[发明专利]应用于可穿戴设备的心率曲线修正方法及装置有效
申请号: | 202011489059.3 | 申请日: | 2020-12-16 |
公开(公告)号: | CN112603287B | 公开(公告)日: | 2022-11-11 |
发明(设计)人: | 孙松健;宁志辉;钟文霖 | 申请(专利权)人: | 南昌逸勤科技有限公司 |
主分类号: | A61B5/024 | 分类号: | A61B5/024;A61B5/00 |
代理公司: | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人: | 张燕 |
地址: | 330013 江西省南昌市南昌高*** | 国省代码: | 江西;36 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 应用于 穿戴 设备 心率 曲线 修正 方法 装置 | ||
1.一种应用于可穿戴设备的心率曲线修正方法,其特征在于,包括:
基于当前采集周期的光电容积脉搏波描记法PPG信号,生成所述当前第一周期的实际心率值和心率值可信度;
若第一差值大于心率值突变阈值、且所述当前第一周期的心率值可信度超过心率值可信度阈值,或者,所述第一差值大于心率值突变阈值、所述当前第一周期的心率值可信度低于心率值可信度阈值、且第二差值大于心率值突变阈值,则采用预设拟合算法修正所述当前第一周期的实际心率值,得到所述当前第一周期的目标心率值;
若所述第一差值大于心率值突变阈值、所述当前第一周期的心率值可信度低于心率值可信度阈值、且所述第二差值不超过心率值突变阈值,则采用调整波形的方式修正所述当前第一周期的实际心率值,得到所述当前第一周期的目标心率值;
根据所述当前第一周期的目标心率值和上一个第一周期的目标心率值,重新绘制心率曲线;
其中,所述第一差值是所述当前第一周期的实际心率值与所述上一个第一周期的目标心率值之间的差值,所述第二差值是所述当前第一周期的实际心率值与所述上一个第一周期的实际心率值之间的差值。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,采用预设拟合算法修正所述当前第一周期的实际心率值,包括:
基于所述第一差值、预设增长系数和所述上一个第一周期的目标心率值,确定所述当前第一周期的拟合心率值;
对所述当前第一周期的拟合心率值和前n个第一周期的目标心率值取平均,将平均值结果确定为所述当前第一周期的目标心率值。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,采用调整波形的方式修正所述当前第一周期的实际心率值,包括:
基于所述第二差值和所述上一个第一周期的目标心率值,确定所述当前第一周期的目标心率值。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,在修正所述当前第一周期的实际心率值之后,进一步包括:
若所述当前第一周期的目标心率值不在所述当前第一周期的运动心率范围内时,则采用趋势压缩的方式对所述当前第一周期的目标心率值进行二次修正。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,采用趋势压缩的方式对所述当前第一周期的目标心率值进行二次修正,包括:
若所述当前第一周期的目标心率值低于最小运动心率,则计算所述当前第一周期的目标心率值与最小运动心率之间的第三差值,并基于所述第三差值、预设压缩范围和最小运动心率,生成所述当前第一周期的修正目标心率值;或者,
若所述当前第一周期的目标心率值高于最大运动心率,则计算所述当前第一周期的目标心率值与最大运动心率的第四差值,并基于所述第四差值、预设压缩范围和最大运动心率,生成所述当前第一周期的修正目标心率值;
其中,所述最小运动心率是所述当前第一周期的运动心率范围内的最小值,所诉最大运动心率是所述当前第一周期的运动心率范围内的最大值。
6.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述当前第一周期的运动心率范围是通过以下方式得到的:
将初始运动心率范围作为所述当前第一周期的运动心率范围;或者,
若上一个第二周期的运动状态为跑步或者加速跑,则将跑步或者加速跑对应的运动心率范围作为所述当前第一周期的运动心率范围;或者,
若连续前m个第二周期的运动状态均为步行,则将步行的运动心率范围作为所述当前第一周期的运动心率范围;
其中,第二周期是由多个第一周期组成的。
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,任意一个第二周期的运动状态是通过以下方式得到的:
分别采集用户在各个第一周期的加速度,并基于各个加速度分别确定用户在所述各个第一周期的运动状态;
按照各个运动状态对应的权重,分别计算所述任意一个第二周期内各个运动状态的权重之和;
若存在一个最大权重值,则基于所述最大权重值对应的运动状态确定所述任意一个第二周期的运动状态;或者,
若存在多个最大权重值,则根据预设的运动状态优先级,将所述多个最大权重值对应的运动状态中优先级最高的运动状态,确定为所述任意一个第二周期的运动状态。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南昌逸勤科技有限公司,未经南昌逸勤科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202011489059.3/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。