基于MSP430的便携式哮喘智能监测系统

为了满足哮喘病患者日常家用监测需求,以及将来为智慧、远程监护哮喘病患者提供关键节点监测技术,提出了一种小型化、便携式、智能哮喘监测系统。该系统设计了Big-Little双传感器前置放大结构结合分量程16 bit采样技术,实现宽范围、高精度监测目的;基于Mallat以及神经网络算法完成信号去噪,并构建电压与气流标定曲线,最终通过生理指标处理算法得到呼气峰值流速(PEF)、一秒钟用力呼气量(FEV1)以及FEV1与用力肺活量比值(FEV1%)关键生理指标。测试结果表明,系统稳定性好,PEF最大相对级差低于5%,PEF最大相对示指误差低于10%。该监测系统具有移动便携、智能、低功耗等应用优势,特别适