随着全球老龄化进程的不断加剧，我国老龄化问题也日益突出，老年人的生活和健康问题也备受关注。老年人跌倒具有发生率高、伤害性强、救助率低等特点，患病且行动不便的老人一旦跌倒往往会带来昏厥、瘫痪甚至生命危险。如何在老年人跌倒且无法行动时第一时间通知家人及医疗救助机构，不仅关系到老年人的生命安全问题，同时还关系到社会道德问题。　　 论文以老年人跌倒检测仪的研究为主要内容，从结构上将其划分为硬件设计、数据采集与特征提取、支持向量机分类器设计以及跌倒判决四个部分。　　 ①跌倒检测仪硬件设计上以基于Cortex-M3内核的STM32F101为主控制器，搭载一路三轴加速度传感器和两路正交放置的倾角传感器，并集成GPRS无线通信模块和GPS卫星定位模块，提供跌倒检测仪的数据采集、处理、检测及远程报警的硬件基础;　　 ②数据采集模块通过STM32提供的AD转换接口获取三轴加速度传感器和倾角传感器的数据并滤波，送入特征提取模块。特征提取模块提取出加速度强度矢量、加速度幅值区域及人体空间三个轴向的倾角，并将这5维特征向量作为支持向量机训练样本;　　 ③支持向量机分类器训练时接收跌倒样本及非跌倒样本的5维特征向量，设定核函数、惩罚因子等训练参数，在人工干预的情况下反复训练获得最佳的支持向量机判决器;　　 ④跌倒判决模块依赖于在STM32中实现跌倒检测算法，通过将支持向量机判决器模型参数移植入STM32中，在新的样本下进行分类器判决，并设定加速度阈值来进一步修正跌倒检测判决结果。若识别为跌倒，则发送GPS位置信息及报警信息，从而使老年人得到救助。　　 跌倒检测仪通过人体状态数据采集、模式识别、阈值判决以及远程报警功能的相互结合，实现了跌倒检测算法的设计和验证。支持向量机的引入使得系统不会因为单纯使用阈值方法而导致虚警率过高，能够达到较高的跌倒检测概率，符合预期的跌倒检测效果。