[发明专利]一种基于自适应无线传感器网络的生理信号智能监测系统

权利要求书

1.一种基于自适应无线传感器网络的生理信号智能监测系统，其特征在于：所述系统包括无线传感器网络单元、数据传输和预处理单元以及生理信号综合分析预警单元；所述无线传感器网络单元实时采集生理信号，并将所述生理信号传输给所述数据传输和预处理单元进行预处理，所述数据传输和预处理单元将得到的生理信息传输给所述生理信号综合分析预警单元进行综合分析。

2.根据权利要求1所述的基于自适应无线传感器网络的生理信号智能监测系统，其特征在于：所述无线传感器网络单元包括无线传感器采集单元和无线数据接收单元；所述无线传感器单元将采集的生理信号通过ZigBee协议发送给所述无线数据接收单元，所述无线数据接收单元将接收的生理数据传输给所述数据传输和预处理单元。

3.根据权利要求2所述的基于自适应无线传感器网络的生理信号智能监测系统，其特征在于：所述无线传感器采集单元包括脑电波传感器、温度传感器、血压传感器、上肢传感器、下肢传感器和预留传感器；所述预留传感器包括血糖传感器、血氧血糖传感器、肌电血糖传感器、眼电血糖传感器、关节运动血糖传感器、呼气通量传感器和呼吸二氧化碳检测血糖传感器。

4.根据权利要求1所述的基于自适应无线传感器网络的生理信号智能监测系统，其特征在于：所述数据传输和预处理单元包括生理状态判定单元、数据预处理单元、伪信息分析单元和无线数据发送单元；所述生理状态判定单元对无线传感器网络单元传送的生理数据进行判定，根据监护对象不同的生理状态设置无线传感器采集单元中各传感器单元的优先权；所述数据预处理单元接收生理状态判定单元的生理数据，并对生理数据进行预处理；所述伪信号分析单元对预处理得到的生理信息进行分析，并将经过分析的生理数据通过所述无线数据发送单元发送给所述生理信号综合分析预警单元。

5.根据权利要求4所述的基于自适应无线传感器网络的生理信号智能监测系统，其特征在于：所述伪信号分析单元通过建立智能报警算法时序模型对生理信息进行分析，识别由于传感器误差和监护对象移动产生的不应报警的异常值，进而减少误报警，同时判断出是由于监护对象生理异常而产生的异常信息；所述智能报警算法时序模型包括基于伯格算法的参数辨识模型和预报误差准则定阶模型。

6.根据权利要求4所述的基于自适应无线传感器网络的生理信号智能监测系统，其特征在于：所述生理状态包括睡眠状态、行走状态、运动状态和自定义状态；所述自定义状态包括癫痫病状态、高血压状态、感冒状态和其他疾病状态；在癫痫病状态下，设置优先采集脑电波传感器的数据；在高血压状态下，设置优先采集血压传感器的数据；在感冒状态下，设置优先采集温度传感器的数据，其他疾病状态下，根据生理信号综合分析预警单元中的知识库优先设置各个传感器。

7.根据权利要求1所述的基于自适应无线传感器网络的生理信号智能监测系统，其特征在于：所述生理信号综合分析预警单元包括存储单元、分析单元和生理信号综合分析单元；所述存储单元设有知识库，将各个传感器采集的生理信号名称、数据以及时间信息分块存储到知识库中；所述分析单元基于知识库中的经验模型对单个生理信息进行分析，当生理信息超过健康正常值范围时，所述分析单元发出报警信号。

8.根据权利要求7所述的基于自适应无线传感器网络的生理信号智能监测系统，其特征在于：所述生理信号综合分析单元包括信息整合查询单元和多个通道，所述信息整合查询单元与知识库连接，对知识库中的生理信息进行整合、查询和判断；各个通道分别所述信息整合查询单元连接，同时分别接收各个传感器的数据；通道的个数与传感器个数相等。

9.根据权利要求3所述的基于自适应无线传感器网络的生理信号智能监测系统，其特征在于：所述脑电波传感器包括并列设置的前脑传感器、中脑传感器和后脑传感器；所述温度无线传感器包括并列设置的口腔传感器、腋窝传感器和体表传感器；所述血压传感器包括并列设置的脉搏传感器和颈动脉传感器；所述上肢传感器包括并列设置的手部传感器、肘部传感器和肩部传感器；所述下肢无线传感器包括并列设置的踝关节传感器、膝关节传感器和胯关节传感器。