CN111938621A - 心率检测方法、装置、计算机设备和可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种心率检测方法、装置、计算机设备和可读存储介质，首先获取心冲击信号变化曲线，然后计算心冲击信号变化曲线中各个波峰分别对应的初始特征点。再从各初始特征点中，筛选特征值不小于第一阈值并且维持不被超越的时间达到第一预设时间的若干个特征点作为标记特征点；最后根据相邻两个标记特征点之间的间隔时间，计算得到心率。在计算过程中，计算得到的特征点表征波峰的上升曲线和下降曲线的线长变化和一致性，相对于现有算法直接针对心冲击信号的峰值变化进行计算，特征点的幅度表现更加明显，更加具有标识性。并且，而本申请的算法是针对“面提取”，显著提升了周期信号中特征位置的特异性，大幅度提高了从心冲击信号中获取心率的精准度。

Description

心率检测方法、装置、计算机设备和可读存储介质

技术领域

本申请涉及生理数据检测技术领域，特别涉及一种心率检测方法、装置、计算机设备和可读存储介质。

背景技术

现有心率检测设备可以利用微动传感器感测用户心冲击造成的心冲击信号，再通过算法对心冲击信号的周期性变化进行相应的计算，从而提取出用户的心率数据。但是，心冲击信号具体表现为一系列按周期性行动起伏变化的包络，包络的最大幅度在心脏冲击的R波上，在最高峰的两侧均有逐渐降低的幅度变化信号，因此这个最大幅度并不显著，也难以用一个基准去区隔，导致现有算法计算得到的心率的精准度较低。

发明内容

本申请的主要目的为提供一种心率检测方法、装置、计算机设备和可读存储介质，旨在解决现有心率检测的精准度低的弊端。

为实现上述目的，本申请提供了一种心率检测方法，包括：

获取心冲击信号变化曲线；

计算所述心冲击信号变化曲线中各个波峰分别对应的初始特征点，所述初始特征点用于表征所述波峰的上升曲线和下降曲线的线长变化和一致性；

从各所述初始特征点中，筛选特征值不小于第一阈值并且维持不被超越的时间达到第一预设时间的若干个特征点作为标记特征点，其中，一个所述初始特征点对应一个所述特征值，所述特征值由所述上升曲线的线长和所述下降曲线的线长计算得到；

根据相邻两个标记特征点之间的间隔时间，计算得到心率。

进一步的，所述计算所述心冲击信号变化曲线中各个波峰分别对应的初始特征点的步骤，包括：

获取所述波峰的上升曲线线长和下降曲线线长；

将所述上升曲线线长和所述下降曲线线长代入第一预设算法中，计算得到所述初始特征点的纵坐标，其中，所述第一预设算法为L₁×L₂＝H，L₁为上升曲线线长，L₂为下降曲线线长，H为所述初始特征点的纵坐标；

将所述心冲击信号变化曲线中，与所述波峰相邻的下一个波谷的横坐标作为所述初始特征点的横坐标；

将所述横坐标和所述纵坐标对应的点作为所述初始特征点。

进一步的，所述获取所述波峰的上升曲线线长的步骤，包括：

分别获取所述波峰的上升曲线的起点坐标和终点坐标；

根据所述起点坐标和所述终点坐标，计算得到所述上升曲线线长。

进一步的，所述根据相邻两个标记特征点之间的间隔时间，计算得到心率的步骤，包括：

获取相邻两个标记特征点之间的间隔时间；

将所述间隔时间代入第二预设算法中，计算得到所述心率，其中，所述第二预设算法为：60/T＝S，T为所述间隔时间，S为所述心率。

进一步的，所述从各所述初始特征点中，筛选特征值不小于第一阈值并且维持不被超越的时间达到第一预设时间的若干个特征点作为标记特征点的步骤，包括：

根据各所述初始特征点的纵坐标，从各所述初始特征点中筛选出特征值不小于所述第一阈值的若干个二次特征点，所述特征值对应所述初始特征点纵坐标的值；

根据各所述二次特征点的横坐标，从各所述二次特征点中筛选出维持不被超越的时间达到第一预设时间的若干个特征点作为所述标记特征点，所述维持不被超越的时间对应当前所述二次特征点横坐标与下一个特征点横坐标之间的差值。

进一步的，所述获取心冲击信号变化曲线的步骤，包括：

通过微动传感器感测用户心冲击造成的振动信号；

根据所述振动信号的强度变化绘制得到所述心冲击信号变化曲线。

进一步的，所述根据相邻两个标记特征点之间的间隔时间，计算得到心率的步骤之后，包括：

判断所述心率是否超过第二阈值；

若所述心率超过第二阈值，则输出报警信息。

本申请还提供了一种心率检测装置，包括：

获取模块，用于获取心冲击信号变化曲线；

第一计算模块，用于计算所述心冲击信号变化曲线中各个波峰分别对应的初始特征点，所述初始特征点用于表征所述波峰的上升曲线和下降曲线的线长变化和一致性；

筛选模块，用于从各所述初始特征点中，筛选特征值不小于第一阈值并且维持不被超越的时间达到第一预设时间的若干个特征点作为标记特征点，其中，一个所述初始特征点对应一个所述特征值，所述特征值由所述上升曲线的线长和所述下降曲线的线长计算得到；

第二计算模块，用于根据相邻两个标记特征点之间的间隔时间，计算得到心率。

进一步的，所述第一计算模块，包括：

第一获取单元，用于获取所述波峰的上升曲线线长和下降曲线线长；

第一计算单元，用于将所述上升曲线线长和所述下降曲线线长代入第一预设算法中，计算得到所述初始特征点的纵坐标，其中，所述第一预设算法为L₁×L₂＝H，L₁为上升曲线线长，L₂为下降曲线线长，H为所述初始特征点的纵坐标；

第一选择单元，用于将所述心冲击信号变化曲线中，与所述波峰相邻的下一个波谷的横坐标作为所述初始特征点的横坐标；

第二选择单元，用于将所述横坐标和所述纵坐标对应的点作为所述初始特征点。

进一步的，所述第一获取单元，包括：

获取子单元，用于分别获取所述波峰的上升曲线的起点坐标和终点坐标；

计算子单元，用于根据所述起点坐标和所述终点坐标，计算得到所述上升曲线线长。

进一步的，所述第二计算模块，包括：

第二获取单元，用于获取相邻两个标记特征点之间的间隔时间；

第二计算单元，用于将所述间隔时间代入第二预设算法中，计算得到所述心率，其中，所述第二预设算法为：60/T＝S，T为所述间隔时间，S为所述心率。

进一步的，所述筛选模块，包括：

第一筛选单元，用于根据各所述初始特征点的纵坐标，从各所述初始特征点中筛选出特征值不小于所述第一阈值的若干个二次特征点，所述特征值对应所述初始特征点纵坐标的值；

第二筛选单元，用于根据各所述二次特征点的横坐标，从各所述二次特征点中筛选出维持不被超越的时间达到第一预设时间的若干个特征点作为所述标记特征点，所述维持不被超越的时间对应当前所述二次特征点横坐标与下一个特征点横坐标之间的差值。

进一步的，所述获取模块，包括：

感测单元，用于通过微动传感器感测用户心冲击造成的振动信号；

绘制单元，用于根据所述振动信号的强度变化绘制得到所述心冲击信号变化曲线。

进一步的，所述心率检测装置，还包括：

判断模块，用于判断所述心率是否超过第二阈值；

输出模块，用于若所述心率超过第二阈值，则输出报警信息。

本申请还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述方法的步骤。

本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的方法的步骤。

本申请中提供的心率检测方法、装置、计算机设备和可读存储介质，首先获取心冲击信号变化曲线，然后计算心冲击信号变化曲线中各个波峰分别对应的初始特征点，其中，初始特征点用于表征波峰的上升曲线和下降曲线的线长变化和一致性。接着，从各初始特征点中，筛选特征值不小于第一阈值并且维持不被超越的时间达到第一预设时间的若干个特征点作为标记特征点；最后根据相邻两个标记特征点之间的间隔时间，计算得到心率。在计算过程中，计算得到的特征点表征波峰的上升曲线和下降曲线的线长变化和一致性，相对于现有算法直接针对心冲击信号的峰值变化进行计算，特征点的幅度表现更加明显，更加具有标识性。并且，现有的算法都是针对“点提取”，而本申请则是针对“面提取”，显著提升了周期信号中特征位置的特异性，能够保证一次心跳只出现一次显著的特征位置，大幅度提高了从心冲击信号中获取心率的精准度。

附图说明

图1是本申请一实施例中心率检测方法的步骤示意图；

图2是本申请一实施例中心冲击信号和特征点变化图；

图3是本申请一实施例中心率检测装置的整体结构框图；

图4是本申请一实施例的计算机设备的结构示意框图。

本申请目的的实现、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

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

参照图1，本申请一实施例中提供了一种心率检测方法，包括：

S1:获取心冲击信号变化曲线；

S2:计算所述心冲击信号变化曲线中各个波峰分别对应的初始特征点，所述初始特征点用于表征所述波峰的上升曲线和下降曲线的线长变化和一致性；

S3:从各所述初始特征点中，筛选特征值不小于第一阈值并且维持不被超越的时间达到第一预设时间的若干个特征点作为标记特征点，其中，一个所述初始特征点对应一个所述特征值，所述特征值由所述上升曲线的线长和所述下降曲线的线长计算得到；

S4:根据相邻两个标记特征点之间的间隔时间，计算得到心率。

本实施例中，微动传感器或包裹微动传感器的包裹物贴附于人体心脏位置或心脏周边，可以感测人体心脏跳动时冲击微动传感器所产生的振动信号。终端设备根据微动传感器感测的振动信号随着时间的强度变化，绘制得到心冲击信号变化曲线。其中，心冲击信号为包络信号，具体表现为一系列按照周期性心动起伏变化的包络，具有多个波峰和波谷，参照图2，其中n1为心冲击信号变化曲线。终端设备分别计算心冲击信号变化曲线中各个波峰分别对应的初始特征点，用于表征波峰的上升曲线和下降曲线的线长变化和一致性。其中，上升曲线和下降曲线的一致性是指两线之间的长度差异，当两线长度和固定时，两线之间的线长差异越大，两线长的乘积，即初始特征点的特征值则越小。比如两线长度和为8，其中两线长度分别为3、5的乘积会小于两线长度分别为4、4的乘积。具体地，终端设备分别获取波峰的上升曲线线长和下降曲线线长，然后将上升曲线线长和下降曲线线长相乘，得到一个特征值，每个初始特征点对应有一个特征值，该特征值为初始特征点的纵坐标(即初始特征点的高度)。在心冲击信号变化曲线的图示中，每个波峰对应的初始特征点的横坐标为该波峰相邻的下个波谷的横坐标(即当前波峰的下降曲线的终点横坐标)。因此，终端设备可以直接使用当前波峰的相邻的下个波谷的横坐标作为初始特征点的横坐标。终端设备根据初始特征点的纵坐标和横坐标，得到初始特征点的在坐标系上的坐标，并将其与心冲击信号变化曲线标示在同一个坐标系上，以便更加直观的比对两者之间的关系，参照图2，其中，柱状信号图n2为各初始特征点连接后形成的变化曲线。终端设备从各个初始特征点中，筛选出若干个特征值不小于第一阈值并且维持不被超越的时间达到第一预设时间的特征点作为标记特征点，用于后续心冲击信号周期(即心率)的计算。其中，初始特征点的特征值对应本身的纵坐标，表征初始特征点的高度；维持不被超越的时间表征特征点的特征值在该时间段内不被后续的特征值所超越的维持时间(即在维持不被超越的时间所对应的这段时间内，该特征点的特征值不会被后续的特征值超越，保持最大)，维持不被超越的时间对应当前初始特征点的横坐标与下一个初始特征点的横坐标之间的差值。第一阈值为柱状信号通过积分计算得到，某个初始特征点对应的第一阈值为该点之前第二预设时间内的柱状信号积分得到的值，会随柱状信号高低变化自动适应；比如，初始特征点A所对应的第一阈值，为A初始特征点之前的1s内的柱状信号通过积分计算所得的值。不同体重的人、不同的睡姿和不同睡卧位置会产生巨大的信号差异，因此，各初始特征点对应的第一阈值采用该特征点之前的某段柱状信号积分计算所得，第一阈值能够随着柱状信号高低变化自动适应，从而更加符合实际应用，能够提高筛选标记特征点的准确度。第一预设时间与将要测试的心冲击信号周期的范围成负相关，也就是说第一预设时间的取值越大，测量范围越小，比如取0.333秒，此时心率的测量范围上限是180次/分(下限为30次/分)；如果取0.5秒，则测量上限是120次/分(下限为30次/分)。与现有技术相比，本实施的测量范围能够满足30BPM—180BPM，实现6倍频程的测量(现有技术的测量范围只有2—3倍频程)，具有更大的测量范围。第一预设时间的具体值由设计人员根据实际需要(比如使用者的年龄、身体状态等)进行设置，时间过长，则不能测量较高心率，时间过短，则在较慢心率是一个心动周期会出现2个甚至3个标记特征点，从而造成严重的计算偏差。终端设备在筛选出各个标记特征点之后，按照心冲击信号变化曲线的时间顺序，获取相邻两个标记特征点之间的间隔时间。然后将间隔时间代入第二预设算法中，从而计算得到心率。其中，第二预设算法为：60/T＝S，T为间隔时间，S为心率。本实施例中，在计算心率的过程中，终端设备根据波峰的上升曲线线长和下降曲线线长，计算得到的特征点表征波峰的上升曲线和下降曲线的线长变化和一致性，相对于现有算法直接针对心冲击信号的峰值变化进行计算，特征点的幅度表现更加明显，更加具有标识性。并且，现有的算法都是针对“点提取”，而本申请则是针对“面提取”，显著提升了周期信号中特征位置的特异性，能够保证一次心跳只出现一次显著的特征位置，大幅度提高了从心冲击信号中获取心率的精准度。

进一步的，所述计算所述心冲击信号变化曲线中各个波峰分别对应的初始特征点的步骤，包括：

S201:获取所述波峰的上升曲线线长和下降曲线线长；

S202:将所述上升曲线线长和所述下降曲线线长代入第一预设算法中，计算得到所述初始特征点的纵坐标，其中，所述第一预设算法为L₁×L₂＝H，L₁为上升曲线线长，L₂为下降曲线线长，H为所述初始特征点的纵坐标；

S203:将所述心冲击信号变化曲线中，与所述波峰相邻的下一个波谷的横坐标作为所述初始特征点的横坐标；

S204:将所述横坐标和所述纵坐标对应的点作为所述初始特征点。

本实施例中，终端设备分别获取波峰的上升曲线线长和下降曲线线长，其中，上升曲线和下降曲线的线长可以通过积分求解曲线的常规方式计算，也可以直接将上升曲线和下降曲线视为直线来计算线长。前者计算得到的线长精确度高于后者，但后者计算过程相较简单，两者之间的误差极小，并不会影响后续对特征点的计算。终端设备将上升曲线线长和下降曲线线长分别代入第一预设算法中，计算得到初始特征点的纵坐标，其中，第一预设算法为L₁×L₂＝H，L₁为上升曲线线长，L₂为下降曲线线长，H为初始特征点的纵坐标。在心冲击信号变化曲线的图示中，每个波峰对应的初始特征点的横坐标为该波峰相邻的下个波谷的横坐标(即当前波峰的下降曲线的终点横坐标)。因此，终端设备可以直接使用当前波峰的相邻的下个波谷的横坐标作为初始特征点的横坐标。终端设备将横坐标和纵坐标对应的点作为初始特征点，并将初始特征点按照时间顺序与心冲击信息变化曲线标示在同一坐标轴上，以便两者进行比对。

进一步的，所述获取所述波峰的上升曲线线长的步骤，包括：

S2011:分别获取所述波峰的上升曲线的起点坐标和终点坐标；

S2012:根据所述起点坐标和所述终点坐标，计算得到所述上升曲线线长。

本实施例中，终端设备将上升曲线近似看为直线，通过勾股定理进行线长的计算。具体地，终端设备将上升曲线作为一个直角三角形的斜边，分别获取上升曲线的起点坐标和终点坐标。终端设备根据终点横坐标与起点横坐标之间的差值，得到该直角三角形在横坐标轴方向上的线段长度，假设为第一直角边长度。接着，终端设备将终点纵坐标和起点纵坐标的绝对值之和，得到该直角三角形在纵坐标轴方向上的线段长度，假设为第二直角边长度。终端设备根据勾股定理，使用第一直角边长度和第二直角边长度，计算得到斜边的长度，即上升曲线线长。

同样的，波峰的下降曲线线长也可以用上述的方法计算得到，由于原理相同，在此不做详述。

进一步的，所述根据相邻两个标记特征点之间的间隔时间，计算得到心率的步骤，包括：

S401:获取相邻两个标记特征点之间的间隔时间；

S402:将所述间隔时间代入第二预设算法中，计算得到所述心率，其中，所述第二预设算法为：60/T＝S，T为所述间隔时间，S为所述心率。

本实施例中，终端设备在完成对标记特征点的获取后，根据在坐标轴上的标记顺序，分别获取相邻两个标记特征点之间的间隔时间。然后，终端设备将间隔时间代入第二预设算法中，计算得到心率的具体值。其中，第二预设算法为：60/T＝S，T为间隔时间，S为心率。比如间隔时间为0.5s，代入第二预设算法后，可以计算得到S为120，即当前测得的心率为120s/min。

进一步的，所述从各所述初始特征点中，筛选特征值不小于第一阈值并且维持不被超越的时间达到第一预设时间的若干个特征点作为标记特征点的步骤，包括：

S301:根据各所述初始特征点的纵坐标，从各所述初始特征点中筛选出特征值不小于所述第一阈值的若干个二次特征点，所述特征值对应所述初始特征点纵坐标的值；

S302:根据各所述二次特征点的横坐标，从各所述二次特征点中筛选出维持不被超越的时间达到第一预设时间的若干个特征点作为所述标记特征点，所述维持不被超越的时间对应当前所述二次特征点横坐标与下一个特征点横坐标之间的差值。

本实施例中，终端设备将各初始特征点标示在坐标轴上，其中，每个特征点的特征值对应特征点的纵坐标的值，而特征点的维持不被超越的时间则对应当前特征点横坐标与相邻下一个特征点横坐标之间的差值。因此，终端设备首先可以根据各个初始特征点的纵坐标的大小，从各初始特征点中筛选出特征值不小于第一阈值的各个特征点作为二次特征点。然后，再分别计算各个二次特征点的横坐标与下一个特征点横坐标之间的差值，从而得到各个二次特征点分别对应的维持不被超越的时间。终端设备分别将各个二次特征点的维持不被超越的时间与第一预设时间进行比对，从而筛选出维持不被超越的时间达到第一预设时间的若干个二次特征点作为标记特征点。

进一步的，所述获取心冲击信号变化曲线的步骤，包括：

S101:通过微动传感器感测用户心冲击造成的振动信号；

S102:根据所述振动信号的强度变化绘制得到所述心冲击信号变化曲线。

本实施例中，终端设备通过微动传感器感测用户心冲击造成的振动信号，其中，微动传感器可以直接贴附在人体心脏或心脏周边，也可以将微动传感器包裹在包裹物内，然后将包裹物设置在人体心脏或心脏附近。人体心脏跳动时会冲击微动传感器，从而生成振动信号并被微动传感器所感测。微动传感器所感测到的振动信号会随心冲击的强度变化而变化，当心冲击最强时，则振动信号的幅度最大，振动信号对应的曲线达到波峰；当心冲击强度减弱时，振动信号对应的曲线下滑。终端设备根据振动喜好的强度变化，在坐标轴上按照时间顺序进行绘制，从而可以得到心冲击信号变化曲线。

进一步的，所述根据相邻两个标记特征点之间的间隔时间，计算得到心率的步骤之后，包括：

S5:判断所述心率是否超过第二阈值；

S6:若所述心率超过第二阈值，则输出报警信息。

本实施例中，终端设备可以与报警设备建立连接关系，在计算得到用户的心率后，将心率与第二阈值进行比对。其中，第二阈值由医护人员根据用户的身体状态等因素进行对应设置，如果心率超出第二阈值，则说明用户的身体情况可能出现危险情况，需尽快进行救治。终端设备如果监测到心率大于第二阈值，则通过报警设备输出报警信息，比如发出报警铃声等方式，以便及时对用户进行救治。

本实施例提供的心率检测方法，首先获取心冲击信号变化曲线，然后计算心冲击信号变化曲线中各个波峰分别对应的初始特征点，其中，初始特征点用于表征波峰的上升曲线和下降曲线的线长变化和一致性。接着，从各初始特征点中，筛选特征值不小于第一阈值并且维持不被超越的时间达到第一预设时间的若干个特征点作为标记特征点；最后根据相邻两个标记特征点之间的间隔时间，计算得到心率。在计算过程中，计算得到的特征点表征波峰的上升曲线和下降曲线的线长变化和一致性，相对于现有算法直接针对心冲击信号的峰值变化进行计算，特征点的幅度表现更加明显，更加具有标识性。并且，现有的算法都是针对“点提取”，而本申请则是针对“面提取”，显著提升了周期信号中特征位置的特异性，能够保证一次心跳只出现一次显著的特征位置，大幅度提高了从心冲击信号中获取心率的精准度。

参照图2，本申请一实施例中还提供了一种心率检测装置，包括：

获取模块1，用于获取心冲击信号变化曲线；

第一计算模块2，用于计算所述心冲击信号变化曲线中各个波峰分别对应的初始特征点，所述初始特征点用于表征所述波峰的上升曲线和下降曲线的线长变化和一致性；

筛选模块3，用于从各所述初始特征点中，筛选特征值不小于第一阈值并且维持不被超越的时间达到第一预设时间的若干个特征点作为标记特征点，其中，一个所述初始特征点对应一个所述特征值，所述特征值由所述上升曲线的线长和所述下降曲线的线长计算得到；

第二计算模块4，用于根据相邻两个标记特征点之间的间隔时间，计算得到心率。

本实施例中，微动传感器或包裹微动传感器的包裹物贴附于人体心脏位置或心脏周边，可以感测人体心脏跳动时冲击微动传感器所产生的振动信号。终端设备根据微动传感器感测的振动信号随着时间的强度变化，绘制得到心冲击信号变化曲线。其中，心冲击信号为包络信号，具体表现为一系列按照周期性心动起伏变化的包络，具有多个波峰和波谷。终端设备分别计算心冲击信号变化曲线中各个波峰分别对应的初始特征点，用于表征波峰的上升曲线和下降曲线的线长变化和一致性。其中，上升曲线和下降曲线的一致性是指两线之间的长度差异，当两线长度和固定时，两线之间的线长差异越大，两线长的乘积，即初始特征点的特征值则越小。比如两线长度和为8，其中两线长度分别为3、5的乘积会小于两线长度分别为4、4的乘积。具体地，终端设备分别获取波峰的上升曲线线长和下降曲线线长，然后将上升曲线线长和下降曲线线长相乘，得到一个特征值，该特征值为初始特征点的纵坐标(即初始特征点的高度)。在心冲击信号变化曲线的图示中，每个波峰对应的初始特征点的横坐标为该波峰相邻的下个波谷的横坐标(即当前波峰的下降曲线的终点横坐标)。因此，终端设备可以直接使用当前波峰的相邻的下个波谷的横坐标作为初始特征点的横坐标。终端设备根据初始特征点的纵坐标和横坐标，得到初始特征点的在坐标系上的坐标，并将其与心冲击信号变化曲线标示在同一个坐标系上，以便更加直观的比对两者之间的关系。参照图2，其中，柱状信号图n2为各初始特征点连接后形成的变化曲线。终端设备从各个初始特征点中，筛选出若干个特征值不小于第一阈值并且维持不被超越的时间达到第一预设时间的特征点作为标记特征点，用于后续心冲击信号周期(即心率)的计算。其中，初始特征点的特征值对应本身的纵坐标，表征初始特征点的高度；维持不被超越的时间表征特征点的特征值在该时间段内不被后续的特征值所超越的维持时间(即在维持不被超越的时间所对应的这段时间内，该特征点的特征值不会被后续的特征值超越，保持最大)，维持不被超越的时间对应当前初始特征点的横坐标与下一个初始特征点的横坐标之间的差值。第一阈值为柱状信号通过积分计算得到，某个初始特征点对应的第一阈值为该点之前第二预设时间内的柱状信号积分得到的值，会随信号高低变化自动适应；比如，初始特征点A所对应的第一阈值，为A初始特征点之前的1s内的柱状信号通过积分计算所得的值。不同体重的人、不同的睡姿和不同睡卧位置会产生巨大的信号差异，因此，各初始特征点对应的第一阈值采用该特征点之前的某段柱状信号积分计算所得，第一阈值能够随着柱状信号高低变化自动适应，从而更加符合实际应用，能够提高筛选标记特征点的准确度。第一预设时间与将要测试的心冲击信号周期的范围成负相关，也就是说第一预设时间的取值越大，测量范围越小，比如取0.333秒，此时心率的测量范围上限是180次/分(下限为30次/分)；如果取0.5秒，则测量上限是120次/分(下限为30次/分)。与现有技术相比，本实施的测量范围能够满足30BPM—180BPM，实现6倍频程的测量(现有技术的测量范围只有2—3倍频程)，具有更大的测量范围。第一预设时间的具体值由设计人员根据实际需要(比如使用者的年龄、身体状态等)进行设置，时间过长，则不能测量较高心率，时间过短，则在较慢心率是一个心动周期会出现2个甚至3个标记特征点，从而造成严重的计算偏差。终端设备在筛选出各个标记特征点之后，按照心冲击信号变化曲线的时间顺序，获取相邻两个标记特征点之间的间隔时间。然后将间隔时间代入第二预设算法中，从而计算得到心率。其中，第二预设算法为：60/T＝S，T为间隔时间，S为心率。本实施例中，在计算心率的过程中，终端设备根据波峰的上升曲线线长和下降曲线线长，计算得到的特征点表征波峰的上升曲线和下降曲线的线长变化和一致性，相对于现有算法直接针对心冲击信号的峰值变化进行计算，特征点的幅度表现更加明显，更加具有标识性。并且，现有的算法都是针对“点提取”，而本申请则是针对“面提取”，显著提升了周期信号中特征位置的特异性，能够保证一次心跳只出现一次显著的特征位置，大幅度提高了从心冲击信号中获取心率的精准度。

进一步的，所述第一计算模块2，包括：

第一获取单元，用于获取所述波峰的上升曲线线长和下降曲线线长；

第一计算单元，用于将所述上升曲线线长和所述下降曲线线长代入第一预设算法中，计算得到所述初始特征点的纵坐标，其中，所述第一预设算法为L₁×L₂＝H，L₁为上升曲线线长，L₂为下降曲线线长，H为所述初始特征点的纵坐标；

第一选择单元，用于将所述心冲击信号变化曲线中，与所述波峰相邻的下一个波谷的横坐标作为所述初始特征点的横坐标；

第二选择单元，用于将所述横坐标和所述纵坐标对应的点作为所述初始特征点。

本实施例中，终端设备分别获取波峰的上升曲线线长和下降曲线线长，其中，上升曲线和下降曲线的线长可以通过积分求解曲线的常规方式计算，也可以直接将上升曲线和下降曲线视为直线来计算线长。前者计算得到的线长精确度高于后者，但后者计算过程相较简单，两者之间的误差极小，并不会影响后续对特征点的计算。终端设备将上升曲线线长和下降曲线线长分别代入第一预设算法中，计算得到初始特征点的纵坐标，其中，第一预设算法为L₁×L₂＝H，L₁为上升曲线线长，L₂为下降曲线线长，H为初始特征点的纵坐标。在心冲击信号变化曲线的图示中，每个波峰对应的初始特征点的横坐标为该波峰相邻的下个波谷的横坐标(即当前波峰的下降曲线的终点横坐标)。因此，终端设备可以直接使用当前波峰的相邻的下个波谷的横坐标作为初始特征点的横坐标。终端设备将横坐标和纵坐标对应的点作为初始特征点，并将初始特征点按照时间顺序与心冲击信息变化曲线标示在同一坐标轴上，以便两者进行比对。

进一步的，所述第一获取单元，包括：

获取子单元，用于分别获取所述波峰的上升曲线的起点坐标和终点坐标；

计算子单元，用于根据所述起点坐标和所述终点坐标，计算得到所述上升曲线线长。

本实施例中，终端设备将上升曲线近似看为直线，通过勾股定理进行线长的计算。具体地，终端设备将上升曲线作为一个直角三角形的斜边，分别获取上升曲线的起点坐标和终点坐标。终端设备根据终点横坐标与起点横坐标之间的差值，得到该直角三角形在横坐标轴方向上的线段长度，假设为第一直角边长度。接着，终端设备将终点纵坐标和起点纵坐标的绝对值之和，得到该直角三角形在纵坐标轴方向上的线段长度，假设为第二直角边长度。终端设备根据勾股定理，使用第一直角边长度和第二直角边长度，计算得到斜边的长度，即上升曲线线长。

同样的，波峰的下降曲线线长也可以用上述的方法计算得到，由于原理相同，在此不做详述。

进一步的，所述第二计算模块4，包括：

第二获取单元，用于获取相邻两个标记特征点之间的间隔时间；

第二计算单元，用于将所述间隔时间代入第二预设算法中，计算得到所述心率，其中，所述第二预设算法为：60/T＝S，T为所述间隔时间，S为所述心率。

本实施例中，终端设备在完成对标记特征点的获取后，根据在坐标轴上的标记顺序，分别获取相邻两个标记特征点之间的间隔时间。然后，终端设备将间隔时间代入第二预设算法中，计算得到心率的具体值。其中，第二预设算法为：60/T＝S，T为间隔时间，S为心率。比如间隔时间为0.5s，代入第二预设算法后，可以计算得到S为120，即当前测得的心率为120s/min。

进一步的，所述筛选模块3，包括：

第一筛选单元，用于根据各所述初始特征点的纵坐标，从各所述初始特征点中筛选出特征值不小于所述第一阈值的若干个二次特征点，所述特征值对应所述初始特征点纵坐标的值；

第二筛选单元，用于根据各所述二次特征点的横坐标，从各所述二次特征点中筛选出维持不被超越的时间达到第一预设时间的若干个特征点作为所述标记特征点，所述维持不被超越的时间对应当前所述二次特征点横坐标与下一个特征点横坐标之间的差值。

本实施例中，终端设备将各初始特征点标示在坐标轴上，其中，每个特征点的特征值对应特征点的纵坐标的值，而特征点的维持不被超越的时间则对应当前特征点横坐标与相邻下一个特征点横坐标之间的差值。因此，终端设备首先可以根据各个初始特征点的纵坐标的大小，从各初始特征点中筛选出特征值不小于第一阈值的各个特征点作为二次特征点。然后，再分别计算各个二次特征点的横坐标与下一个特征点横坐标之间的差值，从而得到各个二次特征点分别对应的维持不被超越的时间。终端设备分别将各个二次特征点的维持不被超越的时间与第一预设时间进行比对，从而筛选出维持不被超越的时间达到第一预设时间的若干个二次特征点作为标记特征点。

进一步的，所述获取模块1，包括：

感测单元，用于通过微动传感器感测用户心冲击造成的振动信号；

绘制单元，用于根据所述振动信号的强度变化绘制得到所述心冲击信号变化曲线。

本实施例中，终端设备通过微动传感器感测用户心冲击造成的振动信号，其中，微动传感器可以直接贴附在人体心脏或心脏周边，也可以将微动传感器包裹在包裹物内，然后将包裹物设置在人体心脏或心脏附近。人体心脏跳动时会冲击微动传感器，从而生成振动信号并被微动传感器所感测。微动传感器所感测到的振动信号会随心冲击的强度变化而变化，当心冲击最强时，则振动信号的幅度最大，振动信号对应的曲线达到波峰；当心冲击强度减弱时，振动信号对应的曲线下滑。终端设备根据振动喜好的强度变化，在坐标轴上按照时间顺序进行绘制，从而可以得到心冲击信号变化曲线。

进一步的，所述心率检测装置，还包括：

判断模块5，用于判断所述心率是否超过第二阈值；

输出模块6，用于若所述心率超过第二阈值，则输出报警信息。

本实施例中，终端设备可以与报警设备建立连接关系，在计算得到用户的心率后，将心率与第二阈值进行比对。其中，第二阈值由医护人员根据用户的身体状态等因素进行对应设置，如果心率超出第二阈值，则说明用户的身体情况可能出现危险情况，需尽快进行救治。终端设备如果监测到心率大于第二阈值，则通过报警设备输出报警信息，比如发出报警铃声等方式，以便及时对用户进行救治。

本实施例提供的心率检测装置，首先获取心冲击信号变化曲线，然后计算心冲击信号变化曲线中各个波峰分别对应的初始特征点，其中，初始特征点用于表征波峰的上升曲线和下降曲线的线长变化和一致性。接着，从各初始特征点中，筛选特征值不小于第一阈值并且维持不被超越的时间达到第一预设时间的若干个特征点作为标记特征点；最后根据相邻两个标记特征点之间的间隔时间，计算得到心率。在计算过程中，计算得到的特征点表征波峰的上升曲线和下降曲线的线长变化和一致性，相对于现有算法直接针对心冲击信号的峰值变化进行计算，特征点的幅度表现更加明显，更加具有标识性。并且，现有的算法都是针对“点提取”，而本申请则是针对“面提取”，显著提升了周期信号中特征位置的特异性，能够保证一次心跳只出现一次显著的特征位置，大幅度提高了从心冲击信号中获取心率的精准度。

参照图3，本申请实施例中还提供一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构可以如图3所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设计的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储第一预设时间等数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种心率检测方法。

上述处理器执行上述心率检测方法的步骤：

S1:获取心冲击信号变化曲线；

S2:计算所述心冲击信号变化曲线中各个波峰分别对应的初始特征点，所述初始特征点用于表征所述波峰的上升曲线和下降曲线的线长变化和一致性；

S3:从各所述初始特征点中，筛选特征值不小于第一阈值并且维持不被超越的时间达到第一预设时间的若干个特征点作为标记特征点，其中，一个所述初始特征点对应一个所述特征值，所述特征值由所述上升曲线的线长和所述下降曲线的线长计算得到；

S4:根据相邻两个标记特征点之间的间隔时间，计算得到心率。

进一步的，所述计算所述心冲击信号变化曲线中各个波峰分别对应的初始特征点的步骤，包括：

S201:获取所述波峰的上升曲线线长和下降曲线线长；

S202:将所述上升曲线线长和所述下降曲线线长代入第一预设算法中，计算得到所述初始特征点的纵坐标，其中，所述第一预设算法为L₁×L₂＝H，L₁为上升曲线线长，L₂为下降曲线线长，H为所述初始特征点的纵坐标；

S203:将所述心冲击信号变化曲线中，与所述波峰相邻的下一个波谷的横坐标作为所述初始特征点的横坐标；

S204:将所述横坐标和所述纵坐标对应的点作为所述初始特征点。

进一步的，所述获取所述波峰的上升曲线线长的步骤，包括：

S2011:分别获取所述波峰的上升曲线的起点坐标和终点坐标；

S2012:根据所述起点坐标和所述终点坐标，计算得到所述上升曲线线长。

进一步的，所述根据相邻两个标记特征点之间的间隔时间，计算得到心率的步骤，包括：

S401:获取相邻两个标记特征点之间的间隔时间；

S402:将所述间隔时间代入第二预设算法中，计算得到所述心率，其中，所述第二预设算法为：60/T＝S，T为所述间隔时间，S为所述心率。

进一步的，所述从各所述初始特征点中，筛选特征值不小于第一阈值并且维持不被超越的时间达到第一预设时间的若干个特征点作为标记特征点的步骤，包括：

S301:根据各所述初始特征点的纵坐标，从各所述初始特征点中筛选出特征值不小于所述第一阈值的若干个二次特征点，所述特征值对应所述初始特征点纵坐标的值；

S302:根据各所述二次特征点的横坐标，从各所述二次特征点中筛选出维持不被超越的时间达到第一预设时间的若干个特征点作为所述标记特征点，所述维持不被超越的时间对应当前所述二次特征点横坐标与下一个特征点横坐标之间的差值。

进一步的，所述获取心冲击信号变化曲线的步骤，包括：

S101:通过微动传感器感测用户心冲击造成的振动信号；

S102:根据所述振动信号的强度变化绘制得到所述心冲击信号变化曲线。

进一步的，所述根据相邻两个标记特征点之间的间隔时间，计算得到心率的步骤之后，包括：

S5:判断所述心率是否超过第二阈值；

S6:若所述心率超过第二阈值，则输出报警信息。

本申请一实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现一种心率检测方法，具体为：

S1:获取心冲击信号变化曲线；

S2:计算所述心冲击信号变化曲线中各个波峰分别对应的初始特征点，所述初始特征点用于表征所述波峰的上升曲线和下降曲线的线长变化和一致性；

S3:从各所述初始特征点中，筛选特征值不小于第一阈值并且维持不被超越的时间达到第一预设时间的若干个特征点作为标记特征点，其中，一个所述初始特征点对应一个所述特征值，所述特征值由所述上升曲线的线长和所述下降曲线的线长计算得到；

S4:根据相邻两个标记特征点之间的间隔时间，计算得到心率。

进一步的，所述计算所述心冲击信号变化曲线中各个波峰分别对应的初始特征点的步骤，包括：

S201:获取所述波峰的上升曲线线长和下降曲线线长；

S202:将所述上升曲线线长和所述下降曲线线长代入第一预设算法中，计算得到所述初始特征点的纵坐标，其中，所述第一预设算法为L₁×L₂＝H，L₁为上升曲线线长，L₂为下降曲线线长，H为所述初始特征点的纵坐标；

S203:将所述心冲击信号变化曲线中，与所述波峰相邻的下一个波谷的横坐标作为所述初始特征点的横坐标；

S204:将所述横坐标和所述纵坐标对应的点作为所述初始特征点。

进一步的，所述获取所述波峰的上升曲线线长的步骤，包括：

S2011:分别获取所述波峰的上升曲线的起点坐标和终点坐标；

S2012:根据所述起点坐标和所述终点坐标，计算得到所述上升曲线线长。

进一步的，所述根据相邻两个标记特征点之间的间隔时间，计算得到心率的步骤，包括：

S401:获取相邻两个标记特征点之间的间隔时间；

S402:将所述间隔时间代入第二预设算法中，计算得到所述心率，其中，所述第二预设算法为：60/T＝S，T为所述间隔时间，S为所述心率。

进一步的，所述从各所述初始特征点中，筛选特征值不小于第一阈值并且维持不被超越的时间达到第一预设时间的若干个特征点作为标记特征点的步骤，包括：

S301:根据各所述初始特征点的纵坐标，从各所述初始特征点中筛选出特征值不小于所述第一阈值的若干个二次特征点，所述特征值对应所述初始特征点纵坐标的值；

S302:根据各所述二次特征点的横坐标，从各所述二次特征点中筛选出维持不被超越的时间达到第一预设时间的若干个特征点作为所述标记特征点，所述维持不被超越的时间对应当前所述二次特征点横坐标与下一个特征点横坐标之间的差值。

进一步的，所述获取心冲击信号变化曲线的步骤，包括：

S101:通过微动传感器感测用户心冲击造成的振动信号；

S102:根据所述振动信号的强度变化绘制得到所述心冲击信号变化曲线。

进一步的，所述根据相邻两个标记特征点之间的间隔时间，计算得到心率的步骤之后，包括：

S5:判断所述心率是否超过第二阈值；

S6:若所述心率超过第二阈值，则输出报警信息。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储与一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的和实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可以包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM通过多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双速据率SDRAM(SSRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其它变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请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它相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种心率检测方法，其特征在于，包括：

获取心冲击信号变化曲线；

计算所述心冲击信号变化曲线中各个波峰分别对应的初始特征点，所述初始特征点用于表征所述波峰的上升曲线和下降曲线的线长变化和一致性；

从各所述初始特征点中，筛选特征值不小于第一阈值并且维持不被超越的时间达到第一预设时间的若干个特征点作为标记特征点，其中，一个所述初始特征点对应一个所述特征值，所述特征值由所述上升曲线的线长和所述下降曲线的线长计算得到；

根据相邻两个标记特征点之间的间隔时间，计算得到心率。

2.根据权利要求1所述的心率检测方法，其特征在于，所述计算所述心冲击信号变化曲线中各个波峰分别对应的初始特征点的步骤，包括：

获取所述波峰的上升曲线线长和下降曲线线长；

将所述上升曲线线长和所述下降曲线线长代入第一预设算法中，计算得到所述初始特征点的纵坐标，其中，所述第一预设算法为L₁×L₂＝H，L₁为上升曲线线长，L₂为下降曲线线长，H为所述初始特征点的纵坐标；

将所述心冲击信号变化曲线中，与所述波峰相邻的下一个波谷的横坐标作为所述初始特征点的横坐标；

将所述横坐标和所述纵坐标对应的点作为所述初始特征点。

3.根据权利要求2所述的心率检测方法，其特征在于，所述获取所述波峰的上升曲线线长的步骤，包括：

分别获取所述波峰的上升曲线的起点坐标和终点坐标；

根据所述起点坐标和所述终点坐标，计算得到所述上升曲线线长。

4.根据权利要求1所述的心率检测方法，其特征在于，所述根据相邻两个标记特征点之间的间隔时间，计算得到心率的步骤，包括：

获取相邻两个标记特征点之间的间隔时间；

将所述间隔时间代入第二预设算法中，计算得到所述心率，其中，所述第二预设算法为：60/T＝S，T为所述间隔时间，S为所述心率。

5.根据权利要求1所述的心率检测方法，其特征在于，所述从各所述初始特征点中，筛选特征值不小于第一阈值并且维持不被超越的时间达到第一预设时间的若干个特征点作为标记特征点的步骤，包括：

根据各所述初始特征点的纵坐标，从各所述初始特征点中筛选出特征值不小于所述第一阈值的若干个二次特征点；

根据各所述二次特征点的横坐标，从各所述二次特征点中筛选出维持不被超越的时间达到第一预设时间的若干个特征点作为所述标记特征点，所述维持不被超越的时间对应当前所述二次特征点横坐标与下一个特征点横坐标之间的差值。

6.根据权利要求1所述的心率检测方法，其特征在于，所述获取心冲击信号变化曲线的步骤，包括：

通过微动传感器感测用户心冲击造成的振动信号；

根据所述振动信号的强度变化绘制得到所述心冲击信号变化曲线。

7.根据权利要求1所述的心率检测方法，其特征在于，所述根据相邻两个标记特征点之间的间隔时间，计算得到心率的步骤之后，包括：

判断所述心率是否超过第二阈值；

若所述心率超过第二阈值，则输出报警信息。

8.一种心率检测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取心冲击信号变化曲线；

第一计算模块，用于计算所述心冲击信号变化曲线中各个波峰分别对应的初始特征点，所述初始特征点用于表征所述波峰的上升曲线和下降曲线的线长变化和一致性；

筛选模块，用于从各所述初始特征点中，筛选特征值不小于第一阈值并且维持不被超越的时间达到第一预设时间的若干个特征点作为标记特征点，其中，一个所述初始特征点对应一个所述特征值，所述特征值由所述上升曲线的线长和所述下降曲线的线长计算得到；

第二计算模块，用于根据相邻两个标记特征点之间的间隔时间，计算得到心率。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

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，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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