基于Android的呼吸频率监护系统研究及实现
发布时间：2021-12-01 18:05
随着电子科技的迅速发展以及人们对美好生活的不断追求,使得健康监护设备具有越来越广阔的市场。传统的健康监护设备因不能实时持续监测健康参数、佩戴舒适性差、检测费用昂贵等缺点,限制了其在日常生活中的普及及应用。相对于传统的健康监测设备,便携式可穿戴健康监护设备因具有体积小、功耗低、实时持续监测、环境适应力强、舒适性高等特点备受用户喜爱。众所周知,呼吸是人体重要的生理过程,临床诊断中,医生经常以呼吸的频率、深度、节奏对人体是否患有疾病进行初步诊断。本文利用柔性织物应变传感器和Android操作系统设计并实现了一款能实时监测呼吸频率并且具有紧急求救功能的可穿戴式呼吸频率监护系统。此系统主要分为下位机和上位机两个部分。人体进行呼吸运动时,胸部和腹部的横向面积会伴随着呼吸产生周期性的扩张和收缩。下位机从人体的这个物理行为出发,利用集成在惠斯通电桥中的柔性织物应变传感器感受出这种物理行为的变化,从而实现呼吸信号的采集。其次是对呼吸信号进行预处理,包括呼吸信号的滤波和利用双运算放大器LM358对呼吸信号的放大。然后利用STC15F2K60S2单片机对预处理后的电信号进行模数转换、呼吸频率计算以及呼吸频率...
【文章来源】：淮北师范大学安徽省
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
系统整体结构图
淮北师范大学2020届硕士学位论文12功耗、实时持续监测以及穿戴舒适性作为设计要点。因此本文选用了基于拉阻式呼吸描记法的传感器--柔性织物应变传感器作为感知呼吸信号的传感器。柔性织物应变传感器理论上分为压敏（拉敏）电阻式、电容式以及电阻式压力分布型。压敏电阻式织物传感器的敏感层是通过在织物纤维表面镶嵌碳系纳米材料而形成。电容式织物传感器是由交叉电极夹持导电织物所形成。电阻式压力分布型织物传感器[29]由保护层、电极层以及导电织物层组成，其核心为导电织物。本文选用的是安润普公司在2016年推出的以SOFTCEPTOR技术为基础的柔性织物应变传感器，是由碳系材料导电涂层涂敷在莱卡氨纶基底织物上形成的一种拉敏电阻型织物传感器。通过织物的拉伸和收缩等形变引起电阻值变化，进而实现外部物理信号的测量[30]。此柔性织物应变传感器的基底织物采用了运动类服装性质的莱卡氨纶面料，具备婴儿可穿着级别的安全透气，独特的弹性基底布料曾获得SSG认证。其一些技术参数如表2.1所示[31]：表2.1柔性织物应变传感器技术参数应变测量范围60%松弛度±5%/30min过载范围100%灵敏度系数1~60线性度±5%工作温度范围1~60℃重复性±5%疲劳寿命1000000迟滞度±5%机洗次数≥35综上所述，柔性织物应变传感器可以算是研制可穿戴式呼吸频率监护设备的不二之眩柔性织物应变传感器的实物图如图2.2所示。图2.2柔性织物应变传感器实物图
基于Android的呼吸频率监护系统研究及实现17第三章呼吸频率监护系统下位机设计3.1下位机整体概述基于Android的呼吸频率监护系统的下位机由系统电源模块、信号采集模块、信号预处理模块、单片机系统和数据传输模块组成，其中信号预处理模块包括信号抗干扰设计和信号放大设计。下位机结构框图如图3.1所示：图3.1下位机结构框图3.2系统电源模块基于呼吸频率监护系统的便携性以及佩戴舒适性，系统电源必须具备供电稳定、体积孝可重复使用以及环境友好等特点。目前锂离子电池因具备上述条件而成为设计可穿戴式系统的电池首眩因特殊情况，本文的系统电源没有使用锂离子电池，根据实验室条件，使用了一节9V的干电池。基于单片机系统对电源的要求，本文利用AMS1117-5稳压器对9V电源降压至5V。其极限参数如表3.1所示。表3.1AMS1117系列稳压器极限参数参数输入工作电压引脚温度工作结温范围存储温度功耗范围20V260℃150℃负60℃~正150℃受三个因素限制
【参考文献】：
期刊论文
[1]柔性可拉伸应变传感器研究进展与应用[J]. 彭军,李津,李伟,陈婷婷,郑通通,刘皓. 化工新型材料. 2018(11)
[2]CPC及FT分类号在超声流量测量领域中的检索应用[J]. 文生明. 河南科技. 2018(14)
[3]柔性应变织物传感器研究进展[J]. 王双,刘玮,刘晓霞. 传感器与微系统. 2017(12)
[4]基于压电薄膜传感器的穿戴式健康监测体域网系统[J]. 辛毅,郭超,凌振宝,田红英,李想,戴强. 国防科技大学学报. 2016(06)
[5]以织物传感器为基础的呼吸监测方法[J]. 彭晓慧,杨旭东. 产业用纺织品. 2015(02)
[6]光电容积脉搏波描记法原理、应用及其电路设计[J]. 陈斌. 电子技术与软件工程. 2014(18)
[7]基于ZigBee的井下人员安全监测系统[J]. 苗曙光,李淮江,李峥,陈得宝,杨一军. 仪表技术与传感器. 2014(09)
[8]基于快速人脸检测的实时呼吸测量系统的设计[J]. 张言飞,欧阳健飞,姚丽峰. 计算机工程与应用. 2016(02)
[9]光电容积脉搏波临床应用研究进展[J]. 张列亮,朱娟,徐磊. 临床麻醉学杂志. 2013(11)
[10]GPS发展历程及未来计划[J]. 韩梦泽. 江苏科技信息. 2013(20)
硕士论文
[1]压阻式织物传感器阵列的设计与评价[D]. 张和乐.东华大学 2019
[2]呼吸信号检测与预测技术的研究[D]. 胡正伟.南昌航空大学 2017
[3]一种非接触式生命体征监护系统研究[D]. 冯良磊.华侨大学 2016
[4]嵌入式气压高度表辅助GPS定位装置的设计和实现[D]. 竺明超.南京航空航天大学 2009
本文编号：3526808
【文章来源】：淮北师范大学安徽省
【文章页数】：76 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
系统整体结构图
淮北师范大学2020届硕士学位论文12功耗、实时持续监测以及穿戴舒适性作为设计要点。因此本文选用了基于拉阻式呼吸描记法的传感器--柔性织物应变传感器作为感知呼吸信号的传感器。柔性织物应变传感器理论上分为压敏（拉敏）电阻式、电容式以及电阻式压力分布型。压敏电阻式织物传感器的敏感层是通过在织物纤维表面镶嵌碳系纳米材料而形成。电容式织物传感器是由交叉电极夹持导电织物所形成。电阻式压力分布型织物传感器[29]由保护层、电极层以及导电织物层组成，其核心为导电织物。本文选用的是安润普公司在2016年推出的以SOFTCEPTOR技术为基础的柔性织物应变传感器，是由碳系材料导电涂层涂敷在莱卡氨纶基底织物上形成的一种拉敏电阻型织物传感器。通过织物的拉伸和收缩等形变引起电阻值变化，进而实现外部物理信号的测量[30]。此柔性织物应变传感器的基底织物采用了运动类服装性质的莱卡氨纶面料，具备婴儿可穿着级别的安全透气，独特的弹性基底布料曾获得SSG认证。其一些技术参数如表2.1所示[31]：表2.1柔性织物应变传感器技术参数应变测量范围60%松弛度±5%/30min过载范围100%灵敏度系数1~60线性度±5%工作温度范围1~60℃重复性±5%疲劳寿命1000000迟滞度±5%机洗次数≥35综上所述，柔性织物应变传感器可以算是研制可穿戴式呼吸频率监护设备的不二之眩柔性织物应变传感器的实物图如图2.2所示。图2.2柔性织物应变传感器实物图
基于Android的呼吸频率监护系统研究及实现17第三章呼吸频率监护系统下位机设计3.1下位机整体概述基于Android的呼吸频率监护系统的下位机由系统电源模块、信号采集模块、信号预处理模块、单片机系统和数据传输模块组成，其中信号预处理模块包括信号抗干扰设计和信号放大设计。下位机结构框图如图3.1所示：图3.1下位机结构框图3.2系统电源模块基于呼吸频率监护系统的便携性以及佩戴舒适性，系统电源必须具备供电稳定、体积孝可重复使用以及环境友好等特点。目前锂离子电池因具备上述条件而成为设计可穿戴式系统的电池首眩因特殊情况，本文的系统电源没有使用锂离子电池，根据实验室条件，使用了一节9V的干电池。基于单片机系统对电源的要求，本文利用AMS1117-5稳压器对9V电源降压至5V。其极限参数如表3.1所示。表3.1AMS1117系列稳压器极限参数参数输入工作电压引脚温度工作结温范围存储温度功耗范围20V260℃150℃负60℃~正150℃受三个因素限制
【参考文献】：
期刊论文
[1]柔性可拉伸应变传感器研究进展与应用[J]. 彭军,李津,李伟,陈婷婷,郑通通,刘皓. 化工新型材料. 2018(11)
[2]CPC及FT分类号在超声流量测量领域中的检索应用[J]. 文生明. 河南科技. 2018(14)
[3]柔性应变织物传感器研究进展[J]. 王双,刘玮,刘晓霞. 传感器与微系统. 2017(12)
[4]基于压电薄膜传感器的穿戴式健康监测体域网系统[J]. 辛毅,郭超,凌振宝,田红英,李想,戴强. 国防科技大学学报. 2016(06)
[5]以织物传感器为基础的呼吸监测方法[J]. 彭晓慧,杨旭东. 产业用纺织品. 2015(02)
[6]光电容积脉搏波描记法原理、应用及其电路设计[J]. 陈斌. 电子技术与软件工程. 2014(18)
[7]基于ZigBee的井下人员安全监测系统[J]. 苗曙光,李淮江,李峥,陈得宝,杨一军. 仪表技术与传感器. 2014(09)
[8]基于快速人脸检测的实时呼吸测量系统的设计[J]. 张言飞,欧阳健飞,姚丽峰. 计算机工程与应用. 2016(02)
[9]光电容积脉搏波临床应用研究进展[J]. 张列亮,朱娟,徐磊. 临床麻醉学杂志. 2013(11)
[10]GPS发展历程及未来计划[J]. 韩梦泽. 江苏科技信息. 2013(20)
硕士论文
[1]压阻式织物传感器阵列的设计与评价[D]. 张和乐.东华大学 2019
[2]呼吸信号检测与预测技术的研究[D]. 胡正伟.南昌航空大学 2017
[3]一种非接触式生命体征监护系统研究[D]. 冯良磊.华侨大学 2016
[4]嵌入式气压高度表辅助GPS定位装置的设计和实现[D]. 竺明超.南京航空航天大学 2009
本文编号：3526808
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