本实用新型公开一种可穿戴的人体舒适度监测装置，包括电源处理单元、人体生理参数采集单元、环境参数采集单元、微处理器单元、蓝牙通信单元、语音播报单元和视屏显示单元；电源处理单元分别与人体生理参数采集单元、环境参数采集单元、微处理器单元、蓝牙通信单元、语音播报单元和视屏显示单元连接且为各单元提供电源；微处理器单元分别与人体生理参数采集单元、环境参数采集单元、蓝牙通信单元、语音播报单元和视屏显示单元连接。本实用新型通过对人体生理参数、环境参数及个体特征值进行分析，为使用者提供适合的建议，该装置能够根据监测结

本项目开发质量体积小、续航时间长、循环寿命高、安全性好、更适合柔性穿戴应用的新型全固态锂硫电池系统。该电池系统充分结合锂硫电池的高容量特性和全固态电池的高安全特性，在性能上具有显著的优势

本发明公开了一种可穿戴式助力外骨骼下肢机构的控制方法，该方法首先通过实时控制器检测到脚底压力传感器信号，并判断助力外骨骼下肢机构是处于摆动还是支撑状态，根据所处的状态选择采集腰部上或小腿上的多维力传感器的信号；实时控制器将多维力传感器接触点的力转换为该点期望的速度，通过运算进而得出髋关节和膝关节的期望角度；实时控制器通过采集运算旋转编码器的角度信息，输出控制电液伺服阀的电压信号；伺服阀放大板将该电压信号转化为电液伺服阀的电流信号；电液伺服阀根据电流信号的大小，实现对流入液压缸流量的控制，进而实现液压缸活塞位置的控制；本发明在人机间交互问题上有效、可靠，并具有对人体运动意图快速响应的特点。

本发明公开了一种可穿戴式上肢康复训练机器人装置，包括肩关节、上臂、肘关节、前臂、腕关节和手掌。本发明机器人装置有 8个自由度，用来模拟人的上肢关节自由度，康复训练中能够提供较多的活动度，使人体上肢的主要关节都能得到辅助训练；采用可穿戴式结构，结构简单，重量轻，能穿着于患者身上，舒适性好，并且直接作用于患肢，因此训练的针对性强，效果好。多自由度的结构设计，可以满足多种控制方式，可以辅助患肢进行单关节运动和多关节复合运动的康复训练，达到辅助完成患者的日常生活需要的目的。

本发明公开了一种可穿戴式助力外骨骼上肢机构的控制方法，该方法包括以下步骤：(1)该方法首先采集小臂上的多维力传感器的信号；(2)实时控制器将多维力传感器接触点的力转换为该点期望的速度，通过运算进而得出肩关节和肘关节的期望角度；(3)实时控制器根据PID算法，运算并输出控制电机的电压信号；电机驱动器将该电压信号转化为控制电机的电流信号；大臂电机和小臂电机根据电流信号的大小，实现对肩关节和肘关节运动角度的控制，进而实现上肢大小臂位置的控制；本发明在人机间交互问题上有效、可靠，并具有对人体运动意图快速响应的特点。

心血管疾病是威胁人类健康的重要杀手。我国心血管病患者已达到 2.9 亿人，心血管病 死亡占城乡居民总死亡原因的首位。中国已步入老龄化社会，2050 年，老龄化水平将达到 30%以上。老年人群体作为心血管疾病的多发群体，面向老年人的心血管病管理和治疗已成为不可回避的一个重要社会问题。实现老年人群体等重点人群心血管健康的长时程监护，从而早预防、早发现、早治疗，已经成为医疗服务的重点。 基于长时程医疗数据的临床心电智能检测平台是推动心血管疾病科学防治和管理升级 的关键技术。近年来，众多医疗设备厂商在可穿戴设备领域大力投入，所研发可穿戴设备可 实现用户心电图等生理健康数据的长时程监测，弥补了医院测量心电图的短时性。本课题中， 基于人工智能算法研发心血管疾病智能诊断系统，将可穿戴设备、移动终端、云端服务器所 实现自动诊断结果与专家诊断结果有机结合起来，实现心电疾病诊断智能化。长时程临床心 电智能检测平台的建立，利用可穿戴设备实现了对用户身体状况的长时程监测和异常筛查， 可有效推动心血管疾病健康管理模式建立。 北京清华长庚医院心内科张萍教授团队在正常和疾病心电数据库有长期的积累，曾负责十二五国家科技支撑计划《基层心电监护产品应用评价研究》，在心电监护产品评价和推广 应用方面积累了丰富的经验，在本项目中提供了医疗级心电测试数据库，与清华大学王贵锦 副教授一起搭建了医生在环并不断反馈的心电智能检测平台，同时，北京清华长庚医院作为 北京市昌平区远程诊断管理中心，为未来心电产品的推广应用和心电智能诊断的评测提供了 良好的平台。清华大学电子工程系王贵锦老师团队在低功耗硬件设计、生理大数据分析、心 电智能算法研究领域有着长期的积累。团队在国内外顶级期刊会议上发表文章百余篇，其中 SCI 文章 40 余篇，发明专利授权近 20 项。团队基于人工智能算法开展心血管疾病智能诊断 研究，在多种心电疾病诊断中达到世界先进水平。 团队所研发临床长时程心电智能检测平台特点如下： l 实现长时程心电数据的展示、查询、关键指标计算等功能； l 基于医疗大数据和人工智能技术，实现室性早搏、房性早搏、T 波改变、ST 段改 变、早复极图形改变、心房颤动等 10 余种常见心电术语的智能诊断，准确度高； l 建立心电诊断术语工程化分级体系，实现医学和工程科学高效结合； l 建立心电图规范化数据库，为医学研究创造基础。 团队所研发的手持式可穿戴心电智能检测平台特点如下： l 实现了院外心电数据的测量和采集 l 基于手持式单导联设备和人工智能技术，实现了心房颤动的院外筛查和诊断

项目成果/简介:心血管疾病是威胁人类健康的重要杀手。我国心血管病患者已达到 2.9 亿人，心血管病 死亡占城乡居民总死亡原因的首位。中国已步入老龄化社会，2050 年，老龄化水平将达到 30%以上。老年人群体作为心血管疾病的多发群体，面向老年人的心血管病管理和治疗已成为不可回避的一个重要社会问题。实现老年人群体等重点人群心血管健康的长时程监护，从而早预防、早发现、早治疗，已经成为医疗服务的重点。

提出的磁颗粒镀层技术，有效解决了相变材料和磁性颗粒界面润湿难题。基于MTPCM，设计出高能效热电-高储热复合微供能系统，统筹兼顾了热电输出稳定性和最大化，证实了自供电温湿度无线传感系统持续工作的可行性。

本发明公开了一种基于可穿戴生理设备的睡眠阶段分类检测算法，包括以下步骤：获取多模态脑电生理信号；对多模态脑电生理信号依次执行滤波去除噪声和Z‑score归一化处理，得到预处理信号数据；对预处理后的信号数据通过反向传播算法和梯度下降优化实现，以交叉熵损失函数衡量生成信号与真实信号的差异，不断调整参数使生成信号更接近真实睡眠信号；构建一个与生成器具有相同的卷积单元形式的判别器，判别器与生成器构成生成对抗网络模型，自动调整调节参数，输出不同睡眠阶段的分类结果。本发明通过合理整合EEG和EOG等信号和GAN模型的应用，使模型能够学习到真实睡眠信号的分布并进行准确分类；提高分类的准确性和稳定。