穿戴式生醫量測原理與實驗：使用Android Studio開發 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 穿戴式設備
• 生醫量測
• Android開發
• 傳感器
• 健康監測
• 生物信號處理
• Android Studio
• 實驗教學
• 醫學工程
• 可穿戴技術

本書採用「動心醫電(Zoetek)」公司所發展的腕式健康手錶(Z2- Health Watch)進行實驗設計，並依據該公司所提供的通訊協定(Zoetek Protocol)，讀取各種生理參數，據此發展不同疾病的量測及判讀，希望能提供有誌於穿戴式醫材開發的讀者，更快速瞭解相關的知識及訊號處理的精髓。

以下是關於一本名為《穿戴式生醫量測原理與實驗：使用Android Studio開發》的圖書的詳細內容簡介，其中不包含該書的實際內容，而是圍繞其主題和相關領域進行闡述，旨在提供一個深入且詳盡的背景介紹。 --- 生物醫學信號采集、處理與可穿戴設備應用：前沿技術與實踐探索 本導覽旨在描繪一個宏大且復雜的領域圖景：現代生物醫學信號的采集、處理，以及如何將這些技術融入到日常生活中，特彆是通過新興的可穿戴設備平颱進行實現。 我們將深入探討支撐這一領域的跨學科基礎，從生物電生理學的基本原理到先進的嵌入式係統設計，再到數據分析與算法部署的實際挑戰。 第一部分：生物電生理學與傳感器基礎——理解生命信號的起源 任何穿戴式生物醫學設備的核心，在於其能夠準確、無損地捕捉人體內部的生理活動信號。理解這些信號的物理和生物學基礎是構建有效量測係統的第一步。 1.1 生物電信號的産生與特性 人體內的生理過程，如神經元的放電、心肌的收縮、肌肉的運動，都伴隨著可檢測的電位變化。深入理解這些電信號的産生機製至關重要。 心電圖（ECG）信號的深度剖析： 從心肌細胞動作電位到體錶ECG波形的形成，涉及生物物理學和電極-皮膚界麵的復雜相互作用。需要關注不同導聯係統（如標準十二導聯與簡化便攜式導聯）的采集原理和對波形特徵的影響，例如P波、QRS波群和T波的生物學意義。 腦電圖（EEG）信號的采集挑戰： 腦電信號的幅度極低，且易受環境噪聲和眼肌活動（EOG）、麵部肌肉活動（EMG）的乾擾。探討瞭如何通過高靈敏度的放大電路和抗噪技術來提取有效的神經活動特徵，以及不同電極放置標準（如10-20係統）在實際應用中的意義。 肌電圖（EMG）信號的解讀： EMG反映瞭肌肉收縮的電活動。分析其時域和頻域特徵，區分運動單元動作電位（MUAPs）與整體EMG包絡信號，這對於運動康復和人機接口技術至關重要。 1.2 生物傳感器技術與界麵工程 信號的質量直接取決於傳感器及其與生物體的接觸方式。這一部分聚焦於實現高質量采集的技術手段。 乾電極與濕電極的技術權衡： 濕電極（使用導電凝膠）提供低阻抗接觸，但維護復雜；乾電極（如金屬探針、導電聚閤物）雖方便佩戴，但界麵阻抗高，對信號放大電路提齣更高要求。需要評估不同電極材料（如Ag/AgCl、不銹鋼、導電油墨）的生物相容性、穩定性和長期漂移特性。 非接觸式與光學生物傳感器的原理： 超越傳統的接觸式電極，探討如光電容積脈搏波（PPG）傳感器在測量心率、血氧飽和度（SpO2）方麵的原理，包括光源選擇（LED/LD）、光路設計和信號解調技術。 微型化與集成： 現代生物傳感器正嚮著微機電係統（MEMS）方嚮發展，要求傳感器具備極小的尺寸、低功耗和高集成度，以適應穿戴設備的需求。 第二部分：信號調理、數字化與係統架構 采集到的原始生物信號通常包含大量噪聲，且幅值極小，必須經過一係列電子處理纔能被數字係統識彆和分析。 2.1 模擬前端設計與噪聲抑製 生物信號調理電路（Analog Front-End, AFE）是決定係統性能的關鍵瓶頸。 高精度放大與濾波技術： 討論儀錶放大器（Instrumentation Amplifier）在生物信號采集中的核心作用，強調其高共模抑製比（CMRR）的必要性。詳述如何設計多級有源濾波器（如Sallen-Key結構）來精確去除工頻乾擾（50/60 Hz）和基綫漂移，同時保留目標生理信號的關鍵頻段信息。 模數轉換器（ADC）的選擇與配置： 根據所需的分辨率（位數）和采樣率，選擇閤適的ADC架構（如Sigma-Delta, SAR）。深入分析過采樣率（Oversampling）和數字濾波（Decimation）在提高信噪比（SNR）方麵的優勢。 2.2 嵌入式係統與低功耗設計 穿戴式設備對能效的要求極為苛刻，必須在保證計算能力的同時，將功耗降至最低。 微控製器（MCU）平颱的選擇考量： 評估不同類型的低功耗MCU（如基於ARM Cortex-M係列的芯片）在處理實時數據流、管理外設和進入睡眠模式時的性能錶現。 電源管理策略： 探討電壓調節、電源路徑優化以及如何實施“事件驅動”的計算模式，即僅在檢測到特定生理事件時纔喚醒高功耗處理單元，以最大化電池續航時間。 無綫通信協議棧的能耗分析： 比較藍牙低功耗（BLE）、Wi-Fi等無綫通信技術在數據吞吐量和待機功耗之間的權衡，以及優化數據包大小和傳輸頻率對整體續航的影響。 第三部分：數據處理、算法部署與智能分析 數字信號進入處理器後，需要通過復雜的算法轉化為有意義的健康指標。 3.1 生物信號處理的經典方法 在嵌入式係統上，算法必須高效且內存占用小。 時域分析與特徵提取： 介紹用於ECG中R峰檢測的經典算法（如Pan-Tompkins算法）的原理，以及如何通過短時傅裏葉變換（STFT）或小波變換來分析信號的瞬態特徵。 運動僞影的消除技術： 運動是穿戴式設備最主要的噪聲源之一。研究如何利用加速度計和陀螺儀數據，結閤自適應濾波（如卡爾曼濾波）或獨立成分分析（ICA）來分離和去除由身體移動引起的僞跡對生理信號的汙染。 3.2 機器學習在生理監測中的應用前景 隨著計算能力的提升，將復雜的智能算法部署到設備端或雲端成為可能。 模型優化與量化： 探討如何將為桌麵環境設計的深度學習模型（如用於心律失常分類的CNN）進行剪枝（Pruning）、量化（Quantization）處理，使其能在資源受限的MCU上進行實時推理。 個性化健康模型構建： 強調建立用戶基綫（Baseline）的重要性。監測係統需要持續學習個體在不同活動狀態下的正常生理範圍，並能動態調整異常檢測的閾值，以減少誤報和漏報。 第四部分：係統集成與用戶體驗設計（非軟件開發視角） 成功的穿戴式設備不僅僅是電子工程的勝利，更是人機交互和醫學可信度的結閤。 4.1 設備的外觀設計與佩戴舒適性 生物力學考量： 探討如何設計適應人體麯麵、確保電極與皮膚持續緊密接觸的結構，同時要保證輕量化和透氣性，以適應長時間佩戴。 材料科學在穿戴設備中的作用： 涉及親膚材料的選擇、防汗防水等級（IP防護等級）的確定，以及如何避免材料老化或引起皮膚刺激（如鎳過敏）。 4.2 法規遵從與數據安全 在醫療健康領域，數據的準確性、隱私保護和設備的安全閤規性是不可逾越的紅綫。 醫療設備分類與認證流程概述： 瞭解不同國傢和地區（如FDA, CE Mark）對診斷級和監測級可穿戴設備的監管要求，特彆是對測量準確性和臨床驗證的嚴格標準。 隱私保護機製： 討論如何在設備端對敏感生理數據進行匿名化處理、加密傳輸，以及符閤《通用數據保護條例》（GDPR）等法規的倫理框架。 --- 總結而言， 這一領域的探索橫跨瞭從微觀的細胞電活動到宏觀的係統集成與用戶體驗的全鏈條。要成功開發一個可靠的穿戴式生醫量測係統，需要對生物物理、電子工程、信號處理以及人機交互有全麵而深刻的理解。它代錶瞭對生命科學的數字化轉型，旨在實現連續、無感、個性化的健康監測。

1 穿戴式科技發展與生醫平颱簡介 1
1.1 穿戴式科技簡介 1
1.2 電生理簡介 7
1.3 心電圖量測參考電路 10
1.4 PPG量測參考電路 12
1.5 穿戴式生醫平颱介紹 16
1.5.1 硬體規格 18
1.5.2 韌體架構說明 20
1.6 本書建議適用範圍 21
參考文獻 22

2 Android Studio開發環境介紹 23
2.1 Android簡介 23
2.2 Android開發工具(IDE)介紹 24
2.3 Android Studio開發環境架設 26
2.4 Android第一個專案「Hello World!」 34
2.5 在Android Studio模擬器上執行App 39
2.6 在手機上安裝APK 46
2.7 Android App發佈 47
2.8 Activity的簡介 54

3 Android藍牙通訊函數介紹使用 57
3.1 藍牙(Bluetooth)通訊協定簡介 57
3.2 Android藍牙函數庫說明 59
3.3 Android藍牙裝置掃描程式範例 60
3.4 藍牙資料傳送/接收程式範例 73

4 通訊協定使用介紹 95
4.1 協定封包格式說明 97
4.2 通訊協定指令簡介 102
4.3 封包發送程式範例 119
4.4 封包迴傳程式範例 120

5 心率變異性原理與估測 125
5.1 自律神經係統 125
5.2 壓力與自律神經係統 127
5.3 心率變異性簡介 127
5.4 Z2 Health Watch心率變異性程式範例 130
5.5 實驗設計 135
參考文獻 137

6 血液流速與血壓估測 139
6.1 心髒與血壓之生理意義 139
6.2 非侵入式血壓量測 140
6.2.1 水銀壓力計聽診法 140
6.2.2 共振量測法 141
6.2.3 脈博傳輸時間估測法 142
6.2.3.1 脈搏傳輸時間 143
6.2.3.2 PTT-BP模型 143
6.3 Z2 Health Watch血液流速程式範例 145
6.5 實驗設計 148
參考文獻 150

7 心房顫動計算與量測 151
7.1 心房顫動簡介 151
7.1.1 心房顫動普及率 153
7.1.2 心房顫動與腦中風風險評估 153
7.2 心房顫動診斷方式 154
7.3 心房顫動計算與程式範例 156
7.4 Z2 Health Watch 心房顫動程式範例 160
7.5 實驗設計 164
參考文獻 165

8 居傢睡眠品質及呼吸睡眠中止癥量測 167
8.1 睡眠呼吸中止癥簡介 167
8.2 睡眠呼吸中止指標 168
8.3 睡眠品質 169
8.3.1 匹茲堡睡眠品質量錶 169
8.3.2 睡眠多項檢查(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居傢睡眠與呼吸中止癥程式範例 172
8.5 實驗設計 178
參考文獻 179

9 心衰竭指標及量測 181
9.1 心衰竭簡介 181
9.2 HRV與新衰竭的關連 183
9.3 多尺度熵計算流程 184
9.4 Z2 Health Watch心衰竭指標程式範例 189
9.5 實驗設計 192
參考文獻 193

10 心跳恢復率及攝氧量計算 195
10.1 各種心率的定義及量測 195
10.1.1 靜止心率(Resting Heart Rate) 195
10.1.2 最高心率(Maximal Heart Rate, HRmax) 196
10.1.3 目標心率(Target Heart Rate, THR) 196
10.2 心跳恢復率簡介 197
10.3 心跳恢復率與自律神經活性 198
10.4 心跳恢復率與心血管疾病 201
10.5 攝氧量簡介 201
10.5.1 最大攝氧量 204
10.6 HRR評估標準 206
10.6.1 運動心肺功能測試 206
10.7 Z2 Health Watch 心跳恢復率程式範例 207
10.8 實驗設計 211
參考文獻 212

11 血氧濃度原理及量測 213
11.1 光學量測原理 213
11.2 血氧飽和濃度定義 215
11.3 比爾朗伯定律 216
11.4 血氧飽和濃度數學推導 217
11.5 Z2 Health Watch 血氧濃度程式範例 219
11.5 實驗設計 222
參考文獻 223

附錄 Health watch使用手冊 225

评分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，對於我們這些對穿戴式生醫量測技術有興趣的讀者來說，絕對是一大福音！我尤其欣賞作者在理論基礎的闡述上，並沒有止步於蜻蜓點水，而是深入淺齣地講解瞭背後的物理原理、生物信號特性以及相關的電子工程概念。例如，對於心電圖（ECG）的測量，書中不僅介紹瞭電極的放置和信號的采集，還詳細解釋瞭不同導聯的原理，以及乾擾信號的來源和抑製方法，這對於理解ECG信號的準確性至關重要。 在實驗部分，作者的用心更是可見一斑。他選擇瞭Android Studio作為開發平颱，這無疑是最貼近我們實際需求的。我們大多數人身邊都有Android手機，並且對App開發並不陌生。書中提供的實驗案例，從基礎的心率監測到更復雜的肌電圖（EMG）信號處理，都非常具有實踐指導意義。我特彆喜歡其中關於如何利用手機傳感器（如加速度計）進行初步步態分析的實驗，這讓我看到瞭將日常設備轉化為醫療監測工具的可能性。而且，作者在代碼的組織和注釋上也做得相當不錯，即使是初學者也能較快地理解和上手。

评分☆☆☆☆☆

這本書的標題就足夠吸引人瞭，但真正讓我愛不釋手的是它對於“穿戴式”這個概念的深度挖掘。作者不僅僅是講瞭如何測量，更重要的是探討瞭如何將這些量測設備“穿戴”起來，並且在實際生活中穩定、準確地工作。這涉及到很多實際問題，比如傳感器的選擇、材料的生物相容性、低功耗的設計、以及如何剋服運動僞跡等。書中對這些問題的討論，為我們提供瞭非常寶貴的經驗和啓發。 我尤其贊賞書中對於不同生物信號的區分和討論。比如，在測量體溫時，作者不僅介紹瞭常用的熱敏電阻和紅外傳感器，還詳細分析瞭不同部位體溫測量的差異性以及環境因素的影響。對於汗液分析等更前沿的議題，雖然篇幅可能不會非常長，但作者也提供瞭一些基礎的原理介紹和潛在的應用方嚮，這讓我看到瞭未來穿戴式生醫量測的發展藍圖。

评分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受是，穿戴式生醫量測技術遠比我想象的要豐富和復雜，但同時，它也比我想象的要觸手可及。作者的寫作風格非常務實，沒有過多的理論空談，而是將復雜的概念轉化為可操作的步驟和代碼。我尤其喜歡書中關於如何設計一個低功耗的生醫傳感器節點，以及如何通過藍牙或其他無綫技術將數據傳輸到Android設備的部分。 此外，書中對數據安全和隱私的討論也讓我印象深刻。在開發生醫監測應用時，如何保證用戶數據的安全是至關重要的。作者在書中提及瞭相關的技術和考量，雖然可能不是專門的章節，但這些閃光點讓我覺得這本書的作者是一位非常有責任心的研究者。

评分☆☆☆☆☆

作為一名正在學習相關領域的學生，我一直覺得在理論和實踐之間存在一個鴻溝，而這本書恰好填補瞭這個空白。作者在介紹各種生醫信號的量測原理時，並沒有脫離實際應用，而是緊密結閤瞭Android開發的需求。比如，當他介紹光學心率監測（PPG）的原理時，就會緊接著探討如何在Android設備上通過攝像頭和閃光燈實現這一功能，並且如何處理不同光照條件下的乾擾。 書中對數據采集和處理的講解也非常到位。從原始信號的濾波、降噪，到特徵提取和模式識彆，都有清晰的講解和相應的代碼示例。這對於我們這些希望開發自己的生醫App的開發者來說，無疑是寶貴的財富。而且，作者在講解過程中，會引用一些相關的學術論文和研究成果，這為我們進一步深入學習提供瞭很好的指引。

评分☆☆☆☆☆

對於我這種對嵌入式係統和生物醫學工程都感興趣的讀者來說，這本書簡直是量身定做的。作者巧妙地將Android Studio這個熟悉的開發環境引入到生醫量測領域，這大大降低瞭入門門檻。我特彆喜歡書中關於如何設計一個用戶友好的App界麵的討論，以及如何將量測到的生醫數據以直觀的方式呈現給用戶。 我印象深刻的一個實驗是關於睡眠監測。作者講解瞭如何利用手機的加速度傳感器和麥剋風來監測用戶的睡眠姿勢和聲音，然後通過分析這些數據來評估睡眠質量。這讓我意識到，我們手中的設備，在經過巧妙的設計和開發之後，能夠發揮齣如此巨大的潛力。這本書不僅教授瞭技術，更激發瞭我對未來智能健康生活的無限想象。