基于MEMS传感器网络的老年人姿态监测系统(2)
5.4 算法优化 37
结论 40
致谢 42
参考文献 43
1 绪论
1.1 研究背景及意义
最近30年里中国的人口老龄化将呈现加速发展态势，到2030年，中国65岁以上人口将超过日本成为全球老龄化最高的国家。到2050年，社会进入深度老龄化阶段[1]。
随着中国步入老龄化社会，社会老年化问题也不断加剧，最为突出的就是老年人的健康问题。据统计，每年约有1/3的65岁老年人跌倒过一次，其中近半数为再次发生跌倒，并且比例随着年龄增长而增加[2][3]。跌倒后的创伤不但会直接降低老年人的活动能力，而且可能导致严重的心理和社会后果，引发跌倒后综合症：活动恐惧、外出恐惧、活动范围狭小、自闭式生活等。对跌倒的老年人实施及时救助可以大大降低伤残率、死亡率，减少跌倒带来的心理和社会负担。对老年人身体姿态进行监测，是评价老年人平衡能力[4]、机体功能水平和衰老程度的有效手段。通过监测系统记录和评估老年人的健康状况具有重要的社会意义。
人体姿态监测技术应用于老年人健康监护，已成为医疗监护领域的研究热点。相对于传统的监护方法，人体姿态监测技术可以实现低生理、心理负担情况下的人体生理信息的采集，具有体积小、功耗小、成本低、方便携带等优点。同时它的应用极大地提高了医疗资源共享效率，增加了紧急情况处理的及时性。
开发新型的人体姿态监测仪，在老年人日常健康监测方面具有重大的实用价值。国外该领域的研究开展较早，且取得了丰富的研究成果，国内该领域尚处于起步阶段。随着人们个人健康意识的增强，人体姿态监测技术将具有广阔的应用前景。
1.2 国内外研究现状
1.3 研究内容
本课题以ARM7系列的STM32为核心、结合基于Ziggbe技术的无线传感器网络，对佩戴于腰部、大腿部及脚踝处的三轴加速度计ADXL345输出的加速度数据进行处理、分类和比较，并辅助相应算法实现人体平躺、坐姿、站姿、行走、起立、跌倒等日常姿态的识别，并在发生跌倒的时候进行报警。系统主要分为三个部分：三个数据采集节点、一个与上位机通信节点、上位机PC。监测系统中，ADXL345用于采集人体的加速度信息和跌倒报警，STM32用于转发信息至CC2430模块，通过该模块的无线收发功能实现数据采集节点与上位机的通信 ，上位机PC通过MATLAB分析处理数据并用C进行算法编程，实现人体姿态参数的识别，并进行正确分类。
2 系统总体设计
本课题要达到的目的就是能够短距离实时地通过姿态监测系统提取老年人的姿态信息，并将姿态信息呈现在PC机上。
本课题中的老年人姿态监测系统主要由三个部分组成：数据采集节点、与上位机通信节点、上位机PC。
数据采集节点用来实时采集老年人活动过程中产生的加速度信息，并通过射频输出。系统有三个数据采集节点，每个数据采集节点由三个主要模块组成：直接采集加速度信息和跌倒报警的ADXL345模块、用于中转信息数据的STM32模块、用于射频发送数据的CC2430模块。
与上位机通信节点用来接收数据采集节点发出的射频信号并转换为与上位机PC兼容的数字信号。系统中只有一个与上位机通信节点，它由CC2430模块和PL2303组成。CC2430模块用来接收数据采集节点发出的射频信号，并转换为数字信号。PL2303是一种高度集成的RS232-USB接口转换器，用来提供一个RS232全双工异步串行通信装置与USB功能接口的便利连接的解决方案（主要是信号电平的转换）。
下一篇：感应加热电源的设计与仿真+电路图