CN113243897A - 一种基于互联网的健康监测护理医疗系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于互联网的健康监测护理医疗系统；包括：采集模块，其用于实时采集病人的生理参数；储存模块，用于储存采集模块所采集得到的生理参数；显示模块，用于显示人体的心电、心率、呼吸以及运动参数；处理模块，其用于接收所述采集模块采集到的生理参数，并对生理参数进行处理，一方面将生理参数储存在储存模块，另一方面将人体心电、心率、呼吸以及运动参数显示在显示模块中；无线发射模块，其用于将人体心电、心率、呼吸以及运动参数发送至用户端。本发明通过对人体的加速度进行采集并实时监测，实现了实时掌握人体的运动状态，可以检测出人体发生跌倒的情况。

Description

一种基于互联网的健康监测护理医疗系统
技术领域
本发明涉及于医疗健康监测技术领域，尤其涉及一种基于互联网的健康监测护理医疗系统。
背景技术
就目前的社会形势来看，社会压力的增大和食品隐患的存在，越来越多的人患有慢性疾病，需要长期服药和监护身体状况的人群只增不减，在科技迅速发展的今天，如何侦测发现老年人的健康变化，建立家庭智能健康监测系统，如可穿戴式监测系统、远程医疗监控等，已成为未来智能家庭医护监测的发展方向。
在现有的医疗健康监测技术领域中，可穿戴式监测系统体积较大，且功能单一，远不能满足生活中的需求。
发明内容
为了现有技术存在的上述技术缺陷，本发明提供了一种基于互联网的健康监测护理医疗系统，可以有效解决背景技术中的问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供的技术方案具体如下：
本发明实施例公开了一种基于互联网的健康监测护理医疗系统，包括：
采集模块，其用于实时采集病人的生理参数，其中，生理参数包括人体心电、心率、呼吸以及运动参数；
储存模块，用于储存采集模块所采集得到的生理参数；
显示模块，用于显示人体的心电、心率、呼吸以及运动参数；
处理模块，其用于接收所述采集模块采集到的生理参数，并对生理参数进行处理，一方面将生理参数储存在储存模块，另一方面将人体心电、心率、呼吸以及运动参数显示在显示模块中；
无线发射模块，其用于将人体心电、心率、呼吸以及运动参数发送至用户端。
在上述任一方案中优选的是，还包括移动端，所述采集模块、储存模块和显示模块均设置于移动端上，所述处理模块设置于所述用户端上。
在上述任一方案中优选的是，所述移动端可为智能手环、智能手表等便携式的小型采集装置，通过在小型采集装置内设置传感器，可以实现实时对用户的心电、心率、呼吸以及运动参数进行采集。
在上述任一方案中优选的是，所述固定端可为手机、电脑、平板电脑等具有处理器的智能设备，所述固定端通过网络与移动端连接，可以实现通过固定端对移动端所采集到的生理参数进行处理和查看。
在上述任一方案中优选的是，所述采集模块包括血压传感器、心电信号传感器、温度传感器和加速度传感器，所述血压传感器用于采集人体的血压参数，所述心电信号传感器用于采集人体的心电信号，所述温度传感器用于监测人体的体温参数，所述加速度传感器用于采集人体的运动参数。
在上述任一方案中优选的是，所述加速度传感器设置为三组，三组所述加速度传感器分别用于采集人体在三个方向的加速度，所述采集模块还包括角加速度传感器，所述角加速度传感器用于采集人体的角加速度参数。
在上述任一方案中优选的是，所述采集模块还包括麦克风、扬声器和GPS定位装置，所述麦克风用于采集移动端的声音信号并通过无线发射模块传输至固定端，所述扬声器用于播放固定端通过无线发射模块传输的声音信号。
在上述任一方案中优选的是，所述采集模块还包括计步器，所述计步器用于对人体的步数进行记录。
在上述任一方案中优选的是，所述采集模块还包括SpO2检测传感器、两组发光二极管和光电池元件，两组所述发光二极管分别为660nm波长的红光二极管和940nm波长的红外光二极管。
在上述任一方案中优选的是，所述处理模块在对采集模块所采集到的心电信号进行处理时，包括以下步骤：
步骤一：采用运算放大器 AD620对采集到的心电信号进行放大，所述运算放大器AD620的放大增益设置为10；
步骤二：采用RC滤波电路对放大后的心电信号进行滤波，并利用运算放大器进行放大；
步骤三：对经过放大和滤波操作后的心电信号进行特征值提取。
在上述任一方案中优选的是，所述处理模块在对采集模块所采集到的血压信号进行处理时，包括以下步骤：
步骤一：根据血压传感器所得到的血压信号建立时间-压力直方图；
步骤二：根据得到的时间-压力直方图提取血压信号的特征值，提取的特征值为检测到的每个脉搏波的最大值O0；
步骤三：根据提取到的每个脉搏波的最大值O0计算人体的平均压OM、收缩压OS和舒张压OD。
具体的，通过公式
Figure DEST_PATH_IMAGE001
和
Figure 25126DEST_PATH_IMAGE002
计算人体的平均压OM、收缩压OS和舒张压OD；其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
和
Figure 937587DEST_PATH_IMAGE004
均为常数。
在上述任一方案中优选的是，所述处理模块在对所述采集模块所采集到的加速度和角加速度进行处理时，包括以下步骤：
步骤一：根据得到的加速度参数和角加速度参数建立运动模型；
步骤二，根据得到的加速度计算合加速度A合，根据得到的角加速度计算合角加速度G合；
步骤三，根据合加速度、合角加速度、各个方向的加速度以及各个方向的角加速度对人体的运动信息进行判断；
步骤四，将人体的运动信息通过无线发射模块发送至用户端，并进行提醒。
在上述任一方案中优选的是，通过公式
Figure DEST_PATH_IMAGE005
计算人体的合加速度参数；其中，
Figure 105264DEST_PATH_IMAGE006
为人体的合加速度；
Figure DEST_PATH_IMAGE007
为人体在人体前进方向的加速度；
Figure 188188DEST_PATH_IMAGE008
为人体在人体侧向的加速度；
Figure DEST_PATH_IMAGE009
为人体在竖直方向的加速度。
在上述任一方案中优选的是，通过公式
Figure 808525DEST_PATH_IMAGE010
计算人体的合角加速度参数；其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE011
为人体的合角加速度；
Figure 259098DEST_PATH_IMAGE012
为人体沿人体前进方向为轴的角加速度；
Figure DEST_PATH_IMAGE013
为人体沿人体侧向为轴的角加速度；
Figure 281281DEST_PATH_IMAGE014
为人体沿竖直方向为轴的角加速度。
在上述任一方案中优选的是，在所述处理模块在对人体的运动信息进行判断时，包括以下步骤：
步骤一：对合加速度进行判断，若在t时刻人体的合加速度
Figure 464000DEST_PATH_IMAGE006
小于阈值a，则进行下一步骤操作；
步骤二，判断在t+T时刻内人体的合加速度是否大于阈值b，若大于阈值b，则进行下一步操作；
步骤三，判断在t+T+T’时刻内人体的合角加速度是否大于阈值c，若大于阈值c，则人体为跌倒状态。
在上述任一方案中优选的是，所述阈值a、阈值b和阈值c均通过试验获得。
在上述任一方案中优选的是，还包括分析模块和数据收集模块，所述数据收集模块用于收集和整理患者的生理参数与医生的治疗建议，所述分析模块用于将采集模块采集到的人体生理参数与数据收集模块中的数据进行比对分析，并给出运动和饮食建议。
在上述任一方案中优选的是，还包括诊断模块，所述诊断模块用于接收无线发射模块所发送的人体参数信息，并实现医生对患者的生理参数读取和诊断，并将诊断结果发送给分析模块。
在上述任一方案中优选的是，所述移动端包括智能手表，所述智能手表包括表体、显示组件、电源组件和传感组件，所述电源组件和传感组件均设置于所述表体内部，所述显示组件设置于所述表体上表面，所述传感模块用于采集人体的人体的心电、心率、呼吸以及运动参数，所述显示组件用于显示人体的心电、心率、呼吸以及运动参数，所述电源组件用于为所述显示组件和传感组件提供能源。
在上述任一方案中优选的是，所述显示组件为市面上能够采购的显示屏，所述电源组件为常用的蓄电池或者纽扣电池。
在上述任一方案中优选的是，所述传感组件包括压力传感器、心电信号传感器、GPS定位装置和温度传感器。
在上述任一方案中优选的是，还包括功能组件，所述采集组件均设置于所述表体内部，所述采集组件包括计步器、麦克风和扬声器。
在上述任一方案中优选的是，所述表体两端连接有表带，所述表带用于实现使用者将表体佩戴在手臂上。
在上述任一方案中优选的是，所述表体侧壁设置有充电插口和卡槽插口，所述充电插口与所述电源组件连接，所述卡槽插口用于安装SIM卡。
在上述任一方案中优选的是，所述移动端还包括监测吊坠，所述监测项链包括壳体、运动采集组件和健康护理组件，所述运动采集组件和健康护理组件均设置于所述壳体内部，所述健康护理组件用于对人体进行护理，所述运动采集组件用于采集人体的运动参数信息。
在上述任一方案中优选的是，所述运动采集组件包括加速度传感器和角加速度传感器。
在上述任一方案中优选的是，所述健康护理组件包括储存囊和喷雾装置，所述储存囊设置于所述壳体内部，所述壳体上设置有按钮，所述按钮用于挤压所述储存囊，所述储存囊用于存放药剂。
在上述任一方案中优选的是，所述壳体连接有绳子或者金属链，以实现使用者进行佩戴。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
1、本发明通过对人体的加速度进行采集并实时监测，实现了实时掌握人体的运动状态，可以检测出人体发生跌倒的情况。
2、本发明通过对人体的角加速度进行采集，防止由于奔跑或其他运动导致误判人体跌倒的情况，增加了装置的准确率。
3、本发明通过人体的心电、血压和血氧饱和度进行实时监控，能够有效监测人体出现的健康问题。
4、本发明通过设置储存囊和按钮，可以实现随身携带急救药品，并方便使用。
附图说明
附图用于对本发明的进一步理解，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。
图1是本发明实施例所提供的一种基于互联网的健康监测护理医疗系统的示意图；
图2是本发明实施例所提供的一种基于互联网的健康监测护理医疗系统中判断跌落的流程图；
图3是本发明实施例所提供的一种基于互联网的健康监测护理医疗系统中智能手表的结构示意图；
图4是本发明实施例所提供的一种基于互联网的健康监测护理医疗系统中智能手表的内部结构示意图；
图5是本发明实施例所提供的一种基于互联网的健康监测护理医疗系统中监测吊坠的结构示意图；
图6是本发明实施例所提供的一种基于互联网的健康监测护理医疗系统中监测吊坠的内部结构示意图。
图中标号说明：
1、表体；2、显示组件；3、电源组件；4、传感组件；41、压力传感器；42、心电信号传感器；43、温度传感器；44、GPS定位装置；5、壳体；6、运动采集组件；61、加速度传感器；62、角加速度传感器；7、健康护理组件；71、储存囊；72、喷雾装置；73、按钮。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
需要说明的是，当元件被称为“固定于”或“设置于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者间接在该另一个元件上。当一个元件被称为是“连接于”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或间接连接至该另一个元件上。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
为了更好地理解上述技术方案，下面将结合说明书附图及具体实施方式对本发明技术方案进行详细说明。
如图1所示，本发明实施例公开了一种基于互联网的健康监测护理医疗系统，包括：
采集模块，其用于实时采集病人的生理参数，其中，生理参数包括人体心电、心率、呼吸以及运动参数；
储存模块，用于储存采集模块所采集得到的生理参数；
显示模块，用于显示人体的心电、心率、呼吸以及运动参数；
处理模块，其用于接收所述采集模块采集到的生理参数，并对生理参数进行处理，一方面将生理参数储存在储存模块，另一方面将人体心电、心率、呼吸以及运动参数显示在显示模块中；
无线发射模块，其用于将人体心电、心率、呼吸以及运动参数发送至用户端。
进一步的，还包括移动端，所述采集模块、储存模块和显示模块均设置于移动端上，所述处理模块设置于所述用户端上。
所述移动端可为智能手环、智能手表等便携式的小型采集装置，通过在小型采集装置内设置传感器，可以实现实时对用户的心电、心率、呼吸以及运动参数进行采集。
所述固定端可为手机、电脑、平板电脑等具有处理器的智能设备，所述固定端通过网络与移动端连接，可以实现通过固定端对移动端所采集到的生理参数进行处理和查看。
具体的，所述采集模块包括血压传感器、心电信号传感器、温度传感器和加速度传感器，所述血压传感器用于采集人体的血压参数，所述心电信号传感器用于采集人体的心电信号，所述温度传感器用于监测人体的体温参数，所述加速度传感器用于采集人体的运动参数。
进一步的，所述加速度传感器设置为三组，三组所述加速度传感器分别用于采集人体在三个方向的加速度，所述采集模块还包括角加速度传感器，所述角加速度传感器用于采集人体的角加速度参数。
进一步的，所述采集模块还包括麦克风、扬声器和GPS定位装置，所述麦克风用于采集移动端的声音信号并通过无线发射模块传输至固定端，所述扬声器用于播放固定端通过无线发射模块传输的声音信号。
进一步的，所述采集模块还包括计步器，所述计步器用于对人体的步数进行记录。
进一步的，所述采集模块还包括在SpO2检测传感器、两组发光二极管和光电池元件，两组所述发光二极管分别为660nm波长的红光二极管和940nm波长的红外光二极管。
在使用时，660nm波长的红光二极管和940nm波长的红外光二极管按一定的时序交替点亮，当指尖的毛细血管随着心脏的泵血反复充血时,发光二极管的光线经血管和组织吸收后而投射到光电池上,光电池可感应到随脉膊血变化的光强,其形式为变化的电信号。
具体的，所述处理模块在对采集模块所采集到的心电信号进行处理时，包括以下步骤：
步骤一：采用运算放大器 AD620对采集到的心电信号进行放大，所述运算放大器AD620的放大增益设置为10；
步骤二：采用RC滤波电路对放大后的心电信号进行滤波，并利用运算放大器进行放大；
步骤三：对经过放大和滤波操作后的心电信号进行特征值提取。
具体的，所述处理模块在对采集模块所采集到的血压信号进行处理时，包括以下步骤：
步骤一：根据血压传感器所得到的血压信号建立时间-压力直方图；
步骤二：根据得到的时间-压力直方图提取血压信号的特征值，提取的特征值为检测到的每个脉搏波的最大值O0；
步骤三：根据提取到的每个脉搏波的最大值O0计算人体的平均压OM、收缩压OS和舒张压OD。
具体的，通过公式
Figure 40475DEST_PATH_IMAGE001
和
Figure 966843DEST_PATH_IMAGE002
计算人体的平均压OM、收缩压OS和舒张压OD；其中，
Figure 312374DEST_PATH_IMAGE003
和
Figure 931574DEST_PATH_IMAGE004
均为常数。
具体的，所述处理模块在对所述采集模块所采集到的加速度和角加速度进行处理时，包括以下步骤：
步骤一：根据得到的加速度参数和角加速度参数建立运动模型；
步骤二，根据得到的加速度计算合加速度A合，根据得到的角加速度计算合角加速度G合；
步骤三，根据合加速度、合角加速度、各个方向的加速度以及各个方向的角加速度对人体的运动信息进行判断；
步骤四，将人体的运动信息通过无线发射模块发送至用户端，并进行提醒。
具体的，通过公式
Figure DEST_PATH_IMAGE015
计算人体的合加速度参数；其中，
Figure 529433DEST_PATH_IMAGE006
为人体的合加速度；
Figure 525071DEST_PATH_IMAGE007
为人体在人体前进方向的加速度；
Figure 459529DEST_PATH_IMAGE008
为人体在人体侧向的加速度；
Figure 249630DEST_PATH_IMAGE009
为人体在竖直方向的加速度。
进一步的，通过公式
Figure 535118DEST_PATH_IMAGE016
计算人体的合角加速度参数；其中，
Figure 68867DEST_PATH_IMAGE011
为人体的合角加速度；
Figure 123411DEST_PATH_IMAGE012
为人体沿人体前进方向的角加速度；
Figure 84414DEST_PATH_IMAGE013
为人体沿人体侧向的角加速度；
Figure 591619DEST_PATH_IMAGE014
为人体沿竖直方向的角加速度。
如图2所示，在所述处理模块在对人体的运动信息进行判断时，包括以下步骤：
步骤一：对合加速度进行判断，若在t时刻人体的合加速度
Figure 663480DEST_PATH_IMAGE006
小于阈值a，则进行下一步骤操作；
步骤二，判断在t+T时刻内人体的合加速度是否大于阈值b，若大于阈值b，则进行下一步操作；
步骤三，判断在t+T+T’时刻内人体的合角加速度是否大于阈值c，若大于阈值c，则人体为跌倒状态。
进一步的，所述阈值a、阈值b和阈值c均通过试验获得。
具体的，还包括分析模块和数据收集模块，所述数据收集模块用于收集和整理患者的生理参数与医生的治疗建议，所述分析模块用于将采集模块采集到的人体生理参数与数据收集模块中的数据进行比对分析，并给出运动和饮食建议。
进一步的，还包括诊断模块，所述诊断模块用于接收无线发射模块所发送的人体参数信息，并实现医生对患者的生理参数读取和诊断，并将诊断结果发送给分析模块。
具体的，还包括隐私保护模块，所述隐私保护模块用于对用户的个人信息进行加密保护，防止其他人对用户的个人信息进行盗取并非法使用，所述隐私保护模块包括独立储存器、处理器和云储存器，所述独立储存器用户储存用户的个人信息，所述处理器用于对用户的个人信息进行加密处理，所述云储存器用户储存用户的生理参数信息，所述独立储存器仅通过局域网或者数据传输线与处理器进行连接，并不与外部进行连接。
进一步的，所述隐私保护模块的内部工作步骤包括以下步骤：
步骤一: 对用户注册时输入的个人信息进行读取，并在处理器内部随机生成用户编码，并将用户的个人信息与用户编码传输至独立储存器内部进行存档。
进一步的，所述处理器在将用户的个人信息传输至独立储存器内部时，首先对用户的个人信息通过加密算法对用户的个人信息进行加密。
进一步的，加密算法可为DES加密算法。
步骤二：将用户编码赋予用户，并在传输用户信息时使用用户编码。
步骤三：对用户编码进行运算，并与用户的地理位置信息进行绑定，并储存在云储存器内。
具体的，还包括环境感知模块，所述环境感知模块用于监测用户所在环境的温度和湿度参数，并当用户所处环境温度和湿度异常时，想固定端发出警报。
具体的，还包括身份识别模块，所述身份识别模块用于根据采集到的心电信号对用户的身份信息进行识别。
具体的，所述身份识别模块在对用户的身份信息进行识别时，包括以下步骤:
步骤一：对采集到的心电信号进行预处理，具体的，首先对心电信号进行小波分解，然后采用默认阈值法进行去噪处理，然后找到小波分解后的第N层低频系数，并将其置零，然后对心电信号进行重构；
步骤二：对经过预处理后的心电信号进行特征提取，提取的特征包括R波峰值点、QRS波模板和心拍模板；
步骤三：利用提取的心电信号特征对心电信号进行相关性分析，并利用DTW算法进行动态时间规整，得到最优匹配对象。
具体的，还包括睡眠记录模块，所述睡眠记录模块用于对用户的睡眠状况和时间进行记录和分析。
进一步的，将用户的睡眠状态分为觉醒期、快速眼动睡眠和非快速眼动睡眠三个状态。
进一步的，所述睡眠记录模块在对用户的睡眠状态进行分析时，包括以下步骤：
步骤一：提取经过预处理后的用户心电信号，并根据用户心电信号计算出用户第i分钟的心率ai；
步骤二：计算出用户正常状态下的心率a0，当ai<(0.8*a0+5)时，判断用户进入睡眠状态，并记录其睡眠时间V；
步骤三：根据采集模块所采集到的人体的运动信息，判断用户是否在睡眠中进行翻转，并进行记录；
步骤四：当人体相邻两次在睡眠中进行翻转的时间间隔Tj大于阈值Tb时，判断用户进入深度睡眠，并记录其睡眠时间Va；
步骤五：计算人体的睡眠效率η=Va/V,当η<η0时，用户的睡眠质量较差，对固定端发送信息，进行提醒。
如图3和图4所示，所述移动端包括智能手表，所述智能手表包括表体1、显示组件2、电源组件3和传感组件4，所述电源组件3和传感组件4均设置于所述表体1内部，所述显示组件2设置于所述表体1上表面，所述传感模块用于采集人体的人体的心电、心率、呼吸以及运动参数，所述显示组件2用于显示人体的心电、心率、呼吸以及运动参数，所述电源组件3用于为所述显示组件2和传感组件4提供能源。
具体的，所述显示组件2为市面上能够采购的显示屏，所述电源组件3为常用的蓄电池或者纽扣电池。
进一步的，所述传感组件4包括压力传感器41、心电信号传感器42、GPS定位装置44和温度传感器43。
进一步的，还包括功能组件，所述采集组件均设置于所述表体1内部，所述采集组件包括计步器、麦克风和扬声器。
进一步的，所述表体1两端连接有表带，所述表带用于实现使用者将表体1佩戴在手臂上。
进一步的，所述表体1侧壁设置有充电插口和卡槽插口，所述充电插口与所述电源组件3连接，所述卡槽插口用于安装SIM卡。
如图5和图6所示，所述移动端还包括监测吊坠，所述监测项链包括壳体5、运动采集组件6和健康护理组件7，所述运动采集组件6和健康护理组件7均设置于所述壳体5内部，所述健康护理组件7用于对人体进行护理，所述运动采集组件6用于采集人体的运动参数信息。
进一步的，所述运动采集组件6包括加速度传感器61和角加速度传感器62。
具体的，所述健康护理组件7包括储存囊71和喷雾装置72，所述储存囊71设置于所述壳体5内部，所述壳体5上设置有按钮73，所述按钮73用于挤压所述储存囊71，所述储存囊71用于存放药剂。
所述壳体5连接有绳子或者金属链，以实现使用者进行佩戴。
与现有技术相比，本发明提供的有益效果是：
1、本发明通过对人体的加速度进行采集并实时监测，实现了实时掌握人体的运动状态，可以检测出人体发生跌倒的情况。
2、本发明通过对人体的角加速度进行采集，防止由于奔跑或其他运动导致误判人体跌倒的情况，增加了装置的准确率。
3、本发明通过人体的心电、血压和血氧饱和度进行实时监控，能够有效监测人体出现的健康问题。
4、本发明通过设置储存囊和按钮，可以实现随身携带急救药品，并方便使用。
以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于互联网的健康监测护理医疗系统，其特征在于：包括：
采集模块，其用于实时采集病人的生理参数，其中，生理参数包括人体心电、心率、呼吸以及运动参数；
储存模块，用于储存采集模块所采集得到的生理参数；
显示模块，用于显示人体的心电、心率、呼吸以及运动参数；
处理模块，其用于接收所述采集模块采集到的生理参数，并对生理参数进行处理，一方面将生理参数储存在储存模块，另一方面将人体心电、心率、呼吸以及运动参数显示在显示模块中；
无线发射模块，其用于将人体心电、心率、呼吸以及运动参数发送至用户端。
2.根据权利要求1所述的一种基于互联网的健康监测护理医疗系统，其特征在于：所述采集模块包括血压传感器、心电信号传感器、温度传感器和加速度传感器，所述血压传感器用于采集人体的血压参数，所述心电信号传感器用于采集人体的心电信号，所述温度传感器用于监测人体的体温参数，所述加速度传感器用于采集人体的运动参数。
3.根据权利要求2所述的一种基于互联网的健康监测护理医疗系统，其特征在于：所述加速度传感器设置为三组，三组所述加速度传感器分别用于采集人体在三个方向的加速度，所述采集模块还包括角加速度传感器，所述角加速度传感器用于采集人体的角加速度参数。
4.根据权利要求3所述的一种基于互联网的健康监测护理医疗系统，其特征在于：所述采集模块还包括麦克风、扬声器和GPS定位装置，所述麦克风用于采集移动端的声音信号并通过无线发射模块传输至固定端，所述扬声器用于播放固定端通过无线发射模块传输的声音信号，所述采集模块还包括计步器，所述计步器用于对人体的步数进行记录，所述采集模块还包括在SpO2检测传感器、两组发光二极管和光电池元件，两组所述发光二极管分别为660nm波长的红光二极管和940nm波长的红外光二极管。
5.根据权利要求4所述的一种基于互联网的健康监测护理医疗系统，其特征在于：所述处理模块在对采集模块所采集到的心电信号进行处理时，包括以下步骤：
步骤一：采用运算放大器 AD620对采集到的心电信号进行放大，所述运算放大器AD620的放大增益设置为10；
步骤二：采用RC滤波电路对放大后的心电信号进行滤波，并采用运算放大器进行放大；
步骤三：对经过放大和滤波操作后的心电信号进行特征值提取。
6.根据权利要求5所述的一种基于互联网的健康监测护理医疗系统，其特征在于：所述处理模块在对采集模块所采集到的血压信号进行处理时，包括以下步骤：
步骤一：根据血压传感器所得到的血压信号建立时间-压力直方图；
步骤二：根据得到的时间-压力直方图提取血压信号的特征值，提取的特征值为检测到的每个脉搏波的最大值O0；
步骤三：根据提取到的每个脉搏波的最大值O0计算人体的平均压OM、收缩压OS和舒张压OD。
7.根据权利要求6所述的一种基于互联网的健康监测护理医疗系统，其特征在于：通过公式
Figure 713604DEST_PATH_IMAGE001
和
Figure 348854DEST_PATH_IMAGE002
计算人体的平均压OM、收缩压OS和舒张压OD；其中，
Figure 879323DEST_PATH_IMAGE003
和
Figure 494107DEST_PATH_IMAGE004
均为常数。
8.根据权利要求7所述的一种基于互联网的健康监测护理医疗系统，其特征在于：所述处理模块在对所述采集模块所采集到的加速度和角加速度进行处理时，包括以下步骤：
步骤一：根据得到的加速度参数和角加速度参数建立运动模型；
步骤二，根据得到的加速度计算合加速度A合，根据得到的角加速度计算合角加速度G合；
步骤三，根据合加速度、合角加速度、各个方向的加速度以及各个方向的角加速度对人体的运动信息进行判断；
步骤四，将人体的运动信息通过无线发射模块发送至用户端，并进行提醒。
9.根据权利要求8所述的一种基于互联网的健康监测护理医疗系统，其特征在于：通过公式
Figure 793632DEST_PATH_IMAGE005
计算人体的合加速度参数；其中，
Figure 835668DEST_PATH_IMAGE006
为人体的合加速度；
Figure 322276DEST_PATH_IMAGE007
为人体在人体前进方向的加速度；
Figure 920575DEST_PATH_IMAGE008
为人体在人体侧向的加速度；
Figure 605765DEST_PATH_IMAGE009
为人体在竖直方向的加速度；通过公式
Figure 520500DEST_PATH_IMAGE010
计算人体的合角加速度参数；其中，
Figure 494404DEST_PATH_IMAGE011
为人体的合角加速度；
Figure 247727DEST_PATH_IMAGE012
为人体沿人体前进方向为轴的角加速度；
Figure 193949DEST_PATH_IMAGE013
为人体沿人体侧向为轴的角加速度；
Figure 108946DEST_PATH_IMAGE014
为人体沿竖直方向为轴的角加速度。
10.根据权利要求9所述的一种基于互联网的健康监测护理医疗系统，其特征在于：在所述处理模块在对人体的运动信息进行判断时，包括以下步骤：
步骤一：对合加速度进行判断，若在t时刻人体的合加速度
Figure 570146DEST_PATH_IMAGE015
小于阈值a，则进行下一步骤操作；
步骤二，判断在t+T时刻人体的合加速度是否大于阈值b，若大于阈值b，则进行下一步操作；
步骤三，判断人体的合角加速度是否大于阈值c，若大于阈值c，则人体为跌倒状态。
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