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基于MEMS传感器网络的帕金森病姿态监测和评估系统设计

时间:2018-07-27 09:40来源:毕业论文
便携式人体加速度信息采集装置,通过无线数据传输技术,将采集到的人体加速度信息传送到上位机PC中,根据相应算法,在上位机PC中编写相应的程序,提取不同姿态下的人体特征,然

摘要帕金森病(PD)有较高的患病率和致残率,已成为危害老年人健康的主要疾病之一,针对这种情况,开发了一套人体姿态监测与分类的系统,以便在危险发生时能够及时发现,避免情况进一步恶化。本文设计了一个便携式人体加速度信息采集装置,通过无线数据传输技术,将采集到的人体加速度信息传送到上位机PC中,根据相应算法,在上位机PC中编写相应的程序,提取不同姿态下的人体特征,然后根据这些姿态特征,实现人体姿态的实时监测,并且将人体姿态分类成平躺、坐、站、行走、起立等。实验结果表明该系统有良好的识别能力。26256
关键词  PD患者  加速度计  姿态监测  分类
毕业论文设计说明书外文摘要
Title  Research on ambulatory monitoring of parkinson's disease person and motor functions assessment system based MEMS inertial sensors                                        
Abstract
Parkinson's disease (PD) have a higher prevalence and morbidity, it has become one of the major diseases that endanger the health of the elderly. In view of this situation, a system to monitor and classify body posture is developed, so that   the danger can be timely detected to prevent further deterioration. This paper presents a portable body acceleration information acquisition device. Through the wireless data transmission technology, the collected body acceleration information is transmitted to the PC. According to the corresponding algorithm, write the appropriate program in the PC. Extract characteristics of different body postures and then based on these characteristics, the body posture can be real-time monitored. The body posture is classified into flat, sit, stand, walk, stand, etc. 源自!六%维^论*文`网www.lwfree.cn
Experimental results show that the system has a good recognition.
Keywords  Parkinson's disease patients  Accelerometer   Posture Monitoring  Classification
目   次
1  引言    1
1.1  研究背景及意义    1
1.2  国内外研究现状    1
1.3  研究内容    2
2  系统硬件设计    4
2.1  系统总体设计    4
2.2  微处理器电路设计    4
2.3  加速度计电路设计    8
2.4  无线收发电路设计    11
2.5  电路板    13
2.6  系统外壳设计    14
2.7  本章小结    16
3  姿态分类编程    17
3.1  算法设计    17
3.2  编程环境    18
3.3  具体编程    19
3.4  本章小结    29
4  测试与实验    30
4.1  测试程序    30
4.2  测试过程    30
4.3  人体姿态分类实验    34
4.4  本章小结    34
结  论    35
致  谢    36
参考文献37
1  引言
1.1  研究背景及意义
帕金森病(PD)又名震颤麻痹,是最常见的神经退行性疾病之一,主要临床症状是:震颤、僵直、运动迟缓、步态失调和姿势不稳等,PD有较高的患病率和致残率,已经成为危害老年人健康的主要疾病之一[1]。如果能够对PD患者进行实时的姿态检测和分类,建立大样本的运动数据库,进而通过对运动信息的数据挖掘和分析,实现PD患者运动能力的评估和预测,并对潜在的跌倒风险进行预警,则可以将帕金森病的危害大大降低。 基于MEMS传感器网络的帕金森病姿态监测和评估系统设计:http://www.lwfree.cn/zidonghua/20180727/20371.html
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