1.3、藍牙4.0模塊——CC2540

數據傳輸模塊采用的是藍牙4.0技術，它將傳統藍牙，高速藍牙和低功耗藍牙三種規范結合在一起，其中藍牙4.0技術最大的特點是運行功耗和待機功耗特別低，一顆CR2025電池可以供BLE4.0設備使用1年之久。本系統采用德州儀器CC25402.4GHz功率藍牙系統單晶片，內部嵌入了一顆增強的8051內核，32MHz的運行速率，8KB的RAM以及高達256KB的FLASH，可以實現單片機和手機數據傳輸功能。

2、跌倒檢測算法

2.1、算法設計

跌倒是指突發、不自主的、非故意的體位改變，倒在地上或更低的平面上。人體在跌倒瞬間，身體的加速度和角度在水平和垂直方向都會發生巨大的變化。人體的日常生活活動有很多種，為簡化問題，我們主要考慮以下幾種形式：①走路、②起立坐下、③跑、④上下樓梯、⑤原地跳、⑥彎腰，這些也最容易和跌倒行為混淆。本文研究如何有效地將人體跌到行為與日常活動區分開來。

跌倒裝置的安裝位置也很重要，它影響整個系統設計的穩定性和可靠性。實驗顯示本裝置配戴在腰部最合適，因為腰部活動范圍和頻率比較小，而手部和上肢活動范圍較大，且腰部舒適度比較好，方便檢測。同時在該系統中，人體的三維空間姿態如圖3所示，向右為X軸，向上為Z軸，垂直與紙面向外為Y軸。

圖3 ?人體三維空間姿態

設X軸方向的加速度為ax，Y軸方向的加速度為ay，Z軸方向的加速度為az，則合加速度為a=ax+ay+az，為：

SVM表示人體加速度向量幅值，是區分人體運動狀態的重要參數，SVM越小，人體運動越平緩，SVM越大，人體運動越激。當人體跌倒時，人體和地面接觸有一個撞擊階段，此時加速度會達到峰值，比一般的行為更加明顯，因此可以用閾值法來判斷跌倒的發生。

從圖5向后跌倒三軸合加速度曲線可以看出，老人跌倒在撞擊地面階段合加速度值達到峰值3g并在跌倒后合加速度值又迅速回落到1g。較之于圖5日常行為的合加速度曲線發現：坐下起立、走路、上下樓梯、彎腰的合加速度最大不超過2g；跑步和原地跳的合加速度比較大，最高接近3g。

圖5 ?向后跌倒合加速度曲線

為了設定閾值的大小來區分跌倒和ADL行為，設置判定閾值TH1為2.5g，這樣大部分ADL行為都可以分辨出來，所以當SVM》TH1時，可以設定為疑似跌倒。然而跑步和跳的運動幅度較大，其合加速度幅值和跌倒的合加速度相似，兩者容易混淆。故采用單一的和加速度閾值判斷具有單一性。為提高檢測精度，降低誤判率，引入陀螺儀的角度參數作為二次判斷。