移动健康监测作为新生事物，能够在医疗资源相对有限的社会环境里及时而有效地向用户提供价格低廉的医疗保健服务。生命信息处理已经成为一个崭新的尖端综合性研究领域。开发和实现移动健康监测技术将是通信运营商基于物联网业务发展的战略方向之一。本文工作实现了一个基本的口腔运动状态监测及饮食规律自动分析的移动监测系统，一种以人体生理信息获取、处理、分析并提供反馈指导为目的的健康服务。通过传感器节点端、手机端与服务器端，三个部分的分布式数据通信和协同处理实现整个系统。在本文中，基于口腔运动状态和人体运动状态来实现对饮食规律的监测与分析。口腔运动状态被定义为：咀嚼、说话、咳嗽、安静。人体运动状态被划分为：静止/微动，走路，跑步。鉴于口腔运动状态的隐蔽性、运动发声传导介质的特殊性，使用了骨导麦克风采集口腔运动骨导音。人体运动状态的获取则使用了加速度传感器采集运动的三轴加速度信息。传感器节点端ARM嵌入式硬件设计，综合考虑了计算能力要求，数据存储空间，尺寸，CMU性能，功耗，芯片间的兼容性等问题。综合权衡用户信息安全、节点性能、数据规模、网络负载、骨导音信号的时域处理和频域处理，确定了分两步计算MFCC参数的频域骨导音信号处理方法，即首先在节点端计算Filterbank参数，而后在服务器端计算完整的MFCC参数。录制并标注了骨导音数据库，使用HTK语音识别工具包，进行了骨导音识别实验，确定了最佳系统配置参数。基于HTK源码二次开发，在服务器端构建了骨导音识别系统，识别率达90%以上。基于Android系统，设计开发了手机端软件，具备蓝牙、WIFI通信，数据处理和存储，饮食规律统计分析，饮食评分，可视化显示功能。使用多种统计学方法对口腔运动状态和人体运动状态进行融合分析，挖掘用户的饮食规律。根据现代医学对饮食健康的研究，自主设计了一套饮食健康评分系统，进而以图表的形式向用户直观反馈个人饮食规律信息，提供健康合理的饮食指导，帮助用户建立良好的饮食规律，从而改善用户健康状况。