数据库课程设计ssm784基于Web的穿戴搭配系统的设计与实现+vue.sql

电池管理方案介绍: 该穿戴设备 BMS（电池管理解决方案）的参考设计基于TI公司的TIDA-00712开发板完成，适用于低功耗可穿戴设备，比如智能手表应用。此设计包括超低电流单节锂离子线性电池充电器、符合 Qi 标准的高度集成无线电源接收器、经济实惠的电压和电流保护集成电路、配备集成感测电阻器的 system-side(tm) 电池电量监测计，以及适用于 LCD 类型显示设备的输出电压高达 28V 的升压器。 此设计在一个小尺寸 (20mm x 29mm) PCB 中实现；其输入电源可引自 Micro-USB 接口或者符合 Qi 标准的无线电源发送器；当检测到来自 Micro-USB 接口的 5V 电源时，无线电源发送器将会关闭。 低功耗可穿戴设备电池管理开发板特性: 带降压功能的充电器和可针对系统进行编程的 LDO 输出 手动重置计时器输出，可用于系统重置 经过优化的无线接收器，可提供 93% 的效率（只需一个 IC） 在 1.9mm x 3.0mm 尺寸下符合 WPC（无线电源联盟）V1.1 标准 具有 Impedance Track 电量监测功能的电量监测计，几乎即插即用。 电池保护 IC 是提供电压和电流充电放电全面保护的最经济高效的解决方案 可穿戴设备电池管理系统框图: 可穿戴设备电池管理电路板展示: 可穿戴设备管理电路截图:

这个外骨骼旨在帮助患有瘫痪的患者更快地康复。 硬件组件: Arduino UNO和Genuino UNO× 1 用于Arduino Mega UNO R3板的Adafruit Phenovo 16通道伺服电机驱动器屏蔽I2C× 1 高扭矩伺服电机× 3 SparkFun无线游戏杆套件× 1 3d打印部件× 7 电缆× 1 手套× 1 OpenBuilds Gear背包× 1 铝板× 1 尼龙搭扣带× 10 软件应用程序和在线服务: Arduino IDE circuito.io 手动工具和制造机器: 钳子 多功能工具，螺丝刀 剥线钳和切割器，18-10 AWG /0.75-4mm²容量线 烙铁（通用） 热胶枪（通用） 人类的肢体运动是进化发展的结果，但是由于中风或者意外事故的伤害，会导致运动受到限制，残障人士需要进行大量的康复运动才有可能勉强恢复到正常行动中来，因此，我们在这个项目中的目标是开发一种新型的外骨骼，以便于行动受限的手臂轻松移动，并使他们能够以自己的效率工作，包括日常琐事。随后，我们首先开发原型模型。用手臂和手来检查我们的概念是否有效。我们的两个概念是线技术和用于为外骨骼提供运动的连杆机构。最终模型是使用3D打印生成的，该模型为模型提供了强度，可以作为一个刚体来承受高负荷，同样容易由同一个人或任何其他人操作。使用高扭矩伺服电机使用四杆连杆机构为整个系统提供扭矩。使用Arduino和操纵杆完成操作和控制。通过上述行动，外骨骼能够令人满意地满足规定的要求。 通过设计和制造项目的整个过程，我们推断并基本理解扭矩对于正确选择电机以驱动整个系统的重要性和作用。Exo手套表现出相当令人满意的效果，平均运动范围为0到47 度，足以抓住日常物体。可以施加的力量大约是9.3 N. 唯一的挫折是物体无法由于两者之间没有摩擦，所以保持不当。 对于臂部分，发现角度为00至1000，用于提升日常活动所需的习惯物体。因此，电动机的使用可以确保传递足够的扭矩以满足所需的任务。平均效率为80％，随着提升负荷的增加而降低至近59％。这个问题的潜在解决方案可能是使用更强大的高扭矩马达。一个四杆机制被用于使其半灵活并取得预期结果的安排。由于导线缺乏刚性，因此对导线部分进行初步试验并未证明其有效。此外，Bowden Cable变速器需要更大的扭矩。高扭矩电机和用于传输的鲍登线缆的组合可以使外骨骼完全灵活，而不会影响卓越的性能。

研究证明冷却衣服对降低热应力的重要性，特别是对于极端环境中的工人而言。 这些服装的当前可用冷却能力应得到控制，以提高其效率和自主性。 在这项研究中，我们调查了Hexoskin可穿戴生物识别衬衫监测心率的能力。 十二名男性志愿者穿着Hexoskin生物识别衬衫和Polar:registered:H7心率传感器，他们在两种不同的气候条件（25°C±0.5°C； 39％±1％相对湿度和31°C±0.5°C）下完成了两项相同的测试; 60％±1％相对湿度）。 四种不同的统计方法的结果显示出极高的相关性，并且Polar？之间没有显着差异。 和Hexoskin系统监控受试者的心律。 这款Hexoskin耐磨生物识别衬衫可用于监测中度或高温高湿气候下各种体育活动中的人的心率，而不论其年龄，体重或身高。

MATLAB口罩穿戴检测系统（未戴预警，语音播报，GUI界面，多过程图）仿真

sensor_feature_extraction sensor_feature_extraction 从可穿戴惯性传感器数据中计算 100 多个特征。 这些特征是统计的、基于信号处理的和生物力学的。 步态周期事件检测还计算几个与步数/步幅相关的指标。

从智能手表到便携式健康和健身追踪器，可穿戴设备正在日益改变着我们日常生活的方方面面。20世纪80年代的台式电脑革命为信息时代带来了空前的个人生产力大爆发。20世纪90年代便携式计算机的出现，与互联网的发展相一致，把我们从电源线和网线的束缚中解放出来。然后蜂窝电话和智能手机的爆炸式增长又为我们带来了前所未有的移动性和无线连接能力。当今的“腕上革命”，连同物联网（IoT）的异军突起，正在把“移动”推向一个全新的高度：可穿戴计算。 　　腕上革命正在重写便携式电子产品的设计历史。在本文中，我们将重点研究隐藏在用户-体验-驱动（user-experience-driven）设计方法背后的设计思想。通过

脉搏波作为一种监护人类心血管健康的重要生理病理特征，能反映心血管功能参数的变化趋势。为了研制一款功能强大、经济便携的脉搏波监测系统，设计了一种基于MSP430单片机和Android的穿戴式脉搏波监测系统。通过实验测试，验证了系统具有准确、灵敏、便携、经济和实时等优点，能较好地满足使用者的需求。

3、生物电阻抗传感器 4、定位系统（GPS） 5、皮电反应传感器 6、温度传感器 7、气压传感器 9、霍尔传感器

设计一款穿戴式的心率血氧健康监测耳机系统，完成了硬件设计和软件设计，并实现三个主要功能：信号采集；计算脉搏波输出波形数据以及实时的心率和血氧值；并将数据通过蓝牙模块发送到上位机。测试者通过上位机软件输出的结果，实现对自身健康的实时监测。对比设计的穿戴式健康监测耳机与标准的心率血氧监测仪测试结果，误差在允许范围内，验证了该设计的准确性。