《電子技術應用》
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嵌入式睡眠監控報警系統研究
來源:電子技術應用2011年第9期
張俊濤,馬文博,張開生
(陜西科技大學 電氣與信息工程學院,陜西 西安710021)
摘要: 分析了嵌入式睡眠監控報警系統的重要性,設計了系統的硬件模塊和軟件流程圖。系統由采集處理模塊和監控報警模塊構成,分為輕度異常和危急異常兩級報警。重點闡述了如何利用脈搏波特征量K值,計算出心血管疾病的相關特征參數,以判斷病情并采取合理的措施。該系統對監控嚴重危害人們生命安全的突發疾病有獨特的優勢,特別適用于對老人以及行動不便者的監護。
中圖分類號: TP368.1
文獻標識碼: A
文章編號: 0258-7998(2011)09-0046-03
Study on embedded sleep monitoring and alarm system
Zhang Juntao,Ma Wenbo,Zhang Kaisheng
College of Electric & Information Engineering, Shaanxi University of Science & Technology, Xi′an 710021,China
Abstract: The importance of embedded sleep monitoring and alarm system is analyzed. The system of hardware module and software flowchart is designed under the control of embedded microprocessor. The system is consisted of acquisition processing module and monitoring alarm module, which is divided into two levels abnormal alarm and emergency alarm. Pulse wave characteristics K value is used to diagnostic and examination of cardiovascular disease. The system can monitoring and alarm patients of heart disease, cerebral hemorrhage and other sudden illness, especially for elderly and mobility person. It gains valuable time to save the life of patients.
Key words : monitoring;alarm;embedded;pulse wave characteristics value


    在睡眠過程中,人體生理功能會發生一系列變化,如感覺功能減退,呼吸、心律減慢,血壓降低,血液中二氧化碳結合力上升,呼吸中樞對二氧化碳敏感性減弱,肺通氣量減少等[1-2]。這種變化,正常人能很快適應,而對病人、老年者則具有一定的危害性,因此突發疾病多發生在夜間。
    在突發疾病中,心血管疾病是人類健康的頭號大敵。據世界衛生組織估計,目前全球每年死于心血管疾病的人數占全部疾病死亡人數的三分之一以上,而且這一趨勢還在進一步擴大[3]。有數據顯示,71%的心臟病發作在家中或工作場所,其中60%~70%的人因失去搶救時間死于醫院外[4]。中國人口約占世界人口的22%,而醫療衛生資源卻僅占2%,而且大多集中在城市的大醫院里,醫療資源十分有限。此外,目前大部分醫療設備價格昂貴、操作復雜、僅限于在醫院病房使用。因此,很難實現在人們日常生活、工作的同時對其身體狀況進行實時監測[5]。若突發疾病不能及時被發現,就會耽誤最佳搶救時間。
    嵌入式睡眠監控報警系統就是基于上述原因提出的,它能夠在不干擾受監測者正常睡眠的情況下,獲取和處理睡眠過程中的脈搏信號。本文以ARM7(LPC2103)為微處理器核心,利用脈搏波特征量K值作為心血管疾病判斷檢查的一項重要生理指標,為心血管疾病的預防和治療爭取寶貴時間,降低心血管疾病在夜間突發帶來的嚴重危害。
1 工作原理
    通過對模型的理論分析以及不同年齡健康人和心血管疾病患者的臨床檢測對比,證實由心血管生理病理上的變化將會引起脈搏波特征量K值有規律且相當敏感的變化。因此,采用脈搏波特征量K值作為心血管疾病診斷的一項重要生理指標[6-7]。
    脈搏信號波形特征量K值的定義為:
    
2 系統硬件設計
    本研究利用脈搏傳感器檢測人們睡眠狀態下的脈搏信號,在嵌入式微處理器的控制下,對突發疾病進行監控報警。

 


2.1 采集處理模塊
    脈搏信號屬于低頻微弱信號,頻率范圍在0.2 Hz~45 Hz,幅度范圍在0~20 mV。在脈搏信號的采集過程中,容易受到基線漂移、人體活動、工頻干擾等因素的影響。因此,采集到的脈搏信號必須經過信號處理,才能滿足后期工作的要求。采集處理模塊框圖如圖1所示。

    (1)信號采集
    脈搏傳感器選擇體積小、功耗低、靈敏度高、抗干擾能力強的HKG-07系列,選擇舒適、穩固的外形及佩戴方法,設計成小巧貼身的指套型。
    (2)信號處理
    信號處理電路包括前置放大電路、基線校正電路、50 Hz陷波器、帶通濾波器、主放大電路和A/D轉換電路。
    (3)閾值設置
    根據現有醫學研究的結果或者遵從醫囑,針對不同年齡、性別、體質、疾病的監護對象,預先設置因人而異的異常閾值和危急閾值。
    (4)病情診斷
    根據實測值以及設定好的閾值,對身體狀況進行自動診斷,這是系統的難點。
    (5)無線發送
    無線通信模塊采用JF24C 2.4G,將異常數據和警報信號發送到監控報警模塊,消除因導線纏繞身體而干擾睡眠的可能。采用2.4 GHz公共頻段進行短距離無線通信時,無需申請專用頻段,且開放性好,可用資源比較豐富。
2.2 監控報警模塊
    監控報警模塊框圖如圖2所示。LPC2103芯片采用LQFP48小封裝,功耗低,32條高速GPIO,可以滿足對體積、速度、功耗和實時性等方面有嚴格要求的設計,是系統的控制核心。TC35i是西門子公司推出的GSM無線模塊,可快速、安全、可靠地傳輸數據、語音、短消息和傳真。

    (1)發送短信
    將被測者身體異常情況通過短信發送給醫生和家人。如發送的短信為“您的親人心臟病發作”給手機號碼為“+8613812345678”。則其AT指令phone=phone(手機號碼處理)+“00800”(協議、編碼方案和有效期標識)+msg(短信內容處理)=11000D91683118325476F8000800123-
E395DE548C24F5C626B61094FD35FEB4C51。
    (2)儲存數據
    引入Windows系統硬盤分區格式中的FAT32文件系統,將異常的脈搏信號儲存到Micro SD卡中,數據可以在Windows操作系統里直接讀取。
    (3)電話報警
    家庭地址和病人病情事先錄音,自動撥號告知120急救中心。
    (4)自動開門
    通過無線控制打開房間門,方便救助者(120急救中心的人員和家人)進入室內。
3 系統軟件設計
    嵌入式睡眠監控報警系統主程序的作用是完成各模塊的初始化,使每個模塊進入正常的工作狀態,協調各個模塊之間的工作流程以實現實時監測和智能報警的功能。警報級別分為輕度異常和危急異常兩級,既能確保及時報警,又能避免頻繁動作,較準確地判斷監護對象的身體狀況,減少誤報警幾率。系統程序設計開發使用 Keil公司的IDE和C語言調試器。主程序流程圖如圖3所示。

4 實驗結果及測試
    脈搏信號波形特征量K值選取的分析程序框圖如圖4所示,脈搏信號特征提取界面如圖5所示。利用分析處理后得到的脈搏信號波形特征量K值=0.412 436,計算心血管疾病相關的特征參數(包括每搏心搏出量SV、每分心輸出量CO、心搏指數SI、心臟指數CI)。根據K值計算得到的心血管特征參數的實測值,均符合標準范圍內的數據。被測者參數正常,身體健康,不需要報警。實驗結果分析表如表1所示。

    表中,BAS=0.006 1×TALL(cm)+0.012 8×WEIGHT(kg)-0.159 2
    嵌入式睡眠監控報警系統是在熟悉舒適的家庭環境中及睡眠狀態下實時監測身體健康狀態,可減輕病人的精神壓力和體力負擔,緩解人們對健康監護需求的不斷增長與醫護人員數量不足之間的矛盾,降低心血管疾病在夜間突發帶來的嚴重危害。
參考文獻
[1] 王惠中.面向智能家庭的遠程健康監護系統發展[J].電氣自動化,2008,30(6):122-126.
[2] 蘆燕玲,于利群.脈搏波傳導速度與冠狀動脈病變和心血管事件的關系[J].心肺血管病雜志,2009,28(7):62-65.
[3] 林華.基于嵌入式Linux和GPRS遠程心電監護的終端設計[J].微計算機信息,2008,24:173-175.
[4] SPIVEY G.A randomized trial of home telemonitoring in a  typical elderly heart failure population in North West London:results of the home-HF study[J].European Journal of  Heart Failure,2009(11):319-325.
[5] CHEONG G K.Wireless sensor networks for home health care[J].Journal of Systems Architecture,2007(1):161-176.
[6] Xiu Dongbin,SPENCER J.Recognition and quantification of sleep apnea by analysis of heart rate variability parameters [J].Journal of Computational Physics,2007(5).
[7] BRUNELLI C.An embedded wireless module for telemonitoring[J].Advancements of Medicine and Health Care,2007(9):1143-1150.

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