CN110292372A - 检测装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及心跳检测装置，用于在检测期间接收光体积变化信号和加速度信号。检测装置包含处理单元用于分别转换所述光体积变化信号和所述加速度信号为第一频域信息和第二频域信息，其中所述第一频域信息包含第一组频率索引值和相关的第一组频谱值，且所述第二频域信息包含第二组频率索引值和相关的第二组频谱值；根据所述第二频域信息的最大频谱峰值决定去噪参数，并根据所述去噪参数决定所述第一组频率索引值中的去噪范围，该去噪范围包含多个频率索引值；排除所述第一组频谱值中的所述去噪范围的所述多个频率索引值相关的频谱值以对所述第一频域信息去噪并产生去噪后第一频域信息；根据所述去噪后第一频域信息的最大频谱峰值计算心跳；及对应多个所述检测期间记录所述心跳的变化趋势，且当无法根据所述去噪后第一频域信息直接计算心跳时，还根据所述变化趋势估测目前心跳。
Description
本申请是申请号为201410522143.9、申请日为2014年09月30日、名称为“心跳检测模组及其检测、去噪方法”的中国发明专利申请的分案申请。
技术领域
本发明关于一种心跳检测模组，特别是关于一种具有去噪功能的心跳检测模组及其检测、去噪方法。
背景技术
已知血氧饱和仪(pulse oximeter)利用非侵入式的方式来检测使用者的血氧浓度和脉搏数，其可产生红光光束(波长约660纳米)和红外光光束(波长约910纳米)穿透待测部位，并利用带氧血红素(oxyhemoglobin)和去氧血红素(deoxyheamoglobin)对特定光谱具有不同吸收率的特性以检测穿透光的光强度变化，例如参照美国专利第7,072,701号，标题为血氧浓度的监测方式(Method for spectrophotometric blood oxygenationmonitoring)。检测出两种波长的穿透光的光强度变化后，例如光体积变化(Photoplethysmography)信号或称作PPG信号(PPG signal)，再以下列公式计算血氧浓度，血氧浓度＝100％×[HbO2]/([HbO2]+[Hb])；其中，[HbO2]表示带氧血红素浓度；[Hb]表示去氧血红素浓度。
一般血氧饱和仪所检测到的两种波长的穿透光的光强度会随着心跳而呈现强弱变化，这是由于血管会随着心跳而不断地扩张和收缩而使得光束所通过的血液量改变，进而改变光能量被吸收的比例。藉此，根据不断变化的光强度信息可计算使用者的心跳。
然而，当血氧饱和仪与所检测的待测部位发生相对移动时，则会检测到混乱波形而难以检测出正确的光体积变化信号，因而在非静止状态的检测条件下(例如应用在可携式电子装置或穿戴式电子装置时)，可能无法得到正确的心跳。
发明内容
有鉴于此，本发明提出一种具有去噪功能的心跳检测模组及其检测、去噪方法。
本发明提供一种用于在检测期间接收光体积变化信号和加速度信号的检测装置。该检测装置包含处理单元用于分别转换所述光体积变化信号和所述加速度信号为第一频域信息和第二频域信息，其中，所述第一频域信息包含第一组频率索引值和相关的第一组频谱值，且所述第二频域信息包含第二组频率索引值和相关的第二组频谱值；根据所述第二频域信息的最大频谱峰值决定去噪参数，并根据所述去噪参数决定所述第一组频率索引值中的去噪范围，该去噪范围包含多个频率索引值；排除所述第一组频谱值中的所述去噪范围的所述多个频率索引值相关的频谱值以对所述第一频域信息去噪并产生去噪后第一频域信息；根据所述去噪后第一频域信息的最大频谱峰值计算心跳；以及对应多个所述检测期间记录所述心跳的变化趋势，且当无法根据所述去噪后第一频域信息直接计算心跳时，还根据所述变化趋势估测目前心跳。
本发明还提供一种用于在检测期间接收光体积变化信号和加速度信号的检测装置。该检测装置包含处理单元用于转换所述光体积变化信号为频域光体积变化信号并产生具有第一组频率索引值和相关的第一组频谱值的第一频域信息；转换所述加速度信号为频域加速度信号并产生具有第二组频率索引值和相关的第二组频谱值的第二频域信息；识别所述第一频域信息中前三大频谱峰值所对应的三个频率索引值和所述第二频域信息中最大频谱峰值所对应的参考索引值；根据所述参考索引值决定去噪范围，该去噪范围包含多个频率索引值；根据所述三个频率索引值中不在所述参考索引值对应的所述去噪范围内的频率索引值决定心跳索引值；根据所述心跳索引值计算心跳；以及对应多个所述检测期间记录所述心跳的变化趋势，且当所述心跳索引值变化至所述去噪范围时，根据记录的所述变化趋势估测目前心跳。
为了让本发明的上述和其他目的、特征和优点能更明显，下文将配合所附图示，详细说明如下。此外，在本发明的说明中，相同的构件以相同的符号表示，在此先述明。
附图说明
图1为本发明实施例的心跳检测模组的方块图；
图2A为本发明实施例的滤波前光体积变化信号的示意图；
图2B为本发明实施例的滤波后光体积变化信号的示意图；
图3为本发明实施例的心跳检测方法的流程图；
图4A为本发明实施例的频域光体积变化信号的频谱图；
图4B为对应图4A的频谱图的第一频域信息的示意图；
图5A为本发明实施例的频域加速度信号的频谱图；
图5B为对应图5A的频谱图的第二频域信息的示意图；
图6为本发明实施例的第一频域信息和第二频域信息的示意图；
图7为本发明实施例的去噪方法的流程图；
图8为本发明实施例的频率索引值、参考索引值和去噪范围的示意图。
附图标记说明
1 心跳检测模组
10 光体积测量装置
12 运动感测装置
14 处理单元
140 转换模组
142 峰值萃取模组
144 计算模组
146 心跳追踪模组
16 带通滤波器
18 表示单元
I1 第一频域信息
I2 第二频域信息
N1、N2、N3 频率索引值
NHR 心跳索引值
PMAX 最大频谱峰值
PMAX′ 去噪后最大频谱峰值
R 参考索引值
R1/2 二分之一倍参考索引值
R2 两倍参考索引值
S10-S25 步骤
Sa 加速度信号
Sp 光体积变化信号
具体实施方式
本发明提供一种具有去噪功能的心跳检测模组，可结合于例如，但不限于，智慧型手表、手环、眼镜、穿戴式装置或行动装置。某些实施例中，所述穿戴式装置或行动装置可包含或不包含显示功能。某些实施例中，所述心跳检测模组可为独立的检测装置并可利用适当方式结合于所述装置，在需要使用时才进行设置，以增加实用性。
请参照图1所示，其为本发明实施例的心跳检测模组1的方块图，包含光体积测量装置10、运动感测装置12和处理单元14，其中所述处理单元14包含转换模组140、峰值萃取模组142和计算模组144。某些实施例中，两个带通滤波器16分别设置在所述光体积测量装置10与所述处理单元14之间以及所述运动感测装置12与所述处理单元14之间。某些实施例中，所述处理单元14还包含心跳追踪模组146用以记录所述计算模组144所计算的心跳。可以了解的是，电源模组(未绘示)电性连接所述心跳检测模组1并用以提供所述心跳检测模组1操作时所需的电力。
所述光体积测量装置10用以在检测期间检测皮肤表面以输出光体积变化信号Sp。一般而言，所述光体积测量装置10具有发光模组和感测区。所述光体积测量装置10可为反射式或穿透式光体积测量装置，并无特定限制。所述光体积测量装置10根据检测光信号产生光体积变化信号的方式已为已知，故在此不再赘述。所述光体积测量装置10所检测皮肤表面的位置并无特定限制，其根据所适用的电子装置。
所述运动感测装置12例如可为陀螺仪(gyroscope)、加速度计(accelerometer)、重力感测器(G sensor)或其他用以感测人体运动的装置。本实施例中，所述运动感测装置12以加速度计为例进行说明，其用以相对所述光体积测量装置10的所述检测期间输出加速度信号Sa，以使所述加速度信号Sa与所述光体积变化信号Sp具有对应关系。在一实施例中，所述运动感测装置12可利用微机电系统(micro-electro-mechanical systems,MEMS)的技术制作而成。
本实施例中，所述心跳检测模组1具有两个带通滤波器16分别设置在所述光体积测量装置10与所述处理单元14之间和所述运动感测装置12与所述处理单元14之间，并用以对所述光体积变化信号Sp和所述加速度信号Sa进行滤波。例如，图2A和图2B分别显示所述光体积变化信号Sp通过所述带通滤波器16前后的示意图，其中x轴表示时间且y轴表示振幅。一般而言，人类心跳介于30次/分至240次/分之间，根据心跳60次/分对应1Hz的情况下，人类心跳的信号频率范围为0.5Hz至4Hz。因此，所述带通滤波器16的通带(passband)例如可从0.5Hz至4Hz或从0.45Hz至4.5Hz以增加所述光体积变化信号Sp和所述加速度信号Sa的信号品质(也即滤除与人类心跳信号不相关的频率)，但不限于此。为简化说明，本发明说明中，所述带通滤波器16滤波后的所述光体积变化信号和所述加速度信号仍分别以符号Sp和Sa表示。
必须说明的是，虽然图1显示所述带通滤波器16未包含在所述处理单元14之中，但本发明并不限于此。某些实施例中，所述带通滤波器16可分别设置在所述光体积测量装置10和所述运动感测装置12之中。某些实施例中，所述带通滤波器16可设置在所述处理单元14之中。
所述处理单元14例如为数字信号处理器(digital signal processor,DSP)或其他可用以进行信号处理的处理装置，并可利用软体、硬体或韧体的方式实现其运算功能。所述处理单元14可用以根据所述加速度信号Sa消除所述光体积变化信号Sp中，由于所述光体积测量装置10的感测区与皮肤表面相对运动所产生的噪声。例如，某些实施例中，所述处理单元14分别转换所述光体积变化信号Sp和所述加速度信号Sa为第一频域信息I1和第二频域信息I2、根据所述第二频域信息I2的最大频谱峰值决定去噪参数以对所述第一频域信息I1去噪以及根据去噪后第一频域信息的最大频谱峰值计算心跳。
所述处理单元14的所述转换模组140用以转换所述光体积变化信号Sp为频域光体积变化信号并产生第一组频率索引值和相关的第一组频谱值以作为所述第一频域信息I1，并转换所述加速度信号Sa为频域加速度信号并产生第二组频率索引值和相关的第二组频谱值以作为所述第二频域信息I2。
所述处理单元14的所述峰值萃取模组142用以判断所述第一频域信息I1和所述第二频域信息I2中多个频谱峰值，并输出对应所述频谱峰值的频率索引值至所述计算模组144。
所述处理单元14的所述计算模组144用以根据对应所述频谱峰值的频率索引值排除所述第一频域信息I1中的噪声以计算心跳(详述于后)。
所述心跳追踪模组146用以对应多个所述检测期间记录所述心跳的变化趋势以至于当所述计算模组144无法根据去噪后第一频域信息直接计算心跳时，还可根据所述变化趋势估测所述心跳(详述于后)。
可以了解的是，本实施例的所述转换模组140、所述峰值萃取模组142、所述计算模组144和所述心跳追踪模组146表示所述处理单元14内部的功能方块(function block)或程式指令(program instruction)。可以了解的是，其他实施例中，所述转换模组140、所述峰值萃取模组142、所述计算模组144和所述心跳追踪模组146可以不同的处理单元实现。必须说明的是，虽然图1中显示两转换模组140和两峰值萃取模组142，但本发明不限于此，所述处理单元14可仅包含转换模组140和峰值萃取模组142。
某些实施例中，所述心跳检测模组1可包含表示单元18用以通过声音或影像的方式表示所述心跳，例如所述表示单元18包含扬声器或显示器等。此时所述电源模组还提供所述表示单元18所需的电力。
某些实施例中，所述表示单元18不包含在所述心跳检测模组1之中，例如当所述心跳检测模组1整合在智慧型手环时，所述表示单元18可为智慧型手机的屏幕。此时，所述心跳检测模组1通过无线的方式(例如蓝牙、Wi-Fi、ZigBee或其他无线通讯协定)从所述智慧型手环传送包含心跳信息的信号至所述智慧型手机以显示即时心跳及其变化趋势。
某些实施例中，所述表示单元18设置在连结云端系统(cloud system)的电脑系统，此时所述心跳检测模组1通过无线的方式传送包含心跳信息的信号至所述云端系统以供所述云端系统记录所述心跳。在医疗应用上，医护人员可通过所述电脑系统监控所述使用者的心跳。
可以了解的是，所述心跳检测模组1所检测的心跳可作为各种不同应用，本发明在于利用加速度信号消除光体积变化信号的信号噪声，以提升心跳的计算准确率。
图3为本发明实施例的心跳检测方法的流程图，包含下列步骤：以光体积测量装置在检测期间检测皮肤表面以输出光体积变化信号(步骤S10)；以运动感测装置相对所述检测期间输出加速度信号(步骤S11)；以处理单元接收所述光体积变化信号和所述加速度信号(步骤S12)；分别转换所述光体积变化信号和所述加速度信号为第一频域信息和第二频域信息(步骤S13)；根据所述第二频域信息的最大频谱峰值决定去噪参数以对所述第一频域信息去噪(步骤S14)；以及根据去噪后第一频域信息的最大频谱峰值计算心跳(步骤S15)。
请同时参照图1、3、4A、4B、5A、5B和6，接着说明本实施例的实施方式；其中，图4A和4B分别为本发明一实施例的频域光体积变化信号的频谱图和第一频域信息的示意图、图5A和5B分别为本发明一实施例的频域加速度信号的频谱图和第二频域信息的示意图以及图6为本发明实施例的第一频域信息和第二频域信息的示意图。可以了解的是，图4A、4B、5A、5B和6仅用以说明，并非用以限定本发明。
步骤S10-S11：首先，心跳检测模组1的光体积测量装置10在检测期间检测皮肤表面以输出光体积变化信号Sp；同时，运动感测装置12相对所述检测期间输出加速度信号Sa。为简化说明，以下说明中的光体积变化信号Sp和加速度信号Sa可指经过带通滤波器16滤波后的信号，而不另行说明。必须说明的是，由于所述加速度信号Sa主要用以消除所述光体积变化信号Sp中，因所述光体积测量装置10的感测区与皮肤表面相对运动所产生的噪声，所述光体积变化信号Sp和所述加速度信号Sa较佳相关于大致相同的检测期间以致在所述心跳检测模组1在计算心跳的同时可根据所述加速度信号Sa的信息对所述光体积变化信号Sp的信息进行去噪。
步骤S12：接着，所述处理单元14同时接收所述光体积变化信号Sp和所述加速度信号Sa以进行后处理。如图1所示，所述光体积变化信号Sp和所述加速度信号Sa分别输入至所述处理单元14的转换模组140。
步骤S13：所述处理单元14的所述转换模组140转换所述光体积变化信号Sp为频域光体积变化信号并产生第一组频率索引值和相关的第一组频谱值，其中每一频率索引值对应频谱值。必须说明的是，本实施例的所述转换模组140可利用快速傅立叶转换(FastFourier Transform,FFT)将所述光体积变化信号Sp从时域转换至频域(frequencydomain)以产生所述频域光体积变化信号，但本发明不限于此。其他实施例中，所述转换模组140也可利用离散傅立叶转换(Discrete Fourier Transform,DFT)或其他时域-频域转换方式(也即频谱分析)转换所述光体积变化信号Sp。
可以了解的是，频域光体积变化信号为离散信号以至于所述处理单元14可据以进行数字信号处理。某些实施例中，当所述光体积测量装置10所输出的所述光体积变化信号Sp为连续的时域信号，所述转换模组140先转换所述光体积变化信号Sp为离散的时域信号(例如以取样频率取样所述光体积变化信号Sp)，接着再据以转换为离散的频域信号，但不限于此。其他实施例中，所述转换模组140先转换所述光体积变化信号Sp为连续的频域信号，接着再据以转换为离散的频域信号。
如前所述，人类心跳的信号频率范围介于0.5Hz至4Hz之间。假设人类心跳的信号频率的最大值为4Hz(对应240次/分)，所述取样频率必须大于8Hz(例如10Hz或20Hz)才能满足奈奎斯特定理(Nyquist Theorem)。在使用快速傅立叶转换的一种实施例中，所述取样频率为20Hz，但不限于此，视所述处理单元14的运算能力而定。
所述转换模组140利用快速傅立叶转换所述光体积变化信号Sp为所述频域光体积变化信号之后，可产生对应所述频域光体积变化信号的频谱图，如图4A所示，其中，所述频谱图的x轴为快速傅立叶转换的频率索引值(frequency index of FFT)，y轴为频谱强度。本实施例中，图4A的频率索引值以及所对应的频谱强度作为第一组频率索引值和相关的第一组频谱值，也即第一频域信息I1，如图4B所示。
必须说明的是，快速傅立叶转换的频率索引值的数量例如，但不限于，为1024个点(bins)，其中每一频率索引值对应一频率。例如，频率索引值256所对应的频率为(20Hz/1024)×256＝5Hz。可以了解的是，当所述取样频率为20Hz且所述频率索引值的数量为1024个点时，所述第一频域信息I1的频率解析度(frequency resolution)为20Hz/1024＝0.0195Hz。当所述取样频率为固定值时，频率索引值的数量越多则两相邻频率索引值间的频率差越小，以至于所述心跳检测模组1根据频率索引值计算心跳时具有较高的敏感度。
必须说明的是，由于人类心跳通常介于30次/分至240次/分之间，所述第一频域信息I1中对应人类心跳的频率索引值范围大约是25至205之间。因此，某些实施例中，所述处理单元14舍弃(或释放)频率索引值小于25和/或大于205以及相关的频谱值以节省系统资源，但不限于此。
相同地，所述处理单元14中另一转换模组140利用转换所述光体积变化信号Sp的相同方式转换所述加速度信号Sa以产生对应所述加速度信号Sa的频谱图，如图5A所示，并产生第二组频率索引值和相关的第二组频谱值以作为第二频域信息I2，如图5B所示。某些实施例中，所述第二频域信息I2可仅保留所述频率索引值范围(例如25至205)的频率索引值和相关的频谱值。
步骤S14：在得到所述第二频域信息I2后，峰值萃取模组142根据所述第二频域信息I2中最大频谱峰值PMAX所对应的频率索引值决定参考索引值R。例如，请参照图6，在所述第二组频谱值中，最大频谱值为460，此时所述峰值萃取模组142可识别所述最大频谱峰值PMAX为460并输出所述最大频谱峰值PMAX所对应的频率索引值60至所述计算模组144以作为所述参考索引值R。接着，所述计算模组144计算二分之一倍的所述参考索引值R和两倍的所述参考索引值R。例如，当所述参考索引值R为60时，二分之一倍参考索引值R1/2为30且两倍参考索引值R2为120。可以了解的是，由于所述频率索引值皆代表频率，所述两倍参考索引值R2所对应的频率为所述参考索引值R所对应的频率的倍频，且所述二分之一倍参考索引值R1/2所对应的频率为所述参考索引值R所对应的频率的二分之一倍频。
此时，所述计算模组144可根据所述参考索引值R以及所述二分之一倍参考索引值R1/2与所述两倍参考索引值R2至少其中的一者决定去噪参数以对所述第一组频谱值去噪；例如去噪参数可包含索引值R和R1/2、索引值R和R2、或索引值R和R1/2和R2。对所述第一组频谱值去噪指根据所述参考索引值R所得到的所述去噪参数排除所述第一频域信息I1中对应所述参考索引值附近的频谱值。例如，当所述参考索引值R1/2、R和R2分别为30、60和120，所述处理单元14可根据所述参考索引值分别加减预设范围决定去噪范围为20-40、50-70和110-130(也即30±10、60±10和120±10)，并排除所述第一组频谱值中相关所述去噪范围的频谱值以作为对所述第一频域信息I1去噪的方式。某些实施例中，所述预设范围在所述心跳检测模组1出厂前或在所述心跳检测模组1初始化时设定的。
此外，由于所述第二频域信息I2用以供所述处理单元14决定所述去噪参数，某些实施例中，在所述计算模组144从所述峰值萃取模组142得到所述最大频谱峰值PMAX或决定所述去噪参数之后，所述处理单元14舍弃(或释放)所述第二频域信息I2以节省系统资源，但不限于此。
步骤S15：最后，所述计算模组144根据去噪后第一频域信息的最大频谱峰值计算心跳。更详细的说，在所述计算模组144从所述第一频域信息I1中识别最大频谱峰值时排除所述去噪范围所对应的频谱值(也即第一组频率索引值中频率索引值为20-40、50-70和110-130所对应的频谱值)，例如根据图6的实施例中排除去噪范围所对应的频谱值后(斜线区域表示排除频谱值的范围)，可决定去噪后第一频域信息的最大频谱峰值为930(也即去噪后最大频谱峰值PMAX′)。所述计算模组144根据所述去噪后最大频谱峰值PMAX′所对应频率的频率索引值(也即100)计算所述心跳。如前所述，根据心跳60次/分对应1Hz的情况下，所述心跳为(20/1024)×100×60＝117.19次/分。据此，即使所述光体积测量装置10在非静止状态下输出具有混乱波形的光体积变化信号，所述心跳检测模组1仍可根据所述步骤计算出准确的心跳。
必须说明的是，本实施例中，所述计算模组144从所述第一频域信息I1中识别最大频谱峰值时(例如计算心跳时)仅排除(或忽略)所述去噪参数所对应的频谱值而非直接从记忆体中删除所述频谱值，但本发明不限于此。某些实施例中，在步骤S15之前或决定所述去噪参数之后，所述处理单元14可先在记忆体中移除所述第一频域信息I1中相关所述去噪参数的频率索引值和频谱值以节省系统资源。
另一方面，为增加计算心跳的准确度，某些实施例中，所述处理单元14将去噪后第一频域信息的所述最大频谱峰值(例如PMAX′)相对应的频率索引值作为心跳索引值NHR(例如100)。接着，再根据所述心跳索引值NHR和所述心跳索引值NHR的相邻频率索引值计算所述心跳。例如，请继续参照图6，当所述心跳索引值NHR为100，所述心跳检测模组1根据所述心跳索引值NHR和所述心跳索引值NHR的相邻两频率索引值99和101以及其所分别对应的频谱值930、890和920计算能量重心为(99×890+100×930+101×920)/(890+930+920)＝100.011。接着，所述计算模组144根据所述能量重心计算所述心跳为(20/1024)×100.011×60＝117.20次/分，但不限于此。所述心跳计算144模组可根据所述心跳索引值和所述心跳索引值的多个相邻的频率索引值(例如4个或6个)计算所述心跳。
由于所述心跳检测模组1在每一检测期间可计算一心跳，所述心跳检测模组1可根据多个检测期间的心跳数值计算所述检测期间的心跳变化趋势并据以估测心跳。某些实施例中，所述处理单元14还包含心跳追踪模组146用以对应多个所述检测期间记录所述心跳的变化趋势。例如，在图6的实施例中，在使用者剧烈运动一时间之后(其中所述时间例如大于至少两倍以上的所述检测期间)，假设所述去噪范围未改变且所述心跳索引值NHR从100变成110，由于所述计算模组144从所述第一频域信息I1中识别最大频谱峰值时会忽略所述去噪范围所对应的频谱值(也即第一组频率索引值中频率索引值为110-130所对应至频谱值)，此时所述心跳索引值NHR会被忽略，所述计算模组144则还可根据所述心跳追踪模组146所记录的所述变化趋势(例如所述时间内所述心跳索引值NHR从100变成110的趋势)估测目前心跳。
根据图6实施例的态样中，当所述心跳索引值NHR逐渐地从100变成110，所述计算模组144部分忽略所述去噪范围所对应的频谱值，例如忽略第一组频率索引值中频率索引值为20-40和50-70所对应的频谱值而不忽略110-130所对应的频谱值；也就是说，所述计算模组144可根据心跳索引值NHR的变化将去噪范围110-130视为无效的去噪范围。此时，所述计算模组144则根据所述心跳索引值NHR或去噪后第一频域信息的最大频谱峰值(例如根据第一组频谱值中频谱值为1350所对应的频率索引值为120)计算所述心跳。
图7为本发明实施例的去噪方法的流程图，包含下列步骤：在检测期间接收光体积变化信号和加速度信号(步骤S21)；转换所述光体积变化信号为频域光体积变化信号并产生具有第一组频率索引值和相关的第一组频谱值的第一频域信息(步骤S22)；转换所述加速度信号为频域加速度信号并产生具有第二组频率索引值和相关的第二组频谱值的第二频域信息(步骤S23)；识别所述第一频域信息中前三大频谱峰值所对应的三个频率索引值和所述第二频域信息中最大频谱峰值所对应的参考索引值(步骤S24)；以及根据所述三个频率索引值和所述参考索引值对所述第一组频谱值进行去噪(步骤S25)。
请同时参照图1、6、7和8所示，接着说明本实施例的实施方式；其中图8为本发明一实施例的频率索引值、参考索引值和去噪范围的示意图。
步骤S21：首先，在检测期间接收光体积变化信号Sp和加速度信号Sa。可以了解的是，所述光体积变化信号Sp和所述加速度信号Sa例如分别由光体积测量装置10和运动感测装置12所发出，如图1所示。
步骤S22：接着，利用快速傅立叶转换或其他时域-频域的转换方式转换所述光体积变化信号Sp为频域光体积变化信号并产生具有第一组频率索引值和相关的第一组频谱值的第一频域信息I1，例如图6所示。
步骤S23：利用与转换所述光体积变化信号Sp的相同方式转换所述加速度信号Sa为频域加速度信号并产生具有第二组频率索引值和相关的第二组频谱值的第二频域信息I2。本实施例中，由于所述心跳检测模组1具有两个独立的转换模组140，步骤S23与步骤S22可同时进行，但不限于此。
可以了解的是，处理单元14可保留所述第一频域信息I1和所述第二频域信息I2中所需要的频率索引值和频谱值信息并储存于记忆单元中，例如仅保留频率索引值0至225和相关的频谱值，但不限于此。
步骤S24：得到所述第一频域信息I1和所述第二频域信息I2之后，所述处理单元14识别所述第一频域信息I1中前三大频谱峰值所对应的三个频率索引值N1、N2、N3和所述第二频域信息I2中最大频谱峰值所对应的参考索引值R。例如，所述第一频域信息I1中前三大频谱峰值所对应的所述三个频率索引值N1、N2和N3分别为58、73和117，且所述第二频域信息I2中最大频谱峰值所对应的所述参考索引值R为120，如图8所示。
步骤S25：最后，所述处理单元14根据所述参考索引值R计算二分之一倍参考索引值R1/2和/或两倍参考索引值R2为60和240并决定去噪范围，其中所述去噪范围例如根据所述参考索引值R1/2、R和R2分别加减5以决定且为55-65、115-125和235-245，如图8所示。据此，所述处理单元14根据所述三个频率索引值N1-N3和所述参考索引值R所决定的所述去噪范围对所述频域光体积变化信号进行去噪。
如前所述，在非静止状态下，所述光体积测量装置10可能会输出不正确的光体积变化信号，以至于所述处理单元14无法根据光体积变化信号直接计算出准确的心跳。因此，通过本实施例的所述步骤S21-S25决定所述去噪范围之后，所述第一频域信息I1中对应所述去噪范围的频率索引值所相关的频谱值可能会是噪声，所述处理单元14可排除所述第一频域信息I1中对应所述去噪范围的频率索引值或相关的频谱值以对所述第一频域信息I1进行去噪。
根据所述去噪方法，其一种应用例如可计算心跳。请继续参照图8，当所述第一频域信息I1的频率索引值N1和N3落入所述去噪范围(也即58和117分别在55-65和115-125之间)而频率索引值N2不在所述去噪范围之内，所述处理单元14可根据所述去噪范围从所述三个频率索引值N1-N3之中决定心跳索引值NHR为73(也即频率索引值N2)。接着，所述处理单元14可根据所述心跳索引值NHR计算所述心跳。例如，所述心跳为(20/1024)×73×60＝85.55次/分。某些实施例中，所述处理单元14根据所述心跳索引值NHR和所述心跳索引值NHR的相邻频率索引值计算所述心跳，其计算方法如前所述，故在此不再赘述。
必须说明的是，所述去噪范围以所述频率索引值N1-N3为基准，再加减预设范围(例如加减5)所产生的，其中所述预设范围相关或不相关所述转换模组140的所述取样频率和频率索引值的数量。如前所述，所述取样频率和频率索引值的数量决定频率解析度。某些实施例中，所述预设范围与所述频率解析度呈逆相关，但不限于此。
某些实施例中，所述处理单元14还根据所述去噪范围从所述三个索引值N1-N3的中决定两剩余索引值为58和117(也即索引值N1和N3)。假设所述去噪范围以及所述剩余索引值N1、N3没有改变，在使用者剧烈运动一时间之后，由于所述使用者的心跳上升，相关所述心跳的索引值N2会逐渐靠近索引值N3以至于索引值N2落入去噪范围(也即索引值115-125)之内。此时，所述处理单元14则无法根据所述去噪范围从所述三个索引值的中决定所述心跳索引值NHR。因此，当所述心跳索引值NHR(例如索引值N2)与所述剩余索引值其中的一者(例如索引值N1或N3)的差值小于阈值时，所述处理单元14同样可根据所述心跳索引值NHR对应多个所述检测期间的变化趋势估测所述心跳。
例如，假设所述阈值为10且所述心跳索引值NHR经过所述时间从73变成110，此时所述心跳索引值NHR与所述剩余索引值117(也即频率索引值N3)的差值为7而小于所述阈值，所述处理单元14则根据所述心跳索引值NHR对应多个所述检测期间的所述变化趋势估测所述心跳，其中，根据所述变化趋势和频率索引值计算心跳的方法如前所述，故在此不再赘述。
上述各实施例中，所述光体积测量装置10的所述光体积变化信号Sp和所述运动感测装置12的所述加速度信号Sa并非仅用以计算心跳，所述处理单元14还可根据所述光体积变化信号Sp和所述加速度信号Sa计算使用者的生理状态和运动数据(例如计步、计算跑步或骑车速度以及记录运动时间)，视实际应用而定。
综上所述，已知心跳检测模组的血氧饱和仪在非静止状态的检测条件下计算心跳时会产生不正确的光体积变化信号，而降低计算心跳的准确度。因此，本发明还提出一种具有去噪功能的心跳检测模组(图1)及其检测(图2)、去噪方法(图7)，其通过加速度信号来决定去噪参数以滤除光体积测量信号中的噪声，藉以提高计算心跳的准确度。
虽然本发明已通过前述实例披露，但是其并非用以限定本发明，任何本发明所属技术领域中具有通常知识的技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作各种的更动与修改。因此本发明的保护范围当视后附的权利要求所界定的范围为准。
Claims (10)
1.一种检测装置，用于在检测期间接收光体积变化信号和加速度信号，所述检测装置包含：
处理单元，该处理单元用于
分别转换所述光体积变化信号和所述加速度信号为第一频域信息和第二频域信息，其中，所述第一频域信息包含第一组频率索引值和相关的第一组频谱值，且所述第二频域信息包含第二组频率索引值和相关的第二组频谱值；
根据所述第二频域信息的最大频谱峰值决定去噪参数，并根据所述去噪参数决定所述第一组频率索引值中的去噪范围，该去噪范围包含多个频率索引值；
排除所述第一组频谱值中的所述去噪范围的所述多个频率索引值相关的频谱值以对所述第一频域信息去噪并产生去噪后第一频域信息；
根据所述去噪后第一频域信息的最大频谱峰值计算心跳；以及
对应多个所述检测期间记录所述心跳的变化趋势，且当无法根据所述去噪后第一频域信息直接计算心跳时，还根据所述变化趋势估测目前心跳。
2.根据权利要求1所述的检测装置，其中所述处理单元包含：
转换模组，用以转换所述光体积变化信号为频域光体积变化信号并产生所述第一组频率索引值和所述相关的第一组频谱值，并转换所述加速度信号为频域加速度信号并产生所述第二组频率索引值和所述相关的第二组频谱值；以及
峰值萃取模组，用以判断所述第一频域信息和所述第二频域信息中多个频谱峰值并输出对应所述频谱峰值的频率索引值。
3.根据权利要求2所述的检测装置，其中所述第一组频率索引值与所述第二组频率索引值具有相同数量。
4.根据权利要求2所述的检测装置，其中所述处理单元还包含计算模组用以根据所述第二频域信息的最大频谱峰值所对应的频率索引值决定参考索引值以作为所述去噪参数，并计算二分之一倍的所述参考索引值和两倍的所述参考索引值，其中所述去噪参数还包含所述二分之一倍的所述参考索引值与所述两倍的所述参考索引值至少其中的一者。
5.根据权利要求1所述的检测装置，该检测装置还包含：
带通滤波器，用以对所述光体积变化信号和所述加速度信号进行滤波。
6.根据权利要求1所述的检测装置，其中所述心跳检测模组结合于穿戴式装置或行动装置。
7.一种检测装置，用于在检测期间接收光体积变化信号和加速度信号，所述检测装置包含：
处理单元，该处理单元用于
转换所述光体积变化信号为频域光体积变化信号并产生具有第一组频率索引值和相关的第一组频谱值的第一频域信息；
转换所述加速度信号为频域加速度信号并产生具有第二组频率索引值和相关的第二组频谱值的第二频域信息；
识别所述第一频域信息中前三大频谱峰值所对应的三个频率索引值和所述第二频域信息中最大频谱峰值所对应的参考索引值；
根据所述参考索引值决定去噪范围，该去噪范围包含多个频率索引值；
根据所述三个频率索引值中不在所述参考索引值对应的所述去噪范围内的频率索引值决定心跳索引值；
根据所述心跳索引值计算心跳；以及
对应多个所述检测期间记录所述心跳的变化趋势，且当所述心跳索引值变化至所述去噪范围时，根据记录的所述变化趋势估测目前心跳。
8.根据权利要求7所述的检测装置，所述处理单元用以还用于：
计算二分之一倍的所述参考索引值和两倍的所述参考索引值；以及
根据所述参考索引值、所述二分之一倍的所述参考索引值以和所述两倍的所述参考索引值决定所述去噪范围。
9.根据权利要求8所述的检测装置，所述处理单元用以还用于：
根据所述去噪范围从所述三个频率索引值之中决定所述心跳索引值和两剩余索引值。
10.根据权利要求9所述的检测装置，所述处理单元用以还用于：
当所述心跳索引值与所述剩余索引值其中之一的差值小于阈值时，根据多个所述检测期间的所述变化趋势估测所述目前心跳。
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