人体生命体征安全传输与智能婴儿摇篮技术解析

### 人体生命体征安全传输与智能婴儿摇篮技术解析 #### 人体生命体征数据采集与加密传输 在实验中，为了获取人体生命体征数据，采用了自主开发的系统，以非侵入性的方式从健康志愿者身上收集了体温、心率和心电图（ECG）信号。整个过程严格遵循规范，在向志愿者详细解释操作流程并获得其知情同意后才进行测量。 从采集结果来看，所获得的心电图信号包含了必要的P - Q - R - S - T信息，这对于后续的医疗分析具有重要意义。同时，还分别记录了人体体温和心率，心率的测量时长为5分钟。 为了确保这些数据在公共网络传输过程中的安全性，利用了树莓派（Raspberry PI）作为雾计算设备，并结合AES加密算法对数据进行加密处理。具体操作步骤如下： 1. **数据存储**：使用Mobaxterm软件作为树莓派的终端，将采集到的三种不同传感器数据存储在一个名为Sensor_Data.csv的文件中。 2. **数据加密**：运用Python软件对AES算法进行编码，通过执行以下Python命令行对Sensor_Data.csv文件进行加密： ```python python encrypt.py -i /home/pi/Crypt/AES/Sensor_Data.csv -o /home/pi/Desktop/ -p iteee ``` 加密后，文件将转换为Sensor_Data.ssb格式，并使用给定的安全密码“iteee”进行保护。 3. **数据解密**：在需要使用原始数据时，可通过执行以下命令行进行解密： ```python python decrypt.py -i /home/pi/Desktop/Sensor_Data.ssb -p iteee ``` 只有输入正确的密码，才能成功解密出原始的Sensor_Data.csv文件。 以下是整个数据采集与加密传输的流程图： ```mermaid graph LR A[健康志愿者] --> B[采集生命体征数据] B --> C[存储为Sensor_Data.csv] C --> D[使用AES算法加密] D --> E[转换为Sensor_Data.ssb] E --> F[公共网络传输] F --> G[使用密码解密] G --> H[恢复为Sensor_Data.csv] ``` #### 智能婴儿摇篮的设计与功能 在当今社会，父母面临着工作和照顾婴儿的双重压力，传统的婴儿摇篮已无法满足现代育儿的需求。因此，提出了将传统摇篮转变为智能系统的理念，通过结合物联网（IoT）、嵌入式系统和云技术，旨在打造一个高效的儿童护理和管理系统。 1. **问题背景**：现代父母在婴儿出生后，往往难以兼顾工作