大学生心理与体质健康评测设计与实现 1前言物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段，顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思：其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新2.0是物联网发展的灵魂。随着社会的发展，大学生已经成为了社会的储备人才集中人群，但是在现在的社会，人们的身心健康受到了广泛的关注，所以现在大学生每年都需要进行心理与体质健康评测，但是目前很多的评测结果都是采用传统的记录手段，随后输入电脑内，这一过程非常繁琐，而且容易出现键入的错误，因此设计了一种基于物联网的大学生心理与体质健康评测装置。大学生心理健康不是单纯的精神障碍，心理健康能提升个人的能力，使他们更易实现人生的目标。大学生的心理健康应该成为关注的焦点，而不是只关心那些精神紊乱的患者。心理健康问题不只是一个小的、孤立的问题，她影响整个社会的问题，是全球发展的一大挑战。没有任何一个群体对心理健康疾病具有免疫能力，但在穷人、失业者、低学历者、当今的大学生等群体中患心理疾病的风险更大。心理、身体和社会的健康是紧密交织在一起的，是所有个体生活的重要组成部分。随着我们对这个相互依存关系的认识不断加深，它变得越来越明显，心理健康是对个人、社会和国家至关重要的整体福利。不幸的是，在我国大多数高校，心理健康和精神疾病没有像身体健康一样得到同样的重视。相反，他们已经在很大程度上被忽视或忽略。2数据预处理数据的收集和预处理是评测的基础，直接影响评测的质量。症状自评量表SCL－90共90个自我评定项目，分为九个因子:躯体化、强迫症状、人际关系敏感、抑郁、焦虑、敌对、恐怖、偏执、精神病性。还有一些项目没有归纳到该九个因子中，这些项目主要反映被测试人在饮食、睡眠方面的状况，在此把这些项目定义为第十个因子———饮食睡眠。每一个因子反映出病人的某方面症状痛苦情况，通过因子分可了解症状分布特点。躯体化主要反映身体不适感，包括心血管、胃肠道、呼吸和其他系统的主诉不适，和头痛、背痛、肌肉酸痛，以及焦虑的其他躯体表现。强迫症状主要反映那些明知没有必要，但又无法摆脱的无意义的思想、冲动和行为，还有一些比较一般的认知障碍的行为征象也在这一因子中反映。人际关系敏感主要反映个人不自在与自卑感，特别是与其他人相比较时更加突出。在人际交往中的自卑感，心神不安，明显不自在，以及人际交流中的自我意识，消极的期待亦是这方面症状的典型原因。抑郁主要以苦闷的情感与心境为代表性症状，还以生活兴趣的减退，动力缺乏，活力丧失等为特征。还反映失望，悲观以及与抑郁相联系的认知和躯体方面的感受，另外，还包括有关死亡的思想和自杀观念。焦虑指那些烦躁，坐立不安，神经过敏，紧张以及由此产生的躯体征象，如震颤等。敌对主要从思想、感情及行为来反映敌对的表现。其项目包括厌烦的感觉，摔物，争论直到不可控制的脾气暴发等各方面。恐怖主要反映人在出门旅行、空旷场地、人群、公共场所、交通工具和社交场景下的感觉。偏执主要指投射性思维，敌对，猜疑，关系观念，妄想，被动体验和夸大等。精神病性反映各式各样的急性症状和行为，限定不严的精神病性过程的指征。此外，也可以反映精神病性行为的继发征兆和分裂性生活方式的指征2项目内容针对以上问题，本项目提供了一种基于物联网的大学生心理与体质健康评测装置，通过引入物联网技术使得大学生心理与体质健康评测能很好的记录下来，及时的传输给数据库，使得大学生心理与体质健康评测结果具有很好的精确性，避免了传统记录方式出现的偏差，减小了评测人员的工作压力，值得推广。为实现上述目的，本项目提供如下技术
方案
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：一种基于物联网的大学生心理与体质健康评测装置，它包括机壳与ARM处理器，所述ARM处理器设置在机壳内部，所述机壳上端设置有高增益天线与摄像头，所述机壳内设置有触摸显示屏，所述触摸显示屏下端设置有指纹识别器与声纹识别器，所述机壳下端设置有微型打印机，所述ARM处理器连接有图像采集模块、通讯串口与数据存储器，所述图像采集模块内设置有图像采集卡，所述图像采集卡连接有图像处理器，所述通讯串口连接有CDMA模块与ZigBee网络模块，所述CDMA模块与ZigBee网络模块通过互联网络连接有云端服务器。数据存储器内设置有FLASH存储器与RAM存储器。机壳上端设置有太阳能光伏板。机壳上设置有电子读卡器。3结束语本项目通过引入物联网技术使得大学生心理与体质健康评测能很好的记录下来，及时的传输给数据库，使得大学生心理与体质健康评测结果具有很好的精确性，避免了传统记录方式出现的偏差，减小了评测人员的工作压力，值得推广。参考文献[1]两种提高决策树性能的算法研究[J].李卿,狄文辉,楼新远.计算机工程与设计.2008(15)[2]基于决策树的就业数据挖掘[J].雷松泽,郝艳.西安工业学院学报.2005(05)[3]决策树剪枝算法的研究与改进[J].李道国,苗夺谦,俞冰.计算机工程.2005(08)基金支持该项目获得辽宁科技大学2020年期大学生创新创业训练
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