CN109308947A - 用于可穿戴设备的健康检测系统及数据分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及检测技术，尤其涉及一种用于可穿戴设备的健康检测系统及数据分析方法。其可随时随地采集心电和活动信息，把复杂晦涩的信号翻译成人人能懂的生理指标。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，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。
Description
技术领域
本发明涉及检测技术，尤其涉及一种用于可穿戴设备的健康检测系统及数据分析方法。
背景技术
在可穿戴计算的架构中，计算系统是像眼镜、手表或衣服一样穿戴在身上，并可基于情景的变化与用户互动。其通过形态各异的显示器、方便易用的输入设备、大量环境感知元器件以及无线局域网发挥着用户智能助手的作用。
21世纪以来，可穿戴技术取得了显著进步，并开始进入普通人的视野和生活。一方面，移动互联网快速发展，无论是无线网络的承载能力和普及程度还是移动智能设备的性能都取得了长足的进步，这为可穿戴设备的开发提供了良好的技术基础。另一方面，人们对于更加自由、便捷和个性化的信息处理的需求打开了可穿戴设备的应用市场。在此背景下，各IT企业纷纷涉足可穿戴设备的研发。索尼、三星等大型消费类电子公司，以及谷歌、苹果等互联网巨头陆续推出了形态各异的可穿戴产品，以期开辟移动互联网新布局。目前已面世的可穿戴设备按主要功能可划分为四类：健身类、健康类、资讯类、体感类。其中，健身健康类产品的出货量遥遥领先与其它类别的产品，有望成为最早取得突破性发展的应用方向。
发明内容
本发明就是针对现有技术存在的缺陷，提供一种用于可穿戴设备的健康检测系统及数据分析方法，其提供与个人长期健康状况相关的实时反馈，用户仅需穿戴健康胸带，并与移动终端相连，即可随时随地采集心电和活动信息，把复杂晦涩的信号翻译成人人能懂的生理指标，让用户更轻松地了解自身的健康和运动状况。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案，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、差分模块、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，该差分模块用于对两路心电传感器信号作差以获得心电信号，其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。
作为本发明的一种优选方案，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。
作为本发明的另一种优选方案，可穿戴设备采用可穿戴健康胸带。
作为本发明的另一种优选方案，所述微控制器采用STM32单片机；通信模块采用蓝牙模块。
作为本发明的另一种优选方案，所述蓝牙模块型号为HY254124V8。
作为本发明的另一种优选方案，所述移动终端为智能手机或平板电脑。
作为本发明的另一种优选方案，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。
作为本发明的另一种优选方案，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。
作为本发明的另一种优选方案，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。
作为本发明的另一种优选方案，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。
基于健康检测系统的数据分析方法，包括心率检测和步伐检测。
作为本发明的另一种优选方案，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(次/分钟)。
作为本发明的另一种优选方案，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。
与现有技术相比本发明有益效果。
本发明利用心电传感器和加速度计，分别采集人体心电信号和活动所产生的加速度信号。通过无线传输，发送至智能手机等移动终端，并进行信号分析，实时反馈用户的心率、步数和行走距离。不仅弥补了传统监控设备繁冗和束缚的缺点，又利用了人们目前与手机产生的强力黏性，让用户更轻松直观地了解自身的健康和运动状况，有助于动态生活方式的鼓励与维持。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步说明。本发明保护范围不仅局限于以下内容的表述。
图1是本发明系统整体结构图。
图2是本发明滤波放大模块电路图。
图3是本发明差分模块电路图。
图4是本发明加速度计电路图。
图5是本发明心率检测结果图。
图6是本发明步伐检测结果图。
图7为本发明系统结构框图。
具体实施方式
如图1-7，本发明包括设置于可穿戴健康胸带上的心电传感器、加速度计、滤波放大模块、差分模块、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，该差分模块用于对两路心电传感器信号做差以获得心电信号，其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。
具体地，获取传感器输出的心电和加速度信号，并负责原始信号的滤波和放大。输出信号后，经模数转换后，通过无线通信传输至移动终端。电源模块负责系统各模块的供电。移动终端接收健康带发送来的数字信号，使用算法分析数据和提取生理指标，并展示分析结果。亦将接收的传感器数据，通过无线通信，转发至远程服务器。服务器接收移动终端发送的数据，实现数据的长期存储。
优选地，所述心电传感器有两个，均采用型号为PS25255的EPIC传感器；(电极不与皮肤接触，附着于健康带中，用于采集心电信号。)加速度计采用型号为ADXL345的三轴加速度计；用于采集活动产生的加速度信号。
优选地，可穿戴设备采用可穿戴健康胸带。
具体地，健康胸带为一小背心状结构，穿戴好后，其上的两个心电传感器分别置于右上(RA，胸骨右缘锁骨中线第一肋间)和左上(LA，胸骨左缘锁骨中线第一肋间)；加速度计置于前正中线平第一肋间。
优选地，所述微控制器采用STM32单片机；通信模块采用蓝牙模块。
优选地，所述蓝牙模块型号为HY254124V8。
优选地，所述移动终端为智能手机或平板电脑。
优选地，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。
优选地，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。
优选地，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。
优选地，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。
基于健康检测系统的数据分析方法，包括心率检测和步伐检测。
优选地，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(次/分钟)。
优选地，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。
本发明专利在现有传感器的基础上，结合滤波放大模块及差分模块，通过具备人体心电传感技术的心电传感器来采集心电信号，通过具备加速度测量技术的加速度计来采集人体活动所产生的加速度信号。通过通信模块实现生理信号的无线传输，实时发送至智能手机等移动终端，并进行信号分析，计算用户的实时生理指标，于移动终端上显示心率、步数和行走距离，让用户更轻松直观地了解自身的健康和运动状况。
可以理解的是，以上关于本发明的具体描述，仅用于说明本发明而并非受限于本发明实施例所描述的技术方案，本领域的普通技术人员应当理解，仍然可以对本发明进行修改或等同替换，以达到相同的技术效果；只要满足使用需要，都在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
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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