CN106647952A - 检测可穿戴设备是否佩戴的方法与装置以及可穿戴设备 - Google Patents
检测可穿戴设备是否佩戴的方法与装置以及可穿戴设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106647952A CN106647952A CN201611267524.2A CN201611267524A CN106647952A CN 106647952 A CN106647952 A CN 106647952A CN 201611267524 A CN201611267524 A CN 201611267524A CN 106647952 A CN106647952 A CN 106647952A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- dcval
- wearable device
- gain
- current
- worn
- 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
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 40
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 37
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 31
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 20
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 12
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 10
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 6
- 238000009790 rate-determining step (RDS) Methods 0.000 claims description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 abstract description 5
- 230000002411 adverse Effects 0.000 abstract 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract 1
- 238000009532 heart rate measurement Methods 0.000 description 14
- 230000008569 process Effects 0.000 description 9
- 230000009471 action Effects 0.000 description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 6
- 210000000707 wrist Anatomy 0.000 description 6
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 5
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 description 5
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 3
- 239000008280 blood Substances 0.000 description 3
- 210000004369 blood Anatomy 0.000 description 3
- 210000004204 blood vessel Anatomy 0.000 description 3
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 230000009931 harmful effect Effects 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 3
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 2
- 230000017531 blood circulation Effects 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 2
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 2
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 2
- 210000003205 muscle Anatomy 0.000 description 2
- 210000000988 bone and bone Anatomy 0.000 description 1
- 230000008602 contraction Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 1
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 1
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 230000031700 light absorption Effects 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 210000003462 vein Anatomy 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F1/00—Details not covered by groups G06F3/00 - G06F13/00 and G06F21/00
- G06F1/16—Constructional details or arrangements
- G06F1/1613—Constructional details or arrangements for portable computers
- G06F1/163—Wearable computers, e.g. on a belt
-
- 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
- A61B5/68—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient
- A61B5/6801—Arrangements of detecting, measuring or recording means, e.g. sensors, in relation to patient specially adapted to be attached to or worn on the body surface
- A61B5/6802—Sensor mounted on worn items
- A61B5/681—Wristwatch-type devices
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Surgery (AREA)
- Public Health (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Pathology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Cardiology (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physiology (AREA)
- Measuring Pulse, Heart Rate, Blood Pressure Or Blood Flow (AREA)
Abstract
本发明公开了一种用于检测可穿戴设备是否佩戴的方法与装置，包括：计算步骤，根据用于检测心率的光打开和关闭情况下采集的光信号，计算差分信号值DCVAL；以及第一判断步骤，根据DCVAL与预定的下限值、上限值以及最大值的关系，确定其处于未佩戴范围、正常范围、以及溢出范围；其中DCVAL处于正常范围时，确定可穿戴设备为佩戴状态。按照本发明实施例的用于检测可穿戴设备是否佩戴的方法与装置以及包含该装置的可穿戴设备，不增加额外的结构，不增加设计难度，能够以计算简单、耗时短、可减少功耗的方式来识别可穿戴设备是否处于佩戴状态，并可在确定可穿戴设备未被佩戴时，关闭包括LED灯在内的心率检测单元，减少功耗，以及减少对生活的不良影响。
Description
技术领域
本发明涉及一种检测方法与装置，特别是涉及一种检测可穿戴设备是否佩戴的方法与装置以及包含该装置的可穿戴设备。
背景技术
诸如手环的可穿戴设备的体积很小，内部空间有限，所以电池容量体积也很小，容量有限。因此，要想达到长时间使用，必须把功耗做到很低。而可穿戴设备中的心率检测单元是非常耗电的模块，在正常佩戴时，会开启心率功能来进行心率测量。但是，如果手环被摘取下来放着不用的时候，就需要及时关闭心率测量，减少不必要的功耗。而且，心率测量一直开启，LED灯会一直闪烁发亮，也会影响到用户的日常生活。比如睡觉的时候，把手环放在桌子上，LED灯一直闪烁会影响睡眠，甚至半夜醒来看到绿光闪烁，会造成惊吓。
为了识别可穿戴设备是否佩戴，现有的方案有如下几种：（1）在可穿戴设备的腕带上增加电路及接触点，通过判断电路是否导通的方式来进行识别；如果腕带上的电路导通，就判断为佩戴状态；如果电路没导通，判断为未佩戴状态；（2）通过手环的加速度传感器在三个轴向的加速度值是否与手环预设的特征范围相一致，如果所述三个轴向的加速度值与预设的特征范围相一致，进一步辅助心率检测器检测到的心率值，根据所述心率值确定手环是否处于未佩戴状态。
但是，通过在腕带上增加电路及接触点的方式判断手环是否佩戴的方法，首先，需要增加电子元器件来实现，进而会增加产品的成本；其次，腕带上增加电路，必然增加功耗，减弱手环的续航能力；再次，还会带来结构设计上的难度，以及手环主体和腕带之间的电连通性问题，增加手环的工艺难度，实现难度大。另外，通过三轴加速度特征范围与预设范围比较，辅助心率值来判定手环是否佩戴的方法，虽然不用增加额外的成本或结构，但心率测量期间会受到如环境光、佩戴的方式、佩戴的位置等因素的影响，影响信号质量，且耗费过多时间去采集信号数据，占用CPU资源去计算心率值，导致判断时间也会加长，且也会增加设备功耗。
因此，需要一种不增加额外的结构，不增加设计难度，并且计算简单、耗时短、可减少功耗的方式来识别手环是否处于佩戴状态，在不佩戴的时候就关闭包括LED灯在内的心率检测单元，减少功耗，以及减少对生活的不良影响。
发明内容
本发明的目的是为了克服现有技术存在的缺陷，提供一种用于检测可穿戴设备是否佩戴的方法与装置以及包含该装置的可穿戴设备。为了实现这一目的，本发明所采取的技术方案如下：
按照本发明实施例的第一方面，提供一种用于检测可穿戴设备是否佩戴的方法，其中所述可穿戴设备包括心率检测单元，所述方法包括：计算步骤，根据用于检测心率的光打开和关闭情况下采集的光信号，计算差分信号值DCVAL；以及第一判断步骤，根据DCVAL小于等于预定的下限值、大于预定的下限值而小于等于预定的上限值、以及大于预定的上限值而小于最大值，确定其处于未佩戴范围、正常范围、以及溢出范围；其中DCVAL处于正常范围时，确定可穿戴设备为佩戴状态。
按照一个实施例，所述的用于检测可穿戴设备是否佩戴的方法还包括构建步骤，通过将用于产生检测光的电流Current和计算差分信号值时采用的增益Gain从小到大各分为三级，组合成从低到高的九种配置，并利用通过测量数据分析得到的下述公式，计算并构建DCVAL在目标配置与当前配置间关系值的查找表：
DCVAL=C*αCurrent*βGain，
其中C为基础变化量，α电流变化量，β为增益变化量。
按照又一个实施例，所述的用于检测可穿戴设备是否佩戴的方法还包括第二判断步骤，用于在第一判断步骤确定DCVAL处于未佩戴范围时，判断Current和Gain配置是否为最高配置，如果是，则确定可穿戴设备为未佩戴状态；否则，根据Current和Gain当前配置查表得到相应的最低目标配置和最高目标配置对应的关系值，计算得到DCVAL变化的范围DCVALmin1和DCVALmax1，取DCVAL max1返回第一判断步骤再次进行判断。
按照另一个实施例，所述的用于检测可穿戴设备是否佩戴的方法还包括第三判断步骤，用于在第一判断步骤确定DCVAL处于溢出范围时，判断Current和Gain配置是否处于最低配置，如果是，则确定可穿戴设备为未佩戴状态；否则，根据Current和Gain当前配置查表得到相应的最低目标配置和最高目标配置对应的关系值，计算得到DCVAL变化的范围DCVALmin2和DCVALmax2，取DCVALmin2返回第一判断步骤再次进行判断。
按照再一个实施例，所述的用于检测可穿戴设备是否佩戴的方法还包括运动状态检测步骤，根据预定时间内以预定频率检测的加速度数据中每相邻两个数据之差的绝对值之和是否超过预定阈值，确定可穿戴设备是否处于运动状态；其中确定可穿戴设备处于运动状态时，认定可穿戴设备为佩戴状态，否则进行进一步判断。
按照其他一个实施例，所述的用于检测可穿戴设备是否佩戴的方法还包括控制步骤，用于在确定可穿戴设备为未佩戴状态时，控制心率检测单元关闭。
按照本发明实施例的第二方面，提供一种用于检测可穿戴设备是否佩戴的装置，其中所述可穿戴设备包括心率检测单元，所述装置包括：计算模块，根据用于检测心率的光打开和关闭情况下采集的光信号，计算差分信号值DCVAL；以及第一判断模块，根据DCVAL小于等于预定的下限值、大于预定的下限值而小于等于预定的上限值、以及大于预定的上限值而小于最大值，确定其处于未佩戴范围、正常范围、以及溢出范围；其中DCVAL值处于正常范围时，确定可穿戴设备为佩戴状态。
按照一个实施例，所述的用于检测可穿戴设备是否佩戴的装置还包括构建模块，通过将用于产生检测光的电流Current和计算差分信号值时采用的增益Gain从小到大各分为三级，组合成从低到高九种配置，并利用通过测量数据分析得到的下述公式，计算并构建DCVAL在目标配置与当前配置间关系值的查找表：
DCVAL=C*αCurrent*βGain，
其中C为基础变化量，α为电流变化量，β为增益变化量。
按照又一个实施例，所述的用于检测可穿戴设备是否佩戴的装置还包括第二判断模块，用于在第一判断模块确定DCVAL处于未佩戴范围时，判断Current和Gain配置是否处于最高配置，如果是，则确定可穿戴设备为未佩戴状态；否则，根据Current和Gain当前配置查表得到相应的最低目标配置和最高目标配置对应的关系值，计算得到DCVAL变化的范围DCVALmin1和DCVALmax1，取DCVAL max1返回第一判断模块再次进行判断。
按照另一个实施例，所述的用于检测可穿戴设备是否佩戴的装置还包括第三判断模块，用于在第一判断模块确定DCVAL值处于溢出范围时，判断Current和Gain配置是否处于最低配置，如果是，则确定可穿戴设备为未佩戴状态；否则，根据Current和Gain当前配置查表得到相应的最低目标配置和最高目标配置对应的关系值，计算得到DCVAL变化的范围DCVALmin2和DCVALmax2，取DCVALmin2返回第一判断模块再次进行判断。
按照再一个实施例，所述的用于检测可穿戴设备是否佩戴的装置还包括运动状态检测模块，根据预定时间内以预定频率检测的加速度数据中每相邻两个数据之差的绝对值之和是否超过预定阈值，确定可穿戴设备是否处于运动状态；其中确定可穿戴设备处于运动状态时，认定可穿戴设备为佩戴状态，否则进行进一步判断。
按照其他一个实施例，所述的用于检测可穿戴设备是否佩戴的装置还包括控制模块，用于在确定可穿戴设备为未佩戴状态时，控制心率检测单元关闭。
按照本发明实施例的第三方面，提供一种可穿戴设备，其中包括按照本发明实施例第二方面所述的装置。
按照本发明实施例的用于检测可穿戴设备是否佩戴的方法与装置以及包含该装置的可穿戴设备，不增加额外的结构，不增加设计难度，能够以计算简单、耗时短、可减少功耗的方式来识别可穿戴设备是否处于佩戴状态，并可在确定可穿戴设备未被佩戴时，关闭包括LED灯在内的心率检测单元，减少功耗，以及减少对生活的不良影响。
下面将结合附图并通过实施例对本发明进行具体说明，其中相同或基本相同的部件采用相同的附图标记指示。
附图说明
图1是按照本发明一个实施例的用于检测可穿戴设备是否佩戴的方法的示意性流程图；
图2是按照本发明一个实例的检测可穿戴设备是否佩戴的流程图；
图3是按照本发明一个实施例的用于检测可穿戴设备是否佩戴的装置的示意性结构框图。
具体实施方式
当光照透过皮肤组织再反射到光敏传感器时，光照有一定的衰减。在检测部位没有大幅度运动的情况下，像肌肉、骨骼、静脉和其他连接组织等等，对光的吸收是基本不变的。但是，血液不同，由于血管里血液的流动，某一位置的血管容积会发生变化，那么对光的吸收相应也有所变化。当把光转换成电信号时，正是由于血管对光的吸收有变化而其他组织对光的吸收基本不变，得到的信号就可以分为直流DC信号（反射信号的强度）和交流AC信号（反射信号的变化量）。提取其中的AC信号，就能反应出血液流动的特点。这种技术叫做光电容积脉搏波描记法（PPG）。
利用PPG技术来检测心率是目前可穿戴设备检测心率的主流技术，如手环对腕部发射绿光，再采集从人体组织反射回来的光信号。血管内的血液随着心脏的收缩和舒张导致容积发生脉冲式的变化，检测光照射到人体组织后再反射回来，手环接收到的反射光强度也会随着变化，从而得到一个变化的信号。然后，再经过处理和计算，可得到心率值。
如图1所示，是按照本发明一个实施例的用于检测可穿戴设备是否佩戴的方法的示意性流程图，主要包括：计算步骤102，以及第一判断步骤104。在其他实施例中，还可选地包括：运动状态检测步骤100，构建步骤106，第二判断步骤108，第三判断步骤110，和/或控制步骤112。其中可穿戴设备包括但不限于手环、手表等，且包含心率检测单元。下面对这些步骤进行详细说明。
在运动状态检测步骤100中，利用可穿戴设备中的加速度传感器（例如三轴加速度传感器）采集加速度数据，通过对加速度数据进行处理，计算一定时间内加速度值的变化量，来判断可穿戴设备当前的运动状态。具体来说，在一个实施例中，把以例如25Hz频率采样的加速度数据（Accval），每取25组数据（即1秒钟的数据），通过下面的公式计算每两组相邻数据的差的绝对值的和AccSum，把AccSum称为动作变化量：
AccSum=， 公式（1）
其中n表示数据采集的序号；在其他实施例中，n还可以采用不同于25的其他数值。
设备静止放置时，由于在加速度获取时，检测加速度的加速度传感器在检测时存在偏差范围，加速度值会存在±1范围内的偏差。因此，使用公式（1）计算1s动作变化量时，偏差值在0-75的范围变动。另外，用户的行为也会造成三轴加速度值出现变化。例如，把设备放置在桌子上，桌子发生任何情况的位置变化时，设备的加速度传感器会采集到加速度变化，产生动作变化量。利用动作变化量来判断设备是否处于佩戴状态时，需要进一步对动作变化量过滤处理。根据实际经验可知，测量出的最大允许干扰的动作变化量在100-125范围内。进一步计算静止最大偏差值与最大允许干扰动作量的和，即75+125=200，作为判断运动状态的预定阈值。其中需要注意，动作变化量为采样值，即对信号的计数值，单位是“个”或者可以忽略单位。另外，在其他实施例中，不排除可以采用200左右的其他值作为用于运动状态判定的阈值，例如150-250。
然后，通过判断AccSum与预定阈值的大小，判断设备的运动状态：如果 AccSum≤预定阈值，则认为是静止状态；如果 AccSum＞预定阈值，则认为是运动状态。
静止状态下，可以通过DCVAL的范围，结合心率测量的配置参数，进行进一步的判断，确定是佩戴状态或者是未佩戴状态。运动状态下，可以认为是佩戴状态。通过对动作变化量的判断，可以完成佩戴检测的初步判断，为后续的判断降低了判断难度，并且需要判断的程序减少了，大大提高了判断的效率。
在计算步骤102中，根据用于检测心率的光打开和关闭情况下采集的光信号，计算差分信号值DCVAL。具体来说，可穿戴设备的心率测量单元包括用于发射检测心率光线的照射装置例如LED灯（发射光线）和光接收传感器（接收反射的发射光线和其他可被接收的环境光）。DCVAL是在一次测量中进行两次数据采集再通过计算得到的。当光接收器采集光线信号时，如LED灯开启时，采集LED灯发射出的光的反射光和环境光得到模拟信号A1；如LED灯关闭时，仅采集环境光得到模拟信号A2，在很短的时间内（如1ms）采集了两次信号得到A1和A2后，经过滤波和模数转换，分别得到数字信号DC1和DC2，进一步进行差分处理和增益处理，得到DCVAL。
差分处理即是将两个信号值DC1和DC2相减，即DC1减去DC2求差值；然后，将差值经过处理例如增益（Gain，可以认为是对信号的放大），得到DCVAL，即DCVAL=（DC1-DC2）*Gain倍数。得到的DCVAL是经过差分处理的信号值，已经过滤掉了环境光产生的信号值部分，只包含LED灯发射的光从人体组织反射回来的光的信号，仅反映了LED灯发射光的反射光，不受到外界环境光的影响。进一步，DCVAL只与LED灯发射光的强度、用户组织的个体性有关。那么，对于一个用户来讲，在一次测量过程中，DCVAL的变化只与LED灯发射光的强度有关。
在第一判断步骤104中，根据DCVAL值小于等于预定的下限值、大于预定的下限值而小于等于预定的上限值、以及大于预定的上限值而小于最大值，确定其处于未佩戴范围、正常范围、以及溢出范围；其中DCVAL值处于正常范围时，确定可穿戴设备为佩戴状态。具体来说，根据实验数据得到，如果LED发出的光没有反射回来，只接收到环境光的信号时，DCVAL会变得很小，DCVAL处于最大值的15%以下；随着LED发出的反射光逐渐增强，DCVAL会逐渐变大，在DCVAL大于等于最大值的85%时，趋于饱和状态，达到峰值之后不会再变化。在用户佩戴的情况下，LED发出的光有部分会被人体反射回来，有部分会被人体吸收，不会出现如前面所述情况。根据DCVAL的下限值和上限值，把DCVAL值划分为三个等级，具体如下：
等级1：0≤DCVAL≤DCVALmax*15% ，定义为未佩戴范围；
等级2：DCVALmax*15%＜DCVAL≤DCVALmax*85%，定义为正常范围；
等级3：DCVALmax*85%＜DCVAL≤DCVALmax，定义为溢出范围；
其中，DCVALmax为DCVAL的最大值；对同一设备，DCVALmax是固定的值，最大值为65535。
如当DCVAL从等级2变化到等级1或者等级3时，可以对DCVAL进行预测性调整。预测性调整的方法具体见下面的描述。
在构建步骤106中，计算并构建DCVAL值在目标配置与当前配置间关系值的查找表。具体来说，正常佩戴设备时，当LED灯光线强度越大，DCVAL就越大。LED灯的光线强度主要影响因素是电流，而DCVAL的影响因素包括电流（Current)和增益（Gain）两个参数，其中Current表示LED灯供应电流的大小，Gain表示信号处理过程中对信号的放大倍数。
把心率测量时使用的Current和Gain分级，如可以分别分为从小到大三个等级，Current和Gain的级别与参数的对应关系如下：
Current等级C1，LED灯Current为5.8mA；
Current等级C2，LED灯Current为8.7mA；
Current等级C3，LED灯Current为13.2mA；
Gain等级G1，信号放大倍数为1倍；
Gain等级G2，信号放大倍数为2倍；以及
Gain等级G3，信号放大倍数为4倍。
把Current和Gain两个参数进行排列组合，得到如下配置参数表。
表1 心率测量单元配置参数表
一个Current与一个Gain确定一个心率测量单元配置。从表1可以看到，三个等级Current和三个等级的Gain组合成九个配置，把配置（1,1）定为最低配置，配置（3,3）定为最高配置，其余作为正常配置。
在心率DCVAL采集过程中，由于手臂摆动或肌肉扭动等其他情况，会出现设备与手臂的相对滑动，导致DCVAL不稳定，出现基线漂移即抖动信号，不便于后续判断。为了能够过滤掉抖动信号，获得平稳信号，对一定时间（例如1秒时间）内的DCVAL求均值，所得均值认为是稳定值DCVALavg，计算公式如下：
DCVALavg=， 公式（2）
其中n表示数据个数。
利用表1中的配置，使用标准色卡，采用基本相同的测量距离（例如1mm），分别测量例如5个DCVAL，取5个测量值的平均值作为稳定测量值，用来分析Current和Gain与DCVAL之间的关系。
由于Current和Gain都是影响DCVAL的因素，需要先让其中一个参数Gain不变，调节另外一个参数Current，观察DCVAL的变化情况，得到Current与DCVAL的关系；接着反过来，让参数Current保持不变，调节参数Gain，观察DCVAL的变化情况，得到Gain与DCVAL的关系。
采集9个DCVAL，采集数据如下：
（1）当Current=1，Gain=1时，得到DCVAL11=9832；
（2）当Current=2, Gain=1时，得到DCVAL21=15097；
（3）当Current=3, Gain=1时，得到DCVAL31=23182；
（4）当Current=1，Gain=2时，得到DCVAL12=19673；
（5）当Current=2, Gain=2时，得到DCVAL22=30209；
（6）当Current=3，Gain=2时，得到DCVAL32=46387；
（7）当Current=1, Gain=3时，得到DCVAL13=39366；
（8）当Current=2, Gain=3时，得到DCVAL23=60448；
（9）当Current=3，Gain=3时，得到DCVAL33=65535。
根据测量数据分析，在（1）、（2）和（3）测量中，增益不变，电流递增一级时，从DCVAL11变化到DCVAL21，DCVAL21变化到DCVAL31的两次变化的关系值分别为k11=15097/9832≈1.5，k12=23182/15097≈1.5；在（1）、（4）和（7）测量中，电流不变，增益递增一级时，从DCVAL11变化到DCVAL12，DCVAL12变化到DCVAL13的两次变化的关系值分别为k21=19673/9832≈2.0，k22=39366/19673≈2.0；依次类推，可以发现，增益不变，电流每增加一级，DCVAL增大接近1.5倍；电流不变，增益每增加一级，DCVAL增大接近2.0倍。通过以上变化规律，得出Current、Gain与DCVAL的关系式为：
， 公式（3）
其中C为基础变化量，α电流变化量，β为增益变化量。
经过实验数据得到，α=1.5，β=2.0。相同型号的设备，即在相同硬件条件下（如同一款手环），其电路、元器件、结构都是相同的，α和β是固定值。上述公式（3）只是用来预估不同配置下的DCVAL可调节范围，是一个相对宽泛的值。并且，由于血液流动，DCVAL本身存在基线漂移，DCVAL会在一定范围内变化，预估值不需要非常的准确，此公式已经可以满足需求。
利用公式（3）和表1配置，分别计算出每一个配置对应的DCVAL。例如第1行第1列配置是Current=1，Gain=1，通过公式（3）得到DCVAL=1.5*2*C=3.5*C。把每一个配置按照DCVAL的变化关系，建立如下关系表。
表2 Current、Gain与DCVAL的递增关系表
表2由心率测量单元的当前配置（位于第1列的数字部分，从上到下按从小到大的顺序排列），目标配置（位于第1行的数字部分，从左到右按从小到大的顺序排列），以及当前配置与目标配置的对应的DCVAL的关系值（表格中其余的数字部分）构成，方便根据排列顺序来查找更大范围的配置或DCVAL。使用时，先找到当前配置在第一列的位置，然后在该位置对应的一行内查找关系值，再根据目标DCVAL查找配置，或者根据目标配置来查找DCVAL。另外，在其他实施例中，还可以调换表2的行列，当然表中的关系值也做相应调整。
依据表2，可以较方便的根据设备配置1（当前配置）和当前配置1对应的DCVAL1，预测出改变配置后对应的DCVALmin1和DCVALmax1，从而得到DCVAL的变化范围，不需要实际去设置心率测量单元的参数，仅通过查找已知的Current、Gain与DCVAL变化关系表。例如，当前心率测量单元的配置为Current=2，Gain=2，DCVAL1=19000，那么经过调整配置后DCVAL的变化范围是19000*0.333（变化范围的最小值）至19000*3.0（变化范围的最大值），即体现了以本表格为依据的预测功能。
依据表2，还可以直接查找出设备更改到配置2（目标配置）对应的DCVAL2。例如，当前心率测量单元的配置为Current=2，Gain=2，平均DCVAL为DCVAL1=19000，如果平均DCVAL偏小，就需要调大Current和Gain，以获得较大的值。如果需要调整到Current=3，Gain=3，首先查找到当前配置的位置即表2的第1列第5行；然后，查找目标配置的位置即表2中的第1行第9列；最后，通过刚才得到的行和列找到从Current=2，Gain=2，调整到Current=3，Gain=3时，DCVAL的变化关系为3.000倍，即DCVAL2=3.000*19000=57000。
利用表2来直接查询目标配置或DCVAL，或预测DCVAL的方式，不需要实际的修改心率测量单元的配置以及进行实际采样即可以得到，节省了修改配置和采样时间，也减少了程序的复杂度。相同的硬件条件下，上述的各参数及关系为固定值，可穿戴设备在出厂前均对数据关系及处理的过程做出设置。
在第二判断步骤108中，当在第一判断步骤确定DCVAL值处于未佩戴范围时，判断Current和Gain配置是否处于最高配置，如果是，则确定可穿戴设备为未佩戴状态；否则，根据Current和Gain当前配置查表得到相应的最低目标配置和最高目标配置对应的关系值，计算得到DCVAL变化的范围DCVALmin1和DCVALmax1，取DCVAL max1返回第一判断步骤104再次进行判断。例如，如果当前DCVAL为1000，配置为Current=2，Gain=1；判断当前DCVAL属于未佩戴范围，通过表2，可以计算出当前状态下最小值为DCVALmin=0.667*1000=667，最大值为DCVALmax=6.000*1000=6000。对照DCVAL的等级划分，DCVALmax属于未佩戴范围，那么不论怎么调整，调整后的DCVAL都是属于未佩戴范围，可以判断出设备当前状态为未佩戴状态。
在第三判断步骤110中，当在第一判断步骤确定DCVAL值处于溢出范围时，判断Current和Gain配置是否处于最低配置，如果是，则确定可穿戴设备为未佩戴状态；否则，根据Current和Gain当前配置查表得到相应的最低目标配置和最高目标配置对应的关系值，计算得到DCVAL变化的范围DCVALmin2和DCVALmax2，取DCVALmin2返回第一判断步骤再次进行判断。
在上述过程中，如判断结果为佩戴状态的时候，开启LED灯、持续进行心率测量。如判断结果为未佩戴状态时，则在控制步骤112中，控制心率检测单元关闭，包括关闭发射检测心率光线的照射装置，例如LED灯。
上述步骤虽然是按照一定顺序描述的，但这并不是限制，仅仅是为了便于描述，例如构建步骤106可以放在其他步骤开始前面预先完成。
如图2所示，是按照本发明一个实例的检测可穿戴设备是否佩戴的流程图，在该实例中，其中的构建步骤106已预先完成。在框200流程开始后，进入框202检测可穿戴设备的运动状态（即步骤100）；如果确定设备处于运动状态，则在框204判定设备为佩戴状态；否则，进入框206，计算并判断DC值（即DCVAL）是否处于正常范围（即步骤102和104），如果DCVAL处于正常范围，则进入框204判定设备为佩戴状态；如果DCVAL不处于正常范围，则进入框208判定DCVAL是否处于未佩戴范围，如果是，则进入框210判定Current和Gain是否为最高配置（即步骤108）；如果是，则进入框212判定设备为未佩戴状态。如果在框210判定Current和Gain不是最高配置，则进入框214查表预测得到DCVAL的最大值DCVALmax，然后返回框206再次进行判断。如果在框208确定DCVAL不处于未佩戴范围，则进入框216判断DCVAL处于溢出范围，如果是，则进入框218判定Current和Gain是否为最低配置（即步骤110）；如果是，则在框212判定设备为未佩戴状态；否则，进入框220查表预测得到DCVAL的最小值DCVALmin，然后返回框206再次进行判断。
在一个更具体的实例中，例如，使用配置（2，2）采集1秒钟的DCVAL数据，同时采集1秒钟的三轴加速度数据。根据公式（1）计算出当前AccSum=100；根据公式（2）计算出DCVALavg1=2643。然后，利用AccSum和DCVALavg1进行接下来的判断，判断流程如下：
（1）根据运动状态划分判断，AccSum大于预定阈值即200为运动状态，小于等于预定阈值200为静止状态，因为AccSum=100，小于预定阈值200，确定设备处于静止状态；
（2）根据DCVAL的等级划分判断，DCVAL小于最大值DCVALmax*15%为未佩戴范围，用DCVALavg1/DCVALmax=2643/65535≈0.04，显然DCVALavg1小于DCVALmax。所以，判断出DCVALavg=2643，属于未佩戴范围；
（3）通过表1得到最高配置（3，3），判断配置（2，2）不是最高配置。根据Current和Gain在表2中找到对应的关系值所在行，从表2第一列可以看到，配置(2,2)所在的行为第5行。取当前行的最高配置（3,3）对应的关系值为3.000，计算出调节到最高配置后的DCVALmax1=2643*3.000=7929。使用DCVALmax1返回上面的第（2）步再次判断；
（4）根据DCVAL的等级划分，DCVAL小于DCVALmax*15%为未佩戴范围，而DCVALmax1/DCVALmax=7929/65535≈0.12，显然DCVALmax1小于DCVALmax*15%。所以，判断出DCVALmax1=7929，仍然属于未佩戴范围；
（5）根据以上步骤得到，DCVALavg1属于未佩戴范围，DCVALmax1仍然属于未佩戴范围，判断出当前状态为未佩戴状态。
如图3所示，是按照本发明一个实施例的用于检测可穿戴设备是否佩戴的装置300的示意性结构框图，主要包括：计算模块303，以及第一判断模块305。在其他实施例中，还可选地包括：运动状态检测模块301，构建模块307，第二判断模块309，第三判断模块311和/或控制模块313。
其中运动状态检测模块301主要包括加速度传感器、处理器等，用于执行步骤100，根据预定时间内以预定频率检测的加速度数据中每相邻两个数据之差的绝对值之和是否超过预定阈值，确定可穿戴设备是否处于运动状态；其中确定可穿戴设备处于运动状态时，认定可穿戴设备为佩戴状态，否则进行进一步判断；
计算模块303涉及心率测量单元、LED灯、光接收传感器、处理器等相关电路，用于执行步骤102，根据用于检测心率的光打开和关闭情况下采集的光信号，计算差分信号值DCVAL；
第一判断模块305可通过可穿戴设备中的处理器实现，用于执行步骤104，根据DCVAL值小于等于预定的下限值、大于预定的下限值而小于等于预定的上限值、以及大于预定的上限值而小于最大值，确定其处于未佩戴范围、正常范围、以及溢出范围；其中DCVAL值处于正常范围时，确定可穿戴设备为佩戴状态；
构建模块307涉及处理器、存储器等，用于执行步骤106，通过将用于产生检测光的电流Current和计算差分信号值时采用的增益Gain从小到大各分为三级，组合成九种配置，并利用通过测量数据分析得到的公式（3），计算并构建DCVAL值在目标配置与当前配置间关系值的查找表；
第二判断模块309可通过可穿戴设备中的处理器实现，用于执行步骤108，在第一判断模块确定DCVAL值处于未佩戴范围时，判断Current和Gain配置是否处于最高配置，如果是，则确定可穿戴设备为未佩戴状态；否则，根据Current和Gain当前配置查表得到相应的最低目标配置和最高目标配置对应的关系值，计算得到DCVAL变化的范围DCVALmin1和DCVALmax1，取DCVALmax1返回第一判断模块再次进行判断；
第三判断模块311可通过可穿戴设备中的处理器实现，用于执行步骤110，当在第一判断模块确定DCVAL值处于溢出范围时，判断Current和Gain配置是否处于最低配置，如果是，则确定可穿戴设备为未佩戴状态；否则，根据Current和Gain当前配置查表得到相应的最低目标配置和最高目标配置对应的关系值，计算得到DCVAL变化的范围DCVALmin2和DCVALmax2，取DCVALmin2返回第一判断模块再次进行判断；
控制模块313包括控制LED供电线路通断的执行器件、控制电路以及处理器等，用于执行步骤112，在确定可穿戴设备为未佩戴状态时，控制心率检测单元关闭。
上述模块可以通过硬件、软件、固件或其组合来实现，并可以结合实现在各种可穿戴设备中，例如智能手环、手表等等。
按照本发明实施例的检测可穿戴设备是否佩戴的方法与装置以及可穿戴设备，不需要增加额外的结构，降低了结构设计的难度，同时也降低了成本；通过Current和Gain与DCVAL的关系表，可以不需要进行多次实际测量就可以预测出DCVAL的变化情况，使处理步骤变得简单，减少了硬件资源的消耗；通过对DCVAL进行差分放大处理，不管是白天强光之下，或在夜间黑暗的环境，可以很好的排除外界环境光对于信号的影响，DCVAL只反应了人体组织反射回的反射光的强弱，关系表2正确地反映出配置与DCVAL的关系；利用它们之间的关系，就可以准确计算出DCVAL的变化范围，判断出手环佩戴状态。另外，通过三轴加速度，把设备状态分成了两种状态，通过对动作量的判断，做出预判断，减小了后续判断的复杂度，提高判断的效率和判断准确性。在判断到手环未佩戴情况下，LED灯会跟随心率测量单元的关闭而关闭，LED灯不会一直闪烁，减少了功耗，也防止LED灯灯光照射对生活造成的不良影响。
以上通过具体的实施例对本发明进行了说明，但本发明并不限于这些具体的实施例。本领域技术人员应该明白，还可以对本发明做各种修改、等同替换、变化等等，例如将上述实施例中的一个步骤或模块分为两个或更多个步骤或模块来实现，或者相反，将上述实施例中的两个或更多个步骤或模块的功能放在一个步骤或模块中来实现。但是，这些变换只要未背离本发明的精神，都应在本发明的保护范围之内。另外，本申请说明书和权利要求书所使用的一些术语，例如“第一”、“第二”等等，并不是限制，仅仅是为了便于描述。此外，以上多处所述的“一个实施例”、“另一个实施例”等等表示不同的实施例，当然也可以将其全部或部分结合在一个实施例中。
Claims (13)
1.一种用于检测可穿戴设备是否佩戴的方法，其中所述可穿戴设备包括心率检测单元，其特征在于，所述方法包括：
计算步骤，根据用于检测心率的光打开和关闭情况下采集的光信号，计算差分信号值DCVAL；以及
第一判断步骤，根据DCVAL小于等于预定的下限值、大于预定的下限值而小于等于预定的上限值、以及大于预定的上限值而小于最大值，确定其处于未佩戴范围、正常范围、以及溢出范围；
其中DCVAL处于正常范围时，确定可穿戴设备为佩戴状态。
2.如权利要求1所述的用于检测可穿戴设备是否佩戴的方法，其特征在于，还包括：
构建步骤，通过将用于产生检测光的电流Current和计算差分信号值时采用的增益Gain从小到大各分为三级，组合成从低到高的九种配置，并利用通过测量数据分析得到的下述公式，计算并构建DCVAL在目标配置与当前配置间关系值的查找表：
，
其中C为基础变化量，α电流变化量，β为增益变化量。
3.如权利要求2所述的用于检测可穿戴设备是否佩戴的方法，其特征在于，还包括：
第二判断步骤，用于在第一判断步骤确定DCVAL处于未佩戴范围时，判断Current和Gain配置是否为最高配置，如果是，则确定可穿戴设备为未佩戴状态；否则，根据Current和Gain当前配置查表得到相应的最低目标配置和最高目标配置对应的关系值，计算得到DCVAL变化的范围DCVALmin1和DCVALmax1，取DCVAL max1返回第一判断步骤再次进行判断。
4.如权利要求2所述的用于检测可穿戴设备是否佩戴的方法，其特征在于，还包括：
第三判断步骤，用于在第一判断步骤确定DCVAL处于溢出范围时，判断Current和Gain配置是否处于最低配置，如果是，则确定可穿戴设备为未佩戴状态；否则，根据Current和Gain当前配置查表得到相应的最低目标配置和最高目标配置对应的关系值，计算得到DCVAL变化的范围DCVALmin2和DCVALmax2，取DCVALmin2返回第一判断步骤再次进行判断。
5.如权利要求1所述的用于检测可穿戴设备是否佩戴的方法，其特征在于，还包括：
运动状态检测步骤，根据预定时间内以预定频率检测的加速度数据中每相邻两个数据之差的绝对值之和是否超过预定阈值，确定可穿戴设备是否处于运动状态；其中确定可穿戴设备处于运动状态时，认定可穿戴设备为佩戴状态，否则进行进一步判断。
6.如权利要求3至5中任一项所述的用于检测可穿戴设备是否佩戴的方法，其特征在于，还包括：
控制步骤，用于在确定可穿戴设备为未佩戴状态时，控制心率检测单元关闭。
7.一种用于检测可穿戴设备是否佩戴的装置，其中所述可穿戴设备包括心率检测单元，其特征在于，所述装置包括：
计算模块，根据用于检测心率的光打开和关闭情况下采集的光信号，计算差分信号值DCVAL；以及
第一判断模块，根据DCVAL小于等于预定的下限值、大于预定的下限值而小于等于预定的上限值、以及大于预定的上限值而小于最大值，确定其处于未佩戴范围、正常范围、以及溢出范围；
其中DCVAL值处于正常范围时，确定可穿戴设备为佩戴状态。
8.如权利要求7所述的用于检测可穿戴设备是否佩戴的装置，其特征在于，还包括：
构建模块，通过将用于产生检测光的电流Current和计算差分信号值时采用的增益Gain从小到大各分为三级，组合成从低到高九种配置，并利用通过测量数据分析得到的下述公式，计算并构建DCVAL在目标配置与当前配置间关系值的查找表：
，
其中C为基础变化量，α为电流变化量，β为增益变化量。
9.如权利要求8所述的用于检测可穿戴设备是否佩戴的装置，其特征在于，还包括：
第二判断模块，用于在第一判断模块确定DCVAL处于未佩戴范围时，判断Current和Gain配置是否处于最高配置，如果是，则确定可穿戴设备为未佩戴状态；否则，根据Current和Gain当前配置查表得到相应的最低目标配置和最高目标配置对应的关系值，计算得到DCVAL变化的范围DCVALmin1和DCVALmax1，取DCVAL max1返回第一判断模块再次进行判断。
10.如权利要求8所述的用于检测可穿戴设备是否佩戴的装置，其特征在于，还包括：
第三判断模块，用于在第一判断模块确定DCVAL值处于溢出范围时，判断Current和Gain配置是否处于最低配置，如果是，则确定可穿戴设备为未佩戴状态；否则，根据Current和Gain当前配置查表得到相应的最低目标配置和最高目标配置对应的关系值，计算得到DCVAL变化的范围DCVALmin2和DCVALmax2，取DCVALmin2返回第一判断模块再次进行判断。
11.如权利要求7所述的用于检测可穿戴设备是否佩戴的装置，其特征在于，还包括：
运动状态检测模块，根据预定时间内以预定频率检测的加速度数据中每相邻两个数据之差的绝对值之和是否超过预定阈值，确定可穿戴设备是否处于运动状态；其中确定可穿戴设备处于运动状态时，认定可穿戴设备为佩戴状态，否则进行进一步判断。
12.如权利要求9至11中任一项所述的用于检测可穿戴设备是否佩戴的装置，其特征在于，还包括：
控制模块，用于在确定可穿戴设备为未佩戴状态时，控制心率检测单元关闭。
13.一种可穿戴设备，其特征在于：包括如权利要求7至12中任一项所述的装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201611267524.2A CN106647952B (zh) | 2016-12-31 | 2016-12-31 | 检测可穿戴设备是否佩戴的方法与装置以及可穿戴设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201611267524.2A CN106647952B (zh) | 2016-12-31 | 2016-12-31 | 检测可穿戴设备是否佩戴的方法与装置以及可穿戴设备 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN106647952A true CN106647952A (zh) | 2017-05-10 |
| CN106647952B CN106647952B (zh) | 2019-08-23 |
Family
ID=58838150
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201611267524.2A Active CN106647952B (zh) | 2016-12-31 | 2016-12-31 | 检测可穿戴设备是否佩戴的方法与装置以及可穿戴设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN106647952B (zh) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107820410A (zh) * | 2017-09-22 | 2018-03-20 | 深圳市汇顶科技股份有限公司 | 可穿戴设备的佩戴状态检测方法、装置和可穿戴设备 |
| CN107907916A (zh) * | 2017-10-20 | 2018-04-13 | 歌尔科技有限公司 | 一种智能穿戴设备的佩戴状态检测方法及装置 |
| CN108209912A (zh) * | 2017-05-25 | 2018-06-29 | 深圳市前海未来无限投资管理有限公司 | 一种肌电信号采集方法及装置 |
| CN108337903A (zh) * | 2018-01-24 | 2018-07-27 | 深圳市汇顶科技股份有限公司 | 一种佩戴状态的检测方法及其检测模块、可穿戴设备 |
| CN108784656A (zh) * | 2018-06-19 | 2018-11-13 | 深圳还是威健康科技有限公司 | 穿戴设备的佩戴识别方法、装置及穿戴设备 |
| CN109189207A (zh) * | 2018-06-27 | 2019-01-11 | 深圳还是威健康科技有限公司 | 一种可穿戴设备穿戴状态的检测方法及装置 |
| CN113180606A (zh) * | 2021-04-28 | 2021-07-30 | 青岛歌尔智能传感器有限公司 | 可穿戴设备的信号调整方法、可穿戴设备及可读存储介质 |
| CN113397518A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-09-17 | 杭州思立普科技有限公司 | 智能穿戴设备及佩戴检测方法 |
| CN116449945A (zh) * | 2023-03-16 | 2023-07-18 | 南京天易合芯电子有限公司 | 一种基于光学传感器的转动识别技术 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20100113948A1 (en) * | 2007-03-15 | 2010-05-06 | Imperial Innovations Limited | Heart rate measurement |
| CN104207755A (zh) * | 2013-06-03 | 2014-12-17 | 飞比特公司 | 可佩戴心率监视器 |
| CN105249951A (zh) * | 2015-09-17 | 2016-01-20 | 深圳市和虎科技有限公司 | 一种超低功耗运动心率检测无线模块 |
| CN105286793A (zh) * | 2015-10-12 | 2016-02-03 | 深圳诺康医疗设备有限公司 | 生理信号调理电路和生理信号采集系统 |
-
2016
- 2016-12-31 CN CN201611267524.2A patent/CN106647952B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20100113948A1 (en) * | 2007-03-15 | 2010-05-06 | Imperial Innovations Limited | Heart rate measurement |
| CN104207755A (zh) * | 2013-06-03 | 2014-12-17 | 飞比特公司 | 可佩戴心率监视器 |
| CN105249951A (zh) * | 2015-09-17 | 2016-01-20 | 深圳市和虎科技有限公司 | 一种超低功耗运动心率检测无线模块 |
| CN105286793A (zh) * | 2015-10-12 | 2016-02-03 | 深圳诺康医疗设备有限公司 | 生理信号调理电路和生理信号采集系统 |
Cited By (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108209912A (zh) * | 2017-05-25 | 2018-06-29 | 深圳市前海未来无限投资管理有限公司 | 一种肌电信号采集方法及装置 |
| CN107820410A (zh) * | 2017-09-22 | 2018-03-20 | 深圳市汇顶科技股份有限公司 | 可穿戴设备的佩戴状态检测方法、装置和可穿戴设备 |
| CN107820410B (zh) * | 2017-09-22 | 2019-12-17 | 深圳市汇顶科技股份有限公司 | 可穿戴设备的佩戴状态检测方法、装置和可穿戴设备 |
| WO2019075914A1 (zh) * | 2017-10-20 | 2019-04-25 | 歌尔科技有限公司 | 一种智能穿戴设备的佩戴状态检测方法及装置 |
| CN107907916A (zh) * | 2017-10-20 | 2018-04-13 | 歌尔科技有限公司 | 一种智能穿戴设备的佩戴状态检测方法及装置 |
| US11169588B2 (en) | 2017-10-20 | 2021-11-09 | Goertek Technology Co, Ltd | Method and apparatus for detecting wearing state of smart wearable device |
| CN107907916B (zh) * | 2017-10-20 | 2019-04-02 | 歌尔科技有限公司 | 一种智能穿戴设备的佩戴状态检测方法及装置 |
| CN108337903A (zh) * | 2018-01-24 | 2018-07-27 | 深圳市汇顶科技股份有限公司 | 一种佩戴状态的检测方法及其检测模块、可穿戴设备 |
| US11172884B2 (en) | 2018-01-24 | 2021-11-16 | Shenzhen GOODIX Technology Co., Ltd. | Method and module for detecting wearing state and wearable device |
| CN108784656A (zh) * | 2018-06-19 | 2018-11-13 | 深圳还是威健康科技有限公司 | 穿戴设备的佩戴识别方法、装置及穿戴设备 |
| CN108784656B (zh) * | 2018-06-19 | 2021-11-12 | 深圳市元征科技股份有限公司 | 穿戴设备的佩戴识别方法、装置及穿戴设备 |
| CN109189207A (zh) * | 2018-06-27 | 2019-01-11 | 深圳还是威健康科技有限公司 | 一种可穿戴设备穿戴状态的检测方法及装置 |
| CN113180606A (zh) * | 2021-04-28 | 2021-07-30 | 青岛歌尔智能传感器有限公司 | 可穿戴设备的信号调整方法、可穿戴设备及可读存储介质 |
| CN113397518A (zh) * | 2021-06-30 | 2021-09-17 | 杭州思立普科技有限公司 | 智能穿戴设备及佩戴检测方法 |
| CN116449945A (zh) * | 2023-03-16 | 2023-07-18 | 南京天易合芯电子有限公司 | 一种基于光学传感器的转动识别技术 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN106647952B (zh) | 2019-08-23 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN106647952B (zh) | 检测可穿戴设备是否佩戴的方法与装置以及可穿戴设备 | |
| CN107820410B (zh) | 可穿戴设备的佩戴状态检测方法、装置和可穿戴设备 | |
| CN109620262A (zh) | 一种基于可穿戴手环的情绪识别系统及方法 | |
| CN111466910B (zh) | 一种睡眠监测方法、系统、存储介质、计算机程序、装置 | |
| CN105078438B (zh) | 脉搏周期检测设备和方法和可穿戴电子设备 | |
| CN105979858B (zh) | 心率监测设备 | |
| CN109009028B (zh) | 一种反映人体疲劳程度的穿戴式设备 | |
| US20060189855A1 (en) | Device for detecting a sleeping state judging device, method of detecting a sleeping state judging method, and computer program product | |
| CN107157492A (zh) | 一种嵌入式人体生理信息无创检测系统及数据处理方法 | |
| CN106805985B (zh) | 基于功能性近红外光谱技术的专注力检测、训练系统和方法 | |
| CN104706336B (zh) | 一种光电式脉搏信号测量方法、装置及测量设备 | |
| CN108671359A (zh) | 睡眠辅助方法 | |
| CN102551686A (zh) | 脉搏波传感器 | |
| CN102389299A (zh) | 脉波传感器 | |
| CN105726004A (zh) | 生物体信息测定装置及生物体信息测定装置的驱动控制方法 | |
| CN111460850A (zh) | 数据处理方法及装置、电子设备及存储介质 | |
| CN106344041A (zh) | 一种血氧仪及血氧监测方法 | |
| CN105534513A (zh) | 一种双波长心率测量装置及方法 | |
| FI105317B (fi) | Menetelmä elintoiminnan mittaamiseksi ja mittalaite | |
| CN105854147A (zh) | 一种智能家庭环境调控系统及方法 | |
| CN114073493B (zh) | 生理数据采集方法、装置及可穿戴设备 | |
| CN110090029A (zh) | 情绪测量系统、智能手环和便携终端 | |
| CN115770028A (zh) | 血压检测方法、系统、装置及存储介质 | |
| CN110269612A (zh) | 一种智能脑电采集仪 | |
| CN114983353B (zh) | 一种ppg控制方法、装置和电子设备 |
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 | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |