基于Android的运动状态识别分析系统设计

从数据采集、运动状态识别及识别结果显示3个方面,设计基于Android的运动状态识别分析系统。在硬件电路方面,本系统使用MPU6050加速度传感器采集数据,并做预处理。在软件方面,运动状态识别算法在手机APP的后台实时处理数据。首先对接收的6组数据进行预处理,检测并统计识别步数;其次运动周期提取,计算挥拍次数及平均挥拍速度;然后对运动周期内的数据进行标准化处理,调用个人特征数据库进行运动识别,实现越用越准;最后将结果通过基于Android的手机APP界面进行显示。在系统测试中,能够计算出挥拍次数、平均挥拍速度、步数,同时能够识别出羽毛球、乒乓球两种运动模式和高远球、弧旋球等8种运动动作,识别率达到90%以上。     

基于无线传感器网络的温湿度数据采集平台分析

为了能够实时、高效的采集环境中的温湿度数据,采用了一个以TinyOS为依托的无线传感网络数据采集平台,使用cc2538cb作为传感器节点,运用了blip协议初步完成了对温湿度监测应用程序的开发,实现了点对点通信,并且以轮询服务的机制作为基础,开发了点对多点的通信。实验过程中,通过将多个传感器节点置于不同的实验环境中,根据各节点在不同环境中采集数据的情况,证明了此种设计方法能够应对环境因素多变化的情形,能够成功的完成对环境中温湿度数据的采集,也避免了数据在传输过程中发生丢失的情况。     

基于Measurement Studio的心音信号采集与分析系统

设计一款便携式心音采集分析设备,并能定位出第一心音(S1)与第二心音(S2).以Measurement Studio作为开发平台,实现对先天性心脏病人心音信号的采集、存储和分析工作.采用双阈值分段定位法来定位S1与S2.系统较好的完成对病人心音信号的采集、存储、回显和播放功能.对心音杂音滤波效果明显,滤波后的包络能够较好定位S1与S2.通过该系统完成先心病的普查工作,比起专家亲自去边远山区现场听诊,更方便快捷,为未来心音听诊设备的开发奠定基础.