随着近年来我国雾霾不断蔓延,环境问题日趋严重,致使我国哮喘患病率高发,给社会和家庭带来了沉重的负担,这引起了全社会的广泛关注。由于哮喘具有突然发作的特殊性,患者需要长期的日常监护。然而,目前我国的哮喘监护设备主要面向医用,体积大,操作复杂,不利于患者日常便捷使用,而便携式的家用监护设备又依赖于欧美等国家进口,价格昂贵,不利于在我国普及。因此,研制一套具有自主知识产权的便携式高精度哮喘监测系统具有重要的意义和良好的社会价值。本文深入研究哮喘病监测机理,基于“互联网+健康”理念,采用新兴的互联网技术与传统的硬件技术结合,研制了包括便携式哮喘病监测仪、手持终端APP以及云端管理平台为一体的高精度哮喘病监测系统,构建哮喘患者和医生之间的桥梁,为未来开展哮喘病远程医疗提供关键监测节点技术。为了实现系统的高精度,一方面,针对信号采集前端,本文提出了基于Big-Little结构的双传感器组合监测方案,即采用大、小量程传感器对大、小气流信号分别监测,并结合16Bit量化采样方法,可有效提高对小气流信号的监测质量。另一方面,针对标定样本信号存在大量噪声,为了获取纯净的标定样本,本文采用了基于Mallat算法的小波多分辨率分析去噪方法。同时为了构建准确的标定曲线,本文还采用了神经网络拟合算法,并与其它多种多项式拟合方法进行了对比分析。最后将Mallat算法和标定曲线数学模型结合应用到监测信号的处理上,结果表明,该方法能有效提升监测精度。本文研制的系统具有便携、智能、低成本、低功耗、高精度等特点。监测仪尺寸为50mm?120mm?20mm。系统的监测指标有PEF(呼气峰流速值)、FEV1(第一秒用力肺活量)、FEV1%(第一秒钟用力呼气量与用力肺活量比值),采用可充电设计方案,总功耗137mW,待机时间超过30天。通过大量测试,实验结果表明,本文研制的哮喘病监测仪具有可重复性,PEF最大相对级差低于5%,PEF最大相对示值误差低于10%,符合行业标准,同时与美国的Piko肺功能测定仪进行Bland-Altman一致性分析,监测结果表明达到同一级别。本文所研制的便携式高精度哮喘病监测系统具有实用性与可靠性,可广泛应用于哮喘病患者的日常家用监测。