CN115867184A - 用于检测和去除干电极中的电噪声的系统和方法 - Google Patents

Abstract

本公开提供了用于缓解信号中的噪声的计算机实现的方法、系统和设备。用户计算设备包括生理信号传感器，该生理信号传感器被配置为生成关于与用户相关联的一个或多个特点的第一信号。用户计算设备还包括换能器，该换能器被配置为基于检测到一个或多个噪声源来生成噪声特征信号。用户计算设备还包括一个或多个控制电路，该一个或多个控制电路被配置为基于噪声特征信号来修改第一信号以生成修改后的第一信号。控制电路还被配置为基于修改后的第一信号来确定与用户相关联的一个或多个特点。

Description

用于检测和去除干电极中的电噪声的系统和方法

技术领域

本公开总体上涉及可穿戴计算系统中的信号的噪声减少。

背景技术

用户计算设备在处理功率和效用方面提高。用户计算设备能够包括可穿戴计算设备。可穿戴计算设备的一个关键用途是测量用户信息，诸如心率、温度等。该信息能够使用与用户的皮肤接触的电极来测量。另外，由于用户的潜在不便，凝胶电解质通常无法被使用。因此，由电极测量的信号能够潜在地具有引入的大量噪声，这使得用户计算设备难以准确地测量用户信息。

发明内容

本公开的实施例的各个方面和优点将在以下描述中部分地阐述，或者可以从描述学习，或者可以通过实施例的实践学习。本公开的一个示例方面涉及一种用户计算设备，它包括生理信号传感器，其被配置为生成关于与用户相关联的一个或多个特点的第一信号。用户计算设备还包括换能器，该换能器被配置为基于检测到一个或多个噪声源来生成噪声特征信号。用户计算设备还包括一个或多个控制电路，该一个或多个控制电路被配置为基于噪声特征信号来修改第一信号以生成修改后的第一信号。该一个或多个控制电路还被配置为基于修改后的第一信号来确定与用户相关联的一个或多个特点。

本公开的另一示例方面涉及一种用于从由干电极生成的信号去除噪声的计算机实现的方法。该方法包括：由与用户的皮肤接触的用户计算设备中的第一电极生成表示与用户相关联的一个或多个特点的第一信号。该方法包括：由换能器检测噪声特征信号。该方法包括：由一个或多个处理器基于噪声特征信号来修改第一信号，以生成修改后的第一信号。该方法包括：由一个或多个处理器基于修改后的第一信号来确定与用户相关联的一个或多个特点。

本公开的另一示例方面涉及一种噪声缓解设备，它包括换能器和一个或多个控制电路。该换能器生成表示由噪声缓解设备检测到的噪声的噪声特征信号。一个或多个控制电路基于噪声特征信号来修改第一信号，以生成修改后的第一信号，其中第一信号由与用户的皮肤接触的干电极接收。一个或多个控制电路基于修改后的第一信号来确定与用户相关联的一个或多个特点。

本公开的其他示例方面涉及系统、装置、计算机程序产品(诸如有形的非瞬态计算机可读介质，而且诸如通过通信网络可下载而不必以非瞬态形式存储的软件)、用户界面、存储器设备和用于实现和利用用户计算设备的电子设备。

各个实施例的这些和其他特征、方面和优点将参照以下描述和所附权利要求而变得更好理解。被并入到本说明书中并且构成本说明书的一部分的附图图示了本公开的实施例，并且连同描述用于解释相关原理。

附图说明

涉及本领域的普通技术人员的实施例的详细讨论在本说明书中陈述，本说明书引用所附附图，其中：

图1图示了根据本公开的示例实施例的包括用户计算设备的示例计算环境。

图2图示了根据本公开的示例实施例的包括换能器和干电极的示例噪声缓解系统。

图3描绘了根据本公开的示例实施例的示例可穿戴设备的正视图。

图4图示了根据本公开的示例实施例的示例噪声缓解系统。

图5A至5F图示了根据本公开的示例实施例的噪声缓解系统的各种示例配置。

图6图示了根据本公开的示例实施例的智能手表的示例用户界面。

图7是描绘了根据本公开的示例实施例的缓解用户计算设备中的噪声的示例过程的流程图。

具体实施方式

现在将详细参照实施例，其一个或多个示例在附图中图示。每个示例通过实施例的解释提供，而不限制本公开。事实上，对本领域的技术人员将显而易见的是，在不脱离本公开的范围和精神的情况下各种修改和变化能够对实施例进行。例如，被图示或描述为一个实施例的一部分的特征能够与另一实施例一起使用，以产生再一实施例。因此，本公开的各个方面旨在覆盖这种修改和变化。

通常，本公开涉及一种用于缓解数据上的信号噪声的影响的系统，该数据由与皮肤接触的用户计算设备(例如诸如健身手环)中包括的传感器捕获。为了这样做，用户计算设备包括生理信号传感器，诸如与皮肤接触的干电极(例如，单个金属传感器)，它充当皮肤和用户计算设备之间的导体。干电极是由用户计算设备在多种分析算法中的任何一种中使用的第一信号的源。第一信号能够表示基于一个或多个生理现象生成的信号。用户计算设备还包括换能器。换能器能够包括多种不同传感器类型中的任何一种(例如，麦克风、压力传感器、电容传感器等)，它能够测量物理质量(例如，压力、声音、亮度)的变化并且将这些变化覆盖到电信号中。换能器也能够被称为噪声传感器。换能器能够测量电极相对于皮肤的压力或者平移移动的偏差。由换能器产生的信号然后能够被用于修改第一信号(例如，对两个信号进行求和、相减或比较)。在一些示例中，第一信号的部分可以被标志为由用户计算设备忽略，因为过多的噪声可能使信号此刻不可靠。修改后的第一信号然后能够被用作多种算法的输入，以生成关于用户的分析数据。

在简单示例中，可穿戴设备可以是智能手表。智能手表能够包括基于电生理学数据估计用户心率(或者关于用户心脏健康的其他信息)的能力，该电生理学数据基于智能手表中包括的干电极传感器被采集或估计。例如，寻求确定其心率的用户能够被指示将两个手指放置在智能手表(例如，表盘周围的金属环)中包括的一个或多个传感器上。从手指检测到的信号能够至少部分地受到由用户施加的压力的影响，同时心率根据其将被估计的数据被采集。例如，如果用户改变其手指接触一个或多个干电极传感器的压力，则压力变化能够导致与捕获的数据(即，信号噪声)不一致，这能够使数据难以解释。

为了克服该信号噪声，智能手表能够包括一个或多个压力传感器，它们被定位为使得在用户将其手指放置在一个或多个干电极传感器上时，它们能够检测由用户施加的压力量。压力传感器能够产生噪声特征信号(例如，基于所施加的压力量)，它能够表示由用户施加的压力的变化量(例如，它增加还是减少)。由压力传感器生成的噪声特征信号然后能够被用于调整从干电极接收的第一信号。例如，如果压力增加，则所得的第一信号能够被操纵或修改，使得信号表示如果压力被不断维持则将被生成的值。在一些示例中，如果(多个)压力传感器确定压力已改变超过阈值，则智能手表能够提示用户调整他们将其手指放置在一个或多个传感器上的压力，以实现更准确的读数。修改后的第一信号然后能够被分析，以提供比未修改的第一信号更准确的用户心率的估计。

更具体地，用户计算设备能够包括由用户使用的任何计算设备。用户计算设备能够包括个人计算机、膝上型计算机、智能手机、台式计算机、可穿戴计算设备等。可穿戴计算设备能够是被集成到物体中的任何计算设备，该物体有意要由用户穿戴。例如，可穿戴计算设备能够包括但不限于智能手表、健身手环、集成到首饰，诸如智能指环或智能项链，中的计算设备、集成到衣服，诸如夹克、鞋子和裤子，中的计算设备以及其中包括计算元件的可穿戴眼镜。用户计算设备还能够包括用户可以用于测试一个或多个生理特点的家庭测试单元。在一些示例中，用户计算设备能够包括旨在在用户计算设备的用户的许可下采集信息的一个或多个传感器。这种信息能够包括但不限于心率、身体组成、出汗水平、水合水平等。

在一些示例中，用户计算设备能够包括一个或多个生理信号传感器。生理信号传感器能够是干电极。干电极能够由与用户的皮肤直接接触的单个类型的金属组成(例如，与湿电极中可能更常用的金属组合相反)。干电极能够充当用户的皮肤和电极之间的导体，而不需要介导剂。相反，湿电极使用电解质凝胶作为皮肤和电极之间的导体。因此，干电极能够允许数据从用户的皮肤被采集，而不需要将任何电解质凝胶施加到用户的皮肤。在一些示例中，用户能够生成能够由干电极检测的生物电或电生物学信号(例如，由用户内的细胞或组织生成)。由干电极测量的信号能够被称为第一信号。第一信号能够以脑电图、心电图、肌电图、眼电图等的形式来测量和记录。

由于干电极不使用电解质凝胶，产生的信号可能经历比由湿电极产生的信号更大的信号噪声。信号噪声包括由干电极基于能够使信号失真的一个或多个因素而生成的第一信号的失真。信号失真能够是从各种不同源引入的。例如，干电极沿着皮肤的平移移动(例如，传感器来回移动)、增加或减少的压力、增加或减少的电容等。根据本公开的示例方面，为了标识和去除将导致不正确读数的信号噪声，用户计算设备能够包括换能器，该换能器测量噪声的可能源，诸如压力或平移移动，这能够表现为第一信号中的噪声。在一些示例中，第一信号的失真能够导致第一信号的信号质量的降低。例如，如果由用户施加的压力在第一信号的测量期间减少，则第一信号的质量可能退化。具有更改的质量的第一信号的部分可以被标记或标志，以将其与第一信号的其他部分区分开。

在一些示例中，传感器能够是换能器，它测量各种因素中的一个因素，包括但不限于噪声、移动、压力变化和电容变化，并且产生表示在某个时间点测量的噪声因子的量、程度或强度的噪声信号。噪声信号能够被分析和处理，使得它能够被用于修改由干电极测量的第一信号。例如，噪声信号能够在时域或频域中从第一信号中减去。在一些示例中，换能器能够是音频传感器，诸如麦克风。音频传感器能够测量音频信号，并且将其用作由第一信号在给定时间点经历的噪声的表示。取决于一个或多个不同因素，音频传感器能够以多种不同的配置被并入到用户计算设备中。

例如，音频传感器被配置为测量用户计算设备的壳体内部的音频信号。用户计算设备的壳体内部的音频信号的测量能够表示由用户计算设备沿着用户的皮肤的平移移动而引入的噪声。用户计算设备的平移移动能够导致由皮肤摩擦用户计算设备的壳体而生成的声音信号。这些声音信号能够在用户计算设备的壳体内部被检测到，而其他外部声音信号(例如，用户计算设备外部的任何声音)被显著减少。因此，被配置为感测壳体内部的音频信号的音频传感器能够测量由设备的平移移动而引入的噪声。

在另一配置中，音频传感器能够被配置为使得它被移植到用户计算设备的外部。通过这种方式，音频传感器能够确定音频干扰是否正在用户计算设备的区域中发生。另外，也在移植到外部环境时，音频传感器还可以检测由平移运动生成的声音信号。

在一些示例中，换能器能够是压力传感器，它能够检测由用户手指在用户计算设备的传感器上的接触而导致的压力量。例如，当测量被进行时，用户计算设备可以指示用户将其手指放置在用户计算设备上的两个触点上。在该时间期间，用户使用的压力程度能够变化。压力差能够导致由设备测量的第一信号的幅度变化(例如噪声)。例如，增加或减少压力能够改变与干电极接触的表面积，从而更改检测到的信号。

在该示例中，压力传感器能够被用于确定用户在其手指接触干电极时施加了多少压力。压力变化能够被记录为噪声特征信号，并且由用户计算设备用于校正第一信号中的不规则性。

类似地，换能器能够是电容传感器，并且能够检测表面接触面积的变化，反映第一信号中测量的接触电阻的可能变化。与压力传感器和音频传感器一样，该数据能够被用于生成噪声特征信号，该噪声特征信号能够被用于校正第一信号中的不规则性。

在一些示例中，换能器能够是应变计。应变计能够是其电阻根据所施加的力而变化的传感器。电阻能够被测量，并且被用于估计施加到用户计算设备的应变量。施加到用户计算设备的应变能够是噪声源，因此，测量应变能够允许噪声缓解系统缓解由于施加到用户计算设备的应变而引入的任何噪声。

一旦换能器已检测到噪声特征信号，信号就能够被处理。例如，噪声特征信号能够被放大、滤波和表征。在一些示例中，噪声特征信号能够被转化为具体域。例如，用户计算设备能够根据需要将检测到的噪声特征信号转化为时域和/或频域。

用户计算设备能够基于噪声特征信号来修改第一信号。在一些示例中，该修改能够包括从第一信号中减去与噪声特征信号相关联的元素。通过这种方式，如果第一信号已被失真到大于没有噪声的信号，则噪声特征信号能够从第一信号中减去，使得所得的修改后的第一信号是实际底层数据的比原始第一信号的更好表示。

在一些示例中，修改第一信号能够包括将噪声初始信号的元素添加到第一信号。例如，如果噪声特征信号基于由用户施加的压力的测量，则用户可以减少随着时间施加的压力。在该示例中，用户计算设备能够通过将噪声特征信号(或噪声特征信号的元素)添加到第一信号来修改第一信号，以创建修改后的第一信号。注意，在一些示例中，用户计算设备能够将第一信号的增益增加与噪声特征信号相关联的量，而不是将噪声特征信号添加到第一信号。类似地，用户计算设备能够将第一信号与噪声特征信号进行比较，以确定第一信号是否应该被修改。在一些示例中，第一信号和噪声特征信号具有关联的时间戳，该时间戳能够被用于准确地比较每个信号中的相同时间。

在一些示例中，用户计算设备能够将第一信号的一个或多个区段指定为嘈杂的并且这些区段能够在生成关于用户的信息时被无视，而不是直接修改第一信号。例如，用户计算设备中的噪声缓解系统能够确定在特定时间点噪声水平是否超过预定噪声阈值。如果噪声缓解系统确定噪声水平超过预定阈值，则噪声缓解系统能够在该具体时间段内生成噪声标志。在一些示例中，噪声缓解系统能够确定噪声值何时低于预定阈值，并且生成标记噪声区段结束的标志。

在该示例中，可穿戴计算系统能够在指定噪声区段开始的第一标志与指定噪声区段结束的第二标志之间的时间期间无视来自第一信号的信息。在一些示例中，噪声缓解系统能够在噪声特征信号的每个时间段内生成数据集。因此，每个时间段(例如以100毫秒为增量)能够具有关联值，它指示该时间段期间的噪声是否超过预定阈值(例如布尔值)。可穿戴计算系统然后能够使用数据集来确定第一信号中的哪些时间段应该被忽略。

在另一示例中，噪声缓解系统能够生成标志，该标志指示超过预定阈值的噪声特征信号的开始和结束部分。因此，第一标志能够被生成，以表示噪声特征系统的超过预定阈值的一部分的开始的时间戳，并且第二标志能够被生成以表示时间戳，该时间戳表示噪声特征信号的超过预定阈值的一部分的结束。用户计算设备然后能够使用这些标志来从考虑中排除第一信号的指定部分。

用户计算设备能够确定足够的数据是否已经由修改后的第一信号接收到。例如，用户计算设备能够确定需要30秒的数据来估计与用户相关联的应力水平。用户计算设备能够监测修改后的第一信号以确定30秒的数据是否已被接收到。如果大量数据点基于噪声水平而被忽略(例如一些数据可以基于噪声水平而被排除，如上面解释的)，则用户计算设备能够向用户呈现需要附加时间的通知(例如，在表盘中的添加显示器上)，并且向用户呈现倒计时。

在一些情况下，用户计算设备能够基于噪声特征信号来确定用户是否更改他们给出的输入的一个或多个方面(例如，压力量、接触面积、平移移动量)。在一个示例中，如果用户增加了他们在测量时间期间施加的压力，则用户计算设备能够确定第一信号数据中的一些是不可用的。用户计算设备能够向用户呈现请求，以降低与干电极的接触的压力水平或者最小化平移移动。

类似地，根据确定第一信号的至少一个或多个部分被忽略，则用户计算设备能够确定需要被采集以估计关于用户的特定数据的任何附加数据量。例如，如果需要30秒的数据估计用户的心率，并且第一信号已采集15秒的可使用数据，则用户计算设备能够确定还需要15秒的数据。如果是，则可穿戴计算系统能够向用户显示通知，请求用户在剩余时间量内继续与干电极接触。

一旦第一信号已被修改，用户计算设备能够使用其中包含的数据来执行一种或多种算法。各种算法能够被执行，以估计用户的各种不同属性。例如，通过第一电极采集的数据能够被用于生成心电图仪。心电图仪能够是电压与时间的曲线图，并且能够表示用户心脏的电活动。在一些示例中，该数据能够被用于确定或估计用户的心率，标识用户的心律不规则、心脏阻塞和传导问题、电解质紊乱等。

在另一示例中，用户计算设备能够执行生物电阻抗分析。在一些示例中，用户计算设备能够使用该数据来估计用户身体的成分。

以下内容提供了本文中描述的技术的端到端示例。用户计算设备能够包括第一电极和换能器。在一些示例中，用户计算设备由与用户的皮肤接触的第一电极生成表示与用户相关联的一个或多个特点的第一信号。生理信号传感器能够是与用户的皮肤接触的干电极。例如，干电极能够是单个金属触点，当被放置为与用户的皮肤接触时，它能够响应于用户的皮肤或身体的一个或多个特点而生成第一信号。

用户计算设备能够经由换能器生成噪声特征信号。在一些示例中，换能器是音频传感器，它被定位为检测由用户计算设备沿着用户的皮肤的横向移动生成的用户计算设备内部的音频信号。在另一示例中，换能器是压力传感器，它被配置为确定由用户施加的压力的变化。

在一些示例中，换能器能够是电容传感器，并且噪声特征信号能够表示有效电容差的变化被检测到的区域的变化。在一些示例中，换能器是加速度计，并且噪声特征信号表示用户计算设备的移动。

用户计算设备能够基于噪声特征信号来修改第一信号，以生成修改后的第一信号。第一信号和噪声特征信号能够以时域或频域中的一种被表示。

在一些示例中，修改第一信号涉及从第一信号中减去噪声特征信号，以生成修改后的第一信号。在其他示例中，修改第一信号能够包括：在特定时间，确定噪声特征信号是否超过预定阈值。根据确定噪声特征超过预定阈值，用户计算设备存储特定时间的时间戳。当基于修改后的第一信号确定与用户相关联的一个或多个特点时，用户计算设备能够从考虑中排除与时间戳相关联的第一信号。

用户计算设备能够利用与采集足够数据以确定与用户相关联的一个或多个特点相关联的预定时间量。在一些示例中，在预定时间量已过去之前，用户计算设备能够确定修改后的第一信号包括足够确定与用户相关联的一个或多个特点的数据。例如，如果用户计算设备正在估计用户的心率，则用户计算设备能够确定在预定时间量已过去之前具有足够数据来估计用户的心率。

在一些示例中，用户计算设备能够在与用户计算设备相关联的显示器上呈现用户能够与干电极脱离接触的通知。

类似地，用户计算设备能够利用与采集足够数据以确定与用户相关联的一个或多个特点相关联的预定时间量。当预定时间量已过去时，用户计算设备能够确定修改后的第一信号不包括足够确定与用户相关联的一个或多个特点的数据。用户计算设备能够在与用户计算设备相关联的显示器上呈现用户继续与干电极保持接触的请求。

在一些示例中，换能器是压力传感器。用户计算设备能够使用换能器基于噪声特征信号来检测由用户施加的压力的变化。用户计算设备能够确定由用户施加的压力的变化超过预定阈值。根据确定由用户施加的压力的变化超过预定阈值，用户计算设备能够向用户显示请求用户更改所施加的压力的消息。

在一些示例中，用户计算设备能够基于修改后的第一信号来确定与用户相关联的一个或多个特点。与用户相关联的一个或多个特点包括用户的皮肤的表面上的汗液的存在。在一些示例中，用户的皮肤的表面上的汗液的存在被用于估计与用户相关联的应力水平。

在一些示例中，与用户相关联的一个或多个特点包括在用户的皮肤上的两个点之间测量的阻抗值。在用户的皮肤上的两个点之间测量的阻抗值能够被用于估计与用户相关联的应力水平。

所公开的技术的实施例提供了多个技术效果和益处，尤其是在用户计算设备的区域中。具体地，所公开的技术的实施例提供了用于缓解可能在由干电极生成的第一信号中出现的噪声的改进技术。例如，利用所公开的技术的实施例，用户计算设备能够更准确地确定用户的一个或多个生理特点(例如心率、身体成分等)。有效地缓解噪声并且提高估计的准确性能够导致更好且更有用的用户体验。此外，该效果是以相对较小的成本实现的。因此，所公开的实施例实现了附加功能，而不显著增加可穿戴设备的总成本。

现在参照附图，本公开的示例方面将被更详细地讨论。

图1图示了根据本公开的示例实施例的包括用户计算设备100的示例计算环境。在该示例中，用户计算设备100能够包括一个或多个处理器102、存储器104、干电极110、噪声缓解系统112和通知系统120。

更详细地，一个或多个处理器102能够是能够被嵌入到用户计算设备的形状因子中的任何合适的处理设备。例如，这种处理器能够包括以下一个或多个：一个或多个处理器核心、微处理器、ASIC、FPGA、控制器、微控制器等。一个或多个处理器能够是一个处理器或者被操作地连接的多个处理器。存储器104能够包括一个或多个非瞬态计算机可读存储介质，诸如RAM、ROM、EEPROM、EPROM、闪存设备等及其组合。

具体地，在一些设备中，存储器104能够存储指令，以实现噪声缓解系统112、噪声标识系统116、信号修改系统118、通知系统120和/或信号分析系统122。可穿戴计算系统100能够实现信号修改系统，以执行本公开的各个方面，包括缓解干电极110的信号中的噪声。

将理解的是，术语“系统”能够指专用硬件、在更通用的处理器上执行的计算机逻辑或其某种组合。因此，系统能够被实现在控制通用处理器的硬件、专用电路、固件和/或软件中。在一个实施例中，系统能够被实现为存储在存储设备上、加载到存储器中并且由处理器执行的程序代码文件，或者能够从计算机程序产品提供，例如被存储在有形的计算机可读存储介质，诸如RAM、硬盘或者光学或磁性介质，中的计算机可执行指令。

存储器104还能够包括能够由(多个)一个或多个处理器102检索、操纵、创建或存储的数据106和指令108。在一些示例实施例中，这种数据能够作为噪声缓解系统112、信号修改系统118、通知系统120或者噪声标识系统116的输入被访问和使用。在一些示例中，存储器104能够包括用于执行一个或多个过程的数据和描述这些过程能够如何被执行的指令。

在一些示例中，用户计算设备100能够包括生理信号传感器。生理信号传感器能够包括干电极110。相反，湿电极使用电解质凝胶作为皮肤和电极之间的导体。因此，干电极110能够允许数据从用户的皮肤被采集，而不需要将任何电解质凝胶施加到用户的皮肤。如上面提到的，用户能够生成可能够由干电极110检测的生物电或电生理学信号(例如，由用户内的细胞或组织生成)。由干电极110测量的信号能够被称为第一信号。第一信号能够以脑电图、心电图、肌电图、眼电图等的形式被测量和记录。应该注意的是，干电极能够是有源电极或无源电极。

噪声缓解系统112能够缓解由干电极110检测到的第一信号中导致的噪声。如上面提到的，由于干电极不使用电解质凝胶，产生的信号可能经历比由湿电极产生的信号更大的信号噪声。根据本公开的示例方面，为了标识和去除将导致不正确读数的信号噪声，用户计算设备能够包括能够测量和抵消任何噪声的噪声缓解系统112。

在一些示例中，噪声缓解系统112能够包括换能器114、噪声标识系统116和信号修改系统118。换能器114能够是测量各种因素中的一个因素的传感器，包括但不限于噪声、移动、压力变化和电容变化，并且产生噪声信号，该噪声信号表示在某个时间点测量的噪声因子的量、程度或强度。

噪声信号能够被分析和处理，使得它能够被用于修改由干电极110测量的第一信号。在一些示例中，换能器114能够是诸如麦克风的音频传感器、压力传感器、电容传感器、移动传感器(例如，陀螺仪、加速度计等)。在一个示例中，换能器114(例如，当换能器114是音频传感器时)能够测量音频信号，并且使用所测量的音频信号作为由第一信号在给定时间点经历的噪声的表示。取决于针对特定用户计算设备100预期的噪声的具体类型，换能器114传感器能够以多个不同的配置被并入到用户计算设备100中。

一旦换能器114已检测到噪声信号，噪声标识系统116就能够确定检测到的噪声是否超过预定阈值。例如，噪声缓解系统112能够被校准，以确定第一信号被显著退化的噪声水平。预定阈值能够是第一信号开始退化超过有用点的噪声水平。在一些示例中，如果噪声水平超过阈值，噪声标识系统116能够将噪声信号传输到信号修改系统118。

基于噪声信号和用作换能器的传感器的类型，信号修改系统118能够确定用于修改信号的方法。例如，噪声信号能够从第一信号中减去，噪声信号能够被添加到第一信号，两个信号能够被比较，或者第一信号的特定时间区段能够被指定以从由用户计算设备100执行的分析中排除。

在一些示例中，通知系统120能够基于噪声信号向用户生成通知。例如，如果噪声是用户动作的结果(例如，用户已增加或减少压力传感器上的压力)，则通知系统120能够生成通知，其指示用户修改其行为以减少噪声。在另一示例中，噪声能够是设备沿着用户的皮肤的移动的结果，并且通知可以是保持设备静止的指令。在一些示例中，用户计算设备100具有执行或更多测量任务所需的预定量的第一信号。通知系统120能够向用户生成指令以提供附加数据。例如，可穿戴计算机设备100能够需要30秒的第一单次操作来准确地生成心电图仪。如果由于信号中的噪声，10秒的第一信号数据必须被丢弃，则通知系统120能够提示用户继续与传感器接触另10秒。

一旦第一信号已被修改，信号分析系统122能够使用其中包含的数据来执行一种或多种算法。各种算法能够被执行，以估计用户的各种不同属性。例如，通过第一电极采集的数据能够被用于生成心电图仪。心电图仪能够是电压与时间的曲线图，并且可以表示用户的心脏的电活动。在一些示例中，该数据能够被用于确定或估计用户的心率，标识用户的心律不规则、心脏阻塞和传导问题、电解质紊乱等。

在另一示例中，信号分析系统122能够执行生物电阻抗分析。在一些示例中，用户计算设备能够使用该数据来估计用户身体的成分。

图2图示了根据本公开的示例实施例的包括换能器114和干电极110的示例噪声缓解系统112。如上面提到的，噪声缓解系统112能够包括信号修改系统118。系统修改系统118能够包括比较系统202、时间指定系统204以及信号减法系统206和信号加法系统208。

比较系统202能够将从干电极110接收的第一信号与从换能器114接收的噪声信号进行比较。在一些示例中，两个信号之间的比较能够确定信号如何被修改。例如，如果第一信号相对于噪声信号较大，则噪声信号能够在第一信号较大的时间段内被忽略。相反，如果噪声信号相对于第一信号较大，则信号修改系统能够丢弃第一信号达到该时间段。在一些示例中，比较系统202能够确定信号修改系统118将执行的修改类型。

例如，比较系统202能够确定噪声信号是否需要从第一信号中减去，噪声信号是否需要被添加到第一信号，或者信号修改系统118是否应该将一个或多个时间段指定为可丢弃的。

根据由比较系统202确定应该从该第一信号中减去噪声信号，信号减法系统206能够通过从第一信号中减去噪声信号来修改第一信号。类似地，如果比较系统202确定噪声信号应该被添加到第一信号，则信号加法系统208能够将噪声信号添加到第一符号。

根据由比较系统202确定噪声信号的一个或多个部分应该被指定为可丢弃的，时间指定系统204能够生成与噪声信号中的噪声水平相关联的时间序列数据。时间序列数据中的每个数据点能够表示相对于噪声信号和第一信号的离散时间段。例如，如果每个点表示1/10秒，则前10秒的时间序列数据将包括100个离散数据点。在一些示例中，每个数据点能够指示第一信号中的对应点是否应该被保留或丢弃。例如，每个值能够是布尔值(例如，真或假)。

在另一示例中，当噪声信号超过预定阈值时(例如，当噪声信号足够将第一信号退化到预定程度时)，时间指定系统204能够生成标记，并且当噪声信号回落到预定阈值以下时，能够生成另一标记。因此，仅表示噪声信号超过预定阈值的周期的开始和结束的数据由使用该数据的信号修改系统保留，信号修改系统118能够丢弃噪声信号的太嘈杂的部分。

噪声缓解系统112能够从干电极110接收第一信号。如上面提到的，干电极能够通过检测生物电或电生理学信号(例如，由用户内的细胞或组织生成)从用户的皮肤采集数据。第一信号能够表示由干电极110传输给噪声缓解系统112的生物电或电生物学信号。

噪声缓解系统112能够从换能器114接收噪声信号。噪声信号能够由通知系统120的噪声分析，以确定噪声水平是否超过预定阈值。在一些示例中，如果噪声信号不超过预定阈值，则不需要信号修改。

图3描绘了根据本公开的示例实施例的示例可穿戴设备300的正视图。在实施例中，可穿戴设备300可以是腕带、手镯、腕表、臂环、放置在用户手指周围的指环或者可以被配备有本公开中描述的传感器的其他可穿戴产品。在实施例中，可穿戴设备300被配置有显示器302、设备外壳304、带306和一个或多个附加传感器308。在实施例中，显示器302能够被配置为向用户呈现与用户的皮肤温度、心率、脑电图、心电图、肌电图、眼电图和用户的其他生理数据(例如，血氧水平)相关的数据。显示器302还能够被配置为传达来自可穿戴设备300内所包含的附加环境传感器的数据。在显示器302上从这些附加环境传感器传达的示例信息能够包括与用户相关联的位置的定位、高度和天气。显示器302还能够传达关于用户的运动的数据(例如，用户是否静止、行走和/或跑步)。

在实施例中，显示器302能够被配置为接收由用户输入的数据。在实施例中，通过显示器上的输入，用户能够请求用户计算设备300生成用于显示给用户的附加数据(例如，心电图仪数据)。作为响应，显示器能够向用户呈现指令(例如，将一个或多个手指放置在传感器310上的指令)，以获得请求的数据。此外，如果在附加数据被采集时用户计算设备300确定需要附加数据，则显示器302能够向用户显示指令(例如，请继续将您的手指保持在传感器上达到10秒)。

在实施例中，设备外壳304能够被配置为获得本公开中描述的一个或多个传感器。由设备外壳304包含的示例传感器能够包括皮肤温度传感器、内部设备温度传感器、位置传感器(例如，GPS)、运动传感器、高度传感器、心率传感器、音频传感器、压力传感器和其他生理传感器(例如，血氧水平传感器)。在实施例中，设备外壳304也能够被配置为包括一个或多个处理器。带306能够被配置为通过例如将带306的端部与带扣、扣环或者其他类似稳固设备连接来将可穿戴设备100稳固在用户的手臂周围，从而允许可穿戴设备100由用户穿戴。

一个或多个附加传感器308能够包括干电极。干电极能够允许数据从用户的皮肤被采集，而不需要将任何电解质凝胶施加到用户的皮肤。如上面提到的，用户能够生成能够由干电极110检测的生物电或电生理学信号(例如，由用户内的细胞或组织生成)。由干电极110测量的信号能够被称为第一信号。第一信号能够以脑电图、心电图、肌电图、眼电图等的形式被测量和记录。应该注意的是，干电极能够是有源电极或无源电极。

图4图示了根据本公开的示例实施例的示例噪声缓解系统(例如，图1中的噪声缓解系统112)。在该噪声缓解系统112中，干电极110能够捕获和/或检测电生理学信号，并且沿着第一信号路径402传输它。在一些示例中，第一信号路径能够包括信号放大和/或清洁或改进第一信号的放大。

换能器114能够基于一个或多个噪声源(例如，压力变化、电容变化、传感器移动等)来检测噪声信号。噪声信号能够被放大和滤波404。第一信号和噪声信号两者能够被传输到信号修改器406。信号修改器406能够修改信号，如上面讨论的(例如被减去、相加、比较等)。信号能够被用于一个或多个测量408，包括但不限于脑电图、心电图、肌电图、眼电图。

图5A至5F是根据本公开的示例实施例的噪声缓解系统的各种示例配置。图5A图示了包括用户计算设备(例如，图1中的用户计算设备100)的外壳304、干电极110、从外壳内部到外部的端口502和换能器114的示例配置。在该示例配置中，换能器114是麦克风(或其他音频传感器)，它能够通过端口502测量用户计算设备100外部的音频信号。音频信号能够与第一信号中的噪声相关联(例如，由于干电极110的平移移动)。然而，由于端口502，换能器114也可以检测与第一信号中的噪声无关的大量音频噪声。

图5B图示了包括用户计算设备(例如，图1中的用户计算设备100)的外壳304、集成到干电极本身504中的端口和换能器114的示例配置。在该示例配置中，端口被集成到干电极本身中，从而创建集成端口电极504。端口是使用通过电极进入外部环境的微穿孔制成的。类似于图5A，换能器114是麦克风(或其他音频传感器)，它能够通过集成端口电极504测量用户计算设备100外部的音频信号。音频信号能够与第一信号中的噪声相关联(例如，由于干电极110的平移移动)。然而，由于端口502，换能器114也可以检测与第一信号中的噪声无关的大量音频噪声。

图5C图示了包括用户计算设备(例如，图1中的用户计算设备100)的外壳304、电极110和换能器114的示例配置。在该示例配置中，没有来自外壳304内部的端口。相反，干电极110能够测量来自外壳304外部的信号，而换能器114(麦克风或者其他音频传感器)能够测量用户计算设备100的外壳304内部的音频信号。通过这种方式，与用户计算设备100的平移移动相关联的音频信号能够从外壳304内检测，而其他音频信号在外壳304内部不太可检测到。

图5D图示了包括用户计算设备(例如，图1中的用户计算设备100)的外壳304、干电极110和压力传感器换能器114的示例配置。在该示例配置中，换能器114是压力传感器，它能够测量施加到干电极110的压力的差。压力的差能够与第一信号中的噪声相关联。

图5E图示了包括用户计算设备(例如，图1中的用户计算设备100)的外壳304、由电介质分离的两个电极、换能器114、信号处理系统512和信号修改器514的示例配置。在该示例配置中，换能器114是互电容传感器。两个电极能够基于确定由物体(例如，手指)导致的两个电极之间的相互耦合的差异来生成第一信号。换能器114能够检测测量电容的变化。系统还包括信号处理系统512，用于对第一信号进行滤波和放大。

图5F图示了包括用户计算设备(例如，图1中的用户计算设备100)的外壳304、电极110、换能器114、信号处理系统512和信号修改器514的示例配置。在该示例配置中，换能器114是自电容传感器。类似于图5E，干电极测量电容作为第一信号，并且换能器114测量电容的变化。

图6图示了根据本公开的示例实施例的智能手表600的示例用户界面。在该示例中，智能手表600包括显示器602。另外，智能手表包括一个压力传感器606。响应于来自智能手表的指示，用户能够按下压力传感器606。根据确定用户最初已施加第一压力水平，并且然后在测量时间段期间，用户将压力水平降低到第二压力水平，智能手表600能够确定用户应该施加附加压力。根据该确定，智能手表能够在显示器602中显示提示604，以指导用户增加所施加的压力量。

图7是描绘了根据本公开的示例实施例的缓解用户计算设备中的噪声的示例过程的流程图。方法的(多个)一个或多个部分能够由一个或多个计算设备实现，诸如例如本文中描述的计算设备。此外，方法的(多个)一个或多个部分能够被实现为本文中描述的(多个)设备的硬件组件上的算法。出于图示和讨论的目的，图7描绘了以特定顺序执行的元件。使用本文中提供的本公开，本领域的普通技术人员将理解，在不偏离本公开的范围的情况下，本文中讨论的任何方法的元件能够以各种方式被适应、重新布置、扩展、省略、组合和/或修改。该方法能够由一个或多个计算设备实现，诸如图1至3描绘的一个或多个计算设备。

用户计算设备(例如，图1中的用户计算设备100)能够包括第一电极和换能器。在一些示例中，在702，用户计算设备100由与用户的皮肤接触的第一电极生成表示与用户相关联的一个或多个特点的第一信号。生理信号传感器能够是与用户的皮肤接触的干电极。例如，干电极能够是单个金属触点，当被放置为与用户的皮肤接触时，它能够响应于用户的皮肤或身体的一个或多个特点来生成第一信号。

在704，用户计算设备100能够经由换能器生成噪声特征信号。在一些示例中，换能器是音频传感器，它被定位为检测由用户计算设备沿着用户的皮肤的横向移动生成的用户计算设备内部的音频信号。在另一示例中，换能器是压力传感器，它被配置为确定由用户施加的压力的变化。

在一些示例中，换能器能够是电容传感器，并且噪声特征信号能够表示有效电容差的变化被检测到的区域的变化。在一些示例中，换能器是加速度计，并且噪声特征信号表示用户计算设备的移动。

在706，用户计算设备100能够基于噪声特征信号修改第一信号，以生成修改后的第一信号。第一信号和噪声特征信号能够以时域或频域中的一种被表示。

在一些示例中，修改第一信号包括：从第一信号中减去噪声特征信号，以生成修改后的第一信号。在其他示例中，修改第一信号能够包括：在特定时间，确定噪声特征信号是否超过预定阈值。根据确定噪声特征超过预定阈值，用户计算设备100能够存储特定时间的时间戳。当基于修改后的第一信号确定与用户相关联的一个或多个特点时，用户计算设备100能够从考虑中排除与时间戳相关联的第一信号。

用户计算设备100能够利用与采集足够数据以确定与用户相关联的一个或多个特点相关联的预定时间量。在一些示例中，在预定时间量已过去之前，用户计算设备能够确定修改后的第一信号包括足够确定与用户相关联的一个或多个特点的数据。例如，如果用户计算设备100正在估计用户的心率，则用户计算设备100能够确定在预定时间量已过去之前具有足够数据来估计用户的心率。

在一些示例中，用户计算设备100能够在与用户计算设备100相关联的显示器上呈现用户能够与干电极脱离接触的通知。

类似地，用户计算设备100能够利用与采集足够数据以确定与用户相关联的一个或多个特点相关联的预定时间量。当预定时间量已过去时，用户计算设备100能够确定修改后的第一信号不包括足够确定与用户相关联的一个或多个特点的数据。用户计算设备100能够在与用户计算设备100相关联的显示器上呈现用户继续与干电极保持接触的请求。

在一些示例中，换能器能够是压力传感器。用户计算设备100能够使用换能器基于噪声特征信号来检测由用户施加的压力的变化。用户计算设备100能够确定由用户施加的压力的变化超过预定阈值。根据确定由用户施加的压力的变化超过预定阈值，用户计算设备100能够向用户显示请求用户更改所施加的压力的消息。

在一些示例中，在708，用户计算设备100能够基于修改后的第一信号来确定与用户相关联的一个或多个特点。与用户相关联的一个或多个特点包括用户的皮肤的表面上的汗液的存在。在一些示例中，用户的皮肤的表面上的汗液的存在被用于估计与用户相关联的应力水平。

在一些示例中，与用户相关联的一个或多个特点能够包括在用户的皮肤上的两个点之间测量的阻抗值。在用户的皮肤上的两个点之间测量的阻抗值能够被用于估计与用户相关联的应力水平。

本文中讨论的技术引用传感器和其他基于计算机的系统以及采取的动作和发送给这种系统并且从这种系统发送的信息。本领域的普通技术人员将认识到，基于计算机的系统的固有灵活性允许各种可能的配置、组合以及在组件之间的任务和功能性的划分。例如，本文中讨论的服务器过程可以使用单个服务器或者组合工作的多个服务器来实现。数据库和应用可以被实现在单个系统上或者分布在多个系统中。分布式组件可以顺序地操作或者并行操作。

虽然本主题已经相对于其具体示例实施例进行了详细描述，但是将理解，本领域的技术人员在实现和理解前述内容时可以容易地产生这种实施例的更改、变化和等效物。因此，对于本领域的普通技术人员来说容易显而易见的是，本公开的范围是举例的而不是限制性的，并且本公开并不排除包括本主题的这种修改、变化和/或添加。

Claims (20)

1.一种用户计算设备，所述用户计算设备包括：

生理信号传感器，所述生理信号传感器被配置为生成关于与用户相关联的一个或多个特点的第一信号；

换能器，所述换能器被配置为基于检测一个或多个噪声源来生成噪声特征信号；以及

一个或多个控制电路，所述一个或多个控制电路被配置为：

基于所述噪声特征信号来修改所述第一信号，以生成修改后的第一信号；以及

基于所述修改后的第一信号来确定与用户相关联的一个或多个特点。

2.根据权利要求1所述的用户计算设备，其中所述生理信号传感器是能够接触用户的皮肤的干电极。

3.根据权利要求1至2中任一项所述的用户计算设备，其中所述换能器包括音频传感器，所述音频传感器被定位为检测由所述用户计算设备沿着所述用户的皮肤的横向移动生成的所述用户计算设备内部的音频信号的形式的噪声源。

4.根据任一前述权利要求(例如权利要求1)所述的用户计算设备，其中所述换能器是压力传感器，所述压力传感器能够确定由用户施加的压力的变化。

5.根据任一前述权利要求(例如权利要求1)所述的用户计算设备，其中修改所述第一信号包括：

从所述第一信号中减去与所述噪声特征信号相对应的信号部分，以生成所述修改后的第一信号。

6.根据任一前述权利要求(例如权利要求5)所述的用户计算设备，其中所述第一信号和所述噪声特征信号以时域或频域中的一种被表示。

7.根据任一前述权利要求(例如权利要求1)所述的用户计算设备，其中所述换能器包括运动传感器，并且所述噪声特征信号表示所述用户计算设备的移动。

8.根据任一前述权利要求(例如权利要求1)所述的用户计算设备，其中所述换能器包括电容传感器，并且所述噪声特征信号表示有效电容差的变化被检测到的区域的变化。

9.根据任一前述权利要求(例如权利要求1)所述的用户计算设备，其中与所述用户相关联的所述一个或多个特点包括所述用户的皮肤的表面上的汗液的存在。

10.根据任一前述权利要求(例如权利要求9)所述的用户计算设备，其中所述用户的皮肤的所述表面上的汗液的存在被用于估计与所述用户相关联的应力水平。

11.根据任一前述权利要求(例如权利要求2)所述的用户计算设备，其中与所述用户相关联的所述一个或多个特点包括在所述用户的皮肤上的两个点之间测量的阻抗值。

12.根据任一前述权利要求(例如权利要求11)所述的用户计算设备，其中在所述用户的皮肤上的两个点之间测量的所述阻抗值能够被用于估计与所述用户相关联的应力水平。

13.一种用于从由干电极生成的信号中去除噪声的计算机实现的方法，所述方法包括：

由与用户的皮肤接触的用户计算设备中的第一电极，生成表示与用户相关联的一个或多个特点的第一信号；

由换能器检测噪声特征信号；

由一个或多个处理器基于所述噪声特征信号来修改所述第一信号，以生成修改后的第一信号；以及

由一个或多个处理器基于所述修改后的第一信号来确定与用户相关联的一个或多个特点。

14.根据任一前述权利要求(例如权利要求13)所述的计算机实现的方法，其中修改所述第一信号包括：

由所述一个或多个处理器在特定时间确定所述噪声特征信号是否超过预定阈值；

根据确定所述噪声特征信号超过所述预定阈值，由所述一个或多个处理器存储所述特定时间的时间戳；以及

当基于所述修改后的第一信号确定与用户相关联的一个或多个特点时，由所述一个或多个处理器从考虑中排除与所述时间戳相关联的所述第一信号。

15.根据任一前述权利要求(例如权利要求13)所述的计算机实现的方法，其中所述用户计算设备包括与采集足够数据以确定与所述用户相关联的一个或多个特点相关联的预定时间量，所述方法还包括：

在所述预定时间量已过去之前：

由所述一个或多个处理器确定所述修改后的第一信号包括足够确定与所述用户相关联的一个或多个特点的数据；以及

由所述一个或多个处理器在与所述用户计算设备相关联的显示器上呈现所述用户能够与所述干电极脱离接触的通知。

16.根据任一前述权利要求(例如权利要求13)所述的计算机实现的方法，其中所述用户计算设备包括与采集足够数据以确定与所述用户相关联的一个或多个特点相关联的预定时间量，所述方法还包括：

在所述预定时间量已过去时：

由所述一个或多个处理器确定所述修改后的第一信号不包括足够确定与所述用户相关联的一个或多个特点的数据；以及

由所述一个或多个处理器在与所述用户计算设备相关联的显示器上呈现所述用户继续与所述干电极保持接触的请求。

17.根据任一前述权利要求(例如权利要求13)所述的计算机实现的方法，其中所述换能器是压力传感器，并且所述方法还包括：

由所述换能器基于所述噪声特征信号来检测由所述用户施加的压力的变化；

由所述一个或多个处理器确定由所述用户施加的压力的所述变化超过预定阈值；以及

根据确定由所述用户施加的压力的所述变化超过所述预定阈值，由所述一个或多个处理器向所述用户显示请求所述用户更改所施加的压力的消息。

18.根据任一前述权利要求(例如权利要求13)所述的计算机实现的方法，其中所述第一传感器是能够接触用户的皮肤的干电极。

19.根据任一前述权利要求(例如权利要求18)所述的计算机实现的方法，其中所述换能器是音频传感器，所述音频传感器被定位为检测由所述用户计算设备沿着所述用户的所述皮肤的横向移动生成的所述用户计算设备内部的音频信号。

20.一种可穿戴计算系统中包括的噪声缓解设备，包括：

换能器；

一个或多个控制电路，所述一个或多个控制电路用于：

经由所述换能器生成表示由所述噪声缓解设备检测到的噪声的噪声特征信号；

基于所述噪声特征信号来修改第一信号，以生成修改后的第一信号，其中所述第一信号由与用户的皮肤接触的干电极接收；以及

基于所述修改后的第一信号来确定与用户相关联的一个或多个特点。

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