基于可穿戴设备的健康监护系统.
面向康复训练的可穿戴式无线多生理参数监护系统设计
面向康复训练的可穿戴式无线多生理参数监护系统设计近年来，随着现代技术的快速发展，可穿戴式设备已经成为一种流行的趋势。
它们可以实时监测用户的身体健康状况，并通过传感器采集多种生理参数。
在康复训练领域，可穿戴式无线多生理参数监护系统的设计对于康复患者的康复过程起到了重要的作用。
本文将重点介绍这种系统的设计思路及其应用。
首先，可穿戴式设备的设计需要考虑用户的舒适性和稳定性。
康复训练通常需要长时间的监护，因此设备应选择舒适耐用的材料，确保用户长时间佩戴时的舒适性。
此外，设备应该具有稳定的固定装置，避免在运动过程中脱落或摔落。
其次，系统应具备多种生理参数的监测功能。
康复训练需要监测多种生理参数，例如心率、血氧饱和度、体温等。
因此，可穿戴设备应配置相应的传感器，能够准确地实时监测这些参数，并将数据传输到监护系统。
可以采用光学传感器、压力传感器和温度传感器等设备，以便准确测量不同的生理参数。
其次，在数据传输方面，可穿戴设备需要使用无线通信技术将监测到的数据传输到监护系统。
蓝牙、无线局域网和移动网络等技术都可以用于数据传输。
这样，医生和康复师可以随时随地监测患者的康复情况，并及时调整康复计划。
此外，传输的数据应具有一定的加密和安全性，以保护用户的隐私。
最后，监护系统应具备数据分析和展示功能。
系统可以对收集到的生理参数数据进行分析，并通过图形和曲线等方式展示给医生和康复师。
这样，他们可以更好地了解患者的康复情况，评估康复进展，并根据需要调整康复计划。
综上所述，面向康复训练的可穿戴式无线多生理参数监护系统的设计需要考虑用户的舒适性和稳定性，具备多种生理参数的监测功能，使用无线通信技术进行数据传输，并具备数据分析和展示功能。
这种系统的设计可以有效监测患者的康复情况，提供实时的康复指导，并为康复师提供科学可靠的数据支持。
《基于ZigBee的智能医疗监护系统关键技术研究》
《基于ZigBee的智能医疗监护系统关键技术研究》一、引言随着科技的进步与医疗行业的发展，智能医疗监护系统成为了研究的热点。
此类系统主要依赖于先进的通信技术、传感器技术和数据处理技术，实现对患者的实时监测、信息收集以及数据传输等功能。
ZigBee作为一种无线通信技术，其低功耗、低成本和短距离的通信特性在智能医疗监护系统中得到了广泛应用。
本文将针对基于ZigBee的智能医疗监护系统的关键技术进行研究，以期为相关研究与应用提供参考。
二、ZigBee技术概述ZigBee是一种基于IEEE 802.15.4标准的低速无线个人区域网络通信协议，具有低功耗、低成本、短距离传输等特点。
在智能医疗监护系统中，ZigBee技术主要用于实现医疗设备与中心服务器之间的数据传输，以及设备之间的通信。
三、智能医疗监护系统关键技术研究1. 传感器技术传感器是智能医疗监护系统的核心组成部分，负责收集患者的生理信息。
在基于ZigBee的智能医疗监护系统中，常用的传感器包括心率传感器、血压传感器、血氧传感器等。
这些传感器需要具有高精度、低功耗和稳定性等特点，以保证数据的准确性。
此外，传感器还需与ZigBee技术进行配合，实现数据的快速传输和处理。
2. 无线通信技术ZigBee作为无线通信技术的一种，在智能医疗监护系统中发挥着重要作用。
其低功耗和低成本的特点使得系统能够长时间运行而无需频繁更换电池。
同时，ZigBee的短距离传输能力使得系统能够在确保安全性的前提下实现实时数据传输。
在研究中，需要关注如何优化ZigBee网络的拓扑结构、如何提高通信速度以及如何降低系统误码率等问题。
3. 数据处理与存储技术数据处理与存储技术是实现智能医疗监护系统功能的重要环节。
系统需要对收集到的生理数据进行处理和分析，以便为医生提供有效的诊断信息。
此外，数据还需要进行存储以便于后续查询和分析。
因此，研究如何优化数据处理算法、提高数据存储效率以及保障数据安全性等问题至关重要。
数字化医疗服务创新案例分析
数字化医疗服务创新案例分析随着科技的不断进步，数字化医疗服务正以惊人的速度改变着传统医疗行业。
数字化医疗服务通过结合互联网、大数据、人工智能等技术，推动了医疗行业的转型升级，提升了就医效果和服务质量。
本文将以十个小节的形式，分析几个数字化医疗服务创新案例。
1. 案例一：健康监测可穿戴设备近年来，随着可穿戴设备的兴起，健康监测方面出现了许多创新。
例如，某款智能手环可以通过监测心率、血氧饱和度、睡眠情况等指标，为用户提供健康指导和预警。
这种数字化医疗服务不仅能够帮助用户及时了解自己的健康状况，还能够提供个性化的康复计划，极大地方便了患者。
2. 案例二：在线医生咨询平台随着互联网的普及，越来越多的人开始通过在线医生咨询平台获取医疗服务。
在这些平台上，用户可以通过文字、语音或视频与医生进行沟通，咨询疾病诊断、用药方案等问题。
这种数字化医疗服务的优势在于解决了患者看病难的问题，成为患者与医生之间的桥梁，节约了时间和金钱。
3. 案例三：移动医疗影像诊断数字化医疗服务还促进了医疗影像诊断的创新。
通过将医疗影像数据数字化，并利用人工智能技术进行自动分析，可以提高医生对疾病的判断准确率。
同时，移动医疗影像诊断还使得医疗资源可以跨地区共享，提高了医疗服务的效率和覆盖范围。
4. 案例四：远程手术指导系统近年来，远程手术指导系统在数字化医疗服务中的应用受到广泛关注。
通过利用高清摄像头、互联网和虚拟现实技术，远端医生能够远程实时观察手术过程，并提供指导和建议。
这种数字化医疗服务不仅能够缓解部分地区医疗资源不足的问题，还可以提高手术的安全性和成功率。
5. 案例五：智能导诊系统数字化医疗服务还包括智能导诊系统的创新。
智能导诊系统通过与患者进行交互，采集症状信息并结合大数据分析，为患者提供更加精准的就医指导。
这种数字化医疗服务能够缩短患者就医时间，避免因就医流程不熟悉而产生的困惑，提高就医的便捷性。
6. 案例六：药物研发与个体化医疗数字化医疗服务还推动了药物研发和个体化医疗的创新。
智能健康监测系统
人口老龄化将带来一系列的问题，首先，人口老龄化问题的日益严重，与有限的医疗资源之间形成矛盾；其次，随着社会的发展，人们越来越关注自身的健康状况，同时，随着需要医疗社会保障的老龄化人口急剧增加，将会导致以“医院为中心”的医疗资源相对而言更加匮乏；再次，社会科技的发展和人们对医疗服务水平要求不断提高，导致个性化医疗服务成为更多人的期望和选择。
此问题尤为突出，从而更加剧了个人医疗健康方面的经济负担。
以上这些情况致使我们迫切需要一种能够有效解决这些问题的新技术、新方法，以提供有效的解决方案。
因此，可穿戴健康监测系统技术是最佳的选择。
一种基于云服务的智能健康监测系统,包括监测终端;利用智能终端设备与家庭医疗设备监测人体生理数据,将所采集到的数据实时存储到居民健康档案与相应的社区云存储设备中。
其中智慧监护管理后台：
1、实时监护：实时监护服务对象的健康特征，如心率、血压情况，以及预警、通讯信息第一时间可视化展示。
2、通讯服务：监护人远程关爱服务、一键呼叫服务、语音通知服务等
3、定位服务：监护人远程远程在线定位、历史轨迹查看
4、预警服务：SOS预警、健康监测（心率、血压）异常预警、低电预警、跌倒预警、
长时间静止状态预警
5、设备分配：用户设备分配或回设备回收管理等
南京真格邦软件有限公司认为健康监测系统应该具有安全、有效，以病人为中心的特点，并提供实时、有效、公平的医疗等相关服务。
可穿戴计算给传感器和监测设备提供了一个监测个人生理状况的平台，从用户的角度来看，系统应满足的特征。
基于可穿戴设备的跌倒检测及远程监护系统设计
图１ ＩＰＰＲ节点平台设计
节点平台整体采用射频芯片和处理芯片双芯片结合的方式，支持低功率下的信息通信和数据迅速传输，通过RAM
图２ 人体跌倒计算流程图
首先采集加速度值进行姿态角分析计算，通过Pitch角和Roll角与正常值的对比，测算出是否超过正常值。
为了应对极端状况，系统加入手动控制系统，即老人可以自己手动完成报警设置。
图２ 计算画笔宽度示意图
图３ Ｓ点在L２方向上亮度值分布
上述工作完成之后，需要对其进行进一步的渲染以得到平滑的边缘曲线，这里集中应用了当前已较为成熟的分形插值算法，然后再利用纹理映射等方法生成线描图像。
客观上来说，作为当前应用较为广泛的一种中层视觉检测方法，线描系统在艺术化处理图像方面的应用效果较为理想。
该算法所提供的结果为线描图像渲染提供了输入数据支持。
基于机器学习边缘检测算法的目标轮廓提取
作为图像处理过程中应用非常广泛的一种高层特征，目。
基于IoT的可穿戴远程心电监测设备设计
74M i c r o c o n t r o l l e r s &E m b e d d e d S y s t e m s 2021年第5期w w w .m e s n e t .c o m .c n基于I o T的可穿戴远程心电监测设备设计*邵紫月1,2,王云峰1,2,张帅2,陈林海2(1.中国科学院大学,北京100049;2.中国科学院微电子研究所)*基金项目:可穿戴智能心电分析诊断系统(2019Y F S Y 0030);非接触体征监测技术研发与推广(A N S O C R S P 202004)㊂摘要:为了实现人体心电信号的远程实时动态监测,设计了一款可穿戴心电监测系统㊂此设备由织物电极和控制盒组成,固定于紧身运动背心上,通过织物电极传感心电信号,蓝牙模块采样后,传输到手机A P P 端和主控制模块,主控制模块完成心率计算㊁阈值判断㊁心电压缩㊁数据存储和上报数据至物联网平台㊂该系统可以实现控制盒上报数据和蓝牙上传数据两种数据上传方式,具有功耗低㊁可靠性高㊁适用于日常生活等特点,具有较高的实用价值㊂关键词:物联网;织物电极;可穿戴设备;心电监测;S TM 32L 4中图分类号:T N 871 文献标识码:AD e s i g n o f W e a r a b l e R e m o t eE C G M o n i t o r i n g E q u i pm e n t B a s e d o n I o T S h a o Z i y u e 1,2,W a n g Y u n f e n g 1,2,Z h a n g Sh u a i 2,C h e n L i n h a i 2(1.U n i v e r s i t y o f C h i n e s e A c a d e m y o f S c i e n c e s ,B e i j i n g 100049,C h i n a ;2.I n s t i t u t e o f M i c r o e l e c t r o n i c s o f C h i n e s e A c a d e m y of S c i e n c e s )A b s t r a c t :I n o r d e r t o r e a l i z e t h e r e m o t e r e a l -t i m e d y n a m i c m o n i t o r i ng o f th e h u m a n b o d y 's E C G si g n a l ,a w e a r a b l e E C G m o n i t o r i n g s ys -t e m i s d e s i g n e d .T h i s d e v i c e i s c o m p o s e d o f f a b r i c e l e c t r o d e s a n d a c o n t r o l b o x ,w h i c h a r e f i x e d o n a t i g h t -f i t t i n g s po r t s v e s t .T h e h u m a n b o d y 's E C G s i g n a l s a r e c o l l e c t e d t h r o u g h t h e f a b r i c e l e c t r o d e s .A f t e r t h e B l u e t o o t h m o d u l e s a m p l e s t h e m ,t h e y a r e t r a n s m i t t e d t o t h e m o -b i l e p h o n e A P P a n d t h e m a i n c o n t r o l m o d u l e .T h e m a i n c o n t r o l m o d u l e c o m p l e t e s h e a r t r a t e c a l c u l a t i o n ,t h r e s h o l d j u d g m e n t ,E C G c o m -p r e s s i o n ,d a t a s t o r a g e a n d m e t h o d s f o r r e p o r t i n g d a t a t o t h e I o T p l a t f o r m.I t h a s r e a l i z e d t w o d a t a u p l o a d i n g me t h o d s of c o n t r o l b o x r e -p o r t i ng d a t a a n d B l u e t o o th u p l o a di n g d a t a .I t h a s t h e c h a r a c t e r i s t i c s o f l o w p o w e r c o n s u m p t i o n ,r e l i a b i l i t y ,a n d s u i t a b l e f o r d a i l yl i f e ,a n d h a s h i gh p r a c t i c a l v a l u e .K e yw o r d s :I n t e r n e t o f T h i n g s ;f a b r i c e l e c t r o d e s ;w e a r a b l e d e v i c e ;E C G m o n i t o r i n g ;S TM 32L 40 引 言虽然我国心血管疾病的预防和治疗工作已经取得一定成绩,但死亡率仍居局域城乡居民死亡率首位,而且仍处于上升的趋势[1-2]㊂大量医学研究显示,人体心电信号可以记录心肌细胞活动产生并表现人体体表的电位差变化,可以很好地记录心脏活动的生理变化[3]㊂传统医用十二导联常规心电图可以采集可靠E C G 数据,需要被采集者处于静止状态,设备体积庞大㊁价格昂贵㊁操作复杂㊁线路冗杂,不适用于日常生活心电监测[4-5]㊂本文利用物联网和W i n g 中国电信I o T 平台(W i n gI o T )设计了一款可穿戴心电监测设备㊂此设备具有心电信号采集处理㊁显示和数据上传功能,可以独立实时上传数据到W i n g-I o T ,对心电数据进行解压缩和分析,不依赖于手机向云端进行数据上传㊂采用织物电极采集心电数据,可以减少人体与心电衣之间的相对位移,减少过敏反应的产生㊂1 设备总体设计1.1 设备控制总体设计控制盒硬件模块总体框架如图1所示㊂为降低整个系统的功耗,选择锂亚电池供电E S 341520,采用标准I ㊁I I ㊁I I I 三电极导联,每个织物电极分别标记为L A ㊁R A ㊁R L采集心电信号,经过A D 8233前端模拟采集芯片的放大㊁滤波电路后,由n R F 52832蓝牙控制芯片采样,采样后的心电数据发送到手机A P P 端,也可以传输到S TM 32L 4低功耗主控制芯片中㊂S TM 32L 4主控制芯片接收心电数据并计算其心率,当心率超过阈值或心率变化值超过阈值进行数据压缩,通过N B 模块B C 28将预警信息和1分钟心电压缩数据上报到W i n g Io T ;当心率在阈值范围内且心率变化值在阈值范围内,将数据存储在外部F l a s h 中,F l a s h 可以存储24小时内的原始心电数据,便于医务人员敬请登录网站在线投稿(t o u ga o .m e s n e t .c o m.c n )2021年第5期75和患者家属详细了解使用者心电情况㊂图1 设备整体框架图1.2 心电衣设计采用柔性织物电极采集心电信号,心电电极主要由银纤维针织导电布㊁防滑条和海绵构成,海绵中具有小水囊可以在一段时间内保持湿润,降低接触阻抗,织物导电布一周粘贴有防滑胶条,可以减少活动时人体与织物电极的相对滑动㊂心电电极固定在一条带有魔术贴的松紧绑带图2 织物电极实物图上,心电电极可以根据用户胸围变更位置,使采集心电信号位置更加准确,且减少人体与电极之间的相对位移㊁减少运动伪迹㊂心电电极结构如图2所示㊂2 模块设计2.1 硬件模块设计2.1.1 采集模块与蓝牙模块心电信号属于弱信号,幅值较低,一般在0.01~5m V之间,具有高阻抗㊁不稳定㊁易受干扰等特点[6],因此采用A D 8233作为前端模拟采集芯片㊂A D 8233具有3电极配置通道㊁可调增益的三级可调低通滤波器㊁二级可调高通滤波器,固定信号增益为100,工模抑制比达到80dB ,且体积小㊁功耗低,适用于心电信号前端采集[7]㊂心电信号频率主要集中在0.05~150H z 之间,根据奈奎斯特采样定理,为提高后期心率计算的精度,将n R F 52832低功耗蓝牙芯片采样率增加到500H z [8]㊂n R F 52832通过蓝牙将心电数据传输到手机A P P 端,也可以通过U A R T 传输到S TM 32主控制芯片㊂n R F 52832上电开机后,发出B L E 广播可连接信号,设置设备信息㊂连接到手机蓝牙时,开始心电数据采集并发送到手机A P P 端绘制心电图;在无蓝牙连接时,关闭蓝牙,降低功耗,进行心电采集,采集到8s 心电数据后,开启D MA 数据由内存传输到U A R T _T X 端,U A R T _T X 端与S TM 32L 4核心控制芯片的U A R T _R X 端相连,将数据传输到S TM 32L 4核心控制芯片㊂n R F 52832蓝牙模块流程图如图3所示㊂图3 蓝牙控制模块流程图2.1.2 主控制模块主控制模块采用的是支持浮点运算的低功耗S TM 32L 496芯片,可以根据应用需求调整电压实现动态功耗调整㊂主控制模块采用F r e e R T O S 操作系统,根据任务的优先级和释放与接收信号量控制任务轮换调度[911]㊂主控制模块数据流程图如图4所示,当接收到8s 心电数据即4000个心电数据时,释放信号量并执行心率计算和阈值判断任务,当超过阈值或紧急按键按下时,释放信号量并执行数据压缩与数据上报任务[12],当阈值在范围之内时,将数据通过S P I 写入到外部F l a s h 中,外部F l a s h 可以记录24小时数据,可通过U S B 接口将数据导入到P C端查看存储心电内容㊂2.1.3 N B 模块B C 28是移远公司生产的一款小体积㊁高性能㊁低功率的多频段N B I o T 无线通信模块㊂通过A T 指令控制B C 28重启㊁注网㊁数据上报与接收,操作简单[13-15]㊂采用N B I o T 支持的P S M 省点模式,在需要B C 28模块向W i n g I o T 发送数据时,唤醒B C 28并向I o T 平台传输压缩后的心电数据,传输数据量为原始数据的0.256倍,可以降低B C 28数据传输过程的功率,在无需B C 28信号传输时进入低功耗省点模式㊂主控制模块与N B 模块之间76M i c r o c o n t r o l l e r s &E m b e d d e d S ys t e m s 2021年第5期w w w .m e s n e t .c o m .c n图4 主控制模块数据流程图连接的电路图如图5所示㊂图5 主控制模块与N B 模块连接电路图2.2 设备算法设计在主控制模块中主要包括两部分算法,一个是用来初步分析心电数据的心率计算算法,另外一个是用于降低B C 28功耗的心电压缩算法㊂2.2.1 心率算法心率与心脏活动状况密切相关,很多心脏病患者都会伴有心率异常现象,心率过快可能存在心力衰竭,心率过缓则可能存在病态窦房结综合征㊁房室传导阻滞等情况㊂窦性心率过缓与急性心肌梗死也有着密切的关系㊂所以本文心电监测设备初期采用心率计算作为心电信号的初步分析㊂R 波信号主要在20H z 左右,T 波主要在10H z 以下,先试用滤波器将T 波信号衰减,突出R 波信号,这里使用带通滤波器,带宽在20~30H z,既可以衰减T 波信号,又可以去除50H z 工频干扰,使用的是32F I R 滤波器和h a mm i n g 窗㊂缓存8s 数据,求出最大值和最小值,计算振幅中间值作为R 波峰值的判断阈值,并把当前采样值和上一采样值与阈值比较,并记录时间,计算出8s 数据中所有相邻R 波峰值之间的时间差值,计算平均值进而计算出心率㊂2.2.2 心电压缩算法为了实现控制盒与W i n g I o T 平台之间数据上报功能,采用B C 28上报数据,为了降低功耗,在主控制模块中,采用心电压缩的方法降低数据传输量,进而降低数据传输的功耗㊂心电压缩采用感知压缩算法,虽然压缩比有限,但是相对于有损压缩,此压缩算法的重构损失比较小㊂感知矩阵为250ˑ64的0/1矩阵,为了降低运算复杂度,将矩阵乘法改成加法运算,压缩比为250/64[16]㊂3 实验与结果3.1 设备算法实验与结果3.1.1 心率计算实验与结果F L U K E P r o S i m 2多功能生理信号模拟器分别产生心率为30b p m ㊁40b p m ㊁45b pm ㊁60b p m ㊁80b p m ㊁90b p m ㊁100b p m ㊁120b p m ㊁140b pm ㊁敬请登录网站在线投稿(t o u g a o.m e s n e t.c o m.c n)2021年第5期77160b p m的心电信号输入到控制盒中,经过控制盒中核心主控制模块的心率计算后,每8s输出一次心率计算结果,每个心率的心电数据各采集1小时,输出450个心率值㊂按照国家质量监督检验检疫局发布的计量检定规程J J G7602003‘心电监护仪“中量化心率计算的误差百分比为:E H R=X MA X-X H RX H Rˑ100%(1)其中:E H R为实验测试误差,X H R为模拟器产生的心电信号的心率值,X M A X为控制盒输出的心率与模拟器产生的心电信号绝对值差最大的心率值㊂统计结果如表1所列㊂表1心率算法误差统计结果表1所列心率监测误差低于3.4%,国家食品药品监督管理局发布的医药行业标准Y Y10792008‘心电监护仪“中规定了心电监护仪的心率测量误差应当不超过标准值的ʃ10%,所以本文心率计算符合心电监护仪监测标准㊂3.1.2心电压缩实验与结果同样使用上述生理信号模拟器分别产生心率为30b p m㊁40b p m㊁45b p m㊁60b p m㊁80b p m㊁90b p m㊁100b p m㊁120b p m㊁140b p m㊁160b p m的心电信号各采集20m i n,分别输入到P C端和控制盒中,经过控制盒中核心主控制模块的心电压缩算法计算后,通过N B模块传输到W i n g I o T平台,再经过重构算法计算其重构心电数据,并计算与原始心电数据之间的误差㊂重构误差采用度量方式为均方根误差P R D量化原始模拟器产生的心电信号Y i和重构心电信号X i的误差百分比:P R D=ðN i=1(Y i-X i)2ðN i=1(Y i)2ˑ100%(2)医学上认为误差百分比P R D小于9%时是具有医学诊断价值的,将上述10包数据重构后计算误差记录在表2中㊂可以看到,在不同心率的心电信号中,重构的P R D误差均小于9%,本设备可以提供较为可靠的心电数据㊂N B模块每次传输1K B数据瞬时电流可达到156 m A,在无数据上传时电流为50m A左右,8s原始数据每次上传1K B需要传输8次,压缩后仅需传输2次,可以大大降低N B模块功耗㊂表2心率压缩误差统计结果3.2设备整体效果本文设计了一款基于蓝牙㊁物联网传输的织物电极心电监测系统,其硬件电路和锂电池总体尺寸为53mmˑ43mmˑ9mm㊂此硬件电路和锂电池放置于控制盒中,控制盒内部电路如图6(a)所示,与绑带上的织物电极连接,集成于心电衣上㊂如图6(b)所示为一位年龄25岁㊁身高180c m的心脏健康男性穿着心电衣,从手机A P P端查看到的心电图如图6(c)所示㊂心电信号压缩上传到W i n g I o T,在后台解压数据后可以看到清晰的心电波形并分析其不同波段特征,如图6(d)所示㊂整体而言,本文可穿戴心电监测系统满足日常便携性㊁数据传输实时性㊁数据初步分析及时性等要求,可用于日常生活的大多数场景㊂图6实验图4结语本文设计了可穿戴心电监护系统,采用由导电织物为主要材料的织物电极采集心电信号,织物电极通过魔术贴连接心电衣上的绑带,保障人体与织物之间紧密贴合,减小人体与电极之间的阻抗,提高信号可靠性㊂采用标准I㊁I I㊁I I I导联,导联线较少㊁数据量小且穿戴方便㊂在传输上采用蓝牙㊁N B模块物联网传输,一方面用户可以在自己78M i c r o c o n t r o l l e r s &E m b e d d e d S ys t e m s 2021年第5期w w w .m e s n e t .c o m .c n的A P P 端查看心电图,另一方面心电数据经过心率分析后,通过F l a s h 存储㊁B C 28压缩独立传输,将预警和数据及时反馈到物联网平台㊂总的来说,本文实现了一款成本低廉㊁穿戴舒适㊁功耗低的动态心电监测设备,在日常心电监测中具有较高的实用价值㊂参考文献[1]梁伟玲,吴超,林建斌,等.基于A r d u i n o 的无线心电信号采集系统设计与实现[J ].中国医学物理学杂志,2019,36(6):715720.[2]N o u r y N ,D i t t m a r A ,C o r r o y C ,e t a l .V T AMN a s m a r tc l o t h e f o r a m b u l a t o r y r e m o t e m o n i t o r i n g o f p h y s i o l o g i c a l pa -r a m e t e r s a n d a c t i v i t y [C ]//C o n f e r e n c e p r o c e e d i n gs :A n n u a l I n t e r n a t i o n a l C o n f e r e n c e o f t h e I E E E E n g i n e e r i n g i n M e d i -c i n e a n d B i o l o g y S o c i e t y .I E E E E n g i n e e r i n g in M e d i c i n e a n d B i o l o g y S o c i e t y.A n n u a l C o n f e r e n c e ,2004.[3]H e i l m a n K e r i J ,P o r g e s S t e p h e n W.A c c u r a c y of t h e L i f e S h i r t (V i v o m e t r i c s )i n t h e d e t e c t i o n o f c a r d i a c r h y t h m s [J ].B i o l o g-i c a l p s y c h o l o g y,2007,75(3).[4]翟红艺,王春民,张晶,等.基于织物电极的心电监测系统[J ].吉林大学学报(信息科学版),2012,30(2):185191.[5]C h a n A l e x a n d e r M ,S e l v a r a j Na n d a k u m a r ,F e r d o s i N i m a ,e t a l .W i r e l e s s p a t c h s e n s o r f o r r e m o t e m o n i t o r i n g of h e a r t r a t e ,r e s p i r a t i o n ,a c t i v i t y ,a n d f a l l s [C ]//C o n f e r e n c e p r o c e e d i ng s :A n n u a l I n t e r n a t i o n a l C o n f e r e n c e o f th e I E E E E n gi n e e r i n g in M e d i c i n e a n d B i o l o g y S o c i e t y .I E E E E n g i n e e r i n g in M e d i c i n e a n d B i o l o g y S o c i e t y.A n n u a l C o n f e r e n c e ,2013.[6]王余涛.基于嵌入式系统的便携式心电监护系统的研制[D ].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2010.[7]李梁,文笃石.基于A RM 的心电监护仪的设计与实现[J ].国外电子测量技术,2017,36(3):7073.[8]朱晓铭,王仲悦,陈林海,等.基于织物电极的动态心电监测系统[J ].传感器与微系统,2020,39(7):105107.[9]赵波.基于S TM 32和F r e e R T O S 的温度测量系统设计[J ].电子技术与软件工程,2019(3):6869.[10]吴璠.穿戴式单导联心电监测系统及检测位置综合研究[D ].杭州:浙江大学,2017.[11]王余涛.基于嵌入式系统的便携式心电监护系统的研制[D ].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2010.[12]汤明.基于物联网的可穿戴式动态心电实时监测终端设计与实现[D ].杭州:浙江大学,2018.[13]张宁.基于N B I o T 的智能路灯控制系统设计与实现[D ].兰州:兰州大学,2019.[14]张岩.穿戴式单导联E C G 监护系统的设计[D ].太原:中北大学,2019.[15]徐磊.动态远程实时心电监测系统的设计[D ].太原:中北大学,2018.[16]王玉娇,刘昱,陈林海,等.一种改进的基于压缩感知的心电压缩算法[J ].计算机测量与控制,2018,26(7):266270.邵紫月(硕士研究生),主要研究方向为嵌入式可穿戴医疗㊂通信作者:邵紫月,jo w a l 96@163.c o m ㊂(责任编辑:薛士然 收稿日期:2020-10-30) 的具体应用场景中将呈现出更强的鲁棒性和安全性㊂参考文献[1]M o n t e m e r l o M ,T h r u n S ,K o l l e r D ,e t a l .F a s t S L AM :a f a c -t o r e d s o l u t i o n t o t h e s i m u l t a n e o u s l o c a l i z a t i o n a n d m a p p i n gp r o b l e m [C ]//P r o c e e d i n gs o f T h e A A A I N a t i o n a l C o n f e r e n c e o n A r t i f i c i a l I n t e l l i ge n c e ,2002:593598.[2]刘瑞军,王向上,张晨,等.基于深度学习的视觉S L AM 综述[J ].系统仿真学报,2020(7):113.[3]祝天健.基于图的无人驾驶车即时定位与地图构建[D ].大连:大连理工大学,2013.[4]高伟,侯聪毅,许万旸,等.室内导航定位技术研究进展与展望[J ].导航定位学报,2019(1):1017.[5]李俊唐,缑纯良,何兴.基于神经网络的UW B 室内定位算法[J ].西南师范大学学报,2018,43(6):116120.[6]卢燕,栗勇军.基于低功耗蓝牙的室内定位技术研究[J ].测控技术,2018,37(4):5557,63.[7]谢叶.基于W i F i 的室内定位技术研究[D ].成都:电子科技大学,2018.[8]赵希宇.救援机器人同时定位建图与导航研究[D ].沈阳:沈阳工业大学,2018.[9]蔡敏.嵌入式智能机器人路径规划应用[J ].中国新通信,2018,20(24):117118.[10]孙元辉,徐智勇,张建林,等.基于深度学习的单步目标检测器特征增强算法[J ].半导体光电,2019,40(1):108111.[11]孙志国.无人驾驶汽车环境感知技术综述[J ].南方农机,2019,50(3):23.[12]邓桂林.智能车认知地图的创建及其应用[D ].成都:电子科技大学,2018.[13]陈铂垒.面向轮式机器人的融合式导航系统研究[D ].武汉:中南民族大学,2020.[14]王斌.基于S L AM 的室内移动机器人系统应用研究[D ].武汉:中南民族大学,2019.汪红(副教授)㊁刘科(讲师),主要研究方向为智能机器人;康怡琳(讲师),主要研究方向为机器学习;王斌(本科),主要研究方向为机器人㊁物联网;陈铂垒(本科),主要研究方向为机器人㊁智能家居㊂通信作者:刘科,l i u k e @s c u e c .e d u .c n ㊂(责任编辑:薛士然 收稿日期:2020-11-18)。
基于可穿戴设备的人体行为识别与健康监测研究
基于可穿戴设备的人体行为识别与健康监测研究人体行为识别与健康监测是近年来非常热门的研究领域。
随着科技的不断进步，可穿戴设备在人类生活中得到了广泛应用。
本文将探讨基于可穿戴设备的人体行为识别与健康监测的研究进展和应用前景。
一、人体行为识别技术人体行为识别是指通过感知和分析人体的动作、姿态和动作模式，来识别和分析人的行为。
随着可穿戴设备技术的发展，人体行为识别的精度和准确性得到了显著提高。
可穿戴设备如智能手表、智能眼镜、生物传感器等，能够采集人体运动数据，并通过机器学习算法进行分析和识别。
机器学习算法在人体行为识别中发挥着关键作用。
通过大规模的数据采集和训练，可以建立模型来识别不同的行为，如走路、跑步、上楼梯、下楼梯等。
同时，结合传感器的数据，还可以识别一些复杂的动作，如打篮球、跳舞等。
这样的技术有助于构建更智能的可穿戴设备，提供更个性化的健康监测和指导。
二、可穿戴设备在健康监测中的应用可穿戴设备在健康监测中的应用领域广泛，例如体能训练、疾病预防、慢性病管理等。
通过监测人体行为和生理参数，可以实时监测健康状态，提供个性化的健康指导。
1. 体能训练：可穿戴设备可以监测人体运动数据，如步数、跑步速度、心率等，帮助用户更好地了解自己的运动情况。
同时，还可以提供个性化的训练计划和反馈，指导用户进行科学合理的运动训练。
2. 疾病预防：可穿戴设备可以实时监测用户的生理参数，如血压、血氧饱和度、心率变异性等，帮助用户及时发现可能存在的健康风险。
通过分析收集的数据，还可以建立健康预警模型，提前预防潜在的疾病。
3. 慢性病管理：慢性病如糖尿病、高血压等需要长期管理和监测。
可穿戴设备可以实时监测患者的生理参数，并与医生和患者进行数据共享和交流。
通过远程监护和指导，可以改善患者的健康管理效果，减轻医疗资源压力。
三、挑战与展望虽然可穿戴设备在人体行为识别和健康监测上有广大的应用前景，但还存在一些挑战和问题需要解决。
1. 数据隐私和安全：可穿戴设备采集到的个人健康数据需要保护隐私和安全。
可穿戴医疗监护系统CPU的设计与实现的开题报告
可穿戴医疗监护系统CPU的设计与实现的开题报告一、研究背景随着医疗技术的不断发展，可穿戴医疗设备越来越受到人们的关注。
特别是在智能健康领域，可穿戴医疗监护系统在预防疾病、个体化医疗、健康管理等方面有着重要的应用前景。
目前市场上已有很多可穿戴医疗设备，但是大多数设备缺乏智能化和自适应能力，无法实现真正的个性化医疗监护服务。
为了解决现有可穿戴医疗设备所存在的问题，本文旨在设计并实现一个基于CPU 的可穿戴医疗监护系统，结合生理参数监测、数据处理和云端存储等技术，实现医疗数据的实时监测、管理和分析。
本文将研究CPU设计与实现的相关技术，并结合实验验证系统的可行性和性能。
二、研究内容1. CPU的设计与实现：本文将基于ARM架构，采用FPGA开发板实现一个可穿戴医疗监护系统的CPU，包括处理器、存储器和外设等模块。
2. 生理数据采集和处理：系统将采集生理数据，如心电、脉搏、血压等，并通过信号处理算法、滤波技术等，对数据进行处理、分析和提取特征，对病情进行诊断和风险评估。
3. 数据云端存储和管理：系统将通过无线通信技术将数据上传到云端，进行存储和管理，并提供数据共享、数据交换等服务。
4. 实验验证：本文将采用人工模拟和实际测量相结合的方法，对系统的性能、精度、稳定性等指标进行测试，并分析实验结果，验证系统的可行性和实用性。
三、研究意义本文的主要研究内容在于设计并实现基于CPU的可穿戴医疗监护系统，该系统可以实现生理数据的实时监测和管理，为疾病预防、个体化医疗和健康管理等提供有效的技术支持。
研究成果可应用于医疗监护、生命安全、智能健康等领域，具有广泛的应用前景。
同时，本文还将深入探究CPU的设计和实现技术，包括系统架构、处理器、存储器和外设等的设计，为相关领域研究提供技术支持和借鉴。
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传感器测心率 可在本地和远程终端上进行监护 对不正常的生理指标进行报警
添加GPS，实现定位功能
扩展应用到其他领域 ，如运动健身， 社交分享，军事训练等。
谢谢大家
CC3000作为客户端
网关作为服务器
accept（） connect（）
recv（）
发送数据
send（）
send（）
接收数据
recv（）
close（）
close（）
三、软件设计
网关模块
可穿戴设备 接收、存储和转 发 客户端发送的数 据 本地监护设备
网
关
数据格式转换
守护进程
云 端
嵌入式Linux操作系统 硬 件
可穿戴设备模块
可穿戴设备 4
采集数据
解析数据
发送数据
初 始 化 传 感 器
采 集 心 跳 数 据
发 送 数 据
接 收 数 据
数 据 格 式 转 换
初 始 化 无 线 模 块
连 接 网 关
初 始 化 端 口
唤 醒 传 感 器
设 置 IP
发 送 数 据
三、软件设计
数据采集
开始 初始化引脚 通过时序图设置传感器为唤醒 模式
基于可穿戴设备的健康监护系统
引 言
为什么要做此系统？
• 远程监护 • 便于收集用户健康信息 • 缓解医疗资源紧缺的状况
为什么选择可穿戴设备？
• 携带方便 • 更好的感知自身与外部的信息 • 能在互联网下高效交换处理信息
1. 整体构架 2.硬件设计
3.软件设计 4. 实物展示 5. 总结与展望
一、整体构架
N
传感器是否被唤醒? Y 指示灯亮 采集心跳数据并发送至 TM4C123GXL
三、软件设计
数据处理
开始 初始化CC3000
N
开始 在TeraTerm端输入01命令
用RT5350 为CC3000 分配IP地 址
N
CC3000是否具有IP地址?
Y
手机连接RT5350热点 打开手机应用SmartConfig 给CC3000分配IP地址
是否连接至RT5350?
Y
接收AST9D01L采集的心跳数据 将数据转换为字符串格式 发送数据 发送是否成功?
N Y
分配是否成功？
Y
N
结束
SmartConfig技术
指示灯闪烁
三、软件设计
数据传送
服务器 socket（）
bind（）
使用TCP传输协议来进行通 信
客户端 listen（） 建立连接 socket（）
数据收发
RT5350 网关
JLX1286G 液晶显示模块
数据显示 穿戴设备
二、硬件设计
AST9D01L心跳监测传感器
用于发射绿光光源的发光二极管； 用于接收绿光的反射信号的光学 接收模块； 工作电压为：3.3V； 正常量取心跳时电流： 8.5~8.6 mA； 具有睡眠与唤醒两种模式。
三、软件设计
WIFI Internet
传感器模块
Wi-Fi通讯模块 穿戴式监护设备 社区健康监护网关 WIFI
通过Internet访问到云
本地社区健康监护
远程医疗服务中心
社区健康监护系系统整体框图
二、硬件设计
硬件设计总体框图
AST9D01L 心跳传感器
数据采集 TM4C123GXL 主控芯片 数据收发 CC3000 无线模块
智能终端子系统 初始化模块 数据处理模块 取 云 平 台 数 据 转 换 数 据 格 式 绘图显示模块 绘 制 心 跳 曲 线
系 统 初 始 化
界 面 初 始 化
绘 制 坐 标 轴
四、实物展示
网关模块： 设备： 手机客户端：
五、总结与展望
总 结
展 望 添加可测量其他体征数据的传感器， 例如体温，血压
远程监护设备
三、软件设计
Android手机子系统
(1)初始化模块：添加两个时间 编辑框、两个按钮 (2)数据处理模块：URL资源定 位符的HTTP GET访问方式，添加 AsyncTask异步线程，Java提供的 JSON数据转化包。 (3)绘图显示模块：SurfaceView 绘图机制，先缓存，一次性渲染