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可穿戴式单芯片心率血氧智能采集的设计

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第1章 绪论第10-15页
    1.1 课题的背景及意义第10-12页
        1.1.1 血氧饱和度的意义第10页
        1.1.2 可穿戴设备在疾病早期诊断中的意义第10-11页
        1.1.3 适用于医疗与健康的低功耗蓝牙技术第11页
        1.1.4 基于智能手机的移动医疗新思路第11-12页
    1.2 国内外发展现状与市场前景第12-13页
        1.2.1 国内外发展现状第12页
        1.2.2 市场前景第12-13页
    1.3 课题的研究目的和主要内容第13-15页
        1.3.1 研究目的第13页
        1.3.2 研究内容第13-15页
第2章 系统设计方案第15-25页
    2.1 无创血氧饱和度的检测方法和原理第15-18页
        2.1.1 无创血氧饱和度的检测方法第15-16页
        2.1.2 无创血氧饱和度的检测原理第16-18页
    2.2 可穿戴式心率血氧智能采集系统的结构第18-19页
    2.3 信号采集端的核心第19-20页
        2.3.1 发光驱动与光电检测电路第19-20页
        2.3.2 采集端微处理器的选择方案第20页
    2.4 采集端与智能手机之间的通信方式第20-22页
        2.4.1 短距离无线通信技术概述第20-21页
        2.4.2 短距离无线通信技术对比第21-22页
    2.5 智能手机平台的选择第22-24页
        2.5.1 主流移动操作系统概述第22-23页
        2.5.2 iOS操作系统第23-24页
    2.6 本章小结第24-25页
第3章 信号采集端的硬件设计第25-38页
    3.1 信号采集端的设计概述第25页
    3.2 单芯片心电采集模块电路第25-30页
        3.2.1 AFE44x0系列单芯片集成模拟前端介绍第25-29页
        3.2.2 AFE4400应用电路设计第29-30页
    3.3 单片机控制单元第30-31页
        3.3.1 MSP430系列超低功耗单片机简介第30页
        3.3.2 单片机控制电路设计第30-31页
    3.4 蓝牙模块电路第31-32页
    3.5 电源模块第32-33页
    3.6 采集端单片机程序设计第33-37页
        3.6.1 程序总体设计第33-34页
        3.6.2 系统初始化程序设计第34-35页
        3.6.3 AFE4400初始化程序设计第35-36页
        3.6.4 数据处理程序设计第36-37页
    3.7 本章小结第37-38页
第4章 低功耗蓝牙技术及其传输协议第38-59页
    4.1 低功耗蓝牙技术概述第38-42页
        4.1.1 蓝牙4.0技术与传统蓝牙的关系第38-39页
        4.1.2 低功耗蓝牙技术的应用第39-40页
        4.1.3 蓝牙4.0的特点第40-41页
        4.1.4 低功耗蓝牙的网络拓扑第41-42页
    4.2 低功耗蓝牙协议栈第42-49页
        4.2.1 低功耗蓝牙协议栈的结构第42-43页
        4.2.2 链路层第43-45页
        4.2.3 通用访问规范层第45-47页
        4.2.4 通用属性规范层第47-49页
    4.3 CC2540蓝牙无线串口透传的实现第49-58页
        4.3.1 程序结构第49-50页
        4.3.2 通用访问规范层的配置第50-51页
        4.3.3 通用属性规范层的配置第51-53页
        4.3.4 硬件抽象层中的串口事件处理第53-54页
        4.3.5 蓝牙串口透传的重传校验机制第54-58页
    4.4 本章小结第58-59页
第5章 基于IOS平台的软件设计第59-69页
    5.1 iOS应用程序开发环境第59-63页
        5.1.1 iOS应用的编程语言第59-60页
        5.1.2 iOS应用的开发工具第60-62页
        5.1.3 iOS应用的开发框架第62-63页
    5.2 系统设计第63-68页
        5.2.1 程序功能分析第63-64页
        5.2.2 蓝牙通信模块第64-66页
        5.2.3 数据读取模块第66-67页
        5.2.4 数据显示模块第67页
        5.2.5 数据存储模块第67-68页
    5.3 本章小结第68-69页
第6章 总结与展望第69-71页
    6.1 总结第69页
    6.2 展望第69-71页
参考文献第71-73页
致谢第73页

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