[发明专利]用于可穿戴设备的健康检测系统及数据分析方法在审
申请号: | 201811407678.6 | 申请日: | 2018-11-23 |
公开(公告)号: | CN109308947A | 公开(公告)日: | 2019-02-05 |
发明(设计)人: | 孟瑶 | 申请(专利权)人: | 辽东学院 |
主分类号: | G16H80/00 | 分类号: | G16H80/00;A61B5/0245;A61B5/0452;G01C22/00 |
代理公司: | 沈阳亚泰专利商标代理有限公司 21107 | 代理人: | 邵明新 |
地址: | 118003 辽*** | 国省代码: | 辽宁;21 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 通信模块 微控制器 滤波放大模块 可穿戴设备 心电传感器 加速度计 分模块 健康检测系统 电源模块 数据分析 移动终端 输出 活动信息 检测技术 生理指标 无线连接 信号翻译 心电 服务器 采集 供电 | ||
1.用于可穿戴设备的健康检测系统,其特征在于,包括设置于可穿戴设备上的心电传感器、加速度计、滤波放大模块、微控制器、通信模块及电源模块;
电源模块用于为心电传感器、加速度计、滤波放大模块、差分模块、微控制器及通信模块供电;
滤波放大模块的输入与心电传感器相连,用于信号的滤波、放大;该滤波放大模块的输出与差分模块的输入相连,该差分模块的输出与微控制器相连,该微控制器与通信模块相连;
所述微控制器还分别与加速度计及通信模块相连,通过通信模块与移动终端相连,该移动终端与服务器无线连接。
2.根据权利要求1所述的用于可穿戴设备的健康检测系统,其特征在于:所述心电传感器有两个,均采用型号为PS25255的EPIC传感器;加速度计采用型号为ADXL345的三轴加速度计。
3.根据权利要求1所述的用于可穿戴设备的健康检测系统,其特征在于:可穿戴设备采用可穿戴健康胸带。
4.根据权利要求1所述的用于可穿戴设备的健康检测系统,其特征在于:所述微控制器采用STM32单片机;通信模块采用蓝牙模块;所述蓝牙模块型号为HY254124 V8;所述移动终端为智能手机或平板电脑。
5.根据权利要求1所述的用于可穿戴设备的健康检测系统,其特征在于:所述滤波放大模块包括两个电路结构相同的电路单元,两电路单元各连接一个心电传感器;所述电路单元包括运算放大器AD820;AD820的负输入端通过电阻R1接地,AD820的正输入端通过电阻R2与心电传感器相连;且AD820的负输入端通过电阻R3与AD820的输出相连,AD820的正输入端还通过电容C1接地,AD820的输出端通过电容C2接地;电阻R1、R2阻值均为1kΩ,R3阻值为5kΩ;电容C1选择1nf,电容C2选择0.1nf。
6.根据权利要求1所述的用于可穿戴设备的健康检测系统,其特征在于:所述差分模块包括仪表放大器AD8221,AD8221的正输入端通过电阻R11与一电路单元的输出相连,放大器AD8221的负输入端通过电阻R12与另一电路单元的输出相连;AD8221的正输入端还通过电阻R13接地,AD8221的负输入端还通过电阻R14与AD8221的输出端相连,AD8221的输出端通过相互串联的电阻R15、电容C11接地。
7.根据权利要求4所述的用于可穿戴设备的健康检测系统,其特征在于:所述加速度计采用ADXL345芯片,芯片ADXL345的13脚、14脚及8脚分别与微控制器STM32的PB11、PB10、PF11脚相连。
8.基于健康检测系统的数据分析方法,其特征在于,包括心率检测和步伐检测。
9.根据权利要求8所述的基于健康检测系统的数据分析方法,其特征在于:所述心率检测包括以下步骤:
步骤1、累积固定长度的ECG信号;
步骤2、应用均值滤波器和带通滤波器对ECG信号进行滤波;
步骤3、对步骤2的信号进行微分、平方及积分计算;
步骤4、基于步骤3的积分数据的峰值,导出阈值;
步骤5、根据阈值,检测QRS波群的R波;
步骤6、计算当前R波和前一个R波之间的位置间隔,即RR间隔;
步骤7、根据历史RR间隔和R波峰值,判断当前R波的合法性;
步骤8、若当前R波合法,结合采样率,计算当前心率,心率单位为次/分钟。
10.根据权利要求8所述的基于健康检测系统的数据分析方法,其特征在于:所述步伐检测的输入数据为加速度信号、用户性别和身高,输出数据为实时步数和实时行走距离;
其包括以下步骤:
步骤1、累积固定长度的加速度信号;
步骤2、基于历史触地峰值计算阈值,初值为0;
步骤3、应用Savitzky-Golay滤波器进行滤波;
步骤4、根据过零点,检测触地位置;
步骤5、根据阈值,判断当前触地位置的合法性;
步骤6、若当前触地位置合法,累积步数加1;
步骤7、根据峰值和谷值,计算极差;
步骤8、根据极差、用户性别和身高,计算出当前的步长。步长计算公式见公式(1)-(3);
K=0.45·(L/1000)+0.057 (2)
其中,SL代表步长估值,单位:米,rmax和rmin分别为峰值和谷值,L是腿长估值,单位:毫米,H是身高,单位:毫米;
当前步长与历史行走距离相加,得到当前的行走距离。
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