可穿戴光学心率测量设备专利技术分析

本文对可穿戴光学心率测量技术领域的全球专利申请进行了充分检索和统计,对全球专利申请量、申请区域分布情况、主要申请人进行研究,通过对专利文献的分析归纳出存在的主要技术问题,并结合相应专利文献公开内容解析上述问题的解决方案,为光学心率测量技术的未来发展提供参考。     

可穿戴运动心率监测设备的低能耗电源设计

可穿戴运动心率监测设备对电源的要求较高,当前电源设计过程中,存在电源电路设计复杂、电压输出不稳定、能耗高的弊端,不能满足可穿戴运动心率监测设备对电源的要求。为此,设计了一种新的可穿戴运动心率监测设备低能耗电源,给出所设计低能耗电源芯片内部结构。介绍了欠压锁存模块的设计过程,通过欠压锁存模块保证数据采集的稳定性。为了保护电源芯片的安全性,设计了VCC过压保护电路。通过低压差线性稳压器给可穿戴运动心率监测设备的电源提供电力和部分偏置电压。为了符合可穿戴运动心率监测设备电源的低能耗要求,设计了能量回馈装置。依据硬件需要实现的功能,对软件程序进行编写,通过PID算法对可穿戴运动心率检测设备的电源进行低能耗控制。实验结果表明,所设计电源能耗低。     

基于机器学习的心律异常智能可穿戴预警系统

当今社会个人健康保健需求日益增长,而心律状况则是反映人身体健康状况的主要指标,为此设计开发出一款新颖实用便携的心律异常智能预警可穿戴系统。该系统提供了从硬件到软件APP的整套解决方案,可以充当用户的私人小医生。该作品基于机器学习算法对光电反射传感器采集的心率大数据,针对于该用户进行自适应的个性化心律曲线分析,并针对该用户建立相匹配的心律状况评价函数,同时根据采集到的数据进行实时修正和反馈。而且该机器学习算法具有一定的容错性以及剔除外界干扰因素的能力,从而能够实时分析出用户心律状况,并进行心律异常状况预测和预警。硬件电路采用绿光动态心率传感器进行心率数据实时采集,通过ARM核的蓝牙发射芯片与上位机Android APP进行实时数据交互。通过APP进行实时的机器学习以分析用户的心律状况从而达到心律异常预警机的作用。同时基于Android开发平台将机器学习算法内嵌于APP中。该APP可完成实时数据交互,以及基于机器学习对该用户心律数据建立心律状况评价函数,并根据采集到的数据进行不断修正反馈。该产品的独创性在于将机器学习用于心率数据挖掘,根据长时间采集的心率大数据建立该用户的心律状况评价函数,同时实时进行动态反馈和修正,解决了从采集到的心率大数据中到心律状况动态函数这一复杂多变量、强耦合、动态实时变化的伪随机拟合问题。     

可穿戴式计算机与无线网络技术要点分析

可穿戴式计算机是一种新型计算机,能够通过无线网络技术,将使用者与计算机连接在一起,其技术要点包括了芯片技术、操作系统、传感器、人机交互、上下文感知计算技术以及无线自组网技术。在可穿戴式计算机中,运用的无线网络技术包括了WiFi,IRDA,RFID,ZigBee,UWB,GPS/北斗,蓝牙等不同技术,根据工作环境、使用要求、工作频率等不同需求,选择不同的技术组成可穿戴式设备,使该项技术广泛应用于各个领域。文章对可穿戴式计算机与无线网络技术要点进行了分析。     

可穿戴设备中的传感器应用需求及趋势

本文就当下发展火热的可穿戴设备,邀请业内专业人士对其中的传感器的技术发展和应用趋势进行了解答.     

可穿戴式计算机的应用研究

可穿戴式计算机是新一代个人移动计算系统和数字化产品,具有非常广阔的应用前景,本文对可穿戴式计算机的基本原理、研究进展、发展趋势及其应用领域进行综述性的报道。     

穿戴式生理信号检测与分析系统的实现

系统实现了一种穿戴式生理信号检测与分析装置,可实现人体的基本生理参数实时检测。以STM32L152单片机为主控制器,AM2520与APDS-9008组成的光电传感器和MLX90615红外传感器作为核心采集模块,分别采集人体的PPG信号和皮温信号,并通过蓝牙模块HJ-580将数据传至安卓智能手机,用手机作为客户端实时显示心率、呼吸、皮温和心率变异性的结果。目前各模块已经PCB制板并调试完成,结果表明,该系统具有功能多样性、易穿戴等特点。     

穿戴式多媒体系统

介绍了一种可穿戴式多媒体系统.和常用的手持式电脑或手机相比,穿戴式多媒体利用人体工效学原理设计的头戴式耳麦、眼镜式显示器和摄像头部件、腕表式触控屏、服装网络及多媒体通信网关,可有效克服由于失重或手持不便等应用场合的限制,适合在失重环境、野战环境或手工作业条件下应用.     

基于stm32的穿戴式健康监测系统

由于人们生活质量的不断提升,对于健康问题更加倾向于早期的预防和监测.本文设计一种基于STM32的穿戴式健康监测系统,采用STM32F103C8T6作为系统的控制器,MAX30102作为脉搏波信号采集器,基于采集到的脉搏波信号进行滤波及数据处理,建立相关参数模型,从而求得心率、血氧饱和度、血压的值,对人体健康进行实时监测...     

基于GSM模块的光线检测系统设计

开关量信号采样是工业过程领域中一种常见的数据采集技术。本系统由单片机控制系统、显示模块、发送模块和光线检测模块等组成,采用AT89S51单片机作为系统的控制器,实现对开关量信号的采集和处理,并通过TC35 GSM模块发送处理后的信息。系统工作正常,运行稳定。     

基于GSM网络的老年人身体姿态检测系统设计

论文设计了一套基于GSM(Global system for mobile communication,GSM)网络的老年人身体姿态检测系统,该系统以Cortex-M3系列STM32芯片为控制器模块、MMA7361加速度传感器为姿态检测模块、ATK-NEO-6M GPS为位置定位模块、GTM900C为信息发送模块,并运用卡尔曼滤波和支持向量机算法检测老年人跌倒行为。实验结果表明,该系统能准确判断人体正常活动与跌倒事件,能自动定位并发送短消息。     

北斗定位通信技术在定向运动中的应用研究

随着我国北斗卫星导航系统的逐步完善,北斗定位通信技术在定向运动中得到充足应用,有效帮助教练员实现了对训练过程的实时监视、控制、指挥与安全预警,解决了训练过程中又聋又哑的尴尬问题,弥补了定向运动只看结果、不计过程的盲目训练方法的不足,为定向运动队进行科学施训、制定训练计划、针对性指导各项技能训练奠定了坚实基础;切实提高训练质量,防止伤亡等突发事件的发生,不断增加定向运动的安全性、科学性和实践性。     

GPS／BD2双系统联合定位算法分析与测试

分析了基于KALMAN滤波器的双系统联合卫星定位算法,并利用自主研发的GPS/BD2双模接收机实现了单GPS、单BD2和GPS/BD2双系统联合定位。在杭州地区的实际信号对比测试结果显示,相对于单系统而言,GPS/BD2双系统联合能够显著提高接收机性能;长时间统计说明单BD2的定位精度也能达到与单GPS系统相当的水平。     

基于单片机与GSM的客车超载检测及防控系统

为了缓解客车超载而引发的事故问题,预防和治理客车超载这一违章现象,以单片机与GSM通信模块为基础,设计了客车超载检测及防控系统。系统通过红外传感器和摄像头监控客车状况,当客车发生超载时,系统能够自动检测到并且切断客车电子点火器使车熄火,同时向交警发送短信以便告知。系统也会向监控中心发送有关司机和车辆等信息,包括将车内的超载现场以照片的形式发送到终端的计算机系统中。最后通过实验模拟了交通超载情况,结果表明该系统能够有效抑制超载现象发生。     

基于LTCC 的北斗接收机开关电路小型化设计

基于LTCC（Low Temperature Co-fired Ceramic）技术将多工器、扼流器、微波传输线等内置于LTCC 基板内, 开关电路和隔直电容等表贴器件通过台阶腔形式内置或放置顶层,从而实现北斗单兵接收机开关电路小型化设计。该 电路具有插损低、抑制高、体积小（实际尺寸为10mm×9mm×4mm）等特点。     

GSM数据传输技术及其在野外实时数据采集系统中的应用

利用GSM网络传输野外数据采集系统数据具有非常显著的优点。本文介绍采用点对点方式进行数据采集和传输的野外数据采集系统结构、性能及GSM模块的编程控制方法。     

车辆监控系统中车载GPS定位终端的设计

随着中国交通运输业的发展,车辆跟踪监控系统在物流等行业的作用越来越重要。基于全球定位系统（GPS）的车辆监控系统将发挥越来越重要的作用,车载定位终端多利用GPS技术进行定位,但GPS定位也存在盲点多的缺陷,而基于GSM网络的恰好能弥补GPS定位盲点多的的缺点,从而提高了定位的精度。介绍了监控系统的组成和工作原理,该系统能提供车辆的定位、跟踪、监控、防盗报警等功能。     

GSM Mobile Station Location Using Reference Stations and Artificial Neural Networks

In this paper we present a novel approach to the automatic GSM mobile station location. The approach is based on measurement of radio signal strengths from a number of the neighboring base stations (antennas) and estimation of the mobile station position using trained artificial neural network (ANN) models. First, we present an improved version of our previous positioning back propagation (BP) ANN multi-level perceptron (MLP) model that further improves positioning accuracy. Then, we extend the MLP primary ANN model by introducing correctional factors obtained from a number of reference stations with known positions. Two new models with the improved location accuracy, both aimed at real-time application, are presented. The first model is using differential range to improve the estimated location of the mobile station. The second is using small-scale secondary neural networks trained with data obtained from reference stations, in addition to the primary ANN, to correct location accuracy.     

车辆监控系统中车载GPS GSM双定位终端的设计

随着我国交通运输业的发展,车辆的跟踪监控在物流等行业显得越来越重要。车辆监控系统中,车载定位终端多采用GPS技术进行定位,而GPS定位虽然定位精度高但存在盲点较多的缺陷。而基于GSM网络的位置服务恰恰能弥补GPS定位盲点较多的缺点,从而可以有效地克服GPS定位盲点多的缺点,故该定位终端集成了GPS和GSM网络两种定位方法的优点。实验结果表明,该定位终端可达到准确、实时、全天候、无盲点定位,大大提高了定位性能。