CN102613964A - 获取生理信号周期的方法及系统 - Google Patents

获取生理信号周期的方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN102613964A
CN102613964A CN2012100635369A CN201210063536A CN102613964A CN 102613964 A CN102613964 A CN 102613964A CN 2012100635369 A CN2012100635369 A CN 2012100635369A CN 201210063536 A CN201210063536 A CN 201210063536A CN 102613964 A CN102613964 A CN 102613964A
Authority
CN
China
Prior art keywords
value
physiological signal
time
cycle
signal cycle
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN2012100635369A
Other languages
English (en)
Other versions
CN102613964B (zh
Inventor
柳絮芳
杨松
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Yang Song
Original Assignee
SHENZHEN SHILING TECHNOLOGY DEVELOPMENT Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by SHENZHEN SHILING TECHNOLOGY DEVELOPMENT Co Ltd filed Critical SHENZHEN SHILING TECHNOLOGY DEVELOPMENT Co Ltd
Priority to CN2012100635369A priority Critical patent/CN102613964B/zh
Publication of CN102613964A publication Critical patent/CN102613964A/zh
Priority to JP2014553602A priority patent/JP5873574B2/ja
Priority to ES13760831.1T priority patent/ES2687227T3/es
Priority to US14/362,414 priority patent/US20140336946A1/en
Priority to PCT/CN2013/071291 priority patent/WO2013135120A1/zh
Priority to EP13760831.1A priority patent/EP2752154B1/en
Priority to KR1020147020090A priority patent/KR101635825B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of CN102613964B publication Critical patent/CN102613964B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7271Specific aspects of physiological measurement analysis
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235Details of waveform analysis
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02Detecting, measuring or recording pulse, heart rate, blood pressure or blood flow; Combined pulse/heart-rate/blood pressure determination; Evaluating a cardiovascular condition not otherwise provided for, e.g. using combinations of techniques provided for in this group with electrocardiography or electroauscultation; Heart catheters for measuring blood pressure
    • A61B5/024Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1102Ballistocardiography
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/103Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/113Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb occurring during breathing
    • A61B5/1135Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb occurring during breathing by monitoring thoracic expansion

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
  • Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
  • Measuring And Recording Apparatus For Diagnosis (AREA)

Abstract

本发明揭示了一种获取生理信号周期的方法及系统。该方法可包括步骤:接收生理信号值与暂存数值比较大小,保留其中之一;将维持时间达到设定时间的生理信号值判定为一个极值;重新开始循环,判定下一个极值;通过计算一个极值至下一个极值之间的时间值,从而获取生理信号周期。本发明可通过极值识别算法获取生理信号的周期,具有简单、快速、高效以及高可靠性等优势;并且对生理信号的放大、滤波以及模数转换的要求相应比较低,数据处理也相对容易,可大幅度降低硬件开销。

Description

获取生理信号周期的方法及系统
技术领域
本发明涉及到生理信号获取技术,特别涉及到一种获取生理信号周期的方法及系统。
背景技术
人体重要的生理信号,比如心跳、呼吸等信号,以往主要通过对肌肉电信号进行采集与处理而获得,信号采集装置需要与人体皮肤紧密接触以取得清晰的电信号,然后放大并处理。通过上述方式获取的生理信号的周期,可首先利用简单的门限设定整形,获得与周期相关的标志位,并根据周期标志位计算取得。
由于压电传感器等类似微动传感器设备感知人的心跳、呼吸等微动信号,产生的信号波形(参照图1)完全不同于生物电信号(参照图2),其波形为在一个跳跃周期里有不同数目的波束,幅度按周期呈现线性的变化,其周期的计量无法使用门限整形或简单的傅立叶变换,当前最常采用的实时心率识别。但实时心率识别使用的是自相关函数处理,其计算量大,很难在廉价的ARM上运行,从而提高了周期的获取成本。
发明内容
本发明的主要目的为提供一种获取生理信号周期的方法,提升了生理信号周期获取的效率,降低了获取成本。
本发明提出一种获取生理信号周期的方法,包括步骤:
接收生理信号值与暂存数值比较大小,保留其中之一;将维持时间达到设定时间的生理信号值判定为一个极值;重新开始循环,判定下一个极值;
通过计算一个极值至下一个极值之间的时间值,获取生理信号周期。
优选地,所述方法之后还包括:
判断在一段时间内通过极大值与极小值分别获取的周期是否相近;
当相近时,则将两者周期的平均值设定为生理信号周期。
优选地,所述接收生理信号值与暂存数值比较大小,保留其中之一;将维持时间达到设定时间的生理信号值判定为一个极值;重新开始循环,判定下一个极值的步骤具体包括:
接收一个生理信号值,启动计数器a并加一个单位数值,并将所述生理信号值与暂存数值进行比较,当所述生理信号值大于/小于暂存数值时,将所述生理信号值取代暂存数值,并将计数器a中数值累加至累加器b中,清零计数器a;当所述生理信号值小于/大于暂存数值时,继续接收下一个心跳信号电压值;当计数器a中计数达到设定时间所对应的数值,即可判定所述生理信号值为一个极值;则输出累加器b中累加的数值,然后清零计数器a、暂存器以及累加器b,并继续判定下一个极值;所述一个极值以及下一个极值分别为极大值或极小值。
优选地,所述通过计算一个极值至下一个极值之间的时间值,获取生理信号周期的步骤具体包括:
将累加器b中累加的数值所需要的时间与设定时间相加,获取所述生理信号周期。
优选地,所述设定时间大于生理信号周期识别范围上限的半个周期。
本发明还提出一种获取生理信号周期的系统,包括:
极值判定单元,用于接收生理信号值与暂存数值比较大小,保留其中之一;将维持时间达到设定时间的生理信号值判定为一个极值;重新开始循环,判定下一个极值;
周期计算单元,用于通过计算一个极值至下一个极值之间的时间值,获取生理信号周期。
优选地,所述系统还包括:
相近周期判断单元,用于判断在一段时间内通过极大值与极小值分别获取的周期是否相近;
周期设定单元,用于当相近时,则将两者周期的平均值设定为生理信号周期。
优选地,所述极值判定单元具体用于:
接收一个生理信号值,启动计数器a并加一个单位数值,并将所述生理信号值与暂存数值进行比较,当所述生理信号值大于/小于暂存数值时,将所述生理信号值取代暂存数值,并将计数器a中数值累加至累加器b中,清零计数器a;当所述生理信号值小于/大于暂存数值时,继续接收下一个心跳信号电压值;当计数器a中计数达到设定时间所对应的数值,即可判定所述生理信号值为一个极值;则输出累加器b中累加的数值,然后清零计数器a、暂存器以及累加器b,并继续判定下一个极值;所述一个极值以及下一个极值分别为极大值或极小值。
优选地,所述周期计算单元具体包括:
将累加器b中累加的数值所需要的时间与设定时间相加,获取所述生理信号周期。
优选地,所述设定时间大于生理信号周期识别范围上限的半个周期。
本发明可通过极值识别算法获取生理信号的周期,具有简单、快速、高效以及高可靠性等优势;并且对生理信号的放大、滤波以及模数转换的要求相应比较低,数据处理也相对容易,可大大降低硬件(要求)开销。
附图说明
图1是现有技术中压电传感器获取的信号波形示意图;
图2是现有技术中生物电信号波形示意图;
图3是本发明获取生理信号周期的方法一实施例中的步骤流程示意图;
图4是本发明获取生理信号周期的方法另一实施例中的步骤流程示意图;
图5是本发明获取生理信号周期的系统一实施例中的结构示意图;
图6是本发明获取生理信号周期的系统另一实施例中的结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
参照图3,提出本发明一种获取生理信号周期的方法一实施例。该方法可包括:
步骤S10、接收生理信号值与暂存数值比较大小,保留其中之一;将维持时间达到设定时间的生理信号值判定为一个极值;重新开始循环,判定下一个极值;
步骤S11、通过计算一个极值至下一个极值之间的时间值,获取生理信号周期。
本实施例中,上述生理信号可包括呼吸以及心跳等信号,该生理信号值可为电压值等具体数值;该生理信号的获取可以是通过压电传感器等设备获取。上述获取生理信号周期的方法中,可利用压电传感器等微动传感器设备获取人体安静时的微动信号,在载波信号中直接判读呼吸和/或心跳的生理信号周期。
上述步骤S10可具体包括:接收一个生理信号值,启动计数器a并加一个单位数值,并将所述生理信号值与暂存数值进行比较,当所述生理信号值大于/小于暂存数值时,将所述生理信号值取代暂存数值,并将计数器a中数值累加至累加器b中,清零计数器a;当所述生理信号值小于/大于暂存数值时,继续接收下一个心跳信号电压值;当计数器a中计数达到设定时间所对应的数值,即可判定所述生理信号值为一个极值;则输出累加器b中累加的数值,然后清零计数器a、暂存器以及累加器b,并继续判定下一个极值。该暂存数值可为零或保留的生理信号值。
上述步骤S11可具体包括:将累加器b中累加的数值所需要的时间与设定时间相加,获取上述生理信号周期。
上述生理信号周期的获取可通过极值识别算法进行,该极值可包括极大值和极小值,即上述一个极值以及下一个极值可分别为极大值或极小值。该极大值的识别算法,可为对某个接收的生理信号值维持不被超越进行计时,计时器达到设定时间即认为那个生理信号值是一个周期内的极大值。并且,可计算在某一极大值(一个极值)被识别认定之后到下一个极大值(下一个极值)被识别认定之间的时间(长度)值。极小值的识别算法,可为对某个接收的生理信号值维持不被小过进行计时,计时器达到设定时间即认为那个生理信号值是一个周期内的极小值。并且,可计算在某一极小值(一个极值)被识别认定之后到下一个极小值(下一个极值)被识别认定之间的时间(长度)值。然后根据上述设定时间以及两极大值之间的时间值或两极小值之间的时间值,分别取得通过极大值的识别算法获取的生理信号周期以及通过极小值的识别算法获取的生理信号周期。该设定时间可根据生理信号的具体情况而设定,比如本实施例中可将该设定时间设置为大于半个生理信号周期。
以下以极大值方式获取心跳信号周期为例,对上述获取生理信号周期的方法作进一步的具体说明。
首先可接收一个由压电传感器输出心跳信号电压值,启动计数器a加1,并将其与暂存器中暂存数值通过比较器进行比较;当其大于暂存数值时,将其取代暂存数值,并将计数器a中计数累加至累加器b中,清零计数器a;当其小于暂存数值时,继续接收下一个心跳信号电压值。
当计数器a中计数达到一定数值,则输出累加器b中累加的数值,并清零计数器a、暂存器以及累加器b,并开始新的循环;循环开始所接收的一个个心跳信号电压值与暂存器中的暂存数值零相比较。上述心跳信号周期计算公式可为:
周期(s)=(累加器b中数值/接收速度)+设定时间。
由于心跳信号电压值维持不被超越的时间常数(即设定时间)需要提前设定,因此识别周期的上限即可为设定时间的倒数。
比如心跳信号频率区间约为0.7Hz到1.6Hz,则可设定极大值的设定时间为0.55秒(极小值的设定时间常数可为0.60秒),当某个接收的心跳信号电压值在暂存器中维持0.55秒未被超越,则计数器a开始记数。当有新接收的心跳信号电压值进入比较器,则计数器a加1;如果新接收的心跳信号电压值大于之前的暂存数值,则新接收的心跳信号电压值更新至暂存器,替代之前暂存器中的心跳信号电压值,计数器a的计数累加进累加器b中,计数器a清零;如果新接收的心跳信号电压值小于等于之前暂存器中的暂存数值,则除了计数器a加1之外其它不变,继续心跳信号电压值的比较循环;直到计数器a的计数数值达到0.55秒所接收的心跳信号电压值个数(比如300),则输出累加器b的数值B,再将累加至B所花费的时间加0.55秒即可为心跳信号的周期。
假设某一心跳信号电压值维持0.55秒时计数器a所接收的心跳信号(电压)个数值为275,心跳信号电压值所接收的速度为500个/秒,则心跳信号周期=(B/500)+0.55。
在通过上述方式某一段时间之内,分别获得极大值方式的生理信号周期以及极小值方式的生理信号周期,然后可根据该极大值方式的生理信号周期以及极小值方式的生理信号周期进一步获取更准确的生理信号周期。
参照图4,提出本发明另一实施例,上述获取生理信号周期的方法还可包括:
步骤S12、判断在一段时间内通过极大值与极小值分别获取的周期是否相近;
步骤S13、当相近时,则将两者周期的平均值判定为生理信号周期。
在设定的一段时间之内,比如该一段时间内至少可通过极大值方式和极小值方式各取得一个生理信号周期。然后将两种方式取得的生理信号周期进行比较,判断两周期是否相近;当两者相近,则计算两周期的平均值,并将该平均值判定为更准确的生理信号周期;否则,结束。该相近的判定可根据生理信号的具体情况而定,比如呼吸信号周期的相近范围为:相差0.004秒左右,心跳信号周期的相近范围为:相差0.017秒左右。
上述获取生理信号周期的方法,可通过极值识别算法获取生理信号的周期,具有简单、快速、高效以及高可靠性等优势;并且对生理信号的放大、滤波以及模数转换的要求相应比较低,数据处理也相对容易,可大大降低硬件开销。
参照图5,提出本发明一种获取生理信号周期的系统20一实施例。该系统20可包括:极值判定单元21以及周期计算单元22;该极值判定单元21,用于接收生理信号值与暂存数值比较大小,保留其中之一;将维持时间达到设定时间的生理信号值判定为一个极值;重新开始循环,判定下一个极值;该周期计算单元22,用于通过计算一个极值至下一个极值之间的时间值,获取生理信号周期。
本实施例中,上述生理信号可包括呼吸以及心跳等信号,该生理信号值可为电压值等具体数值;该生理信号的获取可以是通过压电传感器等设备获取。上述获取生理信号周期的系统中,可利用压电传感器等微动传感器设备获取人体安静时的微动信号,在载波信号中直接判读呼吸和/或心跳的生理信号周期。
上述极值判定单元21具体用于:接收一个生理信号值,启动计数器a加一个单位数值,并将所述生理信号值与暂存数值进行比较,当所述生理信号值大于/小于暂存数值时,将所述生理信号值取代暂存数值,并将计数器a中数值累加至累加器b中,清零计数器a;当所述生理信号值小于/大于暂存数值时,继续接收下一个心跳信号电压值;当计数器a中计数达到设定时间所对应的数值,即可判定所述生理信号值为一个极值;则输出累加器b中累加的数值,并清零计数器a、暂存器以及累加器b,并继续判定下一个极值。该暂存数值可为零或保留的生理信号值。
上述周期计算单元22具体包括:将累加器b中累加的数值所需要的时间与设定时间相加,获取所述生理信号周期。
上述生理信号周期的获取可通过极值识别算法进行,该极值可包括极大值和极小值,即上述一个极值以及下一个极值可分别为极大值或极小值。该极大值的识别算法,可为对某个接收的生理信号值维持不被超越进行计时,计时器达到设定时间即认为那个生理信号值是一个周期内的极大值。并且,可计算在某一极大值(一个极值)被识别认定之后到下一个极大值(下一个极值)被识别认定之间的时间(长度)值。极小值的识别算法,可为对某个接收的生理信号值维持不被小过进行计时,计时器达到设定时间即认为那个生理信号值是一个周期内的极小值。并且,可计算在某一极小值(一个极值)被识别认定之后到下一个极小值(下一个极值)被识别认定之间的时间(长度)值。然后根据上述设定时间以及两极大值之间的时间值或两极小值之间的时间值,分别取得通过极大值的识别算法获取的生理信号周期以及通过极小值的识别算法获取的生理信号周期。该设定时间可根据生理信号的具体情况而设定,比如本实施例中可将该设定时间设置为大于半个生理信号周期。
以下以极大值方式获取心跳信号周期为例,对上述获取生理信号周期的系统20作进一步的具体说明。
首先可接收一个由压电传感器输出心跳信号电压值,启动计数器a加1,并将其与暂存器中暂存数值通过比较器进行比较;当其大于暂存数值时,将其取代暂存数值,并将计数器a中计数累加至累加器b中,清零计数器a;当其小于暂存数值时,继续接收下一个心跳信号电压值。
当计数器a中计数达到一定数值,则输出累加器b中累加的数值,并清零计数器a、暂存器以及累加器b,并开始新的循环;循环开始所接收的一个个心跳信号电压值与暂存器中的暂存数值零相比较。上述心跳信号周期计算公式可为:
周期(s)=(累加器b中数值/接收速度)+设定时间。
由于心跳信号电压值维持不被超越的时间常数(即设定时间)需要提前设定,因此识别周期的上限即可为设定时间的倒数。
比如心跳信号频率区间约为0.7Hz到1.6Hz,则可设定极大值的设定时间为0.55秒(极小值的设定时间常数可为0.60秒),当某个接收的心跳信号电压值在暂存器中维持0.55秒未被超越,则计数器a开始记数。当有新接收的心跳信号电压值进入比较器,则计数器a加1;如果新接收的心跳信号电压值大于之前的暂存数值,则新接收的心跳信号电压值更新至暂存器,替代之前暂存器中的心跳信号电压值,计数器a的计数累加进累加器b中,计数器a清零;如果新接收的心跳信号电压值小于等于之前暂存器中的暂存数值,则除了计数器a加1之外其它不变,继续心跳信号电压值的比较循环;直到计数器a的计数数值达到0.55秒所接收的心跳信号电压值个数(比如300),则输出累加器b的数值B,再将累加至B所花费的时间加0.55秒即可为心跳信号的周期。
假设某一心跳信号电压值维持0.55秒时计数器a所接收的心跳信号电压值为275,心跳信号电压值所接收的速度为500个/秒,则心跳信号周期=(B/500)+0.55。
在通过上述方式某一段时间之内,分别获得极大值方式的生理信号周期以及极小值方式的生理信号周期,然后可根据该极大值方式的生理信号周期以及极小值方式的生理信号周期进一步获取更准确的生理信号周期。
参照图6,在本发明另一实施例中,上述系统20还可包括:相近周期判断单元23以及周期设定单元24;该相近周期判断单元23,用于判断在一段时间内通过极大值与极小值分别获取的周期是否相近;该周期设定单元24,用于当相近时,则将两者周期的平均值设定为生理信号周期。
在设定的一段时间之内,比如该一段时间内至少可通过极大值方式和极小值方式各取得一个生理信号周期。然后将两种方式取得的生理信号周期进行比较,判断两周期是否相近;当两者相近,则计算两周期的平均值,并将该平均值判定为更准确的生理信号周期;否则,结束。该相近的判定可根据生理信号的具体情况而定,比如呼吸信号周期的相近范围为:相差0.004秒左右,心跳信号周期的相近范围为:相差0.017秒左右。
上述获取生理信号周期的系统20,可通过极值识别算法获取生理信号的周期,具有简单、快速、高效以及高可靠性等优势;并且对生理信号的放大、滤波以及模数转换的要求相应比较低,数据处理也相对容易,可降低硬件要求。
以上所述仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种获取生理信号周期的方法,其特征在于,包括步骤:
接收生理信号值与暂存数值比较大小,保留其中之一;将维持时间达到设定时间的生理信号值判定为一个极值;重新开始循环,判定下一个极值;
通过计算一个极值至下一个极值之间的时间值,获取生理信号周期。
2.根据权利要求1所述的获取生理信号周期的方法,其特征在于,所述方法之后还包括:
判断在一段时间内通过极大值与极小值分别获取的周期是否相近;
当相近时,则将两者周期的平均值设定为生理信号周期。
3.根据权利要求1所述的获取生理信号周期的方法,其特征在于,所述接收生理信号值与暂存数值比较大小,保留其中之一;将维持时间达到设定时间的生理信号值判定为一个极值;重新开始循环,判定下一个极值的步骤具体包括:
接收一个生理信号值,启动计数器a并加一个单位数值,并将所述生理信号值与暂存数值进行比较,当所述生理信号值大于/小于暂存数值时,将所述生理信号值取代暂存数值,并将计数器a中数值累加至累加器b中,清零计数器a;当所述生理信号值小于/大于暂存数值时,继续接收下一个心跳信号电压值;当计数器a中计数达到设定时间所对应的数值,即可判定所述生理信号值为一个极值;则输出累加器b中累加的数值,然后清零计数器a、暂存器以及累加器b,并继续判定下一个极值;所述一个极值以及下一个极值分别为极大值或极小值。
4.根据权利要求3中所述的获取生理信号周期的方法,其特征在于,所述通过计算一个极值至下一个极值之间的时间值,获取生理信号周期的步骤具体包括:
将累加器b中累加的数值所需要的时间与设定时间相加,获取所述生理信号周期。
5.根据权利要求1至3中任一项所述的获取生理信号周期的方法,其特征在于,所述设定时间大于生理信号周期识别范围上限的半个周期。
6.一种获取生理信号周期的系统,其特征在于,包括:
极值判定单元,用于接收生理信号值与暂存数值比较大小,保留其中之一;将维持时间达到设定时间的生理信号值判定为一个极值;重新开始循环,判定下一个极值;
周期计算单元,用于通过计算一个极值至下一个极值之间的时间值,获取生理信号周期。
7.根据权利要求6所述的获取生理信号周期的系统,其特征在于,所述系统还包括:
相近周期判断单元,用于判断在一段时间内通过极大值与极小值分别获取的周期是否相近;
周期设定单元,用于当相近时,则将两者周期的平均值设定为生理信号周期。
8.根据权利要求6所述的获取生理信号周期的系统,其特征在于,所述极值判定单元具体用于:
接收一个生理信号值,启动计数器a并加一个单位数值,并将所述生理信号值与暂存数值进行比较,当所述生理信号值大于/小于暂存数值时,将所述生理信号值取代暂存数值,并将计数器a中数值累加至累加器b中,清零计数器a;当所述生理信号值小于/大于暂存数值时,继续接收下一个心跳信号电压值;当计数器a中计数达到设定时间所对应的数值,即可判定所述生理信号值为一个极值;则输出累加器b中累加的数值,然后清零计数器a、暂存器以及累加器b,并继续判定下一个极值;所述一个极值以及下一个极值分别为极大值或极小值。
9.根据权利要求6中所述的获取生理信号周期的系统,其特征在于,所述周期计算单元具体包括:
将累加器b中累加的数值所需要的时间与设定时间相加,获取所述生理信号周期。
10.根据权利要求6至8中任一项所述的获取生理信号周期的系统,其特征在于,所述设定时间大于生理信号周期识别范围上限的半个周期。
CN2012100635369A 2012-03-12 2012-03-12 获取生理信号周期的方法及系统 Active CN102613964B (zh)

Priority Applications (7)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN2012100635369A CN102613964B (zh) 2012-03-12 2012-03-12 获取生理信号周期的方法及系统
JP2014553602A JP5873574B2 (ja) 2012-03-12 2013-02-01 生理信号周期を取得する方法及びシステム
ES13760831.1T ES2687227T3 (es) 2012-03-12 2013-02-01 Método y sistema para obtener el período de señal fisiológica
US14/362,414 US20140336946A1 (en) 2012-03-12 2013-02-01 Method and system for obtaining cycle of physiological signal
PCT/CN2013/071291 WO2013135120A1 (zh) 2012-03-12 2013-02-01 获取生理信号周期的方法及系统
EP13760831.1A EP2752154B1 (en) 2012-03-12 2013-02-01 Method and system for obtaining physiological signal period
KR1020147020090A KR101635825B1 (ko) 2012-03-12 2013-02-01 생체신호주기의 획득 방법 및 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN2012100635369A CN102613964B (zh) 2012-03-12 2012-03-12 获取生理信号周期的方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN102613964A true CN102613964A (zh) 2012-08-01
CN102613964B CN102613964B (zh) 2013-12-25

Family

ID=46554432

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN2012100635369A Active CN102613964B (zh) 2012-03-12 2012-03-12 获取生理信号周期的方法及系统

Country Status (7)

Country Link
US (1) US20140336946A1 (zh)
EP (1) EP2752154B1 (zh)
JP (1) JP5873574B2 (zh)
KR (1) KR101635825B1 (zh)
CN (1) CN102613964B (zh)
ES (1) ES2687227T3 (zh)
WO (1) WO2013135120A1 (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013135120A1 (zh) * 2012-03-12 2013-09-19 深圳市世瓴科技有限公司 获取生理信号周期的方法及系统
CN109741829A (zh) * 2019-01-09 2019-05-10 哈尔滨理工大学 结合三周期判断的胸腹表面区域呼吸信号周期预测方法
CN109741827A (zh) * 2019-01-09 2019-05-10 哈尔滨理工大学 结合双周期判断的胸腹表面区域呼吸信号周期预测方法
CN109741830A (zh) * 2019-01-09 2019-05-10 哈尔滨理工大学 单双周期混合判断的胸腹表面区域呼吸信号周期预测方法

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102031340B1 (ko) * 2018-03-14 2019-10-11 주식회사 필로시스 혈당 측정 장치, 방법, 및 시스템
KR102371443B1 (ko) 2020-08-24 2022-03-08 (주)허니냅스 인공지능을 이용한 수면단계 분석 자동화 시스템 및 그 동작 방법

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5321350A (en) * 1989-03-07 1994-06-14 Peter Haas Fundamental frequency and period detector
CN1525395A (zh) * 2003-02-24 2004-09-01 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 信号时域波形极值点和周期的检测方法
JP2009011540A (ja) * 2007-07-04 2009-01-22 Konica Minolta Medical & Graphic Inc 生体検査装置及び生体検査装置のプログラム
CN101564300A (zh) * 2009-06-03 2009-10-28 哈尔滨工程大学 基于区域特征分析的步态周期检测方法
CN102048535A (zh) * 2009-10-27 2011-05-11 西门子公司 预测患者搏动的心脏的特定周期阶段的方法以及ct系统
US20110130644A1 (en) * 2009-11-27 2011-06-02 Alto Stemmer Method to acquire measurement data of a breathing examination subject by magnetic resonance technology, and associated computer program

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CH529549A (de) * 1969-10-02 1972-10-31 Siemens Ag Blutdruckmessgerät
JPS5164780A (zh) * 1974-12-03 1976-06-04 Hewlett Packard Yokogawa
JPS5722736A (en) * 1980-07-17 1982-02-05 Terumo Corp Cycle measuring system
US4418700A (en) * 1981-03-11 1983-12-06 Sylvia Warner Method and apparatus for measurement of heart-related parameters
IL86582A (en) * 1988-05-31 1993-01-31 Benjamin Gavish Device and method for modulating respiration activity
JP3610148B2 (ja) * 1995-02-20 2005-01-12 セイコーエプソン株式会社 周期・周波数計測装置
JPH08336502A (ja) * 1995-06-09 1996-12-24 Isuzu Motors Ltd 心拍間隔検出方法及び装置
JP3840811B2 (ja) * 1998-07-28 2006-11-01 オムロンヘルスケア株式会社 心拍出量監視装置
US7139605B2 (en) * 2003-03-18 2006-11-21 Massachusetts Institute Of Technology Heart rate monitor
JP2007181628A (ja) * 2006-01-10 2007-07-19 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 脈拍間隔算出装置及び脈拍間隔算出方法
JP5139106B2 (ja) * 2008-02-12 2013-02-06 株式会社東芝 脈波間隔計測装置及び計測方法
CN101732050B (zh) * 2009-12-04 2012-02-01 西安交通大学 一种基于光电容积波的呼吸率监测方法
CN102613964B (zh) * 2012-03-12 2013-12-25 深圳市视聆科技开发有限公司 获取生理信号周期的方法及系统

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5321350A (en) * 1989-03-07 1994-06-14 Peter Haas Fundamental frequency and period detector
CN1525395A (zh) * 2003-02-24 2004-09-01 深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司 信号时域波形极值点和周期的检测方法
JP2009011540A (ja) * 2007-07-04 2009-01-22 Konica Minolta Medical & Graphic Inc 生体検査装置及び生体検査装置のプログラム
CN101564300A (zh) * 2009-06-03 2009-10-28 哈尔滨工程大学 基于区域特征分析的步态周期检测方法
CN102048535A (zh) * 2009-10-27 2011-05-11 西门子公司 预测患者搏动的心脏的特定周期阶段的方法以及ct系统
US20110130644A1 (en) * 2009-11-27 2011-06-02 Alto Stemmer Method to acquire measurement data of a breathing examination subject by magnetic resonance technology, and associated computer program

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013135120A1 (zh) * 2012-03-12 2013-09-19 深圳市世瓴科技有限公司 获取生理信号周期的方法及系统
CN109741829A (zh) * 2019-01-09 2019-05-10 哈尔滨理工大学 结合三周期判断的胸腹表面区域呼吸信号周期预测方法
CN109741827A (zh) * 2019-01-09 2019-05-10 哈尔滨理工大学 结合双周期判断的胸腹表面区域呼吸信号周期预测方法
CN109741830A (zh) * 2019-01-09 2019-05-10 哈尔滨理工大学 单双周期混合判断的胸腹表面区域呼吸信号周期预测方法
CN109741829B (zh) * 2019-01-09 2022-10-28 哈尔滨理工大学 结合三周期判断的胸腹表面区域呼吸信号周期预测方法
CN109741827B (zh) * 2019-01-09 2022-11-01 哈尔滨理工大学 结合双周期判断的胸腹表面区域呼吸信号周期预测方法
CN109741830B (zh) * 2019-01-09 2022-12-06 哈尔滨理工大学 单双周期混合判断的胸腹表面区域呼吸信号周期预测方法

Also Published As

Publication number Publication date
WO2013135120A1 (zh) 2013-09-19
US20140336946A1 (en) 2014-11-13
ES2687227T3 (es) 2018-10-24
EP2752154A1 (en) 2014-07-09
KR20140098858A (ko) 2014-08-08
CN102613964B (zh) 2013-12-25
JP2015508671A (ja) 2015-03-23
JP5873574B2 (ja) 2016-03-01
KR101635825B1 (ko) 2016-07-04
EP2752154A4 (en) 2015-06-03
EP2752154B1 (en) 2018-07-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102613964B (zh) 获取生理信号周期的方法及系统
CN105796096B (zh) 一种心率变异性分析方法、系统及终端
US10327653B2 (en) Method and apparatus for heart rate monitoring
US7139605B2 (en) Heart rate monitor
US20170143226A1 (en) Action Recognition Method and Device Based on Surface Electromyography Signal
Nabar et al. GeM-REM: Generative model-driven resource efficient ecg monitoring in body sensor networks
CN110464320A (zh) 多目标人体心率和呼吸频率测量系统及方法
CN103690156A (zh) 一种心率获取方法及心电信号的处理方法
CN107273827B (zh) 一种心电信号r波检测方法及装置
CN103654770A (zh) 移动心电信号qrs波实时波检测方法及装置
CN109199355B (zh) 心率信息检测方法、装置和检测设备
WO2015171804A1 (en) Detecting artifacts in a signal
CN114041786A (zh) 心冲击图信号的检测方法、装置以及设备
KR20140041327A (ko) 심전도 신호의 qrs 파 결정 방법 및 시스템
CN107569227A (zh) 一种运动状态下心率的处理方法和监测装置
CN100365644C (zh) 身份识别和鉴定方法
CN105212921B (zh) 一种基于心电测度的测谎方法
CN105249986A (zh) 一种心音信号周期参数估计方法
CN106236041A (zh) 一种实时且准确的测量心率及呼吸率的算法及系统
CN109330582A (zh) 基于心电信号分析的心率及其特征指标检测方法
CN113164055A (zh) 移动监护设备、生理信号的调整和处理方法
CN106778561B (zh) 一种穿戴式设备的身份识别方法及识别装置
JP6706996B2 (ja) 生体信号処理装置、異常判別方法およびプログラム
CN115005803A (zh) 呼吸检测方法和装置
JP2015217060A (ja) 心拍検出方法および心拍検出装置

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20180706

Address after: 510000 room 2107, new Yuexiu District Road, Yuexiu District temple, Guangzhou, Guangdong.

Patentee after: Yang Song

Address before: 518000 19 402, Deng Liang garden, Nanshan District, Shenzhen, Guangdong.

Patentee before: Shenzhen shiling Technology Development Co., Ltd.

TR01 Transfer of patent right