如何用mebeats轻松采集小米手环心率数据:完整实用指南
2026-02-05 05:48:49作者:庞眉杨Will
想知道如何实时获取小米手环的心率数据吗?mebeats是一款专为小米手环打造的开源心率采集工具,支持小米手环2、3、4、5和6型号,能帮助你轻松实现心率数据的实时监控与分析,让健康管理更简单高效!
一、认识mebeats:小米手环的得力助手
1.1 项目核心功能
mebeats主要分为客户端和服务器两大模块:
- 客户端(cmd/mebeats-client):负责从小米手环采集心率数据并发送到服务器
- 服务器(cmd/mebeats-server):接收心率数据并生成可视化报告
1.2 支持设备与系统要求
- 兼容手环型号:小米手环2、3、4、5、6
- 操作系统:macOS 11.3.1或更高版本
- 开发语言:采用高效的Go语言开发,性能稳定可靠
二、技术解析:mebeats如何工作?
2.1 核心技术揭秘
- 蓝牙低功耗(BLE):通过BLE技术与小米手环建立通信,实现低功耗实时数据采集
- Go语言优势:利用Go语言的并发特性,确保数据传输高效稳定
- 数据加密:采用AES加密算法(cryptoutil/aes.go)保护传输数据安全
2.2 心率采集流程
- 客户端通过蓝牙连接小米手环
- 读取心率数据(miband/heart_rate.go)
- 加密后发送至服务器
- 服务器处理并生成报告(report/report.go)
三、快速上手:三步安装配置mebeats
3.1 准备工作
确保你的系统已安装:
- Go语言环境
- Git版本控制工具
- macOS 11.3.1或更高版本
3.2 服务器安装步骤
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/me/mebeats
cd mebeats/cmd/mebeats-server
go build . && ./mebeats-server --key=<你的密钥>
服务器默认运行在0.0.0.0:2830端口,等待客户端连接。
3.3 客户端安装步骤
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/me/mebeats
cd mebeats/cmd/mebeats-client
go build . && ./mebeats-client --addr=<手环蓝牙地址> --auth-key=<手环认证密钥> --server-addr=<服务器地址> --server-key=<你的密钥>
四、使用指南:让心率监测更简单
4.1 关键参数说明
--addr:小米手环的蓝牙MAC地址--auth-key:小米手环的配对认证密钥--server-addr:服务器IP地址和端口--server-key:与服务器通信的加密密钥
4.2 常见问题解决
- 连接失败:确保蓝牙已开启,手环电量充足且在有效范围内
- 数据延迟:检查网络连接,确保服务器与客户端在同一局域网内
- 密钥错误:确认服务器和客户端使用相同的密钥进行通信
五、项目结构与源码解析
5.1 核心代码目录
- 蓝牙通信模块:miband/ - 包含手环连接、状态管理和数据读取功能
- 报告生成模块:report/report.go - 负责处理和展示心率数据
- 加密工具:cryptoutil/aes.go - 提供数据加密解密功能
5.2 数据流程示意图
客户端采集数据 → 加密传输 → 服务器接收 → 生成报告,整个流程高效稳定,确保你能实时掌握自己的心率变化。
通过本指南,你已经掌握了mebeats的安装配置和基本使用方法。这款强大的工具让小米手环的心率数据采集变得前所未有的简单,无论是个人健康管理还是数据分析,都能为你提供有力支持。立即尝试,开启你的智能健康监测之旅吧!
六、开源许可
本项目采用MIT开源许可协议,你可以自由使用、修改和分发代码,详情参见项目根目录下的LICENSE文件。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
5分钟掌握ImageSharp色彩矩阵变换:图像色调调整的终极指南3分钟解决Cursor试用限制:go-cursor-help工具全攻略Transmission数据库迁移工具:转移种子状态到新设备如何在VMware上安装macOS?解锁神器Unlocker完整使用指南如何为so-vits-svc项目贡献代码:从提交Issue到创建PR的完整指南Label Studio数据处理管道设计:ETL流程与标注前预处理终极指南突破拖拽限制:React Draggable社区扩展与实战指南如何快速安装 JSON Formatter:让 JSON 数据阅读更轻松的终极指南Element UI表格数据地图:Table地理数据可视化Formily DevTools:让表单开发调试效率提升10倍的神器
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
525
3.72 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
332
395
暂无简介
Dart
766
189
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
878
586
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
165
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
352
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.33 K
748
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
985
246