| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 | 第9-12页 |
| 1.1.1 国外的发展及现状 | 第9-10页 |
| 1.1.2 国内的发展及现状 | 第10-12页 |
| 1.2 论文研究的主要内容和创新点 | 第12-15页 |
| 1.2.1 论文研究的创新点 | 第12页 |
| 1.2.2 论文研究的主要内容 | 第12-15页 |
| 第2章 系统开发关键技术 | 第15-25页 |
| 2.1 低功耗蓝牙4.0概述 | 第15-18页 |
| 2.1.1 蓝牙与其他短距离无线技术 | 第15-16页 |
| 2.1.2 蓝牙4.0的主要特点 | 第16-17页 |
| 2.1.3 蓝牙手环的主要功能 | 第17页 |
| 2.1.4 iOS客户端与蓝牙手环的交互 | 第17页 |
| 2.1.5 iOS开发蓝牙的CoreBluetooth框架 | 第17-18页 |
| 2.2 数据持久化方案 | 第18-20页 |
| 2.2.1 属性列表(plist／NSUserDefaults) | 第18-19页 |
| 2.2.2 数据归档(NSKeyedArchiever) | 第19页 |
| 2.2.3 数据库(SQLite) | 第19页 |
| 2.2.4 CoreData | 第19-20页 |
| 2.3 消息发送机制 | 第20-22页 |
| 2.3.1 动态方法解析 | 第21页 |
| 2.3.2 完整的消息转发 | 第21-22页 |
| 2.4 多线程技术 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 健康管理系统的整体分析和设计 | 第25-31页 |
| 3.1 系统需求分析 | 第25-27页 |
| 3.1.1 可行性分析 | 第25-26页 |
| 3.1.2 PEST分析 | 第26-27页 |
| 3.2 功能需求分析 | 第27-28页 |
| 3.2.1 测量功能 | 第27页 |
| 3.2.2 定位功能 | 第27页 |
| 3.2.3 健康历史记录 | 第27页 |
| 3.2.4 其他功能 | 第27页 |
| 3.2.5 数据管理需求 | 第27-28页 |
| 3.2.6 故障处理需求 | 第28页 |
| 3.3 获取数据的通讯协议 | 第28-29页 |
| 3.4 系统软件设计 | 第29-30页 |
| 3.5 本章总结 | 第30-31页 |
| 第4章 基于iOS与蓝牙4.0的健康管理系统的设计实现 | 第31-47页 |
| 4.1 iOS系统简介 | 第31-33页 |
| 4.1.1 iOS系统架构和常用框架 | 第31-32页 |
| 4.1.2 iOS开发工具XCode简介 | 第32-33页 |
| 4.2 iOS客户端的设计实现 | 第33-34页 |
| 4.3 账号登陆 | 第34-35页 |
| 4.4 健康模块 | 第35-43页 |
| 4.4.1 记步功能实现 | 第37-39页 |
| 4.4.2 睡眠模块实现 | 第39页 |
| 4.4.3 心率测量实现 | 第39-41页 |
| 4.4.4 血压测量实现 | 第41页 |
| 4.4.5 血氧测量的实现 | 第41-42页 |
| 4.4.6 疲劳度功能 | 第42-43页 |
| 4.5 定位模块 | 第43-44页 |
| 4.6 社交平台的分享 | 第44-45页 |
| 4.6.1 UMengUshare | 第44-45页 |
| 4.7 本章小结 | 第45-47页 |
| 第5章 集成测试以及对健康数据的分析 | 第47-55页 |
| 5.1 测试工具介绍 | 第47-49页 |
| 5.1.1 iPhone模拟器 | 第47页 |
| 5.1.2 LLDB调试器 | 第47-48页 |
| 5.1.3 Instruments调试工具 | 第48-49页 |
| 5.2 主要测试设备 | 第49页 |
| 5.3 数据分析 | 第49-54页 |
| 5.3.1 测量数据分析 | 第49-51页 |
| 5.3.2 基于BP神经网络算法对步数进行训练 | 第51-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第6章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 全文工作总结 | 第55页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第62页 |
