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第1章 绪论1

1.1 引言1

1.1.1 智能服装——信息技术的机遇和挑战1

1.1.2 可穿戴计算——智能服装的计算平台3

1.1.3 无线传感器网络——智能服装的信息感知和通信平台3

1.1.4 信息融合——智能服装的决策平台4

1.2 智能服装系统5

1.2.1 硬件平台5

1.2.2 通信网络平台7

1.2.3 软件平台8

1.2.4 材料和纺织等相关技术9

1.3 无线传感器网络10

1.3.1 发展现状与特点10

1.3.2 相关研究内容和方法11

1.4 多传感器的信息融合13

1.4.1 产生背景与基本原理13

1.4.2 相关研究内容13

1.5 小结15

参考文献17

第2章 智能服装的体系结构26

2.1 引言26

2.2 智能服装体系结构的设计26

2.2.1 体系结构27

2.2.2 系统功能28

2.2.3 面向生理信息融合的智能服装原型系统30

2.3 智能服装软件平台及其优化32

2.3.1 Pareto多目标优化33

2.3.2 智能服装分布式计算的多目标优化模型34

2.3.3 任务分配调度优化的遗传算法设计37

2.4 模拟结果分析40

2.5 小结43

参考文献44

第3章 可穿戴传感与检测系统46

3.1 引言46

3.2 可穿戴传感与检测系统的定义与分类46

3.2.1 可穿戴生物医学传感器47

3.2.2 人体运动姿态检测系统47

3.2.3 人体周围环境监测系统48

3.3 可穿戴传感与检测系统的特点48

3.3.1 长期性48

3.3.2 集成化49

3.3.3 微型化50

3.4 可穿戴心电检测51

3.4.1 电极和导联51

3.4.2 心电信号检测模型和分析54

3.4.3 新型可穿戴心电电极57

3.4.4 基于柔性机织电极的心电信号检测60

3.5 可穿戴体温检测69

3.5.1 基于智能数字化温度传感器的可穿戴体温检测69

3.5.2 基于机织结构的柔性温度传感器70

3.6 可穿戴人体运动检测77

3.6.1 运动倾角传感器77

3.6.2 运动传感器的部署78

3.6.3 人体坐标定位80

3.7 小结82

参考文献82

第4章 智能服装嵌入式在线处理系统的设计和实现85

4.1 引言85

4.2 系统硬件设计86

4.2.1 硬件总体设计86

4.2.2 微控制器86

4.2.3 存储器扩展模块87

4.2.4 OLED接口电路设计88

4.2.5 无线远程通信模块的扩展90

4.2.6 ZigBee模块CC2430连接方案95

4.2.7 其他外围电路模块96

4.3 系统软件整体结构97

4.4 嵌入式实时操作系统μC/OS-Ⅱ97

4.4.1 μC/OS-Ⅱ简介98

4.4.2 μC/OS-Ⅱ的内核结构99

4.4.3 μC/OS-Ⅱ在LPC2212平台上的移植100

4.5 驱动程序设计101

4.5.1 OLED驱动程序101

4.5.2 NAND-Flash驱动程序102

4.6 应用程序层的软件设计103

4.6.1 系统监控任务103

4.6.2 按键扫描任务104

4.6.3 心电数据采集105

4.6.4 体温数据采集105

4.6.5 数据分析处理106

4.6.6 OLED显示任务106

4.6.7 数据存储任务106

4.7 智能服装无线数据传输106

4.7.1 智能服装无线数据传输网络体系结构107

4.7.2 自定义通信协议109

4.7.3 GPRS数据传输110

4.7.4 短信收发112

4.7.5 语音通信113

4.7.6 GPS数据的接收与处理114

4.8 小结114

参考文献115

第5章 智能服装的体域网络117

5.1 引言117

5.2 体域医学无线传感器网络118

5.2.1 医学无线传感器网络与需求分析118

5.2.2 基于IEEE 802.15.4的人体生理信号监测无线体域网的设计121

5.3 网络性能仿真和评估122

5.3.1 IG-WBASN仿真系统123

5.3.2 网络吞吐量分析123

5.3.3 网络丢包率分析125

5.3.4 网络延迟分析126

5.3.5 网络可扩展性评估127

5.3.6 协议参数对性能的影响128

5.4 体域医学无线传感器网络的设计与实现129

5.4.1 传感器节点设计129

5.4.2 体域网中心节点设计130

5.4.3 无线传输协议实现细节130

5.5 体域传感器的自适应能耗优化132

5.5.1 体域网能耗控制需求分析132

5.5.2 设计方案133

5.5.3 体域网能耗优化方案的具体实现134

5.6 无线体域传感器网络的分布式计算性能优化137

5.6.1 IG-WBASN任务调度问题模型137

5.6.2 基于遗传算法和模拟退火的任务调度算法138

5.6.3 实验结果与分析139

5.7 小结143

参考文献143

第6章 智能服装的后台处理与分析系统145

6.1 引言145

6.2 后台总体设计145

6.3 实时显示模块147

6.3.1 信号波形显示148

6.3.2 生理信号基本参数显示148

6.4 数据通信模块148

6.4.1 基于TCP的VI网络通信148

6.4.2 串口通信149

6.5 数据存储与回放模块150

6.5.1 数据库访问包LabSQL150

6.5.2 LabVIEW访问数据库150

6.5.3 数据库存储151

6.5.4 数据文本存储152

6.5.5 数据回放模块152

6.6 数据分析模块153

6.6.1 运动心电信号消噪153

6.6.2 心电信号波形检测与识别157

6.6.3 常规心电数据的特征提取159

6.6.4 自适应心电异常分析160

6.6.5 基于模糊模式识别的智能服装心电异常诊断163

6.7 小结164

参考文献164

第7章 基于智能服装的情绪判别应用167

7.1 引言167

7.2 面向情绪判别的多源生理信号分析167

7.2.1 多源生理信号关联分析168

7.2.2 基于生理信号融合的情绪判别171

7.3 多生理信息融合的情绪判别模型172

7.3.1 多源信息融合算法172

7.3.2 生理信号的特征选择174

7.3.3 基于智能服装的情绪判别模型175

7.4 实验数据采集和结果分析176

7.4.1 情绪实验数据的采集176

7.4.2 主观感受情绪调查表177

7.4.3 特征参数的提取178

7.4.4 特征分类与情绪判别179

7.5 小结179

参考文献180

第8章 嵌入智能服装的亚健康评估应用182

8.1 引言182

8.2 亚健康评估的需求分析和体系结构184

8.2.1 亚健康评估系统的需求分析184

8.2.2 嵌入智能服装的亚健康评估体系结构184

8.3 基于支持向量机的心电特征融合分类186

8.3.1 二类支持向量机186

8.3.2 多类支持向量机188

8.3.3 模糊支持向量机189

8.3.4 基于主成分分析的特征集解相关189

8.4 数据采集和结果分析190

8.4.1 生理数据采集和亚健康评测数据库190

8.4.2 工具包和样本集191

8.4.3 分类器性能指标参数191

8.4.4 MSVM分类器性能分析192

8.4.5 基于主成分分析的特征解相关192

8.4.6 FSVM分类器性能分析193

8.5 小结194

参考文献194

第9章 基于智能服装的人体运动风险评估应用197

9.1 引言197

9.2 基于AHP-FCE的风险评估模型198

9.2.1 模糊综合评价198

9.2.2 层次分析法200

9.2.3 层次化模糊运动风险评估模型200

9.3 基于F3ERE的运动风险评估实现204

9.3.1 人体运动风险因素分析204

9.3.2 因素风险度值的模糊计算205

9.3.3 个性化的因素相对权重205

9.4 运动风险评估实例207

9.5 小结210

参考文献210

第10章 基于智能服装的人体姿态检测应用212

10.1 引言212

10.2 基本原理212

10.2.1 倾角传感器与姿态检测原理212

10.2.2 RBF神经网络算法213

10.2.3 核函数SVM分类算法214

10.3 穿戴式人体运动检测系统的框架215

10.4 运动数据处理与分析216

10.4.1 传感数据的读入216

10.4.2 特征提取与规范化216

10.5 结果与分析217

10.6 后台监控模块的实现219

10.7 小结220

参考文献220

缩略语表222