可穿戴式呼吸信号检测系统设计
本文关键词:可穿戴式呼吸信号检测系统设计,由笔耕文化传播整理发布。
【摘要】:随着社会经济的发展与人们的生活水平的提高,当今人们对自身的健康状况的关注度日益增加。由于人口数量的庞大、人口老龄化和亚健康的问题日益严重,人们对健康医疗保障的各种需求发生了很大的改变,对各种健康医疗保障服务提出了更高的要求。很多人对自身健康服务保障的关注点,慢慢从以医院为中心的治疗为主的保障模式,转向以个人、家庭以及社区为中心的预防为主的保障模式。伴随现代社会上云医疗技术的发展,利用云计算技术、物联网技术、移动互联网以及传感器技术、大数据技术,可以建立一种实现健康预防教育、健康实时干预、网上移动诊疗等功能的远程移动医疗服务与协同平台。结合云医疗技术、可穿戴式传感器技术,可以长期记录、跟踪监测人体的各种生理健康参数,从而实现个人健康信息实时、长期的云端存储,以利于通过分析监测到的长期健康数据的变化,及时发现个人身体健康异常,达到提前健康预防的作用。呼吸是人体的重要生理过程,呼吸的生理参数也是人们了解自身健康状况的一个重要参考指标,对人体呼吸生理参数的监护检测是现代医疗监护技术的一个重要分支。本文结合了Android智能手机和可穿戴式传感器技术,设计了一种可穿戴式呼吸信号检测系统。该系统包括呼吸信号生理数据采集模块和基于Android系统的呼吸频率数据的实时显示、保存和历史查询的APP开发设计基于光栅式传感器的呼吸信号生理数据的采集模块,采用光栅式光电传感器进行呼吸信号采集。基于呼吸感应体积描记技术(RIP)原理,将一条穿戴式内部嵌入光栅条的弹性缚带系在用户腹部处,由于人体呼吸时候会产生的体积变化,随之引起弹性缚带中光栅条的位移发生变化,通过光栅式传感器对光栅条位移变化进行精度检测,从而实现对呼吸过程的检测。再通过呼吸信号生理数据采集模块的蓝牙模块和Android手机自身蓝牙,基于蓝牙的无线通信控制传输技术,实现呼吸信号采集端到手机端的呼吸信号数据的传输。基于Android系统智能手机,设计了一款呼吸信号数据健康管理系统的APP,实现了对个人呼吸频率数据的长期保存、显示和历史查询。便于以后结合云医疗技术,可以将用户个人信息、呼吸信号生理数据上传到云医疗健康信息平台,以实现远程医疗监护和个人健康预防。
【关键词】:可穿戴 呼吸检测 Android系统应用开发 光栅式传感器
【学位授予单位】:广东工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:R443;TN911.23
【目录】:
- 摘要4-5
- ABSTRACT5-11
- 第一章 绪论11-18
- 1.1 研究课题的研究背景和意义11-14
- 1.2 国内外可穿戴式呼吸信号检测系统的研究现状14-16
- 1.3 本课题的主要研究内容和创新点16-17
- 1.4 本章小结17-18
- 第二章 可穿戴式呼吸信号检测系统总体方案设计18-24
- 2.1 呼吸信号检测方法18-20
- 2.1.1 常用的呼吸信号检测方法18-19
- 2.1.2 新型的呼吸信号检测方法19-20
- 2.2 呼吸信号检测系统的可穿戴式设计方法20-22
- 2.2.1 背心式20-21
- 2.2.2 耳机式21
- 2.2.3 腰带式21-22
- 2.3 呼吸信号检测系统总体方案确定22-23
- 2.4 本章小结23-24
- 第三章 可穿戴式呼吸信号检测系统的硬件设计24-36
- 3.1 总体设计结构图24
- 3.2 呼吸信号采集模块的工作原理24-32
- 3.2.1 呼吸感应体积描记技术25-26
- 3.2.2 光栅式传感器的工作原理26-28
- 3.2.3 呼吸信号采集模块电路设计28-32
- 3.3 短距离数据传输模块选择32-33
- 3.3.1 蓝牙无线传输方案32
- 3.3.2 WiFi无线传输方案32
- 3.3.3 USB数据传输方案32-33
- 3.3.4 数据传输方案确定33
- 3.4 呼吸信号采集模块壳体设计33-35
- 3.4.1 pro/e开发环境介绍33-35
- 3.4.2 壳体模块设计35
- 3.5 本章小节35-36
- 第四章 可穿戴式呼吸信号检测系统的软件设计36-52
- 4.1 呼吸信号检测的程序设计36-41
- 4.1.1 CCS 6.1开发环境介绍36-37
- 4.1.2 呼吸信号检测算法研究37-39
- 4.1.3 呼吸信号检测程序设计39-41
- 4.2 基于Android系统平台的APP开发设计41-51
- 4.2.1 Android系统介绍42-44
- 4.2.2 Android系统开发环境介绍44-46
- 4.2.3 Android系统智能手机APP开发设计46-51
- 4.3 本章小结51-52
- 第五章 可穿戴式呼吸信号检测系统的测试实验52-60
- 5.1 实验结果52-55
- 5.2 结果对比55-58
- 5.3 本章小结58-60
- 结论与展望60-62
- 参考文献62-68
- 攻读学位期间发表的论文68-70
- 致谢70
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