1.一种智能健康监测系统，其特征在于，包括：

传感器数据采集模块，用于实时采集传感器数据，至少包括室内温度、空气颗粒物污染、心冲击信号数据；

心冲击信号数据处理模块，用于提取固定时间段长度T的心冲击信号数据，计算前后相邻波峰波谷的幅度差值，生成时间段长度T的差值数据；计算时间段长度T内差值超过第一阈值的数量S及平均差值F；

控制管理模块，用于根据温度数据、颗粒物污染数据是否超过第二阈值、第三阈值，调节温度控制装置开关和空气净化装置开关；根据数量S是否超过第四阈值，调节温度控制装置和空气净化装置的运行状态；

健康评价模块，用于根据数量S，平均差值F，应用KNN分类算法聚类，参照聚类结果，判断监测对象的潜在疾病患病风险结果；

所述生成时间段长度T的差值数据，为计算所述时间段长度T的心冲击信号数据中前后相邻波峰波谷的幅度差值，用所述差值替换所述时间段长度T的心冲击信号数据中波峰段或波谷段后侧与X轴相交时间点上的值；所述时间段长度T的心冲击信号数据中其余时间点的幅度数值改为零；由此生成时间段长度T的差值数据；

所述计算时间段长度T内差值超过第一阈值的数量S及平均差值F；所述第一阈值包括多个阈值段；根据不同的阈值段生成，数量S(i）及平均差值F(i）；

将监控对象的S(i）/T及平均差值F(i）数据，同患有不同程度的阻塞性睡眠呼吸暂停综合征患者、房颤患者，健康人群的典型状态的S(i）/T或平均差值F(i）数据，进行KNN分类算法聚类，根据聚类结果，判定潜在疾病患病风险结果。

2.根据权利要求1所述智能健康监测系统，其特征在于，当数量S在设定的连续的时间段内，超过第四阈值；则启动或加大温度控制装置将温度控制在低温适宜温度，同时启动或加大空气净化装置保持空气质量。

3.根据权利要求1所述智能健康监测系统，其特征在于，根据非接触性压电陶瓷传感器或者毫米波雷达传感器，采集数据并分离出心冲击信号；根据心冲击信号获得实时的心跳频率，根据心跳频率监控对象的状态。

4.根据权利要求3所述智能健康监测系统，其特征在于，通过毫米波雷达传感器，监测人员姿态，当处于跌倒状态时，系统报警。

5.根据权利要求1所述智能健康监测系统，其特征在于，根据监控对象的S/T及平均差值F每日数据超过第五阈值的时间长度，判断睡眠的质量状态。

6.根据权利要求2所述智能健康监测系统，其特征在于，健康状态下在时间段长度T内差值超过第一阈值的数量为Sz，所述第四阈值设置为Sz*2；当数量S在设定的连续的时间段内，超过第四阈值；则启动或加大温度控制装置将温度控制在低温适宜温度，同时启动或加大空气净化装置保持空气质量。

7.一种智能健康监测装置，其特征在于，包括：传感器，储存器，处理器，无线传输装置、显示装置；

所述传感器用于收集信号并将收集的信号数据传输给所述储存器；

所述储存器用于储存收集的信号数据，处理器执行计算机程序后得到的数据；以及被处理器执行的计算机程序；

所述处理器用于执行所述计算机程序，包括实现如权利要求1至6任一项所述智能健康监测系统中的方法；

所述显示装置用于显示处理器执行所述计算机程序后得到的数据；

所述无线传输装置，用于将收集的信号数据传输给所述储存器；并将处理器执行所述计算机程序后得到的数据传输到显示装置。