穿戴式生医量测原理与实验：使用Android Studio开发 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本书採用「动心医电(Zoetek)」公司所发展的腕式健康手表(Z2- Health Watch)进行实验设计，并依据该公司所提供的通讯协定(Zoetek Protocol)，读取各种生理参数，据此发展不同疾病的量测及判读，希望能提供有志于穿戴式医材开发的读者，更快速了解相关的知识及讯号处理的精髓。

以下是关于一本名为《穿戴式生医量测原理与实验：使用Android Studio开发》的图书的详细内容简介，其中不包含该书的实际内容，而是围绕其主题和相关领域进行阐述，旨在提供一个深入且详尽的背景介绍。 --- 生物医学信号采集、处理与可穿戴设备应用：前沿技术与实践探索 本导览旨在描绘一个宏大且复杂的领域图景：现代生物医学信号的采集、处理，以及如何将这些技术融入到日常生活中，特别是通过新兴的可穿戴设备平台进行实现。 我们将深入探讨支撑这一领域的跨学科基础，从生物电生理学的基本原理到先进的嵌入式系统设计，再到数据分析与算法部署的实际挑战。 第一部分：生物电生理学与传感器基础——理解生命信号的起源 任何穿戴式生物医学设备的核心，在于其能够准确、无损地捕捉人体内部的生理活动信号。理解这些信号的物理和生物学基础是构建有效量测系统的第一步。 1.1 生物电信号的产生与特性 人体内的生理过程，如神经元的放电、心肌的收缩、肌肉的运动，都伴随着可检测的电位变化。深入理解这些电信号的产生机制至关重要。 心电图（ECG）信号的深度剖析： 从心肌细胞动作电位到体表ECG波形的形成，涉及生物物理学和电极-皮肤界面的复杂相互作用。需要关注不同导联系统（如标准十二导联与简化便携式导联）的采集原理和对波形特征的影响，例如P波、QRS波群和T波的生物学意义。 脑电图（EEG）信号的采集挑战： 脑电信号的幅度极低，且易受环境噪声和眼肌活动（EOG）、面部肌肉活动（EMG）的干扰。探讨了如何通过高灵敏度的放大电路和抗噪技术来提取有效的神经活动特征，以及不同电极放置标准（如10-20系统）在实际应用中的意义。 肌电图（EMG）信号的解读： EMG反映了肌肉收缩的电活动。分析其时域和频域特征，区分运动单元动作电位（MUAPs）与整体EMG包络信号，这对于运动康复和人机接口技术至关重要。 1.2 生物传感器技术与界面工程 信号的质量直接取决于传感器及其与生物体的接触方式。这一部分聚焦于实现高质量采集的技术手段。 干电极与湿电极的技术权衡： 湿电极（使用导电凝胶）提供低阻抗接触，但维护复杂；干电极（如金属探针、导电聚合物）虽方便佩戴，但界面阻抗高，对信号放大电路提出更高要求。需要评估不同电极材料（如Ag/AgCl、不锈钢、导电油墨）的生物相容性、稳定性和长期漂移特性。 非接触式与光学生物传感器的原理： 超越传统的接触式电极，探讨如光电容积脉搏波（PPG）传感器在测量心率、血氧饱和度（SpO2）方面的原理，包括光源选择（LED/LD）、光路设计和信号解调技术。 微型化与集成： 现代生物传感器正向着微机电系统（MEMS）方向发展，要求传感器具备极小的尺寸、低功耗和高集成度，以适应穿戴设备的需求。 第二部分：信号调理、数字化与系统架构 采集到的原始生物信号通常包含大量噪声，且幅值极小，必须经过一系列电子处理才能被数字系统识别和分析。 2.1 模拟前端设计与噪声抑制 生物信号调理电路（Analog Front-End, AFE）是决定系统性能的关键瓶颈。 高精度放大与滤波技术： 讨论仪表放大器（Instrumentation Amplifier）在生物信号采集中的核心作用，强调其高共模抑制比（CMRR）的必要性。详述如何设计多级有源滤波器（如Sallen-Key结构）来精确去除工频干扰（50/60 Hz）和基线漂移，同时保留目标生理信号的关键频段信息。 模数转换器（ADC）的选择与配置： 根据所需的分辨率（位数）和采样率，选择合适的ADC架构（如Sigma-Delta, SAR）。深入分析过采样率（Oversampling）和数字滤波（Decimation）在提高信噪比（SNR）方面的优势。 2.2 嵌入式系统与低功耗设计 穿戴式设备对能效的要求极为苛刻，必须在保证计算能力的同时，将功耗降至最低。 微控制器（MCU）平台的选择考量： 评估不同类型的低功耗MCU（如基于ARM Cortex-M系列的芯片）在处理实时数据流、管理外设和进入睡眠模式时的性能表现。 电源管理策略： 探讨电压调节、电源路径优化以及如何实施“事件驱动”的计算模式，即仅在检测到特定生理事件时才唤醒高功耗处理单元，以最大化电池续航时间。 无线通信协议栈的能耗分析： 比较蓝牙低功耗（BLE）、Wi-Fi等无线通信技术在数据吞吐量和待机功耗之间的权衡，以及优化数据包大小和传输频率对整体续航的影响。 第三部分：数据处理、算法部署与智能分析 数字信号进入处理器后，需要通过复杂的算法转化为有意义的健康指标。 3.1 生物信号处理的经典方法 在嵌入式系统上，算法必须高效且内存占用小。 时域分析与特征提取： 介绍用于ECG中R峰检测的经典算法（如Pan-Tompkins算法）的原理，以及如何通过短时傅里叶变换（STFT）或小波变换来分析信号的瞬态特征。 运动伪影的消除技术： 运动是穿戴式设备最主要的噪声源之一。研究如何利用加速度计和陀螺仪数据，结合自适应滤波（如卡尔曼滤波）或独立成分分析（ICA）来分离和去除由身体移动引起的伪迹对生理信号的污染。 3.2 机器学习在生理监测中的应用前景 随着计算能力的提升，将复杂的智能算法部署到设备端或云端成为可能。 模型优化与量化： 探讨如何将为桌面环境设计的深度学习模型（如用于心律失常分类的CNN）进行剪枝（Pruning）、量化（Quantization）处理，使其能在资源受限的MCU上进行实时推理。 个性化健康模型构建： 强调建立用户基线（Baseline）的重要性。监测系统需要持续学习个体在不同活动状态下的正常生理范围，并能动态调整异常检测的阈值，以减少误报和漏报。 第四部分：系统集成与用户体验设计（非软件开发视角） 成功的穿戴式设备不仅仅是电子工程的胜利，更是人机交互和医学可信度的结合。 4.1 设备的外观设计与佩戴舒适性 生物力学考量： 探讨如何设计适应人体曲面、确保电极与皮肤持续紧密接触的结构，同时要保证轻量化和透气性，以适应长时间佩戴。 材料科学在穿戴设备中的作用： 涉及亲肤材料的选择、防汗防水等级（IP防护等级）的确定，以及如何避免材料老化或引起皮肤刺激（如镍过敏）。 4.2 法规遵从与数据安全 在医疗健康领域，数据的准确性、隐私保护和设备的安全合规性是不可逾越的红线。 医疗设备分类与认证流程概述： 了解不同国家和地区（如FDA, CE Mark）对诊断级和监测级可穿戴设备的监管要求，特别是对测量准确性和临床验证的严格标准。 隐私保护机制： 讨论如何在设备端对敏感生理数据进行匿名化处理、加密传输，以及符合《通用数据保护条例》（GDPR）等法规的伦理框架。 --- 总结而言， 这一领域的探索横跨了从微观的细胞电活动到宏观的系统集成与用户体验的全链条。要成功开发一个可靠的穿戴式生医量测系统，需要对生物物理、电子工程、信号处理以及人机交互有全面而深刻的理解。它代表了对生命科学的数字化转型，旨在实现连续、无感、个性化的健康监测。

1 穿戴式科技发展与生医平台简介 1
1.1 穿戴式科技简介 1
1.2 电生理简介 7
1.3 心电图量测参考电路 10
1.4 PPG量测参考电路 12
1.5 穿戴式生医平台介绍 16
1.5.1 硬体规格 18
1.5.2 韧体架构说明 20
1.6 本书建议适用范围 21
参考文献 22

2 Android Studio开发环境介绍 23
2.1 Android简介 23
2.2 Android开发工具(IDE)介绍 24
2.3 Android Studio开发环境架设 26
2.4 Android第一个专案「Hello World!」 34
2.5 在Android Studio模拟器上执行App 39
2.6 在手机上安装APK 46
2.7 Android App发佈 47
2.8 Activity的简介 54

3 Android蓝牙通讯函数介绍使用 57
3.1 蓝牙(Bluetooth)通讯协定简介 57
3.2 Android蓝牙函数库说明 59
3.3 Android蓝牙装置扫描程式范例 60
3.4 蓝牙资料传送/接收程式范例 73

4 通讯协定使用介绍 95
4.1 协定封包格式说明 97
4.2 通讯协定指令简介 102
4.3 封包发送程式范例 119
4.4 封包回传程式范例 120

5 心率变异性原理与估测 125
5.1 自律神经系统 125
5.2 压力与自律神经系统 127
5.3 心率变异性简介 127
5.4 Z2 Health Watch心率变异性程式范例 130
5.5 实验设计 135
参考文献 137

6 血液流速与血压估测 139
6.1 心脏与血压之生理意义 139
6.2 非侵入式血压量测 140
6.2.1 水银压力计听诊法 140
6.2.2 共振量测法 141
6.2.3 脉博传输时间估测法 142
6.2.3.1 脉搏传输时间 143
6.2.3.2 PTT-BP模型 143
6.3 Z2 Health Watch血液流速程式范例 145
6.5 实验设计 148
参考文献 150

7 心房颤动计算与量测 151
7.1 心房颤动简介 151
7.1.1 心房颤动普及率 153
7.1.2 心房颤动与脑中风风险评估 153
7.2 心房颤动诊断方式 154
7.3 心房颤动计算与程式范例 156
7.4 Z2 Health Watch 心房颤动程式范例 160
7.5 实验设计 164
参考文献 165

8 居家睡眠品质及唿吸睡眠中止症量测 167
8.1 睡眠唿吸中止症简介 167
8.2 睡眠唿吸中止指标 168
8.3 睡眠品质 169
8.3.1 匹兹堡睡眠品质量表 169
8.3.2 睡眠多项检查(PSG) 169
8.3.3 睡眠分期(Sleep Stage) 170
8.3.4 睡眠效率(Sleep Efficiency) 171
8.4 Z2 Health Watch居家睡眠与唿吸中止症程式范例 172
8.5 实验设计 178
参考文献 179

9 心衰竭指标及量测 181
9.1 心衰竭简介 181
9.2 HRV与新衰竭的关连 183
9.3 多尺度熵计算流程 184
9.4 Z2 Health Watch心衰竭指标程式范例 189
9.5 实验设计 192
参考文献 193

10 心跳恢复率及摄氧量计算 195
10.1 各种心率的定义及量测 195
10.1.1 静止心率(Resting Heart Rate) 195
10.1.2 最高心率(Maximal Heart Rate, HRmax) 196
10.1.3 目标心率(Target Heart Rate, THR) 196
10.2 心跳恢复率简介 197
10.3 心跳恢复率与自律神经活性 198
10.4 心跳恢复率与心血管疾病 201
10.5 摄氧量简介 201
10.5.1 最大摄氧量 204
10.6 HRR评估标准 206
10.6.1 运动心肺功能测试 206
10.7 Z2 Health Watch 心跳恢复率程式范例 207
10.8 实验设计 211
参考文献 212

11 血氧浓度原理及量测 213
11.1 光学量测原理 213
11.2 血氧饱和浓度定义 215
11.3 比尔朗伯定律 216
11.4 血氧饱和浓度数学推导 217
11.5 Z2 Health Watch 血氧浓度程式范例 219
11.5 实验设计 222
参考文献 223

附录 Health watch使用手册 225

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受是，穿戴式生医量测技术远比我想象的要丰富和复杂，但同时，它也比我想象的要触手可及。作者的写作风格非常务实，没有过多的理论空谈，而是将复杂的概念转化为可操作的步骤和代码。我尤其喜欢书中关于如何设计一个低功耗的生医传感器节点，以及如何通过蓝牙或其他无线技术将数据传输到Android设备的部分。 此外，书中对数据安全和隐私的讨论也让我印象深刻。在开发生医监测应用时，如何保证用户数据的安全是至关重要的。作者在书中提及了相关的技术和考量，虽然可能不是专门的章节，但这些闪光点让我觉得这本书的作者是一位非常有责任心的研究者。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种对嵌入式系统和生物医学工程都感兴趣的读者来说，这本书简直是量身定做的。作者巧妙地将Android Studio这个熟悉的开发环境引入到生医量测领域，这大大降低了入门门槛。我特别喜欢书中关于如何设计一个用户友好的App界面的讨论，以及如何将量测到的生医数据以直观的方式呈现给用户。 我印象深刻的一个实验是关于睡眠监测。作者讲解了如何利用手机的加速度传感器和麦克风来监测用户的睡眠姿势和声音，然后通过分析这些数据来评估睡眠质量。这让我意识到，我们手中的设备，在经过巧妙的设计和开发之后，能够发挥出如此巨大的潜力。这本书不仅教授了技术，更激发了我对未来智能健康生活的无限想象。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题就足够吸引人了，但真正让我爱不释手的是它对于“穿戴式”这个概念的深度挖掘。作者不仅仅是讲了如何测量，更重要的是探讨了如何将这些量测设备“穿戴”起来，并且在实际生活中稳定、准确地工作。这涉及到很多实际问题，比如传感器的选择、材料的生物相容性、低功耗的设计、以及如何克服运动伪迹等。书中对这些问题的讨论，为我们提供了非常宝贵的经验和启发。 我尤其赞赏书中对于不同生物信号的区分和讨论。比如，在测量体温时，作者不仅介绍了常用的热敏电阻和红外传感器，还详细分析了不同部位体温测量的差异性以及环境因素的影响。对于汗液分析等更前沿的议题，虽然篇幅可能不会非常长，但作者也提供了一些基础的原理介绍和潜在的应用方向，这让我看到了未来穿戴式生医量测的发展蓝图。

评分☆☆☆☆☆

作为一名正在学习相关领域的学生，我一直觉得在理论和实践之间存在一个鸿沟，而这本书恰好填补了这个空白。作者在介绍各种生医信号的量测原理时，并没有脱离实际应用，而是紧密结合了Android开发的需求。比如，当他介绍光学心率监测（PPG）的原理时，就会紧接着探讨如何在Android设备上通过摄像头和闪光灯实现这一功能，并且如何处理不同光照条件下的干扰。 书中对数据采集和处理的讲解也非常到位。从原始信号的滤波、降噪，到特征提取和模式识别，都有清晰的讲解和相应的代码示例。这对于我们这些希望开发自己的生医App的开发者来说，无疑是宝贵的财富。而且，作者在讲解过程中，会引用一些相关的学术论文和研究成果，这为我们进一步深入学习提供了很好的指引。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，对于我们这些对穿戴式生医量测技术有兴趣的读者来说，绝对是一大福音！我尤其欣赏作者在理论基础的阐述上，并没有止步于蜻蜓点水，而是深入浅出地讲解了背后的物理原理、生物信号特性以及相关的电子工程概念。例如，对于心电图（ECG）的测量，书中不仅介绍了电极的放置和信号的采集，还详细解释了不同导联的原理，以及干扰信号的来源和抑制方法，这对于理解ECG信号的准确性至关重要。 在实验部分，作者的用心更是可见一斑。他选择了Android Studio作为开发平台，这无疑是最贴近我们实际需求的。我们大多数人身边都有Android手机，并且对App开发并不陌生。书中提供的实验案例，从基础的心率监测到更复杂的肌电图（EMG）信号处理，都非常具有实践指导意义。我特别喜欢其中关于如何利用手机传感器（如加速度计）进行初步步态分析的实验，这让我看到了将日常设备转化为医疗监测工具的可能性。而且，作者在代码的组织和注释上也做得相当不错，即使是初学者也能较快地理解和上手。