CN112423657A - 训练指导中的心搏量测量 - Google Patents

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Abstract

本文档公开了一种用于结合体育锻炼提供训练指导的计算机实现的方法，该方法包括：通过使用心脏活动传感器，在体育锻炼期间测量用户的心脏活动；通过使用生物阻抗测量传感器，在体育锻炼期间测量用户的生物阻抗；由处理电路系统通过使用测得的心脏活动与用户的心动周期同步地根据生物阻抗计算心搏量；由处理电路系统通过至少使用计算出的心搏量来计算训练强度；由处理电路系统将训练强度与至少一个阈值进行比较，并基于所述比较输出至少一个训练指导指令。

Description

训练指导中的心搏量测量
技术领域
本发明涉及生理或生物特征测量的领域，尤其涉及通过使用生物阻抗测量来测量心搏量。
背景技术
用于测量生物阻抗的典型配置包括一次性使用以与皮肤接触的测量电极的集合，用于测量来自一个或多个电极的生物阻抗的测量电路系统，以及用于处理测量数据的处理电路系统。还可以提供用于以有线或无线方式传送经处理的测量数据的通信电路系统。生物阻抗测量使得能够从执行体育锻炼的用户检测各种生理特点。
发明内容
本发明由独立权利要求的主题限定。
实施例在从属权利要求中限定。
附图说明
在下文中，将参考所附附图借助于优选实施例来更详细地描述本发明，其中
图1图示了根据实施例的包括测量电路系统的衣服；
图2是测量电路系统的实施例；
图3图示了根据本发明实施例的用于提供训练指导的过程；
图4图示了基于心搏量的训练强度区域的实施例；
图5图示了用于切换衣服的一个或多个电极的模式的布置的实施例；
图6图示了根据本发明实施例的用于配置衣服的电极的操作的过程的流程图；
图7图示了用于在锻炼期间累积基于心搏量的训练强度的实施例；
图8图示了锻炼期间的心搏量和心率的特点；
图9图示了根据本发明实施例的用于调整间歇锻炼的休息时段的持续时间的过程；
图10图示了根据本发明实施例的用于调整间歇锻炼的工作时段的持续时间的过程；
图11图示了当采用图9和图10的过程时在体育锻炼期间进行指导的示例；
图12图示了根据本发明实施例的用于在锻炼期间监视用户疲劳水平的过程。
图13和图14图示了可附接到图1的衣服上的可分离测量电路系统的一些实施例；
图15图示了根据本发明实施例的用于在锻炼期间监视用户的脱水状态的过程；
图16图示了用于在没有可用的心搏量测量数据时估计心搏量的过程；
图17图示了用于基于测得的心搏量来估计表现指数的过程；
图18图示了根据本发明实施例的装置的框图；以及
图19和图20图示了根据一些实施例的与基于心搏量的有氧阈值和无氧阈值的计算相关的曲线图。
具体实施方式
以下实施例是例示。虽然说明书可以在文本的几个位置引用“一”、“一个”或“一些”实施例，但这并不一定意味着每处引用都指向相同的(一个或多个)实施例，或者特定特征仅适用于单个实施例。不同实施例的单个特征也可以组合以提供其它实施例。
图1图示了由柔性材料制成的衣服100的实施例。衣服包括：在第一位置处集成到衣服中的第一测量电极120、在与第一位置不同的第二位置处集成到衣服中的第二测量电极122，以及测量电路系统114，测量电路系统114被配置为通过使用第一测量电极和第二电极来测量生物阻抗并传输测得的生物阻抗，并且通过使用第一测量电极和第二电极中的至少一个或另一个电极来测量心电图(ECG)，其中衣服是上身衣服，其中第一测量电极部署在心脏水平之上并且第二测量电极部署在心脏水平之下。
在实施例中，衣服是衬衫、背心或吊带。衣服同样可以是胸罩或任何其它设计为底层以接触人110(用户)的皮肤的衣服。衣服可由以下材料中的一种或多种制成：尼龙、聚酰胺、弹性纤维、聚酯、棉和羊毛。
在图1的实施例中，当用户110穿着衣服时，第一测量电极120部署在心脏水平之上，而第二测量电极122部署在心脏水平之下。测量电路系统114可以设置在衣服中任意位置处的外壳中，并且信号线116、118可以将测量电极120、122连接到测量电路系统114。信号线可以集成到衣服中。
现在让我们参考图示装置的实施例的图2来更详细地描述测量电路系统114的结构。该装置可以包括至少一个处理器204和至少一个存储器220，该至少一个存储器220存储计算机程序228，该计算机程序228包括将至少一个处理器配置为执行本文描述的实施例的程序指令。该装置还可以包括用户接口214，该用户接口214至少包括显示设备和用户输入设备。
生物阻抗测量可以通过将信号馈送电极210布置在衣服中并且进一步将测量电极212布置在衣服中来执行。测量电极212可以包括电极120、122。测量电路系统114可以被配置为例如按以下方式控制信号馈送和测量。一个或多个处理器204可以控制电流发生器202以将电流输出到馈送电极210。电流发生器202可以是信号合成器，其能够输出各种频率的交流电流。生物阻抗测量可以被用于估计身体成分，并且为此可以输出多个频率。
当电流发生器向身体输出电流时，处理器204可以将电压测量电路系统206配置为测量测量电极212之间的电压并从测量电极获取电压测量数据。然后，可以根据众所周知的公式Z＝U/I，将测得的电压U和施加的电流I的知识用于计算生物阻抗Z。
测量电路系统114还可以包括或可以访问至少一个存储器220。存储器220可以存储计算机程序代码，该计算机程序代码包括可以由(一个或多个)处理器204读取和执行并且配置(一个或多个)处理器的上述操作的指令。存储器220还可以存储配置数据库224，该配置数据库224限定用于(一个或多个)处理器的参数，例如，用于电流馈送控制的参数。
该装置还可以包括通信电路系统，该通信电路系统被配置为将由测量电路系统获取的测量数据传输到外部设备，诸如智能电话或腕式计算机。外部设备可以是被配置为监视用户执行的体育锻炼的训练计算机。通信电路系统可以是支持无线通信协议的无线通信电路系统，无线通信协议诸如是ANT、ANT+或
Figure BDA0002893766070000041
(例如Bluetooth
Figure BDA0002893766070000042
)。
根据测得的生物阻抗可以计算其它生理特点，例如心搏量。专利公开US 2002/0193689公开了一种通过使用生物阻抗和ECG来计算心搏量的方法，并且在一些实施例中，处理器204可以采用这种方法。
在图1的实施例中，电极120、122既可以用作通过其施加电流的馈送电极，又可以用作电压测量电极。可以应用切换机构，其在电流馈送和电压测量之间切换电极120、122的功能。切换机构可以执行时分复用，在处理器204的控制下取决于电极120、122的期望功能而将电极连接到电流发生器202或者电压测量电路系统。
在另外的实施例中，电极120和122中的一个或多个还被配置为测量ECG。在这种情况下，切换机构还可以控制电极切换到差分放大器，该差分放大器在ECG测量中用作前端。
上述测量配置可以在以下实施例中用于监视用户100执行的体育锻炼。图3图示了用于提供与体育锻炼相关的训练指导的过程。该过程可以由训练计算机执行。参考图3，该过程包括：通过使用心脏活动传感器来测量(方框300)在体育锻炼期间用户的心脏活动；通过使用生物阻抗测量传感器来测量(方框300)在体育锻炼期间用户的生物阻抗；由处理电路系统通过使用测得的心脏活动来与用户的心动周期同步地根据生物阻抗计算(方框302)心搏量；由处理电路系统通过至少使用计算出的心搏量来计算(方框304)体育锻炼或体育锻炼的一部分的训练强度；以及由处理电路系统将训练强度与至少一个阈值进行比较(方框306和308)，并基于该比较输出(方框310)至少一个训练指导指令。
与根据心率确定训练强度的常规技术相比，通过使用心搏量来计算训练强度有几个优点。心率不能显示出心动输出和用户的努力水平的完整图景。例如，这会导致训练负荷或能量消耗估计不准确。心率是次优测量的典型示例是高强度间歇训练(HIIT)或力量训练。在完成高强度的工作时段之后，心率下降相对快。这导致估计出锻炼的轻度训练效果，虽然用户的肌肉变得精疲力尽。心搏量表现有所不同，并且与组织饱和指数的相关性比心率更好。组织饱和指数是血液中氧合血红蛋白的测量，并且可以被认为表示真正的训练强度。在心率达到其最大值之后，心搏量也可增加。这意味着，通过使用心搏量来估计训练强度使得能在心率饱和时量化训练强度。因而，通过使用心搏量来计算训练强度在估计运动期间和/或之后的训练强度方面提供了更好的准确度。
在实施例中，训练强度是根据心搏量来计算的。
在实施例中，处理电路系统根据测得的心脏活动计算心率，并根据由计算出的心搏量(SV)和心率(HR)的乘积定义的心动输出(CO)来计算训练强度：
CO(n)＝SV(n)×HR(n)
其中n表示时间/样本索引。如上所述，可以同步地计算生物阻抗和心脏活动。因此可以从具有相同的一个或多个时间索引的样本或样本集计算CO。
在实施例中，处理电路系统根据测得的心脏活动来计算心率，并进一步根据由计算出的心搏量、心率和常数因子的乘积定义的氧气摄入量(VO2)来计算训练强度：
VO2(n)＝SV(n)×HR(n)×avdiff
其中avdiff表示动静脉氧差。avdiff是随着血液在体内循环，多少氧气从毛细血管中的血液被去除的指示。换言之，它可以被定义为主动脉与静脉之间的氧气含量净差，以每升血液中的氧气升数表示。对于处理电路系统，这个因子可以被认为是常数。它可以是特定于用户的预定义的参数。
在实施例中，处理电路系统根据测得的心脏活动来计算心率，并且还根据由计算出的心搏量、心率、因子avdiff和与用户相关的预定参数的乘积定义的能量消耗(EE)来计算训练强度：
EE(n)＝SV(n)×HR(n)×avdiff×oec
其中oec是氧能量系数，其表示用户将氧气转化为能量的能力，例如每升氧气5千卡路里。EE可以是时刻n的瞬时能量消耗。
在方框304中可以使用上述训练强度测量结果中的任何一个或组合。它们都是基于心搏量的训练强度度量。
在实施例中，处理电路系统可以通过使用心搏量作为训练强度的因子来利用被映射到不同训练强度范围的训练强度区。在这个实施例中，处理电路系统可以基于心搏量来确定多个训练强度区，其中每个训练强度区的范围被映射到心搏量值的唯一范围。此后，处理电路系统可以通过将训练强度与至少一个训练强度区进行比较来执行方框306和308中的所述比较。在这个实施例中，至少一个阈值可以包括至少一个训练强度区的至少一个极限。
可以针对上述任何一个训练强度测量(例如，SV、CO、VO2或EE)来创建训练强度区。它们全都基于心搏量，因此比例如心率区更好地表示训练强度和训练效果。例如，将基于心搏量的训练强度区与心率区区分开的另一个特征是，处理电路系统可以通过使用与这些区所基于的因子(例如，心搏量)不同的因子向用户指示这些区。可以将区的范围映射到SV、CO、VO2或EE的值，但是可以通过使用口头定义或通过最大值的百分比向用户指示训练强度区，如图4的中间列所示。照此，心搏量或心动输出可以不向普通用户说明，因此，使用更多说明性区定义可达到改善训练指导的目的。
图4图示了基于SV的训练强度区的一组示例。每个区可以与所选择的训练强度测量的唯一范围相关联。可以就选择的基于心搏量的训练强度测量来选择区的范围，使得满足图4中描述的训练效果(最右边的列)和相关联的训练强度(中间列)。中间列中的相对训练强度范围是示例，并且可以应用不同的范围。
现在让我们描述用于确定训练强度区的范围中的至少一些范围的实施例。在这个实施例中，处理电路系统可以被配置为执行包括以下的过程：确定训练强度范围内用户的乳酸阈值；基于乳酸阈值，确定训练强度范围内用户的有氧阈值和无氧阈值；测量有氧阈值和/或无氧阈值处的心搏量；以及使用测得的有氧阈值和无氧阈值处的心搏量作为至少一个阈值，例如基于心搏量的训练强度区的极限。
在实施例中，接收乳酸阈值作为输入，例如，手动输入或作为与用户相关的参数(包括年龄和性别)的一部分。常规地，采用呼吸测定法(spiroergometry)和乳酸曲线测试来评估有氧阈值和无氧阈值处的训练强度，其目的是评估有氧表现并且根据这些生理强度区来指导训练强度。这样的测试是昂贵的，要求一定的协议，是侵入性的(乳酸)，并且主要在实验室执行。然后，当将用户的确定的心率或运动速度映射到有氧阈值和无氧阈值时，可以使用乳酸阈值。这可以根据常规手段来执行。心率和运动速度是上面提到的训练强度的示例。然后，处理电路系统可以获取在有氧/无氧阈值处针对确定的心率或运动速度的心搏量，从而将心搏量映射到相应的阈值。以类似的方式，其它训练强度测量CO、VO2和EE可以被映射到相应的阈值。此后，可以创建其它基于心搏量的训练强度区。
在另一个实施例中，有氧阈值和/或无氧阈值是根据心搏量测量结果确定的。如上所述，可以基于心搏量来测量VO2。计算有氧(无氧)阈值所需的另一个参数是用户的换气量，它可以由潮气量和呼吸率的乘积表示。潮气量可以作为与用户相关的输入参数中的静态参数来获取，或者可以在确定有氧(无氧)阈值期间被测量。呼吸率可以通过使用附接到用户胸部的运动传感器或通过使用另一个(或多个)用于测量呼吸率的现有传感器来从用户(例如，从心脏活动数据)测量。在实施例中，所需的传感器全部是可穿戴的，使得用户能够在室外执行测量，例如，在定期跑步、骑自行车等锻炼期间。因而，将不要求实验室条件。已经观察到潮气量与呼吸率相关，因此，实施例通过使用映射函数直接从呼吸率测量结果获取潮气量。用于测量潮气量的另一个解决方案包括用户在测量期间穿戴的用于测量气流的面罩或吹口(mouthpiece)。
基于测量结果确定有氧(无氧)阈值可以包括指示用户以多个训练强度进行锻炼，例如，就速度、功率输出和/或心率而言以低训练强度开始并逐渐增加训练强度。在锻炼期间，测量并计算心搏量和换气量。图19图示了指示有氧阈值的计算的曲线图，而图20图示了指示无氧阈值的计算的曲线图。为了计算有氧阈值，随着训练强度的变化在训练强度的各种水平处测量和计算换气量(VE)与VO2之比，即，VE/VO2。因此，获取了图19中用“x”图示的样本集。如图19中所示，确定有氧阈值是在比率VE/VO2从下降变为上升的训练强度处找到的。可以通过使用任何信号处理方法来获取转折点，例如，取比率VE/VO2为最低值或插入最低值的训练强度。另一个解决方案由曲线图的下降部分的样本形成趋势线，并且由曲线图的上升部分的样本形成另一条趋势线，并确定趋势线的交叉处的训练强度值，如图19中所示。
参见图20，为了计算无氧阈值，根据VO2对换气量进行评估。这个曲线图的样本可以与图19的样本并行获取。无氧阈值是在VE随VO2变化的斜率变为更陡的斜率的点处。换言之，无氧阈值是VE随VO2变化的线性上升中断处的VO2的值。同样地，可以通过使用任何信号处理方法来获取这个转折点，例如，通过识别具有不同斜率的两个样本集并形成由不同斜率限定的两条趋势线，然后在趋势线的交叉处获取VO2值，如图19中所示。如上所述，VO2同样可以映射到基于心搏量的训练强度区。
在实施例中，可以在用户执行的体育锻炼期间计算有氧和/或无氧阈值。处理电路系统可以指示用户应用计算(一个或多个)阈值所需的多个训练强度。因而，处理电路系统可以在由处理电路系统执行并且专门用于计算(一个或多个)阈值的锻炼中主动地指导用户。在另一个实施例中，处理电路系统通过使用从用户随时间已经执行的一个或多个锻炼中获取的测量数据来被动地计算(一个或多个)阈值。典型的运动员用户或甚至是常规的非运动员用户随时间执行各种训练强度的锻炼，这使得处理电路系统能够搜集所需的测量数据。处理电路系统可以指定在确定的各种训练强度下需要搜集的心搏量和换气量测量数据的数目或量。当处理电路系统检测到已经在确定的各种训练强度水平下搜集了所需的测量数据时，处理电路系统可以触发(一个或多个)阈值的(重新)计算。当从前一次更新起确定的时间间隔到期时，处理电路系统可以确定更新(一个或多个)阈值的计算。
用于确定(一个或多个)有氧(无氧)阈值的上述过程还允许确定SV、CO和VO2的最大值。然后将该最大值映射到与最高训练强度相关联的训练强度区的上限。在实施例中，处理电路系统可以基于在该锻炼期间以及可选地其它锻炼期间执行的测量来确定SV、CO和VO2的最大值。处理电路系统可以针对任何一种训练强度测量来确定并存储特定于运动类型的最大值。心搏量是通常根据用户的身体状况而演化的参数，因此，定期更新最大值可以是有利的。例如，当用户执行确定的运动类型(例如，骑自行车)的锻炼时，处理电路系统可以监视在锻炼期间测得的训练强度参数的最大值，并将该最大值与存储的与该运动类型相关联的最大值进行比较。如果在锻炼期间测量到的最大值高于所存储的最大值，那么处理电路系统可以用测得的最大值来更新所存储的最大值，并且可选地，相应地更新基于心搏量的训练强度区的范围。
以类似的方式，可以确定休息时的SV、CO和VO2值并将其用作相应参数的最小值。
如上所述，处理电路系统可以同时针对不同的运动类型存储不同的基于心搏量的最大值。
心搏量的计算可以通过使用图1的测量配置来执行。在其它实施例中，可以使用另外的电极来实现生物阻抗测量和ECG测量。可以设置用作电流馈送电极的专用电极，以及用作用于生物阻抗测量的测量电极的其它专用电极。每个电极可以设置在不同的位置。可以选择电极的位置，使得从一个测量电极到另一个测量电极绘制的线与从一个馈送电极到另一个馈送电极绘制的线相交。这提供了电流馈送和电压测量之间的对称性。可以将另外的电极配置为ECG测量电极，并将其部署在衣服中的任意位置。
在另一个实施例中，通过使用上面提到的切换机构，其中一些电极被配置为既用作用于生物阻抗测量的电压测量电极，又用作ECG测量电极。同样在这个实施例中，馈送电极和测量电极可以被部署为使得上面提到的线相交。
在一些实施例中，馈送电极之一在心脏水平之上，而另一个馈送电极在心脏水平之下。以类似的方式，测量电极之一在心脏水平之上，而另一个测量电极在心脏水平之下。
衣服可以具有被布置为面向用户背侧的背侧，并且还具有被布置为面向用户前侧的前侧。在本文描述的任何一个实施例中，部署在心脏水平之上的(一个或多个)电极可以至少在衣服的背侧上部署在衣服的颈部或肩部区域。这改善了体育锻炼(诸如跑步)期间的皮肤接触。在实施例中，心脏水平之上的(一个或多个)电极是细长的，并且在用户的肩部之上从衣服的背侧延伸到衣服的前侧。在锻炼期间，衣服的肩部区域通常具有最佳的皮肤接触，并且这个实施例进一步改善了皮肤接触。
部署在心脏水平之下的(一个或多个)电极可以部署在衣服的胸部区域中，其中衣服被布置为在第二电极的位置处贴身。可以通过衣服的弹性材料或通过衣服中的带子来实现贴身。
在对上述实施例进行修改的实施例中，至少其中一些电极可以部署在人体的相对侧。例如，一个或多个电极或甚至全部电极可以部署在身体的背侧。部署在心脏水平之下的那些电极可以部署在衣服的背侧或任一侧。在实施例中，衣服包括在背侧上部署在心脏水平之下的一个或多个电极以及在前侧上部署在心脏水平之下的(一个或多个)另外的电极。
在实施例中，馈送电极可以具有与测量电极不同的形状。例如，测量电极可以是细长的，而馈送电极可以具有圆形或点形。点形使得能够更精确地确定馈送电极之间的电流路径，从而简化系统配置。细长的测量电极为测量提供了更好的皮肤接触，从而改善了测量准确度。
图5图示了包括切换机构520的测量电路系统的框图。切换机构520可以由一个或多个开关来实现，该一个或多个开关执行至少一个测量电极的功能在ECG测量和生物阻抗测量之间的切换。切换机构520可以包括一个或多个电子开关。
在实施例中，切换机构520在以下测量模式中的至少两个之间切换测量电极的功能：所有测量电极用于测量ECG的完全ECG模式，所有测量电极用于测量生物阻抗的完全生物阻抗测量模式，以及其中测量电极的第一子集用于测量ECG并且测量电极的第二子集用于测量生物阻抗的混合测量模式。电极120和122表示用于生物阻抗测量的电流馈送电极，电极124和126表示用于生物阻抗测量的电压测量电极，并且电极130和132表示ECG测量电极。图5的电极可以集成到衣服中。切换机构可以由处理器204控制。处理器204可以包括模式选择器电路系统502，其被配置为根据图6的流程图执行用于选择测量布置的过程。
参考图6，在方框600中，模式选择器电路系统502选择测量模式。例如，可以基于测量简档来进行选择，该测量简档是基于用户输入获取的。每当通过切换机构520来耦合生物阻抗测量时，电流发生器202耦合到电流馈送电极120、122，并且电压测量电路系统500耦合到电压测量电极124、126。每当通过切换机构520来耦合ECG测量时，ECG测量电路系统502耦合到ECG测量电极130、132。
在方框600中选择完全ECG模式后，过程可以前进到方框604，在那里模式选择器将切换机构520配置为将图5的所有电极120至132耦合到ECG测量电路系统502的输入端。ECG测量电路系统502可以包括多个差分放大器，并且每对电极120至132可以连接到差分放大器之一的输入端。例如，切换机构520可以将电极120和122耦合到差分放大器之一的不同输入端，将电极124和126耦合到另一个差分放大器的不同输入端，并将电极130和132耦合到又一个差分放大器的不同输入端。以这种方式，切换机构可以实现多通道ECG测量布置，其中两对或更多对电极连接到ECG测量电路系统502。模式选择器504还可以激活ECG测量电路系统502以开始多通道ECG测量。ECG测量电路系统502可以将通过不同测量通道接收的ECG测量信号进行组合。当仅监视心率或心脏活动时，例如在体育锻炼期间，可以使用完全ECG模式。
在方框600中选择完全生物阻抗模式后，过程可以前进到方框602，在那里模式选择器504将切换机构520配置为将所有电极120至132耦合为进行生物阻抗测量。在完全生物阻抗模式下，切换机构520可以耦合用于电流馈送的至少一对电极以及用于电压测量的至少一对电极。在实施例中，电流馈送电极可以耦合到被配置为馈送恒定电流的电流发生器202。在实施例中，电压测量电极耦合到电压表500，电压表500被配置为在电流发生器馈送电流时测量电压测量电极之间的电压。
如上面结合图3所描述的，在使用四个电极(例如，电极120至126)的实施例中，电极120和122可以耦合到电流发生器202以用于电流馈送，并且电极124、126耦合到电压表500。在使用六个电极(例如，电极120至132)的实施例中，可以通过将电极130、132中的一个或多个也耦合到电压表500来实现测量通道。例如，可以实现电极124和132之间和/或124和130之间的另外的电压测量。
在仅使用两个电极的实施例中，切换机构可以被配置为以确定的频率交替地将电极切换到电流发生器202和电压表500。以这种方式，当测量生物阻抗时可以使用仅两个电极。电压表可以被配置为在电极耦合到电压表时测量电压样本，而在电极耦合到电流发生器时不获取样本。
例如，当测量身体成分时，可以使用完全生物阻抗模式。在完全生物阻抗模式下，电流发生器可以被配置为同时或以时间复用方式以至少两个频率输出电流。
在方框600中选择混合模式后，过程可以前进到方框606，在那里模式选择器504将切换机构520配置为将电极的子集耦合为用于生物阻抗测量并且将电极的另一个子集耦合为用于ECG测量。例如，当在体育锻炼期间测量心搏量和心率时，或者当同时测量身体成分和心率时，可以采用这种模式。
在混合模式下，切换机构可以将至少两个电极耦合到ECG测量电路系统502，将至少两个电极耦合到电流发生器202，并且将至少两个电极耦合到电压表500。在使用六个电极的图3的实施例中，在混合模式下每个电极可以以固定的方式被配置为具有特定功能。例如，电极120、122可以耦合到电流发生器202，电极124、126可以耦合到电压表500，并且电极130、132可以耦合到ECG测量电路系统502。
在使用电极的精简集合(例如，四个电极)的实施例中，切换机构520可以被配置为以确定的频率交替地将电极切换到ECG测量电路系统502和电压表500。电压表可以被配置为在电极耦合到电压表时测量电压样本，而在电极耦合到ECG测量电路系统时不获取样本。ECG测量电路系统502可以被配置为在电极耦合到ECG测量电路系统时测量ECG样本，而在电极耦合到电压表时不获取样本。
在使用交替切换的实施例中，切换频率可以高于60赫兹(Hz)。
在实施例中，处理电路系统被配置为通过使用测得的心搏量来估计体育锻炼的训练负荷。可以通过累积计算出的训练强度来估计训练负荷。在体育锻炼期间累积的聚合训练强度表示锻炼对于用户的负荷。图7图示了用于累积训练强度的实施例。参考图7，可以以上述方式执行方框300至304。在方框304中，处理电路系统可以在体育锻炼期间重复地计算训练强度。在方框700中，在计算训练强度值后，处理电路系统可以确定训练强度值落入的训练强度区，并且在训练强度区中累积训练强度。累积可以包括累积用户在体育锻炼期间在训练强度区中花费的时间。在累积之后，处理电路系统可以确定是否计算后续的训练强度值(方框706)。在确定计算后续训练强度值后，过程返回到方框304。否则，过程可以结束，例如，在锻炼结束时结束。
在实施例中，在结束累积后，处理电路系统可以基于所述累积的结果来计算体育锻炼的训练负荷，并且基于训练负荷来输出至少一个训练指导指令。训练指导指令可以在改善健身方面指示训练的质量。换言之，训练指导指令可以输出指示用户当前是否训练不足、是否维持健康、是否以改善健康的训练负荷进行训练或者是否做过头(overreaching)的训练指导指令。可以将体育锻炼的训练负荷添加到用户的当前训练效果中，并结合先前一个或多个锻炼的剩余训练负荷。处理电路系统可以确定花在每个训练强度区上的时间，并基于区的时间和相应强度来计算训练负荷。可以就用户需要从锻炼中恢复的恢复时间来估计训练负荷。
如上所述，心率可能是用于测量力量训练或HIIT锻炼的训练强度和训练负荷的次优度量。图8图示了在HIIT锻炼期间心率、心搏量和组织饱和指数(TSI)的表现的示例性曲线，它是包括工作时段段和休息时段的间歇锻炼的示例。用户在工作时段期间表现出高训练强度，而在休息时段期间则休息或表现出轻度训练强度。在这个示例中，工作时段比休息时段短。TSI的总体趋势是，在高强度工作时段开始后不久，TSI急剧下降，并且在休息时段期间缓慢恢复。这指示用户在工作时段期间在无氧区锻炼，这对于HIIT锻炼是典型的。在工作时段期间，心率增加，但在休息时段期间，心率会取决于用户的心率恢复能力而迅速下降。但是，心搏量在工作时段期间上升并且在工作时段期间保持为高。最终，SV开始下降，但是例如速度比心率慢得多。
HIIT是最大化处于最大SV的时间的高效锻炼。在休息时段期间，SV示出保持为高，或甚至超过在工作时段期间测得的SV值，而在休息时段期间，VO2和HR相当快速地下降。因此，降低HIIT锻炼的休息时段的训练强度或者甚至在休息时段期间休息，可以延长达到精疲力竭的时间。这还可以允许在高强度区累积更多的时间，延长在最大SV、最大CO、最大VO2和/或最大EE上花费的累积时间，并导致改善训练收益。
在实施例中，处理电路系统确定训练指导，使得SV值最大化。处理电路系统可以指示用户执行以将SV维持在确定的阈值水平之上。在实施例中，在检测到SV下降到确定的水平以下后，处理电路系统可以指示用户增加训练强度。附图图示了一个实施例，其中处理电路系统使间歇锻炼的工作时段适应于测得的心搏量的观察结果。在这个实施例中，至少一个阈值包括用于在体育锻炼的休息时段之后触发下一个工作间隔的阈值。
参考图9，在方框900中，处理电路系统可以触发休息时段的开始。触发可以是前一个工作时段的结束，并且可以基于工作时段的测得的时间或工作时段期间测得的训练强度累积来检测该结束。在休息时段期间，处理电路系统可以执行方框302并计算SV。在方框902中，处理电路系统将计算出的心搏量与阈值进行比较，以触发下一个工作间隔。在方框904中检测到该比较指示心搏量已下降到由阈值限定的确定的水平以下(方框904中为“是”)时，处理电路系统输出训练指导指令，该指令指示用户开始下一个工作间隔(方框906)。否则，过程可以返回到方框302以计算下一个SV值。这个实施例使得能够将SV维持在阈值水平之上，从而优化间歇训练的训练效果。
在实施例中，由阈值限定的确定的水平是心搏量相对于在恢复间隔开始时测得的参考心搏量的选择的下降，例如，5％和15％之间的值。换言之，当SV从休息时段开始时已经下降了由该值确定的量时，处理电路系统可以触发下一个工作时段。
在实施例中，通过处理电路系统利用类似的方法来调整工作时段的长度，尤其是调整工作时段的结束。在这个实施例中，至少一个阈值包括指示间歇锻炼的工作时段的最小训练强度的阈值。处理电路系统在工作时段期间累积心搏量保持在阈值以上的时间，并输出训练指导指令作为结束工作时段的指令。在检测到心搏量保持在阈值之上达确定的目标时间间隔T后，由处理电路系统触发该指令。图10图示了根据这个实施例的过程。
参考图10，在方框1000中，处理电路系统在间歇锻炼中触发工作时段的开始。可以根据图9的过程或通过使用针对前一休息时段的持续时间和结束的预设定时来触发该开始。在工作时段期间，在方框302中，处理电路系统可以以上述方式计算心搏量。在方框1002中，可以将计算出的心搏量与指示工作时段的最小训练强度的阈值进行比较。如果心搏量指示训练强度在阈值水平之上，那么处理电路系统可以累积训练强度在阈值水平之上的时间(未示出)。在方框1004中，处理电路系统将累积的时间与目标时间间隔T进行比较。如果在方框1004中确定由心搏量指示的训练强度保持在阈值水平之上达目标时间间隔或在目标时间间隔之上，那么处理可以前进到方框1008，在那里处理电路系统触发工作时段的结束、后续休息时段的开始，并且为用户输出结束工作时段的指令。此后，例如，根据图9的实施例，在方框1010中，处理电路系统可以开始监视开始下一个工作时段的触发。在方框1004中确定训练强度尚未在阈值水平以上足够长时间后，过程可以确定维持继续锻炼的指令(方框1006)，并且返回到方框302。
图11以曲线的形式图示了锻炼期间的指导的示例，该曲线图示了锻炼期间基于心搏量的训练强度。图1的曲线图的Y轴表示基于心搏量的训练强度，诸如SV、CO、VO2或EE。将两个阈值映射到Y轴，根据图10的实施例，THwork用于在工作时段期间训练强度的累积，并且根据图9的实施例，THrest用于触发休息时段的结束。参考图11，可以以任意方式触发间歇锻炼的开始，例如，用户开始锻炼并向执行图9和图10的过程的训练计算机提供开始输入。因而，第一工作时段开始。热身阶段可以在第一工作时段之前，但为简洁起见，在本说明书中将其省略。在第一工作时段期间，处理电路系统执行图10的过程，计算心搏量，并将基于SV的训练强度与阈值THwork进行比较。每当训练强度高于阈值时，就累积时间值。当时间值达到目标时间间隔Ttarget时，处理电路系统触发休息时段的开始，并开始将心搏量与阈值THrest进行比较。当心搏量下降到阈值THrest以下时，处理电路系统可以触发下一个工作时段的开始。以这种方式，该过程可以一直继续到间歇锻炼结束。
在实施例中，在图9的实施例中监视的基于SV的训练强度可以不同于在图10的实施例中监视的基于SV的训练强度。例如，基于SV的训练强度中的任何一种(SV、CO、VO2、EE)可以适合于图10的实施例，但是在图9的实施例中仅测量SV可以是有利的。让我们提醒一下，由于快速下降的特点，HR对于休息时段的调整可能是次优的。因而，涉及HR的度量也可能不如不具有HR而具有SV的度量更优。
在实施例中，处理电路系统被配置为在工作间隔期间从计算出的心搏量检测用户的疲劳，并输出训练指导指令以供用户结束间歇锻炼。图12图示了用于在检测到用户疲劳后取消锻炼的实施例。可以通过评估工作时段期间的SV和心率来检测疲劳。参考图12，处理电路系统可以以上述方式执行方框1000、302、1002、1004、1006、1008和1010。在方框1004中确定工作时段继续后，处理电路系统可以接着检查用户的疲劳水平。该检查可以包括评估SV的发展。如果处理电路系统检测到在工作时段期间SV下降了至少确定的量(例如，通过使用阈值比较)，那么处理电路系统可以将其视为疲劳的指标，然后检查用户的表现的发展(方框1200)。如果一个或多个其它指标指示用户仍表现为高强度，那么在方框1200中处理电路系统可以确定用户疲劳了并前进到方框1202，在那里处理电路系统结束锻炼。方框1202可以包括向用户输出结束锻炼的指示。方框1202可以包括向用户输出用户可能疲劳并且应当休息的指示。
指示用户仍表现为高强度的一个或多个其它指标可以包括心率或运动强度。可以通过使用运动传感器、力传感器、节奏传感器或这些传感器的组合来测量运动强度。在方框1200中可以采用一个或多个阈值，例如，一个用于确定SV的足够的下降，而另一个用于确定训练强度保持为足够高，以触发锻炼的结束。
现在让我们返回到关于测量配置和硬件的实施例。在服装使得电极能够相对于用户的身体期望地定位的意义上，上述服装对于容纳电极是有利的。但是，可以通过服装以外的手段来实现测量配置。
在实施例中，容纳包括测量电路系统114的电子器件的外壳可从衣服上分离。外壳可以是防水的，并且例如通过使用卡扣紧固而机械地附接到衣服。卡扣紧固还可以使外壳相对于衣服对准，使得衣服中的信号线将与外壳中的对应接口耦合。图13图示了这种实施例的示例。
参考图13，测量电路系统可以包括例如以固定或永久方式集成或附接到衣服的壳体1322。壳体可以用作用于容纳测量电路系统的外壳1320的定位构件。壳体1322可以包括信号连接器的第一集合1300、1302，其连接到衣服1112中的电极(例如，ECG电极和生物阻抗电极)。壳体1322可以包括信号连接器的第二集合1304、1306，其被配置为提供与外壳1320中的相应连接器的连接。当模块1320从壳体1322分离时，连接器1304、1306可以暴露。连接器1300、1302可以被覆盖(例如，在壳体中)，并且在壳体中连接到通向相应电极的相应信号线1114。内部布线可以部署在壳体1322中，以将第一集合的连接器1300、1302连接到第二集合的适当连接器1304、1306，如图13的底部所示。
外壳1320可以包括连接器的集合1310、1312，其部署为使得当外壳1320附接到壳体时，连接器连接到第二集合的适当连接器1304、1306。可以在模块中设置内部布线以将连接器连接到测量电路系统的相应组件，例如，连接到差分放大器502、电压表500和/或电流发生器202。
在实施例中，壳体在将附接外壳的位置处包括孔。图14图示了这种实施例。孔1400被示为在壳体中，并且在外壳1402中的对应位置中布置有传感器头1410。可以在外壳的表面上在传感器头1410中设置传感器，该传感器被设计为进入孔1400并接触皮肤。传感器头1410可以包括光电传感器、光电描记图(PPG)传感器、ECG传感器和/或温度传感器。在这种实施例中，取决于外壳1402在衣服1112中的位置，外壳中的传感器头1410可以代替上述电极中的一个或多个。例如，如果该位置在心脏水平之上，那么传感器头可以代替传感器120、124和134中的一个或多个。如果该位置低于心脏水平，那么传感器头可以代替传感器122、126、136中的一个或多个。传感器头可以代替ECG传感器130、132。不过，切换机构520仍可以以上述方式工作。
然后让我们返回到关于训练指导和处理电路系统的配置的实施例的讨论。图12的实施例也可以用于检测用户的脱水状态。脱水可造成与疲劳相似的心搏量表现。但是，在休息时段期间也监视脱水可以是有益的。图15图示了用于监视用户的脱水状态的实施例。参考图15，处理电路系统可以以上述方式执行方框300和302。在方框1500中，处理电路系统在SV的发展与心率(HR)和/或运动强度的发展中执行比较。如果在方框1502中处理电路系统观察到心搏量已经减小了至少确定的量，而基于(一个或多个)其它指标(诸如HR和/或运动强度)的训练强度没有下降，那么该过程可以前进到方框1504，在那里处理电路系统向用户输出脱水的指示。否则，过程可以从方框1502返回到方框300。
为了区分脱水与疲劳，处理电路系统可以采用另外的输入，诸如从用户测得的体温和/或环境温度和/或湿度。在实施例中，处理电路系统可以基于测得的温度和/或湿度来调整在方框1500中使用的阈值。例如，当环境温度高和/或湿度高时，在方框1502中可以调整阈值，使得处理电路系统相对于观察到的训练强度对SV的下降更敏感。以类似的方式，处理电路系统可以基于锻炼的经过的持续时间来调整阈值。如果经过的持续时间长，例如在长时间锻炼结束时，那么可以调整阈值，以使处理电路系统在方框1502中相对于观察到的训练强度对SV的下降更为敏感。在锻炼开始时，可以调整阈值，使得处理电路系统在方框1502中相对于观察到的训练强度对SV的下降不太敏感。用于适应阈值的另一个参数可以是用户的液体摄入。用户可以向处理电路系统提供指示消耗的液体量的输入。在接收到这样的输入后，可以调整阈值，以使得处理电路系统在方框1502中相对于观察到的训练强度对SV的下降不太敏感。
在处理电路系统执行图12和图15的两个实施例的实施例中，处理电路系统可以高效地利用重叠计算。例如，方框1500的执行可以用于方框1200，以避免重复计算。
在实施例中，处理电路系统被配置为即使在生物阻抗测量不可用的情况下(例如，切换机构520已经切换到完全ECG模式)也计算SV。图16图示了用于计算心搏量的过程的实施例。参考图16，处理电路系统可以提供例如存储在存储器中的映射表(方框1600)，其中该映射表将心搏量值与另一个训练强度测量(诸如心率、运动速度、功率、加速度或力)的值进行映射。映射表可以预先设置，或者在之前的锻炼期间通过测量来获取。如上所述，SV与训练强度相关，其它训练强度测量也是如此。这个特点使得能够提供映射表。在方框1602中，处理电路系统在锻炼期间确定SV测量数据是否可用。SV测量数据可以包括生物阻抗测量数据。如果SV测量数据可用，那么可以以上述方式根据SV测量数据计算SV(方框1604)。例如，方框1604可以是方框302。
在方框1602中检测到SV测量数据不可用后，处理电路系统可以执行方框1606，在那里通过使用映射表通过使用其它训练强度测量的测量数据(例如，运动的心率)来估计SV。当在体育锻炼期间或在锻炼的某个时刻期间(例如，在完全ECG模式期间)没有SV测量数据可用时，这使得能够估计SV或任何基于SV的训练强度。
在实施例中，当为用户估计表现指数时，使用测得的心搏量或心动输出。可以将表现指数理解为将获得的外部负荷(例如，功率或力)与内部努力水平进行比较的测量。PolarElectro的训练计算机中包括的跑步指数特征是根据跑步速度和心率计算得出的表现指数的示例。用户能够以更快的速度并以更低的心率跑更长的距离，映射到更高的跑步指数。例如，跑步指数可以被用作用户跑马拉松或半程马拉松所花费的时间的估计。
锻炼期间的心搏量测量使得能够计算改善的表现指数，该指数在估计内部努力水平时，除了心率之外还考虑到心搏量。
图17图示了基于心搏量测量来估计表现指数的过程。该过程可以作为计算机实现的过程来执行。参考图17，该过程包括例如根据上述实施例中的任何一个来获取测得的心搏量。此外，在方框1700中获取表示在锻炼期间测得的外部负荷(诸如速度、功率等)的另一个测量度量。例如，可以通过使用运动传感器和/或(卫星)定位接收器来测量速度。例如，可以通过使用功率计(例如，应变计)来测量功率。其它度量同样是可能的。在方框1702中，确定表现指数的时间尺度。短期表现指数可以说明与长期表现指数不同的表现类型，如下所述。可以在方框1702之前执行方框1702。例如，当训练计算机被配置为开始用于体育锻炼的测量时，训练计算机可以选择短期模式。训练计算机可以在更长的时间段(例如，几天、几周或几个月)内执行长期表现指数估计。
当在方框1702中选择短期表现指数时，处理前进到方框1704，在那里选择短观察窗口用于表现指数估计。窗口的长度可以例如小于一分钟、在一分钟至五分钟之间，或在一分钟至十分钟之间。在实施例中，仅在体育锻炼期间(即，当训练计算机被配置为以与锻炼相关联的测量模式执行心搏量测量时)才计算方框1704。
表现指数的计算可以遵循与上述跑步指数相同的原理。可以根据外部负荷(例如，速度)和心搏量的函数或比率来计算表现指数。测得的心率可以用作附加参数。用户以较低的心搏量(和较低的心率)输出的较大外部负荷(例如，速度)被映射到较高的表现指数。表现指数的标度可以在1到10或1到100的范围内，例如，越高的值指示用户的表现指数越高并且身体状态越好。
通过使用短观察窗口计算出的表现指数(即，在观察窗口内执行的心搏量和外部负荷测量)指示用户的瞬时效率。效率的损失(产生相同功率需要更高的心搏量或心动输出)可以指示疲劳或次优的技术。因此，在锻炼期间监视表现指数可以帮助用户找到跑步中的最佳步幅。在其它运动中，短期表现指数可以用于例如寻找最优技术或风格(例如，在滑雪中)或在骑自行车时找到正确的脚踏圈速。监视短期表现指数还可以帮助用户找到使心搏量最大的运动强度，从而有助于优化针对提高最大心动表现的训练。
当在方框1702中选择长期表现指数时，过程前进到方框1706，在方框1706中，选择长观察窗口用于表现指数估计。窗口的长度可以大于单次体育锻炼的持续时间，可以是一天或多天、一个或多个星期或一个或多个月。窗口可以跨多次体育锻炼，使得表现指数将表示用户的整体表现水平。可以以上述方式计算表现指数，只是观察窗口比方框1704中长得多。
在实施例中，仅可用于观察窗口的测量数据的子集被选择用于表现指数估计。该过程可以包括确定在标准条件期间获取的测量数据，并且仅选择这种测量数据用于表现指数计算。在方框1704中，可以就训练强度来限定这样的标准条件：仅当训练强度在确定范围内时获取的测量数据。可以根据上述实施例中的任何一个来确定训练强度。在方框1706中，可以根据在训练历史中外部负荷超过一定阈值达至少确定的时间间隔或确定的时段来确定这种标准条件。可以排除训练历史中不能用于表现指数估计的一次或多次锻炼，例如，当用户生病时执行的锻炼。
在实施例中，表现指数被计算为用户每CO输出的外部负荷(例如，速度)的量。
在实施例中，表现指数被计算为在用户输出的确定的外部负荷(例如，速度)下并且可选地在确定的心率下的心搏量。因此，可以将标准条件确定为确定的外部负荷和确定的心率。因而，可以选择用于计算表现指数的测量样本，使其仅包括满足标准条件的样本。
在实施例中，每天计算长期表现指数。在实施例中，长期表现指数是在锻炼之后或锻炼结束时计算的。
在实施例中，在休息时和/或体育锻炼期间通过使用SV来计算长期表现指数。可以根据心率确定休息状态，例如，心率保持在确定的阈值之下，和/或根据运动测量数据确定休息状态，例如，检测到用户保持静止(坐着或躺着)。可以通过触发训练计算机中执行锻炼(例如基于用户输入)来确定体育锻炼。
可以将长期表现指数与训练历史数据进行组合，并且根据组合的结果来识别做过头或训练过度状态。这在图17中的方框1708和1710中示出。例如，如果长期表现指数示出减小到低于阈值达至少确定的时间段，那么该过程可以前进到方框1710，以评估用户在历史中已经执行的锻炼的训练负荷水平。如果用户当前的训练负荷水平高于平常，那么该过程可以输出用户做过头的通知。可以通过基于历史中的训练负荷水平设置阈值水平来确定训练负荷高于平常。可以通过仅考虑那些指示高训练负荷的训练负荷水平来计算阈值水平。阈值设置的重点可以是确定典型的训练负荷水平，在该水平下，用户已经承受了训练负荷的压力，但仍然能够从压力中正常恢复。阈值水平可以被计算为用户的训练历史中的表示训练负荷高于确定的水平(例如，确定的过量锻炼后的耗氧量(EPOC)水平)的训练负荷水平的平均值。EPOC是训练负荷的一种测量并且反映锻炼之后的恢复需求。正式的说法是，它是过量锻炼后消耗的氧气体积，以升或ml/kg为单位。
在实施例中，基于对心搏量和脉冲传导时间(PTT)或等效地脉冲波速度(PWV)的组合测量来确定做过头的状态。血脉冲在从心脏出发通过人体的途中被调制。调制可以由各种生理条件和功能造成。因此，血脉冲波的特点可以包括这样的生理状况的表示。这样的特点的一个集合可以包括血脉冲波的传播特点。传播特点可以被认为是表示PTT的时间特点，例如，在人的动脉的一定距离内。等效的特点可以包括与脉冲传播时间成比例的PWV，因此PWV可以被认为表示血脉冲的PTT。PWV/PTT主要随动脉僵硬度、动脉血压、心率、年龄和动脉状况(受吸烟习惯、动脉硬化、高血压等影响)而改变。由于局部交感神经系统活动，在精神或身体压力期间动脉僵硬度会改变。可以通过不同手段来估计PWV，诸如：1)使用参考信号，诸如ECG R波，以及血脉冲的远端测量值，例如通过放置在可以感觉到血脉冲波和血管张力影响的特定身体部位(例如，手腕、手指或耳朵上)的PPG测得的；2)通过使用两个在空间上分开的PPG测量点并且在两个测量点处检测到相同的血脉冲波而根据PPG的独特特征来估计PWV。可以基于在每个测量点检测到血脉冲波的发生时间以及测量点(两次PPG测量)之间的距离或从心脏到测量点(与PPG组合的ECG)的距离来测量PWV。作为PPG的替代方案，可以采用动脉压平术(arterial applanation tonometery,ATO)或多普勒超声流量计来测量PTT/PWV。
已经观察到，PWW/PTT在做过头状态和用户进行最优训练或训练不足的状态下是不同的。心搏量也改变，在做过头状态下减小。因此，PTT/PWV和心搏量测量的组合可以被用于检测做过头的状态。为了检测心搏量的减小和/或PTT/PWV的改变，当用户被认为处于休息阶段时，可以形成心搏量和/或PWV/PTT的基线。换言之，可以在指示用户静坐休息的同时，测量和计算基线的PWV/PTT和/或心搏量。用于形成基线的另一个实施例是在长时间间隔内(例如，在几天、几周甚至几个月内)测量PWV/PTT和/或心搏量。以这种方式，训练计算机可以在用户的不同生理状态下建立心搏量和PWV/PTT的标称值，并且由此检测休息状态并为基线选择对应的PTT/PWV和心搏量值。
当用户执行锻炼并且在锻炼期间测量心搏量时，训练计算机可以使用心搏量测量数据和PTT/PWV测量数据来估计用户的做过头状态。可以在锻炼期间和/或结合锻炼来测量PTT/PWV，使得在锻炼前和/或锻炼后测量PTT/PWV。可以在关于锻炼的确定的时间间隔内测量PTT/PWV，使得PTT/PWV测量数据与心搏量测量数据相当。在检测到测得的PTT/PWV相对于基线已经改变一定量并且测得的心搏量低于基线的心搏量另一个特定量后，可以检测到做过头状态。改变的特定量可以由预设范围或阈值来限定。
在另外的实施例中，另外的参数可以用作估计做过头状态的另外的输入。这样的参数可以包括以下至少一个：根据ECG测量信号确定的射血前时段、根据ECG或PPG测量信号或通过使用另一个传感器确定的呼吸率、上面提到的潮气量，以及用温度传感器测得的用户的核心温度。例如，核心温度和呼吸率在做过头状态下可高于基线，而潮气量在做过头状态下可低于基线。
图18图示了训练计算机的实施例，其包括用于在计算机实现的过程中执行图3的过程或其任何实施例的处理电路系统。训练计算机可以是智能电话、平板计算机、腕式计算机，或者甚至是服务器计算机。训练计算机可以包括测量电路系统10，该测量电路系统10被配置为在监视用户执行的体育锻炼时例如在锻炼期间或之后执行计算和接口。测量电路系统10包括上述处理电路系统14。测量电路系统还可以包括传感器接口12，该传感器接口12被配置为提供与训练计算机内部的一个或多个传感器25的通信连接。例如，腕式计算机可以包括用于测量心脏活动的ECG传感器或PPG传感器。在一些实施例中，传感器接口和内部传感器被省略。测量电路系统还可以包括通信接口16，该通信接口16提供与外部传感器28(例如，与衣服中包括的测量电路系统114)的无线通信连接。通信接口16可以支持蓝牙
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协议，例如蓝牙低功耗或蓝牙智能。
训练计算机还可以包括用户接口26，该用户接口26包括显示屏和输入部件，诸如按钮或触敏显示器。处理电路系统14可以将关于锻炼的指令输出到用户接口26。
训练计算机还可以包括或可以访问至少一个存储器20。存储器20可以存储计算机程序代码24，计算机程序代码24包括可由处理电路系统14读取和执行的指令，并且配置处理电路系统14的上述操作。存储器20还可以存储配置数据库22，该配置数据库22限定用于处理电路系统的参数，例如，图16的实施例的阈值和/或映射表。
如在本申请中使用的，术语“电路系统”是指以下所有：(a)仅硬件的电路实施方式，诸如仅模拟和/或数字电路系统中的实施方式，以及(b)电路和软件(和/或固件)的组合，诸如(如适用的)：(i)(一个或多个)处理器的组合或(ii)(一个或多个)处理器/软件的部分，包括协同工作以使装置执行各种功能的(一个或多个)数字信号处理器、软件和(一个或多个)存储器，以及(c)需要软件或固件才能操作的电路(即使软件或固件实际上不存在)，诸如(一个或多个)微处理器或(一个或多个)微处理器的一部分。“电路系统”的定义适用于本申请中这个术语的所有使用。作为另一个示例，如在本申请中使用的，术语“电路系统”还将涵盖仅处理器(或多个处理器)或处理器的一部分及其随附软件和/或固件的实施方式。
本文描述的技术和方法可以通过各种手段来实现。例如，可以以硬件(一个或多个设备)、固件(一个或多个设备)、软件(一个或多个模块)或其组合来实现这些技术。对于硬件实施方式，可以在一个或多个专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑设备(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、图形处理单元(GPU)、处理器、控制器、微控制器、微处理器、被设计为执行本文描述的功能的其它电子单元或其组合中实现实施例的(一个或多个)装置。对于固件或软件，可以通过执行本文描述的功能的至少一个芯片组的模块(例如，过程、功能等)来执行该实施方式。可以将软件代码存储在存储器单元中并由处理器执行。存储器单元可以在处理器内部或处理器外部实现。在后一种情况下，如本领域中已知的，它可以经由各种手段通信耦合到处理器。此外，本文描述的系统的组件可以由附加组件重新布置和/或补充，以便促进关于它们所描述的各个方面等的实现，并且它们不限于给定附图中阐述的精确配置，如本领域技术人员将认识到的。
对于本领域技术人员将清楚的是，随着技术的进步，可以以各种方式来实现本发明构思。本发明及其实施例不限于上述示例，而是可以在权利要求的范围内变化。

Claims (37)

1.一种用于结合体育锻炼提供训练指导的计算机实现的方法，包括：
通过使用心脏活动传感器，在体育锻炼期间测量用户的心脏活动；
通过使用生物阻抗测量传感器，在体育锻炼期间测量用户的生物阻抗；
通过使用测得的心脏活动，与用户的心动周期同步地根据生物阻抗计算心搏量；
通过至少使用计算出的心搏量来计算训练强度；
将训练强度与至少一个阈值进行比较，并基于所述比较输出至少一个训练指导指令。
2.如权利要求1所述的方法，其中在体育锻炼期间计算训练强度，并且基于在体育锻炼期间计算出的训练强度在体育锻炼期间输出所述至少一个训练指导指令。
3.如权利要求2所述的方法，其中，如果所述比较指示训练强度已经下降得太低或者已经保持在所述至少一个阈值之下达确定的时间间隔，那么至少训练指导指令指示用户增加训练强度。
4.如权利要求2或3所述的方法，其中，如果所述比较指示训练强度已经上升得太高或者已经保持在所述至少一个阈值之上达确定的时间间隔，那么至少训练指导指令指示用户降低训练强度或休息。
5.如前述权利要求中的任一项所述的方法，其中训练强度是在体育锻炼之后基于在体育锻炼期间计算出的心搏量来计算的，并且所述至少一个训练指导指令是在体育锻炼之后基于在体育锻炼之后计算出的训练强度来输出的。
6.如前述权利要求中的任一项所述的方法，还包括基于心搏量来确定多个训练强度区，其中每个训练强度区的范围被映射到心搏量值的唯一范围；以及
通过将训练强度与至少一个训练强度区进行比较来执行所述比较，其中所述至少一个阈值包括所述至少一个训练强度区的至少一个极限。
7.如前述权利要求中的任一项所述的方法，还包括：
在体育锻炼期间重复地计算训练强度；
累积用户在多个训练强度区中的每一个中所花费的时间；
基于所述累积的结果来计算体育锻炼的训练负荷；以及
基于训练负荷来输出所述至少一个训练指导指令。
8.如前述权利要求中的任一项所述的方法，还包括根据测得的心脏活动来计算心率，其中训练强度是由计算出的心搏量和心率的乘积定义的计算出的心动输出。
9.如前述权利要求中的任一项所述的方法，还包括根据测得的心脏活动来计算心率，其中训练强度是由计算出的心搏量、心率和表示动静脉氧差的预定的用户相关参数的乘积定义的计算出的氧摄入。
10.如前述权利要求中的任一项所述的方法，还包括根据测得的心脏活动来计算心率，其中训练强度是由计算出的心搏量、心率、表示动静脉氧差的第一用户相关参数和表示用户的氧能量系数的第二用户相关参数的乘积定义的计算出的能量消耗。
11.如前述权利要求中的任一项所述的方法，其中训练指导指令用于间歇训练并且体育锻炼是间歇锻炼，所述至少一个阈值包括用于在体育锻炼的恢复间隔之后触发下一个工作间隔的阈值，该方法还包括：
在间歇锻炼的恢复时段期间，将计算出的心搏量与用于触发下一个工作间隔的阈值进行比较；以及
当所述比较指示心搏量已经下降到由阈值限定的确定的水平之下时，输出指示用户开始下一个工作间隔的训练指导指令。
12.如权利要求11所述的方法，其中由阈值限定的确定的水平是心搏量相对于在恢复间隔开始处测得的参考心搏量的选择的下降，其中所选择的下降是5％和15％之间的值。
13.如前述权利要求中的任一项所述的方法，其中所述至少一个训练指导指令用于间歇训练并且体育锻炼是间歇锻炼，并且其中所述至少一个阈值包括指示间歇锻炼的工作间隔的最小训练强度的阈值，其中所述比较包括在工作间隔期间累积心搏量保持在阈值之上的时间，并且其中训练指导指令是结束工作间隔的指令，该指令在检测到心搏量已经保持在阈值之上达确定的目标时间间隔后被触发。
14.如前述权利要求中的任一项所述的方法，其中所述至少一个训练指导指令用于间歇训练并且体育锻炼是间歇锻炼，并且其中所述至少一个阈值包括指示间歇锻炼的工作间隔的最小训练强度的阈值，该方法还包括在工作间隔期间根据计算出的心搏量检测用户的疲劳并输出让用户结束间歇锻炼的所述训练指导指令。
15.如权利要求14所述的方法，还包括在体育锻炼期间通过使用至少一个运动传感器来测量运动测量数据，并且通过使用运动测量数据来检测疲劳。
16.如前述权利要求中的任一项所述的方法，还包括：
根据测得的心脏活动来计算心率；
在体育锻炼期间检测心率的增加和心搏量的减小；以及
向用户输出脱水的指示。
17.如前述权利要求中的任一项所述的方法，还包括：
确定在训练强度的范围内用户的乳酸阈值；
基于乳酸阈值，确定在训练强度的范围内用户的有氧阈值和无氧阈值；以及
测量有氧阈值和无氧阈值处的心搏量；以及
使用有氧阈值和无氧阈值处的测得的心搏量作为所述至少一个阈值。
18.如前述权利要求1至17中的任一项所述的方法，还包括：
基于在体育锻炼期间或者在包括该体育锻炼在内的多次体育锻炼中以多个训练强度水平测得的用户的呼吸率并且还基于用户的潮气量来计算用户的换气量；
基于用户的换气量与心搏量之比来计算无氧阈值，和/或基于作为心搏量的函数的换气量来计算有氧阈值；以及
通过使用心搏量并且将有氧训练强度阈值和/或无氧训练强度阈值用作所述至少一个阈值，将计算出的有氧阈值和/或无氧阈值映射到对应的有氧训练强度阈值和/或无氧训练强度阈值。
19.一种装置，包括用于执行至少以下步骤的部件：
通过使用心脏活动传感器，在体育锻炼期间测量用户的心脏活动；
通过使用生物阻抗测量传感器，在体育锻炼期间测量用户的生物阻抗；
通过使用测得的心脏活动，与用户的心动周期同步地根据生物阻抗计算心搏量；
通过至少使用计算出的心搏量来计算训练强度；
将训练强度与至少一个阈值进行比较，并基于所述比较输出至少一个训练指导指令。
20.如权利要求19所述的装置，其中部件被配置为：在体育锻炼期间计算训练强度，并且基于在体育锻炼期间计算出的训练强度在体育锻炼期间输出所述至少一个训练指导指令。
21.如权利要求20所述的装置，其中部件被配置为：如果所述比较指示训练强度已经下降得太低或者已经保持在所述至少一个阈值之下达确定的时间间隔，那么以所述至少一个训练指导指令指示用户增加训练强度。
22.如权利要求20或21所述的装置，其中部件被配置为：如果所述比较指示训练强度已经上升得太高或者已经保持在所述至少一个阈值之上达确定的时间间隔，那么以所述至少训练指导指令指示用户降低训练强度或休息。
23.如前述权利要求19至22中的任一项所述的装置，其中部件被配置为：基于在体育锻炼期间计算出的心搏量来在体育锻炼之后计算训练强度，并且基于在体育锻炼之后计算出的训练强度在体育锻炼之后输出所述至少一个训练指导指令。
24.如前述权利要求19至23中的任一项所述的装置，其中部件被配置为：基于心搏量来确定多个训练强度区，其中每个训练强度区的范围被映射到心搏量值的唯一范围，并且通过将训练强度与至少一个训练强度区进行比较来执行所述比较，其中所述至少一个阈值包括所述至少一个训练强度区的至少一个极限。
25.如前述权利要求19至24中的任一项所述的装置，其中部件被配置为：在体育锻炼期间重复地计算训练强度，累积用户在多个训练强度区中的每一个中所花费的时间，基于所述累积的结果来计算体育锻炼的训练负荷，并且基于训练负荷来输出所述至少一个训练指导指令。
26.如前述权利要求19至25中的任一项所述的装置，其中部件被配置为：根据测得的心脏活动来计算心率，并且计算由计算出的心搏量和心率的乘积定义的心动输出作为训练强度。
27.如前述权利要求19至26中的任一项所述的装置，其中部件被配置为：根据测得的心脏活动来计算心率，并且计算由计算出的心搏量、心率和表示动静脉氧差的预定的用户相关参数的乘积定义的氧摄入作为训练强度。
28.如前述权利要求19至27中的任一项所述的装置，其中部件被配置为：根据测得的心脏活动来计算心率，并且计算由计算出的心搏量、心率、表示动静脉氧差的第一用户相关参数和表示用户的氧能量系数的第二用户相关参数的乘积定义的能量消耗作为训练强度。
29.如权利要求19至28中的任一项所述的装置，其中训练指导指令用于间歇训练并且体育锻炼是间歇锻炼，所述至少一个阈值包括用于在体育锻炼的恢复间隔之后触发下一个工作间隔的阈值，并且其中部件被配置为：在间歇锻炼的恢复时段期间，将计算出的心搏量与用于触发下一个工作间隔的阈值进行比较，并且当所述比较指示心搏量已经下降到由阈值限定的确定的水平之下时输出指示用户开始下一个工作间隔的训练指导指令。
30.如权利要求29所述的装置，其中由阈值限定的确定的水平是心搏量相对于在恢复间隔的开始处测得的参考心搏量的选择的下降，其中所选择的下降是5％和15％之间的值。
31.如权利要求19至30中的任一项所述的装置，其中训练指导指令用于间歇训练并且体育锻炼是间歇锻炼，并且其中所述至少一个阈值包括指示用于间歇锻炼的工作间隔的最小训练强度的阈值，其中部件被配置为：通过至少累积在工作间隔期间心搏量保持在阈值之上的时间来执行比较，并且其中训练指导指令是结束工作间隔的指令，该指令由用于检测心搏量已经保持在阈值之上达确定的目标时间间隔的部件触发。
32.如前述权利要求19至31中的任一项所述的装置，其中训练指导指令用于间歇训练并且体育锻炼是间歇锻炼，并且其中所述至少一个阈值包括指示用于间歇锻炼的工作间隔的最小训练强度的阈值，并且其中部件被配置为：在工作间隔期间根据计算出的心搏量检测用户的疲劳并且输出让用户结束间歇锻炼的所述训练指导指令。
33.如权利要求32所述的装置，其中部件被配置为：在体育锻炼期间通过使用至少一个运动传感器来测量运动测量数据，并且通过使用运动测量数据来检测疲劳。
34.如前述权利要求19至33中的任一项所述的装置，其中部件被配置为：根据测得的心脏活动来计算心率，在体育锻炼期间检测心率的增加和心搏量的减小，并且向用户输出脱水的指示。
35.如前述权利要求19至34中的任一项所述的装置，其中部件被配置为：确定在训练强度的范围内用户的乳酸阈值，基于乳酸阈值，确定在训练强度的范围内用户的有氧阈值和无氧阈值，测量有氧阈值和无氧阈值处的心搏量，并且使用有氧阈值和无氧阈值处的测得的心搏量作为所述至少一个阈值。
36.如权利要求19至35中的任一项所述的装置，其中部件被配置为：基于在体育锻炼期间或者在包括该体育锻炼在内的多次体育锻炼中以多个训练强度水平测得的用户呼吸率并且还基于用户的潮气量来计算用户的换气量，基于用户的换气量与心搏量之比来计算无氧阈值，和/或基于作为心搏量的函数的换气量来计算有氧阈值，并且通过使用心搏量并将有氧训练强度阈值和/或无氧训练强度阈值用作所述至少一个阈值，将计算出的有氧阈值和/或无氧阈值映射到对应的有氧训练强度阈值和/或无氧训练强度阈值。
37.一种计算机可读的计算机程序产品，包括程序指令，所述程序指令在由计算机执行时使计算机执行用于实现根据前述权利要求1至18中的任一项所述的方法的所有步骤的计算机过程。
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