[发明专利]多功能无线腕表无效

专利信息
申请号: 201210552526.1 申请日: 2012-12-19
公开(公告)号: CN103876714A 公开(公告)日: 2014-06-25
发明(设计)人: 李征;陈永金;李晶 申请(专利权)人: 北京格瑞图科技有限公司
主分类号: A61B5/0205 分类号: A61B5/0205;G04B47/06;G04B47/00
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 100085 北京市海*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 多功能 无线
【说明书】:

技术领域

发明涉及腕表领域,特别涉及一种具有多功能的无线腕表。

背景技术

随着中国进入老年社会,针对老人安全、健康的设备越来越多,有对老年人走失问题的老人定位手机,还有便携式健康监控设备如测量心率的脉搏仪等等,但是这些设备都存在着一些问题,具体表现如下:

1. 针对老人走失的定位手机,很多都做成腕表式,方便老人携带,但是,这类手机多数都是由传统的手机方案改变外观而成,功能和传统的手机区别不大,功能虽多但是没有针对老人的特点定制,不方便使用。定位也是采用GPS定位,只能用于室外定位,室内由于屏蔽的原因无法定位。

2. 针对老人健康监控的医疗设备,比如便携式脉搏仪、血压仪,这些设备功能单一,没有通信单元,不能对人体的健康数据统一管理,不能自动测量等。

发明内容

为了解决上述设备的缺点,本发明多功能无线腕表具有同时对人体行为监控、健康监控和安全监控的功能,可以长期、实时地对佩带者的行为、多种生理指标和位置信息进行监控。

本发明多功能无线腕表包括体温测量模块,脉搏测量模块,血压测量模块,行为监控模块,无线区域定位通信模块,GPS模块,GSM/GPRS模块,实时时钟模块,液晶显示模块,中央处理器控制模块和电池。

体温测量模块采用红外体温测量方式,通过红外得到的体温信号通过数字滤波和补偿而获得。

脉搏测量模块采用红外腕式测量方法,弱脉搏信号通过脉搏信号提取电路和模数转换器匹配滤波和特征量提取,得到有效的脉搏信号,对满足相关性的脉搏波信号进行统计平均便可得到测量者的脉搏次数。

血压测量模块采用相移测量法,发射出去的波长850nm的光波会被手腕反射回去,通过测量反射波的强度便可知道人体血压的情况。

行为监控模块采用三轴加速度传感器判断人体的运动状态,特别是摔倒等危险性行为的监控。

无线区域定位通信模块的用途有两个:(1)配合无线阅读器完成佩带者的区域定位。(2)腕表的数据信息的上报和控制数据的下达。

GPS模块用于获取室外实时定位人员的具体位置信息。

GSM/GPRS模块完成以下功能:(1)使用短消息接收控制消息和发送腕表的数据信息。(2)使用GPRS无线网络连接互联网,和管理中心的网络通信。(3)根据预先设定的电话号码拨打紧急呼救电话。(4)基于移动基站配合的LBS定位。

实时时钟模块提供采用高精度实时时钟芯片,提供时间和日历等功能。

液晶显示模块使用TFT屏或者OLED屏,配合触摸屏或者按键完成一种人机互动的接口。

中央处理器控制模块用于完成对其他各模块的控制管理以及脉搏,血压和行为监控等算法集成。

电池具有充电功能。

本发明多功能无线腕表除了基本的时间显示功能,针对人体生理和行为的特点,不仅可以监控人体运动状态,特别是摔倒等行为,还可以测量佩带者体温、脉搏、血压等生理参数;提供无线区域定位、GPS定位和LBS定位多种定位方法结合的定位模式,可以拨打紧急求助电话等多项功能。本发明多功能无线腕表功耗很低,电池具有充电功能,可以长期、实时地对人体的行为、多种生理指标和位置进行监控。

附图说明

图1为多功能无线腕表的功能结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚,完整的描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。

如图1所示,多功能无线腕表包括体温测量模块(11)、脉搏测量模块(12)、血压测量模块(13)、行为监控模块(14)、无线区域定位通信模块(15)、GPS模块(16)、GSM/GPRS模块(17)、实时时钟模块(18)、液晶显示模块(19)、中央处理器控制模块(21)和电池(20)。

体温测量模块(11)采用红外体温测量方式,对手腕处发射的红外线接收,把具有的辐射能量转变成电信号,通过信号放大电路、提取电路、补偿电路和模数转换电路,最后接入中央处理器控制模块,由集成的体温转换算法处理,最终得到人体的体温值。

脉搏测量模(12)块采用红外腕式测量方法,弱脉搏信号通过脉搏信号提取电路和模数转换器匹配滤波和特征量提取,得到有效的脉搏信号,中央处理器控制模块(21)对满足相关性的脉搏波信号进行统计平均便可得到人体的脉搏次数。

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