CN109157232A - 心率变异性反馈训练辅助方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

心率变异性反馈训练辅助方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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CN109157232A CN201811291415.3A CN201811291415A CN109157232A CN 109157232 A CN109157232 A CN 109157232A CN 201811291415 A CN201811291415 A CN 201811291415A CN 109157232 A CN109157232 A CN 109157232A
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Abstract

本发明揭示了一种心率变异性反馈训练辅助方法、装置、设备及存储介质，其方法包括：获取使用者的实时生物信号；提取所述实时生物信号中的特征信号；根据所述特征信号换算出所述使用者的当前压力水平值及正负情绪状态；根据所述当前压力水平值及正负情绪状态判断使用者是否为正常状态；若否，则调用预设的指定人机交互信号协助使用者进行呼吸调整训练。本发明能够真实地反应人的压力与情绪变化；本发明可以配合丰富多样的调节训练方法，包括呼吸、冥想、音乐等，可操作性强的流程；互动性强，通过反馈的生物信号控制调节过程，突出强调使用者在整个调节过程中的参与性，提高了其参与的热情和兴趣。

Description

心率变异性反馈训练辅助方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及到电子信息领域，特别是涉及到一种心率变异性反馈训练辅助方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
实验证明，心理(情绪)反应和生理(内脏)活动之间存在着一定的关联，心理社会因素通过意识影响情绪反应，使不受意识支配的内脏活动发生异常改变，导致疾病的发生。生物反馈疗法将正常属于无意识的生理活动置于意识控制之下，通过生物反馈训练建立新的行为模式，实现有意识地控制内脏活动和腺体的分泌。反馈是指一个系统的输出信号，重新返回到本系统，对本系统功能起增减作用的现象。运用生物反馈疗法，就是把求治者体内生理机能用现代电子仪器予以描记，并转换为声、光、图像等反馈信号，因而使其根据反馈信号，学习调节自己体内不遂意的内脏机能及其他躯体机能、达到防治身心疾病的目的。由于此疗法训练目的明确、直观有效、指标精确，因而求治者无任何痛苦和副作用。
当前的生物反馈治疗仍然依靠专业昂贵的大型生理参数辅助诊断设备或生物反馈仪器，以及心理医生的主观经验判断及专业的训练指导，主要存在以下几个方面问题：
1)可操作性差，使用复杂，无论是生物信号的测量、个体的生理状况评价以及针对性的生物反馈训练需要专业人士操作、分析及指导，个人无法有效使用；2)成本高，设备及人力成本昂贵，需要心理医生或专业人士操作；3)实时性、可移动性差，无法长期使用，需要频繁的更换电极，繁琐的电极、传感器和电缆严重影响个体的舒适度；4)缺乏客观的、量化的生物反馈效率评价机制，评价的标准依靠心理医生/专业人士的主观经验及相应的医学标准；5)由于个体差异，缺乏普适性的生物反馈训练方法，需要心理医生根据实际情况定制针对个人的生物反馈训练策略。
发明内容
本发明的主要目的为提供心率变异性反馈训练辅助方法、装置、设备及存储介质，以解决背景技术中所提出的至少一个技术问题。
本发明提出一种心率变异性反馈训练辅助方法，包括：
获取使用者的实时生物信号；
提取上述实时生物信号中的特征信号；
根据上述特征信号换算出上述使用者的当前压力水平值及正负情绪状态；
根据上述当前压力水平值及正负情绪状态判断使用者是否为正常状态；
若否，则调用预设的指定人机交互信号协助使用者进行呼吸调整训练。
进一步地，在上述的心率变异性反馈训练辅助方法中，在上述提取上述实时生物信号中的特征信号的步骤之前，还包括：
将上述实时生物信号进行去噪处理。
进一步地，在上述的心率变异性反馈训练辅助方法中，上述调用预设的指定人机交互信号协助使用者进行呼吸调整训练的步骤，包括：
从数据库中查找出上述使用者对应的共振呼吸频率以及上述使用者的人机交互习惯；
根据上述共振呼吸频率以及人机交互习惯生成相应的人机交互信号。
进一步地，在上述的心率变异性反馈训练辅助方法中，在根据上述共振呼吸频率以及人机交互习惯生成相应的人机交互信号的步骤之后，还包括步骤：
抽取上述生物信号中心率信号的心率变异性信号，并通过傅里叶变换或自回归模型的方式计算其功率谱密度值，在通过上述功率密度值计算出用于评价共振频率呼吸训练效率的心率变异性的一致性比率值；
抽取上述生物信号中的呼吸信号，并通过上述呼吸信号计算出作为调整共振频率呼吸的实时参考值的瞬时呼吸率；
根据上述共振呼吸频率生成的人机交互信号，并根据上述一致性比率值以及瞬时呼吸率实时调整上述共振呼吸频率。
进一步地，在上述的心率变异性反馈训练辅助方法中，在上述调用预设的指定人机交互信号协助使用者进行呼吸调整训练的步骤之后，还包括步骤：
通过形态学分析方法分析上述心率信号的心率变异性信号的节奏模式和呼吸信号节奏模式的匹配情况，获得匹配值；
将上述匹配值转换为图形反馈信号，并以实时给上述使用者；
根据上述匹配值换算出反馈训练效率，并生成相应的训练建议评价。
进一步地，在上述的心率变异性反馈训练辅助方法中，在获取使用者的实时生物信号的步骤之前，还包括步骤：
获取指定数量群体的生物信号以及判断结果，生成判断预训练数据库；
通过上述预训练数据库进行判断预训练，获得初始判断机制。
本发明提出一种心率变异性反馈训练辅助装置，包括：
用于获取使用者的实时生物信号的心电传感器和呼吸传感器；
用于提取上述实时生物信号中的特征信号的提取电路；
用于根据上述特征信号换算出上述使用者的当前压力水平值及正负情绪状，根据上述当前压力水平值及正负情绪状态判断使用者是否为正常状态的控制单元；
用于若否，则调用预设的指定人机交互信号协助使用者进行呼吸调整训练的移动人机交互终端；
上述心电传感器和呼吸传感器分别与上述提取电路电连接，将获取的心电信号和呼吸信号发送至上述提取电路进行特征提取，上述提取电路采用分时复用的方式对上述心电传感器和呼吸传感器发送的信号进行分时提取；
上述提取电路与上述控制单元通过第一射频电路进行无线连接；上述控制单元与移动人机交互终端通过第二射频电路进行无线连接。
进一步地，在上述的心率变异性反馈训练辅助装置中，上述提取电路包括用于将上述实时生物信号进行去噪处理的去噪电路，
其中，在上述去噪电路中包括分差放大模块、高通滤波模块、低通滤波模块以及主放大模块，
上述分差放大模块、高通滤波模块、低通滤波模块以及主放大模块依次连接，上述分差放大模块分别与上述心电传感器和呼吸传感器电连接，上述主放大模块通过上述第一射频电路与上述控制单元无线连接，使上述实时生物信号按照差分放大、高通滤波、低通滤波及主放大的顺序进行信号去噪。
本发明提出一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，上述处理器执行上述程序时实现如上述实施例中任意一项上述的方法。
本发明提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述实施例中任意一项上述的方法。
本发明的心率变异性反馈训练辅助方法、装置、设备及存储介质的有益效果为：本发明选择心率和呼吸速率两个生物信号作为调节过程中的反馈信号，能够真实地反应人的压力与情绪变化；而且以上生物信号通俗易懂，便于使用者在没有专业人员时进行自我调节训练；同时可以根据评估结果，结合使用者自身的特点，有针对性地提出调节方案和建议；本发明可以配合丰富多样的调节训练方法，包括呼吸、冥想、音乐等，经过标准化，使得每种压力调节方案转化成了简便、可操作性强的流程；而且，系统互动性强，通过反馈的生物信号控制调节过程，突出强调使用者在整个调节过程中的参与性，提高了其参与的热情和兴趣。
附图说明
图1为本发明一实施例的心率变异性反馈训练辅助方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例的压力评价分析示意图；
图3为本发明一实施例的心率变异性反馈训练辅助方法的流程示意图；
图4为本发明一实施例的心率变异性反馈训练辅助方法的流程示意图；
图5为本发明一实施例的心率变异性反馈训练辅助方法的心率变异性节奏模式分析及一致性比率分析示意图；
图6为本发明一实施例的调整共振呼吸频率的流程示意图；
图7为本发明一实施例的心率变异性反馈训练辅助装置的模块结构示意图；
图8为本发明一实施例的心率变异性反馈训练辅助装置的模块结构示意图；
图9为本发明一实施例的一种计算机设备的结构示意图。
1、心电传感器；2、呼吸传感器；3、提取电路；4、控制单元；5、人机交互终端；6、第一射频电路；12、计算机设备；14、外部设备；16、处理单元；18、总线；20、网络适配器；22、(I/O)接口；24、显示器；28、系统存储器；30、随机存取存储器(RAM)；31、去噪电路；32、高速缓存存储器；34、存储系统；40、程序/实用工具；42、程序模块；311、分差放大模块；312、高通滤波模块；313、低通滤波模块；314、主放大模块。
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
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
另外，在本发明中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本发明要求的保护范围之内。
参照图1和2，本发明提出一种心率变异性反馈训练辅助方法，包括：
S1、获取使用者的实时生物信号；
S2、提取上述实时生物信号中的特征信号；
S3、根据上述特征信号换算出上述使用者的当前压力水平值及正负情绪状态；
S4、根据上述当前压力水平值及正负情绪状态判断使用者是否为正常状态；
S5、若否，则调用预设的指定人机交互信号协助使用者进行呼吸调整训练。
如上述步骤S1，获取使用者的实时生物信号，需要说明的是，上述生物信号一般包括心电信号和呼吸信号；
如上述步骤S2、提取上述实时生物信号中的特征信号，在提取上述实时生物信号中的特征信号前，一般会先对上述生物信号进行去噪处理，需要说明的是，在该去噪步骤中优选按照下列步骤进行去噪，步骤具体为：将上述生物信号进行差分放大处理；将差分放大处理后的上述生物信号进行高通滤波处理；将高通滤波处理后的上述生物信号进行低通滤波处理；将低通滤波处理后的上述生物信号进行主放大处理；通过上述指定的步骤顺序进行信号处理能够最大程度地消除上述生物信号中的基线漂流、直流偏置等问题，
上述特征信号一般包括：
1)心率变异性的时域参数，包括：①SDNN(Standard deviation of normal-to-normal intervals)，即所有的窦性心搏R-R(N-N)间期的标准差；②rMSSD(The root meansquare of difference between adjacent NN intervals)，即指相邻N-N间期差值的均方根；③pNN50(Percent of NN50 in the total number of RR intervals)：窦性相邻N-N间期差值>5Oms的心搏数占NN间期总搏数的百分比。
2)心率变异性的频域参数,包括：①高频功率(high frequency,HF)，在有参数算法中(AR回归模型)代表高频分量曲线(中心频段在0.15～0.40Hz范围内)的积分值,在无参数算法(傅里叶变换)中，代表整个频谱曲线在0.15～0.40Hz范围内的积分值，受迷走神经调节；②低频功率(low frequency,LF)，在有参数算法中代表低频分量曲线(中心频段0.04～0.15Hz范围内)的积分值，在无参数算法中，代表整个频谱曲线在0.04～0.15Hz范围内的积分值，由交感神经和迷走神经共同调节，与体位、姿势有明显的关系。③LH/HF(低高频比值)：正常范围1.5～2.0；该指标主要反映交感神经与迷走神经张力平衡性。频谱分析采用实时短期分析(5分钟)和长期(24小时)分析两种相结合的方法，其意义各有不同。长期频谱分析其意义反映的是24小时平均的自主神经调节情况，用于监控血压、呼吸以及心血管的生理异常现象；短时间的频谱分析能反映自主神经调节的细微变化，可用于实时情绪压力的检测和评价。
3)非线性的参数，包括散点图，近似熵，去趋势分析等，在本发明中非线性参数可作为情绪、压力及生理异常的辅助判断方法，提高检测的精确性、有效性及鲁棒性。
4)呼吸率及吸气/呼气比：用于检测呼吸暂停事件、鼾症以及呼吸类相关疾病或异常。
5)心率变异性节奏模式及呼吸信号节奏模式。
如上述步骤S3、根据上述特征信号换算出上述使用者的当前压力水平值及正负情绪状态，上述压力水平值通过图n所示的评价模型进行换算得出，通过该模型对压力进行评价，评价条件除了一般必须包含有的当前的心理因素、生理因素、社会因素以及环境因素，还包含了个体差异性因素(性别，身高，体重等)，在改模型中将内在的(使用者内部的)和外部环境的应激性(压力或负面情绪)当作“液体”，圆筒中“液体”水平面的高低代表应激性的强度，横杆承受的液压反映了使用者当前的压力水平，圆筒的宽度对应于使用者处理应激性的能力，“液体”的密度反映了内部及外部应激性的密集度,慢性的压力将会导致圆筒内“液体”高度的增加，从而导致横杆承受的压力增加。当“液体”的高度达到阈值水平的时候，此时为使用者感觉到明显压力的状态，当高度到达极限水平的时候，此时为使用者的极限状态，在该状态下会严重损伤身体的和心理的功能，甚至会诱发疾病甚至死亡。不同的激励因子被分为触发因子及缓解因子，触发因子用于升高“液体”高度；缓解因子用于降低“液体”高度。
如上述步骤S4、根据上述当前压力水平值及正负情绪状态判断使用者是否为正常状态，上述判断步骤中，一般包含有4种结果：a、前压力水平值低于指定阈值，当前正负情绪状态为正情绪状态；b、前压力水平值高于指定阈值，当前正负情绪状态为正情绪状态；c、前压力水平值低于指定阈值，当前正负情绪状态为负情绪状态；d、前压力水平值高于指定阈值，当前正负情绪状态为负情绪状态；当判断结果为a、b时，此时使用者为正常状态，当判断结果为c，d时，此时使用者为非正常状态，另外，需要说明的是，当压力水平值大于极限值，均判定为非正常转态。
如上述步骤S5、若否，则调用预设的指定人机交互信号协助使用者进行呼吸调整训练，当上述步骤S4的判断结果为d(前压力水平值高于指定阈值，当前正负情绪状态为负情绪状态)时，即判断结果为否时，调用预设的指定人机交互信号协助使用者进行呼吸调整训练，需要说明的是，上述指定的人机交互信号一般包括——但不限于——声音信号、震动信号、闪光信号和图像信号。
参照图3，在本实施例中，在上述的心率变异性反馈训练辅助方法中，在上述提取上述实时生物信号中的特征信号的步骤之前，还包括：
S6、将上述实时生物信号进行去噪处理。
如上述步骤S6，将上述实时生物信号进行去噪处理，需要说明的是，在该去噪步骤中优选按照下列步骤进行去噪，步骤具体为：将上述生物信号进行差分放大处理；将差分放大处理后的上述生物信号进行高通滤波处理；将高通滤波处理后的上述生物信号进行低通滤波处理；将低通滤波处理后的上述生物信号进行主放大处理；通过上述指定的步骤顺序进行信号处理能够最大程度地消除上述生物信号中的基线漂流、直流偏置等问题，其中，在上述步骤中，所涉及的降噪算法包活：线性滤波算法(优选：中值滤波、平均值滤波等)和非线性滤波算法(优选：有限脉冲响应滤波、数学形态法滤波等)对采集的生物信号中的工频干扰噪声、运动伪迹、基线漂移以及其他高频噪声进行处理。
参照图4，在本实施例中，在上述的心率变异性反馈训练辅助方法中，上述调用预设的指定人机交互信号协助使用者进行呼吸调整训练的步骤，包括：
S51、从数据库中查找出上述使用者对应的共振呼吸频率以及上述使用者的人机交互习惯；
S52、根据上述共振呼吸频率以及人机交互习惯生成相应的人机交互信号。
如上述步骤S51、从数据库中查找出上述使用者对应的共振呼吸频率以及上述使用者的人机交互习惯，需要说明的是，上述共振呼吸频率一般通过使用者进行预训练获得，上述共振呼吸频率在实际辅助训练会根据使用者实时的训练情况对应的进行调整；人机交互习惯一般为使用者在预训练中选择设定，或根据在预训练中使用者对在不同种类的人机交互信号中匹配度最高的信号种类作为使用者的人机交互习惯；
如上述步骤S52、根据上述共振呼吸频率以及人机交互习惯生成相应的人机交互信号，根据上述步骤S51得出的人机交互习惯以及共振呼吸频率，生成以该共振呼吸频率为基础的人机交互信号。
参照图4-6，在本实施例中，在上述的心率变异性反馈训练辅助方法中，在根据上述共振呼吸频率以及人机交互习惯生成相应的人机交互信号的步骤之后，还包括步骤：
S53、抽取上述生物信号中心率信号的心率变异性信号，并通过傅里叶变换或自回归模型的方式计算其功率谱密度值，在通过上述功率密度值计算出用于评价共振频率呼吸训练效率的心率变异性的一致性比率值；
S54、抽取上述生物信号中的呼吸信号，并通过上述呼吸信号计算出作为调整共振频率呼吸的实时参考值的瞬时呼吸率；
S55、根据上述共振呼吸频率生成的人机交互信号，并根据上述一致性比率值以及瞬时呼吸率实时调整上述共振呼吸频率。
如上述步骤S53、抽取上述生物信号中心率信号的心率变异性信号，并通过傅里叶变换或自回归模型的方式计算其功率谱密度值，在通过上述功率密度值计算出用于评价共振频率呼吸训练效率的心率变异性的一致性比率值，心率变异性是指每一次心跳时间不断改变的现象。每一次心跳的时间间隔对应了人的瞬时心率，它随着人的呼吸、血压、情绪以及所处环境的改变而不断起伏变化。这种变化是受人体自主神经系统所控制(交感神经和副交感神经系统的交互)，而心率变异性分析正是反映自主神经平衡强有力的手段。研究表明，通过深呼吸技术或冥想把注意力集中在精神上，即控制意念的方法使副交感神经的活动处于主导地位、增加心脑活动的同步、增强心血管的谐振以及与其他振荡系统的互引，调整身体运行处于理想状态。在这种理想状态下，瞬时心率曲线在波形上类似于一条正弦波，HRV频域上表现为功率谱集中、低频(Low Frequency,LF)功率大幅度增大，尤其在0.1Hz附近，如图5所示，否则，即时心率曲线和频域功率分布杂乱，无明显规律。
基于上述，采用心率变异性反馈算法，包括：HRV一致性比率(Coherence Ratio,CR)计算方法、实施动态波形反馈算法以及共振呼吸训练算法三个子算法。通过将以上子算法连合，根据各个阶段算法的计算结果，得到了瞬时一致性比率值，瞬时心率节奏变化曲线和呼吸节奏变化曲线、HRV频域分布图，将其作为图形反馈和数值反馈结果，协助使用者更好地了解、把握在生物反馈训练过程中心跳节律变化和呼吸节奏变化的同步趋势；
如上述步骤S54、抽取上述生物信号中的呼吸信号，并通过上述呼吸信号计算出作为调整共振频率呼吸的实时参考值的瞬时呼吸率；
如上述步骤S55、根据上述共振呼吸频率生成的人机交互信号，并根据上述一致性比率值以及瞬时呼吸率实时调整上述共振呼吸频率，需要说明的是，调整所述共振呼吸频率的步骤一般包括下列步骤：
进行生理测量，并判断当前CR是否大于前一次CR和波形是否与正弦波类似；
若当前CR大于前一次CR且波形与正弦波类似时，则保存当前呼吸参数，并判断当前呼吸率是否大于7次/分钟；若前一次CR大于当前CR且波形与正弦波不类似时，则当前呼吸率增加0.5次/分钟，并重新进行生理测量；
若当前呼吸率大于7次/分钟，则获取当前共振频率；若当前呼吸率小于等于7次/分钟，则当前呼吸率增加0.5次/分钟，并重新进行生理测量。
其中，一般呼吸率的起始频率为4次/分钟。
参照图3，在本实施例中，在上述的心率变异性反馈训练辅助方法中，在上述调用预设的指定人机交互信号协助使用者进行呼吸调整训练的步骤之后，还包括步骤：
S7、通过形态学分析方法分析上述心率信号的心率变异性信号的节奏模式和呼吸信号节奏模式的匹配情况，获得匹配值；
S8、将上述匹配值转换为图形反馈信号，并以实时给上述使用者；
S9、根据上述匹配值换算出反馈训练效率，并生成相应的训练建议评价。
如上述步骤S7、通过形态学分析方法分析上述心率信号的心率变异性信号的节奏模式和呼吸信号节奏模式的匹配情况，获得匹配值，需要说明的是，基于心率变异性信号的采样频率4Hz，对呼吸信号进行降采样，获得等长的两组信号，一组为心率变异性信号，一组为呼吸信号，计算两组信号的correlation coefficent(相关系数)，该系数即为心率变异性节奏跟呼吸节奏的匹配值；
如上述步骤S8、将上述匹配值转换为图形反馈信号，并以实时给上述使用者，将匹配情况通过图形的形式实时显示给使用者，以达到协助使用者纠正呼吸频率的目的，其中，上述图形反馈信号一般包括——但不限于——根据匹配值大小简变色的图形信号或以容器内水位高低的形式展示匹配值的大小；
如上述步骤S9、根据上述匹配值换算出反馈训练效率，并生成相应的训练建议评价，一般训练包括聆听音乐、冥想、调整呼吸、运动和睡眠等自我调整及控制方式，根据使用者的状态等级给出相应的训练建议，如，当前为非正常状态，但压力水平较低时，建议调整呼吸，当压力水平相对较高是建议音乐和呼吸结合的方式进行调整等。
参照图3，在本实施例中，在上述的心率变异性反馈训练辅助方法中，在获取使用者的实时生物信号的步骤之前，还包括步骤：
S10、获取指定数量群体的生物信号以及判断结果，生成判断预训练数据库；
S11、通过上述预训练数据库进行判断预训练，获得初始判断机制。
如上述步骤S10、获取指定数量群体的生物信号以及判断结果，生成判断预训练数据库，上述指定群体数量一般不少于100人，根据历史使用者的历史诊断数据，生成预训练数据库，需要说明的是，该数据库根据使用者的历史使用数据进行实时更新；
如上述步骤S11、通过上述预训练数据库进行判断预训练，获得初始判断机制，使用者在首次实用时通过上述预训练数据库进行判断预训练，生成与使用者个体差异相对贴近的初始判断机制，该初始判断机制根据使用者后续的历史实用数据进行更新。
参照图7-8，一种心率变异性反馈训练辅助装置，包括：
用于获取使用者的实时生物信号的心电传感器1和呼吸传感器2；
用于提取上述实时生物信号中的特征信号的提取电路3；
用于根据上述特征信号换算出上述使用者的当前压力水平值及正负情绪状，根据上述当前压力水平值及正负情绪状态判断使用者是否为正常状态的控制单元4；
用于若否，则调用预设的指定人机交互信号协助使用者进行呼吸调整训练的移动人机交互终端5；
上述心电传感器和呼吸传感器分别与上述提取电路电连接，将获取的心电信号和呼吸信号发送至上述提取电路进行特征提取，上述提取电路采用分时复用的方式对上述心电传感器和呼吸传感器发送的信号进行分时提取；
上述提取电路与上述控制单元4通过第一射频电路6进行无线连接；上述控制单元4与移动人机交互终端通过第二射频电路进行无线连接。
需要说明的是，上述心电传感器1的心电电极采用银丝和导电纤维混纺而成的织物电极，将其集成到衣服、腕表、皮带等载体上，利用电极与人体之间的容性耦合来实现不同导联心电信号的检测；
需要说明的是，上述呼吸传感器2优选为胸部和腹部呼吸传感器采用抗扭曲的传感器导线嵌入到可穿戴载体中，通过感知胸腔及腹腔产生的物理形变来测量呼吸信号；
其中，上述心率变异性反馈训练辅助装置中，还可以通过扩展接口增加其他传感器(如：脉搏传感器、血氧饱和度传感器及实时血压传感器)以实现更全面的辅助及检测。
需要说明的是，上述提取电路3基于通用结构的传感器模拟电路方案进行设计。本发明中的上述提取电路中用于进行信号调理模块单元(即去噪电路31部分)按照下列顺序进行排列及连接，顺序为：差分放大模块311、高通滤波模块312、低通滤波模块313及主放大模块314，通过该顺序进行信号调理能够最大程度地消除基线漂流、直流偏置等问题，具有低功耗(单电源供电)、低截止频率、低噪声、高信噪比等特点；
需要另外说明的是，由于本发明中需要对多生物传感器信号调理(心电信号以及呼吸信号)，信号调理模块单元采用低功耗的仪表放大器及运算放大器，采用单电源供电(1.8V～4.4V)，并在此基础之上，使用分时复用的方式使用单个运算放大器对不同的生物信号进行分时放大，降低运算放大器的使用数量，从而进一步降低系统功耗，减小设计空间并节约开发成本。
需要说明的是，上述心电传感器和呼吸传感器的传感器数字电路基于通用结构的传感器数字电路方案设计。本发明中的传感器数字电路采用TI的MSP430F149微处理器，通过使用微处理器内12bit模拟数字转换器模块实现模拟信号向数字信号的转换功能(ADC)，使用串行外设接口(SPI)实现数据存储功能(连接SD卡或TF卡等外部存储器)，以及显示实时信号及数据等功能(连接OLED显示屏等)，使用内置低功耗模式(LPM)及存储器直接访问模块(DMA)以实现降低功耗的目的，使用全双工通用同步/异步串行收发模块(USART)封装数字信号，并传送至通讯模块(射频电路)以实现短距离无线传输的目的。其中，本发明中的射频电路采用低功耗的BLE蓝牙(Bluetooth)短距离无线传送技术。同时，该数字电路提供了的扩展接口以用于功能扩展和模块集成。
需要说明的是，上述移动人机交互终端，一般包括——但不限于——智能移动终端、手持式智能设备、智能穿戴设备和手提电脑等。
参照图8，在本实施例中，在上述的心率变异性反馈训练辅助装置中，上述提取电路包括用于将上述实时生物信号进行去噪处理的去噪电路，
其中，在上述去噪电路31中包括分差放大模块311、高通滤波模块312、低通滤波模块313以及主放大模块314，
上述分差放大模块311、高通滤波模块312、低通滤波模块313以及主放大模块314依次连接，上述分差放大模块311分别与上述心电传感器1和呼吸传感器2电连接，上述主放大模块314通过上述第一射频电路6与上述控制单元4无线连接，使上述实时生物信号按照差分放大、高通滤波、低通滤波及主放大的顺序进行信号去噪，其中，上述第一射频电路6优选为功耗相对较低的蓝牙射频电路。
参照图9，在本发明实施例中，本发明还提供一种计算机设备，上述计算机设备12以通用计算设备的形式表现，计算机设备12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，系统存储器28，连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。
总线18表示几类总线18结构中的一种或多种，包括存储器总线18或者存储器控制器，外围总线18，图形加速端口，处理器或者使用多种总线18结构中的任意总线18结构的局域总线18。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线18，微通道体系结构(MAC)总线18，增强型ISA总线18、音视频电子标准协会(VESA)局域总线18以及外围组件互连(PCI)总线18。
计算机设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机设备12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
系统存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(RAM)30和/或高速缓存存储器32。计算机设备12可以进一步包括其他移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机体统存储介质。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图9中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD～ROM，DVD～ROM或者其他光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块42，这些程序模块42被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如存储器中，这样的程序模块42包括——但不限于——操作系统、一个或者多个应用程序、其他程序模块42以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
计算机设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24、摄像头等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机设备12交互的设备通信，和/或与使得该计算机设备12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口22进行。并且，计算机设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(LAN))，广域网(WAN)和/或公共网络(例如因特网)通信。如图所示，网络适配器20通过总线18与计算机设备12的其他模块通信。应当明白，尽管图9中未示出，可以结合计算机设备12使用其他硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元16、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统34等。
处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明实施例所提供的心率变异性反馈训练辅助方法。
也即，上述处理单元16执行上述程序时实现：获取使用者的实时生物信号；提取上述实时生物信号中的特征信号；根据上述特征信号换算出上述使用者的当前压力水平值及正负情绪状态；根据上述当前压力水平值及正负情绪状态判断使用者是否为正常状态；若否，则调用预设的指定人机交互信号协助使用者进行呼吸调整训练。
在本发明实施例中，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本申请所有实施例提供的心率变异性反馈训练辅助方法：
也即，给程序被处理器执行时实现：获取使用者的实时生物信号；提取上述实时生物信号中的特征信号；根据上述特征信号换算出上述使用者的当前压力水平值及正负情绪状态；根据上述当前压力水平值及正负情绪状态判断使用者是否为正常状态；若否，则调用预设的指定人机交互信号协助使用者进行呼吸调整训练。
可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机克顿信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦可编程只读存储器(EPOM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD～ROM)、光存储器件、磁存储器件或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括——但不限于——电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，改计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言——诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言——诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行或者完全在远程计算机或者服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
本发明的心率变异性反馈训练辅助方法、装置、设备及存储介质的有益效果为：本发明选择心率和呼吸速率两个生物信号作为调节过程中的反馈信号，能够真实地反应人的压力与情绪变化；而且以上生物信号通俗易懂，便于使用者在没有专业人员时进行自我调节训练；同时可以根据评估结果，结合使用者自身的特点，有针对性地提出调节方案和建议；本发明可以配合丰富多样的调节训练方法，包括呼吸、冥想、音乐等，经过标准化，使得每种压力调节方案转化成了简便、可操作性强的流程；而且，系统互动性强，通过反馈的生物信号控制调节过程，突出强调使用者在整个调节过程中的参与性，提高了其参与的热情和兴趣。
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)

1.一种心率变异性反馈训练辅助方法，其特征在于，包括：
获取使用者的实时生物信号；
提取所述实时生物信号中的特征信号；
根据所述特征信号换算出所述使用者的当前压力水平值及正负情绪状态；
根据所述当前压力水平值及正负情绪状态判断使用者是否为正常状态；
若否，则调用预设的指定人机交互信号协助使用者进行呼吸调整训练。
2.根据权利要求1所述的心率变异性反馈训练辅助方法，其特征在于，在所述提取所述实时生物信号中的特征信号的步骤之前，还包括：
将所述实时生物信号进行去噪处理。
3.根据权利要求1所述的心率变异性反馈训练辅助方法，其特征在于，所述调用预设的指定人机交互信号协助使用者进行呼吸调整训练的步骤，包括：
从数据库中查找出所述使用者对应的共振呼吸频率以及所述使用者的人机交互习惯；
根据所述共振呼吸频率以及人机交互习惯生成相应的人机交互信号。
4.根据权利要求3所述的心率变异性反馈训练辅助方法，其特征在于，在根据所述共振呼吸频率以及人机交互习惯生成相应的人机交互信号的步骤之后，还包括步骤：
抽取所述生物信号中心率信号的心率变异性信号，并通过傅里叶变换或自回归模型的方式计算其功率谱密度值，在通过所述功率密度值计算出用于评价共振频率呼吸训练效率的心率变异性的一致性比率值；
抽取所述生物信号中的呼吸信号，并通过所述呼吸信号计算出作为调整共振频率呼吸的实时参考值的瞬时呼吸率；
根据所述共振呼吸频率生成的人机交互信号，并根据所述一致性比率值以及瞬时呼吸率实时调整所述共振呼吸频率。
5.根据权利要求4所述的心率变异性反馈训练辅助方法，其特征在于，在所述调用预设的指定人机交互信号协助使用者进行呼吸调整训练的步骤之后，还包括步骤：
通过形态学分析方法分析所述心率信号的心率变异性信号的节奏模式和呼吸信号节奏模式的匹配情况，获得匹配值；
将所述匹配值转换为图形反馈信号，并以实时给所述使用者；
根据所述匹配值换算出反馈训练效率，并生成相应的训练建议评价。
6.根据权利要求1所述的心率变异性反馈训练辅助方法，其特征在于，在获取使用者的实时生物信号的步骤之前，还包括步骤：
获取指定数量群体的生物信号以及判断结果，生成判断预训练数据库；
通过所述预训练数据库进行判断预训练，获得初始判断机制。
7.一种心率变异性反馈训练辅助装置，其特征在于，包括：
用于获取使用者的实时生物信号的心电传感器和呼吸传感器；
用于提取所述实时生物信号中的特征信号的提取电路；
用于根据所述特征信号换算出所述使用者的当前压力水平值及正负情绪状，根据所述当前压力水平值及正负情绪状态判断使用者是否为正常状态的控制单元；
用于若否，则调用预设的指定人机交互信号协助使用者进行呼吸调整训练的移动人机交互终端；
所述心电传感器和呼吸传感器分别与所述提取电路电连接，将获取的心电信号和呼吸信号发送至所述提取电路进行特征提取，所述提取电路采用分时复用的方式对所述心电传感器和呼吸传感器发送的信号进行分时提取；
所述提取电路与所述控制单元通过第一射频电路进行无线连接；所述控制单元与移动人机交互终端通过第二射频电路进行无线连接。
8.根据权利要求7所述的心率变异性反馈训练辅助装置，其特征在于，所述提取电路包括用于将所述实时生物信号进行去噪处理的去噪电路，
其中，在所述去噪电路中包括分差放大模块、高通滤波模块、低通滤波模块以及主放大模块，
所述分差放大模块、高通滤波模块、低通滤波模块以及主放大模块依次连接，所述分差放大模块分别与所述心电传感器和呼吸传感器电连接，所述主放大模块通过所述第一射频电路与所述控制单元无线连接，使所述实时生物信号按照差分放大、高通滤波、低通滤波及主放大的顺序进行信号去噪。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1～6中任意一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1～6中任意一项所述的方法。
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