CN118717066A - 一种健康数据信息化检测系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种健康数据信息化检测系统，涉及运动安全技术领域，包括ARM Cortex‑M处理器推理模块、数据分析模块、数据存储模块、数据传输模块、高精度24位ADC芯片、信息采集模块、提示模块与显示器，推理模块包括用以负责从传感器采集原始数据的数据采集模块、用以采集到的原始数据进行预处理的数据预处理模块，这样设计提高了数据准确性、增强了分析的深度和广度、提供了更加个性化的健康建议，并且通过实时的数据同步和反馈，提升了用户的参与度和满意度，有效地解决了用户独特生理、心理和行为习惯的问题，有助于更全面地监测和分析用户的健康状况，从而为用户和医疗服务提供者提供了更有价值的健康信息。

Description

一种健康数据信息化检测系统

技术领域

本发明涉及运动安全技术领域，尤其涉及一种健康数据信息化检测系统。

背景技术

健康数据是指与个人或群体的健康相关的各种信息。这些数据可以包括个人的生理指标(如血压、心率、血糖水平)、疾病诊断信息、药物使用记录、医疗服务的利用情况、遗传信息、生活方式习惯(如饮食、运动、睡眠)等，健康数据还可以包括医疗影像、实验室检查结果、基因组数据等。

传统运动手环通常提供的是标准化的数据和健康建议，如步数计数、心率监测和睡眠追踪等，但往往未能考虑到用户在生理、心理和行为习惯方面的独特差异，不同个体的身体状况、健康状况及个人目标存在显著差异，比如年轻运动员和中年慢性病患者的健康管理需求和体能状态就大相径庭，因此这种一刀切的健康建议并不总是适用于每一个用户。

本发明提供一种健康数据信息化检测系统。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，提供一种健康数据信息化检测系统。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种健康数据信息化检测系统、包括：ARM Cortex-M处理器推理模块、数据分析模块、数据存储模块、数据传输模块、高精度24位ADC芯片、信息采集模块、提示模块与显示器；

所述推理模块包括用以负责从传感器采集原始数据的数据采集模块、用以采集到的原始数据进行预处理的数据预处理模块、用以预处理后的数据进行实时分析的模型推理模块、用以根据模型推理结果实时识别用户健康状态的分析与识别模块、用以分析结果生成个性化的健康建议的生成模块、用以将数据同步到用户的移动设备或云端服务器的传输模块、用以向用户展示分析结果的反馈模块；

所述推理模块包括用以采样算法为基础构建的数据采集模块、用以滤波算法为基础构建的数据预处理模块、用以卷积神经网络为基础构建的模型推理模块、用以聚类算法为基础构建的分析与识别模块、用以NLG算法为基础构建的生成模块、用以加密算法为基础构建的传输模块、用以PID控制算法生成为基础构建的反馈模块。

作为一种优选的实施方式，所述数据分析模块包括提供高计算力的深度分析模块、用以保护用户数据的隐私和安全的隐私保护模块；

所述数据存储模块包括保存采集到的健康数据的本地存储、用以通过互联网将数据上传到云服务器的云端服务器；

所述数据传输模块包括将处理后的数据进行存储的EZ-BLE模块与ESP32-C6模块、用以进行数据传输的USB接口芯片。

采用上述进一步方案的技术效果是：结合了先进的数据采集、处理、分析和传输技术，能够实现对用户健康数据的全面监测和管理，为用户提供个性化的健康服务。

作为一种优选的实施方式，所述信息采集模块包括用以通过分析脉搏波传导时间来估算血压的血压传感器、用以通过光电传感器捕捉到的光强变化计算出血氧饱和度的血氧饱和度传感器、用以通过测量皮肤两点之间的电阻来评估皮肤电活动的皮肤电阻传感器。

采用上述进一步方案的技术效果是：能够实现对用户生理健康状况的多维度监测和评估，为用户提供个性化的健康管理服务。

作为一种优选的实施方式，所述提示模块包括用以产生振动的振动电机、用以发出声音警报的小型扬声器。

采用上述进一步方案的技术效果是：通过振动和声音两种方式向用户传达信息，提醒用户注意健康状况或采取相应的行动。

作为一种优选的实施方式，所述数据采集模块包括用以直接采集物理数据的传感器模块、用以采集生理数据的生物信号采集模块、用以检测空气中的特定气体浓度的环境数据采集模块、用以用于人脸识别的图像采集模块。

采用上述进一步方案的技术效果是：能够全面、多维度地监测用户的环境和生理健康状况，为用户提供个性化的健康管理和服务。

作为一种优选的实施方式，所述数据采集模块包括以滤波算法为基础构建的传感器模块、用以小波变换算法为基础构建的生物信号采集模块、用以无监督学习算法为基础构建的环节数据采集模块、用以图像采集算法为基础构建的图像采集模块。

采用上述进一步方案的技术效果是：能够为健康数据信息化检测系统提供更加全面、准确和可靠的数据支持，从而提高系统的性能和实用性。

作为一种优选的实施方式，所述数据分析模块包括用以循环神经网络为基础构建的深度分析模块、用以对称加密算法为基础构建的隐私保护模块。

采用上述进一步方案的技术效果是：能够为健康数据信息化检测系统提供更强大、更安全的数据处理和保护能力，从而保障用户数据的隐私安全和个人信息的保密性。

作为一种优选的实施方式，所述信息采集模块以数据处理算法为基础构建，用以实现生理参数监测功能，在运作时，首先接收来自血压传感器的数据，通过高精度24位ADC芯片进行增强信号，输出到ARM Cortex-M处理器。

采用上述进一步方案的技术效果是：能够为系统提供可靠、高效的生理参数监测功能，从而为用户的健康管理和疾病预防提供重要支持和保障。

作为一种优选的实施方式，所述数据采集模块以采样算法为基础构建，用以采集信息，采集模块输出的采集数据，在运作时候，首先接收来自数据存储模块的数据，通过ARMCortex-M处理器进行计算，输出到数据分析模块上。

采用上述进一步方案的技术效果是：能够为系统提供持续丰富的数据资源，同时通过快速的数据处理和分析，为系统提供实时的数据支持，提高系统的智能化水平和性能表现。

作为一种优选的实施方式，S1、为了提供更全面的健康分析，通过血压传感器、血氧饱和度传感器与皮肤电阻传感器进行检测，具体检测如下：第一，使用袖带式血压计，通过充气和放气的过程测量收缩压和舒张压，也有无袖带的光学传感器通过分析脉搏波传导时间(PWTT)来估算血压，第二，使用脉搏血氧仪，通过红光和红外光穿透手指或耳垂，检测血液中的氧饱和度(SpO2)，氧合和去氧合血红蛋白吸收光的特性不同，通过光电传感器捕捉到的光强变化计算出血氧饱和度，第三，通过测量皮肤两点之间的电阻来评估皮肤电活动，皮肤电活动通常与汗腺活动相关，反映情绪变化或压力水平；

S2、再通过运算滤波电路增强并清理来自传感器的原始信号，使其适合后续处理和分析，随后高精度ADC24位芯片将模拟信号转换为数字信号，以便进一步的数字信号处理和存储，在使用蓝牙、Wi-Fi等无线技术，将处理后的数据传输到云端服务器与本地存储中进行进一步分析，其次可以通过USB、串口等接口进行数据传输，适用于某些特定应用场景；

S3、数据存储的本地存储使用闪存、SD卡等存储设备保存采集到的健康数据，其次云端存储通过互联网将数据上传到云服务器进行长期存储和分析；

S4、通过ARM Cortex-M处理器进行计算，处理后的数据由微控制器或嵌入式处理单元进行实时分析，若检测到异常(如血压超标、血氧过低等)，则触发报警机制，微控制器控制振动电机或蜂鸣器发出警报，提示佩戴者采取应急措施；

S5、当数据采集模块进行采集信息采集模块输出的数据的时候，传感器感知物理量，将其转换为电信号，这些电信号通常是模拟信号，模拟信号通过模数转换器转化为数字信号，便于计算机或控制系统处理，数字信号经过滤波、放大、校准等处理，以提高数据的准确性和可靠性，处理后的数据通过通信接口传输到控制系统或存储设备，生物信号采集模块通常包括传感器、电极、前端信号处理电路和数据传输单元，通过电极或其他传感器检测生物信号，生物信号通常非常微弱，需要通过放大电路进行放大，使用滤波器去除高频噪声和基线漂移，保留有用的信号频段，将处理后的模拟信号通过ADC转化为数字信号，数字信号通过无线或有线方式传输到计算机或其他数据处理设备，环境数据采集模块通过传感器检测环境中的物理或化学量，将检测到的物理量转化为电信号，通过模数转换将其转化为数字信号对数据进行校准，补偿传感器的非线性和漂移，确保数据的准确性处理后的数据通过无线或有线方式传输到数据收集终端或服务器，当光线通过镜头聚焦在成像传感器上，成像传感器将光信号转换为电信号，成像传感器将光子撞击产生的电荷转换为电压信号，通过模数转换器将电压信号转化为数字图像信号，并进行色彩校正、白平衡、噪声抑制等图像处理，图像数据通过数据接口传输到图像处理设备或存储设备；

S6、为了针对个性化健康建议，将识别结果存储并进行长期分析，了解用户习惯和健康状态，通过将识别到的行为数据存储在本地或上传到云端服务器，对采集的数据进行预处理和特征提取，使用数据采集模块，负责从传感器采集原始数据，包括运动数据和生理数据，随后数据预处理模块对采集到的原始数据进行预处理，去除噪声和干扰，提取有用的特征数据，如平均步频、心率变异等，其次通过推理模块部署和运行，对预处理后的数据进行实时分析和分类，继而通过分析与识别模块，根据模型推理结果，实时识别用户的行为模式和健康状态，判断用户是否在进行运动、休息、饮食等活动，从而通过生成模块，基于分析结果和用户的历史数据，生成个性化的健康建议，再使用传输模块，将本地分析结果和原始数据同步到云端服务器与本地存储中，确保数据传输的及时性，最后通过反馈模块，向用户展示健康建议和分析结果，通过这些管理单元的配合，可以实现智能手环对用户行为的识别与个性化健康建议的提供，同时在检测到异常情况时，及时通过振动或声音提醒用户。

与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于，

通过设置推理模块与数据采集模块结构，首先通过数据采集模块从传感器中采集原始数据，接下来模型推理模块利用先进的机器学习算法和深度学习模型，对预处理后的数据进行实时分析，生成模块根据这些分析结果，生成个性化的健康建议，这些建议是基于用户的个人特点和健康状况综合考虑的，从而提供精准、实用的健康建议。此外，传输模块负责将数据同步到用户的移动设备或云端服务器，通过高效的数据传输技术，使得分析结果和健康建议能够实时推送给用户，这样设计提高了数据准确性、增强了分析的深度和广度、提供了更加个性化的健康建议，并且通过实时的数据同步和反馈，提升了用户的参与度和满意度，有效地解决了用户独特生理、心理和行为习惯的问题，有助于更全面地监测和分析用户的健康状况，从而为用户和医疗服务提供者提供了更有价值的健康信息。

通过设置数据分析模块结构，通过应用先进的算法和模型，对收集的海量健康数据进行深入地处理和分析，数据存储模块包括本地存储和云端服务器两部分，数据传输模块则包括EZ-BLE模块、ESP32-C6模块和USB接口芯片。EZ-BLE模块通过蓝牙技术快速地将处理后的数据无线传输到其他设备，增强了数据共享的便捷性，通过利用高计算力的深度分析模块，能够提供更为详尽和深入的健康分析，帮助用户更好地理解自己的健康状况。

通过设置信息采集模块结构，模块首先从血压传感器接收模拟信号，这些信号反映了患者的血压变化，通过高精度的24位ADC芯片进行增强和转换成数字信号，转换后的数字信号被送至ARM Cortex-M处理器，从而提取出关键的生理参数，通过优化信号的处理和转换流程，确保了监测数据的高可靠性和设备的稳定运行，特别是在连续监测生理参数时，快速且准确地反馈生理参数可以帮助用户，更好地理解与观测自身的健康状况，及时作出生活上的调整。

附图说明

图1为本发明提供的一种健康数据信息化检测系统的整体流程图；

图2为本发明提供的一种健康数据信息化检测系统的框架图；

图3为本发明提供的一种健康数据信息化检测系统的数据采集模块框架图；

图4为本发明提供的一种健康数据信息化检测系统的方法的流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1－图3所示，本实施例提供一种技术方案：一种健康数据信息化检测系统，包括：ARM Cortex-M处理器推理模块、数据分析模块、数据存储模块、数据传输模块、高精度24位ADC芯片、信息采集模块、提示模块与显示器；

推理模块包括用以负责从传感器采集原始数据的数据采集模块、用以采集到的原始数据进行预处理的数据预处理模块、用以预处理后的数据进行实时分析的模型推理模块、用以根据模型推理结果实时识别用户健康状态的分析与识别模块、用以分析结果生成个性化的健康建议的生成模块、用以将数据同步到用户的移动设备或云端服务器的传输模块、用以向用户展示分析结果的反馈模块，首先数据采集模块是推理模块的基础，负责从各种传感器中采集原始数据，数据采集模块通过精确控制传感器的采集频率和精度，确保数据的准确性和可靠性，紧接着，数据预处理模块对采集到的原始数据进行清洗、去噪和格式化等操作，由于原始数据包含各种干扰和噪声，数据预处理模块能够有效提高数据的信噪比，为后续的分析和识别工作提供更为可靠的数据基础，接下来，模型推理模块对预处理后的数据进行实时分析，这个模块利用先进的机器学习算法和深度学习模型，对生理参数进行深度挖掘和分析，通过对大量数据的训练和学习，模型推理模块能够识别出用户健康状态的变化趋势和潜在风险，

首先数据采集模块是推理模块的基础，负责从各种传感器中采集原始数据，数据采集模块通过精确控制传感器的采集频率和精度，确保数据的准确性和可靠性，紧接着，数据预处理模块对采集到的原始数据进行清洗、去噪和格式化等操作，由于原始数据包含各种干扰和噪声，数据预处理模块能够有效提高数据的信噪比，为后续的分析和识别工作提供更为可靠的数据基础，接下来，模型推理模块对预处理后的数据进行实时分析，这个模块利用先进的机器学习算法和深度学习模型，对生理参数进行深度挖掘和分析，通过对大量数据的训练和学习，模型推理模块能够识别出用户健康状态的变化趋势和潜在风险，分析与识别模块则根据模型推理结果实时识别用户的健康状态，它能够将复杂的生理参数转化为易于理解的健康指标，如心率异常、血压波动等，同时，该模块还能够结合用户的个人信息和历史数据，进一步分析用户的健康状况，为用户提供个性化的健康建议，生成模块则根据分析与识别模块的结果，生成个性化的健康建议，这些建议包括调整饮食、增加运动、定期检查等，旨在帮助用户改善健康状况并降低潜在风险，生成模块通过综合考虑用户的个人特点和健康状况，为用户提供精准、实用的健康建议，此外，传输模块负责将数据同步到用户的移动设备或云端服务器，通过高效的数据传输技术，推理模块能够将分析结果和健康建议实时推送给用户，方便用户随时查看和了解自身健康状况，最后，反馈模块向用户展示分析结果，它以图表、报告或提示消息的形式呈现给用户，让用户直观地了解自己的健康状态和潜在风险，同时，反馈模块还可以提供用户与系统进行交互的接口，如设置提醒、查看历史记录等，增强用户体验和系统的可用性；

推理模块包括用以采样算法为基础构建的数据采集模块、用以滤波算法为基础构建的数据预处理模块、用以卷积神经网络为基础构建的模型推理模块、用以聚类算法为基础构建的分析与识别模块、用以NLG算法为基础构建的生成模块、用以加密算法为基础构建的传输模块、用以PID控制算法生成为基础构建的反馈模块，首先，推理模块包含了以采样算法为基础构建的数据采集模块，这个模块负责从各种数据源中收集原始数据，并将其转化为可用于后续处理的格式，采样算法的选择对于数据采集的效率和准确性至关重要，它能够确保在尽短的时间内获取到尽多的有效数据，接下来，推理模块还包括了以滤波算法为基础构建的数据预处理模块，预处理模块的主要任务是对原始数据进行清洗、去噪和标准化处理，以提高数据的质量和一致性，滤波算法的应用能够有效地去除数据中的噪声和异常值，使得后续的分析和推理更加准确可靠，在预处理完数据后，推理模块进一步引入了以卷积神经网络为基础构建的模型推理模块，这个模块利用深度学习的技术，通过训练好的模型对预处理后的数据进行特征提取和分类识别，卷积神经网络在图像识别和自然语言处理等领域具有广泛的应用，能够捕捉数据中的复杂模式和关联关系，除了模型推理模块外，推理模块还配备了以聚类算法为基础构建的分析与识别模块，该模块能够对数据进行聚类分析，将相似的数据点归为同一类别，从而揭示数据中的潜在结构和规律，聚类算法的选择和应用对于发现数据中的隐藏信息和模式至关重要，此外推理模块还包含了以NLG算法为基础构建的生成模块，这个模块能够将分析结果转化为自然语言的形式，为用户提供更加直观和易于理解的输出，NLG算法的应用使得推理模块的输出更加人性化和易于理解，提高了用户的满意度和体验，为了保障数据的安全性和隐私性，推理模块还引入了以加密算法为基础构建的传输模块，该模块负责对数据进行加密处理，确保在传输过程中不被非法获取或篡改，加密技术的应用有效地保护了数据的机密性和完整性，为用户提供了更加安全的数据处理环境，最后推理模块还配备了以PID控制算法生成为基础构建的反馈模块，这个模块能够根据推理结果和预期目标之间的差距，自动调整参数和策略，以提高推理的准确性和效率，PID控制算法的应用使得推理模块具有更强的自适应性和鲁棒性，能够应对各种复杂和变化的环境；

数据分析模块包括提供高计算力的深度分析模块、用以保护用户数据的隐私和安全的隐私保护模块，深度分析模块作为数据分析模块的核心组成部分，具备高计算力，可以对海量数据进行深入剖析，运用先进的算法和模型，对各类数据进行处理、分析，隐私保护模块则确保了用户数据的隐私和安全，为数据处理提供了坚实的保障；

数据存储模块包括保存采集到的健康数据的本地存储、用以通过互联网将数据上传到云服务器的云端服务器，数据存储模块包括保存采集到的健康数据的本地存储、用以通过互联网将数据上传到云服务器的云端服务器，在本地存储方面，确保数据的安全性，同时还具备备份功能，以防止数据因意外情况而丢失，云端服务器则是通过高速稳定的网络连接，数据可以实时上传到云端，确保数据的及时性和准确性；

数据传输模块包括将处理后的数据进行存储的EZ-BLE模块与ESP32-C6模块、用以进行数据传输的USB接口芯片，EZ-BLE模块能够将数据通过蓝牙的方式迅速传输到其他设备，实现数据的无线共享，而ESP32-C6模块则以其强大的处理能力和丰富的接口资源而受到广泛应用，它不仅能够存储大量数据，还能通过其丰富的接口与其他设备进行连接，实现数据的多样化传输，此外USB接口芯片，这一芯片是实现数据传输的关键部件，它能够将设备与其他支持USB接口的设备进行连接，从而实现数据的快速传输。

信息采集模块包括用以通过分析脉搏波传导时间来估算血压的血压传感器、用以通过光电传感器捕捉到的光强变化计算出血氧饱和度的血氧饱和度传感器、用以通过测量皮肤两点之间的电阻来评估皮肤电活动的皮肤电阻传感器，首先血压传感器通过精准地分析脉搏波传导时间，能够有效地估算出人体的血压值。这种传感器运用生物电信号处理技术，通过捕捉脉搏波在血管中的传播速度和时间，来推算出血压的高低，其次血氧饱和度传感器利用不同波长的光线对血液中血红蛋白的吸收特性，通过测量透过皮肤的光线强度变化，来推算出血氧饱和度的数值。最后皮肤电阻是人体神经和内分泌系统活动的一种反映，通过测量皮肤电阻的变化，可以了解人体的应激反应、情绪状态以及自主神经系统的活动情况。

提示模块包括用以产生振动的振动电机、用以发出声音警报的小型扬声器首先振动电机是提示模块中用以产生振动的关键部件，当设备接收到特定的信号或触发条件时，振动电机便会启动，产生微弱的振动，从而提醒用户注意，除了振动电机外，提示模块还配备了小型扬声器，用以发出声音警报，这种扬声器通常具有高音质和清晰的音量控制，能够发出各种预设的声音警报，如蜂鸣声、警报声等，能够迅速引起用户的注意，以便及时处理相关问题；

数据采集模块包括用以直接采集物理数据的传感器模块、用以采集生理数据的生物信号采集模块、用以检测空气中的特定气体浓度的环境数据采集模块、用以用于人脸识别的图像采集模块，首先传感器模块用于直接采集物理数据，传感器可以感知并测量各种物理量，如温度、湿度、压力、光照强度等，然后将这些物理量转化为电信号，以便于计算机进行处理和存储，其次生物信号采集模块是数据采集模块中专门用于采集生理数据的部分，它可以通过各种生物电极和传感器，记录人体的生理信号，此外，环境数据采集模块能够检测空气中的特定气体浓度，如二氧化碳、甲醛等有害气体的含量，以及空气中的颗粒物浓度等，可以帮助人们了解周围环境的状况，从而采取相应的措施保护自己的健康，最后图像采集模块通过摄像头捕捉人脸图像，并利用计算机视觉和人工智能技术对图像进行处理和分析，从而识别出特定的人脸；

数据采集模块包括以滤波算法为基础构建的传感器模块、用以小波变换算法为基础构建的生物信号采集模块、用以无监督学习算法为基础构建的环节数据采集模块、用以图像采集算法为基础构建的图像采集模块，首先以滤波算法为基础构建的传感器模块是数据采集的关键组成部分。传感器模块通过运用滤波算法，能够过滤掉噪声信号，提取出有用的数据。其次，小波变换算法在生物信号采集模块中发挥着重要作用。生物信号采集模块主要用于获取人体各种生理信号，如心电图、脑电图等。小波变换算法具有多分辨率分析的特性，能够同时捕捉到信号的概貌和细节信息。再者环节数据采集模块通常用于对生产过程中的各个环节进行监控和数据采集。无监督学习算法能够从无标签数据中提取出有用的信息和模式，发现数据的内在结构和规律。最后图像采集算法能够实现对图像的高效处理和准确识别；

数据分析模块包括用以循环神经网络为基础构建的深度分析模块、用以对称加密算法为基础构建的隐私保护模块，首先循环神经网络能够捕捉数据中的时序依赖关系，从而实现对数据的深度分析和挖掘，能够实现对大规模数据的快速、准确分析，除了深度分析模块外，数据分析模块还包含以对称加密算法为基础构建的隐私保护模块，在数据分析过程中，数据的隐私保护至关重要，对称加密算法是一种常用的数据加密技术，它使用相同的密钥进行加密和解密操作，通过应用对称加密算法，隐私保护模块能够确保数据在传输和存储过程中的安全性，防止数据泄露和非法访问。

信息采集模块以数据处理算法为基础构建，用以实现生理参数监测功能，在运作时，首先接收来自血压传感器的数据，通过高精度24位ADC芯片进行增强信号，输出到ARMCortex-M处理器，血压传感器作为信息采集模块的输入端，能够实时监测患者的血压变化，信息采集模块接收到血压数据后，会通过高精度24位ADC(模数转换器)芯片进行信号增强，ADC芯片能够将模拟信号转换为数字信号，从而方便后续的数据处理和分析，经过ADC芯片处理后的数字信号会被传输到ARM Cortex-M处理器进行进一步处理，ARM Cortex-M处理器是一种高性能、低功耗的嵌入式处理器，处理器会对接收到的数据进行解析、计算和分析，提取出有用的生理参数信息，如收缩压、舒张压、心率等；

数据采集模块以采样算法为基础构建，用以采集新词，采集模块输出的采集数据，在运作时候，首先接收来自数据存储模块的数据，通过ARM Cortex-M处理器进行计算，输出到数据分析模块上，在实际运作中，数据采集模块首先接收来自数据存储模块的数据，接下来经过初步处理的数据会通过ARM Cortex-M处理器进行计算，能够对接收到的数据进行深入地挖掘和解析，提取出有价值的信息和特征，经过处理器的计算后，数据采集模块会将结果输出到数据分析模块上，为后续的数据分析和应用提供了重要的依据和支撑。

根据如图1－图3所记载的一种健康数据信息化检测系统，一种健康数据信息化检测系统的操作方法，如图4所示，具体包括以下步骤：S1、为了提供更全面的健康分析，通过血压传感器、血氧饱和度传感器与皮肤电阻传感器进行检测，具体检测如下：第一，使用袖带式血压计，通过充气和放气的过程测量收缩压和舒张压。也有无袖带的光学传感器通过分析脉搏波传导时间(PWTT)来估算血压，第二，使用脉搏血氧仪，通过红光和红外光穿透手指或耳垂，检测血液中的氧饱和度(SpO2)。氧合和去氧合血红蛋白吸收光的特性不同，通过光电传感器捕捉到的光强变化计算出血氧饱和度，第三，通过测量皮肤两点之间的电阻来评估皮肤电活动，皮肤电活动通常与汗腺活动相关，反映情绪变化或压力水平；

S2、再通过运算滤波电路增强并清理来自传感器的原始信号，使其适合后续处理和分析，随后高精度ADC24位芯片将模拟信号转换为数字信号，以便进一步的数字信号处理和存储，在使用蓝牙、Wi-Fi等无线技术，将处理后的数据传输到云端服务器与本地存储中进行进一步分析，其次可以通过USB、串口等接口进行数据传输，适用于某些特定应用场景；

S3、数据存储的本地存储使用闪存、SD卡等存储设备保存采集到的健康数据，其次云端存储通过互联网将数据上传到云服务器进行长期存储和分析；

S4、通过ARM Cortex-M处理器进行计算，处理后的数据由微控制器或嵌入式处理单元进行实时分析，若检测到异常(如血压超标、血氧过低等)，则触发报警机制，微控制器控制振动电机或蜂鸣器发出警报，提示佩戴者采取应急措施；

S5、当数据采集模块进行采集信息采集模块输出的数据的时候，传感器感知物理量，将其转换为电信号。这些电信号通常是模拟信号，模拟信号通过模数转换器转化为数字信号，便于计算机或控制系统处理，数字信号经过滤波、放大、校准等处理，以提高数据的准确性和可靠性，处理后的数据通过通信接口传输到控制系统或存储设备，生物信号采集模块通常包括传感器、电极、前端信号处理电路和数据传输单元，通过电极或其他传感器检测生物信号，生物信号通常非常微弱，需要通过放大电路进行放大，使用滤波器去除高频噪声和基线漂移，保留有用的信号频段，将处理后的模拟信号通过ADC转化为数字信号，数字信号通过无线或有线方式传输到计算机或其他数据处理设备，环境数据采集模块通过传感器检测环境中的物理或化学量，将检测到的物理量转化为电信号，通过模数转换将其转化为数字信号对数据进行校准，补偿传感器的非线性和漂移，确保数据的准确性处理后的数据通过无线或有线方式传输到数据收集终端或服务器，当光线通过镜头聚焦在成像传感器上，成像传感器将光信号转换为电信号，成像传感器将光子撞击产生的电荷转换为电压信号，通过模数转换器将电压信号转化为数字图像信号，并进行色彩校正、白平衡、噪声抑制等图像处理，图像数据通过数据接口传输到图像处理设备或存储设备；

S6、为了针对个性化健康建议，将识别结果存储并进行长期分析，了解用户习惯和健康状态，通过将识别到的行为数据存储在本地或上传到云端服务器，对采集的数据进行预处理和特征提取，使用数据采集模块，负责从传感器采集原始数据，包括运动数据和生理数据，随后数据预处理模块对采集到的原始数据进行预处理，去除噪声和干扰，提取有用的特征数据，如平均步频、心率变异等，其次通过推理模块部署和运行，对预处理后的数据进行实时分析和分类，继而通过分析与识别模块，根据模型推理结果，实时识别用户的行为模式和健康状态，判断用户是否在进行运动、休息、饮食等活动，从而通过生成模块，基于分析结果和用户的历史数据，生成个性化的健康建议，在使用传输模块，将本地分析结果和原始数据同步到云端服务器与本地存储中，确保数据传输的及时性，最后通过反馈模块，向用户展示健康建议和分析结果，通过这些管理单元的配合，可以实现智能手环对用户行为的识别与个性化健康建议的提供，同时在检测到异常情况时，及时通过振动或声音提醒用户。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非是对本发明作其它形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其它领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (10)

1.一种健康数据信息化检测系统，其特征在于，包括：ARM Cortex-M处理器推理模块、数据分析模块、数据存储模块、数据传输模块、高精度24位ADC芯片、信息采集模块、提示模块与显示器；

所述推理模块包括用以负责从传感器采集原始数据的数据采集模块、用以采集到的原始数据进行预处理的数据预处理模块、用以预处理后的数据进行实时分析的模型推理模块、用以根据模型推理结果实时识别用户健康状态的分析与识别模块、用以分析结果生成个性化的健康建议的生成模块、用以将数据同步到用户的移动设备或云端服务器的传输模块、用以向用户展示分析结果的反馈模块；

所述推理模块包括用以采样算法为基础构建的数据采集模块、用以滤波算法为基础构建的数据预处理模块、用以卷积神经网络为基础构建的模型推理模块、用以聚类算法为基础构建的分析与识别模块、用以NLG算法为基础构建的生成模块、用以加密算法为基础构建的传输模块、用以PID控制算法生成为基础构建的反馈模块。

2.根据权利要求1所述的一种健康数据信息化检测系统，其特征在于：所述数据分析模块包括提供高计算力的深度分析模块、用以保护用户数据的隐私和安全的隐私保护模块；

所述数据存储模块包括保存采集到的健康数据的本地存储、用以通过互联网将数据上传到云服务器的云端服务器；

所述数据传输模块包括将处理后的数据进行存储的EZ-BLE模块与ESP32-C6模块、用以进行数据传输的USB接口芯片。

3.根据权利要求2所述的一种健康数据信息化检测系统，其特征在于：所述信息采集模块包括用以通过分析脉搏波传导时间来估算血压的血压传感器、用以通过光电传感器捕捉到的光强变化计算出血氧饱和度的血氧饱和度传感器、用以通过测量皮肤两点之间的电阻来评估皮肤电活动的皮肤电阻传感器。

4.根据权利要求1所述的一种健康数据信息化检测系统，其特征在于：所述提示模块包括用以产生振动的振动电机、用以发出声音警报的小型扬声器。

5.根据权利要求1所述的一种健康数据信息化检测系统，其特征在于：所述数据采集模块包括用以直接采集物理数据的传感器模块、用以采集生理数据的生物信号采集模块、用以检测空气中的特定气体浓度的环境数据采集模块、用以用于人脸识别的图像采集模块。

6.根据权利要求5所述的一种健康数据信息化检测系统，其特征在于：所述数据采集模块包括以滤波算法为基础构建的传感器模块、用以小波变换算法为基础构建的生物信号采集模块、用以无监督学习算法为基础构建的环节数据采集模块、用以图像采集算法为基础构建的图像采集模块。

7.根据权利要求1所述的一种健康数据信息化检测系统，其特征在于：所述数据分析模块包括用以循环神经网络为基础构建的深度分析模块、用以对称加密算法为基础构建的隐私保护模块。

8.根据权利要求1所述的一种健康数据信息化检测系统，其特征在于：所述信息采集模块以数据处理算法为基础构建，用以实现生理参数监测功能，在运作时，首先接收来自血压传感器的数据，通过高精度24位ADC芯片进行增强信号，输出到ARM Cortex-M处理器。

9.根据权利要求1所述的一种健康数据信息化检测系统，其特征在于：所述数据采集模块以采样算法为基础构建，用以采集信息，采集模块输出的采集数据，在运作时候，首先接收来自数据存储模块的数据，通过ARM Cortex-M处理器进行计算，输出到数据分析模块上。

10.一种健康数据信息化检测系统的操作方法，根据权利要求1-9任意一项所述的一种烟草植株去顶抑芽装置，其特征在于，具体包括以下步骤：S1、为了提供更全面的健康分析，通过血压传感器、血氧饱和度传感器与皮肤电阻传感器进行检测，具体检测如下：第一，使用袖带式血压计，通过充气和放气的过程测量收缩压和舒张压，也有无袖带的光学传感器通过分析脉搏波传导时间(PWTT)来估算血压，第二，使用脉搏血氧仪，通过红光和红外光穿透手指或耳垂，检测血液中的氧饱和度(SpO2)，氧合和去氧合血红蛋白吸收光的特性不同，通过光电传感器捕捉到的光强变化计算出血氧饱和度，第三，通过测量皮肤两点之间的电阻来评估皮肤电活动，皮肤电活动通常与汗腺活动相关，反映情绪变化或压力水平；

S2、再通过运算滤波电路增强并清理来自传感器的原始信号，使其适合后续处理和分析，随后高精度ADC24位芯片将模拟信号转换为数字信号，以便进一步的数字信号处理和存储，在使用蓝牙、Wi-Fi等无线技术，将处理后的数据传输到云端服务器与本地存储中进行进一步分析，其次可以通过USB、串口等接口进行数据传输，适用于某些特定应用场景；

S3、数据存储的本地存储使用闪存、SD卡等存储设备保存采集到的健康数据，其次云端存储通过互联网将数据上传到云服务器进行长期存储和分析；

S4、通过ARM Cortex-M处理器进行计算，处理后的数据由微控制器或嵌入式处理单元进行实时分析，若检测到异常(如血压超标、血氧过低等)，则触发报警机制，微控制器控制振动电机或蜂鸣器发出警报，提示佩戴者采取应急措施；

S5、当数据采集模块进行采集信息采集模块输出的数据的时候，传感器感知物理量，将其转换为电信号，这些电信号通常是模拟信号，模拟信号通过模数转换器转化为数字信号，便于计算机或控制系统处理，数字信号经过滤波、放大、校准等处理，以提高数据的准确性和可靠性，处理后的数据通过通信接口传输到控制系统或存储设备，生物信号采集模块通常包括传感器、电极、前端信号处理电路和数据传输单元，通过电极或其他传感器检测生物信号，生物信号通常非常微弱，需要通过放大电路进行放大，使用滤波器去除高频噪声和基线漂移，保留有用的信号频段，将处理后的模拟信号通过ADC转化为数字信号，数字信号通过无线或有线方式传输到计算机或其他数据处理设备，环境数据采集模块通过传感器检测环境中的物理或化学量，将检测到的物理量转化为电信号，通过模数转换将其转化为数字信号对数据进行校准，补偿传感器的非线性和漂移，确保数据的准确性处理后的数据通过无线或有线方式传输到数据收集终端或服务器，当光线通过镜头聚焦在成像传感器上，成像传感器将光信号转换为电信号，成像传感器将光子撞击产生的电荷转换为电压信号，通过模数转换器将电压信号转化为数字图像信号，并进行色彩校正、白平衡、噪声抑制等图像处理，图像数据通过数据接口传输到图像处理设备或存储设备；

S6、为了针对个性化健康建议，将识别结果存储并进行长期分析，了解用户习惯和健康状态，通过将识别到的行为数据存储在本地或上传到云端服务器，对采集的数据进行预处理和特征提取，使用数据采集模块，负责从传感器采集原始数据，包括运动数据和生理数据，随后数据预处理模块对采集到的原始数据进行预处理，去除噪声和干扰，提取有用的特征数据，如平均步频、心率变异等，其次通过推理模块部署和运行，对预处理后的数据进行实时分析和分类，继而通过分析与识别模块，根据模型推理结果，实时识别用户的行为模式和健康状态，判断用户是否在进行运动、休息、饮食等活动，从而通过生成模块，基于分析结果和用户的历史数据，生成个性化的健康建议，再使用传输模块，将本地分析结果和原始数据同步到云端服务器与本地存储中，确保数据传输的及时性，最后通过反馈模块，向用户展示健康建议和分析结果，通过这些管理单元的配合，可以实现智能手环对用户行为的识别与个性化健康建议的提供，同时在检测到异常情况时，及时通过振动或声音提醒用户。