本申請涉及信號處理技術領域，特別涉及一種穿戴設備、消除運動干擾的方法及裝置。

背景技術：

隨著生活水平的提高，人們越來越重視生活的健康水平，心率是指人體心臟每分鐘跳動的次數，在臨床診斷上一項非常重要的生理指標。傳統醫療設備在測量心率時要求使用者處于靜止狀態，同時不方便攜帶；因此，很多廠商已經生產出可以進行心率測量的穿戴設備，以便于使用者可以在日常生活狀態下進行心率的測量。

現有的最常用的心率測量方法是光電脈搏容積(ppg)法，利用led發出特定波長的光并經人體組織傳播、散射、衍射和反射后返回，將返回的光信號轉換為電信號，從而獲取相應的ppg信號。光束在人體組織傳播過程中，由于人體組織的吸收作用而衰減，其中靜態組織如皮膚、脂肪、肌肉等的吸收是恒定值，而血液由于心臟的收縮和舒張周期而產生周期性容積變化，因而ppg信號中產生與心跳一致的周期性波形，所以ppg信號可以測量出心跳頻率，且光電脈搏容積法測量心率是一種無創無害的測量方法。

發明人發現現有技術至少存在以下問題：穿戴設備上的心率測量對光電脈搏容積法要求更高，因為使用者需要在運動狀態下測量心率，在運動狀態下肌肉和壓力會發生改變，導致光束傳播光路發生變化；而光電脈搏容積(ppg)信號中除脈搏波信號外，還疊加了運動干擾信號。不同的運動狀態產生的運動干擾頻率不同，且運動頻率不能保證是恒定值，走路、爬山和跑步狀態下，運動頻率在0-4hz范圍內，人的心率范圍同樣在0.5hz-4hz范圍內，因此不能通過傳統的有限沖激相應(fir)、無限沖激相應(iir)或小波濾波濾除未知頻率的運動干擾。

現有技術中，運動狀態心率測量的技術方案有兩種：一是基于自適應濾波器的自適應噪聲消除方法；二是氧飽和度選通轉換(dst)方法。然而自適應噪聲消除方法實現的前提條件是運動狀態具有統計穩定性，從而使得自適應濾波器持續處于收斂狀態，但是現實中運動狀態并不能保持穩定，例如上下樓梯；dst方法實現的前提條件是血氧飽和度較高，通常高于85％，而并不適用于呼吸困難使用者(其血氧飽和度較低)，并且dst方法的計算量很大，難以在穿戴設備上實現。

技術實現要素：

本申請部分實施例的目的在于提供一種穿戴設備、消除運動干擾的方法及裝置，能夠有效消除運動中的干擾，且適用于各種運動狀態下對消除運動干擾后的信號的檢測，同時計算量較小，便于在穿戴設備上實現。

本申請的一個實施例提供了一種消除運動干擾的方法，應用于穿戴設備，穿戴設備能夠獲取穿戴設備的多維加速度信號與待處理的測量信號，且待處理的測量信號包括具有不同波長的第一信號與第二信號；方法包括：對多維加速度信號進行降維處理，并得到表征運動干擾的一維加速度信號；分別通過多個預設系數對第一信號及第二信號進行混合，以計算得到多個預設系數對應的多個混合信號；計算每個混合信號與一維加速度信號的相關系數；獲取相關系數中最大的相關系數對應的預設系數及最小的相關系數對應的預設系數；根據第一信號、第二信號、最大的相關系數對應的預設系數及最小的相關系數對應的預設系數計算得到待處理的測量信號中消除運動干擾后的信號。

本申請實施例還提供了一種消除運動干擾的裝置，應用于上述消除運動干擾的方法；降維模塊，用于對多維加速度信號進行降維處理，并得到表征運動干擾的一維加速度信號；第一計算模塊，用于分別通過多個預設系數對第一信號與第二信號進行混合，以計算得到多個預設系數對應的多個混合信號；第二計算模塊，用于計算每個混合信號與一維加速度信號的相關系數；識別模塊，用于獲取相關系數中最大的相關系數對應的預設系數及最小的相關系數對應的預設系數；以及第三計算模塊，用于根據第一信號、第二信號、最大的相關系數對應的預設系數及最小的相關系數對應的預設系數計算待處理的測量信號中消除運動干擾后的信號。

本申請實施例還提供了一種穿戴設備，包括：第一傳感器、第二傳感器、存儲器以及連接于第一傳感器與第二傳感器的處理器；第一傳感器用于獲取穿戴設備的多維加速度信號；第二傳感器用于獲取待處理的測量信號器；待處理的測量信號包括具有不同波長的第一信號與第二信號；存儲器用于儲存多條指令；處理器用于加載多條指令并執行權利要求8的消除運動干擾的裝置的功能。

本申請實施例相對于現有技術而言，將多維加速度信號進行降維處理獲取表征運動干擾的一維加速度信號，通過多個預設系數對第一信號、第二信號進行混合并計算多個預設系數對應的多個混合信號；從而可以計算每個混合信號與一維加速度信號的多個相關系數；進而獲取相關系數中最大的相關系數對應的預設系數及最小的相關系數對應的預設系數，從而能夠根據第一信號、第二信號、最大的相關系數對應的預設系數及最小的相關系數對應的預設系數計算得到待處理的測量信號中消除運動干擾后的信號；即利用運動干擾和多維加速度信號的相關性來消除運動中的干擾，且適用于各種運動狀態下對消除運動干擾后的信號的檢測，同時計算量較小，便于在穿戴設備上實現。

另外，在消除運動干擾的方法中，混合信號為：表示第一信號；表示第二信號；ri表示第i個預設系數且ri的遍歷范圍為[rslow,rhigh]，，其中rslow、rhigh分別為預設范圍的下限值和上限值。本實施例提供了混合信號的具體計算方法。

另外，在消除運動干擾的方法中，消除運動干擾后的信號為：表示消除運動干擾后的信號；ra表示最大的相關系數對應的預設系數，rv表示最小的相關系數對應的預設系數。本實施例提供了消除運動干擾后的信號的具體計算公式。

另外，在消除運動干擾的方法中，相關系數為皮爾遜相關系數。本實施例提供了相關系數的計算方法。

另外，在消除運動干擾的方法中，對多維加速度信號進行降維處理，并得到表征運動干擾的一維加速度信號中，具體包括：計算多維加速度信號形成的多維加速度矩陣的協方差矩陣；計算協方差矩陣的多個特征值與多個特征向量；多個特征值與多個特征向量分別一一對應；根據多個特征值識別出多個特征向量中包括預設信息量的特征向量；將特征向量與多維加速度信號相乘，以得到一維加速度信號。本實施例提供了對多維加速度信號進行降維處理的具體實現方式。

另外，在消除運動干擾的方法中，多個預設系數為一個等差遞增數列。

另外，在消除運動干擾的方法中，消除運動干擾后的信號為光電脈搏容積信號。

另外，在穿戴設備中，第二傳感器為心率傳感器。

附圖說明

一個或多個實施例通過與之對應的附圖中的圖片進行示例性說明，這些示例性說明并不構成對實施例的限定，附圖中具有相同參考數字標號的元件表示為類似的元件，除非有特別申明，附圖中的圖不構成比例限制。

圖1是根據本申請第一實施例的消除運動干擾的方法的具體流程圖；

圖2是根據本申請第一實施例中計算混合信號的示意圖；

圖3是根據本申請第一實施例的相關系數與預設系數的曲線圖；

圖4是根據本申請第二實施例的消除運動干擾的方法的具體流程圖；

圖5是根據本申請第三實施例的消除運動干擾的裝置的方框示意圖；

圖6是根據本申請第四實施例的穿戴設備的方框示意圖。

具體實施方式

為了使本申請的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對本申請部分實施例進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本申請，并不用于限定本申請。

本申請第一實施例涉及一種消除運動干擾的方法，應用于穿戴設備，例如為手表、戒指、頭帶、耳機等，穿戴設備能夠獲取穿戴設備的多維加速度信號與待處理的測量信號；其中，多維加速度信號表示在運動過程中穿戴設備在不同方向(即不同維度)上產生的加速度信號。

穿戴設備中的發光二極管發出兩種不同波長的光，穿戴設備中設有光傳感器能夠采集不同波長的光信號；從而能夠獲取包括具有不同波長的第一信號與第二信號的待處理的測量信號；消除待處理的測量信號中的運動干擾后能夠得到消除運動干擾后的信號，由第一信號或第二信號中得到的消除運動干擾后的信號的頻率是相同的，即波長相同；消除運動干擾后的信號例如為光電脈搏容積信號，則待處理的測量信號實際上是包含運動干擾的光電脈搏容積信號，消除待處理的測量信號中的運動干擾，便可以得到消除運動干擾后的信號。

本實施例中以待處理的測量信號為包含運動干擾的光電脈搏容積信號為例進行說明，消除運動干擾的方法的具體流程如圖1所示。

步驟101，對多維加速度信號進行降維處理，并得到表征運動干擾的一維加速度信號。

具體而言，穿戴設備的多維加速度信號一般為三軸加速度信號g(t)，包含x軸、y軸和z軸三個方向的加速度信號(x軸、y軸和z軸是以穿戴設備的當前方向來確定的坐標系)，對三軸加速度信號g(t)進行降維處理，能夠從三軸加速度信號g(t)中提取出一維加速度信號acc(t)，其與待處理的測量信號中的運動干擾成分具有強相關性，并且與待處理的測量信號中的脈搏信號成分無相關性，從而可以用一維加速度信號acc(t)來表征運動干擾。

步驟102，分別通過多個預設系數對第一信號及第二信號進行混合，以計算得到多個預設系數對應的多個混合信號。

具體而言，第一信號是波長為λa的光電信號第二信號是波長為λb的光電信號其中t是長度為t的時間窗口，t＝[t0，t0+t]；第一信號第二信號滿足以下表達式：

其中，分別為第一信號和第二信號中的脈搏信號成分(即為消除運動干擾后的信號)，分別為第一信號和第二信號中的運動干擾成分，分別為第一信號和第二信號中的噪聲成分，并且第一信號和第二信號中的脈搏信號成分、運動干擾成分和噪聲成分相互獨立。

通過預設系數ri對第一信號及第二信號進行混合，請參考圖2，從而可以得到混合信號混合信號可以表示為：

其中，ri表示第i個預設系數且ri的遍歷范圍為[rslow,rhigh]，其中rslow、rhigh分別為預設范圍的下限值和上限值，較佳的，多個預設系數ri為一個等差遞增數列。

需要說明的是，圖2只是示意性的給出一種計算混合信號的方法，本實施例對此不作任何限制，具體可以根據實際設計方案來設定。

第一信號中的脈搏成分、運動干擾成分分別與第二信號中的脈搏信號成分、運動干擾成分相關，從而滿足以下表達式：

其中，混合信號與一維加速度信號acc(t)相關，存在相關系數；ra表示第a個預設系數，為相關系數取最大時對應的預設系數；rv表示第v個預設系數，為相關系數取最小時對應的預設系數；且ra≠rv。

由上可知，混合信號可以進一步表示為：

其中，為噪聲成分，與以及不相關。

根據上述混合信號表達式，對多個預設系數ri在預設范圍[rslow,rhigh]內的進行遍歷，從而能夠計算出多個預設系數對應的多個混合信號即，每個預設系數ri對應一個混合信號

步驟103，計算每個混合信號與一維加速度信號的相關系數。

具體而言，現有的相關系數計算方法有皮爾遜相關系數計算方法、余弦相似度計算方法，本實施例中采用皮爾遜相關系數計算方法，相關系數為皮爾遜相關系數，皮爾遜相關系數與混合信號一維加速度信號的幅度和基線無關，只與混合信號一維加速度信號的形狀相關，因此能夠準確度量混合信號一維加速度信號的形狀相似性。

皮爾遜相關系數計算方法計算每個混合信號與一維加速度信號acc(t)的皮爾遜相關系數(即相關系數)ρri：

其中，ρri表示第i個預設系數對應的混合信號與一維加速度信號acc(t)的皮爾遜相關系數。由于每個混合信號具有一個皮爾遜相關系數(即相關系數)ρri，且每個混合信號對應于一個預設系數ri。因此，每個皮爾遜相關系數ρri對應于一個預設系數ri。

本實施例中，分別計算i個混合信號與一維加速度信號acc(t)的皮爾遜相關系數(即相關系數)ρri，即，將i個混合信號依次帶入上述皮爾遜相關系數(即相關系數)計算公式，從而能夠得到i個皮爾遜相關系數(即相關系數)ρri；請參考圖3，為相關系數ρri與預設系數ri曲線。

步驟104，獲取相關系數中最大的相關系數對應的預設系數及最小的相關系數對應的預設系數。

具體而言，從多個相關系數ρri中識別出最大相關系數與最小相關系數，由圖3相關系數ρri與預設系數ri曲線可知，最大相關系數接近于1，最小相關系數接近于0；

另外，混合信號由此可知：

當ri＝ra時，混合信號此時，混合信號與一維加速度信號acc(t)具有強相關性，相關系數ρri取最大值接近于1；

當ri＝rv時，混合信號此時，混合信號與一維加速度信號acc(t)具有弱相關性，相關系數ρri取最小值接近于0；

因此，當相關系數ρri取最大值接近于1時的相關系數為ra，當相關系數ρri取最小值接近于0時的相關系數為rv；即，如圖3中所示，最大相關系數對應的預設系數為ra為0.5，最小相關系數對應的預設系數為rv為0.9。

步驟105，根據第一信號、第二信號、最大的相關系數對應的預設系數及最小的相關系數對應的預設系數計算得到待處理的測量信號中消除運動干擾后的信號。

具體而言，當ri＝rv時，混合信號與一維加速度信號acc(t)具有弱相關性，此時混合信號為：

drv(t)信號中只包含脈搏信號(即消除運動干擾后的信號)和其他少量噪聲，運動干擾成分已經消除，而噪聲信號很小可以忽略，因此：

從而可以計算出待處理的測量信號中消除運動干擾后的信號為：

其中，表示消除運動干擾后的信號，ra表示最大相關系數對應的預設系數，rv表示最小相關系數對應的預設系數。

從而消除運動干擾后的信號可以由或者由表示：

其中，均表示消除運動干擾后的信號，ra表示最大相關系數對應的預設系數，rv表示最小相關系數對應的預設系數。

后續，可以根據需要，利用消除運動干擾后的信號或并采用時域波形算法或頻域算法來計算出準確的脈搏等生理參數。

需要說明的是，雖然和為不同波長的第一信號和第二信號中提取的脈搏信號，但是脈搏信號(即消除運動干擾后的信號)和的頻率相同，即二者波長相同，因此根據脈搏信號(即消除運動干擾后的信號)和計算出的脈搏等生理參數是相同的。

本實施例相對于現有技術而言，將多維加速度信號進行降維處理獲取表征運動干擾的一維加速度信號，通過多個預設系數對第一信號、第二信號進行混合并計算多個預設系數對應的多個混合信號；從而可以計算每個混合信號與一維加速度信號的多個相關系數；進而獲取相關系數中最大的相關系數對應的預設系數及最小的相關系數對應的預設系數，從而能夠根據第一信號、第二信號、最大的相關系數對應的預設系數及最小的相關系數對應的預設系數計算得到待處理的測量信號中消除運動干擾后的信號；即利用運動干擾和多維加速度信號的相關性以消除運動中的干擾，且適用于各種運動狀態下對消除運動干擾后的信號的檢測，同時計算量較小，便于在穿戴設備上實現。

本申請第二實施例涉及一種消除運動干擾的方法，本實施例是對第一實施例的細化，主要細化之處在于：對步驟101，對多維加速度信號進行降維處理，并得到表征運動干擾的一維加速度信號，進行了詳細的介紹。

本實施例的消除運動干擾的方法的具體流程如圖2所示。

其中，步驟202至步驟205與步驟102至步驟105大致相同，在此不再贅述，主要不同之處在于：本實施例中，步驟201，對多維加速度信號進行降維處理，并得到表征運動干擾的一維加速度信號中，具體包括：

子步驟2011，計算多維加速度信號形成的多維加速度矩陣的協方差矩陣。

具體而言，多維加速度信號一般為三軸加速度信號g(t)，三軸加速度信號g(t)表示三維空間上不同方向的加速度信號，三維數據g(t)＝[x(t),y(t),z(t)]，x(t)、y(t)、z(t)分別表示三個方向的加速度，從而可以計算三維數據g(t)的協方差矩陣c：

其中，cov表示計算協方差。

子步驟2012：計算協方差矩陣的多個特征值與多個特征向量。

具體而言，協方差矩陣c的特征值為λi以及特征值λi對應的特征向量為vi，其中i＝1，2，3；因此，滿足以下公式:

cvi＝λivi

從而可以求出特征值λi及其對應的特征向量vi，即多個特征值與多個特征向量分別一一對應。

子步驟2013，根據多個特征值識別出多個特征向量中包括預設信息量的特征向量。

具體而言，將多個特征值λi由大到小進行排序，且將每個特征值λi對應的特征向量vi的順序做相應調整，調整后的特征值用λi表示，其對應的特征向量用vi表示；其中，i＝1，2，3。

預設信息量表示每個特征向量占所有特征向量的百分比，表示為p％；

當且時，說明特征值λi對應的特征向量vi包括預設信息量；其中i＝1，2，3。

從而可以識別出包括預設信息量的特征向量v＝[v1,…vi]。

子步驟2014，將特征向量與多維加速度信號相乘，以得到一維加速度信號。

具體而言，將包括預設信息量的特征向量v與三軸加速度信號g(t)(即多維加速度信號)相乘，得到降維后的三軸加速度信號g′(t)：

g′(t)＝g(t)v

其中，g′(t)表示降維后的三軸加速度信號。

降維后的三軸加速度信號g′(t)為t*i維矩陣，其中，i＝1，2，3，可以進一步表示為：

g′(t)＝[g1(t),…gi(t)]

從而可以求得一維加速度信號acc(t)，

本實施例相對于第一實施例而言，提供了對多維加速度信號進行降維處理的具體實現方式。

本申請第三實施例涉及一種消除運動干擾的裝置，應用于第一實施例與第二實施例任一項中的消除運動干擾的方法。本實施例中，請參考圖5，消除運動干擾的裝置包括多維數據降維模塊1、第一計算模塊2、第二計算模塊3、識別模塊4以及第三計算模塊5。

多維數據降維模塊1用于對多維加速度信號進行降維處理，并得到表征運動干擾的一維加速度信號。

第一計算模塊2用于用于分別通過多個預設系數對第一信號與第二信號進行混合，以計算得到多個預設系數對應的多個混合信號。

第二計算模塊3用于計算每個混合信號與一維加速度信號的相關系數。

識別模塊4用于獲取相關系數中最大的相關系數對應的預設系數及最小的相關系數對應的預設系數。

第三計算模塊5用于根據第一信號、第二信號、最大的相關系數對應的預設系數及最小的相關系數對應的預設系數計算待處理的測量信號中消除運動干擾后的信號。

本實施例相對于現有技術而言，將多維加速度信號進行降維處理獲取表征運動干擾的一維加速度信號，通過多個預設系數對第一信號、第二信號進行混合并計算多個預設系數對應的多個混合信號；從而可以計算每個混合信號與一維加速度信號的多個相關系數；進而獲取相關系數中最大的相關系數對應的預設系數及最小的相關系數對應的預設系數，從而能夠根據第一信號、第二信號、最大的相關系數對應的預設系數及最小的相關系數對應的預設系數計算得到待處理的測量信號中消除運動干擾后的信號；即利用運動干擾和多維加速度信號的相關性來消除運動中的干擾，且適用于各種運動狀態下對消除運動干擾后的信號的檢測，同時計算量較小，便于在穿戴設備上實現。

本申請第四實施例涉及一種穿戴設備，為手表、戒指、頭帶、耳機中的任意一種。本實施例中，請參考圖6，穿戴設備包括第一傳感器6、第二傳感器7、存儲器8以及處理器9。

本實施例中，處理器9連接于第一傳感器6與第二傳感器7。

第一傳感器6用于獲取穿戴設備的多維加速度信號。

第二傳感器7用于獲取待處理的測量信號器；待處理的測量信號包括具有不同波長的第一信號與第二信號；其中，第二傳感器7可以為心率傳感器。

存儲器8用于儲存多條指令。

處理器9用于加載多條指令并執行第三實施例中的消除運動干擾的裝置的功能。

本實施例相對于現有技術而言，提供了一種可以消除運動干擾的可穿戴設備。

本領域的普通技術人員可以理解，上述各實施例是實現本申請的具體實施例，而在實際應用中，可以在形式上和細節上對其作各種改變，而不偏離本申請的精神和范圍。