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1.一种妊娠期糖尿病患者焦虑、抑郁的监测系统，其特征在于，包括： 主控模块，穿戴在上身上且用于探测穿戴者的心率、呼吸频率、睡眠质量指数； 鞋垫模块，穿戴在鞋内、足底上方且用于探测双脚的压力分布，以判断体重、进食量、排便量、坐姿、站姿、摔倒情况； 服务器，用于和主控模块和/或鞋垫模块通信，以获取主控模块、鞋垫模块采集的信号，并通过内置程序进行分析以判断穿戴者是否处于焦虑、抑郁状态。 2.如权利要求1所述的监测系统，其特征是：所述监测系统还包括移动端，移动端用于和主控模块和/或鞋垫模块通信，以获取主控模块和/或鞋垫模块的信号或向主控模块和/或鞋垫模块输入控制指令，移动端通过网络与服务器通信连接； 管理端，通过网络与移动端、服务器、主控模块至少其中一个通信连接，以获取主控模块、鞋垫模块的信号，服务器或移动端对该信号进行分析处理后的结论，并可向移动端、服务器、主控模块发送指令； 摄像头，用于获取使用者的图像； 麦克风，用于获取使用者的音频数据，以通过音频数据进行语音识别后转换成文字数据，同时通过音频数据分析使用者的语调波动以辅助判断使用者是否处于焦虑、抑郁状态； 所述摄像头、麦克风分别通过网络与服务器、移动端、主控模块至少其中一个通讯连接，从而能够将采集的数据输入服务器、移动端、主控模块进行计算。 3.如权利要求2所述的监测系统，其特征是：所述主控模块包括： 主控盒，用于获取睡眠监测带的信号，且与移动端、服务器、鞋垫模块至少其中一个联网； 睡眠监测带，用于获取穿戴者的呼吸频率、心率、睡眠质量指数； 睡眠监测带的信号接入主控盒内以使得主控盒可对获得的信号进行处理后输出至移动端、服务器； 所述主控盒包括： 主控芯片，用于收发解析控制指令，并进行参数计算、程序运行； 存储器，用于存储数据，并使得主控芯片可调取存储器的数据或向存储器写入数据； 拾音器，用于获取音频； 温湿度传感器，其分别与外温湿度探头、内温湿度探头电连接，从而获取外温湿度探头、内温湿度探头的信号以解析出外温湿度探头、内温湿度探头分别探测到的温度、湿度；外温湿度探头用于探测空气的温度和湿度，而内温湿度探头用于探测皮肤的温度、湿度，在使用时如果内温湿度探头探测的湿度大于外温湿度探头探测的湿度，就可判断为使用者在出汗； 主无线模块，用于和外部设备无线通讯； 主电池，用于为各个用电设备供电； 所述存储器、拾音器、存储器、主无线模块、温湿度传感器分别与主控芯片通讯连接，以使得主控芯片可通过主无线模块与外部设备无线通讯，获取温湿度传感器的信号，读写存储器内的数据，获取拾音器的信号。 4.如权利要求1-3任一项所述的监测系统，其特征是：所述鞋垫模块包括： 柔性薄膜压力传感器，安装在鞋内且在鞋内、足底下方，用于探测足底压力分布、压力值； 足底温度探头，安装在鞋内，用于探测鞋内温度并将信号输入足底温度传感器； 足底盒，安装在鞋外，用于获取足底温度探头、柔性薄膜压力传感器的信号，并将信号传输至主控盒、移动端至少其中一个； 足底温度探头、柔性薄膜压力传感器集成在鞋垫内，且鞋垫有两个，两个鞋垫分别对应不同的足底盒； 所述足底盒包括： 足底控制器，用于收发解析控制指令，并进行参数计算、程序运行； 足底内存，用于存储数据，并使得足底控制器可调取足底内存的数据或向足底内存写入数据； 足底无线模块，用于和外部设备无线通讯； 足底温度传感器，用于获取足底温度探头的信号并解析为温度值，以判断鞋是否在穿着状态； 足底电池，用于对各个用电设备供电； 所述足底温度传感器、足底无线模块、足底内存分别与足底控制器通讯连接，以使得足底控制器可获得足底温度传感器探测的温度信号、通过足底无线模块与外部设备无线通讯、对足底内存进行数据读写； 足底无线模块与主无线模块通讯连接，而主无线模块与服务器或移动端无线连接。 5.如权利要求1或2项所述的监测系统，其特征是：通过睡眠监测带探测穿戴者的呼吸频率指数、心率指数、睡眠质量指数，同时利用内温湿度探头探测穿戴者的体温指数、出汗指数；睡眠监测带根据现有的匹兹堡睡眠质量指数以参数的方式评价睡眠质量； 呼吸指数采用探测到的呼吸频率与标定的正常呼吸频率取差值，然后将差值除以标定的正常呼吸频率后取小数点后三位获得基础呼吸指数，如果这个值的绝对值大于标定值，即可认定为呼吸指数异常，然后监测异常的时长并换算为分钟获得时长值，然后将基础呼吸指数与时长值相乘获得最终的呼吸指数； 心率指数只是采用探测到的心率值与标定的正常心率值取差值，然后将差值除以标定的正常心率值后取小数点后三位获得基础心率指数，如果这个值的绝对值大于标定值，即可认定为心率异常，然后监测异常的时长并换算为分钟获得时长值，然后将基础心率指数与时长值相乘获得最终的心率指数； 体温指数采用探测到的体温值与标定的正常体温值取差值，然后除以标定的正常体温值后取小数点后三位获得基础体温指数，如果这个值的绝对值大于标定值，即可认定为体温异常，然后监测异常的时长并换算为分钟获得时长值，然后将基础体温指数与时长值相乘获得最终的体温指数； 出汗指数采用内温湿度探头获取的湿度减去外温湿度探头获取的湿度取得差值，然后将差值除以外温湿度探头获取的湿度值后取小数点后三位获得基础出汗指数，如果这个值的绝对值大于标定值，即可认定为出汗，然后监测出汗的时长并换算为分钟获得时长值，然后将基础出汗指数与时长值相乘获得最终的出汗指数； 根据睡眠监测带获取匹兹堡睡眠质量指数，匹兹堡睡眠质量指数一般不大于7为正常，本实施例以7为基准值，将监测的匹兹堡睡眠质量指数减去基准值后获得差值，差值大于0.5则判断为睡眠障碍，并以此差值代表睡眠质量指数；差值不大于零时，将睡眠质量指数设定为-1或不大于零的数； 将探测的呼吸频率、心率、体温、出汗指数、睡眠质量指数分别与焦虑、抑郁时的相应生理指数对应，以大致判断各个参数是否落入可能存在焦虑、或抑郁的生理指标中，如果落入则该项参数记为1，未落入则记为0，再将各个参数获得的数值相加获得基础评估值；将呼吸指数、心率指数、体温指数、出汗指数、睡眠质量指数相加获得探测评估值，将基础评估值、探测评估值相加获得生理指数。 6.如权利要求3项所述的监测系统，其特征是：拾音器用于获取用户的声音数据，然后对声音进行语音识别以转换成文字，同时获取音频数据； 首先通过音频分析，如果对焦虑、抑郁判断为高可能性则记为2分、一般可能性记为1分、低可能性记为0分；然后将语音识别的文字与抑郁相关的关键字进行比对，发现一个关键字则记为0.01分，重复发现次数乘以0.01分记为该关键字的得分，如发现5次“自杀”则记为5*0.01=0.05分；最终将所有关键字得分相加获得总关键字分，再将总关键字分与音频指数相加获得声音情绪指数。 7.如权利要求2或6项所述的监测系统，其特征是：可通过移动端的摄像头、室内摄像头主动获得用户的面部图像，或由移动端、管理端的主动输入面部图像，然后进行面部图像识别，如果对焦虑、抑郁判断为高可能性则记为2分、一般可能性记为1分、低可能性记为0分，从未获得面部情绪指数；将声音情绪指数、面部情绪指数相加获得情绪指数。 8.如权利要求4项所述的监测系统，其特征是：鞋垫模块通过柔性薄膜压力传感器探测双脚的压力分布，并通过压力值之和获得体重； 观测的短周期时间段内，将每天启用的5分钟内的用户重量作为用户体重，后续推算出来的用户的重量减去用户体重即可获得体重差值，这个差值不小于0则记体重指数为1，如果大于0则计体重指数为0； 观测的长周期以7天或10天或20天为周期，但以第一天启用的5分钟内的用户重量作为用户体重，并以此体重作为参考，取期末的体重减去期初的体重，如果这个差值不小于0则记体重指数为1，如果大于0则计体重指数为0； 对于进餐指数、排便指数，结合室内无线定位技术、室内地图判断用户在已知地图的位置；判断进餐指数时，以用户达到进餐位置时的体重减去离开进餐位置时的体重，中间的差值视作实际进餐量，处于不同妊娠期的用户对于每餐进餐量有标准，即为标准进餐量，因此实际进餐量减去标准进餐量取差值，如果差值不小于0则进餐指数记为0；如果差值小于0则进餐指数记为1； 对于排便指数，结合室内无线定位技术、室内地图判断用户在已知地图的位置；以用户进入卫生间前的体重减去出卫生间的体重获得差值记为每次排便量；根据排便的时间判断排小便还是大便，同时根据排大便的时长和排便量即可推算是否存在便秘的情况；以大便前后的体重变化量作为排便量除以排便时间获得实测排便率，然后将实测排便率减去同期妊娠期的正常排便率获得差值，再将这个差值除以正常排便率并取小数点后三位获得排便指数； 对于步态步数，用户在行走时两只脚交替受力且受力分布状态不同，而根据两只脚交替受力的频率可推算出走路的步频，也就能换算出步数；如果探测到长期使用者的步数长时间偏低则将步态步数指数记为1，反之则记为0；步频明显小于正常的步频，则将步态步数指数记为1，反之则记为0；步数、步态对应的步态指数、步数指数累加获得步态步数指数； 摔倒指数，以一定周期进行监测，探测两个柔性薄膜压力传感器是否存在穿着状态下突然没有压力输入的情况，有的话即为摔倒，然后向管理端发送警报信息以便于及时进行救助，同时统计整个周期的摔倒次数，这个次数就是摔倒指数； 对于信息指数，主要是对采用电子产品浏览的信息进行关键字抓取比对以及内容判断，并对关键字分别计分，最终将所有关键字得分相加获得信息分；内容判断方面先获取其内容的大致情绪评价，对于偏向负面情绪的内容记为0.1分/个，不偏向负面的记为0分，然后将信息分和情绪分相加获得信息指数； 对于交流指数，从交流次数、交流人数、交流时长、交流频率、交流情绪方面进行评价，设置一定周期内采集这些交流信息，主动发起或接取一次电话、语音、视频通信即为完成一次交流，从发起或接取起算到挂断的时长为交流时长；主动发出一次信息即完成一次交流，从开始打字到消息发出的时长为交流时长；交流频率为这个期间完成的交流次数；交流人数以不同的电话号码、账号为准； 交流情绪通过抓取关键字实现，如利用语音识别功能将语音转换中文字，然后进行负面情绪的关键字抓取，并对关键字赋分，最后将关键字的赋分求和；对完成一次交流赋分，对交流次数不足每小时1次以上赋分，对交流人数不足2次赋分，对总交流时长不足20分钟赋分，然后将交流情绪、交流人数分、交流时长分、交流频率分相加获得交流指数。 9.如权利要求8项所述的监测系统，其特征是：还包括坐姿、站姿、躺姿指数，对于坐姿、站姿、躺姿指数，在站立状态时，要么两只脚分摊体重，要么一只脚支撑体重，总体上来说，站立状态时柔性薄膜压力传感器探测的压力分布、压力值之和应该是接近体重重力值，或者远大于坐姿时两个柔性薄膜压力传感器压力值之和，以此就能判断出使用者是否处于站姿；站姿时两个柔性薄膜压力传感器的压力值不会快速交替变化，也就是使用者没有走动； 而坐姿状态下，除非双脚悬空，否则至少有一个柔性薄膜压力传感器会受压，且压力值远小于站姿时体重重力值的一半，同时坐姿时一般足根处的受力小于脚掌处，以此就能判断使用者是否处于坐姿；而双脚悬空时，利用足底温度传感器探测的温度与环境温度进行比对，如果足底温度传感器探测的温度明显高于环境温度，则判断为穿着状态且此时可能处于双脚悬空、躺姿状态；反之则认定为使用者未穿鞋； 以一定周期内的姿势切换计算切换频率，并通过有限次实验获得正常人姿势切换的标准切换频率，然后将实测的切换频率减去标准切换频率后的差值频率，再将差值频率除以标准切换频率获得切换频率指数； 探测到站姿、坐姿时开始计算保持的时长并换算为分钟，对于双脚悬空和躺姿统一算入躺姿状态，也同样计算保持时长并换算为分钟；同时探测站姿、坐姿、躺姿的切换频率；通过有限次测试获取正常人的站姿保持时长、坐姿保持时长、躺姿保持时长，并将这三个时长作为标准时长；获取一定周期使用者的实测站姿、坐姿、躺姿时长，并减去对应的标准站姿保持时长、坐姿保持时长、躺姿保持时长后分别获得站姿时长差值、坐姿时长差值、躺姿时长差值，如果差值大于0，则继续计算相应的指数，具体为：将正数的站姿时长差值、坐姿时长差值、躺姿时长差值分别除以标准站姿保持时长、坐姿保持时长、躺姿保持时长获得站姿指数、坐姿指数、躺姿指数；将站姿指数、坐姿指数、躺姿指数、切换频率指数相加获得坐姿、站姿、躺姿指数。 10.如权利要求9项所述的监测系统，其特征是：获取生理指数，情绪指数，体重指数，进餐指数，步态步数指数，排便指数，坐姿、站姿、躺姿指数，摔倒指数，信息指数，交流指数后，对这些指数进行再次加工以获得综合指数，综合指数越大代表焦虑、抑郁情况越严重； 采用各个指数按需加权后再相加即可，对于情绪指数乘以2加权，对于坐姿、站姿、躺姿指数乘以1.2加权，对于交流指数乘以1.5加权，摔倒指数乘以0.5加权，其他的可不进行加权，然后再分别相加，即： 生理指数+情绪指数*2+体重指数+进餐指数+步态步数指数+排便指数+坐姿、站姿、躺姿指数*1.2+摔倒指数*0.5+信息指数+交流指数*1.5=综合指数。