随着生活节奏加快和生活压力增加,人们面临着各种疾病高发的威胁,越来越多人饱受着各种疾病的折磨。因此,针对人们的日常健康状况进行监测和评估显得尤为重要。当人们的健康状况正在发生由好到坏的转变时,若能通过日常人体基本生理参数进行监测和评估,及时的向人们进行早期预警,将有效的防止健康状况的继续恶化。传统的监测方法操作繁复,难以实现提前预警,并且实施起来有一定的困难。目前,随着智能手机的普及,以及手机数据处理能力不断提高和图像处理技术快速发展,使得人体一些基本生理参数的测量以及健康状态的监测可在一部手机上得以实现。基于此,本文拟开发一套既能测量人体生理参数也能实现健康评估的软件系统,以实现人体健康状态的早期预警,并具有低成本、方便、快捷等特点。首先,本文介绍了光电容积脉搏波描记法(PhotoPlethysmoGraphy,PPG)技术的发展状况以及目前以PPG技术为基础的生理参数测量产品的存在状况。经过综合分析,阐述了本文的可行性以及创新性。并介绍了本文的研究内容以及结构安排。其次,对人体健康监测平台的需求进行综合分析和总体框架设计。该系统的总体框架设计主要包括3部分内容:手机客户端实现脉搏信号和人体生理特征参数的获取;服务器的搭建;基于隐马尔科夫模型(Hidden Maikov Model,HMM)的健康评估模型的建立。此外,还分析了系统需要实现的功能以及搭建整个平台所用到的相关技术。然后,基于PPG原理,通过手机指尖视频获取脉搏信号,并对所得信号进行了去噪处理。经过去噪后,根据相应的算法,从信号中提取出心率、呼吸率、平均压和血氧饱和度等4种人体基本生理参数。接着,基于HMM基本原理,建立人体健康监测的评估模型,并对所建模型的准确性和合理性进行验证。在模型建立过程中,首先基于采集信号提取38个时频域和小波包能量特征,并将这38个工程信号特征与对应的生理特征参数进行融合,得到一个高维矩阵。其次,利用Isomap降维算法对所得高维矩阵向低维空间映射,进行降维,避免高维矩阵因非线性,信息冗余以及互耦等特点导致的维度灾难和过拟合等问题。最后,采用所建模型对8组临床监测数据进行结果评估,并与临床健康状况进行对比分析,验证所建立模型的合理性和准确性。继而,本文开展了人体健康监测的评估系统的软件设计与实现,并对该系统进行了测试分析与验证。主要进行以下3部分工作:(1)Android客户端各个模块的设计与实现,其中包括登录模块、UI模块、脉搏波获取模块、信号预处理模块、生理特征提取模块以及客户端和服务器的通信模块;(2)服务器端平台的搭建,其中包括服务器的框架设计以及服务器对数据库操作表的设计;(3)采用所构建的人体健康监测平台获取的数据进行人体健康状况分析,并将本系统测量的生理数据与医疗器械测量结果进行对比,验证平台监测和评估的准确性和合理性。最后,本文成功搭建人体健康监测平台,可实现人体常规生理特征的测量和健康状况评估。同时,针对不足之处提出了改进以及对未来的研究方向进行了展望。