70、智能医疗与监测系统及传感器网络架构研究

智能医疗与监测系统及传感器网络架构研究

在当今科技飞速发展的时代，智能设备和传感器网络技术在医疗和监测领域展现出了巨大的潜力。本文将深入探讨两种重要的技术应用：一是用于痴呆症患者的智能手表和监测系统，二是用于监视和侦察的传感器网络系统架构。

痴呆症患者智能手表与监测系统

智能手表和监测系统旨在为痴呆症患者提供更全面的健康管理和安全保障。该系统不仅能够监测患者的位置，还能通过步数检测算法结合环境光传感器和加速度计来确定患者的活动情况，从而帮助管理患者的健康。

步数检测算法

步数检测算法是该系统的核心之一。其主要步骤如下：
1. 数据预处理 ：对加速度计采集的数据进行预处理，计算特定时间窗口内的平均支持向量机（SVM）值。公式为：
[T[n] = \frac{1}{5} \sum_{m=-2}^{2} svm[n - m] = \frac{1}{5} (svm[n - 2] + svm[n - 1] + svm[n] + svm[n + 1] + svm[n + 2])]
2. 峰值检测 ：
- 计算波形的平均梯度：
[G_n = \frac{svm_{n + 1} - svm_n}{T_{n + 1} - T_n}]
[Average\ of\ G_n = \frac{G_n + G_{n + 1}}{2}]
- 如果平均梯度大于阈值，则认为是峰值的开始；当平均梯度变为负值时，该点被纳入峰值候选点。
3. 误差消除 ：
- 去除时间间隔小于0.3秒的峰值候选