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智慧養(yǎng)老人體生理參數(shù)采集系統(tǒng)

發(fā)布時間:2017-07-20 12:18

  本文關鍵詞:智慧養(yǎng)老人體生理參數(shù)采集系統(tǒng)


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【摘要】:由于我國老年人口基數(shù)大、增長快,老齡化現(xiàn)象日益突出,而“獨生子女”、醫(yī)療資源等問題給我國傳統(tǒng)養(yǎng)老方式也帶來巨大沖擊。隨著全信息、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)的到來,一種新的養(yǎng)老思路智慧養(yǎng)老應運而生。利用物聯(lián)網(wǎng)、智能云計算等技術實現(xiàn)各類傳感器終端和計算機網(wǎng)絡的無縫連接。根據(jù)以上背景,本文設計一種智慧養(yǎng)老生理參數(shù)采集系統(tǒng),包括各生理參數(shù)的采集和顯示。采集信息有體溫、心率和心電。下面是對各檢測技術的具體介紹:體溫檢測使用NTC(Negative Temperature Coefficient,負溫度系數(shù))熱敏電阻,根據(jù)電阻-溫度特性,間接獲取電壓與溫度對應關系,利用IBM公司SPSS(Statistical Product and Service Solutions,統(tǒng)計產(chǎn)品與服務解決方案)軟件,擬合電壓-溫度曲線獲取相應二次函數(shù)式,根據(jù)電壓的變化獲取相應的體溫值;心率檢測使用pulse sensor,根據(jù)光電容積脈搏波法獲取脈搏波信號,對脈搏波信號進行相應的處理,獲取波與波之間平均時間后計算出60秒的脈搏數(shù)量,即心率值;心電檢測使用AD8232集成信號調(diào)理模塊,該模塊具有濾波、信號放大等功能。通過心電信號的噪聲特點對其進行濾波,并獲取心電波形。
【關鍵詞】:智慧養(yǎng)老 體溫 心率 心電
【學位授予單位】:南京大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:TP274.2
【目錄】:
  • 摘要3-4
  • Abstract4-12
  • 英文單詞注釋12-13
  • 第一章 緒論13-18
  • 1.1 研究背景與意義13-14
  • 1.1.1 研究背景13
  • 1.1.2 研究意義13-14
  • 1.2 生理參數(shù)采集發(fā)展歷史14-16
  • 1.2.1 體溫采集發(fā)展歷史14-15
  • 1.2.2 心率采集發(fā)展歷史15
  • 1.2.3 心電采集發(fā)展歷史15-16
  • 1.3 本文研究內(nèi)容16-17
  • 1.4 本文結(jié)構(gòu)17-18
  • 第二章 人體生理參數(shù)采集系統(tǒng)總設計18-26
  • 2.1 系統(tǒng)構(gòu)建目標18
  • 2.2 檢測參數(shù)設計18-19
  • 2.3 檢測技術設計19-23
  • 2.3.1 體溫技術設計19-21
  • 2.3.2 心率技術設計21
  • 2.3.3 心電檢測技術設計21-23
  • 2.4 系統(tǒng)硬件設計23-24
  • 2.5 系統(tǒng)軟件設計24-25
  • 2.5.1 開發(fā)平臺與語言24
  • 2.5.2 開發(fā)流程設計24
  • 2.5.3 軟件工具介紹24-25
  • 2.6 本章小結(jié)25-26
  • 第三章 體溫檢測設計26-36
  • 3.1 測量原理26-27
  • 3.2 系統(tǒng)實現(xiàn)27-35
  • 3.2.1 硬件實現(xiàn)27-30
  • 3.2.2 軟件實現(xiàn)30-35
  • 3.3 本章總結(jié)35-36
  • 第四章 心率檢測設計36-43
  • 4.1 測量原理36-37
  • 4.2 系統(tǒng)實現(xiàn)37-42
  • 4.2.1 硬件實現(xiàn)37-38
  • 4.2.2 軟件實現(xiàn)38-42
  • 4.3 本章總結(jié)42-43
  • 第五章 心電檢測設計43-51
  • 5.1 心電的產(chǎn)生與心拍43-45
  • 5.2 系統(tǒng)實現(xiàn)45-50
  • 5.2.1 硬件實現(xiàn)45-47
  • 5.2.2 軟件實現(xiàn)47-50
  • 5.3 本章總結(jié)50-51
  • 第六章 系統(tǒng)測試51-58
  • 6.1 開發(fā)板介紹51-52
  • 6.2 系統(tǒng)測試52-57
  • 6.3 本章總結(jié)57-58
  • 第七章 總結(jié)與展望58-60
  • 7.1 工作總結(jié)58
  • 7.2 工作展望58-60
  • 參考文獻60-64
  • 致謝64-65
  • 在學期間研究成果65-66

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本文編號:567983

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