推荐7篇关于可穿戴的计算机专业论文

今天分享的是关于可穿戴的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到可穿戴等主题,本文能够帮助到你 基于可穿戴设备的空气质量检测系统设计与实现 这是一篇关于空气质量检测

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基于可穿戴设备的空气质量检测系统设计与实现

这是一篇关于空气质量检测,可穿戴,无线通讯,云平台,可视化界面的论文, 主要内容为随着人们生活水平的提升,对生活环境中的空气质量提出了更高的要求。由环境中有害气体造成健康危害的事故屡见不鲜,日常生活中存在的有害气体可以通过空气质量检测设备进行检测,然而现有的空气质量检测设备大多存在体积偏大不便携带、检测气体种类单一、人机交互简易、不具备长期历史数据查询功能等问题。本文结合可穿戴设备的优点,设计了一种空气质量检测设备,能够实时采集设备使用者周围空气质量信息,配合web前端可视化界面,给用户提供了更加友好的气体检测人机交互界面。设计的空气质量检测终端采用ARM架构的STM32F103RCT6作为控制核心,配合嵌入式技术、WiFi无线通讯技术、传感器技术、阿里云物联网云平台,开发了具有采集二氧化碳浓度、TVOC、甲醛、温度、湿度数据、采集数据上传等功能的可穿戴式空气质量检测系统。硬件方面,设计了电源电路、气体传感器采集电路、数据存储电路、LCD显示电路以及WiFi串口电路,使用STM32控制核心收集气体传感器数据,并通过WiFi无线模块发送MQTT连接请求至阿里云物联网平台,通过服务端订阅技术使用AMQP-SDK包进行数据流转操作,将气体数据持久化到MySQL数据库;软件方面,设计了web端可视化界面,采用阿里云ECS服务器作为web端服务器,使用Element-UI和Vue框架搭建了空气质量检测系统前端开发界面,使用Axios请求数据并使用Spring-Boot设计相应的后端程序,查询MySQL数据库持久化数据如:用户数据、气体数据、设备数据等,通过Echarts进行气体数据图表展示。经过测试,本设计终端检测设备携带方便、体积小巧,上电后能够稳定运行,可以将采集气体数据通过WiFi上传至阿里云物联网平台,通过服务端订阅气体数据并持久化至web端服务器的MySQL数据库,web端可视化界面能够进行历史气体数据查询,用户管理,设备管理等功能,具有一定的推广价值。

基于可穿戴设备的空气质量检测系统设计与实现

这是一篇关于空气质量检测,可穿戴,无线通讯,云平台,可视化界面的论文, 主要内容为随着人们生活水平的提升,对生活环境中的空气质量提出了更高的要求。由环境中有害气体造成健康危害的事故屡见不鲜,日常生活中存在的有害气体可以通过空气质量检测设备进行检测,然而现有的空气质量检测设备大多存在体积偏大不便携带、检测气体种类单一、人机交互简易、不具备长期历史数据查询功能等问题。本文结合可穿戴设备的优点,设计了一种空气质量检测设备,能够实时采集设备使用者周围空气质量信息,配合web前端可视化界面,给用户提供了更加友好的气体检测人机交互界面。设计的空气质量检测终端采用ARM架构的STM32F103RCT6作为控制核心,配合嵌入式技术、WiFi无线通讯技术、传感器技术、阿里云物联网云平台,开发了具有采集二氧化碳浓度、TVOC、甲醛、温度、湿度数据、采集数据上传等功能的可穿戴式空气质量检测系统。硬件方面,设计了电源电路、气体传感器采集电路、数据存储电路、LCD显示电路以及WiFi串口电路,使用STM32控制核心收集气体传感器数据,并通过WiFi无线模块发送MQTT连接请求至阿里云物联网平台,通过服务端订阅技术使用AMQP-SDK包进行数据流转操作,将气体数据持久化到MySQL数据库;软件方面,设计了web端可视化界面,采用阿里云ECS服务器作为web端服务器,使用Element-UI和Vue框架搭建了空气质量检测系统前端开发界面,使用Axios请求数据并使用Spring-Boot设计相应的后端程序,查询MySQL数据库持久化数据如:用户数据、气体数据、设备数据等,通过Echarts进行气体数据图表展示。经过测试,本设计终端检测设备携带方便、体积小巧,上电后能够稳定运行,可以将采集气体数据通过WiFi上传至阿里云物联网平台,通过服务端订阅气体数据并持久化至web端服务器的MySQL数据库,web端可视化界面能够进行历史气体数据查询,用户管理,设备管理等功能,具有一定的推广价值。

面向可穿戴场景的警觉性监测方法研究

这是一篇关于警觉性,个体差异,脑电信号,可穿戴的论文, 主要内容为警觉性反映人对环境中潜在危险的感知能力,会随着工作时间变长而缓慢降低,人们常常难以察觉以至于警觉性低于安全阈值范围,导致交通运输、消防救援、安检安保等领域的安全事故发生。因此,实时监测人员警觉性并在低于安全阈值时及时预警具有重要意义和应用价值。基于此,本文提出一种基于脑电信号的警觉性实时监测算法,并设计脑电信号采集硬件和软件框架,最终实现了低功耗可穿戴的警觉性监测系统。该系统能持续采集脑电信号,通过算法模型实时分析人员的警觉性并在过低时及时通过声音和振动进行预警。论文主要工作如下:(1)在警觉性监测算法方面,本文提出一种面向低算力平台的基于脑电信号的跨个体警觉性监测算法,解决因不同人员的个体差异性导致模型准确率下降的问题。该算法同步提取脑电的空间与频带特征,基于两个分类器的分类差异调整特征提取器,将新个体的易混淆特征映射到远离分类器决策边界的区域,增加特征区分度,提高模型泛化能力。同时,基于轻量化的算法模型更适合部署到低算力平台。在三个公开数据集上的实验结果表明,相比现有算法,该算法在准确率上分别提升2.04%、0.70%和1.81%。(2)在信号采集硬件方面,本文设计了一款低功耗的可穿戴脑电信号采集的硬件平台,具有信号采集、模型推理和人机反馈功能。在信号采集上,设计了有源电路解决干电极接触阻抗高且不稳定的问题,同时设计低噪声的采样电路,提高信号采集质量。在模型推理方面,设计了基于Quard-SPI的外置存储器,将I/O带宽提升4倍,满足警觉性监测模型推理时的算力需求。在人机反馈方面,设计了声音、振动反馈电路,实现警觉性过低时的预警提示。经测试,本文设计的采集硬件平台的输入噪声低于2(18),平均幅值绝对衰减低于10%,频率绝对误差低于1.5%,满足警觉性监测系统的要求。(3)在警觉性监测系统方面,本文设计了具有信号采集控制、预处理、警觉性分析和预警反馈的软件框架。该软件框架通过控制硬件平台实时采集脑电信号,基于小波阈值去噪算法去除脑电信号中的眼电干扰;同时嵌入本文提出的警觉性监测算法,分析人员警觉性,并在警觉性过低时以声音和振动反馈方式及时预警提示,实现闭环的人机反馈功能。最后,本文基于脑电信号采集硬件平台和警觉性监测软件,实现了低功耗的可穿戴警觉性监测系统。经测试,本系统能实时监测个体警觉性,准确率达86.5%。

可穿戴柔性热电器件的结构设计和性能优化

这是一篇关于热电器件,热电发电,柔性器件,可穿戴的论文, 主要内容为物联网的发展促进了城市中的万物互联,使用传统电池供能的穿戴电子设备作为智慧城市中人机交互的重要一环,其集成度越来越高导致续航时间不断缩短。具有无污染、无噪音和可靠性强等优点的热电发电器件(Thermoelectric generators,TEG)可以利用人体体温与环境温度的温差发电,若将热电器件集成到穿戴电子设备中可大幅提升设备续航能力。但传统热电器件为刚性且多用于大温差环境,而目前所报道的热电器件柔性化方法常常局限于器件发电性能或柔性的单一性能提升,无法兼顾高热电性能和高柔性,且器件热电性能测试温差多为10°C甚至20°C,与实际穿戴条件不符。因此需要设计高性能柔性热电器件并优化器件结构使其适用于穿戴环境。本论文通过机械切割法使用刚性热电材料制备了柔性热电器件,并优化器件结构,提升其在不同使用环境下的发电性能,主要内容如下:(1)采用室温下ZT值可达1.0的商用碲化铋基N型(Bi2Te2.7Se0.3)和P型(Bi0.5Sb1.5Te3)热电材料,使用18μm超薄聚酰亚胺(PI)柔性基板取代传统刚性陶瓷基板,利用机械切割法通过柔性结构连接刚性热电材料,制作了热电性能和柔性兼具的微型柔性器件(2 mm×16 mm)和大面积柔性器件(40mm×100 mm),其热电单元尺寸分别为0.4 mm×0.4 mm×0.5 mm和1.4 mm×1.4 mm×1.6 mm。(2)通过优化微型柔性器件的填充系数使器件在ΔT=10°C条件下产生56.37 m V开路电压,最大输出功率可达161.52μW。搭建了弯折寿命测试平台,对微型柔性器件以7 mm极小曲率半径进行10000次弯折循环后,实验结果表明弯折前后填充系数为6.32%、9.93%和16.25%的器件内阻和发电性能无明显变化,该结构柔性器件的弯折寿命良好。综合考虑器件发电性能和柔性,穿戴条件下该结构柔性器件最佳填充系数为10%~20%。(3)针对手臂或额头等大面积穿戴部位,设计并制作了三种填充系数处于10%~20%之间的大面积柔性器件,其中20%填充系数的大面积TEG在25℃温差下产生最大输出功率为104.04 m W。为器件设计了集热板和轻质泡沫铜散热结构提升器件两侧温差,探究了佩戴者处于不同运动状态时大面积器件的发电效果,结果表明当佩戴者奔跑时,填充系数为20%的器件产生295m V的极大开路电压,最大输出功率密度可达138.46μW/cm2。(4)以LTC3108电源管理元件为主体制作了升压器,可将热电器件佩戴时产生的极小电压转换为3.3 V的输出电压供微电子系统使用。本文将大面积器件穿戴在人体手腕上,通过升压器提升输出电压,成功驱动了温湿度传感器和LED灯,为热电器件在智能电子设备中的应用提供了一定指导意义。

基于可穿戴设备的空气质量检测系统设计与实现

这是一篇关于空气质量检测,可穿戴,无线通讯,云平台,可视化界面的论文, 主要内容为随着人们生活水平的提升,对生活环境中的空气质量提出了更高的要求。由环境中有害气体造成健康危害的事故屡见不鲜,日常生活中存在的有害气体可以通过空气质量检测设备进行检测,然而现有的空气质量检测设备大多存在体积偏大不便携带、检测气体种类单一、人机交互简易、不具备长期历史数据查询功能等问题。本文结合可穿戴设备的优点,设计了一种空气质量检测设备,能够实时采集设备使用者周围空气质量信息,配合web前端可视化界面,给用户提供了更加友好的气体检测人机交互界面。设计的空气质量检测终端采用ARM架构的STM32F103RCT6作为控制核心,配合嵌入式技术、WiFi无线通讯技术、传感器技术、阿里云物联网云平台,开发了具有采集二氧化碳浓度、TVOC、甲醛、温度、湿度数据、采集数据上传等功能的可穿戴式空气质量检测系统。硬件方面,设计了电源电路、气体传感器采集电路、数据存储电路、LCD显示电路以及WiFi串口电路,使用STM32控制核心收集气体传感器数据,并通过WiFi无线模块发送MQTT连接请求至阿里云物联网平台,通过服务端订阅技术使用AMQP-SDK包进行数据流转操作,将气体数据持久化到MySQL数据库;软件方面,设计了web端可视化界面,采用阿里云ECS服务器作为web端服务器,使用Element-UI和Vue框架搭建了空气质量检测系统前端开发界面,使用Axios请求数据并使用Spring-Boot设计相应的后端程序,查询MySQL数据库持久化数据如:用户数据、气体数据、设备数据等,通过Echarts进行气体数据图表展示。经过测试,本设计终端检测设备携带方便、体积小巧,上电后能够稳定运行,可以将采集气体数据通过WiFi上传至阿里云物联网平台,通过服务端订阅气体数据并持久化至web端服务器的MySQL数据库,web端可视化界面能够进行历史气体数据查询,用户管理,设备管理等功能,具有一定的推广价值。

基于嵌入式的可穿戴ECG监护系统的设计与实现

这是一篇关于可穿戴,心电信号采集,鹈鹕优化算法,心电去噪,ECG监护系统的论文, 主要内容为传统的心电监护设备存在体积大、成本高、操作复杂等问题,无法满足人们对自身心脏功能的日常监测需求。而现有的便携式监护设备往往监护功能单一,缺乏数据存储回放功能,难以满足慢性疾病患者长期监测的需求。本文针对传统心电采集设备的弊端,设计了一款可穿戴的心电监护系统。本文设计的基于嵌入式的可穿戴ECG监护系统,由硬件生理信号采集终端以及Lab VIEW软件系统组成。该系统使用高度集成、抗干扰能力强的AD8232芯片作为前端采集芯片,同时集成了体温采集芯片、跌倒检测模块和WIFI通信模块,使用微数据处理器STM32F103芯片对整个硬件采集终端进行控制。采集到的信号通过WIFI模块发送到PC端上位机进行显示分析,上位机主要完成波形读取、QRS波检测、心率计算、功率谱分析、数据保存等处理,且可以通过节点调用MATLAB降噪算法进行滤波处理,并通过可视化界面显示出来。本论文的重点部分在于心电去噪算法的优化,针对使用变分模态分解算法进行信号分解时模态数K和惩罚参数α难以确定的问题,提出了一种基于鹈鹕优化的VMD算法(POA-VMD),选取了包络熵作为鹈鹕优化算法的适应度函数值,以最小化包络熵为目标来优化参数组合(K,α)。并与三种经典去噪算法进行了实验对比,结果表明,相比于传统算法,POA-VMD去噪算法在图形和数据表现方面均具有显著的优越性,在人体心电信号去噪效果方面具有最佳的信噪比和均方误差。论文最后对整个监护系统进行了功能测试,各项功能均达到预期,实现了兼具便携性和舒适性的特点、满足监护需求、数据管理的ECG监护系统。

基于可穿戴设备的空气质量检测系统设计与实现

这是一篇关于空气质量检测,可穿戴,无线通讯,云平台,可视化界面的论文, 主要内容为随着人们生活水平的提升,对生活环境中的空气质量提出了更高的要求。由环境中有害气体造成健康危害的事故屡见不鲜,日常生活中存在的有害气体可以通过空气质量检测设备进行检测,然而现有的空气质量检测设备大多存在体积偏大不便携带、检测气体种类单一、人机交互简易、不具备长期历史数据查询功能等问题。本文结合可穿戴设备的优点,设计了一种空气质量检测设备,能够实时采集设备使用者周围空气质量信息,配合web前端可视化界面,给用户提供了更加友好的气体检测人机交互界面。设计的空气质量检测终端采用ARM架构的STM32F103RCT6作为控制核心,配合嵌入式技术、WiFi无线通讯技术、传感器技术、阿里云物联网云平台,开发了具有采集二氧化碳浓度、TVOC、甲醛、温度、湿度数据、采集数据上传等功能的可穿戴式空气质量检测系统。硬件方面,设计了电源电路、气体传感器采集电路、数据存储电路、LCD显示电路以及WiFi串口电路,使用STM32控制核心收集气体传感器数据,并通过WiFi无线模块发送MQTT连接请求至阿里云物联网平台,通过服务端订阅技术使用AMQP-SDK包进行数据流转操作,将气体数据持久化到MySQL数据库;软件方面,设计了web端可视化界面,采用阿里云ECS服务器作为web端服务器,使用Element-UI和Vue框架搭建了空气质量检测系统前端开发界面,使用Axios请求数据并使用Spring-Boot设计相应的后端程序,查询MySQL数据库持久化数据如:用户数据、气体数据、设备数据等,通过Echarts进行气体数据图表展示。经过测试,本设计终端检测设备携带方便、体积小巧,上电后能够稳定运行,可以将采集气体数据通过WiFi上传至阿里云物联网平台,通过服务端订阅气体数据并持久化至web端服务器的MySQL数据库,web端可视化界面能够进行历史气体数据查询,用户管理,设备管理等功能,具有一定的推广价值。

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