注意:该项目只展示部分功能,如需了解,文末咨询即可。
本文目录
- [1 开发环境](#1 开发环境)
- [2 系统设计](#2 系统设计)
- [3 系统展示](#3 系统展示)
- [3.1 功能展示视频](#3.1 功能展示视频)
- [3.2 大屏页面](#3.2 大屏页面)
- [3.3 分析页面](#3.3 分析页面)
- [3.4 基础页面](#3.4 基础页面)
- [4 更多推荐](#4 更多推荐)
- [5 部分功能代码](#5 部分功能代码)
1 开发环境
发语言:python
采用技术:Spark、Hadoop、Django、Vue、Echarts等技术框架
数据库:MySQL
开发环境:PyCharm
2 系统设计
现代生活节奏加快导致睡眠障碍与慢性压力问题日益普遍,传统监测手段难以捕捉睡眠期间生理参数的细微变化。大数据技术为海量睡眠数据存储与处理提供支撑,Spark与Hadoop实现分布式计算,Python完成数据挖掘,MySQL存储结构化数据,Vue与Echarts构建交互式可视化界面。系统整合多源生理信号,建立压力水平分级模型,突破单一指标评估局限,为睡眠质量量化分析提供技术解决方案。
综合健康指数趋势模块:实时追踪用户健康指数变化,绘制时间序列曲线,支持历史数据回溯与异常波动预警。
压力水平指标均值分析模块:按压力等级0-4分类统计,计算打鼾范围、呼吸率、体温、肢体运动率、血氧水平、眼球运动、睡眠小时数、心率等核心指标平均值。
生理指标关联度分析模块:运用关联规则算法挖掘心率、血压、呼吸率等指标间相关性,识别生理参数耦合模式。
睡眠时长影响分析模块:对比6-8小时等不同睡眠时长在各压力水平下的分布特征,量化睡眠时长对健康的影响权重。
呼吸率分布范围分析模块:绘制不同压力等级下的呼吸率箱线图,展示平均呼吸率与波动区间。
打鼾频率关联分析模块:分析打鼾范围与压力水平的对应关系。
生理指标聚类分布模块:基于PCA降维后绘制散点图,实现相似睡眠模式人群划分。
心率波动范围模块:监测夜间心率变异情况。
3 系统展示
3.1 功能展示视频
基于hadoop大数据的睡眠中人体压力数据可视化分析系统源码 !!!请点击这里查看功能演示!!!
3.2 大屏页面

3.3 分析页面





3.4 基础页面


4 更多推荐
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5 部分功能代码
python
// 雷达图配置项
const option = {
title: { text: '压力水平指标均值分析', left: 'center' },
tooltip: { trigger: 'item' },
legend: { bottom: 10 },
radar: {
indicator: [
{ name: '打鼾范围', max: 100 },
{ name: '呼吸率', max: 30 },
{ name: '体温', max: 100 },
{ name: '肢体运动率', max: 20 },
{ name: '血氧水平', max: 100 },
{ name: '眼球运动', max: 100 },
{ name: '睡眠小时数', max: 12 },
{ name: '心率', max: 100 }
],
radius: '70%'
},
series: [{
name: '指标均值',
type: 'radar',
data: []
}]
}
chartInstance.setOption(option)
}
// 从后端获取数据并更新图表
const updateChart = async () => {
try {
const response = await axios.get('/api/pressure-level-means')
const data = response.data
// 根据选中的压力等级筛选数据
const levelData = data.find(item => item.pressure_level == selectedLevel.value)
if (levelData) {
const indicators = levelData.indicators
// 将指标数据转换为雷达图需要的格式
const chartData = [{
value: [
indicators.snore_range,
indicators.respiration_rate,
indicators.temperature,
indicators.body_movement,
indicators.blood_oxygen,
indicators.eye_movement,
indicators.sleep_hours,
indicators.heart_rate
],
name: `压力水平${selectedLevel.value}`
}]
// 更新图表数据
chartInstance.setOption({
series: [{ data: chartData }]
})
}
} catch (error) {
console.error('数据加载失败:', error)
}
}
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