THIẾT BỊ THEO DÕI TRẠNG THÁI CON NGƯỜI (có code và sơ đồ mạch)

THIẾT BỊ THEO DÕI TRẠNG THÁI CON
NGƯỜI


MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ.............................................................................................IV
DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU..........................................................................................V
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT.....................................................................................VI
CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI......................................................................................1
1.1 GIỚI THIỆU

1

1.2 CẢM BIẾN GIA TỐC

1

1.3 PHÁT TRIỂN THIẾT BỊ

2

1.3.1 Step Counter..............................................................................................................2
1.3.2 Smart Watch...............................................................................................................2
1.4 PHÂN LOẠI TÍN HIỆU

3

1.4.1 Giải thuật K-Means...................................................................................................3
1.4.2 Cây quyết định (Decision Tree).................................................................................5
CHƯƠNG 2. SƠ ĐỒ KHỐI VÀ MẠCH NGUYÊN LY.....................................................9
2.1 SƠ ĐỒ KHỐI MẠCH

9

2.2 SƠ ĐỒ NGUYÊN LÝ

10

2.3 SƠ ĐỒ GIẢI THUẬT

10

2.4 MỘT SỐ LINH KIỆN CHÍNH ĐƯỢC SỬ DỤNG TRONG MẠCH

11

2.4.1 Board Arduino UNO R3...........................................................................................11
2.4.2 Module Bluetooth HC-05.........................................................................................12
2.4.3 Cảm biến gia tốc MPU 6050...................................................................................13
CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN...................................................................16
3.1 TIỀN SỬ LÝ

16

3.1.1 Raw value................................................................................................................16
3.1.2 Calibration...............................................................................................................16
3.1.3 Filter........................................................................................................................18
CHƯƠNG 4. THI CÔNG PHẦN CỨNG............................................................................22


4.1 YÊU CẦU THI CÔNG

22

4.2 MẠCH NGUYÊN LÝ

22

4.3 SƠ ĐỒ MẠCH IN

23

4.4 KẾT QUẢ THI CÔNG

23

4.4.1 Kết quả.....................................................................................................................23
4.4.2 Mô hình....................................................................................................................24
CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN.....................................................................................................25
5.1 KẾT LUẬN

25

5.2 ƯU NHƯỢC ĐIỂM CỦA MẠCH

25

5.3 HƯỚNG PHÁT TRIỂN:

25

TÀI LIỆU THAM KHẢO....................................................................................................27
PHỤ LỤC A............................................................................................................................28


DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ


DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU


DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

I2C

Inter-Integrated Circuit


ĐỒ ÁN 3
Trang 1/31

CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
1.1 Giới thiệu
Một phân tích mới từ các nhà khoa học Mỹ hướng vào hiệu quả của thiết bị theo
dõi sức khỏe. Kết quả cho thấy đa số thiết bị đạt được thông số chính xác, khả năng
tự theo dõi và những lời khuyên từ các ứng dụng đi kèm tương tự các chuyên gia
sức khỏe khuyến cáo. Ngoài ra, các nhà khoa học nhận thấy thiết bị hữu ích trong
các trường hợp bệnh nhân vừa xuất viện cần theo dõi mức độ hồi phục, chất lượng
cuộc sống và nhất là các dữ liệu lưu lại có thể giúp hỗ trợ đánh giá những nguy cơ
của bệnh nhân.
Tuy nhiên, họ cũng lưu ý những hạn chế khi sử dụng là thiết bị không thể theo

dõi sát như những lời động viên tích cực của chuyên gia sức khỏe được. Hiệu quả
của thiết bị cũng sẽ khác nhau tùy thuộc khả năng sử dụng của người dùng.
1.2 Cảm biến gia tốc
Chúng ta nghe nói rất nhiều về cảm biến gia tốc, gia tốc kế,… đặc biệt là trên
các smartphone, smartband luôn được quảng cáo là “tích hợp cảm biến gia tốc 3
trục”,.. nhưng nếu như ngoài chuyên môn thì chúng ta không thể hình dung được nó
là cái gì, đo đạc cái gì và mang lại được những giá trị có ích gì khi ứng dụng nó.
Với sự phát triển của khoa học công nghệ hiện nay thì các thiết bị thông minh dần
được tích hợp cảm biến gia tốc để theo dõi, phát hiện những thay đổi, rung động
nhỏ nhất của cơ thể, thiết bị cũng như là sự rung động của trái đất.
Gia tốc là đại lượng vật lý đặc trưng cho sự thay đổi của vận tốc theo thời gian.
Nó là một trong những đại lượng cơ bản dùng để mô tả chuyển động.
Yếu tố dùng để đo rung động là gia tốc, đơn vị tính trong hệ SI là m/s 2. Thỉnh
thoảng nó được sử dụng bởi đơn vị gia tốc trọng trường phi SI như [g] (1g khoảng
9.81m/s2).

Thiết bị theo dõi trạng thái con người

SVTH: Nguyễn Đình Thế


ĐỒ ÁN 3
Trang 2/31

1.3 Phát triển thiết bi
1.3.1 Step Counter
Để theo dõi quá trình đi bộ hoặc chạy để giảm béo và rèn luyện sức khỏe, người
ta dùng một loại đồng hồ đếm số bước và tính toán lượng calori tiêu thụ.
Đây là một ứng dụng trên điện thoại sử dụng gia tốc kế đã được tích hợp trong
điện thoại sẽ giúp bạn biết được rất nhiều thông tin hữu ích có liên quan đến việc đi

bộ thể dục hàng ngày của bạn, chẳng hạn như tổng số bước đi (Step Count), tổng
năng lượng tiêu hao (Energy), quãng đường mà bạn đã đi (Distance) và tổng thời
gian đi (Step Time). Ngoài ra, nó còn lưu lại tất cả các kết quả của những ngày
trước đó để bạn có thể so sánh. Với Step Counter, bạn đã có thêm một công cụ hay
để tự cải thiện sức khỏe của mình thông qua việc rèn luyện thể chất.
Nguyên lý hoạt động của Step Counter cũng không quá phức tạp. Mọi bước đi
của bạn sẽ được đếm bằng cách phân tích xuất lượng từ gia tốc kế của chiếc điện
thoại di động. Tất cả những gì mà bạn cần làm chỉ là luôn nhớ mang theo điện thoại
bên người và đặt nó ở những nơi dễ ghi nhận chuyển động nhất, chẳng hạn như
trong túi quần, trong bóp đeo được kẹp vào thắt lưng hay đặt trong giỏ rồi mang
trên vai.
1.3.2 Smart Watch
Đồng hồ thông minh hay là smartwatch là đồng hồ đeo tay vi tính hóa với chức
năng như tăng cường thời gian duy trì và thường được so sánh với thiết bị kỹ thuật
số cá nhân. Trong khi những phiên bản đầu tiên có thể thực hiện những công việc
cơ bản như tính toán, dịch hay chơi trò chơi thì đồng hồ thông minh hiện đại là một
chiếc "máy tính đeo tay" hiệu quả.
Được tích hợp gia tốc kế giúp đồng hồ theo dõi trạng thái hoạt động của người
dùng, thu thập thông tin từ cảm biến sau đó được dụng cụ hay máy tính khác lấy dữ

Thiết bị theo dõi trạng thái con người

SVTH: Nguyễn Đình Thế


ĐỒ ÁN 3
Trang 3/31

liệu thông qua công nghê không dây như Bluetooth, Wi-Fi giúp giám sát người
dùng.

1.4 Phân loại tín hiệu
1.4.1 Giải thuật K-Means
K-Means là thuật toán rất quan trọng và được sử dụng phổ biến trong kỹ thuật
phân cụm. Tư tưởng chính của thuật toán K-Means là tìm cách phân nhóm các đối
tượng (objects) đã cho vào K cụm (K là số các cụm được xác đinh trước, K nguyên
dương) sao cho tổng bình phương khoảng cách giữa các đối tượng đến tâm nhóm
(centroid ) là nhỏ nhất.
Thuật toán K-Means được mô tả như sau:

Thuật toán K-Means thực hiện qua các bước chính sau:

Thiết bị theo dõi trạng thái con người

SVTH: Nguyễn Đình Thế


ĐỒ ÁN 3
Trang 4/31

1.

Chọn ngẫu nhiên K tâm (centroid) cho K cụm (cluster). Mỗi cụm được đại

diện bằng các tâm của cụm.
2. Tính khoảng cách giữa các đối tượng (objects) đến K tâm (thường dùng
khoảng cách Euclidean).
3. Nhóm các đối tượng vào nhóm gần nhất.
4.

Xác định lại tâm mới cho các nhóm.

5. Thực hiện lại bước 2 cho đến khi không có sự thay đổi nhóm nào của các
đối tượng.
Mô tả thuật toán:
Ý tưởng đơn giản nhất về cluster (cụm) là tập hợp các điểm ở gần nhau trong
một không gian nào đó (không gian này có thể có rất nhiều chiều trong trường hợp
thông tin về một điểm dữ liệu là rất lớn). Hình bên dưới là một ví dụ về 3 cụm dữ
liệu (từ giờ viết gọn là cluster).

Giả sử mỗi cluster có một điểm đại diện (center) màu vàng. Và những điểm
xung quanh mỗi center thuộc vào cùng nhóm với center đó. Một cách đơn giản
nhất, xét một điểm bất kỳ, ta xét xem điểm đó gần với center nào nhất thì nó thuộc
Thiết bị theo dõi trạng thái con người

SVTH: Nguyễn Đình Thế


ĐỒ ÁN 3
Trang 5/31

về cùng nhóm với center đó. Tới đây, chúng ta có một bài toán thú vị: Trên một
vùng biển hình vuông lớn có ba đảo hình vuông, tam giác, và tròn màu vàng như
hình trên. Một điểm trên biển được gọi là thuộc lãnh hải của một đảo nếu nó nằm
gần đảo này hơn so với hai đảo kia . Hãy xác định ranh giới lãnh hải của các đảo.
1.4.2 Cây quyết đinh (Decision Tree)
Cây quyết định (Decision Tree) là một trong những hình thức mô tả dữ liệu trực
quan nhất, dễ hiểu nhất đối với người dùng. Cấu trúc của một cây quyết định bao
gồm các nút và các nhánh. Nút dưới cùng được gọi là nút lá, trong mô hình phân
lớp dữ liệu chính là các giá trị của các nhãn lớp (gọi tắt là nhãn). Các nút khác nút lá
được gọi là các nút con, đây còn là các thuộc tính của tập dữ liệu, hiển nhiên các

thuộc tính này phải khác thuộc tính phân lớp. Mỗi một nhánh của cây xuất phát từ
một nút p nào đó ứng với một phép so sánh dựa trên miền giá trị của nút đó. Nút
đầu tiên được gọi là nút gốc của cây. Xem xét một ví dụ về một cây quyết định như

Thiết bị theo dõi trạng thái con người

SVTH: Nguyễn Đình Thế


ĐỒ ÁN 3
Trang 6/31

sau:

Từ bảng dữ liệu trên, ta xây dựng được cây quyết định như sau:

Thiết bị theo dõi trạng thái con người

SVTH: Nguyễn Đình Thế


ĐỒ ÁN 3
Trang 7/31

Cây quyết định của ví dụ trên có thể được giải thích như sau: các nút lá chứa các
giá trị của thuộc tính phân lớp (thuộc tính “Play”). Các nút con tương ứng với các
thuộc tính khác thuộc tính phân lớp; nút gốc cũng được xem như một nút con đặc
biệt, ở đây chính là thuộc tính “Outlook”. Các nhánh của cây từ một nút bất kỳ
tương đương một phép so sánh có thể là so sánh bằng, so sánh khác, lớn hơn nhỏ
hơn… nhưng kết quả các phép so sánh này bắt buộc phải thể hiện một giá trị logic

(Đúng hoặc Sai) dựa trên một giá trị nào đó của thuộc tính của nút. Lưu ý cây quyết
định trên không có sự tham gia của thuộc tính “thu nhập” trong thành phần cây, các
thuộc tính như vậy được gọi chung là các thuộc tính dư thừa bởi vì các thuộc tính
này không ảnh hưởng đến quá trình xây dựng mô hình của cây.
Các thuộc tính tham gia vào quá trình phân lớp thông thường có các giá trị liên tục
hay còn gọi là kiểu số (ordered or numeric values) hoặc kiểu rời rạc hay còn gọi là
kiểu dữ liệu phân loại (unordered or category values). Ví dụ kiểu dữ liệu lương biểu
diễn bằng số thực là kiểu dữ liệu liên tục, kiểu dữ liệu giới tính là kiểu dữ liệu rời
rạc (có thể rời rạc hóa thuộc tính giới tính một cách dễ dàng).

Thiết bị theo dõi trạng thái con người

SVTH: Nguyễn Đình Thế


ĐỒ ÁN 3
Trang 8/31

 Chiến lược cơ bản để xây dựng cây quyết đinh
Bắt đầu từ nút đơn biểu diễn tất cả các mẫu:
• Nếu các mẫu thuộc về cùng một lớp, nút trở thành nút lá và được gán nhãn
bằng lớp đó.
• Ngược lại, dùng độ đo thuộc tính để chọn thuộc tính sẽ phân tách tốt nhất các
mẫu vào các lớp.
• Một nhánh được tạo cho từng giá trị của thuộc tính được chọn và các mẫu
đượcc phân hoạch theo.
• Dùng đệ quy cùng một quá trình để tạo cây quyết định.
• Tiến trình kết thúc chỉ khi bất kỳ điều kiện nào sau đây là đúng.
− Tất cả các mẫu cho một nút cho trƣớc đều thuộc về cùng một lớp.
− Không còn thuộc tính nào mà mẫu có thể dựa vào để phân hoạch xa hơn.

− Không còn mẫu nào cho nhánh.
Tuy nhiên, nếu không chọn được thuộc tính phân lớp hợp lý tại mỗi nút, ta sẽ tạo ca
cây rất phức tạp, ví dụ như cây dưới đây:

Thiết bị theo dõi trạng thái con người

SVTH: Nguyễn Đình Thế


ĐỒ ÁN 3
Trang 9/31

CHƯƠNG 2. SƠ ĐỒ KHỐI VÀ MẠCH NGUYÊN LY
2.1 Sơ đồ khối mạch

Khối Cảm
Biến

Khối
Nguồn

Khối Xư

Giao

Lí

tiếp

TX

Bluetooth

Khối Xư
Lí Matlab

Serial
Khối
Bluetooth
Hình 2-1: Sơ đồ khối toàn mạch

− Khối nguồn sử dụng pin để cấp nguồn cho mạch hoạt động.
− Khối cảm biến sử dụng cảm biến gia tốc MPU-6050 thu nhận tín hiệu từ
người dùng.
− Khối xử lí sử dụng chip ATMega 328 xử lí tín hiệu thu nhận được.
− Khối Bluetooth truyền tín hiệu qua lại giữa vi xử lý và máy tính.
− Khối Matlab nhận giá trị từ vi xử lí thông qua giao thức không dây
Bluetooth. Tại đây số liệu sẽ được phân tích cũng như xử lý và theo dõi.

Thiết bị theo dõi trạng thái con người

SVTH: Nguyễn Đình Thế


ĐỒ ÁN 3
Trang 10/31

2.2 Sơ đồ nguyên ly

Hình 2-2: Sơ đồ nguyên ly

Kết nối Arduino với Bluetooth và cảm biến gia tốc MPU-6050 như hình để thu
nhận tín hiệu cảm biến.
2.3 Sơ đồ giải thuật
Giải thuật phát hiện và theo dõi đa chuyển động MPU-6050

Hình 2-3: Sơ đồ giải thuật

Thiết bị theo dõi trạng thái con người

SVTH: Nguyễn Đình Thế


ĐỒ ÁN 3
Trang 11/31

Giải thích lưu đồ:
Bắt đầu thì thiết bị sẽ được gắn lên người dùng. Sau khi kích hoạt và hoạt
động, thiết bị sẽ gửi giá trị về máy tính. Tại đây, các giá trị sẽ được xử lý, phát hiện
và phân loại các hoạt động.

2.4 Một số linh kiện chính được sư dụng trong mạch
2.4.1 Board Arduino UNO R3
Giới thiệu về Board Arduino Uno R3

Hình 2-4: Board Arduino UNO R3.[1]

 Lập trình cho Arduino

Thiết bị theo dõi trạng thái con người

SVTH: Nguyễn Đình Thế


ĐỒ ÁN 3
Trang 12/31

Hình 2-5: Giao diện phần mềm viết code Arduino.[2]

2.4.2 Module Bluetooth HC-05
Bluetooth là chuẩn truyền thông không dây để trao đổi dữ liệu ở khoảng cách
ngắn. Chuẩn truyền thông này sử dụng sóng radio ngắn (UHF radio) trong dải tần
số ISM (2.4 tới 2.485GHz). Khoảng cách truyền của module này vào khoảng 10m.
Module Bluetooth HC-05 được thiết kế dựa trên chip BC417. Con chip này sử
dụng bộ nhớ flash ngoài 8Mbit. Việc sử dụng module này đơn giản bởi nhà sản xuất
đã tích hợp mọi thứ cho bạn trên module HC-05.

Thiết bị theo dõi trạng thái con người

SVTH: Nguyễn Đình Thế


ĐỒ ÁN 3
Trang 13/31

Hình 2-6:Hình ảnh Bluetooth HC-05[3]

 Sơ đồ chân HC-05 gồm có:
KEY: Chân chọn chế độ hoạt động AT Mode hoặc Data Mode.
VCC: Chân cấp nguồn từ 3.6V đến 6V.
GND: Nối với chân nguồn GND.

TXD, RND: Đây là hai chân UART để giao tiếp module.
2.4.3 Cảm biến gia tốc MPU 6050
MPU-6050 là cảm biến của hãng InvenSense. MPU-6050 là một trong những
giải pháp cảm biến chuyển động đầu tiên trên thế giới có tới 6 (mở rộng tới 9) trục
cảm biến tích hợp trong 1 chip duy nhất.
MPU-6050 sử dụng công nghệ độc quyền MotionFusion của InvenSense có thể
chạy trên các thiết bị di động, tay điều khiển...

Thiết bị theo dõi trạng thái con người

SVTH: Nguyễn Đình Thế


ĐỒ ÁN 3
Trang 14/31

Hình 2-7: Hình ảnh Module MPU-6050[4]

MPU-6050 tích hợp 6 trục cảm biến bao gồm:
− Con quay hồi chuyển 3 trục (3-axis MEMS gyroscope).
−

Cảm biến gia tốc 3 chiều (3-axis MEMS accelerometer).

Ngoài ra, MPU-6050 còn có 1 đơn vị tăng tốc phần cứng chuyên xử lý tín
hiệu (Digital Motion Processor - DSP) do cảm biến thu thập và thực hiện các
tính toán cần thiết.
MPU-6050 có thể kết hợp với cảm biến từ trường (bên ngoài) để tạo thành
bộ cảm biến 9 góc đầy đủ thông qua giao tiếp I2C.
Các cảm biến bên trong MPU-6050 sử dụng bộ chuyển đổi tương tự - số

(Anolog to Digital Converter - ADC) 16-bit cho ra kết quả chi tiết về góc quay,
tọa độ... Với 16-bit bạn sẽ có 2^16 = 65536 giá trị cho 1 cảm biến.
Tùy thuộc vào yêu cầu của bạn, cảm biến MPU-6050 có thể hoạt động ở chế
độ tốc độ xử lý cao hoặc chế độ đo góc quay chính xác (chậm hơn). MPU-6050
có khả năng đo ở phạm vi:
− Con quay hồi chuyển: ± 250 500 1000 2000dps
− Gia tốc: ± 2 ± 4 ± 8 ± 16g
Hơn nữa, MPU-6050 có sẵn bộ đệm dữ liệu 1024 byte cho phép vi điều khiển
phát lệnh cho cảm biến, và nhận về dữ liệu sau khi MPU-6050 tính toán xong.
 Các lấy dữ liệu từ cảm biến

Thiết bị theo dõi trạng thái con người

SVTH: Nguyễn Đình Thế


ĐỒ ÁN 3
Trang 15/31

MPU6050 chỉ hỗ trợ chuẩn giao tiếp I2C để xuất giá trị đo sang thiết bị
khác (Master) hoặc chính nó lại là nơi xử lý, lưu trữ tín hiệu từ các thiết bị khác kết
nối vào. Đầu tiên ta cần nắm được Protocol của chuẩn I2C.

Slaver Address của MPU6050 mặc định là 0x68 = 0b1101000
Quá trình truyền hoặc nhận dữ liệu được bắt đầu khi có tín hiệu “Start” và kết thúc
bởi tín hiệu “Stop
i2c_start();
i2c_stop();
Một khi đã có điều kiện “start” thì Master phải truyền địa chỉ của thanh ghi cần tác
động và hành động tương ứng(read/write )

Đối với MPU6050 quy luật truyền do nhà sản xuất đưa ra:
Quá trình đưa dữ liệu từ vi điều khiển xuống cảm biến (chính là việc cài đặt cấu
hình cho cảm biến) Write:

Thiết bị theo dõi trạng thái con người

SVTH: Nguyễn Đình Thế


ĐỒ ÁN 3
Trang 16/31

CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN
3.1 Tiền sư ly
3.1.1 Raw value
Đồ thị phân loại một số hoạt động cơ bản

Hình 3-1: Dạng sóng một số hoạt động cơ bản

3.1.2 Calibration
Calibration (Hiệu chuẩn) trong công nghệ đo lường và đo lường là việc so sánh
đo lường giá trị thực hiện bởi một thiết bị theo thử nghiệm với những người của
một tiêu chuẩn hiệu chuẩn chính xác được biết đến. Tiêu chuẩn như vậy có thể là
một thiết bị đo lường khác về độ chính xác đã biết, một thiết bị tạo ra số lượng phải
được đo như điện áp hoặc vật thể vật lý, chẳng hạn như thước đo mét.
Kết quả của việc so sánh có thể dẫn đến không có lỗi đáng kể nào được ghi nhận
trên thiết bị được thử, một lỗi quan trọng được ghi nhận nhưng không có sự điều

Thiết bị theo dõi trạng thái con người

SVTH: Nguyễn Đình Thế


ĐỒ ÁN 3
Trang 17/31

chỉnh nào được thực hiện hoặc một sự điều chỉnh để sửa lỗi đến mức chấp nhận
được. Nghiêm ngặt, hiệu chuẩn hạn chỉ có nghĩa là hành động so sánh và không bao
gồm bất kỳ sự điều chỉnh nào tiếp theo.

Hình 3-2: Giá tri chuẩn khi nằm yên của trục ax.

Hình 3-3: Giá tri chuẩn khi nằm yên của trục ay.

Thiết bị theo dõi trạng thái con người

SVTH: Nguyễn Đình Thế


ĐỒ ÁN 3
Trang 18/31

Hình 3-4: Giá tri chuẩn khi nằm yên của trục az.

Khi nằm ở chế độ cân bằng một trục của gia tốc sẽ ở mức 1g (g = 9.8m/s 2) còn 2
trục còn lại sẽ có giá trị xấp xỉ bằng 0. Cảm biến có độ nhạy rất cao và tay cầm cũng
như khi đo đạt luôn xảy ra rung động dù là nhỏ nhất nên giá trị các trục cũng nằm ở
mức tương đối chính xác và thướng có hiện tượng gợn sóng nhỏ.
Sau khi hiệu chỉnh biết được giá trị các trục sau khi đã kiểm tra ta tiến hành thu
thập dữ liệu và phân tích các hoạt động.

3.1.3 Filter
Lọc tín hiệu là quá trình xử lý tín hiệu thu nhận được, loại bỏ các tạp âm, các
nhiễu ảnh hưởng đến việc quan sát, đánh giá và nhận xét về tín hiệu. Việc lọc tín
hiệu quyết định quan trọng tới chất lượng tín hiệu cũng như độ chính xác, đáng tin
cậy của tin tức.
Tín hiệu gốc thu thập được từ cảm biến:

Thiết bị theo dõi trạng thái con người

SVTH: Nguyễn Đình Thế


ĐỒ ÁN 3
Trang 19/31

Hình 3-5: Dạng sóng các hoạt động thu nhận được từ cảm biến .

Tín hiệu ở đây là dạng sóng đặc trưng cho các hoạt động mà chủ thể đã hoạt
động. Cảm biến thu nhận các giá trị chuyển động và mô tả lại thông qua dạng sóng.
Để nhận xét một
Phổ tần số của tín hiệu thu nhận được trước khi qua bộ lọc

Thiết bị theo dõi trạng thái con người

SVTH: Nguyễn Đình Thế