本發(fā)明涉及智能穿戴裝置領(lǐng)域，尤其涉及一種適用于智能穿戴設(shè)備的心率測(cè)量方法及裝置。

背景技術(shù)：

心率是指正常人安靜狀態(tài)下每分鐘心跳的次數(shù)，也叫安靜心率，可因年齡、性別或其他生理因素產(chǎn)生個(gè)體差異。一般來說，年齡越小，心率越快，老年人心跳比年輕人慢，女性的心率比同齡男性快。心率是確定人身體是否健康的重要指標(biāo)，現(xiàn)如今，隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，實(shí)時(shí)便捷的心率測(cè)量越來越受到人們的歡迎。

現(xiàn)階段，應(yīng)用于智能穿戴設(shè)備當(dāng)中的心率測(cè)量方法主要有電勢(shì)法和光電法兩種，由于電勢(shì)法在心率測(cè)量過程中操作復(fù)雜，實(shí)時(shí)性較差，因此相比較而言，光電法更適用于智能穿戴裝置中的心率測(cè)量，其操作成本低、方法簡(jiǎn)單、實(shí)時(shí)性好。

現(xiàn)有設(shè)備使用光電法進(jìn)行心率測(cè)量，當(dāng)血液經(jīng)過毛細(xì)血管進(jìn)入手腕時(shí)，血液流速會(huì)相應(yīng)的減慢，在智能手表接收信號(hào)時(shí)受到的噪聲干擾會(huì)相應(yīng)的增加，影響測(cè)量準(zhǔn)確性。

如公開號(hào)為CN 105816163A的專利文獻(xiàn)提供的“檢測(cè)心率的方法、裝置及可穿戴設(shè)備”，該方法包括：計(jì)算預(yù)設(shè)時(shí)間周期內(nèi)獲取的第一PPG數(shù)據(jù)的時(shí)域特征值和頻域特征值；根據(jù)所述第一PPG數(shù)據(jù)的時(shí)域特征值、所述頻域特征值以及所述用戶在所述預(yù)設(shè)時(shí)間周期內(nèi)的活動(dòng)量，確定所述預(yù)設(shè)時(shí)間周期內(nèi)的心率信號(hào)質(zhì)量；根據(jù)所述第一PPG數(shù)據(jù)的時(shí)域特征值、所述頻域特征值、所述預(yù)設(shè)時(shí)間周期內(nèi)的心率信號(hào)質(zhì)量、以及前一預(yù)設(shè)時(shí)間周期的心率相關(guān)數(shù)據(jù)，確定所述用戶在所述預(yù)設(shè)時(shí)間周期內(nèi)的心率值，其中，所述心率相關(guān)數(shù)據(jù)包括心率值和心率信號(hào)質(zhì)量。該專利從硬件角度進(jìn)行改進(jìn)以降低噪聲影響，提高接收器靈敏度，但會(huì)噪聲成本增加，同時(shí)設(shè)備復(fù)雜度也會(huì)上升。

又如公開號(hào)為CN105125199A的專利文獻(xiàn)提供的“一種心率檢測(cè)方法與裝置”，該方法包括：循環(huán)執(zhí)行第一流程直至獲取若干個(gè)R波；所述第一流程包括：采樣心電數(shù)據(jù)以獲取新的采樣值，記所述新采樣值的前一采樣值為當(dāng)前采樣值；對(duì)當(dāng)前采樣值執(zhí)行R波判定流程；根據(jù)所述獲取的若干個(gè)R波確定當(dāng)前心率。所述R波判定流程主要是根據(jù)R波的特點(diǎn)，排除與R波類似波形的影響，找出正確的R波，為心率的計(jì)算提供正確的數(shù)據(jù)。該方法未對(duì)采樣值進(jìn)行篩選或其他處理，容易受到外界干擾，影響結(jié)果準(zhǔn)確性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

針對(duì)上述現(xiàn)有技術(shù)的現(xiàn)狀，本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題在于提供一種高效準(zhǔn)確的適用于智能穿戴設(shè)備的心率測(cè)量系統(tǒng)及方法。

本發(fā)明解決上述技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案為：

一種適用于智能穿戴設(shè)備的心率測(cè)量方法，包括：

S1.接收并傳輸反射信號(hào)；

S2.檢測(cè)信號(hào)波谷位置，計(jì)算波谷寬度以及波谷深度；

S3.信號(hào)分割，得到搏動(dòng)周期，計(jì)算直流信號(hào)值與交流信號(hào)值；

S4.篩選可信信號(hào),計(jì)算心率值。

進(jìn)一步地，所述步驟S2之前還包括對(duì)所述信號(hào)進(jìn)行濾波處理。

進(jìn)一步地，所述步驟S2中，所述信號(hào)波谷位置檢測(cè)過程為：

S21.獲取波谷位置；

S22.對(duì)所選波谷進(jìn)行特征提取，并根據(jù)所述特征進(jìn)行二次篩選；

S23.對(duì)二次篩選后的波谷重復(fù)上述篩選步驟，確定波谷位置；

篩選能確定波谷位置的信號(hào)，并根據(jù)所述波谷位置計(jì)算波谷寬度a以及波谷深度b。

進(jìn)一步地，所述步驟S3中，對(duì)所述確定波谷位置的信號(hào)進(jìn)行分割，得到多個(gè)搏動(dòng)周期；

通過尋找所述搏動(dòng)周期的波峰位置，得到直流信號(hào)值；

通過計(jì)算所述波峰與波谷的數(shù)字差，得到交流信號(hào)值。

進(jìn)一步地，所述步驟S4中根據(jù)波谷寬度a以及波谷深度b篩選可信信號(hào)，所述篩選條件為：

0.7as≤ai≤1.3as且0.7bs≤bi≤1.3bs；

其中，ai為波谷寬度，bi為波谷深度，i為波谷數(shù)量；

as為正常健康情況下的波谷寬度，bs為正常健康情況下的波谷深度，所述as和bs均為固定的常數(shù)值。

進(jìn)一步地，所述心率值計(jì)算公式為：

T＝60×f/median(a^λ)；

其中，f為采樣率，a^λ為波長(zhǎng)為λ的可信信號(hào)的平均波谷寬度。

進(jìn)一步地，所述λ為綠色光波波長(zhǎng)570nm。

一種適用于智能穿戴設(shè)備的心率測(cè)量裝置，包括：

光源，所述光源為綠色光源，用于發(fā)射信號(hào)；

光電探測(cè)器，用于接收反射信號(hào)；

信號(hào)處理模塊，用于對(duì)光電探測(cè)器接收的信號(hào)進(jìn)行處理和分析，并計(jì)算心率值。

進(jìn)一步地，所述信號(hào)處理模塊包括：

濾波單元，用于對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波處理；

檢測(cè)單元，用于檢測(cè)信號(hào)波谷位置；

篩選單元，用于對(duì)信號(hào)進(jìn)行篩選；

計(jì)算單元。

進(jìn)一步地，所述裝置可用于智能手表、智能手環(huán)或者其他智能穿戴設(shè)備當(dāng)中。

本發(fā)明技術(shù)方案具有如下優(yōu)點(diǎn)：

(1)搭載本發(fā)明裝置的智能穿戴設(shè)備在使用過程中抗噪性能更好，使用時(shí)對(duì)環(huán)境要求更低，測(cè)量結(jié)果更精確；

(2)可搭載在各種智能穿戴設(shè)備上，使用簡(jiǎn)單；

(3)采用單一光源照射，硬件難度小、成本低。

附圖說明

圖1為本發(fā)明結(jié)構(gòu)示意圖。

圖2為本發(fā)明方法流程圖。

具體實(shí)施方式

以下是本發(fā)明的具體實(shí)施例并結(jié)合附圖，對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案作進(jìn)一步的描述，但本發(fā)明并不限于這些實(shí)施例。

實(shí)施例一

如圖1所示為本實(shí)施例中的一種適用于智能穿戴設(shè)備的心率測(cè)量裝置結(jié)構(gòu)示意圖，該裝置包括：

光源100，所述光源100為綠色光源，用于向皮膚表面發(fā)射信號(hào)；

光電探測(cè)器200，用于接收皮膚表面反射的信號(hào)；

信號(hào)處理模塊300，用于對(duì)光電探測(cè)器200接收的信號(hào)進(jìn)行處理和分析，并計(jì)算心率值。

其中，信號(hào)處理模塊300包括：

檢測(cè)單元320，用于檢測(cè)信號(hào)波谷精確位置；

篩選單元330，用于對(duì)信號(hào)是否有效的判別篩選；

計(jì)算單元340，用于測(cè)量過程中各種數(shù)值計(jì)算。

如圖2所示為本實(shí)施例中一種適用于智能穿戴設(shè)備的心率測(cè)量方法流程圖，該方法包括：

S1.接收并傳輸反射信號(hào)；

S2.檢測(cè)信號(hào)波谷位置，計(jì)算波谷寬度以及波谷深度；

S3.信號(hào)分割，得到搏動(dòng)周期，計(jì)算直流信號(hào)值與交流信號(hào)值；

S4.篩選可信信號(hào),計(jì)算心率值。

在進(jìn)行心率測(cè)量過程中，首先需要有光照射向皮膚表面。相比較而言，綠光具有更高的反射率，可以提高接收信號(hào)強(qiáng)度，因此步驟S1之前還包括采用綠色光源100照射手腕皮膚表面。

步驟S1中，光電探測(cè)器200接收皮膚表面反射的信號(hào)，并將該信號(hào)傳輸至信號(hào)處理模塊300。

光電探測(cè)器能把光信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)，其原理是由輻射引起被照射材料電導(dǎo)率發(fā)生改變。

步驟S2中，信號(hào)處理模塊300接收光電探測(cè)器200發(fā)送的信號(hào)，檢測(cè)單元320對(duì)接收的信號(hào)進(jìn)行波谷檢測(cè)。

波谷是指橫波在正交于傳遞方向上極小值，與之相對(duì)的極大值則被稱為波峰，因?yàn)闃O小和極大只是取決于正交于傳遞方向上的坐標(biāo)方向而言，故兩者合稱為極值。

本實(shí)施例在波谷檢測(cè)過程中采用自適應(yīng)分級(jí)篩選方法，過程如下：

S21.獲取波谷位置；

S22.對(duì)所選波谷進(jìn)行特征提取，并根據(jù)所述特征進(jìn)行二次篩選；

S23.對(duì)二次篩選后的波谷重復(fù)上述篩選步驟，直到篩選結(jié)果不再變化確定波谷位置。

上述過程中完成后，篩選單元330篩選處能確定波谷位置的信號(hào)，即對(duì)波谷位置進(jìn)行粗選，并根據(jù)所述波谷位置，計(jì)算波谷寬度a以及波谷深度b。

步驟S3中，對(duì)所述確定波谷位置的信號(hào)進(jìn)行分割，每一確定的波谷可以將信號(hào)分為多個(gè)波段，每一波段為搏動(dòng)周期；

通過尋找搏動(dòng)周期的波峰位置，得到直流信號(hào)值；

通過計(jì)算波峰與波谷的數(shù)字差，得到交流信號(hào)值。

由于動(dòng)脈里有血液的流動(dòng)，對(duì)光的吸收也有所變化。當(dāng)把光信號(hào)轉(zhuǎn)換成電信號(hào)時(shí)，由于動(dòng)脈對(duì)光的吸收有變化而其他組織對(duì)光的吸收基本不變，得到的信號(hào)就可以分為直流信號(hào)和交流信號(hào)。直流分量和交流分量可以通過放大器和濾波器提取出來，用于脈搏分析。提取的交流信號(hào)能反應(yīng)出血液流動(dòng)的特點(diǎn)。

由于傳感器采集到的信號(hào)不一定為有效心率信號(hào)，因此需要進(jìn)一步對(duì)信號(hào)進(jìn)行篩選。

步驟S4中，根據(jù)步驟S2中計(jì)算得到的波谷寬度a以及波谷深度b對(duì)信號(hào)是否有效進(jìn)行判別篩選，篩選條件為：

0.7as≤ai≤1.3as且0.7bs≤bi≤1.3bs；

其中，ai為波谷寬度，bi為波谷深度，i為波谷數(shù)量；

as為正常健康情況下的波谷寬度，bs為正常健康情況下的波谷深度。

本實(shí)施例中，通過對(duì)大量樣本預(yù)先試驗(yàn)得到正常情況下不同年齡段人們的正常心率信號(hào)波谷寬度as與波谷深度bs，在計(jì)算過程中，這兩個(gè)參數(shù)是固定的常數(shù)值。

符合篩選條件的信號(hào)為可信信號(hào)，不符合的則為不可信信號(hào)。

步驟S4中，對(duì)可信信號(hào)進(jìn)行心率計(jì)算，計(jì)算公式為：

T＝60×f/median(a^λ)

其中，f為采樣頻率，a^λ為波長(zhǎng)為λ的平均波谷寬度，λ為綠色光波波長(zhǎng)570nm。

采樣頻率f，也稱為采樣速度或者采樣率，定義了每秒從連續(xù)信號(hào)中提取并組成離散信號(hào)的采樣個(gè)數(shù)，它用赫茲(Hz)來表示。采樣頻率的倒數(shù)是采樣周期或者稱為采樣時(shí)間，它是采樣之間的時(shí)間間隔。通俗的講采樣頻率是指計(jì)算機(jī)每秒鐘采集多少個(gè)信號(hào)樣本。采樣率是光電探測(cè)器的屬性，一般探測(cè)器型號(hào)選定了之后，對(duì)應(yīng)的f即為固定值。

本實(shí)施例測(cè)量過程中各種數(shù)值計(jì)算均由計(jì)算單元340完成。

本實(shí)施例中提供的一種適用于智能穿戴設(shè)備的心率測(cè)量裝置可用于智能手表、智能手環(huán)或者其他智能穿戴設(shè)備當(dāng)中。

本發(fā)明裝置由于可搭載在各種智能穿戴設(shè)備上，使用簡(jiǎn)單方便；此外，本發(fā)明采用單一光源照射，硬件難度小、成本低。

實(shí)施例二

本實(shí)施例與實(shí)施例一不同之處在于，本實(shí)施例中還包括對(duì)接收到的信號(hào)進(jìn)行濾波處理以去除信號(hào)噪聲干擾。

本實(shí)施例提供一種適用于智能穿戴設(shè)備的心率測(cè)量裝置，該裝置包括：

光源100，用于向皮膚表面發(fā)射信號(hào)；

光電探測(cè)器200，用于接收皮膚表面反射的信號(hào)；

信號(hào)處理模塊300，用于對(duì)光電探測(cè)器接收的信號(hào)進(jìn)行處理和分析，并計(jì)算心率值。

其中，信號(hào)處理模塊300包括：

濾波單元310，用于對(duì)接收到的信號(hào)進(jìn)行濾波處理，去除信號(hào)噪聲干擾；

檢測(cè)單元320，用于檢測(cè)信號(hào)波谷精確位置；

篩選單元330，用于對(duì)信號(hào)是否有效的判別篩選；

計(jì)算單元340，用于測(cè)量過程中各種數(shù)值計(jì)算。

本實(shí)施例還提供一種適用于智能穿戴設(shè)備的心率測(cè)量方法，該方法包括：

S1.接收并傳輸反射信號(hào)；

S2.檢測(cè)信號(hào)波谷位置，計(jì)算波谷寬度以及波谷深度；

S3.信號(hào)分割，得到搏動(dòng)周期，計(jì)算直流信號(hào)值與交流信號(hào)值；

S4.篩選可信信號(hào),計(jì)算心率值。

步驟S1之前還包括采用綠色光源100照射手腕皮膚表面。

步驟S1中，光電探測(cè)器200接收皮膚表面反射的信號(hào)，并將該信號(hào)傳輸至信號(hào)處理模塊300。

由于在光電探測(cè)器200上直接獲取到的信號(hào)中往往存在大量噪聲，會(huì)影響后續(xù)計(jì)算，故本實(shí)施例中，步驟S2之前還包括對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波處理。

本實(shí)施例中選擇小波變換分析的方法對(duì)探測(cè)器直接接收到的信號(hào)進(jìn)行濾波，以消除噪聲干擾。

小波(Wavelet)，顧名思義，“小波”就是小的波形，所謂“小”是指它具有衰減性；而稱之為“波”則是指它的波動(dòng)性，其振幅正負(fù)相間的震蕩形式。與Fourier變換相比，小波變換是時(shí)間(空間)頻率的局部化分析，它通過伸縮平移運(yùn)算對(duì)信號(hào)(函數(shù))逐步進(jìn)行多尺度細(xì)化，最終達(dá)到高頻處時(shí)間細(xì)分，低頻處頻率細(xì)分，能自動(dòng)適應(yīng)時(shí)頻信號(hào)分析的要求，從而可聚焦到信號(hào)的任意細(xì)節(jié)，解決了Fourier變換的困難問題，成為繼Fourier變換以來在科學(xué)方法上的重大突破。有人把小波變換稱為“數(shù)學(xué)顯微鏡”。

本實(shí)施例中，濾波操作過程中小波基選擇“db3”小波基，“db3”小波基屬于Daubechies(dbN)小波(緊支集正交小波)。

步驟S2中，對(duì)完成濾波處理后的信號(hào)進(jìn)行波谷檢測(cè)，過程如下：

S21.獲取波谷位置；

S22.對(duì)所選波谷進(jìn)行特征提取，并根據(jù)所述特征進(jìn)行二次篩選；

S23.對(duì)二次篩選后的波谷重復(fù)上述篩選步驟，直到篩選結(jié)果不再變化確定波谷位置。

上述過程中完成后，篩選單元330篩選出能確定波谷位置的信號(hào)，即對(duì)波谷位置進(jìn)行粗選，根據(jù)所述波谷位置，計(jì)算波谷寬度a以及波谷深度b。

步驟S3中，對(duì)所述確定波谷位置的信號(hào)進(jìn)行分割，獲得多個(gè)搏動(dòng)周期；

通過尋找搏動(dòng)周期的波峰位置，得到直流信號(hào)值；

通過計(jì)算波峰與波谷的數(shù)字差，得到交流信號(hào)值。

步驟S4中，根據(jù)波谷寬度a以及波谷深度b對(duì)信號(hào)是否有效進(jìn)行判別篩選，篩選條件為：

0.7as≤ai≤1.3as且0.7bs≤bi≤1.3bs；

符合篩選條件的信號(hào)為可信信號(hào)，不符合的則為不可信信號(hào)。

完成篩選后，對(duì)可信信號(hào)進(jìn)行心率計(jì)算，計(jì)算公式為：

T＝60×f/median(a^λ)。

本發(fā)明中心率測(cè)量方法從軟件算法上對(duì)獲取到的信號(hào)進(jìn)行針對(duì)性處理，以減少使用過程中外部噪聲影響，提高測(cè)量精度，搭載本發(fā)明裝置的智能穿戴設(shè)備在使用過程中抗噪性能更好，使用時(shí)對(duì)環(huán)境要求更低，測(cè)量結(jié)果更精確。

本文中所描述的具體實(shí)施例僅僅是對(duì)本發(fā)明精神作舉例說明。本發(fā)明所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員可以對(duì)所描述的具體實(shí)施例做各種各樣的修改或補(bǔ)充或采用類似的方式替代，但并不會(huì)偏離本發(fā)明的精神或者超越所附權(quán)利要求書所定義的范圍。