilement intégrer les données collectées dans des tableaux de bord web, applications mobiles Flutter, plateformes cloud ou systèmes d’intelligence artificielle pour réaliser des analyses plus poussées.
La qualité du signal obtenue permet d’étudier les caractéristiques physiologiques tout en bénéficiant de la simplicité et de la flexibilité offertes par l’écosystème Arduino.
Important
Ce produit est destiné exclusivement à l’enseignement, à la recherche, au développement électronique et aux projets expérimentaux. Il ne constitue pas un dispositif médical certifié et ne doit pas être utilisé pour le diagnostic, le traitement ou la surveillance médicale de patients.
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