Capteur de courant cutané GSR Grove (Galvanic Skin Response)

Le Capteur de courant cutané GSR Grove permet de mesurer la réponse galvanique de la peau (GSR – Galvanic Skin Response), c’est-à-dire la variation de la résistance électrique de la peau en fonction de l’activité des glandes sudoripares. Cette variation est souvent liée au niveau de stress, aux émotions ou à l’activité physiologique.
Le module est équipé de deux électrodes à fixer sur deux doigts à l’aide des sangles fournies. Il délivre une sortie analogique facilement exploitable avec les cartes Arduino, ESP32, Raspberry Pi (via convertisseur ADC), STM32 et toutes les plateformes compatibles Grove.
Grâce à son interface Grove, il s’intègre rapidement dans les projets d’analyse physiologique, de biofeedback, de suivi du sommeil, de recherche, d’apprentissage et de prototypage. Ce capteur est destiné à un usage éducatif et expérimental, et non à un usage médical.
Caractéristiques
Mesure de la réponse galvanique de la peau (GSR)
Interface Grove prête à l’emploi
Sortie analogique
Compatible 3,3 V et 5 V
Sensibilité réglable par potentiomètre
Électrodes réutilisables avec sangles de fixation
Installation simple sur Arduino et autres microcontrôleurs
Idéal pour les projets de biofeedback et de recherche
Spécifications techniques
Caractéristique
Valeur
Type de capteur
GSR (Galvanic Skin Response)
Tension d’alimentation
3.3 V / 5 V
Signal de sortie
Analogique
Interface
Grove
Sensibilité
Réglable par potentiomètre
Mesure
Résistance électrique de la peau
Compatibilité
Arduino, ESP32, STM32, Raspberry Pi (avec ADC), Seeeduino
Utilisation
Éducative et expérimentale
Remarque : le module mesure principalement la résistance de la peau, utilisée pour estimer la réponse galvanique (GSR). Il ne s’agit pas d’un dispositif médical.
Applications
Biofeedback
Détection du niveau de stress
Surveillance du sommeil
Études physiologiques
Projets IoT
Recherche scientifique
Projets Arduino et ESP32
Expérimentation pédagogique
Compatibilité
Arduino Uno / Mega / Nano
ESP32
ESP8266
STM32
Seeeduino
Raspberry Pi (avec convertisseur analogique-numérique)