现代社会中，随着科学技术的不断进步，人类的生产与生活方式发生了巨大变化，在人口老龄化、不良生活方式、环境污染、精神压力等多种因素的综合作用下，慢性非传染性疾病发病率持续增长，带来了一系列的经济与社会问题。公共卫生的研究与实践表明，采用健康管理的理念干预人们的生活方式、控制健康风险因素，对于慢性病的防控具有至关重要的作用。健康管理以现代健康保健科学、医疗技术为基础，使用一套结构完善、流程周密、服务个性化的运行模式，帮助人们建立健康的生活方式，提高体质机能水平，达到预防慢性疾病的目的。合理运动是健康干预的重要手段，通过检测分析运动过程中各类生理信息的变化，可了解运动处方的执行情况以及人体对于运动的生理反应，是构建健康管理闭环的基础条件。　　 通过对国内外健康管理理论与实践的调研分析，本文围绕着运动模式、心率和睡眠情况等三个关键生理信息的检测分析开展工作，分别研究基于加速度信息的人体日常体力活动识别方法、反射红外式心率检测方法以及基于加速度信息的人体睡眠状况检测方法。主要创新性工作如下:　　 1)日常体力活动模式检测方法研究。研发加速度信息采集装置，提取了数据分布特征、峰谷值特征描述加速度曲线形状，建立了基于单个加速度传感器的日常体力活动识别模型。该模型不仅准确识别强度差异大的休息、行走、跑、乘车等体力活动模式，还可有效区分上楼、下楼、行走三种强度差异不明显的运动模式。同时，该模型对佩戴位置较不敏感，在腰部、外套上口袋、外套下口袋等位置均获得满意的识别效果。　　 2)心率检测方法研究。研发反射红外式脉搏波检测装置，选择富含网状动脉的手指末端作为测试点提取原始脉搏波信号，经过滤波放大、提取特征点、计算及筛选特征点间隔等步骤后，计算心动周期平均值，进而得到心率。操作简便、准确性好。　　 3)睡眠状况检测方法研究。针对传统多导睡眠图监测设备和便携式睡眠监测装置普遍存在的价格昂贵、操作不便、不适合家庭环境长期监测等问题，研发了一种基于加速度传感器的人体睡眠状况检测装置。采用加速度传感器检测睡眠中体动引起的床体振动信号，采用去噪、精简压缩、睡眠曲线拟合等数据处理方法，获得表达睡眠状况的特征曲线，使用户及医师可以直观了解睡眠状况。