[发明专利]用于评估矢量数据的方法、便携式设备和系统

说明书

本发明涉及一种用于评估运动传感器的多维矢量数据、尤其是用于探测呼吸运动的方法，该方法具有：‑以时间序列接收和存储所述运动传感器的多维矢量数据；‑计算多个中期矢量V1和多个长期平均矢量V2；‑根据在相应的中期矢量V1与相应的长期平均矢量V2之间的差，计算并存储多个去除平均值的矢量V；‑测定多个单位矢量E，其中相应的单位矢量取向到随机方向上；‑分别从去除平均值的矢量V和分配给该去除平均值的矢量V的单位矢量E中，计算多个标量积P；‑基于所述多个标量积P，计算运动标志，所述运动标志是针对呼吸运动的量度；和‑基于在所述运动标志与预先确定的运动阈值之间的比较，确定和输出评估信号。

技术领域

本发明涉及一种用于评估运动传感器的多维矢量数据的方法，以及涉及一种用于检测运动、尤其是用于探测呼吸运动的便携式设备。此外，本发明还涉及一种用于检测运动、尤其是用于探测呼吸运动的系统，其中该系统包括便携式设备和主机设备（Host-Geraet）。

背景技术

已知了大量的用于评估加速度传感器的矢量数据的方法。在这种情况下，已经建立了算法，以便能够从这些矢量数据中可靠地推断出加速度传感器的运动的预先确定的特征。

在运动探测的领域中，专利US 9,510,775 B2描述了广泛流行的用于评估多维矢量数据的主分量分析方法。

此外已知的是，将用于评估矢量数据的方法应用在患者监控的范围中，例如应用在通过加速度传感器探测患者的活动中。

发明内容

本发明的任务是，提供了一种经改进的用于评估多维矢量数据的方法，尤其是提供了一种具有特别低的为了执行该方法所需的计算能力的方法。

根据本发明，为了解决所述任务，根据本发明的第一方面建议了一种用于评估运动传感器的多维的（尤其是三维的）矢量数据、尤其是用于探测呼吸运动的方法。根据本发明的方法在这种情况下具有下列步骤：

- 以时间序列、尤其是每隔一定时间，接收和存储运动传感器的多维矢量数据；

- 通过在相应的预先确定的第一时间间隔期间对接收到的矢量数据取平均，计算多个中期矢量V1；

- 通过在预先确定的第二时间间隔期间对接收到的矢量数据取平均，计算多个长期平均矢量V2，所述第二时间间隔长于第一时间间隔；

- 根据在来自多个中期矢量的相应的中期矢量V1与来自多个长期平均矢量的相应的长期平均矢量V2之间的差，基于在中期矢量V1与长期平均矢量V2之间的与时间有关的分配，计算并存储多个去除平均值的（mittelwertbefreiten）矢量V；

- 测定多个单位矢量E，其中相应的单位矢量取向到随机方向上，并且将相应的单位矢量E分配至相应的去除平均值的矢量V；

- 分别从来自多个去除平均值的矢量V的一个去除平均值的矢量V和分配给该去除平均值的矢量V的单位矢量E中计算多个标量积P；

- 基于多个标量积P，计算运动标志，所述运动标志是针对呼吸运动的量度；和

- 基于在运动标志与预先确定的运动阈值之间的比较，确定和输出评估信号。

本发明基于以下认知：标量值的评估和传输对于实现该方法的设备要求特别少的计算能力。此外，在本发明的范围中已认识到，对于运动识别，例如为了探测呼吸运动，必须从所获得的数据中计算出重力对运动传感器的影响。根据本发明，这通过取向到相应的随机方向上的单位矢量和去除平均值的矢量的由此实现的随机投影来实现。通过这些单位矢量和随机投影，可以从多个标量积中提取如下特征：所述特征相对于空间取向是转动不变的。

根据本发明的方法特别有利地允许通过评估标量变量来处理多维矢量数据。经此，避免了计算上耗费的处理步骤、如例如在主分量分析中所需的处理步骤。此外，这导致针对执行该方法的设备的低的存储耗费。