近年来,人体健康监测系统(Health-monitoring Systems,简称HMS)引起了大量关注。人们可以通过医院的各种精密检测仪器进行定期体检以了解自身的健康状况,但日常生活中难以随时到达特定医疗环境和使用特殊医疗设备。穿戴式健康监测系统能在不依赖于固定医疗场所以及复杂仪器设备的条件下实现人体健康监测,有着重要的研究价值和应用价值。本文研究了基于行走运动的穿戴式健康监测系统,利用智能手机中内置的传感器进行基于行走运动的健康监测。主要研究内容有以下几个方面:(1)研究了行人步行过程中的下肢周期性变化特征,提取关键步态事件点进行步态周期分割,实现了基于大腿角度变化的行人跨步检测算法;提出了一种简化的步长模型,实现了行人跨步长计算。(2)研究了行人航迹推算算法,灵活融合了磁力计数据从而抑制了航向漂移,避免了由室内环境磁场干扰引起的滤波发散。结合基于气压计的行人活动楼层监测实现了室内三维行人活动轨迹追踪,并通过基于粒子滤波的地图匹配对行人轨迹穿墙现象进行了矫正,优化了行人轨迹。(3)研究了在不同年龄段间以及相同年龄段间行人步态参数之间的差异性,分析了行人的基本体格信息与步态参数的相关性。得出了跨步长、步速、步频、大腿摆角峰值等参数与人体下肢运动功能密切相关的结论,以此作为人体健康监测的指标。为验证行人室内活动轨迹追踪算法,沿着三种复杂程度不同的路径进行了步行实验,三条步行轨迹的相对返回误差分别为0.37%、0.38%和1.22%,说明本算法具有较高精度,能够实现行人活动轨迹的监测。在基于行走运动的健康监测实验中,对36名受试者进行测试,结果显示,不同年龄段中,受试者的步态参数有着显著差异;相同年龄段内,身体素质较差者的步态参数与其他人有着显著差异,说明了通过行走运动对行人进行健康监测的准确性和有效性。