CN110934588A - 呼吸传感器灵敏度校准方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种呼吸传感器灵敏度校准方法及装置，主要在于能够计算并更新呼吸传感器的灵敏度阈值，校准呼吸传感器的灵敏度，以便能够及时对呼吸传感器进行校准，提高呼吸传感器的测量精度，所述方法包括：获取呼吸传感器对应档位的各组测量数据；根据所述各组测量数据，分别计算所述各组测量数据对应的离散度；根据所述各组测量数据对应的离散度，确定所述各组测量数据对应的离散度中最小离散度对应组别的测量数据；根据所述最小离散度对应组别的测量数据，确定所述呼吸传感器对应档位的灵敏度阈值。本发明适用于校准呼吸传感器的灵敏度。

Description

呼吸传感器灵敏度校准方法

技术领域

本发明涉及医疗技术领域，尤其是涉及一种呼吸传感器灵敏度校准方法。

背景技术

制氧机是指利用分子筛变压吸附原理，通过吸附氮气和其他气体组分来提高氧气浓度的设备，在制氧机上安装有呼吸传感器，用来测量使用者的呼吸压力值，以便制氧机能够根据测量的呼吸压力值控制输出气体的流量，因此，为了能够精确地测量使用者的呼吸压力值，需要对呼吸传感器的灵敏度进行校准。

目前，在使用呼吸传感器测量使用者的呼吸压力值时，通常一直使用呼吸传感器预先设定的灵敏度阈值，在测量过程中并不会对呼吸传感器的灵敏度阈值进行校准，一旦发现测量的呼吸压力值不在预先设定的灵敏度阈值内，则对呼吸传感器进行校准，然而，在测量过程中呼吸传感器的灵敏度阈值会发生偏移，即使测量的呼吸压力值在预先设的灵敏度阈值范围内，但可能已经出现偏差，测量值并不准确，由此不能及时对呼吸传感器的灵敏度阈值进行更新，也无法及时对呼吸传感器进行校准，影响呼吸传感器的测量精度。

发明内容

本发明提供了一种呼吸传感器灵敏度校准方法，主要在于能够更新并计算呼吸传感器的灵敏度阈值，校准呼吸传感器的灵敏度，以便能够及时对呼吸传感器进行校准，提高呼吸传感器的测量精度。

根据本发明的第一个方面，提供一种呼吸传感器灵敏度校准方法，包括：

获取呼吸传感器对应档位的各组测量数据；

根据所述各组测量数据，分别计算所述各组测量数据对应的离散度；

根据所述各组测量数据对应的离散度，确定所述各组测量数据对应的离散度中最小离散度对应组别的测量数据；

根据所述最小离散度对应组别的测量数据，确定所述呼吸传感器对应档位的灵敏度阈值。

根据本发明的第二个方面，提供一种呼吸传感器灵敏度校准装置，包括：

获取单元，用于获取呼吸传感器对应档位的各组测量数据；

计算单元，用于根据所述各组测量数据，分别计算所述各组测量数据对应的离散度；

第一确定单元，用于根据所述各组测量数据对应的离散度，确定所述各组测量数据对应的离散度中最小离散度对应组别的测量数据；

第二确定单元，用于根据所述最小离散度对应组别的测量数据，确定所述呼吸传感器对应档位的灵敏度阈值。

根据本发明的第三个方面，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以下步骤：

获取呼吸传感器对应档位的各组测量数据；

根据所述各组测量数据，分别计算所述各组测量数据对应的离散度；

根据所述各组测量数据对应的离散度，确定所述各组测量数据对应的离散度中最小离散度对应组别的测量数据；

根据所述最小离散度对应组别的测量数据，确定所述呼吸传感器对应档位的灵敏度阈值。

根据本发明的第四个方面，提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：

获取呼吸传感器对应档位的各组测量数据；

根据所述各组测量数据，分别计算所述各组测量数据对应的离散度；

根据所述各组测量数据对应的离散度，确定所述各组测量数据对应的离散度中最小离散度对应组别的测量数据；

根据所述最小离散度对应组别的测量数据，确定所述呼吸传感器对应档位的灵敏度阈值。

本发明提供的一种传感器灵敏度校准方法，与目前测量过程中通常一直使用呼吸传感器预先设定的灵敏度阈值的方式相比，本发明能够获取呼吸传感器对应档位的各组测量数据；并根据所述各组测量数据，分别计算所述各组测量数据对应的离散度；此外，根据所述各组测量数据对应的离散度，确定所述各组测量数据对应的离散度中最小离散度对应组别的测量数据；与此同时，根据所述最小离散度对应组别的测量数据，确定所述呼吸传感器对应档位的灵敏度阈值，从而能够对呼吸传感器的灵敏度阈值进行及时更新，校准呼吸传感器的灵敏度，提高呼吸传感器的测量精度，确保呼吸传感器测量数据的准确性。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1示出了本发明实施例提供的一种传感器灵敏度校准方法流程图；

图2示出了本发明实施例提供的另一种传感器灵敏度校准方法流程图；

图3示出了本发明实施例提供的一种传感器灵敏度校准装置的结构示意图；

图4示出了本发明实施例提供的另一种传感器灵敏度校准装置的结构示意图；

图5示出了本发明实施例提供的一种嵌入式设备的实体结构示意图。

具体实施方式

下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

如背景技术，目前，在使用呼吸传感器测量使用者的呼吸压力值时，通常一直使用呼吸传感器预先设定的灵敏度阈值，在测量过程中并不会对呼吸传感器的灵敏度阈值进行校准，一旦发现测量的呼吸压力值不在预先设定的灵敏度阈值内，则对呼吸传感器进行校准，然而，在测量过程中呼吸传感器的灵敏度阈值会发生偏移，即使测量的呼吸压力值在预先设的灵敏度阈值范围内，但可能已经出现偏差，测量值并不准确，由此不能及时对呼吸传感器的灵敏度阈值进行更新，也无法及时对呼吸传感器进行校准，影响呼吸传感器的测量精度。

为了解决上述问题，本发明实施例提供了一种传感器灵敏度校准方法，如图1所示，所述方法包括：

101、获取呼吸传感器对应档位的各组测量数据。

其中，测量数据为呼吸传感器测量的人体的呼吸压力值，对于本发明实施例，为了对呼吸传感器的灵敏度阈值进行校准，需要获取预设时间段内呼吸传感器的测量数据，呼吸传感器存在不同档位，在预设时间段内每隔第一预设时间间隔抽取呼吸传感器对应档位的测量数据，并将各个测量数据分成若干组，例如，在10s内每隔10ms抽取呼吸传感器某一档位的测量数据，共抽取到1000个测量数据，并将该1000个测量数据进行分组，每100个测量数据为一组，共分成10组，由此根据该10组测量数据，对呼吸传感器对应档位的灵敏度阈值进行校准，需要说明的是，对呼吸传感器灵敏度阈值的校准可以每隔预设时间间隔进行，也可以持续进行，本发明不做具体限定。进一步地，为了对呼吸传感器对应档位的灵敏度阈值进行更新，在步骤101之前，所述方法还包括接收呼吸传感器灵敏度阈值更新指令，所述更新指令包括所述呼吸传感器标识以及所述呼吸传感器的档位标识；根据所述呼吸传感器标识和所述档位标识，获取所述呼吸传感器对应档位的各组测量数据。具体地，用户可以点击系统界面的更新呼吸传感器灵敏度阈值的按钮，同时选择需要更新灵敏度阈值的传感器编号及其对应的档位，系统接收到指令后，会获取该呼吸传感器对应档位的测量数据，并重新确定其灵敏度阈值，此外，用户还可以远程操控系统，通过触发呼吸传感器灵敏度阈值的更新指令，对呼吸传感器对应档位的灵敏度阈值进行更新。

102、根据所述各组测量数据，分别计算所述各组测量数据对应的离散度。

其中，各组测量数据对应的离散度包括各组测量数据对应的极差、平均差、方差、标准差、异种比率和离散系数，对于本发明实施例，将获取的呼吸传感器对应档位的各个测量数据进行分组后，分别计算各组测量数据对应的极差、平均差、方差、标准差、异种比率和离散系数，最终根据各组测量数据对应的极差、平均差、方差、标准差、异种比率和离散系数，确定最小离散度对应组别的测量数据。

103、根据所述各组测量数据对应的离散度，确定所述各组测量数据对应的离散度中最小离散度对应组别的测量数据。

对于本发明实施例，根据各组测量数据对应的极差、平均差、方差、标准差、异种比率和离散系数，分别判断各组测量数据对应的极差、平均差、方差、标准差、异种比率和离散系数是否均符合预设阈值，若极差、平均差、方差、标准差、异种比率和离散系数中任一离散度不在其对应的预设阈值内，则舍弃该组测量数据，以便从各组测量数据中筛选出极差、平均差、方差、标准差、异种比率和离散系数均在预设阈值内的组别对应的测量数据，最终根据在预设离散度阈值内的各组测量数据对应的极差、平均差、方差、标准差、异种比率和离散系数，确定最小离散度对应组别的测量数据，具体地，比较在预设离散度阈值内的各组测量数据对应的极差、平均差、方差、标准差、异种比率和离散系数，挑选出极差、平均差、方差、标准差、异种比率和离散系数中最小值对多的组别对应的测量数据，并将该组测量数据确定为最小离散度对应组别的测量数据，例如，在预设离散度阈值内的测量数据存在3组，第一组测量数据对应的极差、平均差、方差、标准差、异种比率和离散系数中，相对于第二组和第三组测量数据极差、平均差和方差最小；第二组测量数据对应的极差、平均差、方差、标准差、异种比率和离散系数中，相对于第一组和第三组测量数据标准差和异种比率最小；第三组测量数据对应的极差、平均差、方差、标准差、异种比率和离散系数中，相对于第一组和第二组测量数据离散系数最小，即第一组测量数据对应的离散度中最小值为3个，第二组测量数据对应的离散度中最小值为2个，第三组测量数据对应的离散度中最小值为1个，因此将第一组测量数据确定为最小离散度对应组别的测量数据，从而根据该组测量数据对呼吸传感器的灵敏度阈值进行更新，以便能够对呼吸传感器进行及时校准，提高呼吸传感器的测量精度。

104、根据所述最小离散度对应组别的测量数据，确定所述呼吸传感器对应档位的灵敏度阈值。

其中，呼吸传感器对应档位的灵敏度阈值为呼吸传感器对应档位的呼吸压力值范围，对于本发明实施例，根据确定的最小离散度对应组别的测量数据，计算该组测量数据的平均值，根据该组测量数据的平均值，确定所述呼吸传感器对应档位的灵敏度阈值，例如，计算得到的最小离散度对应组别的测量数据的平均值为8180pa，则确定该档位对应的呼吸压力值上限为8180+50，该档位对应的呼吸压力值下限为8180-50，具体在该平均值基础上扩展的范围可以根据实际情况进行设定，本发明不做具体限定，需要说明的是，该扩展范围不宜过大，以确保呼吸传感器的测量精度。进一步地，根据该确定的呼吸传感器对应档位的灵敏度阈值，检测呼吸传感器的测量数据是否准确，即是否需要对呼吸传感器重新进行校准，由于呼吸传感器不同档位对应不同的灵敏度阈值，当呼吸传感器某一档位的测量数据不在该档位对应的灵敏度阈值内，则需要重新对呼吸传感器进行校准，具体地，可以将呼吸传感器进行置零，以确保后续呼吸传感器测量数据的精度。

本发明实施例提供的一种传感器灵敏度校准方法，与目前测量过程中通常一直使用呼吸传感器预先设定的灵敏度阈值的方式相比，本发明能够获取呼吸传感器对应档位的各组测量数据；并根据所述各组测量数据，分别计算所述各组测量数据对应的离散度；此外，根据所述各组测量数据对应的离散度，确定所述各组测量数据对应的离散度中最小离散度对应组别的测量数据；与此同时，根据所述最小离散度对应组别的测量数据，确定所述呼吸传感器对应档位的灵敏度阈值，从而能够对呼吸传感器的灵敏度阈值进行及时更新，校准呼吸传感器的灵敏度，提高呼吸传感器的测量精度，确保呼吸传感器测量数据的准确性。

进一步的，为了更好的说明上述更新呼吸传感器灵敏度阈值的过程，作为对上述实施例的细化和扩展，本发明实施例提供了另一种呼吸传感器灵敏度校准方法，如图2所示，所述方法包括：

201、在预设时间段内每隔第一预设时间间隔抽取呼吸传感器对应档位的各个测量数据，并将所述各个测量数据进行分组，得到所述呼吸传感器对应档位的各组测量数据。

对于本发明实施例，呼吸传感器安装于制氧机上，用于测量人体的呼吸压力值，根据呼吸传感器测量的呼吸压力值能够计算制氧机的气体流量，为了确保呼吸传感器的测量精度，需要对呼吸传感器的灵敏度进行校准，由于呼吸传感器存在不同的档位，呼吸传感器在使用某一档位测量数据时可以对该档位的灵敏度进行校准，具体地，在预设时间段内每隔第一预设时间间隔抽取呼吸传感器对应档位的测量数据，并将获取的各个测量数据分成若干组，根据呼吸传感器该档位对应的若干组测量数据，对呼吸传感器该档位的灵敏度阈值进行更新，校准呼吸传感器的灵敏度。

202、根据所述各组测量数据，分别计算所述各组测量数据对应的离散度。

其中，所述各组测量数据对应的离散度包括所述各组测量数据对应的极差、平均差、方差、标准差、异种比率和离散系数，对于本发明实施例，为了计算各组测量数据对应的离散度，步骤202具体包括：根据所述各种测量数据，分别计算所述各种测量数据对应的极差，所述各组测量数据对应的平均差，所述各种测量数据对应的方差，所述各种测量数据对应的标准差，所述各种测量数据对应的异种比率和所述各组测量数据对应的离散系数。例如，一共分成N组测量数据，每组测量数据包含n个数据，各组测量数据对应的极差为该组测量数据中的最大值与最小值的差值R＝max(i)-min(i)，由此计算得到各组测量数据对应的极差；各组测量数据对应的

其中，x_i为测量数据，x′为该组测量数据的平均值；各组测量数据对应的

其中，x′为该组测量数据的平均值；各组测量数据对应的

各组测量数据对应的异种比率为大于平均差的测量数据的个数与每组数据个数n的比值，由此计算得到各组测量数据对应的异种比率；各组测量数据对应的离散系数为该组测量数据的标准差与该组测量数据的平均值x′的比值，由此计算得到各组测量数据对应的离散系数，以便根据各组测量数据对应的极差、平均差、方差、标准差、异种比率和离散系数，筛选出离散程度最优的一组测量数据。

203、根据所述各组测量数据对应的离散度，分别判断所述各组测量数据对应的离散度是否在预设离散度阈值内。若是，则执行步骤204；若否，则执行步骤205。

对于本发明实施例，为了筛选出离散程度最优的一组测量数据，首先需要从各组测量数据中挑选出离散度符合预设离散度阈值的组别对应的测量数据，步骤203具体包括：根据所述各组测量数据对应的极差，分别判断所述各组测量数据对应的极差是否在预设极差阈值内；若是，则根据所述各组测量数据对应的平均差，分别判断所述各组测量数据对应的平均差是否在预设平均差阈值内；若是，则根据所述各组测量数据对应的方差，分别判断所述各组测量数据对应的方差是否在预设方差阈值内；若是，则根据所述各组测量数据对应的标准差，分别判断所述各组测量数据对应的标准差是否在预设标准差阈值内；若是，则根据所述各组测量数据对应的异种比率，分别判断所述各组测量数据对应的异种比率是否在预设异种比率阈值内；若是，则根据所述各组测量数据对应的离散系数，分别判断所述各组测量数据对应的离散系数是否在预设离散系数阈值内。例如，分别判断各组测量数据对应的极差是否小于50，若是，则分别判断所述各组测量数据对应的平均差是否小于10；若是，则继续判断各组测量数据对应的方差是否小于100；若是，则继续判断各组测量数据对应的标准差是否小于10；若是，则继续判断各组测量数据对应的异种比率是否小于0.1；若是，则继续判断各组测量数据对应的离散系数是否小于0.002，在上述判断过程中若出现某组测量数据对应的极差、平均差、方差、标准差、异种比率和离散系数中任一项不在其对应的预设离散度阈值内，则说明该组测量数据偏差相对较大，舍弃掉该组测量数据。此外，本发明实施例中的预设离散度阈值可以根据实际情况进行设定，本发明不做具体限定，需要说明的是，为了确保挑选出的测量数据的离散度最优，预设离散度阈值的设定不宜过大。

204、根据在所述预设离散度阈值内的各个离散度对应组别的测量数据，确定最小离散度对应组别的测量数据。

对于本发明实施例，为了在预设离散度阈值内的各组测量数据中挑选出最优离散度对应组别的测量数据，步骤204具体包括：比较在所述预设离散度阈值内的各组测量数据对应的极差、平均差、方差、标准差、异种比率和离散系数，将在所述预设离散度阈值内的各组测量数据对应的极差、平均差、方差、标准差、异种比率和离散系数中最小值最多组别对应的测量数据，确定为最小离散度对应组别的测量数据。例如，极差、平均差、方差、标准差、异种比率和离散系数均在预设离散度阈值内的测量数据共存在3组，比较3组测量数据的极差、平均差、方差、标准差、异种比率和离散系数大小，若第一组测量数据相对于第二组和第三组测量数据的极差、平均差和方差最小，则第一组测量数据存在3个最小值；若第二组测量数据相对于第一组和第三组测量数据的标准差和异种比率最小，则第二组测量数据存在2个最小值；若第三组测量数据相对于第一组和第二组测量数据的离散系数最小，则第三组测量数据存1个最小值，由此能够确定第一组测量数据对应的最小值最多，即第一组测量数据对应的离散度最小。

205、舍弃所述离散度不在所述预设离散度阈值内的组别对应的测量数据。

206、根据所述最小离散度对应组别的测量数据，确定所述呼吸传感器对应档位的灵敏度阈值。

对于本发明实施例，为了确定呼吸传感器对应档位的灵敏度阈值，步骤206具体包括：根据所述最小离散度对应组别的测量数据，计算所述最小离散度对应组别的测量数据的平均值；根据所述平均值，确定所述传感器对应档位的灵敏度阈值。例如，根据呼吸传感器3档位的测量数据，确定其最小离散度对应组别的测量数据，计算得到该组测量数据的平均值为8180，根据该平均值，能够确定该呼吸传感器3档位的预设离散度阈值为[8180-50,8180+50]，若呼吸传感器3档位测量的数据不在该预设离散度阈值内，则需要重新对呼吸传感器进行校准，具体可以将呼吸传感器进行置零，以确保呼吸传感器的测量精度。

本发明实施例提供的另一种传感器灵敏度校准方法，与目前测量过程中通常一直使用呼吸传感器预先设定的灵敏度阈值的方式相比，本发明能够获取呼吸传感器对应档位的各组测量数据；并根据所述各组测量数据，分别计算所述各组测量数据对应的离散度；此外，根据所述各组测量数据对应的离散度，确定所述各组测量数据对应的离散度中最小离散度对应组别的测量数据；与此同时，根据所述最小离散度对应组别的测量数据，确定所述呼吸传感器对应档位的灵敏度阈值，从而能够对呼吸传感器的灵敏度阈值进行及时更新，校准呼吸传感器的灵敏度，提高呼吸传感器的测量精度，确保呼吸传感器测量数据的准确性。

进一步地，作为图1的具体实现，本发明实施例提供了一种呼吸传感器灵敏度校准装置，如图3所示，所述装置包括：获取单元31、计算单元32、第一确定单元33和第二确定单元34。

所述获取单元31，可以用于获取呼吸传感器对应档位的各组测量数据。所述获取单元31是本装置中获取呼吸传感器对应档位的各组测量数据的主要功能模块。

所述计算单元32，可以用于根据所述各组测量数据，分别计算所述各组测量数据对应的离散度。所述计算单元32是本装置中根据所述各组测量数据，分别计算所述各组测量数据对应的离散度的主要功能模块，也是核心模块。

所述第一确定单元33，可以用于根据所述各组测量数据对应的离散度，确定所述各组测量数据对应的离散度中最小离散度对应组别的测量数据。所述第一确定单元33是本装置中根据所述各组测量数据对应的离散度，确定所述各组测量数据对应的离散度中最小离散度对应组别的测量数据的主要功能模块，也是核心模块。

所述第二确定单元34，可以用于根据所述最小离散度对应组别的测量数据，确定所述呼吸传感器对应档位的灵敏度阈值。所述第二确定单元34是本装置中根据所述最小离散度对应组别的测量数据，确定所述呼吸传感器对应档位的灵敏度阈值的主要功能模块。

对于本发明实施例，所述各组测量数据对应的离散度包括所述各组测量数据对应的极差、平均差、方差、标准差、异种比率和离散系数，为了计算各组测量数据对应的离散度，所述计算单元32，具体可以用于根据所述各种测量数据，分别计算所述各种测量数据对应的极差，所述各组测量数据对应的平均差，所述各种测量数据对应的方差，所述各种测量数据对应的标准差，所述各种测量数据对应的异种比率和所述各组测量数据对应的离散系数。

进一步地，为了确定各组测量数据中最小离散度对应组别的测量数据，所述第一确定单元33，包括判断模块331和确定模块332。

所述判断模块331，可以用于根据所述各组测量数据对应的离散度，分别判断所述各组测量数据对应的离散度是否在预设离散度阈值内。

所述确定模块332，可以用于若所述各组测量数据对应的离散度在预设离散度阈值内，则根据在所述预设离散度阈值内的各个离散度对应组别的测量数据，确定最小离散度对应组别的测量数据。

此外，为了判断各组测量数据对应的极差、平均差、方差、标准差、异种比率和离散系数是否在预设离散度阈值内，所述判断模块331，具体可以用于根据所述各组测量数据对应的极差，分别判断所述各组测量数据对应的极差是否在预设极差阈值内；若是，则根据所述各组测量数据对应的平均差，分别判断所述各组测量数据对应的平均差是否在预设平均差阈值内；若是，则根据所述各组测量数据对应的方差，分别判断所述各组测量数据对应的方差是否在预设方差阈值内；若是，则根据所述各组测量数据对应的标准差，分别判断所述各组测量数据对应的标准差是否在预设标准差阈值内；若是，则根据所述各组测量数据对应的异种比率，分别判断所述各组测量数据对应的异种比率是否在预设异种比率阈值内；若是，则根据所述各组测量数据对应的离散系数，分别判断所述各组测量数据对应的离散系数是否在预设离散系数阈值内。

进一步地，为了确定最小离散度对应组别的测量数据，所述确定模块332，具体可以用于比较在所述预设离散度阈值内的各组测量数据对应的极差、平均差、方差、标准差、异种比率和离散系数，将在所述预设离散度阈值内的各组测量数据对应的极差、平均差、方差、标准差、异种比率和离散系数中最小值最多组别对应的测量数据，确定为最小离散度对应组别的测量数据。

在具体应用场景中，为了确定呼吸传感器对应档位的灵敏度阈值，所述第二确定单元34，包括计算模块341和确定模块342。

所述计算模块341，可以用于根据所述最小离散度对应组别的测量数据，计算所述最小离散度对应组别的测量数据的平均值。

所述确定模块342，可以用于根据所述平均值，确定所述传感器对应档位的灵敏度阈值。

此外，为了能够远程校准呼吸传感器的灵敏度，所述装置还包括接收单元35。

所述接收单元35，可以用于接收呼吸传感器灵敏度阈值更新指令，所述更新指令包括所述呼吸传感器标识以及所述呼吸传感器的档位标识。

所述获取单元31，还可以用于根据所述呼吸传感器标识和所述档位标识，获取所述呼吸传感器对应档位的各组测量数据。

进一步地，为了获取呼吸传感器对应档位的各组测量数据，所述获取单元31，具体可以用于在预设时间段内每隔第一预设时间间隔抽取呼吸传感器对应档位的各个测量数据，并将所述各个测量数据进行分组，得到所述呼吸传感器对应档位的各组测量数据。

需要说明的是，本发明实施例提供的一种呼吸传感器灵敏度校准装置所涉及各功能模块的其他相应描述，可以参考图1所示方法的对应描述，在此不再赘述。

基于上述如图1所示方法，相应的，本发明实施例还提供了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以下步骤：获取呼吸传感器对应档位的各组测量数据；根据所述各组测量数据，分别计算所述各组测量数据对应的离散度；根据所述各组测量数据对应的离散度，确定所述各组测量数据对应的离散度中最小离散度对应组别的测量数据；根据所述最小离散度对应组别的测量数据，确定所述呼吸传感器对应档位的灵敏度阈值。

基于上述如图1所示方法和如图3所示装置的实施例，本发明实施例还提供了一种计算机设备的实体结构图，如图5所示，该计算机设备包括：处理器41、存储器42、及存储在存储器42上并可在处理器上运行的计算机程序，其中存储器42和处理器41均设置在总线43上所述处理器41执行所述程序时实现以下步骤：获取呼吸传感器对应档位的各组测量数据；根据所述各组测量数据，分别计算所述各组测量数据对应的离散度；根据所述各组测量数据对应的离散度，确定所述各组测量数据对应的离散度中最小离散度对应组别的测量数据；根据所述最小离散度对应组别的测量数据，确定所述呼吸传感器对应档位的灵敏度阈值。此外，本发明实施例具体可以应用到嵌入式系统。

通过本发明的技术方案，能够获取呼吸传感器对应档位的各组测量数据；并根据所述各组测量数据，分别计算所述各组测量数据对应的离散度；此外，根据所述各组测量数据对应的离散度，确定所述各组测量数据对应的离散度中最小离散度对应组别的测量数据；与此同时，根据所述最小离散度对应组别的测量数据，确定所述呼吸传感器对应档位的灵敏度阈值，从而能够对呼吸传感器的灵敏度阈值进行及时更新，校准呼吸传感器的灵敏度，提高呼吸传感器的测量精度，确保呼吸传感器测量数据的准确性。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

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，均应包括在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种呼吸传感器灵敏度校准方法，其特征在于，包括：

获取呼吸传感器对应档位的各组测量数据；

根据所述各组测量数据，分别计算所述各组测量数据对应的离散度；

根据所述各组测量数据对应的离散度，确定所述各组测量数据对应的离散度中最小离散度对应组别的测量数据；

根据所述最小离散度对应组别的测量数据，确定所述呼吸传感器对应档位的灵敏度阈值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述各组测量数据对应的离散度包括所述各组测量数据对应的极差、平均差、方差、标准差、异种比率和离散系数，所述根据所述各组测量数据，分别计算所述各组测量数据对应的离散度，包括：

根据所述各种测量数据，分别计算所述各种测量数据对应的极差、平均差、方差、标准差、异种比率和离散系数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述各组测量数据对应的离散度，确定所述各组测量数据对应的离散度中最小离散度对应组别的测量数据，包括：

根据所述各组测量数据对应的离散度，分别判断所述各组测量数据对应的离散度是否在预设离散度阈值内；

若是，则根据在所述预设离散度阈值内的各个离散度对应组别的测量数据，确定最小离散度对应组别的测量数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述各组测量数据对应的离散度，分别判断所述各组测量数据对应的离散度是否在预设离散度阈值内，包括：

根据所述各组测量数据对应的极差，分别判断所述各组测量数据对应的极差是否在预设极差阈值内；

若是，则根据所述各组测量数据对应的平均差，分别判断所述各组测量数据对应的平均差是否在预设平均差阈值内；

若是，则根据所述各组测量数据对应的方差，分别判断所述各组测量数据对应的方差是否在预设方差阈值内；

若是，则根据所述各组测量数据对应的标准差，分别判断所述各组测量数据对应的标准差是否在预设标准差阈值内；

若是，则根据所述各组测量数据对应的异种比率，分别判断所述各组测量数据对应的异种比率是否在预设异种比率阈值内；

若是，则根据所述各组测量数据对应的离散系数，分别判断所述各组测量数据对应的离散系数是否在预设离散系数阈值内。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据在所述预设离散度阈值内的各个离散度对应组别的测量数据，确定最小离散度对应组别的测量数据，包括：

比较在所述预设离散度阈值内的各组测量数据对应的极差、平均差、方差、标准差、异种比率和离散系数，将在所述预设离散度阈值内的各组测量数据对应的极差、平均差、方差、标准差、异种比率和离散系数中最小值最多组别对应的测量数据，确定为最小离散度对应组别的测量数据。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述最小离散度对应组别的测量数据，确定所述呼吸传感器对应档位的灵敏度阈值，包括：

根据所述最小离散度对应组别的测量数据，计算所述最小离散度对应组别的测量数据的平均值；

根据所述平均值，确定所述传感器对应档位的灵敏度阈值。

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述获取呼吸传感器对应档位的各组测量数据，包括：

在预设时间段内每隔第一预设时间间隔抽取呼吸传感器对应档位的各个测量数据，并将所述各个测量数据进行分组，得到所述呼吸传感器对应档位的各组测量数据。

8.一种呼吸传感器灵敏度校准装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取呼吸传感器对应档位的各组测量数据；

计算单元，用于根据所述各组测量数据，分别计算所述各组测量数据对应的离散度；

第一确定单元，用于根据所述各组测量数据对应的离散度，确定所述各组测量数据对应的离散度中最小离散度对应组别的测量数据；

第二确定单元，用于根据所述最小离散度对应组别的测量数据，确定所述呼吸传感器对应档位的灵敏度阈值。

9.一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，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机设备，包括存储器、处理器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，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

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