基于多MEMS传感器融合的云监护系统
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外的发展与研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 章节结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 人体云监护系统的总体设计 | 第20-32页 |
| 2.1 系统的功能结构 | 第20-21页 |
| 2.2 云监护系统相关器件的选择 | 第21-27页 |
| 2.21 心电运算放大器的选择 | 第21-24页 |
| 2.22 MEMS惯性传感器 | 第24-25页 |
| 2.23 气压计 | 第25-26页 |
| 2.24 传输方式 | 第26页 |
| 2.25 嵌入式微控制器 | 第26-27页 |
| 2.3 硬件设计概述 | 第27-28页 |
| 2.4 软件设计概述 | 第28-30页 |
| 2.41 软件开发平台的选择 | 第28-30页 |
| 2.42 数据通信协议 | 第30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 云监护系统总体设计 | 第32-57页 |
| 3.1 监护系统设备端设计 | 第32-42页 |
| 3.11 电源模块设计 | 第32页 |
| 3.12 ARM处理模块 | 第32-36页 |
| 3.13 心电模块及简单的采集方法 | 第36-38页 |
| 3.14 姿态传感器及采集方法 | 第38-40页 |
| 3.15 SIM808模块及通信方法 | 第40页 |
| 3.16 气压计及采集方法 | 第40-41页 |
| 3.17 LED灯模块的控制方法 | 第41页 |
| 3.18 WiFi配置与上传数据 | 第41-42页 |
| 3.2 监护系统云服务器端设计 | 第42-51页 |
| 3.21 服务器Linux配置 | 第42-43页 |
| 3.22 服务器运行流程 | 第43-44页 |
| 3.23 数据库设计 | 第44-46页 |
| 3.24 高并发TCP服务器 | 第46-48页 |
| 3.25 通信协议与云服务器接口 | 第48-50页 |
| 3.26 心电图数据存储方法 | 第50-51页 |
| 3.27 日志系统 | 第51页 |
| 3.3 监护系统客户端设计 | 第51-56页 |
| 3.31 客户端项目简介 | 第51-52页 |
| 3.32 系统总体设计 | 第52-53页 |
| 3.33 用户注册、登陆、绑定设备端 | 第53-54页 |
| 3.34 用户状态的显示 | 第54-55页 |
| 3.35 报警的方法 | 第55-56页 |
| 3.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 云监护系统算法设计 | 第57-89页 |
| 4.1 心电监护算法设计 | 第57-70页 |
| 4.11 心电信号预处理 | 第57-63页 |
| 4.12 QRS波估计 | 第63-70页 |
| 4.13 心率监测 | 第70页 |
| 4.2 跌倒检测算法设计 | 第70-88页 |
| 4.21 人体的姿态解算 | 第70-81页 |
| 4.22 人体的高度解算 | 第81-85页 |
| 4.23 多传感器融合算法检测跌倒 | 第85-88页 |
| 4.3 本章小结 | 第88-89页 |
| 第五章 监护系统的维护设计及系统运行结果 | 第89-96页 |
| 5.1 监护系统的维护设计及系统运行结果 | 第89-94页 |
| 5.11 系统的自我维护与报警设计 | 第89页 |
| 5.12 系统运行测试 | 第89-94页 |
| 5.2 总结与展望 | 第94-96页 |
| 5.21 本文工作总结与贡献 | 第94-95页 |
| 5.22 工作展望 | 第95-96页 |
| 参考文献 | 第96-98页 |
| 附录 | 第98-99页 |
| 致谢 | 第99页 |
