CN111657906B - 心率的计算方法、装置、计算设备及心率的检测装置 - Google Patents

心率的计算方法、装置、计算设备及心率的检测装置 Download PDF

Info

Publication number
CN111657906B
CN111657906B CN202010603176.1A CN202010603176A CN111657906B CN 111657906 B CN111657906 B CN 111657906B CN 202010603176 A CN202010603176 A CN 202010603176A CN 111657906 B CN111657906 B CN 111657906B
Authority
CN
China
Prior art keywords
sampling
signal
heart
sensor
heart rate
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.)
Active
Application number
CN202010603176.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111657906A (zh
Inventor
牛洋洋
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.)
Shenzhen Shuliantianxia Intelligent Technology Co Ltd
Original Assignee
Shenzhen Shuliantianxia Intelligent Technology Co Ltd
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 Shenzhen Shuliantianxia Intelligent Technology Co Ltd filed Critical Shenzhen Shuliantianxia Intelligent Technology Co Ltd
Priority to CN202010603176.1A priority Critical patent/CN111657906B/zh
Publication of CN111657906A publication Critical patent/CN111657906A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111657906B publication Critical patent/CN111657906B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

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
    • A61B5/103—Detecting, measuring or recording devices for testing the shape, pattern, colour, size or movement of the body or parts thereof, for diagnostic purposes
    • A61B5/11—Measuring movement of the entire body or parts thereof, e.g. head or hand tremor, mobility of a limb
    • A61B5/1102—Ballistocardiography
    • 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
    • A61B5/7203—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes for noise prevention, reduction or removal
    • 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
    • A61B5/7225—Details of analog processing, e.g. isolation amplifier, gain or sensitivity adjustment, filtering, baseline or drift compensation
    • 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
    • A61B5/7235—Details of waveform analysis
    • A61B5/725—Details of waveform analysis using specific filters therefor, e.g. Kalman or adaptive filters
    • 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
    • A61B5/7235—Details of waveform analysis
    • A61B5/7253—Details of waveform analysis characterised by using transforms
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B7/00—Instruments for auscultation
    • A61B7/02—Stethoscopes
    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03F—AMPLIFIERS
    • H03F1/00—Details of amplifiers with only discharge tubes, only semiconductor devices or only unspecified devices as amplifying elements
    • H03F1/52—Circuit arrangements for protecting such amplifiers
    • H03F1/523—Circuit arrangements for protecting such amplifiers for amplifiers using field-effect devices
    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
    • H03H11/00—Networks using active elements
    • H03H11/46—One-port networks

Landscapes

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

Abstract

本发明实施例涉及健康监测技术领域，公开了一种心率的计算方法、装置、计算设备及心率的检测装置，该方法包括：获取心冲击信号和心音信号；对心冲击信号和心音信号进行采样，得到心冲击信号对应的第一采样信号和心音信号对应的第二采样信号；根据第一采样信号和第二采样信号得到第一采样信号和第二采样信号对应的融合序列，融合序列中包括多个融合采样点，每个融合采样点为第一采样信号中的第一采样点和第二采样信号中的第二采样点的相关性函数值，第一采样点和第二采样点对应同一采样时刻；根据融合序列确定用户的心率。通过上述方式，本发明实施例实现了准确心率计算。

Description

心率的计算方法、装置、计算设备及心率的检测装置
技术领域
本发明实施例涉及健康监测技术领域，具体涉及一种心率的计算方法、装置、计算设备及心率的检测装置。
背景技术
随着生活水平的提高和生活节奏的加快，人们越来越关注个人身体健康程度，以及，希望时常监测身体状态以了解身体状况。
心率是评价心脏健康程度的重要参考信息之一。现有的心率计算方法一般通过采集心脏的一项性能指标信号进行分析计算。而当采集信号中包含噪音时，计算得到的心率不准确。
发明内容
鉴于上述问题，本发明实施例提供了一种心率的计算方法、装置、计算设备及心率的检测装置，用于解决现有技术中存在的采集信号中包含噪音时得到的心率不准确的问题。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种心率的计算方法、装置、计算设备及心率的检测装置，所述方法包括：
获取第一传感器采集的心冲击信号和第二传感器采集的心音信号；所述心冲击信号和所述心音信号是同时采集的同一用户的信号；
对所述心冲击信号和所述心音信号进行采样，得到所述心冲击信号对应的第一采样信号和所述心音信号对应的第二采样信号；
根据所述第一采样信号和所述第二采样信号，得到所述第一采样信号和所述第二采样信号对应的融合序列，所述融合序列包括多个融合采样点，每一个融合采样点为所述第一采样信号中的第一采样点和所述第二采样信号中的第二采样点的相关性函数值，所述第一采样点和所述第二采样点对应同一采样时刻；
根据所述融合序列确定所述用户的心率。
在一种可选的方式中，所述根据所述融合序列确定所述用户的心率，包括：包括：
计算所述融合序列中相邻的两个峰值点对应的采样时刻之间的差值，得到心跳周期；
根据所述心跳周期计算心率。
在一种可选的方式中，根据所述第一采样信号和所述第二采样信号，得到所述第一采样信号和所述第二采样信号对应的融合序列，包括：
对所述第一采样信号进行数字滤波处理，得到第一序列；
对所述第二采样信号进行数字滤波处理，得到滤波后的第二采样信号；
通过希尔伯特变换提取所述滤波后的第二采样信号的包络，得到第二序列；
计算所述第一序列中的第一采样点和所述第二序列中的第二采样点在预设时间窗口内的每一采样时刻的相关性函数值，得到所述融合序列，所述第一采样点和所述第二采样点对应同一采样时刻。
在一种可选的方式中，所述计算所述第一采样点和所述第二采样点在预设时间窗口内的每一采样时刻的相关性函数值，得到所述融合序列，包括：
根据公式
Figure BDA0002559847100000021
计算所述第一采样点和所述第二采样点在预设时间窗口内的每一采样时刻的相关性函数值，得到所述融合序列；其中，S(n)表示第n个采样时刻对应的第一采样点，B(n+t)表示第n个采样时刻左移t个采样时刻后对应的第二采样点，N表示所述预设时间窗口包含的采样时刻的总个数；BS(t)表示所述融合序列在第t个采样时刻对应融合采样值。
在一种可选的方式中，在得到心率后，所述方法还包括：
将所述心率与预设阈值进行比较，如果所述心率大于所述预设阈值，则确定所述用户心率异常。
根据本发明实施例的另一方面，提供了一种心率的计算装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取第一传感器采集的心冲击信号和第二传感器采集的心音信号；所述心冲击信号和所述心音信号是同时采集的同一用户的信号；
采样模块，用于对所述心冲击信号和所述心音信号进行采样，得到所述心冲击信号对应的第一采样信号和所述心音信号对应的第二采样信号；
计算模块，用于根据所述第一采样信号和所述第二采样信号，得到所述第一采样信号和所述第二采样信号对应的融合序列，所述融合序列包括多个融合采样点，每个所述融合采样点为所述第一采样信号中的第一采样点和所述第二采样信号中的第二采样点的相关性函数值，所述第一采样点和所述第二采样点对应同一采样时刻；
确定模块，用于根据所述融合序列确定所述用户的心率。
根据本发明实施例的又一方面，提供了一种计算设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；
所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行上述的一种心率的计算方法对应的操作。
根据本发明实施例的另一方面，提供了一种心率的检测装置，所述装置包括：第一传感器、第二传感器和处理器；所述第一传感器和所述第二传感器均与所述处理器连接，用于将各自采集到的信号发送至所述处理器；
所述第一传感器用于采集心冲击信号；
所述第二传感器用于采集心音信号；
所述处理器用于执行上述的一种心率的计算方法对应的操作。
在一种可选的方式中，所述装置还包括信号处理电路，所述信号处理电路包括第一信号处理电路和第二信号处理电路；
所述第一信号处理电路的输入端与所述第一传感器的输出端连接，所述第一信号处理电路的输出端与所述处理器连接，所述第一信号处理电路对所述第一传感器采集的心冲击信号进行处理，并将处理后的信号发送至所述处理器；
所述第二信号处理电路的输入端与所述第二传感器的输出端连接，所述第二信号处理电路的输出端与所述处理器连接，所述第二信号处理电路对所述第二传感器采集的心音信号进行处理，并将处理后的信号发送至所述处理器。
根据本发明实施例的还一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令在计算设备/装置上运行时，使得计算设备/装置执行上述的一种心率的计算方法对应的操作。
本发明实施例将获取到的心冲击信号和心音信号进行采样，得到心冲击信号对应的第一采样信号和心音信号对应的第二采样信号，将第一采样信号中的第一采样点和第二采样信号中的第二采样点的相关性函数值作为融合采样点，得到融合序列，由于心冲击信号和心音信号中的噪声信号不具有周期性，因此，融合序列中的噪声信号的幅值明显减弱，而不包含噪声信号的心冲击信号和心音信号的周期相同，通过相关计算后得到的融合序列的幅值增大，根据融合序列中的峰值点得到的心跳周期更加准确，进一步计算得到的心率也更加准确。通过本发明实施例，解决了现有技术中采集信号中包含噪声信号时计算得到的心率不准确的问题。此外，当本发明实施例用于双人床场景中对两个人的信号同时进行采集时，其中一个人的信号作为主信号，另外一个人的信号为噪声信号，通过本发明实施例可以排除另外一个人的噪声信号对主信号的干扰，保证两个人的心率计算准确性。
上述说明仅是本发明实施例技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明实施例的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明实施例的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
附图仅用于示出实施方式，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1示出了本发明实施例提供的一种心率的计算方法的流程示意图；
图2示出了本发明实施例提供的一种融合序列的确定方法的流程图；
图3示出了本发明实施例提供的一种心率的计算方法中融合序列的对比图；
图4示出了本发明实施例提供的一种心率的计算装置的功能框图；
图5示出了本发明实施例提供的一种计算设备的结构示意图；
图6示出了本发明实施例提供的一种心率检测装置的结构示意图；
图7示出了本发明实施例提供的一种心率检测装置中第一信号处理电路的原理图；
图8示出了本发明实施例提供的一种心率检测装置中第二信号处理电路的原理图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。
图1示出了本发明实施例的一种心率的计算方法的流程图。如图1所示，该方法包括以下步骤：
步骤110：获取第一传感器采集的心冲击信号和第二传感器采集的心音信号。
在本步骤中，心冲击信号(ballistocardiogram，BCG)是反映心脏机械运动的信号。心音信号是心脏收缩舒张时产生的声音。心冲击信号和心音信号可以为同一设备在同一时段采集到的同一用户的信号，也可以为不同设备在同一时刻联动采集(联动采集可以是指采集的起始时刻相同)到的同一用户的信号，即心冲击信号和心音信号为同时采集到的同一用户的生理信号。其中，采集心冲击信号的第一传感器可以是压电薄膜传感器、加速度传感器、微动传感器等。采集心音信号的第二传感器可以是咪头装置等。
步骤120：对心冲击信号和心音信号进行采样，得到心冲击信号对应的第一采样信号和心音信号对应的第二采样信号。
在本步骤中，按照预设采样率对心冲击信号和心音信号同时进行采样，得到心冲击信号对应的第一采样信号和心音信号对应的第二采样信号。每一个采样时刻对应有第一采样信号中的一个采样点和第二采样信号中的一个采样点。采样后得到的第一采样信号中包含的采样点的个数与第二采样信号中包含的采样点的个数相同。本发明实施例并不限定预设采样率的具体数值。例如，在一种实施方式中，预设采样率为40Hz，即每1/40秒从心冲击信号和心音信号中分别采集一个数据。
步骤130：根据第一采样信号和第二采样信号，得到第一采样信号和第二采样信号对应的融合序列。
在本步骤中，第一采样信号包含心冲击信号和噪声信号，第二采样信号中包含心音信号和噪声信号。心冲击信号和心音信号是根据同一用户的心脏心冲击信号和心音信号得到的，因此，心冲击信号和心音信号具有相同的周期。噪声信号由于是随机产生的，因此为非周期信号。将第一采样信号的第一采样点和第二采样信号的第二采样点的相关性函数值作为融合采样点，多个融合采样点组成融合序列。其中，第一采样点和第二采样点对应同一采样时刻。
由于第一采样信号和第二采样信号为周期性信号，第一采样信号和第二采样信号的相关性函数值仍然是周期性信号，且相关性函数值对应的周期与第一采样信号和第二采样信号的周期相同，幅值增大。而噪声信号为非周期信号，经过相关性计算后，噪声信号的幅值减小。因此，融合序列增大了用于反馈心率的信号的信号幅值与噪声信号的信号幅值之间的幅值差，使得该周期性数列中包含的噪声信号造成的干扰相较于心冲击信号或心音信号中的干扰明显降低。
步骤140：根据融合序列确定用户的心率。
在本步骤中，计算融合序列中相邻的两个峰值点对应的采样时刻之间的差值，得到心跳周期。同一个用户在不同周期的心跳峰值相同，因此，相邻两个峰值点对应的采样时刻之间的差值即为心跳周期。
心率是每分钟的心跳次数，心跳周期是一次心跳的时间，因此，心率＝60/T，其中，T为心跳周期。
本发明实施例将获取到的心冲击信号和心音信号进行采样，得到心冲击信号对应的第一采样信号和心音信号对应的第二采样信号，将第一采样信号中的第一采样点和第二采样信号中的第二采样点的相关性函数值作为融合采样点，得到融合序列，由于心冲击信号和心音信号中的噪声信号不具有周期性，因此，融合序列中的噪声信号的幅值明显减弱，而不包含噪声信号的心冲击信号和心音信号的周期相同，通过相关计算后得到的融合序列的幅值增大，根据融合序列中的峰值点得到的心跳周期更加准确，进一步计算得到的心率也更加准确。通过本发明实施例，解决了现有技术中采集信号中包含噪声信号时计算得到的心率不准确的问题。此外，当本发明实施例用于双人床场景中对两个人的信号同时进行采集时，其中一个人的信号作为主信号，另外一个人的信号为噪声信号，通过本发明实施例可以排除另外一个人的噪声信号对主信号的干扰，保证两个人的心率计算准确性。
在一些实施例中，融合序列的确定包括如图2所示的如下步骤：
步骤210：对第一采样信号进行数字滤波处理，得到第一序列。
在本步骤中，第一采样信号是对心冲击信号进行采样得到的，心冲击信号是若干个离散的点信号，因此，第一采样信号也是离散的点信号。对第一采样信号进行的处理包括数字滤波处理，以滤除第一采样信号中的噪声，得到信噪比较高的第一序列。本发明实施例并不限定数字滤波的具体方式，例如，本发明实施例中所使用的数字滤波方法可以是算数平均值法、中位值滤波法、限幅滤波法或惯性滤波法中的任意一种。第一序列中包括多个第一采样点，第一序列中第一采样点的个数与第一采样信号中包含的采样点个数相同。
步骤220：对第二采样信号进行数字滤波处理，得到滤波后的第二采样信号。
在本步骤中，第二采样信号是对心音信号进行采样得到的，心音信号是载波信号，因此，第二采样点也是载波信号。对第二采样信号进行数字滤波的方法也可以选择步骤210所述的任意一种数字滤波方法。对第二采样信号进行数字滤波的方法可以和第一采样信号进行数字滤波的方法相同，也可以和第一采样信号进行数字滤波的方法不同。优选的，对第二采样信号进行数字滤波的方法与第一采样信号进行数字滤波的方法相同，以节约计算资源。
步骤230：通过希尔伯特变换提取滤波后的第二采样信号的包络，得到第二序列。
在对第二采样信号滤波后，对滤波后的第二采样信号进行包络提取，以获取第二采样信号的幅值，便于与第一采样信号进行相关性计算。本发明实施例并不限定对第二采样信号进行包络提取的具体方式，例如，在一种具体的实施方式中，通过希尔伯特变化提取滤波后的第二采样信号的包络，得到第二序列。
第二序列中包括多个第二采样点。第二序列中第二采样点的个数与第二采样信号中包含的采样点个数相同。由于第一采样信号和第二采样信号是通过同一采样率分别对心冲击信号和心音信号进行采样得到的，因此，第一采样点和第二采样点的数量相同，一个第一采样点和一个第二采样点对应同一个采样时刻。
步骤240：计算第一序列中的第一采样点和第二序列中的第二采样点在预设时间窗口内的第一采样时刻的相关性函数值，得到融合序列。
在本步骤中，预设时间窗口是一个预设时间段，本发明不以预设时间段包含的具体时间为限。第一序列包含心冲击信号和噪声信号，第二序列中包含心音信号和噪声信号。心冲击信号和心音信号是根据同一用户的心脏心冲击信号和心音信号得到的，因此，心冲击信号和心音信号具有相同的周期。噪声信号为非周期信号。心冲击信号和心音信号的相关性函数值仍然是周期性信号，且相关性函数值对应的周期与心冲击信号和心音信号的周期相同，幅值增大。而噪声信号为非周期信号，因此，噪声信号的相关性函数值很小。图3示出了融合序列的噪声对比图，如图3所示，融合序列为周期性数列，该周期性数列中包含的噪声信号造成的干扰相较于心冲击信号或心音信号中的干扰明显降低。
本发明实施例将获取到的心冲击信号和心音信号进行处理，得到心冲击信号对应的第一序列和心音信号对应的第二序列，将第一序列和第二序列进行相关性计算，得到融合序列，由于心冲击信号和心音信号中的噪声信号不具有周期性，因此，融合序列中的噪声信号的幅值明显减弱，而不包含噪声信号的心冲击信号和心音信号的周期相同，通过相关计算后得到的融合序列的幅值增大，根据融合序列中的峰值点得到的心跳周期更加准确，进一步计算得到的心率也更加准确。通过本发明实施例，解决了现有技术中采集信号中包含噪声信号时计算得到的心率不准确的问题。此外，当本发明实施例用于双人床场景中对两个人的信号同时进行采集时，其中一个人的信号作为主信号，另外一个人的信号为噪声信号，通过本发明实施例可以排除另外一个人的噪声信号对主信号的干扰，保证两个人的心率计算准确性。
在一些实施例中，根据公式
Figure BDA0002559847100000091
计算第一采样点和第二采样点在预设时间窗口内的每一个采样时刻的相关性函数值，得到融合序列；其中，S(n)表示第n个采样时刻对应的第一采样点，B(n+t)表示第n个采样时刻左移t个采样时刻后对应的第二采样点，N表示预设时间窗口包含的采样时刻的总个数；BS(t)表示融合序列在第t个采样时刻对应融合采样值。以预设时间窗口为2s、采样频率为40Hz为例，预设时间窗口内第一采样点和第二采样点均为80个，则在第一个采样时刻对应的采样点为：
Figure BDA0002559847100000092
其中，
Figure BDA0002559847100000093
为第二序列中上一预设时间窗口的第80个采样点。
应理解，上述通过信号融合减弱噪声干扰的方式同样适用于仅对心冲击信号进行噪声减弱，或者，仅对心音信号进行噪声减弱，具体计算时，上述公式中S和B表示任意两个周期的信号。
在一些实施例中，在得到心率后，将得到的心率与预设阈值进行比较，如果心率大于预设阈值，则确定用户心率异常。通过上述方式，可以为用户的身体状况提供参考。
图4示出了本发明实施例的一种心率的计算装置的功能框图。如图4所示，该装置包括：获取模块310、采样模块320、计算模块330和确定模块340。
获取模块310用于获取第一传感器采集的心冲击信号和第二传感器采集的心音信号；所述心冲击信号和所述心音信号是同时采集的同一用户的信号。
采样模块320用于对所述心冲击信号和所述心音信号进行采样，得到所述心冲击信号对应的第一采样信号和所述心音信号对应的第二采样信号。
计算模块330用于根据所述第一采样信号和所述第二采样信号，得到所述第一采样信号和所述第二采样信号对应的融合序列，所述融合序列包括多个融合采样点，每个所述融合采样点为所述第一采样信号中的第一采样点和所述第二采样信号中的第二采样点的相关性函数值，所述第一采样点和所述第二采样点对应同一采样时刻。
确定模块340用于根据所述融合序列确定所述用户的心率。
在一种可选的方式中，确定模块340进一步用于：
计算所述融合序列中相邻的两个峰值点对应的采样时刻之间的差值，得到心跳周期；
根据所述心跳周期计算心率。
在一种可选的方式中，计算模块330进一步用于：
对所述第一采样信号进行数字滤波处理，得到第一序列；
对所述第二采样信号进行数字滤波处理，得到滤波后的第二采样信号；
通过希尔伯特变换提取所述滤波后的第二采样信号的包络，得到第二序列；
计算所述第一序列中的第一采样点和所述第二序列中的第二采样点在预设时间窗口内的每一采样时刻的相关性函数值，得到所述融合序列，所述第一采样点和所述第二采样点对应同一采样时刻。
在一种可选的方式中，计算模块330进一步用于：
根据公式
Figure BDA0002559847100000101
计算计算所述第一采样点和所述第二采样点在预设时间窗口内的每一采样时刻的相关性函数值，得到所述融合序列；其中，S(n)表示第n个采样时刻对应的第一采样点，B(n+t)表示第n个采样时刻左移t个采样时刻后对应的第二采样点，N表示所述预设时间窗口包含的采样时刻的总个数；BS(t)表示所述融合序列在第t个采样时刻对应融合采样值。
在一种可选的方式中，所述装置还包括：比较模块350，用于将所述心率与预设阈值进行比较，如果所述心率大于所述预设阈值，则确定所述用户心率异常。
图5示出了本发明实施例的一种计算设备的结构示意图，本发明具体实施例并不对计算设备的具体实现做限定。
如图5所示，该计算设备可以包括：处理器(processor)402、通信接口(Communications Interface)404、存储器(memory)406、以及通信总线408。
其中：处理器402、通信接口404、以及存储器406通过通信总线408完成相互间的通信。通信接口404，用于与其它设备比如客户端或其它服务器等的网元通信。处理器402，用于执行程序410，具体可以执行上述用于心率的计算方法实施例中的相关步骤。
具体地，程序410可以包括程序代码，该程序代码包括计算机可执行指令。
处理器402可能是中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。计算设备包括的一个或多个处理器，可以是同一类型的处理器，如一个或多个CPU；也可以是不同类型的处理器，如一个或多个CPU以及一个或多个ASIC。
存储器406，用于存放程序410。存储器406可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
程序410具体可以被处理器402调用使计算设备执行图1中的步骤110～步骤140，图2中的步骤210～步骤240或者实现图3中的模块110～模块150的功能。
图6示出了本发明实施例的一种心率检测装置的结构示意图。如图6所示，该心率检测装置包括：第一传感器100、第二传感器200和处理器300；第一传感器100和第二传感器200均与处理器300连接，用于将各自采集到的信号发送至处理器300。第一传感器100用于采集心冲击信号，第二传感器200用于采集心音信号，处理器300用于执行上述的一种心率的计算方法对应的操作。
第一传感器100可以是压电薄膜传感器、加速度传感器、微动传感器等传感器，第二传感器200可以是咪头装置等声音采集装置，处理器300可以是任意一款单片机，例如，51系列单片机。以第一传感器100为压电薄膜传感器、第二传感器200为咪头装置为例，压电薄膜传感器可以放置在床垫或床单下方与用户胸腔对应的位置，对用户的心冲击信号进行无感采集。咪头装置可以是多个咪头组成的咪头阵列，咪头阵列放置在胸腔位置。多个咪头阵列可以均匀排布，以获取更加全面的心音信号。
在一些实施例中，上述心率检测装置还包括信号处理电路500，信号处理电路500包括第一信号处理电路51和第二信号处理电路52。第一信号处理电路51的输入端与第一传感器100的输出端连接，第一信号处理电路51的输出端与处理器300连接，第一信号处理电路51对第一传感器100采集的心冲击信号进行处理，并将处理后的信号发送至处理器。第二信号处理电路52的输入端与第二传感器200的输出端连接，第二信号处理电路52的输出端与处理器300连接，第二信号处理电路52对第二传感器200采集的心音信号进行处理，并将处理后的信号发送至处理器300。
第一信号处理电路51包括电荷放大电路10和滤波电路20。电荷放大电路10的输入端与第一传感器100的输出端连接，用于对第一传感器100采集的心冲击信号进行放大。电荷放大电路10的输出端与滤波电路20的输入端连接，电荷放电电路10放大后的心冲击信号经过滤波电路20进行滤波，得到处理后的心冲击信号，并将处理后的心冲击信号发送至处理器300。
图7示出了本发明一个实施例中的第一信号处理电路的原理图，如图7所示，在该电路中，电荷放大电路10包括放大电路11，放大电路11将放大后的信号输入滤波电路20。放大电路11包括滤波电容C1、第一保护二极管D1、第二保护二极管D2、匹配电阻R1、匹配电容C2、第一信号放大器U1、第一分压电阻R2、第二分压电阻R3、第一稳压电容C3、第一反馈电容Cf和第一反馈电阻Rf。
滤波电容C1的一端与第一传感器100的输出端连接，滤波电容C1的另一端与匹配电阻R1连接，匹配电阻R1与匹配电容C2串联连接，匹配电容C2的另一端与第一信号放大器U1的反相输入端连接。滤波电容C1对第一传感器100采集的心冲击信号进行滤波，并通过匹配电阻R1和匹配电容C2传输至第一信号放大器U1的反向输入端。匹配电阻R1和匹配电容C2将第一传感器100与第一信号放大器U1进行阻抗匹配，以保证电路正常工作。
第一保护二极管D1的正极与滤波电容C1的另一端连接，负极与外部工作电源VA连接；第二保护二极管D2的正极接地，负极与滤波电容C1的另一端连接，第一保护二极管D1和第二保护二极管D2用于保护整个电路正常工作。
第一分压电阻R2的一端与外部工作电源VA连接，第一分压电阻R2的另一端与第二分压电阻R3的一端连接，第二分压电阻R3的另一端与第一信号放大器U1的同相输入端连接。第一稳压电容C3并联在第二分压电阻R3两端，以为第一信号放大器U1的同相输入端提供稳定的基准电压。
第一反馈电容Cf和第一反馈电阻Rf并联连接于第一信号放大器U1的输出端和第一信号放大器U1的反相输入端之间。第一反馈电容Cf用于对输入第一信号放大器U1的信号进行放大。当电路停止工作时，第一反馈电阻Rf为第一反馈电容Cf提供放电回路。假设第一传感器100为压电传感器，第一信号放大器U1的开环增益为K，则第一信号放大器U1的输出信号为
Figure BDA0002559847100000131
其中，Q为压电传感器输入的电荷量。
在一些实施例中，请继续参阅图7，电荷放大电路10还包括增益调控电路12。增益调控电路12的输入端与放大电路11的输入端连接，增益调控电路12的输出端与滤波电路20的输入端连接。增益调控电路12用于调节电荷放电电路10输出的电压幅值，避免输出电压幅值过小或过大造成的削顶失真。增益调控电路12包括第二信号放大器U2、第二反馈电容C4、第二反馈电阻R4、第一调节电路121和第二调节电路122。第二反馈电容C4和第二反馈电阻R4并联连接于第二信号放大器U2的输出端和反相输入端之间。第二信号放大器U2的同相输入端与放大电路11的输出端连接。第一调节电路121和第二调节电路122均与第二信号放大器U2的反相输入端连接。
第一调节电路121包括第一调节电阻R5、第一NMOS管Q1、第一限流电阻R6和第一稳压电阻R7。第一调节电阻R5连接于第二信号放大器U2的反相输入端和第一NMOS管Q1的漏极之间，第一NMOS管Q1的源极接地，栅极通过第一限流电阻R6与处理器300的信号控制端GAIN1连接。第一稳压电阻R7并联在第一NMOS管Q1的源极和栅极之间。第一调节电路121和第二调节电路122共同用于调节增益调控电路12的输出电压幅值。
第二调节电路122包括第二调节电阻R8、第二NMOS管Q2、第二限流电阻R9和第二稳压电阻R10。第二调节电阻R8的阻值与第一调节电阻R5的阻值不同，第二限流电阻R9和第一限流电阻R6的阻值可以相同，第二稳压电阻R10和第一稳压电阻R7的阻值可以相同。第二调节电阻R8连接于第二信号放大器U2的反相输入端和第二NMOS管Q2的漏极之间，第二NMOS管Q2的源极接地，栅极通过第二限流电阻R9与处理器300的信号控制端GAIN2连接。第二稳压电阻R10并联在第二NMOS管Q2的源极和栅极之间。
处理器300的信号控制端输出不同的控制信号控制第一NMOS管Q1和第二NMOS管Q2的导通或关断，从而改变第二信号放大器U2的反相输入端的电压，调节第二信号放大器U2输出的电压幅值。当第一NMOS管Q1和第二NMOS管Q2均导通时，第一调节电阻R5和第二调节电阻R8并联，第二信号放大器U2的反相输入端的电压最小。当第一调节电阻R5大于第二调节电阻R8时，处理器300控制第一NMOS管Q1导通，第二信号放大器U2的反向输入端的电压最大。通过上述方式，第二调节电路122调节输出电压的幅值，避免输出电压的幅值过小或过大造成的削顶失真。
滤波电路20包括两个相互连接的有源滤波电路21和22，有源滤波电路21和有源滤波电路22的电路结构相同。在一个实施例中，请继续参阅图6，有源滤波电路21包括第三信号放大器U3、第三反馈电容C5、积分电阻R11和积分电容C6。积分电阻R11的一端与第一信号处理电路51的输出端连接，另一端与第三信号放大器U3的同相输入端连接。积分电容C6的一端与第三信号放大器U3的同相输入端连接，另一端接地。积分电阻R11和积分电容C6组成积分电路，用于对电荷放大电路10输出的信号滤波。第三信号放大器U3的输出端分别与第三信号放大器U3的反相输入端连接，以及，通过第三反馈电容C5与电荷放大电路10的输出端连接。有源滤波电路21和有源滤波电路22组成二阶低通滤波器，对电荷放大电路10输出的信号进行滤波，得到处理后的心冲击信号。
图7示出了本发明一个实施例的第二信号处理电路的原理图。如图7所示，第二传感器200为多个咪头，图7示出的咪头为两个。该电路中第二信号处理电路52包括滤波单元。两个咪头和滤波单元之间的连接关系按照滤波单元的使用手册进行连接。在图7中，滤波单元为型号为NAU8501，两个咪头与滤波单元之间的连接关系如图7所示。滤波单元对咪头采集的心音信号进行滤波，得到处理后的心音信号。
通过上述电路，在处理器300获取信号之前对信号进行处理，从而使处理器300获取到的信号准确性更高。
本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有至少一可执行指令，该可执行指令在计算设备/装置上运行时，使得所述计算设备/装置执行上述任意方法实施例中的一种心率的计算方法对应的操作。
本发明实施例提供了一种计算机程序，所述计算机程序可被处理器调用使计算设备执行上述任意方法实施例中的一种心率的计算方法对应的操作。
本发明实施例提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品包括存储在计算机可读存储介质上的计算机程序，计算机程序包括程序指令，当程序指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行上述任意方法实施例中的一种心率的计算方法对应的操作。
在此提供的算法或显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外，本发明实施例也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
类似地，应当理解，为了精简本发明并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明实施例的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。
本领域技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。上述实施例中的步骤，除有特殊说明外，不应理解为对执行顺序的限定。

Claims (8)

1.一种心率的计算方法，其特征在于，所述方法包括：
获取第一传感器采集的心冲击信号和第二传感器采集的心音信号；所述心冲击信号和所述心音信号是同时采集的同一用户的信号；所述第一传感器设置在与所述用户胸腔对应的位置；所述第二传感器包括设置在所述用户的胸腔位置的声音采集装置；
对所述心冲击信号和所述心音信号进行采样，得到所述心冲击信号对应的第一采样信号和所述心音信号对应的第二采样信号，其中，所述心冲击信号的采样率与所述心音信号的采样率相同；
对所述第一采样信号进行数字滤波处理，得到第一序列；
对所述第二采样信号进行数字滤波处理，得到滤波后的第二采样信号；
通过希尔伯特变换提取所述滤波后的第二采样信号的包络，得到第二序列；
计算所述第一序列中的第一采样点和所述第二序列中的第二采样点在预设时间窗口内的每一采样时刻的相关性函数值，得到所述第一采样信号和所述第二采样信号对应的融合序列，所述第一采样点和所述第二采样点对应同一采样时刻；
所述计算所述第一采样点和所述第二采样点在预设时间窗口内的每一采样时刻的相关性函数值，得到所述融合序列，包括：
根据公式计算所述第一采样点和所述第二采样点在预设时间窗口内的每一采样时刻的相关性函数值，得到所述融合序列；其中，S(n)表示第n个采样时刻对应的第一采样点，B(n+t)表示第n个采样时刻左移t个采样时刻后对应的第二采样点，N表示所述预设时间窗口包含的采样时刻的总个数；BS(t)表示所述融合序列在第t个采样时刻对应融合采样值；
根据所述融合序列确定所述用户的心率。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述融合序列确定所述用户的心率，包括：
计算所述融合序列中相邻的两个峰值点对应的采样时刻之间的差值，得到心跳周期；
根据所述心跳周期计算心率。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在得到心率后，所述方法还包括：
将所述心率与预设阈值进行比较，如果所述心率大于所述预设阈值，则确定所述用户心率异常。
4.一种心率的计算装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取第一传感器采集的心冲击信号和第二传感器采集的心音信号；所述心冲击信号和所述心音信号是同时采集的同一用户的信号；所述第一传感器设置在与所述用户胸腔对应的位置；所述第二传感器包括设置在所述用户的胸腔位置的声音采集装置；
采样模块，用于对所述心冲击信号和所述心音信号进行采样，得到所述心冲击信号对应的第一采样信号和所述心音信号对应的第二采样信号，其中，所述心冲击信号的采样率与所述心音信号的采样率相同；
计算模块，用于对所述第一采样信号进行数字滤波处理，得到第一序列；
所述计算模块，还用于对所述第二采样信号进行数字滤波处理，得到滤波后的第二采样信号；
所述计算模块，还用于通过希尔伯特变换提取所述滤波后的第二采样信号的包络，得到第二序列；
所述计算模块，还用于计算所述第一序列中的第一采样点和所述第二序列中的第二采样点在预设时间窗口内的每一采样时刻的相关性函数值，得到所述第一采样信号和所述第二采样信号对应的融合序列，所述第一采样点和所述第二采样点对应同一采样时刻；还用于根据公式计算所述第一采样点和所述第二采样点在预设时间窗口内的每一采样时刻的相关性函数值，得到所述融合序列；其中，S(n)表示第n个采样时刻对应的第一采样点，B(n+t)表示第n个采样时刻左移t个采样时刻后对应的第二采样点，N表示所述预设时间窗口包含的采样时刻的总个数；BS(t)表示所述融合序列在第t个采样时刻对应融合采样值；
确定模块，用于根据所述融合序列确定所述用户的心率。
5.一种计算设备，其特征在于，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；
所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如权利要求1-3任意一项所述的一种心率的计算方法对应的操作。
6.一种心率的检测装置，其特征在于，所述装置包括：第一传感器、第二传感器和处理器；所述第一传感器和所述第二传感器均与所述处理器连接，用于将各自采集到的信号发送至所述处理器；
所述第一传感器用于采集心冲击信号；
所述第二传感器用于采集心音信号；
所述处理器用于执行如权利要求1-3任意一项所述的一种心率的计算方法对应的操作。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括信号处理电路，所述信号处理电路包括第一信号处理电路和第二信号处理电路；
所述第一信号处理电路的输入端与所述第一传感器的输出端连接，所述第一信号处理电路的输出端与所述处理器连接，所述第一信号处理电路对所述第一传感器采集的心冲击信号进行处理，并将处理后的信号发送至所述处理器；
所述第二信号处理电路的输入端与所述第二传感器的输出端连接，所述第二信号处理电路的输出端与所述处理器连接，所述第二信号处理电路对所述第二传感器采集的心音信号进行处理，并将处理后的信号发送至所述处理器。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令在计算设备/装置上运行时，使得计算设备/装置执行如权利要求1-3任意一项所述的一种心率的计算方法对应的操作。
CN202010603176.1A 2020-06-29 2020-06-29 心率的计算方法、装置、计算设备及心率的检测装置 Active CN111657906B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010603176.1A CN111657906B (zh) 2020-06-29 2020-06-29 心率的计算方法、装置、计算设备及心率的检测装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010603176.1A CN111657906B (zh) 2020-06-29 2020-06-29 心率的计算方法、装置、计算设备及心率的检测装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111657906A CN111657906A (zh) 2020-09-15
CN111657906B true CN111657906B (zh) 2023-05-09

Family

ID=72390331

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010603176.1A Active CN111657906B (zh) 2020-06-29 2020-06-29 心率的计算方法、装置、计算设备及心率的检测装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111657906B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117643461B (zh) * 2024-01-30 2024-04-02 吉林大学 基于人工智能的心率智能监测系统及方法

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5245618B2 (ja) * 2008-07-30 2013-07-24 富士通株式会社 生体情報測定装置および生体情報測定方法
CN101700186A (zh) * 2009-11-27 2010-05-05 华东师范大学 蓝牙电子心音听诊器
WO2013132378A1 (en) * 2012-03-06 2013-09-12 Koninklijke Philips N.V. System and method for measuring a physiological rhythm of a subject
FR3000544B1 (fr) * 2013-01-02 2015-11-27 Withings Dispositif de pesage multi-fonction
WO2015084376A1 (en) * 2013-12-05 2015-06-11 Apple Inc. Wearable multi-modal physiological sensing sysem
US9635458B2 (en) * 2014-07-24 2017-04-25 Goertek, Inc. Heart rate detection method used in earphone and earphone capable of detecting heart rate
US10806374B2 (en) * 2014-08-25 2020-10-20 Georgia Tech Research Corporation Noninvasive systems and methods for monitoring health characteristics
US9788737B2 (en) * 2015-01-10 2017-10-17 Cheng Uei Precision Industry Co., Ltd. Vital signs measurement system, detecting method of the vital signs measurement system, and vital signs measurement earphone
US20170146386A1 (en) * 2015-11-20 2017-05-25 PhysioWave, Inc. Scale-based user-physiological social grouping system
US9839397B2 (en) * 2015-12-14 2017-12-12 Stmicroelectronics S.R.L. Motion compensation in photopletysmography-based heart rate monitoring
US11241170B2 (en) * 2017-04-07 2022-02-08 University Of Maryland, College Park Monitor for blood pressure and other arterial properties
WO2018220606A1 (en) * 2017-06-02 2018-12-06 Nox Medical Ehf Coherence-based method, apparatus, and system for identifying corresponding signals of a physiological study
CN107647860B (zh) * 2017-08-31 2021-01-15 深圳和而泰智能控制股份有限公司 一种心率检测方法、装置、电子设备及存储介质
IT201700120714A1 (it) * 2017-10-24 2019-04-24 St Microelectronics Srl Procedimento per trattare segnali elettrofisiologici, sistema, veicolo e prodotto informatico corrispondenti
CN109008999B (zh) * 2018-06-13 2023-04-25 福建工程学院 心音和脉搏波传导时间测量方法及便携式测量装置
CN109498054B (zh) * 2019-01-02 2020-12-25 京东方科技集团股份有限公司 心音监测装置、获取心音信号的方法及配置方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN111657906A (zh) 2020-09-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11538588B2 (en) Atrial fibrillation signal recognition method, apparatus and device
EP1677680B1 (en) Analysis of auscultatory sounds using singular value decomposition
Prasad et al. ECG monitoring system using AD8232 sensor
EP3085308B1 (en) Determining a heart rate and a heart rate variability
CN105796096A (zh) 一种心率变异性分析方法、系统及终端
EP3427669B1 (en) Method and system for classifying phonocardiogram signal quality
JP2014505566A (ja) 呼吸モニタリング方法およびシステム
CN111657906B (zh) 心率的计算方法、装置、计算设备及心率的检测装置
CN105249986B (zh) 一种心音信号周期参数估计方法
Oliveira et al. Coupled hidden Markov model for automatic ECG and PCG segmentation
CN110200620A (zh) 多模态心脏数据检测方法、装置、存储介质及终端设备
CN106236041A (zh) 一种实时且准确的测量心率及呼吸率的算法及系统
CN112957018A (zh) 基于人工智能的心脏状态检测方法和装置
Lin et al. A characteristic filtering method for pulse wave signal quality assessment
Ukil et al. Cardiac condition monitoring through photoplethysmogram signal denoising using wearables: can we detect coronary artery disease with higher performance efficacy?
CN111657894A (zh) 健康检测装置
Jiang Two-pronged motion artifact reduction for wearable photoplethysmographic biosensors
WO2019000337A1 (zh) 生理信息测量方法、存储介质及生理信息监测装置、设备
CN110279411A (zh) 一种心脏数据异常检测方法、装置、存储介质及终端设备
JP2023035888A (ja) 無線レーダー信号に基づいて心拍データを抽出するための装置及び方法
Yan et al. A resource-efficient, robust QRS detector using data compression and time-sharing architecture
Al-Omary et al. Heart disease monitoring system using web and smartphone
Hassanuzzaman et al. End to end solution for continuous monitoring and real-time analysis of vital signs from ecg signal
CN112545501A (zh) 一种血液成分浓度检测方法及装置
Kusuma et al. Heart sounds determination based on sliding window maximum method

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