| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 论文研究主要内容 | 第11页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第11-13页 |
| 1.5 本章小结 | 第13-14页 |
| 第2章 系统整体框架结构 | 第14-28页 |
| 2.1 系统整体框架介绍 | 第14-15页 |
| 2.2 系统主要功能模块框架 | 第15-18页 |
| 2.2.1 无线体域网 | 第15-16页 |
| 2.2.2 生理数据采集 | 第16页 |
| 2.2.3 终端与手机端通信 | 第16-17页 |
| 2.2.4 手机端与后台通信 | 第17-18页 |
| 2.3 系统器件选型及设计方案 | 第18-26页 |
| 2.3.1 主控芯片选型 | 第18-19页 |
| 2.3.2 运动传感器选型及设计方案 | 第19-21页 |
| 2.3.3 心率血压传感器方案 | 第21-23页 |
| 2.3.4 温度传感器选型 | 第23页 |
| 2.3.5 无线体域网通信传输方案 | 第23-25页 |
| 2.3.6 终端与手机通信的蓝牙选型 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 穿戴式智能监护系统的硬件设计 | 第28-40页 |
| 3.1 STM32F103简介 | 第28-29页 |
| 3.2 六轴运动传感器 | 第29-32页 |
| 3.2.1 MPU6050传感器简介 | 第29-30页 |
| 3.2.2 MPU6050电路设计及通信机制 | 第30-32页 |
| 3.3 心率血压传感器 | 第32-34页 |
| 3.4 无线体域网通信模块 | 第34-36页 |
| 3.4.1 ZigBee CC2530简介 | 第34-35页 |
| 3.4.2 无线体域网电路设计及通讯原理 | 第35-36页 |
| 3.5 蓝牙通信模块 | 第36-37页 |
| 3.6 手腕处整体电路设计PCB图及实物图 | 第37-39页 |
| 3.7 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 穿戴式智能监护系统的软件设计 | 第40-71页 |
| 4.1 心率血压数据的采集与处理 | 第40-47页 |
| 4.1.1 小波滤波算法 | 第40-43页 |
| 4.1.2 心率数据的算法设计 | 第43-44页 |
| 4.1.3 血压数据的算法设计 | 第44-47页 |
| 4.2 人体跌倒数据的采集和处理 | 第47-52页 |
| 4.2.1 卡尔曼滤波算法 | 第47-49页 |
| 4.2.2 六轴运动传感器(MPU6050)数据卡尔曼滤波算法设计 | 第49-50页 |
| 4.2.3 跌倒算法的设计 | 第50-52页 |
| 4.3 人体温度数据的采集与处理 | 第52-53页 |
| 4.4 无线体域网的构建 | 第53-57页 |
| 4.4.1 组网概述 | 第54页 |
| 4.4.2 网络初始化流程 | 第54-55页 |
| 4.4.3 节点通过协调器加入网络 | 第55-57页 |
| 4.5 手机APP的设计 | 第57-59页 |
| 4.6 手机端与后台服务器的通信设计 | 第59-62页 |
| 4.7 百度API地图的设计 | 第62-64页 |
| 4.8 Hadoop数据系统的搭建 | 第64-69页 |
| 4.9 本章小结 | 第69-71页 |
| 第5章 系统测试与实现 | 第71-84页 |
| 5.1 系统数据测试 | 第71-77页 |
| 5.1.1 心率血压监测测试 | 第71-73页 |
| 5.1.2 人体跌倒监测测试 | 第73-75页 |
| 5.1.3 人体温度数据监测测试 | 第75-76页 |
| 5.1.4 卫星定位数据检测测试 | 第76-77页 |
| 5.2 系统功能实现 | 第77-83页 |
| 5.3 本章小结 | 第83-84页 |
| 第6章 总结与展望 | 第84-87页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第84-85页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第85-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-90页 |
| 附录 | 第90-91页 |