一種基于小波分析的心率計(jì)算方法與系統(tǒng)技術(shù)方案

本發(fā)明專利技術(shù)提供了一種基于小波分析的心率計(jì)算方法，根據(jù)加速度信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特征值和波峰特征值，對(duì)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行分類；對(duì)光電信號(hào)進(jìn)行N階小波分解，小波分解處理后的光電信號(hào)結(jié)合運(yùn)動(dòng)狀態(tài)經(jīng)過(guò)去噪處理后進(jìn)行小波重構(gòu)，計(jì)算得到的心率結(jié)果準(zhǔn)確度高、穩(wěn)定性好。同時(shí)，在用戶處于不同的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)環(huán)境下，運(yùn)用本發(fā)明專利技術(shù)的心率計(jì)算方法的系統(tǒng)可以判斷用戶所處的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，進(jìn)而進(jìn)一步計(jì)算心率值，計(jì)算得到的心率結(jié)果可靠性好。

【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】

本專利技術(shù)涉及信息處理的
，尤其是涉及一種基于小波分析的心率計(jì)算方法與系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
近年來(lái)，隨著人民生活水平的不斷提高，國(guó)民的健康受到越來(lái)越多的關(guān)注，能夠隨身測(cè)量生理參數(shù)的智能穿戴設(shè)備將是未來(lái)的研究方向。心率是指單位時(shí)間內(nèi)心臟搏動(dòng)的次數(shù)。在人體參數(shù)檢測(cè)中，心率是一個(gè)重要的生理指標(biāo)，為醫(yī)學(xué)診斷提供參考。同時(shí)，心率也可作為人體運(yùn)動(dòng)生理負(fù)荷的客觀評(píng)定指標(biāo)。目前市面上出現(xiàn)了很多利用光電傳感器計(jì)算心率的手環(huán)。但是這種手環(huán)在用戶運(yùn)動(dòng)時(shí)傳感器接收的信號(hào)會(huì)有干擾，心率計(jì)算結(jié)果有較大偏差。尤其是身體局部運(yùn)動(dòng)時(shí)，如刷牙、搖手等，手環(huán)測(cè)得的心率結(jié)果值通常比實(shí)際值偏高。專利CN103767696A通過(guò)分析極值點(diǎn)來(lái)計(jì)算心率，但是這種心率計(jì)算方法容易受到局部運(yùn)動(dòng)的干擾。專利CN101176662A計(jì)算極值點(diǎn)之后，應(yīng)用多數(shù)投票的方法輸出一個(gè)得票最高的心率值，而方法需要較長(zhǎng)時(shí)間的采樣才能獲得準(zhǔn)確值。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
本專利技術(shù)所要解決的技術(shù)問(wèn)題在于，提供一種在不同的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下能精確計(jì)算心率的方法和系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的光電傳感器接收的信號(hào)受到干擾導(dǎo)致測(cè)得的心率結(jié)果不真實(shí)的問(wèn)題。為實(shí)現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)提供了如下技術(shù)方案：一種基于小波分析的心率計(jì)算方法，包括以下步驟：S1.分別采集單位時(shí)間的加速度信號(hào)和光電信號(hào)；S2.分析加速度信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特征值和波峰特征值，對(duì)用戶的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行靜止、局部運(yùn)動(dòng)和整體運(yùn)動(dòng)的運(yùn)動(dòng)分類，得到第一運(yùn)動(dòng)狀態(tài)；S3.對(duì)光電信號(hào)進(jìn)行N階小波分解，得到N階小波分解系數(shù)deccoeff；結(jié)合S2的第一運(yùn)動(dòng)狀態(tài)對(duì)N階小波分解系數(shù)deccoeff進(jìn)行去噪處理，之后進(jìn)行小波重構(gòu)，得到處理后的信號(hào)reccoeff；在此次，N=6。S4.對(duì)處理后的信號(hào)reccoeff的極值點(diǎn)進(jìn)行定位，計(jì)算得到第一心率值。由于只用加速度信號(hào)來(lái)區(qū)分局部運(yùn)動(dòng)和整體運(yùn)動(dòng)時(shí)，有些局部運(yùn)動(dòng)會(huì)被劃分到整體運(yùn)動(dòng)中。為了減少運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的誤判，進(jìn)一步地，所述的心率計(jì)算方法，還包括對(duì)誤判為整體運(yùn)動(dòng)的局部運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的第一心率值的修正：如果S2所得到的第一運(yùn)動(dòng)狀態(tài)為整體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，在執(zhí)行步驟S3和S4后得到的第一心率值小于設(shè)定好的心率閾值，則將第一運(yùn)動(dòng)狀態(tài)修正為局部運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，并再次執(zhí)行步驟S3和S4的操作，并對(duì)第一心率值進(jìn)行修正，得到第二心率值。第二心率值是進(jìn)行修正后得到的，通過(guò)兩次小波分解和小波重構(gòu)，提高了心率值的計(jì)算準(zhǔn)確度。作為本專利技術(shù)的技術(shù)方案的進(jìn)一步描述，所述的步驟S2的運(yùn)動(dòng)分類，具體包括以下步驟：（1）計(jì)算加速度信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特征值：均值和方差；對(duì)加速度信號(hào)的波峰進(jìn)定位，計(jì)算得到波峰特征值：波峰個(gè)數(shù)、各波峰的高度、相鄰波峰之間的距離，并計(jì)算得到平均波峰高度和平均峰距；（2）根據(jù)加速度信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特征值和波峰特征值，對(duì)用戶的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行靜止、局部運(yùn)動(dòng)和整體運(yùn)動(dòng)的運(yùn)動(dòng)分類，得到第一運(yùn)動(dòng)狀態(tài)：a.如果均值小于均值閾值，方差小于方差閾值，波峰個(gè)數(shù)小于波峰個(gè)數(shù)第一閾值，則第一運(yùn)動(dòng)狀態(tài)設(shè)置為靜止?fàn)顟B(tài)；b.如果波峰個(gè)數(shù)大于波峰個(gè)數(shù)第二閾值，平均波峰高度大于平均波峰高度的閾值，平均峰距小于平均峰距的閾值，則第一運(yùn)動(dòng)狀態(tài)設(shè)置為局部運(yùn)動(dòng)狀態(tài)；通過(guò)比較波峰個(gè)數(shù)、平均波峰高度和平均峰距和對(duì)應(yīng)的閾值，可以將晃手、刷牙等高頻率的動(dòng)作正確劃分到局部運(yùn)動(dòng)當(dāng)中。c.除a和b以外，其余的第一運(yùn)動(dòng)狀態(tài)設(shè)置為整體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。作為本專利技術(shù)的技術(shù)方案的進(jìn)一步描述，所述步驟S3的去噪處理，具體包括以下步驟：（1）計(jì)算第i層小波分解系數(shù)的均值μi和方差σi，（2）根據(jù)S2所得到的第一運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，確定去噪函數(shù)的λ值；a.第一運(yùn)動(dòng)狀態(tài)為靜止?fàn)顟B(tài)時(shí)，λ=σi；b.第一運(yùn)動(dòng)狀態(tài)為局部運(yùn)動(dòng)狀態(tài)時(shí)，λ=μi；c.第一運(yùn)動(dòng)狀態(tài)為整體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)時(shí)，λ=μi-pσi,所述的p取值為0.1或0.2或0.3；（3）選擇去噪函數(shù)軟閾值函數(shù)或硬閾值函數(shù)，并根據(jù)確定好的去噪函數(shù)的λ值，對(duì)小波分解系數(shù)進(jìn)行去噪，軟閾值函數(shù)為：；硬閾值函數(shù)為：。本專利技術(shù)還提供了一種心率計(jì)算系統(tǒng)，該系統(tǒng)采用如上所述的基于小波分析的心率計(jì)算方法，具體包括：（1）信號(hào)采集模塊：通過(guò)加速度傳感器和光電傳感器分別采集單位時(shí)間的加速度信號(hào)和光電信號(hào)。（2）加速度信號(hào)分析模塊：對(duì)采集到的加速度信號(hào)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，得到均值和方差的統(tǒng)計(jì)特征值；對(duì)加速度信號(hào)的波峰進(jìn)定位，計(jì)算得到波峰特征值：波峰個(gè)數(shù)、各波峰的高度、相鄰波峰之間的距離，并計(jì)算得到平均波峰高度和平均峰距。（3）光電信號(hào)小波分解模塊：對(duì)采集到的光電信號(hào)通過(guò)小波分解方法分解為多層，在低頻分解濾波器對(duì)原始信號(hào)數(shù)據(jù)濾波處理后，再進(jìn)行降采樣得到近似系數(shù)；在高頻分解濾波器對(duì)原始信號(hào)數(shù)據(jù)濾波處理后，再進(jìn)行降采樣得到細(xì)節(jié)系數(shù)。去噪模塊：確定好的去噪函數(shù)的λ值，選擇去噪函數(shù)，對(duì)小波分解系數(shù)進(jìn)行去噪處理。（4）小波重構(gòu)處理模塊：包括低頻重構(gòu)濾波器和高頻重構(gòu)濾波器；近似系數(shù)在上采樣之后，通過(guò)低頻重構(gòu)濾波器進(jìn)行濾波處理，得到低頻濾波結(jié)果；細(xì)節(jié)系數(shù)在上采樣之后，通過(guò)高頻重構(gòu)濾波器進(jìn)行濾波處理，得到高頻濾波結(jié)果；將上述的低頻濾波結(jié)果和高頻濾波結(jié)果相加則得到了小波重構(gòu)結(jié)果。基于上述的技術(shù)方案，本專利技術(shù)取得的技術(shù)效果為：（1）本專利技術(shù)提供的心率計(jì)算方法，根據(jù)加速度信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特征值和波峰特征值，對(duì)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行分類；小波分解處理后的光電信號(hào)結(jié)合運(yùn)動(dòng)狀態(tài)經(jīng)過(guò)去噪處理后進(jìn)行小波重構(gòu)，計(jì)算得到的心率結(jié)果準(zhǔn)確度高、穩(wěn)定性好。同時(shí)，在用戶處于不同的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)環(huán)境下，運(yùn)用本專利技術(shù)的心率計(jì)算方法的系統(tǒng)可以判斷用戶所處的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，進(jìn)而進(jìn)一步計(jì)算心率值，計(jì)算得到的心率結(jié)果可靠性好。（2）另外，為了防止對(duì)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的誤判，本專利技術(shù)通過(guò)結(jié)合運(yùn)動(dòng)狀態(tài)、計(jì)算得到的第一心率值和設(shè)定好的心率閾值，對(duì)誤判為整體運(yùn)動(dòng)的局部運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的第一心率值的修正，全面保證了心率值計(jì)算的可信度。附圖說(shuō)明圖1為本專利技術(shù)的實(shí)施例的心率計(jì)算方法的流程示意圖。圖2為本專利技術(shù)的實(shí)施例的對(duì)誤判為整體運(yùn)動(dòng)的局部運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的第一心率值的修正的流程示意圖。具體實(shí)施方式下面結(jié)合附圖和具體的實(shí)施例對(duì)本專利技術(shù)作進(jìn)一步說(shuō)明，但不限定本專利技術(shù)的范圍。實(shí)施例1如圖1所示，本實(shí)施例中給出了一種基于小波分析的心率計(jì)算方法。小波分析是傅里葉分析的一種，傅立葉分析是將一個(gè)函數(shù)用余弦函數(shù)的平移和伸縮來(lái)表示，而小波分析是用母函數(shù)經(jīng)過(guò)平移和伸縮來(lái)表示。參考圖1的流程示意圖，這種心率計(jì)算方法具體包括以下步驟：信號(hào)數(shù)據(jù)采集100，分別采集單位時(shí)間的加速度信號(hào)和光電信號(hào)；分析加速度信號(hào)211，此次包括對(duì)加速度信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特征值和波峰特征值進(jìn)行分析和計(jì)算，以便接下來(lái)對(duì)用戶的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行靜止、局部運(yùn)動(dòng)和整體運(yùn)動(dòng)的運(yùn)動(dòng)分類，得到第一運(yùn)動(dòng)狀態(tài)212；同時(shí)，也需要對(duì)光電信號(hào)進(jìn)行處理，基于小波分析的原理，此次對(duì)光電信號(hào)進(jìn)行N階小波分解221，得到了N階小波分解系數(shù)deccoeff222；在分別得到了上述的第一運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和N階小波分解系數(shù)deccoeff后，二者結(jié)合起來(lái)以便對(duì)N階小波分解系數(shù)進(jìn)行去噪處理300，在本實(shí)施例中，N=6。之后執(zhí)行小波重構(gòu)，得到處理后的信號(hào)reccoeff，并對(duì)處理后的信號(hào)reccoeff的極值點(diǎn)進(jìn)行定位400，計(jì)算得到第一心率值500。本實(shí)施例中，為了更好地理解分析加速度信號(hào)211和分類得到第一運(yùn)動(dòng)狀態(tài)212的具體步驟，此次對(duì)于運(yùn)動(dòng)分類進(jìn)行描述：計(jì)算加速度信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特征本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
一種基于小波分析的心率計(jì)算方法，其特征在于，包括以下步驟：S1.?分別采集單位時(shí)間的加速度信號(hào)和光電信號(hào)；S2.?分析加速度信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特征值和波峰特征值，對(duì)用戶的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行靜止、局部運(yùn)動(dòng)和整體運(yùn)動(dòng)的運(yùn)動(dòng)分類，得到第一運(yùn)動(dòng)狀態(tài)；S3.?對(duì)光電信號(hào)進(jìn)行N階小波分解，得到N階小波分解系數(shù)deccoeff；結(jié)合S2的第一運(yùn)動(dòng)狀態(tài)對(duì)N階小波分解系數(shù)deccoeff進(jìn)行去噪處理，之后進(jìn)行小波重構(gòu)，得到處理后的信號(hào)reccoeff；S4.?對(duì)處理后的信號(hào)reccoeff的極值點(diǎn)進(jìn)行定位，計(jì)算得到第一心率值。

【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于小波分析的心率計(jì)算方法，其特征在于，包括以下步驟：S1.分別采集單位時(shí)間的加速度信號(hào)和光電信號(hào)；S2.分析加速度信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特征值和波峰特征值，對(duì)用戶的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行靜止、局部運(yùn)動(dòng)和整體運(yùn)動(dòng)的運(yùn)動(dòng)分類，得到第一運(yùn)動(dòng)狀態(tài)；S3.對(duì)光電信號(hào)進(jìn)行N階小波分解，得到N階小波分解系數(shù)deccoeff；結(jié)合S2的第一運(yùn)動(dòng)狀態(tài)對(duì)N階小波分解系數(shù)deccoeff進(jìn)行去噪處理，之后進(jìn)行小波重構(gòu)，得到處理后的信號(hào)reccoeff；S4.對(duì)處理后的信號(hào)reccoeff的極值點(diǎn)進(jìn)行定位，計(jì)算得到第一心率值。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于小波分析的心率計(jì)算方法，其特征在于，所述的心率計(jì)算方法，還包括對(duì)誤判為整體運(yùn)動(dòng)的局部運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的第一心率值的修正：如果S2所得到的第一運(yùn)動(dòng)狀態(tài)為整體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，在執(zhí)行步驟S3和S4后得到的第一心率值小于設(shè)定好的心率閾值，則將第一運(yùn)動(dòng)狀態(tài)修正為局部運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，并再次執(zhí)行步驟S3和S4的操作，對(duì)第一心率值進(jìn)行修正，得到第二心率值。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于小波分析的心率計(jì)算方法，其特征在于，所述步驟S2的運(yùn)動(dòng)分類，具體包括以下步驟：（1）計(jì)算加速度信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特征值：均值和方差；對(duì)加速度信號(hào)的波峰進(jìn)定位，計(jì)算得到波峰特征值：波峰個(gè)數(shù)、各波峰的高度、相鄰波峰之間的距離，并計(jì)算得到平均波峰高度和平均峰距；（2）根據(jù)加速度信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特征值和波峰特征值，對(duì)用戶的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)進(jìn)行靜止、局部運(yùn)動(dòng)和整體運(yùn)動(dòng)的運(yùn)動(dòng)分類，得到第一運(yùn)動(dòng)狀態(tài)：a.如果均值小于均值閾值，方差小于方差閾值，波峰個(gè)數(shù)小于波峰個(gè)數(shù)第一閾值，則第一運(yùn)動(dòng)狀態(tài)設(shè)置為靜止?fàn)顟B(tài)；b.如果波峰個(gè)數(shù)大于波峰個(gè)數(shù)第二閾值，平均波峰高度大于平均波峰高度的閾值，平均峰距小于平均峰距的閾值，則第一運(yùn)動(dòng)狀態(tài)設(shè)置為局部運(yùn)動(dòng)狀態(tài)；c.除a和b以外，其余的第一運(yùn)動(dòng)狀態(tài)設(shè)置為整體運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。4...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：王明悅，鐘晨，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：惠州市德賽工業(yè)研究院有限公司，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：廣東;44