掌上多功能监护呼救定位系统的研制

　　数据存储

　　在大多数工作模式下，本装置均需对使用者的心电图信号进行采集。由于A/D的采样频率为250Hz，采样分辨率为10Bits，因此一分钟的采样数据容量将达到30KB (250*2*60)。在监护模式下，心电图采集会定时发生，因此总的心电图数据将会占用非常大的存储空间。本装置采用了microSD卡作为存储介质，为了更好的利用卡上的存储资源并提供PC兼容性，必须使用文件系统对其进行管理。为方便读取，本系统采用 Windows支持的FAT16文件系统，SD卡上的FAT16文件系统的结构包含分区引导记录、文件分配表、文件目录表及数据区4个部分。分区引导记录通常包含4块内容：BIOS参数记录块BPB、磁盘标志记录簿、分区引导记录代码区及结束标志55AAH。 BPB表从扇区字节地址0BH开始，共占25个字节。

　　本系统通过SPI模式实现SD卡读写和文件系统的实现，实现了包括文件的创建、读写、删除等操作。为数据采集系统提供了一种非易失性存储器的解决方案，采集到的数据会以标准文件的格式记录到SD卡上，数据可在Windows下用读卡器读取，在保证高性价比的同时，又方便了数据的进一步分析、处理，该文件系统的分层结构使得只需对底层驱动进行简单的修改就可以移植到闪存卡等其他存储介质上。便于文件的统一管理。

　　开发成果

　　按照上述设计方案已完成掌上多功能监护呼救定位系统的样机的制作。该样机上电后，使用者可通过按键和液晶与装置进行人机交互，线路板各功能模块工作正常，能够根据使用者的指令进行心电图采集、加速度采集、数据存储、数据分析以及报警短信发送等操作。

　　参考文献：

　　[1]Wills J. Tompkins，林家瑞，徐邦荃译，Biomedical Digital Signal Processing，华中科技大学出版社。

　　[2]张鑫，孙新香，基于MMA7260QT三轴加速度传感器的跌倒探测仪的研制。

　　[3]George B. Moody，WFDB Programmer’s Guide，http://www.physionet.org/。

　　[4]MXT8051 数据手册，时代民芯公司。

　　[5]AnyData company datasheet, “CDMA DATA TERMINAL DTGS-800 Reference Manual Application Information”, April 8, 2004

　　[6]Garrett Brown, “An Accelerometer Based Fall Detector: Development, Experimentation, and Analysis”, EECS/SUPERB, July 2005

　　[7]Eugene Shih, Vladimir Bychkovsky, and John Guttag, “Medical Emergency Event Detection: Detecting Falls”, MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, September 2004

　　[8]Tong Zhang, Jue Wang, Ping Liu and Jing Hou, “Fall Detection by Embedding an Accelerometer in Cellphone and Using KFD Algorithm”, IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security, VOL.6 No.10, October 2006

　　[9]Hwang, J. Y., et al., “Development of Novel Algorithm and Real-time Monitoring Ambulatory System Using Bluetooth Module for Fall Detection in the Elderly”. Proceedings of the 26th Annual International conference of the IEEE EMBS, 2004: p. 2204-2207.

　　[10]Sixsmith, A. and N. Johnson, “A Smart Sensor to Detect the Falls of the Elderly”. Pervasive Computing, 2004, Apr-Jun: p.42-47.

　　[11]Lin, C.-W., et al., “Compressed-Domain Fall Incident Detection for Intelligent Home Surveillance”. Proceedings of IEEE International Symposium on Circuits and Systems, ISCAS 2005, 2005: p. 2781-3784.