本书关注基于人体传感器网络(BSN)编程的高级方法。支持读者开发自己的BSN应用/系统，并涵盖BSN的新兴主题，如协作BSN、BSN设计方法、自主BSN、BSN与普及环境的集成以及BSN与云计算的集成。本书提供了一个真实的BSN原型的描述，并包括更多实际应用的案例研究。

无

相对而言，可穿戴计算是一个比较新的研发领域，它旨在为不同应用领域提供支持，这些领域包括：医疗保健、健身、社交互动、电子游戏和智慧工厂。可穿戴计算的实现基于可穿戴传感器设备(例如测量心率、温度或血氧的设备)、普通生活用品(如手表、皮带或鞋子)以及个人手持设备(如智能手机或平板电脑)。最近，由于人体传感器网络(BSN)的引入，可穿戴计算技术得以向前推进。这种由无线可穿戴传感器节点构成的网络通过功能更为强大的协调器(智能手机、平板电脑和个人电脑)来协调运行。
尤其是在不同的行业部门，BSN支持非常广泛的应用场景。我们可以将它们分类为不同的领域：电子健康、电子应急、电子娱乐、电子运动、电子工厂和电子社交。
电子健康领域的应用包括从疾病的早期检测或预防、老年人家庭助理，到手术后创伤康复。电子应急领域的应用包括的BSN系统可以在由地震、山体滑坡、恐怖袭击等造成的大规模灾害中，为消防员或应急团队给予支持。电子娱乐领域通常是指基于BSN进行实时运动和手势识别的人机交互系统。电子运动领域的应用虽然关注的重点并非医疗，但是与电子健康领域相关。具体来说，该领域包括用于业余和专业运动员的个人电子健身应用，以及用于健身俱乐部和运动队的企业级系统，该系统可以为运动员提供先进的训练情况监测服务。电子工厂是一个新兴的，并且非常有前景的领域，该领域涉及工业过程管理和监控，以及工人安全和协作支持。最后，电子社交应用可以使用BSN技术来识别用户的情绪和认知状态，并以此启用与朋友和同事的新型社交互动形式。一个有趣的例子是，有一个涉及两个人的BSN之间交互的系统，该系统可以通过检测握手来监控其社交和情绪的互动情况。
虽然已经能够获得（至少从商业角度来看）BSN的基本要素（传感器、协议和协调器），但开发BSN系统/应用程序仍然是一项复杂的任务，因为它需要一套设计方法，这套方法要基于有效且高效的编程框架。在本书中，将提供有效开发高效BSN系统/应用程序的编程方法。此外，我们还提供了新的技术，将基于BSN的可穿戴系统与更加通用的无线传感器网络系统和云计算集成起来。
本书以受SPINE项目（http：//spine.deis.unical.it）支持的集中而广泛的基础和应用型研究活动为基础，其作者是该项目的共同创始人、负责人和主要开发人员。 因此，本书可通过链接到SPINE网站来为读者提供开发可穿戴计算系统的软件和工具。
本书针对可穿戴计算领域的广大读者，尤其是正在产生研究兴趣和动力的那些读者；对于学术研究人员，尤其是商业开发人员，本书也能够提高他们的兴趣。 读完本书后，读者将会有以下收获：
了解可穿戴计算、无线BSN、集成移动计算的可穿戴系统、无线网络以及云计算等方面的最新研究与开发动向。
通过学习先进技术和开放式研究问题获取未来的路线图。
收集解决关键问题的背景知识，这些问题的解决方案将会推动下一代可穿戴系统的发展。
将本书作为相关行业技术专家的宝贵参考资料。
将本书作为准备从事该领域的研究工作，或打算在相关行业工作的本科生或研究生的教材。
本书的主要内容如下：
可穿戴计算，是指对发明、设计、构建或使用微型可穿戴式计算和感应设备的研究或实践。可穿戴式计算机可以附在衣服的里面、表面或内部，甚至本身也可以是衣服。
无线传感器网络（WSN），是指微型设备的集合体，这些设备具备感知、计算和无线通信能力，能够在特定环境下，以分布式方式对感兴趣的事物进行监视和控制，并协同对紧急情况做出反应。WSN应用涉及多个领域，例如对环境和建筑物的监控、污染监测、农业、医疗保健、家庭自动化、能源管理、地震和火山喷发的监测等。
人体传感器网络（BSN），是指无线可穿戴生理传感器，这些传感器应用在人的身体上，用于医疗和非医疗目的。特别是它们允许使用者在日常生活中对身体动作和生理参数进行连续测量，其中被测的生理参数包括心率、肌肉张力、皮肤电导率、呼吸速率和肺活量。
节点内信号处理，是指一种应用于高级无线传感器平台的中央计算方法。通过这种方法，数据处理过程直接在传感器节点上进行，从而对传感器获取的数据进行预处理，并对来自其他传感器节点的数据进行融合处理，尤其是还将执行诸如分类和决策等更高级的计算。
移动计算，是指人机交互，利用这些能力，计算机能够在正常使用期间四处移动。移动计算涉及移动通信、移动硬件和移动软件。通信问题包括自组织网络和基础架构网络以及通信属性、协议、数据格式和具体技术。硬件包括移动设备或设备组件。移动软件处理移动应用的特性和需求。
云计算，是指对通过网络（通常是Internet）以服务形式交付的计算资源（硬件和软件）的使用。该名称的来源是，在系统图中，使用一个类似云朵形状的符号作为对其所包含的复杂基础架构的抽象。云计算利用用户数据、软件和计算提供远程服务。
基于平台的设计（PBD），是指一种嵌入式计算设计方法，由一系列设计/开发步骤组成，这些步骤从数字系统的初始高级描述，循序渐进地完成最终实现。每个步骤都是一个改进过程，可以将设计从高级描述转换成较为低级的描述，进而逐渐接近最后的实现。
软件框架，是指一种抽象，其中，可以通过用户代码有选择地改变提供通用功能的软件，从而提供针对不同应用定制的专用软件。软件框架是一种通用、可重复使用的软件平台，用于开发应用程序、产品和解决方案。软件框架包括支持程序、编译器、代码库、应用程序编程接口（API）以及工具集，工具集将所有不同的组件汇集在一起，以支持项目或解决方案的开发。
自主计算，是指一种用于应对计算系统管理中不断增长的复杂性的范式。它通过将一系列“自我特性”（自我配置、自我修复、自我优化和自我保护）引入复杂系统中来解决问题，通过这种方式，这样的系统能够在没有任何人为干预的情况下执行若干自我管理动作。
动作识别，旨在通过观察智能体的行为及其周围环境条件，来辨识一个或者多个智能体的动作或者意图。 自20世纪80年代以来，这个研究领域已经引起几个计算机科学团体的关注，其优势在于能够为多种不同的应用提供个性化支持，以及加强与许多不同研究领域的联系，这些领域包括医疗、人机交互、社会学等。 具体来说，我们的兴趣点主要是基于传感器的单用户和多用户动作识别，它通过将传感器网络的新兴领域与新颖的数据挖掘以及机器学习技术集成在一起，为各种各样的人类活动建模。
具体来说，本书分为12章：
第1章介绍关于可穿戴传感器节点、网络架构/协议/标准以及应用/系统的最新情况。
第2章分析最常见的用于编写BSN应用程序/系统的软件框架（CodeBlue、Titan、RehabSPOT以及其他框架）的最新情况。
第3章从体系结构和编程的视角详细介绍SPINE框架（http://spine.deis.unical.it）。
第4章讨论通过SPINE2进行面向任务的BSN应用程序编程。
第5章说明如何通过使用SPINE*（对SPINE2的扩展）让BSN自主化。
第6章介绍用于BSN系统编程的智能体范式的使用。具体来说，MAPS（SunSPOT移动智能体平台）框架用于设计和实现基于智能体的BSN。
第7章介绍能够使BSN彼此交互以支持多用户BSN应用的方法和体系结构。
第8章介绍用于实现BSN与基础架构WSN之间互通性（例如，建立室内传感器网络）的基于网关的解决方案。这将使BSN穿戴者能够与周围环境进行“看不见”的交互。
第9章提出了一个基于Google App Engine集成BSN和云的架构，称为人体云。现在至关重要的是，把在人体上所获得的或经过预处理的数据移动到云上，进行存储和非实时分析。
第10章描述一种基于SPINE的BSN系统开发方法，该方法从需求分析到实现和部署等方面对BSN系统开发人员进行指导。
第11章介绍几种通过SPINE开发并用在不同应用领域的应用程序（动作识别：识别人体姿势和动作；情感识别：识别压力和恐惧；握手检测：协同识别两个人的握手；康复：实时计算肘/膝的伸展角度）。
第12章为那些对使用SPINE框架开发应用程序感兴趣的BSN程序员提供快速有效的参考。本章为设置SPINE环境以及如何个性化和扩展框架本身提供必要的信息。

计算机\人工智能

介绍与移动计算、无线网络和云计算集成的可穿戴计算、无线人体传感器网络和可穿戴系统的最新研究成果和开发方法。
本书特别关注基于参考SPINE项目进行人体传感器网络（BSN）编程的高级方法，并提供在线网站（http://spine.deis.unical.it）支持读者开发自己的BSN应用系统，同时讨论关于BSN的新兴主题，例如，协同BSN、BSN设计方法、自主BSN、BSN与周围环境的集成以及BSN与云计算的集成。本书提供真实BSN原型的描述，可以观看在线演示，也可以下载软件，并在特定的传感器平台上进行测试，还包括更实际应用的案例研究。

本书特点：
通过学习先进技术和开放性研究问题，提供未来路线图
收集背景知识以解决关键问题，其解决方案将推动下一代可穿戴系统的发展
附带提供SPINE参考网站（http://spine.deis.unical.it/）
包括SPINE案例研究和跨领域主题，比如人类活动识别、膝肘关节康复、握手检测、情绪识别系统
本书是面向系统架构师、从业者和产品开发人员的绝佳参考资料

前言
致谢
第1章　人体传感器网络 1
1.1　介绍 1
1.2　背景 1
1.3　典型的移动健康系统架构 4
1.4　传感器节点的硬件架构 5
1.5　通信媒介 6
1.6　功耗考虑 6
1.7　通信标准 7
1.8　网络拓扑 9
1.9　商用传感器节点平台 11
1.10　生理信号和传感器 13
1.11　BSN应用领域 15
1.12　总结 17
参考文献 17
第2章　BSN编程框架 20
2.1　介绍 20
2.2　开发BSN应用 20
2.2.1　特定于应用和平台的编程 21
2.2.2　自动代码生成 22
2.2.3　基于中间件的编程 22
2.2.4　编程方法的比较 24
2.3　编程抽象 25
2.4　BSN框架需求 27
2.5　BSN编程框架 30
2.5.1　Titan 30
2.5.2　CodeBlue 31
2.5.3　RehabSPOT 31
2.5.4　SPINE 31
2.5.5　SPINE2 31
2.5.6　C-SPINE 32
2.5.7　MAPS 32
2.5.8　DexterNet 32
2.6　总结 32
参考文献 33
第3章　节点环境内的信号处理 36
3.1　介绍 36
3.2　背景 36
3.3　动机和挑战 37
3.4　SPINE框架 37
3.4.1　架构 38
3.4.2　程序设计视角 41
3.4.3　可选的SPINE模块 41
3.4.4　高级数据处理 41
3.4.5　多平台支持 43
3.4.6　总结 45
参考文献 45
第4章　BSN中的面向任务编程 46
4.1　介绍 46
4.2　背景 46
4.3　动机和挑战 47
4.3.1　对独立于平台的中间件的需求 47
4.3.2　设计面向任务的框架面临的挑战 47
4.4　SPINE2概述 48
4.5　SPINE2中的面向任务编程 50
4.6　SPINE2节点端中间件 52
4.7　SPINE2协调器 54
4.8　SPINE2通信协议 54
4.9　在SPINE2中开发应用程序 56
4.10　总结 57
参考文献 57
第5章　自主人体传感器网络 58
5.1　介绍 58
5.2　背景 58
5.3　动机和挑战 59
5.4　最新技术 59
5.5　SPINE-*：基于任务的自主架构 61
5.6　自主身体活动识别 64
5.7　总结 68
参考文献 68
第6章　面向智能体的人体传感器网络 70
6.1　介绍 70
6.2　背景 70
6.2.1　面向智能体的计算和无线传感器网络 70
6.2.2　Sun SPOT（MAPS）移动智能体平台 72
6.3　动机和挑战 74
6.4　最新技术：描述与比较 76
6.5　BSN领域基于智能体的建模和实现 78
6.6　基于智能体的工程化BSN应用：案例研究 79
6.7　总结 82
参考文献 82
第7章　协同人体传感器网络 85
7.1　介绍 85
7.2　背景 85
7.3　动机和挑战 86
7.4　最新技术 88
7.5　协同BSN参考架构 89
7.6　C-SPINE：一个CBSN架构 91
7.6.1　BSN间通信 93
7.6.2　BSN接近检测 94
7.6.3　BSN服务发现 95
7.6.4　BSN服务选择和激活 95
7.7　总结 96
参考文献 96
第8章　集成人体传感器网络与楼宇网络 98
8.1　介绍 98
8.2　背景 98
8.2.1　楼宇传感器网络和系统 98
8.2.2　楼宇管理框架 101
8.3　动机和挑战 101
8.4　集成的层次 103
8.5　最新技术：描述与比较 104
8.6　一种基于智能体的集成网关 105
8.7　应用场景 108
8.8　总结 110
参考文献 110
第9章　集成可穿戴与云计算 112
9.1　介绍 112
9.2　背景 112
9.2.1　云计算 112
9.2.2　传感器流管理架构 113
9.3　动机和挑战 114
9.3.1　BSN挑战 115
9.3.2　BSN/云计算集成的挑战 116
9.4　云辅助BSN参考架构 117
9.4.1　传感器数据采集 118
9.4.2　传感器数据管理 119
9.4.3　可扩展的处理框架 119
9.4.4　永久性存储 119
9.4.5　决策过程 120
9.4.6　开放标准和高级可视化 121
9.4.7　安全 121
9.5　最新技术：描述与比较 122
9.5.1　WSN与云计算的集成 122
9.5.2　BSN与云计算的集成 123
9.5.3　对比 124
9.6　人体云：用于集群BSN应用的基于云的平台 126
9.7　工程化人体云应用程序 128
9.7.1　ECGaaS：心脏监测 129
9.7.2　FEARaaS：基本的恐惧检测 131
9.7.3　REHABaaS：远程康复 134
9.7.4　ACTIVITYaaS：集群活动监测 135
9.8　总结 140
参考文献 140
第10章　BSN系统开发方法 145
10.1　介绍 145
10.2　背景 145
10.3　动机和挑战 147
10.4　基于SPINE的设计方法 147
10.4.1　模式驱动的应用级设计 148
10.4.2　系统参数 149
10.4.3　流程图 150
10.5　总结 152
参考文献 152
第11章　基于SPINE的人体传感器网络应用 153
11.1　介绍 153
11.2　背景 153
11.3　身体活动识别 153
11.3.1　相关工作 153
11.3.2　基于SPINE的活动识别系统 155
11.4　计步器 157
11.4.1　相关工作 157
11.4.2　基于SPINE的计步器 158
11.5　情绪识别 159
11.5.1　压力检测 159
11.5.2　恐惧检测 162
11.6　握手检测 166
11.6.1　相关工作 166
11.6.2　基于SPINE的握手检测系统 166
11.7　身体康复 169
11.7.1　相关工作 169
11.7.2　SPINE运动康复助理 170
11.8　总结 172
参考文献 172
第12章　使用SPINE 176
12.1　介绍 176
12.2　SPINE 1.x 176
12.2.1　如何安装SPINE 1.x 178
12.2.2　如何使用SPINE 180
12.2.3　如何使用SPINE1.3运行简单的桌面应用程序 183
12.2.4　SPINE日志功能 187
12.3　SPINE2 188
12.3.1　如何安装SPINE2 190
12.3.2　如何使用SPINE2 API 191
12.3.3　如何运行一个使用SPINE2的简单应用程序 194