設(shè)計(jì)了一款基于Android便攜式智能老年健康監(jiān)護(hù)系統(tǒng),系統(tǒng)包括跌倒檢測(cè)、心率檢測(cè)、地圖定位3大功能模塊。跌倒檢測(cè)模塊使用最大類間方差法計(jì)算最優(yōu)閾值,采用合加速度幅值面積的曲線相似度區(qū)分跌倒行為與較高強(qiáng)度日�；顒�(dòng);采用小波閾值去噪算法去除輸入信號(hào)中的噪聲項(xiàng),獲得準(zhǔn)確的實(shí)時(shí)心率測(cè)量結(jié)果;采用地圖API的定位SDK,及時(shí)提供精確的位置服務(wù),將異常警告及位置信息實(shí)時(shí)發(fā)送至監(jiān)護(hù)人手機(jī)。系統(tǒng)采用Java語(yǔ)言進(jìn)行設(shè)計(jì)開發(fā),在Andorid平臺(tái)上運(yùn)行穩(wěn)定。測(cè)試結(jié)果表明:跌倒檢測(cè)的誤報(bào)率和漏報(bào)率分別為1. 67%、2%,心率檢測(cè)的平均絕對(duì)誤差和平均相對(duì)誤差分別為1. 6 bpm、2. 08%,可滿足老年人監(jiān)護(hù)的需求。 

【文章來(lái)源】：重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)). 2020,34(04)北大核心

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【部分圖文】：

老年人智能監(jiān)護(hù)系統(tǒng)總體架構(gòu)

利用智能手機(jī)內(nèi)置的加速度傳感器進(jìn)行人體運(yùn)動(dòng)信息采集實(shí)現(xiàn)跌倒檢測(cè)。手機(jī)內(nèi)置加速度傳感器，可以返回三軸的加速度數(shù)值，手機(jī)姿態(tài)隨人體姿態(tài)的改變而改變，手機(jī)加速度數(shù)值的變化可以間接反映人體運(yùn)動(dòng)姿態(tài)的變化[13-15]。當(dāng)前基于智能手機(jī)的跌倒檢測(cè)算法基本是利用某一方向軸的加速度或合加速度幅值進(jìn)行跌倒判斷，這類方法只能區(qū)分跌倒與步行等較低強(qiáng)度的日常活動(dòng)，在與慢跑、下樓梯等較高強(qiáng)度日�；顒�(dòng)方面判斷效果不佳。本系統(tǒng)使用合加速度幅值面積的曲線相似度進(jìn)行跌倒二次判斷，從而把跌倒與較高強(qiáng)度日�；顒�(dòng)進(jìn)行區(qū)分。將人體跌倒、行走、坐下-起立、蹲下-起立、彎腰-起立、躺下、上樓梯、下樓梯、慢跑等所有日�；顒�(dòng)的合加速度信號(hào)放在一起，可得到圖2所示的“人體不同活動(dòng)狀態(tài)下的合加速度曲線”。當(dāng)合加速度幅值高于某一閾值時(shí)，可將其歸為類似跌倒動(dòng)作。采用最大類間方差法，得到合加速度幅值最優(yōu)閾值A(chǔ)T=20。但這種方法只能把跌倒動(dòng)作和行走、上樓梯等較低強(qiáng)度的日�；顒�(dòng)區(qū)分開，無(wú)法和下樓梯、慢跑等較高強(qiáng)度日常活動(dòng)區(qū)分開。合加速度向量，其模值稱為合加速度(幅值)A，為此，對(duì)合加速度向量模信號(hào)進(jìn)行時(shí)間積分，得到合加速度幅值面積為

式(2)中:n為采樣總數(shù);i為采樣序號(hào);ai為擬合曲線對(duì)應(yīng)的擬合離散數(shù)據(jù)點(diǎn)集合上的第i個(gè)值;bi為原始曲線對(duì)應(yīng)的合加速度幅值面積的真實(shí)值。MSE的值越小，說明擬合曲線與原始曲線之間的相似程度越大。經(jīng)過10次實(shí)驗(yàn)，MSE的值如表1所示，跌倒時(shí)MSE值比較高，慢跑和下樓梯時(shí)MSE值較低，設(shè)置1個(gè)MSE的閾值，就可以把跌倒動(dòng)作、慢跑、下樓梯等較高強(qiáng)度的日�；顒�(dòng)區(qū)分開。當(dāng)MSE值高于某一閾值時(shí)，就可以判斷其為跌倒動(dòng)作。采用最大類間方差法得到最優(yōu)閾值MSET=4.5。這是1種自適應(yīng)的閾值確定方法，其基本思想是使用1個(gè)閾值將整個(gè)數(shù)據(jù)分成2個(gè)類，假如2個(gè)類之間的方差最大，那么這個(gè)閾值就是最佳閾值。

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