一种单臂式心电辅助跌倒检测仪

1.一种单臂式心电辅助跌倒检测仪，其特征在于：包括电源模块、2路心电导联、心电信号调理模块、加速度传感器、中央处理及收发模块、两个电极贴片、T型天线；
所述心电信号调理模块包括前置放大器、带通滤波电路、主放大及滤波电路、陷波及电平抬高电路；
所述带通滤波电路包括低通滤波电路、高通滤波电路；
所述低通滤波电路包括第一运算放大器、第二运算放大器；
所述高通滤波电路包括第三运算放大器；
所述主放大及滤波电路包括主放大电路、滤波电路；
所述主放大电路包括第四运算放大器；
所述主放大及滤波电路中的滤波电路包括第五运算放大器；
所述陷波及电平抬高电路包括陷波电路、电平抬高电路；
所述陷波电路包括第六运算放大器、第七运算放大器；
所述电平抬高电路包括第八运算放大器；
所述两个电极贴片分别连接2路心电导联的两路输入，2路心电导联的两路输出分别连接所述前置放大器的正输入端、负输入端；
所述前置放大器的输出与带通滤波电路的输入相连接；
所述带通滤波电路的输出与主放大及滤波电路的输入相连接；
所述主放大及滤波电路的输出与陷波及电平抬高电路的输入相连接；
所述陷波及电平抬高电路的输出连接到中央处理及收发模块的一个输入；
所述加速度传感器的两个灵敏度控制端口分别通过电阻连接到中央处理及收发模块的两个输出上，加速度传感器X、Y、Z轴向的输出分别通过电阻与中央处理及收发模块三个模拟输入相连接；
中央处理及收发模块的无线接收及发送端口与T型天线的载波端相连接，中央处理及收发模块的正向射频信号端口及负向射频信号端口分别与T型天线两个振荡端相连接；
所述的中央处理及收发模块的两个输出端还分别连接建立网络连接成功指示灯、绑定请求成功指示灯。
2.如权利要求1所述的单臂式心电辅助跌倒检测仪，其特征在于：所述电源模块包括电压逆变器和电源稳压器。
3.如权利要求1所述的单臂式心电辅助跌倒检测仪，其特征在于：所述前置放大器的输出端依次通过两个串联电阻与第一运算放大器的正输入端相连接，第一运算放大器的负输入端通过电阻接地，第一运算放大器的输出依次通过两个串联电阻与第二运算放大器的正输入端相连接，第二运算放大器的负输入端通过电阻接地，第二运算放大器的输出依次通过两个串联电容与第三运算放大器的正输入端相连接，第三运算放大器的负输入端通过电阻接地，第三运算放大器的输出作为带通滤波器的输出；
所述带通滤波器的输出与主放大及滤波电路的输入相连接，带通滤波器的输出与第四运算放大器的正输入端相连接，第四运算放大器的负输入端通过电阻接地，第四运算放大器的输出通过电阻与第五运算放大器的正输入端相连接，第五运算放大器的负输入端通过电阻接地，第五运算放大器的输出作为主放大及滤波电路的输出；
所述主放大及滤波电路的输出与陷波及电平抬高电路的输入相连接，主放大及滤波电路的输出分别依次通过两个串联电阻、依次通过两个串联电容与第七运算放大器的正输入端相连接，第七运算放大器的负输入端与第七运算放大器的输出端相连接，第七运算放大器的输出还通过电阻与第八运算放大器的负输入端相连接，第八运算放大器的正输入端连接电位计的输出，电位计的两个输入端分别连接电源VCC、地，第八运算放大器的输出作为陷波器及电平抬高电路的输出；第七运算放大器的输出还依次通过两个串联电阻接地，且这两个串联电阻的相连端与第六运算放大器的正输入端相连接，第六运算放大器的负输入端与第六运算放大器的输出端相连接，第六运算放大器的输出端还分别通过电容连接到第七运算放大器的正输入端连接的两个串联电阻的相连端、通过电阻连接到第七运算放大器的正输入端连接的两个串联电容的相连端。

一种单臂式心电辅助跌倒检测仪\n技术领域\n[0001] 本发明属于医疗监护设备技术领域，具体涉及一种单臂式心电辅助跌倒检测仪。\n背景技术\n[0002] 目前，老年人在社会中所占的比例逐年增加，老年人的行动安全已成为社会的重要问题。面对老年人容易跌倒的问题，除了实现防范之外，在发生跌倒情况时，最重要的就是第一时间内尽快的送至医院，以降低伤害。\n[0003] 现有人体跌倒检测的技术，跌倒检测方法一般都是基于各种3D加速度传感器来感知人体的跌倒状况，用的最多的就是陀螺仪或者三轴加速度传感器，因为其价格便宜，控制简单，灵敏度高，而且采样方便，但是并不能结合人体其他的生理信息参数来综合统一地分析判断。 \n[0004] 人体的跌倒现象与心率的异变情况是密切相关的。传统的心电监护仪采用12导联，5导联来采集心电信号，最少也要左右手和右腿驱动这3导联来完成心电信号的采集。\n这样在心电采样时就限制了人的自由性。采用多导联可以获得更多的心电信息，但是针对跌倒检测，需要的只是少数具有特殊意义的心电信息，比如心率、P波高度、Q波S波距离。\n这些心电信息在人体跌倒时，会发生一定程度的变化。\n[0005] 现在有将3D加速度模块和心电信号相结合的跌倒检测系统，但是该系统对于心电信号的采集还是传统的肢体导联的心电采集方式，将心电电极安置在检测对象的左右手，并用长长的导联线将原始信号引入采集系统，这样很大程度上约束了检测对象的自由度，并没有实现真正意义上的便携式和穿戴式的特点。\n[0006] 目前，也有一些针对人体跌倒检测的跌倒检测装置，这些方法对于跌倒情形的鉴定只是通过分析3D加速度传感器在X、Y、Z轴上的加速度变化，采取一个方面的检测方式，往往都不能达到很高的监测精度。\n[0007] 如果能同时采用多维检测方式，在监测人体体位变化同时监测人体相关生理信息参数，如果发现在某种意义上都发生的改变，再进行判断，则可以大大提高判定跌倒事件的准确性。\n发明内容\n[0008] 针对上述现有技术存在的不足，本发明旨在提供一种便携式、穿戴式的单臂式心电辅助跌倒检测仪，该检测仪利用加速度传感器检测人体跌倒状况的同时，实时地采集有价值的心电信号来辅助判断跌倒状况，并将采集到的数据通过无线通讯协议Zigbee发送给系统控制中心。\n[0009] 本发明的单臂式心电辅助跌倒检测仪包括电源模块、2路心电导联、心电信号调理模块、加速度传感器、中央处理及收发模块、两个电极贴片、T型天线。\n[0010] 所述电源模块包括电压逆变器和电源稳压器；\n[0011] 所述心电信号调理模块包括前置放大器、带通滤波电路、主放大及滤波电路、陷波及电平抬高电路。 \n[0012] 所述带通滤波电路包括低通滤波电路、高通滤波电路；\n[0013] 所述低通滤波电路包括第一运算放大器、第二运算放大器；\n[0014] 所述高通滤波电路包括第三运算放大器；\n[0015] 所述主放大及滤波电路包括主放大电路、滤波电路；\n[0016] 所述主放大电路包括第四运算放大器；\n[0017] 所述滤波电路包括第五运算放大器；\n[0018] 所述陷波及电平抬高电路包括陷波电路、电平抬高电路；\n[0019] 所述陷波电路包括第六运算放大器、第七运算放大器；\n[0020] 所述电平抬高电路包括第八运算放大器。\n[0021] 所述电源模块的电压逆变器和电源稳压器的输入均为DC输入。\n[0022] 所述两个电极贴片分别连接2路心电导联的两路输入，2路心电导联的两路输出分别连接所述前置放大器的正输入端、负输入端；\n[0023] 所述前置放大器的输出与带通滤波电路的输入相连接；\n[0024] 所述带通滤波电路的输出与主放大及滤波电路的输入相连接；\n[0025] 所述主放大及滤波电路的输出与陷波及电平抬高电路的输入相连接；\n[0026] 所述陷波及电平抬高电路的输出连接到中央处理及收发模块的一个输入。\n[0027] 所述带通滤波电路的输入依次通过两个串联电阻与第一运算放大器的正输入端相连接，第一运算放大器的负输入端通过电阻接地，第一运算放大器的输出依次通过两个串联电阻与第二运算放大器的正输入端相连接，第二运算放大器的负输入端通过电阻接地，第二运算放大器的输出依次通过两个串联电容与第三运算放大器的正输入端相连接，第三运算放大器的负输入端通过电阻接地，第三运算放大器的输出作为带通滤波器的输出。\n[0028] 所述带通滤波器的输出与主放大及滤波电路的输入相连接，主放大及滤波电路的输入与第四运算放大器的正输入端相连接，第四运算放大器的负输入端通过电阻接地，第四运算放大器的输出通过电阻与第五运算放大器的正输入端相连接，第五运算放大器的负输入端通过电阻接地，第五运算放大器的输出作为主放大及滤波电路的输出。\n[0029] 所述主放大及滤波电路的输出与陷波及电平抬高电路的输入相连接，陷波及电平抬高电路的输入分别依次通过两个串联电阻、依次通过两个串联电容与第七运算放大器的正输入端相连接，第七运算放大器的负输入端与第七运算放大器的输出端相连接，第七运算放大器的输出还通过电阻与第八运算放大器的负输入端相连接，第八运算放大器的正输入端连接电位计的输出，电位计的两个输入端分别连接电源、地，第八运算放大器的输出作为陷波器及电平抬高电路的输出；第七运算放大器的输出还依次通过两个串联电阻接地，且这两个串联电阻的相连端与第六运算放大器的正输入端相连接，第六运算放大器的负输入端与第六运算放大器的输出端相连接，第六运算放大器的输出端还分别通过电容连接到第七运算放大器的正输入端连接的两个串联电阻的相连端、通过电阻连接到第七运算放大器的正输入端连接的两个串联电容的相连端。\n[0030] 所述加速度传感器的两个灵敏度控制端口分别通过电阻连接到中央处理及收发模块的两个输出上，加速度传感器X、Y、Z轴向的输出分别通过电阻与中央处理及收发模块三个模拟输入相连接。\n[0031] 中央处理及收发模块的无线接收及发送端口与T型天线的载波端相连接，中央处理及收发模块的正向射频信号端口及负向射频信号端口分别与T型天线两个振荡端相连接；\n[0032] 中央处理及收发模块的两个输出端还分别连接建立Zigbee网络连接成功指示灯、绑定请求成功指示灯。\n[0033] 本发明的有益效果：\n[0034] 1、将通用加速度传感器与单臂式心电信号结合在一起，同时通过对两种生理信号数据的分析，确定是否真正发生跌倒事件，从而提高了对跌倒事件识别的准确率；\n[0035] 2、对心电信号的采集不同于12导联、5导联、3导联的传统心电采集设备，在信号采集过程中只取监护对象的左手上臂不会对受监护对象的日常行为活动产生严格的限制；\n[0036] 3、本发明的跌倒检测仪体积小，重量轻，穿戴方便，使用时只要将跌倒检测仪通过袖带固定在左手上臂即可。\n附图说明\n[0037] 图1为跌倒检测系统的结构框图\n[0038] 图2 本发明的单臂式心电辅助跌倒检测仪的结构框图\n[0039] 图3为电源模块的电路图\n[0040] 图4为心电信号调理模块的前置放大器的电路图\n[0041] 图5为心电信号调理模块的带通滤波电路的电路图\n[0042] 图6为心电信号调理模块的主放大及滤波电路的电路图\n[0043] 图7为陷波器及电平抬高电路的电路图 \n[0044] 图8为加速度传感器的电路图\n[0045] 图9为中央处理及收发模块的电路图\n[0046] 图10为典型的人体的单臂式心电信号波形图\n[0047] 图11为人体处于平躺时的单臂式心电信号波形图\n[0048] 图12为人体处于站立时的单臂式心电信号波形图\n[0049] 图13 为人体在完成侧向摔倒时的3D加速度传感器的输出波形图\n[0050] 图14 为人体发生侧向摔倒时加速度传感器输出X、Z轴的加速度波形图[0051] 图15为人体在完成后仰摔倒时的3D加速度传感器的输出波形图\n[0052] 图16为人体发生后仰摔倒时加速度传感器输出X、Z轴的加速度波形图[0053] 图17为人体在完成蹲起时的3D加速度传感器的输出波形图\n[0054] 图18为人体在完成行走时的3D加速度传感器的输出波形图\n[0055] 图19为在人体左手上臂正确安放心电电极贴片的示意图\n[0056] 图20为在人体左手上臂正确佩戴本发明的心电辅助跌倒检测仪的示意图[0057] 图21为本发明的心电辅助跌倒检测仪的中央处理及收发模块的程序流程图。\n具体实施方式\n[0058] 下面结合附图对本做进一步详细描述。\n[0059] 本发明的单臂式心电辅助跌倒检测仪包括电源模块201、2路心电导联202、心电信号调理模块203、加速度传感器204、中央处理及收发模块205、两个电极贴片、T型天线，如图2所示。\n[0060] 所述电源模块201包括电压逆变器U0和电源稳压器U13，如图3所示；\n[0061] 所述心电信号调理模块203包括前置放大器U1、带通滤波电路、主放大及滤波电路、陷波及电平抬高电路，如图4、图5、图6、图7所示。\n[0062] 所述带通滤波电路包括低通滤波电路501、高通滤波电路502；\n[0063] 所述低通滤波电路501包括第一运算放大器U3、第二运算放大器U4；\n[0064] 所述高通滤波电路502包括第三运算放大器U2；\n[0065] 所述主放大及滤波电路包括主放大电路601、滤波电路602；\n[0066] 所述主放大电路601包括第四运算放大器U5；\n[0067] 所述滤波电路602包括第五运算放大器U6；\n[0068] 所述陷波及电平抬高电路包括陷波电路、电平抬高电路；\n[0069] 所述陷波电路701包括第六运算放大器U7、第七运算放大器U8；\n[0070] 所述电平抬高电路702包括第八运算放大器U9。\n[0071] 其中：电压逆变器选取型号为MAX828，电源稳压选取型号为AMS1117；\n[0072] 2路心电导联选取型号为TJ-ECG-0001；\n[0073] 前置放大器选取型号为AD620；\n[0074] 第一、第二、第三、第四、第五、第六、第七、第八运算放大器选取型号均为OP07；\n[0075] 加速度传感器选取型号为飞思卡尔公司的MMA7260；\n[0076] 中央处理及收发模块选取型号为TI公司的CC2430； \n[0077] T型天线为T型微带天线；\n[0078] 所述电源模块201的电压逆变器MAX828和电源稳压器AMS1117的输入均为4节\n5号电池6V DC，其输出分别为直流-6v 和3.3v ；上述±6v的直流电压作为电源分别连接到心电信号调理模块203中每一个运算放大器的正、负电源端VCC、VEE，3.3v的直流电压作为电源连接到加速度传感器MMA7260的电源端3VD3和中央处理及收发模块CC2430的电源端3VD3。\n[0079] 所述两个电极贴片分别连接2路心电导联202的两路输入，2路心电导联202的两路输出分别连接所述心电信号调理模块203的前置放大器U1的正输入端LH（引脚3）、负输入端RH（引脚2）；\n[0080] 所述前置放大器的输出OUT1与带通滤波电路的输入OUT1相连接；\n[0081] 所述带通滤波电路的输出OUT2与主放大及滤波电路的输入OUT2相连接；\n[0082] 所述主放大及滤波电路的输出OUT3与陷波及电平抬高电路的输入OUT3相连接；\n[0083] 所述陷波及电平抬高电路的输出ECG_OUT连接到中央处理及收发模块CC2430的输入ECG_OUT（P0_1）上。\n[0084] 如图5所示，所述带通滤波电路的输入OUT1依次通过两个串联电阻R2、R3与第一运算放大器U3的正输入端（引脚3）相连接，第一运算放大器U3的负输入端（引脚2）通过电阻R4接地，第一运算放大器U3的输出（引脚6）依次通过两个串联电阻R6、R7与第二运算放大器U4的正输入端（引脚3）相连接，第二运算放大器U4的负输入端（引脚2）通过电阻R8接地，第二运算放大器U4的输出（引脚6）依次通过两个串联电容C11、C12与第三运算放大器U2的正输入端（引脚3）相连接，第三运算放大器U2的负输入端（引脚2）通过电阻R12接地，第三运算放大器U2的输出（引脚6）作为带通滤波器的输出OUT2。\n[0085] 如图6所示，所述带通滤波器的输出OUT2与主放大及滤波电路的输入OUT2相连接，主放大及滤波电路的输入OUT2与第四运算放大器U5的正输入端（引脚3）相连接，第四运算放大器U5的负输入端（引脚2）通过电阻R16接地，第四运算放大器U5的输出（引脚6）通过电阻R18与第五运算放大器U6的正输入端（引脚3）相连接，第五运算放大器U6的负输入端（引脚2）通过电阻R19接地，第五运算放大器U6的输出（引脚6）作为主放大及滤波电路的输出OUT3。\n[0086] 如图7所示，所述主放大及滤波电路的输出OUT3与陷波及电平抬高电路的输入OUT3相连接，陷波及电平抬高电路的输入OUT3分别依次通过两个串联电阻R21、R22以及依次通过两个串联电容C22、C23与第七运算放大器U8的正输入端（引脚3）相连接，第七运算放大器U8的负输入端（引脚2）与第七运算放大器U8的输出端（引脚6）相连接，第七运算放大器U8的输出（引脚6）还通过电阻R32与第八运算放大器U9的负输入端相（引脚2）连接，第八运算放大器U9的正输入端（引脚3）连接电位计R37的输出，电位计R37的两个输入端分别连接电源VCC、地GND，第八运算放大器的输出ECG_out（引脚6）作为陷波及电平抬高电路的输出ECG_out；\n[0087] 第七运算放大器U8的输出还依次通过两个串联电阻R25、R24接地，且这两个串联电阻R25与R24的相接端与第六运算放大器U7的正输入端（引脚3）相连接，第六运算放大器U7的负输入端（引脚2）与第六运算放大器U7的输出端相连接，第六运算放大器U7的输出端（引脚6）还分别通过电容C24连接到第七运算放大器U8的正输入端（引脚3）连接的两个串联电阻R21与R22的相接端、通过电阻R23连接到第七运算放大器U8的正输入端（引脚3）连接的两个串联电容C22与C23的相连端。\n[0088] 如图8所示，所述加速度传感器MMA7260的两个灵敏度控制端口（引脚1、引脚2）分别通过电阻R26、R27连接到中央处理及收发模块CC2430的两个输出Gs1（P1_7）、Gs2（P1_6），加速度传感器MMA7260 的X、Y、Z轴向的输出分别通过电阻R29、R30、R31与中央处理及收发模块CC2430的三个模拟输入Xout_p00（P0_0）、Yout_p05（P0_5）、Zout_p07（P0_7）相连接。\n[0089] 中央处理及收发模块CC2430的无线接收及发送端口TXRX（引脚33）与T型微带天线的载波端相连接，中央处理及收发模块CC2430的正向射频信号端口RF_P(引脚32)及负向射频信号端口RF_N(引脚34)分别与T型微带天线两个振荡端相连接。\n[0090] 中央处理及收发模块CC2430的两个输出端LED1（P1_0）、LED2（P1_1）还分别连接建立网络连接成功指示灯LED1、绑定请求成功指示灯LED2。\n[0091] 如图1所示，整个跌倒检测系统包括：单臂式心电辅助跌倒检测仪101、系统控制中心102、短信猫（GSM modem）报警器103。\n[0092] 本发明的单臂式心电辅助跌倒检测仪的工作原理：\n[0093] 贴在人体上的两个采样心电电极贴片通过2路心电导联202将人体心电信号传送给心电调理电路203，最后得到的人体单臂式心电信号如图10所示。由于两个心电采样电极距离非常近，因此原始心电信号极其微弱，须通过图3中具有极高输入阻抗的前置放大器U1获取原始心电信号，前置放大器U1将原始心电信号经初步放大后的信号OUT1输入到图5中截止频率为10Hz的4阶低通滤波器501，滤除心电信号中包含的肌电噪音和50Hz工频干扰，再经过一个截止频率为0.2Hz 的高通滤波器502，滤除信号中有人体呼吸引起的低频噪音得到信号OUT2，OUT2经过主放大电路601对信号一次性放大一百零一倍，由于一次性放大一百零一倍，之前那些极小的500Hz 以上高频噪音也被同时放大，并对信号产生了严重的干扰，因此再将信号输入到一个截止频率为500Hz的低通滤波器602得到信号OUT3。\n经过前端的放大，信号OUT3中又引入了50Hz工频干扰，将信号OUT3输入到一级双T型50Hz陷波电路701。为了方便AD转换，最后将信号引入电平抬高电路702，将双极性信号转变成单极性的正电压信号ECG_out，最后将ECG_out信号输入到中央处理及无线收发模块205（CC2430）的输入端P0_1。\n[0094] 图4中的前置放大器AD620芯片的引脚1与引脚8的增益控制电阻R1 = 6.8K 决定电路的前置放大倍数为8.26；\n[0095] 图5是一个截止频率为10Hz 的切比雪夫4阶低通滤波器501和一个截止频率为\n0.2Hz 的2阶高通滤波器502；\n[0096] 其中4阶低通滤波器是由两个2阶低通滤波器级联而成，电阻R2，R3，R6，R7(R2=R3=R6=R7=15k)和电容C5，C6，C7，C8(C5=C6=C7=C8=1uf) 决定滤波截止频率为\n10Hz，同时每一级通过电阻R4，R12(R4=R12=10k)，R5，R12(R5=R12=15k)对信号放大2.5倍，两级级联后共同放大6.25倍。\n[0097] 其中2阶高通滤波器502的截止频率由电阻R2，R3(R2=R3=39k)和电容C11，C12(C11=C12=22uf)决定，同时通过电阻R12，R13(R12=R13=10k)对信号放大2倍。\n[0098] 图6中主放大及滤波电路是由主放大电路601和滤波电路602（低通）组成；\n[0099] 其中主放大电路601通过电阻R16(R16=10k)、R17(R17=1M)对信号放大101倍；\n[0100] 其 中 滤 波 电 路 602 的 截 止 频 率 为 500Hz， 由 电 阻 R18(R18= )，C21(C21=3.3uf)决定，同时通过电阻R19(R19=34k)、R20(R20=100k)对信号放大4倍。\n[0101] 图7中是一个双T型50Hz 陷波电路701和电平抬高电路702。\n[0102] 其中陷波电路701陷波频率为50Hz，由电阻R21，R22，R23(R21=R22=2R23=6.8k)和电容C22，C23，C24(C24=2C22=2C23=0.94uf)决定；\n[0103] 其中电平抬高电路602中第六运算放大器U7的正输入端（引脚3）连接电位计R37的输出，电位计R37的两端分别连接电源VCC和地GND，通过电位计R37的输出电压抬高输入信号的整体正压使其全部处于正电压的范围内，同时通过电阻R33 (R33=10K)和R33(R33=3.3k)，对输入信号幅值衰减3倍。经过多级滤波放大电路后，对原始心电信号总的增益为82.9dB。\n[0104] 图8中的加速度传感器MA7260有两个灵敏度控制端口（引脚1、引脚2）分别通过电阻R26、R27(R26=R27=0.561k)连接到中央处理及收发模块CC2430的两个输出Gs1（P1_7）、Gs2（P1_6）；在控制中，中央处理及收发模块CC2430的P1_7和P1_6这两个引脚同时输出1，选择加速度传感器MA7260最低的灵敏度档位200mv/g，加速度传感器MMA7260在X,Y,Z轴向上输出的加速度信号Xout、Yout、Zout分别经过一个RC(R=1k，C=0.1uf)低通滤波器去除由传感器内部时钟引起的高频噪音，最后得到的加速度信号Xout_p00、Yout_p05、Zout_p07送到中央处理及收发模块CC2430的三个模拟输入Xout_p00（P0_0）、Yout_p05（P0_5）、Zout_p07（P0_7）端。\n[0105] 图21为本发明的检测仪的固件程序流程图。\n[0106] 本发明的检测仪通过3D加速度传感器检测X,Y,Z轴向的加速度变化来初步判断人体实时的体位状况，并采用多级放大电路与多级模拟滤波电路对原始单臂心电信号放大\n82.7dB，同时滤除肌电干扰和50Hz工频干扰，得到实用的单臂式心电波形，并将该单臂式心电波形通过无线通讯Zigbee协议发送给系统控制中心，系统控制中心通过将人体处于平躺时的单臂式心电信号波形（图11）与人体处于站立时的单臂式心电信号波形（图12）进行对比分析，对人体是否跌倒进行辅助判断。\n[0107] 系统控制中心将加速度传感器采集数据与人体在跌倒事件发生前后的单臂式心电信号的形态进行对比分析相结合的方法如下：\n[0108] 根据采样得到的3D加速度数据和单臂式心电数据，跌倒检测识别算法分为两个步骤：\n[0109] 步骤一：对不同行为下的X、Z轴的加速度变化导致的电压峰峰值相加 ，其中 为X轴的加速度变化导致的电压峰峰值， 为Z轴的加速度变化导致的电压峰峰值，如图14、16所示，如果 ＞0.5的可初步判断发生摔倒事件。同时如果Z轴上的峰峰值大于X轴，如图13所示，即 ，则为侧摔。如果Z轴上的峰峰值小与X轴，如图15所示，即 ，则为发生后仰摔倒；\n[0110] 步骤二：初步判断发生摔倒事件后，检测单臂式心电信号P波与S波距离Dqs，如果Dqs＜100，如图11所示，人体处于平躺着的体位，则可确定发生摔倒事件；如果Dqs＞\n100，如图12所示，则人体仍然处于正常站立状态并没有跌倒。\n[0111] 根据以上两个步骤判定发生跌倒事件以后，系统控制中心会通过短信猫向监护对象的亲友发送报警短信，以便采取及时的救治措施。短信猫可以采用西门子公司的TC35 GSM Modem，采用一根USB转串口线将短信猫与系统控制中心的主机电脑相连，USB口连接电脑的U口，串口与短信猫相连。在使用时还需一张SIM卡来使短信猫加入GSM网络，才能正常发送手机短信给监护对象的亲友。\n[0112] 本发明的单臂式心电辅助跌倒检测仪使用方法及工作过程：\n[0113] 1、在左手上臂的肱二头肌和肘关节略上部分别选取一个合适的地方粘贴心电电极贴片1和心电电极贴片2，见图19；\n[0114] 2、将本发明的跌倒检测仪佩戴在监护对象的左手上臂，将2路心电导联与对应的电极贴片相连，见图20；\n[0115] 3、启动跌倒检测仪，并与系统控制中心建立ZigBee无线网络连接，并建立绑定机制；\n[0116] 4、跌倒检测仪开始实时采集人体的单臂式心电数据和加速度传感器数据；\n[0117] 5、将上一步采集到的人体生理数据通过ZigBee无线网络发送给系统控制中心；\n[0118] 6、系统控制中心存储并分析收到的数据，如果确定人体处于正常状况，则继续监控；如果确定人体发生跌倒事件，则驱动短信猫（GSM modem）报警器发送报警短信息给监护对象的亲友。