本发明属于数据采集领域，具体涉及一种用于医疗设备综合监控的物联网系统。
背景技术：
物联网被世界公认为是继计算机、互联网与移动通信网之后的世界信息产业第三次浪潮。物联网是以感知为前提，实现人与人、人与物、物与物全面互联的网络。在这背后，则是在物体上植入各种微型芯片，用这些传感器获取物理世界的各种信息，再通过局部的无线网络、互联网、移动通信网等各种通信网路交互传递，从而实现对世界的感知。随着世界各国政府对物联网行业的的政策倾斜和企业的大力支持和投入，物联网产业被急速的催生，根据国内外的数据显示，物联网从1999年至今进行了极大的发展渗透进每一个行业领域。可以预见到的是越来越多的行业领域以及技术、应用会和物联网产生交叉，向物联方向转变优化已经成为了时代的发展方向。
由于用于个人医护和保健目的的医疗设备分布区域广、分布密度普遍较低，需要由传感器、网关、云端服务器等构建的系统实现实时监控，传感器节点采集、传输信息都需要消耗能源，网关需要不断向云端服务器发送采集数据，以及云端服务器需要处理大量的采集数据，对各种采集系统终端的布置，各种数据的杂糅、噪音的去除，以及带来的各种误差，对医疗数据采集系统带来了很大的挑战，也成为目前通用医疗数据采集系统所面临的问题。
技术实现要素：
鉴于以上分析，本发明的主要目的在于提供一种用于医疗设备综合监控的物联网系统，包括监控系统和数据采集系统，所述数据采集系统包括现场信息采集终端。通过对采集终端的系统布置，以及提出的误差校正方法，实现了高效、准确的基于物联网的医疗设备数据采集，可以为操作者提供精准地指导，信息化智能监控系统实时定量“精确”把关。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的。
一种用于医疗设备综合监控的物联网系统，包括监控系统和数据采集系统，所述监控系统接收所述数据采集系统传输的数据信息。
进一步地，数据采集系统包括现场信息采集终端包括、误差校正系统、zigbee网络模块、现场信息采集终端、现场调控操作节点、操作机构、无线传输模块、显示模块、存储模块、串口通信模块、时钟模块、电源模块、操作模块、其中中央处理系统分别和电源模块、误差校正系统、无线传输模块、显示模块、存储模块、串口通信模块、时钟模块、zigbee网络模块、现场操控操作节点相连接，现场调控操作节点还与电源模块相连接，同时通过相应操作模块与操作机构相连接，以实现对医疗现场的调节，现场信息采集终端通过误差校正系统与中央处理系统连接。所述采集终端连接多个医疗环境传感器，如测量温度，湿度，氧气浓度以及二氧化碳浓度的各种参数等相对应的传感器。
进一步地，所述数据处理系统包括如下处理步骤：
由多个传感器获取环境测量值，其中每个传感器以一定周期，进行环境测量值获取，不同时间点测量的数据记为xi，其中i＝1,2,3…,每得到一个最近的测量数值，都与系统预设的测量限值进行比较，如果测量数值超出限值范围，则进行告警提示，如果测量数值在限值范围内，则进行如下步骤。
将此次的测量数值xi与之前的测量数值依次作差，得到xi-xm，其中m＝1,2,3…i-1，如果其中任意两个测量值的差值都不超过误差限值，则进行如下计算：
z(m|m-1)＝z(m-1|m-1)
s(m|m-1)＝s(m-1|m-1)+t
z(m|m)＝z(m|m-1)+u(m)(x(m)-z(m|m-1))
其中
s(m|m)＝(1-u(m))s(m|m-1)
其中，其中，z是m时刻的系统状态，s(m-1|m-1)是m-1时间点的最有效值，s(m|m-1)是根据上述最有效值得到的评估值，s为z(m|m)的协方差，t是系统过程的协方差，u系统增益，q为方差；
通过上述公式进行反复迭代，即可得到符合要求的传感器测量值。如果两个测量值的差值超过误差限值时，则对测量值进行贝叶斯估计和小波变换或用神经网络进行估计，
最后对所得到的测量值进行如下计算：
其中，xi为经过上述计算迭代后的测量值，hi为相应的权值，w为最终有效值。
附图说明
图1是本发明的用于医疗设备综合监控的物联网系统。
其中1为中央采集系统，2为误差校正系统，3为电源模块，4为现场调控操作节点，5为显示模块，6为存储模块，7为串口通信模块，8为时钟模块，9为无线传输模块，10为zigbee网络模块，11为现场信息采集终端，12-16分别为环境传感器，17为操作模块，18为操作机构，
具体实施方式
一种用于医疗设备综合监控的物联网系统100，包括监控系统200和数据采集系统300，所述监控系统200接收所述数据采集系统300传输的数据信息。
所述数据采集系统300包括现场信息采集终端包括1、误差校正系统2、zigbee网络模块10、现场信息采集终端11、现场调控操作节点4、操作机构18、无线传输模块9、显示模块5、存储模块6、串口通信模块7、时钟模块8、电源模块3、操作模块17、其中中央处理系统1分别和电源模块3、误差校正系统2、无线传输模块9、显示模块5、存储模块6、串口通信模块7、时钟模块8、zigbee网络模块10、现场操控操作节点4相连接，现场调控操作节点4还与电源模块3相连接，同时通过相应操作模块17与操作机构18相连接，以实现对医疗现场的各种调节，现场信息采集终端11通过误差校正系统2与中央处理系统1连接。所述采集终端连11接多个医疗环境传感器12-16，如测量温度，湿度，氧气浓度以及二氧化碳浓度的各种参数等相对应的传感器。所述数据处理系统包括如下处理步骤：
由多个传感器获取环境测量值，其中每个传感器以一定周期，进行环境测量值获取，不同时间点测量的数据记为xi，其中i＝1,2,3…,每得到一个最近的测量数值，都与系统预设的测量限值进行比较，如果测量数值超出限值范围，则进行告警提示，如果测量数值在限值范围内，则进行如下步骤。
将此次的测量数值xi与之前的测量数值依次作差，得到xi-xm，其中m＝1,2,3…i-1，如果其中任意两个测量值的差值都不超过误差限值，则进行如下计算：
z(m|m-1)＝z(m-1|m-1)
s(m|m-1)＝s(m-1|m-1)+t
z(m|m)＝z(m|m-1)+u(m)(x(m)-z(m|m-1))
其中
s(m|m)＝(1-u(m))s(m|m-1)
其中，其中，z是m时刻的系统状态，s(m-1|m-1)是m-1时间点的最有效值，s(m|m-1)是根据上述最有效值得到的评估值，s为z(m|m)的协方差，t是系统过程的协方差，u系统增益，q为方差；
通过上述公式进行反复迭代，即可得到符合要求的传感器测量值。如果两个测量值的差值超过误差限值时，则对测量值进行贝叶斯估计和小波变换或用神经网络进行估计，
最后对所得到的测量值进行如下计算：
其中，xi为经过上述计算迭代后的测量值，hi为相应的权值，w为最终有效值。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。