近年来,电子智能服装已成为服装界的一大热点课题,无论是运动领域、消防救援领域还是健康监护领域都已能看到电子智能服装的身影。然而,国内关于电子智能服装的技术研究还处于初步阶段,很难满足用户的多样需求。本文全面分析了电子智能服装所需的关键技术,剖析其在电子智能服装的功能实现中所起的作用,在此基础上运用多种电子智能服装关键技术,搭建了集感知获取、数据处理以及传输显示为一体的智能环境监测服装系统平台,该平台通过布置在服装中的传感器采集环境中的甲醛、粉尘、光线、温度等环境信号,并通过无线局域网发送到手机进行显示。该系统不仅形象的表达了传感器技术、微型计算机技术、无线通信技术等高新技术分别在整个智能服装系统中的功能,还将智能服装的应用领域拓展到环境监测之中。针对智能服装在健康防护领域的热门应用,本论文又设计实现了一套智能健康防护服装系统,该系统以Microduino-core+为控制核心,外扩心率采集、体温采集、加速度采集、GSM、GPS定位等模块,使得用户能对自己的体温、心率、位置进行随时随地的测量,在识别到摔倒之后系统自动远程报警并将用户位置信息远程发送给监护人。此系统实用性较强,蕴含的大量关键技术同样可以推广应用到野外救援、军事、消防等领域。论文还详细分析了脉搏的波形信号以及它的产生机理,针对脉搏波形的周期性波动特征提出了基于极值-阈值法的心率测量算法。该算法通过获取相邻两个周期波形的波峰之间的时间差来计算出心率值,具有测量误差低的优点。考虑到摔倒行为的危险性,论文在对比研究出人体日常生活行为与摔倒行为区别的基础上,选取若干物理量进行实验数据分析,并利用支持向量机算法进行分类,找出了物理量的阈值,提出了基于三轴加速度传感器的三级摔倒识别算法。通过实验验证说明了该算法具有较低的误判率。