基于ZigBee的体域网中上位机软件及信息处理的设计与实现

基于ZigBee的体域网中上位机软件及信息处理的设计与实现

论文摘要

随着我国信息化建设步伐的加快以及人们对于无线应用需求的不断提高,作为近距离移动通信技术最新发展的无线个域网(WPAN,Wireless Personal AreaNetwork)技术,在国内外得到了越来越广泛的研究与应用。而其在医疗保健领域的应用,无线体域网(WBAN,Wireless BodyArea Network),因为其可以很好的满足医疗保健、体育竞技等领域对于人体生理信号进行监控的需要,同时又拥有便携等优点,现在逐渐成为WPAN领域研究的热点。无线体域网的研究与应用,对于监测人体生理信号、提高治疗水平、保证人们生命安全有着十分重要的意义;而其对于解决我国当前医疗资源不足、医护人员相对短缺的问题,也将起到关键作用。然而,无线体域网的研究和发展,受限于节点能量的供应。能量问题成为阻碍无线体域网发展的一个重要因素。同时,传统的体域网研究主要关注于网络的概念和组成等方面,很少有研究涉及其上位机软件系统,这也使无线体域网的作用大大降低针对以上问题,本文研究、比较了多种近距离无限通信技术,最终提出以ZigBee作为无线体域网系统的网络内部通信方式,从而大幅减少网络节点能耗,降低网络复杂性。并以此为核心,选择相应的拓扑结构和硬件设备,设计了一套完整的无线体域网系统。同时,为确保系统的完整性和高效性,针对目前国内无线体域网上位机处理系统的缺少,本文根据人体生理信号远程监控的目的,设计并实现了体域网的上位机软件系统和生理信号数据库,满足医疗监护人员对于监护和诊断的需要。本上位机信息处理系统采用面向对象的方法,基于串口通信技术、MFC(Microsoft Foundation Classes)技术和多线程技术。利用可视化的编程环境Visual C++和SQL Server数据库,从医疗监控的特点出发,设计了软件的功能结构,将系统分为五个功能模块。对每个模块进行了详细的说明,并编写了相应的程序,完成一套适用于无线体域网的上位机应用软件系统。该软件具有生理信号实时监控、历史查询、自动报警、自动调节及手动调节等功能。除监控和报警外,系统还具有特有的自动调节功能,可以对不同的人采取不同的监控方式,从而实现更有针对性的生理信号监控。整体软件系统具有人机交互界面友好,系统便于操作,生理信号监测安全可靠,数据存储量大、精度高,数据处理迅速等特点。经过对此上位机软件系统的测试研究证明,该系统能够满足医护人员对远程病人监控的需要,起到监控使用者生理信号的作用,为医生的诊断、急救提供大量客观的数据依据。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  • 1.1 研究背景及意义
  • 1.2 国内外研究现状及发展趋势
  • 1.3 研究内容和目标
  • 1.3.1 研究内容
  • 1.3.2 研究目标
  • 1.4 论文安排
  • 第2章 ZigBee 短距离无线通信技术
  • 2.1 ZigBee 概念
  • 2.2 ZigBee 协议规范
  • 2.2.1 ZigBee 体系结构
  • 2.2.2 物理层
  • 2.2.3 MAC 层
  • 2.2.4 网络层
  • 2.2.5 应用层
  • 2.3 ZigBee 技术特点
  • 2.3.1 ZigBee 技术优势
  • 2.3.2 ZigBee 技术不足
  • 2.4 本章小结
  • 第3章 体域网系统整体设计方案
  • 3.1 无线体域网网络结构设计
  • 3.2 体域网拓扑结构设计
  • 3.2.1 星形拓扑结构
  • 3.2.2 多跳树形拓扑结构
  • 3.2.3 两种拓扑结构比较
  • 3.3 体域网系统整体解决方案
  • 3.3.1 传感器节点设计
  • 3.3.2 汇聚节点设计
  • 3.3.3 上位机处理系统设计
  • 3.4 本章小结
  • 第4章 体域网系统上位机软件的设计与实现
  • 4.1 上位机软件功能分析
  • 4.2 无线体域网上位机软件的功能模块
  • 4.3 软件界面设计
  • 4.4 与汇聚节点间通信
  • 4.4.1 数据接收
  • 4.4.2 数据格式
  • 4.4.3 数据处理
  • 4.5 各功能模块实现
  • 4.5.1 生理信号实时监控
  • 4.5.2 历史查询
  • 4.5.3 自动报警
  • 4.5.4 自动调节
  • 4.5.5 自定义选项
  • 4.6 多线程应用
  • 4.7 本章小结
  • 第5章 体域网系统数据库的设计与实现
  • 5.1 数据库基础介绍
  • 5.1.1 关系型数据库
  • 5.1.2 SQL Server 2000
  • 5.2 体域网系统数据库解决方案
  • 5.2.1 ODBC 资源配置
  • 5.2.2 数据库设计
  • 5.2.3 数据库 E-R 图
  • 5.3 本章小结
  • 第6章 结论与总结
  • 参考文献
  • 作者简介及科研成果
  • 致谢
  • 相关论文文献

    • [1].基于多种生理信号的情绪识别研究[J]. 中国医疗器械杂志 2020(04)
    • [2].基于生理信号的情绪识别腕戴设备[J]. 电子技术应用 2017(02)
    • [3].基于插值的准周期电生理信号样本构建的研究[J]. 电子测量与仪器学报 2013(12)
    • [4].皮肤电在情绪识别研究中的应用进展[J]. 健康研究 2019(01)
    • [5].基于FPGA的多通道生理信号监护仪的设计[J]. 电子技术应用 2013(11)
    • [6].基于外周生理信号的疲劳驾驶监测研究[J]. 汽车实用技术 2018(02)
    • [7].多生理信号参数检测电路设计[J]. 生物医学工程学杂志 2009(06)
    • [8].疲劳应用评估技术综述[J]. 生命科学仪器 2018(Z1)
    • [9].多路医学生理信号无线监护仪设计及应用[J]. 现代电子技术 2013(05)
    • [10].基于PVDF的可穿戴生理信号监测系统[J]. 压电与声光 2020(04)
    • [11].周期性电生理信号一种融合方法的研究[J]. 中国医疗器械杂志 2010(03)
    • [12].用于情绪识别的无线生理信号采集传输系统[J]. 电气电子教学学报 2009(05)
    • [13].基于多生理信号特征的大学生情绪测试[J]. 通讯世界 2017(21)
    • [14].基于LabVIEW的神经电生理信号实验平台的开发研究[J]. 医疗装备 2012(05)
    • [15].基于生理信号的二分类情感识别系统特征选择模型和泛化性能分析[J]. 计算机科学 2011(05)
    • [16].基于心理生理信号的个人音乐情感体验识别(英文)[J]. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering 2019(07)
    • [17].动物生理信号遥测系统的国内研究进展[J]. 黑龙江畜牧兽医 2014(03)
    • [18].基于自适应邻域禁忌搜索的情感生理信号特征选择研究[J]. 计算机与现代化 2013(02)
    • [19].基于混合智能优化算法的生理信号情感识别[J]. 电信科学 2010(09)
    • [20].呼吸信号的非接触式测量[J]. 计算机科学 2015(10)
    • [21].一种基于虚拟仪器的生理信号测量系统[J]. 传感器与微系统 2012(01)
    • [22].生理信号时间序列周期性和平稳性对近似熵和样本熵算法的影响分析[J]. 北京生物医学工程 2012(02)
    • [23].生理信号情感识别的遗传算法研究[J]. 计算机工程与应用 2009(02)
    • [24].基于生理信号的图书馆资源发现管理系统用户体验评价研究——以超星发现系统为例[J]. 图书情报导刊 2018(07)
    • [25].多种生理信号的采集及其在情绪分析中应用[J]. 长春大学学报 2016(06)
    • [26].基于RPPG的生理信号(心率)测量技术的探究[J]. 科技创新导报 2019(13)
    • [27].基于USB接口的三道生理信号检测仪电路设计[J]. 河南机电高等专科学校学报 2008(04)
    • [28].基于生理信号的观众情感状态识别模型[J]. 浙江大学学报(工学版) 2012(06)
    • [29].基于生理信号的照度水平对矿工影响研究[J]. 煤矿安全 2018(09)
    • [30].飞行员多生理信号主成分分析[J]. 电光与控制 2017(01)

    标签:;  ;  ;  

    基于ZigBee的体域网中上位机软件及信息处理的设计与实现
    下载Doc文档

    猜你喜欢