在人口老龄化的背景下，人们对健康的关注和投入不断增加。众所周知，生命体征数据是判断个人健康状况的重要依据，大量的生理指标能准确、直接地反映人健康状况。为了在家庭环境中监测健康状况，积极预防疾病的发生，需要收集各种生命体征数据。这也是促进健康管理智能化、实现健康老龄化的重要起点。

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近年来，生命体征监测的概念逐渐深入到非医学领域，各种生命体征监测产品不断涌现，PPG手环、ECG皮肤接触式生命体征传感设备早已屡见不鲜。使用捆绑和紧致的皮肤往往给人一种强烈的束缚感，特别是在睡眠监测中，捆绑甚至会改变用户的睡眠习惯，加重焦虑和不安，适得其反。因此，以BCG以毫米波雷达为代表的非接触式生命体征传感技术正逐渐走上历史舞台，成为数字健康管理的良方。

心冲击图概念（Ballistocardiography，BCG）最早提出于1877年，其本质是人体表面对外压力的微弱变化，这是心脏的力学特征。其医学价值曾与心电图学有关（ECG）相当。但由于测量不稳定、难度大等原因，逐渐被遗忘在实验室。但从本世纪初开始，BCG除了自身潜在的医疗价值和传感器技术进步等因素外，技术也成为国内外各大研究机构的研究热点，BCG自然契合物联网技术的特点，也让人对其综合价值有了新的期待。

一切都是健康监测器

BCG信号采集装置由传感器和许多信号调节电路组成。如果将高精度传感器隐藏在适当的重量秤、枕头、床垫、桌椅中，则可以不连接KEMET代理在不打扰用户正常工作和休息的情况下进行生命体征监测。这些过去常见的家庭日用品也可以在BCG在技术的加持下，它变成了高精度 生命健康监测仪。

科学已经证明，心脏在搏动过程中可以引起一系列相应的周期性运动和振动，这些信号通过传感器电路耦合，然后通过差分前放大电路、多级放大电路、隔离电路、沉降电路、过滤电路，最终可以得到有价值的分析BCG信号。BCG信号本身很弱，容易受到呼吸、身体运动和工频噪声的干扰。导致直接测量BCG信号往往淹没在噪声中，无法获得心率、呼吸等生理特征信息。有效识别BCG为了有效还原信号，还需要降噪信号BCG信号特征。小波变换法是目前常用的降噪方法。在压电传感器和信号调节电路的处理、转换和降噪过程中，BCG信号转换为毫伏级可识别的电压信号，最后将处理后的信号从芯片完成模数转换，并在相关处理器的帮助下进行BCG显示端显示信号值，便于后续计算、分析和评估。

以压电被动传感技术为核心BCG传感设备能准确感知静息或睡眠场景下人体的心脏和呼吸胸腹振动，测量心搏间期、呼吸等重要生命体征信号。借助心搏间期和呼吸波动特征的提取和建模技术，还可以实现非接触场景中阻塞性和中枢性睡眠呼吸暂停的检测，真正提前计划，在疾病发生前实时监测健康状况。

毫米波雷达磨刀霍霍

除了BCG此外，毫米波雷达还可用作监测人们健康状况的非接触式生命体征传感技术。毫米波雷达的工作原理是向外界发射电磁波，路径中的任何物体都会反射信号。雷达系统可以通过捕获和处理反射信号来确定物体的距离、速度和角度。由于波长短，毫米波雷达的精度极高，可以检测到由呼吸和心跳引起的人体微动等亚毫米级微动作。更重要的是，毫米波雷达特别适合在对隐私要求较高的家庭环境中使用，因为它不会收集任何敏感数据，如图像信息。该技术路线灵敏度高，非接触式，抗干扰性强，不侵犯隐私，在家庭健康监测、智能健康等市场具有广阔的应用前景。

基于毫米波雷达的生命体征监测解决方案体征监测解决方案。该解决方案可集成在床头灯中，使用内置毫米波雷达检测呼吸、心跳、打鼾等生命体征，可广泛应用于婴儿监测、睡眠质量监测、老年护理等场景。安富利设计的生命体征监测解决方案配备了英飞凌毫米波雷达、恩智浦微控器等核心设备，性能高，功耗低。未来，安富利将充分发挥自身优势，积极参与产业链上下游深度合作，与行业合作伙伴合作，为智能健康医疗事业的发展做出更大贡献。

医疗物联网“神经末梢”

在医疗监测产品中，各种监测仪器随处可见，但大型医疗设备的应用场景太多，无法触及，为家用生命体征传感设备提供了足够的发展空间。而在5G、在人工智能等相关技术的支持下，家用非接触式生命体征传感设备有望成为医疗物联网的神经末梢这将使成千上万的用户建立个性化的健康模个性化的健康模式，实现全生命周期的健康管理。而类似BCG基于毫米波雷达的健康状态监测设备和其他无感知、轻管理的终端产品，也必将在未来的智能传感、智能生活和智能医疗浪潮中占据一席之地。