CN106580299A - 一种用于心率测量的信号处理方法、装置及智能手表 - Google Patents

一种用于心率测量的信号处理方法、装置及智能手表 Download PDF

Info

Publication number
CN106580299A
CN106580299A CN201510661417.7A CN201510661417A CN106580299A CN 106580299 A CN106580299 A CN 106580299A CN 201510661417 A CN201510661417 A CN 201510661417A CN 106580299 A CN106580299 A CN 106580299A
Authority
CN
China
Prior art keywords
heart rate
time
zero crossing
point
sampling
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.)
Pending
Application number
CN201510661417.7A
Other languages
English (en)
Inventor
冯文强
张超群
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.)
Individual
Original Assignee
Individual
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 Individual filed Critical Individual
Priority to CN201510661417.7A priority Critical patent/CN106580299A/zh
Publication of CN106580299A publication Critical patent/CN106580299A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/02—Detecting, 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
    • A61B5/024—Detecting, measuring or recording pulse rate or heart rate
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Cardiology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)

Abstract

本发明公开了一种用于心率测量的信号处理方法、装置及智能手表，方法包括以下步骤：对硬件滤波后的心率波形进行采样；获得一个过零点前采样点A的时间TA和电压采样值YA，以及过零点后采样点B点的时间TB和电压采样值YB；通过计算，得到该过零点的时间作为第一基点以及下一个过零点的时间作为第二基点；计算两个过零点之间的周期，折算为心率值。本发明本算法可在最低的采样频率下，计算得到最精确、最接近真值的心率。由于采用的采样频率低，需要的计算量最小，可采用更低配的CPU，将功耗降至最低。

Description

一种用于心率测量的信号处理方法、装置及智能手表
技术领域
本发明涉及可穿戴设备，尤其涉及一种用于心率测量的信号处理方法、装置及智能手表。
背景技术
心率是一项反映人体健康状况的重要生理指标，常用于医疗设备，但是近年来，随着苹果手表推出心率测量功能，心率测量在智能穿戴行业被广泛应用。
绝大部分厂家生产的可穿戴设备测量心率时，其测量原理为：光电传感器发出的光线(绿色最佳，也可用红色或红外光)被手臂血管反射，其反射强度可随血管搏动变化，反射强度的持续变化情况可反映为用户的心跳波形，对波形进行采样分析后，每分钟的周期数即为心率。对于便携式智能穿戴设备来说，具有体积小、功耗低的特点，应当在尽可能少占用设备资源的前提下，得到更精确的心率值。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种用于心率测量的信号处理方法、装置及智能手表，使用较低采样频率，更低功耗,获得更高精度的数据。
本发明为解决其技术问题，所采用的技术方案是：
本发明提供了一种用于心率测量的信号处理方法，包括以下步骤：
步骤A:对硬件滤波后的心率波形进行采样；
步骤B:获得一个过零点前采样点A的时间TA和电压采样值YA，以及过
零点后采样点B点的时间TB和电压采样值YB；
步骤C:通过计算，得到该过零点的时间作为第一基点；
步骤D：获得下一过零点前采样点A的时间TA和电压采样值YA，以及
过零点后采样点B点的时间TB和电压采样值YB；
步骤E:通过计算，得到下一个过零点的时间作为第二基点；
步骤F:计算两个过零点之间的周期，折算为心率值。
优选地，所述步骤B和/或D中，计算方法为：过零点的时间TC＝TA+YA*(TB-TA)/(YA-YB)。
所述步骤F之后，还包括步骤G:根据所述心率值，采用最佳真值估计方法得到真值心率。
进一步地，采用卡尔曼滤波器作为真值估计模型，并根据测量的所述心率值，动态确定过程噪声的方差QN和测量噪声的方差RN。
优选地，RN＝(XN-YN-1)*(XN-YN-1)，其中，XN为最新测量的所述心率值，YN-1为前一次最优估计输出的心率真值，N＝1时YN-1取大于0的任意实数；QN＝YN-1*C*YN-1*C，其中，C为常数。
优选地，C的取值方式为：Yj*C＝1，Yj为平均静态心率。
所述步骤A中，采样的频率范围为：5-16次/分钟。
所述步骤A中，还包括对采样后的数字信号，通过高通滤波滤除其直流分量。
本发明还保护了一种用于心率测量的信号处理装置，包括：
采样模块:用于对硬件滤波后的心率波形进行采样；
第一基点计算模块：用于获得一个过零点前采样点A的时间TA和电压采样值YA，以及过零点后采样点B点的时间TB和电压采样值YB，并通过计算，得到该过零点的时间作为第一基点；
第二基点计算模块：用于获得下一过零点前采样点A的时间TA和电压采样值YA，以及过零点后采样点B点的时间TB和电压采样值YB，以及通过计算，得到下一个过零点的时间作为第二基点；
心率折算模块:计算两个过零点之间的周期，折算为心率值。
本发明还保护了一种智能手表，包括用于心率测量的信号处理单元，包括：
采样模块:用于对硬件滤波后的心率波形进行采样；
第一基点计算模块：用于获得一个过零点前采样点A的时间TA和电压采样值YA，以及过零点后采样点B点的时间TB和电压采样值YB，并通过计算，得到该过零点的时间作为第一基点；
第二基点计算模块：用于获得下一过零点前采样点A的时间TA和电压采样值YA，以及过零点后采样点B点的时间TB和电压采样值YB，以及通过计算，得到下一个过零点的时间作为第二基点；
心率折算模块:计算两个过零点之间的周期，折算为心率值。
本发明本算法可在最低的采样频率下，计算得到最精确、最接近真值的心率。由于采用的采样频率低，需要的计算量最小，可采用更低配的CPU，将功耗降至最低。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1是一种用于心率测量的信号处理方法流程图；
图2是本发明一种心率信号的采样图例；
图3是一种用于心率测量的信号处理装置或智能手表功能模块图。
具体实施方式
具体地，如图1所示，本发明提供的一种实施例,包括以下步骤：
本发明提供了一种用于心率测量的信号处理方法，包括以下步骤：
步骤S101:来自光电传感器的原始心率信号经基础滤波(例如可采用硬件滤波)后，由MCU接收，待进行心率信号的波形采样，转换成数字信号并进行后续处理。本步骤基础硬件滤波时，由于人的正常心率均在30～240bpm范围内，可使用略宽于心率频带(例如0.2赫兹～8赫兹)的带通滤波器进行基础滤波。
本步骤中，可采用低于普通心率测量设备的采样频率，以节省MCU功耗，同时不影响测量精度。例如可根据预估的心率fh，取采样频率Fs＝心率fh*4，或者以人的正常心率最大值为240bpm，可取采样频率最大为每分钟16次，最小可取5次。根据需要，如果某种场景(如测量静息心率)心率变化范围没有30～240bpm那么大，如预估其最大心率小于150，则可取采样频率为每分钟10次。
步骤S102:对采样后的数字信号，通过滤波，去除直流分量。本步骤在去除其他各种干扰信号后，进行数字高通滤波，保证信号的直流分量被滤除，根据经验值，可采用0.1至0.5赫兹高通滤波器，典型值可取0.3赫兹。当然，一种实施例中，如果步骤S101的滤波或其他滤波步骤已经滤除直流信号，则不必再进行高通滤波。
步骤S103：根据心率波形信号，需要获得心率的计算基点，从而取得周期。如图2所示，由于采样率不够高，以采样作为基点，会带来较大误差，例如当零点在A、B之间时，不管采用A或者B时间点，作为过零的时间点，都存在较大误差。因此如果不以采样的时间点作为基点，则基点要通过计算获得，才具有较高精度。
计算过程中，考虑到经过了高通滤波，信号没有直流分量，因此变化率最大的点即为过零点。计算过零点时，首先获得一个过零点前采样点A的时间TA和电压采样值YA，以及过零点后采样点B点的时间TB和电压采样值YB。
步骤S104:通过计算，得到该过零点的时间作为第一基点TC＝TA+YA*(TB-TA)/(YA-YB)。
根据步骤S103的方式，获得下一过零点前采样点A的时间TA和电压采样值YA，以及过零点后采样点B点的时间TB和电压采样值YB，并采用同样的计算方法，得到下一个过零点的时间作为第二基点。
步骤S105：计算两个过零点之间的周期，折算为心率值。
步骤S106:根据心率值，采用最佳真值估计方法得到真值心率，具体可采用卡尔曼滤波器作为真值估计模型，并根据测量的心率值，动态确定过程噪声的方差QN和测量噪声的方差RN。
优选地，RN＝(XN-YN-1)*(XN-YN-1)，其中，XN为最新测量的心率值，YN-1为前一次最优估计输出的心率真值，但当N＝1时YN-1取大于0的任意实数，例如取10；QN＝YN-1*C*YN-1*C，其中，C为常数。
优选地，C的取值方式为：Yj*C＝1，Yj为平均静态心率，即设定的一段时间内获得的心率真值的平均值。
本发明还保护了一种用于心率测量的信号处理装置，用于实现以上心率测量方法，本装置可为可穿戴设备，也可为其他专业心率测量设备，如图3所示，主要包括：
采样模块10:用于对硬件滤波后的心率波形进行采样；
第一基点计算模块20：用于获得一个过零点前采样点A的时间TA和电压采样值YA，以及过零点后采样点B点的时间TB和电压采样值YB，并通过计算，得到该过零点的时间作为第一基点；
第二基点计算模块30：用于获得下一过零点前采样点A的时间TA和电压采样值YA，以及过零点后采样点B点的时间TB和电压采样值YB，以及通过计算，得到下一个过零点的时间作为第二基点；
心率折算模块50:计算两个过零点之间的周期，折算为心率值。
真值估计模块40：根据心率值，采用最佳真值估计方法得到真值心率。
本发明还保护了一种智能手表，包括用于心率测量的信号处理单元，具体结构与图3的装置相同。
本发明本算法首先去除心率信号的直流分量，然后选择信号的变化率最大的点作为周期计算的基点，再计算信号的周期折算为原始的心率值，对其进行最优化真值估计，得到高精度、最接近真值的真值心率。本发明可在最低的采样频率下，计算得到最精确、最接近真值的心率。由于采用的采样频率低，需要的计算量最小，可采用更低配的CPU，将功耗降至最低。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种用于心率测量的信号处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤A:对硬件滤波后的心率波形进行采样；
步骤B:获得一个过零点前采样点A的时间TA和电压采样值YA，以及过零点后采样点B点的时间TB和电压采样值YB；
步骤C:通过计算，得到该过零点的时间作为第一基点；
步骤D：获得下一过零点前采样点A的时间TA和电压采样值YA，以及过零点后采样点B点的时间TB和电压采样值YB；
步骤E:通过计算，得到下一个过零点的时间作为第二基点；
步骤F:计算两个过零点之间的周期，折算为心率值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤B和/或D中，计算方法为：过零点的时间TC＝TA+YA*(TB-TA)/(YA-YB)。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤F之后，还包括步骤G:根据所述心率值，采用最佳真值估计方法得到真值心率。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，采用卡尔曼滤波器作为真值估计模型，并根据测量的所述心率值，动态确定过程噪声的方差QN和测量噪声的方差RN。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，RN＝(XN-YN-1)*(XN-YN-1)，其中，XN为最新测量的所述心率值，YN-1为前一次最优估计输出的心率真值，N＝1时YN-1取大于0的任意实数；QN＝YN-1*C*YN-1*C，其中，C为常数。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，C的取值方式为：Yj*C＝1，Yj为平均静态心率。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，所述步骤A中，采样的频率范围为：5-16次/分钟。
8.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其特征在于，所述步骤A中，还包括对采样后的数字信号，通过高通滤波滤除其直流分量。
9.一种用于心率测量的信号处理装置，其特征在于，包括：
采样模块:用于对硬件滤波后的心率波形进行采样；
第一基点计算模块：用于获得一个过零点前采样点A的时间TA和电压采样值YA，以及过零点后采样点B点的时间TB和电压采样值YB，并通过计算，得到该过零点的时间作为第一基点；
第二基点计算模块：用于获得下一过零点前采样点A的时间TA和电压采样值YA，以及过零点后采样点B点的时间TB和电压采样值YB，以及通过计算，得到下一个过零点的时间作为第二基点；心率折算模块:计算两个过零点之间的周期，折算为心率值。
10.一种智能手表，包括用于心率测量的信号处理单元，其特征在于，包括：
采样模块:用于对硬件滤波后的心率波形进行采样；
第一基点计算模块：用于获得一个过零点前采样点A的时间TA和电压采样值YA，以及过零点后采样点B点的时间TB和电压采样值YB，并通过计算，得到该过零点的时间作为第一基点；
第二基点计算模块：用于获得下一过零点前采样点A的时间TA和电压采样值YA，以及过零点后采样点B点的时间TB和电压采样值YB，以及通过计算，得到下一个过零点的时间作为第二基点；
心率折算模块:计算两个过零点之间的周期，折算为心率值。
CN201510661417.7A 2015-10-14 2015-10-14 一种用于心率测量的信号处理方法、装置及智能手表 Pending CN106580299A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510661417.7A CN106580299A (zh) 2015-10-14 2015-10-14 一种用于心率测量的信号处理方法、装置及智能手表

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510661417.7A CN106580299A (zh) 2015-10-14 2015-10-14 一种用于心率测量的信号处理方法、装置及智能手表

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN106580299A true CN106580299A (zh) 2017-04-26

Family

ID=58552126

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201510661417.7A Pending CN106580299A (zh) 2015-10-14 2015-10-14 一种用于心率测量的信号处理方法、装置及智能手表

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106580299A (zh)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102164536A (zh) * 2008-06-19 2011-08-24 塞珀·萨伊纳亚坎加斯 测量心率的方法和装置
CN102258364A (zh) * 2010-05-31 2011-11-30 深圳市盛力康实业发展有限公司 一种脉搏波识别方法、系统及动脉功能检测仪器
US20120172689A1 (en) * 2010-06-08 2012-07-05 David Albert Wireless, ultrasonic personal health monitoring system
CN102879639A (zh) * 2012-09-13 2013-01-16 华中科技大学 一种电力系统中频率的实时测量方法
CN103549950A (zh) * 2013-11-19 2014-02-05 上海理工大学 移动心电监测差分阈值检测改进算法
CN204465509U (zh) * 2014-12-25 2015-07-08 国家电网公司 一种单相锁相装置

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102164536A (zh) * 2008-06-19 2011-08-24 塞珀·萨伊纳亚坎加斯 测量心率的方法和装置
CN102258364A (zh) * 2010-05-31 2011-11-30 深圳市盛力康实业发展有限公司 一种脉搏波识别方法、系统及动脉功能检测仪器
US20120172689A1 (en) * 2010-06-08 2012-07-05 David Albert Wireless, ultrasonic personal health monitoring system
CN102879639A (zh) * 2012-09-13 2013-01-16 华中科技大学 一种电力系统中频率的实时测量方法
CN103549950A (zh) * 2013-11-19 2014-02-05 上海理工大学 移动心电监测差分阈值检测改进算法
CN204465509U (zh) * 2014-12-25 2015-07-08 国家电网公司 一种单相锁相装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6761265B2 (ja) 光電式容積脈波信号のノイズ除去方法とシステム
CN110664390B (zh) 基于腕带式ppg和深度学习的心率监测系统及方法
CN103190891B (zh) 基于光电容积的脉搏波速度生理参数的测量装置及方法
US10478129B2 (en) Methods for improving response time, robustness and user comfort in continuous estimation of biophysiological rates
US20110066041A1 (en) Motion/activity, heart-rate and respiration from a single chest-worn sensor, circuits, devices, processes and systems
AU2016300616B2 (en) Blood pressure calculation method based on pulse reflected wave transit time, and blood pressure meter
JP2009011585A (ja) 脈波処理装置及び方法
CN102499694A (zh) 用于消除血氧饱和度监测干扰的方法
US11890092B2 (en) Low power receiver for in vivo channel sensing and ingestible sensor detection with wandering frequency
CN106618542A (zh) 一种去噪心率信号检测装置及方法
CN103300861B (zh) 阻抗式呼吸测量系统
CN103750832A (zh) 实时无线血压监控系统、血压测量装置及血压分析方法
CN110680307A (zh) 一种运动环境下基于脉搏波传导时间的动态血压监测方法
Park et al. Energy-efficient photoplethysmogram compression to estimate heart and respiratory rates simultaneously
CN106236041B (zh) 一种实时且准确的测量心率及呼吸率的算法及系统
WO2021184818A1 (zh) 一种基于粒子滤波的人体逐拍心率测量装置及方法
CN106580299A (zh) 一种用于心率测量的信号处理方法、装置及智能手表
Wu et al. Implementation of ECG signal processing algorithms for removing baseline wander and electromyography interference
TW201440725A (zh) 脈搏波信號的去噪處理方法和裝置及脈搏式血氧儀
JP7170147B2 (ja) 非一時的なコンピュータ可読記憶媒体、コンピュータ実装方法及びシステム
Li et al. Systolic blood pressure estimation using Android smart phones
CN106551686B (zh) 一种动态心率测量方法、装置及智能手表
CN204971244U (zh) 家用健康检测系统
CN110897618B (zh) 一种脉搏波传导的计算方法、装置及终端设备
US11911136B2 (en) System and method for calculating cardiac pulse transit or arrival time information

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20170426

RJ01 Rejection of invention patent application after publication