无感知体脂测量网络化系统研究

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随着近年来科技的不断发展,国民的生活水平日益提高。但是带来的负面影响之一便是社会肥胖率越来越高,而过度肥胖则会引起诸如高血压、心血管等疾病。许多人尤其是刚步入中年的人群,对于日常的锻炼意识比较薄弱,很容易患上肥胖症致使免疫力降低引起其他病症。而人体体脂率作为衡量人体肥胖程度最直观的参数,对于预防肥胖症状有着十分重要的意义。目前的体脂率检测技术中,有水下称重法、双能射线法等方法,但是他们拥有着检测成本高、操作复杂等问题,所以研究出一种能供家庭内日常使用的低成本易操作的体脂率检测系统对于肥胖症的预防和诊断具有重要意义。基于这样的背景,本文研制了一种基于四电极生物电阻抗测量法的无感知体脂网络化测量系统。首先,本文将德州仪器推出的人体成分分析芯片AFE4300与低成本低功耗微处理器STM32作为整个系统的主要控制模块;前端采集电路选用了四路称重传感器以及四路电极片接入,两块激励电极供输入电流注入人体以及另外两块检测电极供采集电压信号;对于生物电阻抗等微弱信号的提取还设计了相关的滤波电路和放大电路;最后加入了网络化模块供数据的无线传输与通信。其次,一改市面上体脂测量设备的采集部位(如脚底或手掌),基于传统的四电极法对其进行改进提出了一种新型四电极测量法。通过微控制器向AFE4300内部写入各种控制字代码,配置适用于从人体厚脂肪部位(大腿处)采集到稳定、可靠的生物电阻抗相关信号,通过IQ解调提取出将人体看做等效电阻的两端电压信号模值供后续算法计算使用,方便人们可以在不知不觉中无感知地获取自身近期的健康状况信息。最后,针对男性与女性在身体成分上的不同结合自身的身高、体重、生物电阻抗电压信号等参数进行大量实验,在前人对体脂率计算的研究基础上提出将人体的BMI值与生物电阻抗信号中的电压信号模值I相乘作为一个重要参数K值,寻求K值和人体体脂率之间的函数关系并将采集到的数据分性别进行拟合,找到各自之间的函数关系,通过数据与误差分析,验证了算法和系统的可行性。
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