1. 引言
随着人们健康意识的提高，给家用人体成分分析仪带来了良好的设计契机，而物联网和人工智能技术的冲击，让技术与设备能够更好地互联，使得智能健康测量产品顺势而起 [1]。在亚健康人群占比高居不下的今天，身体成分的管理仍然是一个热点话题。大多数人群通过多种途径以保证健康的状态，研究者也意识到相关产品对于用户的重要性，开始转向对健康管理类系统的研究，以便更好地掌握身体健康状态 [2]。基于这样的背景下，智能健康测量产品与移动端APP结合被广泛应用。将互联网、物联网、大数据技术等手段引入家用人体成分分析仪的APP设计开发中，更好地满足用户群体的需要。因此，借助成熟的技术手段，开发一款适合更多人群的APP，方便多种人群通过管理自己的身体成分来保持健康状态，解决现有系统以偏概全的问题，让系统更具针对性。
当前对于家用人体成分分析仪产品的普及率较低，相关系统的研究更是甚少，部分人群对于这一方面的知识非常欠缺。而在减少亚健康人群的过程中，普及人们对于身体成分管理的认知，保持健康的身体状态非常重要。因此，本文主要基于Android和IOS平台对家用人体成分分析仪APP进行设计开发，将蓝牙技术和GPS定位服务应用于APP的设计开发中，将软硬件设备互联，提升用户对APP的交互体验，为亚健康人群提供良好的健康指标，解决现有硬件设备的不足，更好地满足用户需求，从而提升用户体验。通过本系统的设计开发，不仅能满足更多人群的心理需求，更能提升人们的健康意识，从而有效预防疾病。
2. 现有系统分析
人体成分分析仪分析系统早已受到关注，起初是对人体成分分析仪硬件的实现进行研究 [3]。这类人体成分分析仪的体型比较庞大，大多只能单向获得测量身体成分的指标，数据显示复杂，非专业人员不易认知，且使用环境的局限较大，更多应用于医院和保健等公共场所。随着社会的转变和技术的更新，对人体成分分析的研究不断增多，除了单方面对硬件进行研究外，部分学者开始转向对软硬件的结合实现进行探索，并表明了应用于人体健康检测可行性 [4]。个别学者意识到系统设计的重要性，基于Android系统对人体成分分析仪展开研究，提高了检测数据的准确性 [5]。但纵观国内外研究成果对比其他产品来说，对于此方向的研究仍处于起步阶段。无论是硬件的研究，还是软硬结合的探索，都在考虑其测量精度。以功能技术层面来进行研究的居多，未能很好的单纯从移动端的交互行为进行深入研究，缺乏良好的人机交互体验。因此，专门针对此类产品系统的交互研究变得十分重要。
3. 系统需求分析
3.1. 功能性需求分析
功能需求作为软件开发的主体，主要是探究软件要实现的功能 [6]。在软件开发的准备阶段，需对用户需要实现的功能及期望进行了解，从而确定软件开发要达到的目的，并完成具体的用户需求。通过对家用人体成分分析仪的长期使用者进行沟通交流，从而确定了家用人体成分分析仪APP需要实现的功能。
1) 测量提醒功能：设定时间，定期监测自己的身体成分变化，及时了解身体健康状况。
2) 数据记录与分析功能：记录每一次测量的数据，根据测量指标的数据进行分析，全面了解自身的身体状况。
3) 健康指导：通过测量指标的分析，针对性的给出指导意见，保持健康的身体。
4) 显示模式切换：针对使用人群的迥异属性，提供不同的显示模式，方便更多的用户群体。
5) 移动端APP操作控制互联的硬件设备：绑定手机，可随时查找设备和帮助调控设备。
3.2. 非功能性需求分析
非功能需求作为功能需求的补充，是除功能需求以外的特性，在软件的开发过程中不仅要实现功能需求，还要注重对非功能需求的满足，才能更好地提升用户体验 [7]。在本系统的开发中，非功能需求可从三个方面来进行：
1) 界面的可操作性：软件的功能模块设计清晰，可提升用户的交互体验，但其基本操作又需要考虑用户常用软件的习惯性。
2) 界面显示的美观性：界面元素的设计和配色的选择，能够有效的提升用户满意度。本软件在界面设计中采用了互联设备的元素，配色选择和设备契合的颜色，增强软件界面的视觉感受。
3) 安全可靠性：个人的指标数据作为对自己健康状态的掌握途径，而技术的进步，导致很多人开始窃取别人的隐私，导致用户非常反感，因此，在进行APP系统开发时，需要保证移动端的安全性，避免各种问题的出现。
4. 系统设计与实现
4.1. 系统架构设计
家用人体成分分析仪APP主要从交互层、服务层、数据层来进行设计开发。
4.1.1. 交互层
交互层主要涉及软件的前端设计部分。前端主要部署在两大主流移动平台(Android, iOS)上，软件的整体设计模式采用了抽象工厂模式。Andriod端开发平台采用了Google的官方开发平台Android Studio进行开发，大量的使用了Java语言，XML语言以及JSON来进行软件具体逻辑以及相关算法的实现。iOS端开发平台主要采用了macOS下的XCode开发套件来进行开发，使用了Apple官方的swift语言来进行开发以及逻辑算法的实现，以及使用了大量的UIkit来进行前端UI的动画处理。
1) 蓝牙模块的实现
系统的交互主要采用了蓝牙来进行设备的软硬件互联。当前，蓝牙技术已经比较成熟，作为是一种无线技术标准，可以实现固定设备的无线连接，从而实现各个设备之间的短距离数据传输功能 [8]。具体实现的功能有：1、扫描其他蓝牙设备；2、为可配对的蓝牙设备查询可适配的蓝牙装置；3、建立RFCOMM通道；4、与其他设备进行数据传输。而Android平台提供蓝牙支持，允许Android设备与其他设备进行无线数据传输。因此，在软件层主要使用了Android Studio支持的android.bluetooth.BluetoothDevice和android.bluetooth.BluetoothAdapter这两个JAVA库。在硬件上采用了类似于HC05的低功耗蓝牙模块，负责在硬件上实现传感器数据与软件之间的数据传输。
下面是在Android studio中这两个JAVA库的使用方法：
//在Android Studio 开启系统的蓝牙功能
import android.bluetooth.BluetoothAdapter;
import android.bluetooth.BluetoothDevice;
BluetoothAdapter HuanBlueTooth = BluetoothAdapter.getDefaultAdapter();
if(!HuanBLueTooth.isEnabled()) //判断设备蓝牙是否开启
{
//如果没有开启就调用startActivityForResult()方法来提示用户没有打开蓝牙
Intent enableBluetooth = new lntent(HuanBlueTooth.ACTION_REQUEST_ENABLE);
startActivityForResult(enableBlueooth,REQUEST_ENABLE_BT);
}
在手机上打开蓝牙来搜索设备
Set
HuanBoothDevices = HuanBlueTooth.getBondedDevices();
//用一个Set
集合来保存设备扫描的蓝牙设备
if(pariedDeveces.size > 0){
for(BlueToothDevice dev:HuanBOothDevices){
String HuanDeviceName = dev.getName(); // 得到蓝牙设备的名字
String HuanDeviceMacAddress =dev.getAddress(); //得到蓝牙设备唯一的Mac地址
}
}
当搜索到蓝牙设备的名字和Mac地址后就可以进行连接
BlueToothDevice HuanDev = HuanBlueTooth.getRemoteDevice(macAddress);
UUID uuidForBlueToothDevice = UUID.fromString(bluetoothDeviceCode);
try{
hSocket = device.createRfcommScoetToServiceRecord(uuid); //进行连接 如果出错就用catch来捕获
}catch(IOException e){
E.printStackTrace();
}
2) GPS定位服务模块的实现
全球定位系统(Global Positioning System, GPS)是一种以人造地球卫星为基础的高精度无线电导航的定位系统，能够提供准确的地理位置 [9]。在家用人体成分分析仪的软硬件数据信息交互中，需要使用到GPS的定位信息来实现一键查找设备功能。
GPS的实现也分软件上和硬件上。在软件上主要使用了LatLng这个java库，通过里面封装好的API代码来实现具体需要的GPS功能。在硬件上主要使用了类似于1575R-A模块来实现具体的NMEA信息获取。硬件上获取的信息再通过服务器传递到软件端上，在软件端上实现NMEA数据类型的处理函数，将信息处理成为对用户友好的可视化信息。
下面是在android studio中LatLng库的使用方法：
import com.amap.api.maps.odel.LatLng;//导入库
@Override
public void onLocationChanged(AMapLocation amapLocation){
boolean LocationSwitchOne = ((amapLocation != null) && (mListener != null));
boolean LocationSwitchTwo = ((amapLocation != null) && (amapLocation.getErrorCode() == 0));
if(LocationSwitchOne){
if(LocationSwitchTwo){
if(isFirstTime) //如果是第一次定位
{
mListner.onLocationChanged(amapLocation); //显示系统定位图标
lvHolder.title = “位置：”;
lvHolder.address= amapLocation.getProvider()+amapLocation.getCity()+amapLocation.getStreet()+amap Location.getStreetNum();
//上面的amapLocation.get*()可以得到当前位置的GPS信息，返回的数据格式是String格式，这样就可以得到当前的GPS信息，并且保存到了lvHolder.address中
}
}
else {
String errText = “定位不成功”+amapLocation.getErrorCode()+”: ”+amapLocation.getErrorInfo();
Log.e(“Debug: ”+errText);
}
}
}
3) 软件交互层
包括注册登录，最新的数据显示及健康指导、测量提醒、测量数据记录与分析、设备查找和显示模式切换功能。其中最新数据显示及健康指导、测量提醒、测量数据记录与分析和设备查找的交互模式以可视化方式呈现。
①最新数据显示及健康指导主要展示最近一次测量结果，根据数据结果分析，提供针对性的健康指导，起到警示作用。
②测量提醒主要是用于提醒家人或自己定期检测自己的身体状况。
③数据记录与分析提供多个用户的使用情况记录，以随时掌控自己的健康状况。
④设备查找主要是采用GPS定位服务，为了方便用户寻找设备，及时发现设备状态，以便更好地使用。
4.1.2. 服务层
服务层主要部署在CentOS7系统上面，采用了Node.js来进行后端的部署，以及异步的方法来应对同时需要处理多个用户请求的情况，在Node.js上也采用了express，http等模块。
服务端的node.js关键代码如图1：
Figure 1. Partial realization of node.js-socket
图1. node.js-socket部分实现
软件端的java关键代码如图2：
Figure 2. Partial realization of java-socket
图2. java-socket部分实现
4.1.3. 数据层
数据层主要采用了MySql来进行数据存储。MySql的服务端口设置在了3000端口，与Node.js后端服务器来进行数据的交互，并且将数据实时的呈现在前端(client)上面。
User用户表：包括用户的唯一登录信息ID，USER_NAME使用VARCHAR(32)的类型来保存且不为空，USER_PASSWORD使用VARCHAR(32)来保存，CHARSET属性主要使用utf-8编码。
INFO数据表：可以与User进行多表链接来进行查询。INFO__BMI使用FLOAT数据类型，保存了BMI的数据；INFO__WATER使用FLOAT数据类型，保存了用户的水分数据信息；INFO_BODY_FAT使用DOUBLE数据类型，保存用户的体脂数据信息；INFO_BONE使用INT数据类型，保存了用户的骨量数据信息；INFO__WEIGHTS使用FLOAT数据类型，保存了用户的体重信息；INFO__MUSCLE_RATE使用DOUBLE数据类型，保存了用户的肌肉率信息，其他一些指标数据也是通过这样的方式保存至数据库。
4.2. APP的设计实现
APP的功能设计梳理为用户个人中心、测量提醒、数据记录与分析、最新数据显示及健康指导、查找设备。将四个功能整合到APP的四个页面中，分别为系统首页、数据记录和分析页以及“我”页，软件逻辑框架如图3所示。
系统首页界面如图4所示。为了更好地使用户管理自己的身体成分来保持健康的生活，本软件的主界面设置了最新数据显示和健康指导。在首页的界面设计中，将首页顶部选择作为当前最新的数据显示，以便实时掌握测量状态。常用参考数据直接显示，其他更多数据滑动显示。首页下端显示健康指导与推荐，主要是根据测量的数据结果分析，提供针对性的健康指导。当用户查询完最新的测量数据信息后，点击上方的提醒按钮可进入测量提醒界面，在测量提醒界面添加提醒人，根据不同用户的使用频率设定提醒时间，可设置多个提醒人。在工作压力较大的环境下，人们通常会忘记做一些想做的事，温馨的提醒可以带给用户温暖。
Figure 4. System home page and expanded page
图4. 系统首页及展开页
对于测量数据记录与分析界面如图5所示，用户的每一次测量将记录在APP端，可提供多个用户的详细记录，针对个人数据进行分析，分析结果以下滑动读取，以便随时对比不同时期的数据，及时改善健康状态。
Figure 5. Data recording and analysis page
图5. 数据记录与分析页面
“我的”页面层级下添加GPS定位服务，用于发现设备。通过点击我的设备，进入发现设备页面，可开启一键找设备，设备会以多种方式给出反馈，从而成功地将设备与移动端互联。该界面还提供了三种不同的显示模式，用户可以根据自己的习惯进行选择，具体页面如图6所示。
该移动端的主要功能在于，当用户需要测量身体成分时，只需要通过GPS定位功能，可开启一键找设备，APP端即可查寻互联设备的状态，当使用完设备后，可从该端获取详细的数据信息分析，并给出相应的健康指导。并且根据不同年龄段的人群，设计不同的数据显示模式，操作简便，适合不同年龄段的人群，还可通过APP端操作来控制互联设备。
4.3. 本系统优势
基于前人研究的基础上，本系统集成了GPS定位技术和蓝牙技术，不仅实现了传统家用人体成分分析仪测量数据分析功能。同时将数据的读取从产品转移到软件上，避免了产品本身功能复杂，导致体型的庞大，还能更好地随时查看自己的身体指标数据。由于使用该设备的人群范围广泛，为了更好地满足不同年龄段的用户，提供了多种显示模式，主要根据年龄段区分，显示重点有所不同，用户可切换自己合适的显示模式，以提升用户体验。更重要的是，本系统使用物联网技术，将系统与设备互联，实现测量数据的可视化，用户可直接在APP端查看自己的身体成分指标，并将每一次数据进行记录和分析，以便更好地掌握自己的身体状况，不再是必须靠近设备才可以查看自己的数据，且数据内容还比较单一。同时，还使用了GPS定位服务，用户可在需要使用设备时，开启一键找设备，设备便会给出反馈信息，避免浪费时间。
5. 结语
本系统基于Android和IOS两大主流移动平台对家用人体成分分析仪APP进行设计开发。利用蓝牙技术使移动端与设备互联，基于GPS定位技术有效获取设备的状况信息。以MySQL数据库进行数据储存，将数据实时的呈现在前端，使详细的数据可视化显示，提升数据信息的可读性；界面的设计简洁美观，减少操作的复杂性。该系统的开发主要对系统的人机交互体验进行考量，使得APP的实现具有很好的实用性，且交互性强。同时APP与设备软硬件的结合，更能满足用户需求，通过移动端APP的优势弥补硬件设备的不足，从而达到更好地用户体验效果。