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- 經營業務
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主要經營 ADI、Altera、Xilinx、TI、ON、NXP、ST、Maxim、Vishay、Cypress、Micron、Infineon、Microchip、Toshiba、LEM、OMRON等世界知名廠家的大型集成電路。其中單片機、存儲器、邏輯電路、光電藕合器、穩壓電路、電源管理器、模擬信號器、傳感器、繼電器等，在庫存和銷售上都已具備和市場需求相一致的競爭優勢。特別是對已經和即將停產的偏冷門和緊缺器件有著快捷獨特的解決方案。我們本著＂品質為先、誠信經營＂的宗旨，保證所供產品均為原裝正品，并為廣大客戶提供一站式采購及免費技術支持服務。
- 經銷品牌
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- 公司動態 >> 可穿戴式智能醫療設備解決方案
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隨著技術的進步以及用戶需求的增加，可穿戴式智能設備將成為未來的一大科技趨勢，并向多樣化發展，涵蓋人們的社交生活、娛樂、保健、導航等方面。其中，健康管理無疑是需求最穩定、功能最具革命性的一種，尤其體現在醫療電子領域。有報告指出，2015年中國可穿戴便攜移動醫療設備市場規模將超過10億元，到2017年將接近50億元。
便攜式心電監測儀、便攜式血氧儀、智能手環等設備，通過手機、平板、PC等與終端設備無線對接的應用軟件，可以輕松實現個人的健康監控以及在線專業醫療的咨詢等功能。作為最早一批進入中國市場的電子元器件分銷商，世健準確判斷市場走向，堅持以持續技術創新為理念，重點關注醫療電子、藍牙技術、移動通信等應用于可穿戴式智能設備的領域，致力于提供高科技醫療設備研發和健康服務解決方案。
基于自身代理的產品線優勢，世健提供了一個可穿戴式智能醫療設備的完整解決方案，可以實現心率、血氧的監測，以及調整運動模式等功能。該方案在低功耗MCU上加入心率和血氧軟件算法后，通過對所吸收的兩種光譜的比率，將結果與已知飽和度數值表進行比較，從而得到數據，并通過藍牙將血氧、心率數值以及波形在智能手機上顯示(該方案主要包括血氧監測、心率監測、運動模式監測、USB充電電路保護、藍牙通訊等模塊)。
血氧模塊通過非介入方式測量血液中的含氧量，以完全飽和水平的百分比來衡量，即血氧飽和百分比。該測量基于血液中血紅蛋白的光吸收特性，在可見光譜和近紅外光譜內，含氧血紅蛋白(HbO2)與脫氧血紅蛋白(Hb)具有不同的吸收曲線。一個能夠響應紅光和紅外光的光電二極管接收光線，然后由一個跨導放大器產生與所接收光線強度成比例的電壓。血氧模塊需要重點關注低血流灌注、運動和皮膚濕度、雜散光干擾等問題。
可穿戴式智能醫療設備解決方案框圖
由于人體心電信號的頻譜范圍為0.05-l00Hz，心電信號非常微弱，只有0.05～5mV。所以，要求高的增益心電放大器在此頻率范圍內必須不失真地放大所檢測的各種心電信號。該方案心率信號監測基于ADI公司推出的低功耗、單導聯心率監護儀模擬前端(AFE)AD8232。AD8232集成了儀表放大器、增益放大器、基準電壓緩沖、驅動導聯前端基準緩沖、右腿驅動電路和關斷功能，可實現高共模抑制能力(80dB)，低輸入噪聲(20μVpp，從0.5至40Hz)，以及用戶可選的(交流或直流)導聯脫落檢測電路，快速恢復模式等。與同類解決方案相比，AD8232 AFE的尺寸縮小了一半，功耗降低多達20%。同樣，AD8232的超低功耗和電池直接供電方式讓便攜終端在集成心率監護儀上省去了功耗帶來的顧慮。
該方案集成一款超低功耗、3軸MEMS加速度計ADXL362。ADXL362擁有業界最低的工作電流，在100Hz輸出數據速率下，只需1.8μA電流，且其內置1024字節FIFO，可以配合血氧、血壓、心率、呼吸率等應用來一起監測用戶每天的運動和健康狀況和睡眠質量。用戶也可以通過三軸MEMS加速度計測量佩戴者在運動過程中的加速度變化，進而可判斷其身體姿態的變化以及是否發生跌倒。
新一代可穿戴式醫療設備設計中，嵌入式開發人員正承受著來自成本、尺寸、功耗和性能等多方面壓力。應對這一局面的解決方法是使用高集成度的混合信號MCU，極低功耗、小尺寸、高性價比MCU將為新一代便攜式醫療設備提供核心部件。按照方案實施的具體情況，必須要考慮的主要子系統包括傳感器、鋰電池充放電電路、鍵盤、按鈕、USB接口電路以及通訊接口等。世健代理的Microchip的dsPIC33系列單片機能夠優化方案的設計，并降低功耗和成本。
可穿戴式智能醫療設備的USB端口可能被用為鋰電池組充電的電源，并以數據交換，端口可以成為靜電放電以及過載電流的入口通道。世健的這個參考設計采用了Bourns公司的一套完整的USB電路保護解決方案。為了預防過電流條件，該方案在USB端口上添加自復式(PTC)以提供過載電流保護，同時保護電源端口和I/O線路免受靜電放電，以確保在高速(480Mbps)數據傳輸時不會丟失數據。
該方案采用了CSR公司的BC4藍牙芯片實現與智能手機配對的功能，具有低功耗、低成本和較高的安全性，可以通過手機應用對人體的運動情況進行監測，如行走的步數、距離和消耗的卡路里等，還能夠對人體的睡眠質量進行監測，如睡眠時間，包括淺睡眠和深睡眠時間等功能。
根據不同的模塊設計和相關算法，該方案適用于智能手環、智能手表、指甲式健康儀等可穿戴式智能設備。
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