2020年07月24日 | 便携式人体运动生理参数监测仪

随着人们保健意识的增强，运动锻炼越来越受到重视。然而运动量过强或不足都不能达到的目的，甚至会危害身体，因此需要实时检测运动参数，控制运动强度。便携式人体运动生理参数监测仪通过连续实时监测脉搏、体温和行走距离等，从而预测能量消耗。

1.系统概述

基本功能
1）基本测量对象：加速度、脉搏、体温
2）计算参数：步行数（或里程数）、能量消耗
3）本地液晶显示和数据存储（4M以上）
4）锂电池供电，连续工作1个月以上
5）上位机数据处理与曲线显示、数据库管理
6）提醒与报警功能，实时时钟、预置参数等
7）USB接口。

2.系统原理

1）控制器单元：中央控制单元采用了具有超低功耗的16位微控制器MSP430F4270，其片内集成有5通道16位Σ-ΔA/D转换模块、32kB的FLASH ROM和8kB的数据RAM，且2个串行通信。采用F4270作为本系统的中央控制单元，可以在无需片外A/D芯片的基础上实现运动信号及各种生理信号的采集、接收和处理。提升了系统的先进性、可靠性和集成度，能有效降低系统设计的难度，较大程度提升系统的整体性能。

2）采用LCD显示，留有简单的按键控制，进行简单的功能启动，部分参数则由USB通过上位机设置，通过图形点阵液晶实现汉字功能菜单显示、生理参数的数值显示，为系统提供友好和智能化的人机交互界面。

3）采用温度传感器测量体表温度，其传感器设置在仪表背面，可直接与人体皮肤接触。

4）采用腕部脉搏传感器提取脉搏信号和运动信号，将其接触体表检测体表的振动信号，进行前置放大、数据采集、滤波和信号处理，提取脉搏信号和运动信息，进一步进行能量损耗估算。

5）采用三维加速度传感器，将人体的各种运动状态转换为不同幅度的电压信号，通过测量加速度来反映人体运动的强度和频率，计算运动能耗来评估运动量。

3.系统结构

系统由便携式单元和上位机组成，便携式单元为独立单元，负责数据采集、本地显示，而上位机则通过USB接收数据，数据库管理，并可查看相关曲线，或进行进一步的分析和参数提取。

4.传感器与关键器件的选择

1）三维加速度传感器
型号： MMA7600FC
      特点：I2C接口、测量范围、2.4-3.6V供电
2）温度传感器：
型号 18B20
特点：SPI单数据线操作
3）腕部脉搏传感器
型号：SC0073
特点：

4）控制器
型号：TMS430F4270
5）FLASH存储器
    型号：M25P80
    特点：8Mbit,SPI接口，3.3V工作

          Page Program (up to 256 bytes)   0.64ms

                Sector Erase (512 Kbit) in 0.6s (typical)

Bulk Erase (8 Mbit) in 8 s (typical)

6)显示液晶

      型号：DXD12864-3433
      特点：驱动ST7565R，3.3V工作，串口操作
7）USB接口
      型号：CP2102
      特点：
8）电源系统
      型号：LM117  
      作用：将电池电压转换为所需的3.3V，考虑数字电源、模拟电源分开。

5.软件系统设计

软件分为上位机和下位机两部分，以及数据库管理系统。

6.算法研究

数据采集得到的温度、脉搏和三位加速度，需要进行数学处理得到具体的温度值、脉搏值和加速度值，并根据加速度值进行运动状态的估计、步行数和能量消耗。

1）温度数据处理
     12位数据精度，分辨率为0.0625oC，温度与数据关系如下表所示。

    因此：温度 file:///Z:TEMPmsohtmlclip11clip_image012.gif?imageView2/2/w/550

2）脉搏信号处理
由于脉搏信号信噪比比较低，在采集过程中混入了肌电信号、工频干扰、基线漂移等噪声信号，对脉搏信号特征提取容易造成误判，需要进行去噪处理。

目前，脉搏信号分析方法有：时域分析法（分析波幅的高度和脉动时相关系）、频率分析法（观察信号的幅度、相位随频率变化的规律，找出信号在时域不太明显而在频率中比较明显的特征）、结合时域、频率的时频分析法、以及模糊识别法、速率图识别法、自回归法、统计分析法等。

本系统将根据实际采集的信号具体情形，比较时域、频域和时频分析方法，对脉搏信号进行分析，提取脉象中的有用信息，如脉搏频率的大小、变化，特别是对病态的早搏等进行识别，并提供参考，并友好提示运动量。

3）三维加速度数据处理
三维加速度传感器为I2C接口，数字化加速度信息，其大小与二进制数值的关系如下表所示。

并可通过数据获得运动状态。

4）能量消耗估算
能耗估算采用三个轴向的三维加速度传感器，记录每分钟的动作次数，即运动强度，由于运动强度对于脂肪和糖类的供能比率起着至关重要的关系，是科学运动的关键要素。

能耗计算是根据动作的变化进行计算的，因此，需要计步功能、以及识别活动的动作，根据动作的变化改变计算模型，从而大大地提高了计算精度。

同时，结合国家体育总局科研所体育系统仿真实验室推出的IEC个性化能耗模型，该模型不仅仅考虑了人体的个性化参数，比如身高、体重、性别、年龄等因素，还考虑了运动量、运动强度和运动节奏等因素，甚至包含了个人运动功能对能耗的影响。