CN116671884A - 血压测量的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供了一种血压测量的方法及装置。该血压测量方法基于用户的呼吸波信息，对从压力传感器获取的第一压力脉搏波信号进行处理，以得到受呼吸影响较小的第二压力脉搏波信号，并根据该第二压力脉搏波信号计算用户的血压值。这有利于减小用户的呼吸对压力脉搏波信号获取的干扰，也有利于提高血压测量结果的精度、出值率等。

Description

血压测量的方法及装置

技术领域

本申请实施例涉及电子设备技术领域，尤其涉及一种血压测量的方法及装置。

背景技术

目前，随着移动健康产业的发展，长期血压测量(例如24小时动态血压监测)是医疗诊断和健康日常监护的重要指标。其中，应用于长期血压测量的腕式血压计由于体积较小、质量较轻，便于用户长期佩戴，满足长期且实时对血压进行检测的需求，在日常生活中被广泛应用。

腕式血压计利用示波法，通过与气囊相通的气压传感器获取气囊内的压力脉搏波信号，根据压力脉搏波信号计算得到用户的血压值。但在血压测量过程中，用户的呼吸会干扰气压传感器获取压力脉搏波信号，特别是用户在运动后或情绪激动时的不规则呼吸或深呼吸，导致获取的压力脉搏波信号的质量容易存在问题。因此，腕式血压计根据获取的压力脉搏波信号计算的用户血压值的精度可能下降，或者，腕式血压计可能无法计算并输出用户的血压值，降低了腕式血压计的出值率。

发明内容

本申请实施例提供一种血压测量方法及电子设备，目的是减小用户呼吸对压力囊的压力脉搏波信号获取时的干扰，以提高血压测量结果的精度、出值率等。

第一方面，提供了一种血压测量的方法，所述方法包括：获取来自压力传感器的第一压力脉搏波信号，所述压力传感器用于检测与用户接触的压力囊的压力变化；获取所述用户的呼吸波信息；根据所述呼吸波信息对所述第一压力脉搏波信号进行处理，得到第二压力脉搏波信号；根据所述第二压力脉搏波信号计算所述用户的血压值。

根据本申请实施例提供的一种血压测量的方法，通过获取用户的呼吸波信息，并根据呼吸波信息对从压力传感器获取的压力脉搏波信号进行校正，以得到受呼吸影响较小的压力脉搏波信号。上述方法可以减小用户的呼吸对压力脉搏波信号获取的干扰，特别是减小用户在运动后或情绪激动时的不规则呼吸或深呼吸对压力脉搏波信号获取的干扰。进一步可以根据受呼吸影响较小的压力脉搏波信号计算得到用户的血压值，有助于提高血压测量结果的精度、出值率等。

在一个可能的实施例中，根据呼吸波波形的波峰和波谷与第一压力脉搏波信号的波形包络曲线的波峰和波谷的对应关系，对第一压力脉搏波信号的波形包络曲线的波峰或波谷的凹凸性进行修改处理。

例如，呼吸波波形的第一波峰可以对应于第一压力脉搏波信号的波形包络曲线的第二波峰，呼吸波波形的第一波谷可以对应于第一压力脉搏波信号的波形包络曲线的第三波峰。因此，可以对第三波峰的凹凸性进行修改。

其中，第一波峰和第一波谷相邻，第二波峰和第三波峰是两个相邻的波峰。

又例如，呼吸波波形的第一波谷可以对应于第一压力脉搏波信号的波形包络曲线的第二波谷，呼吸波波形的第一波峰可以对应于第一压力脉搏波信号的波形包络曲线的第三波谷。因此，可以对第三波谷的凹凸性进行修改。

其中，第一波峰和第一波谷相邻，第二波谷和第三波谷是两个相邻的波谷。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述获取所述用户的呼吸波信息之前，所述第一压力脉搏波信号不满足第一信号质量要求。

根据本申请实施例提供的一种血压测量的方法，通过对第一压力脉搏波信号的信号质量进行判断，从而对不满足第一信号质量要求的第一压力脉搏波信号进行校正，有助于提高血压测量结果的精度和出值率。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述获取所述用户的呼吸波信息包括：获取所述用户的生物信号，所述生物信号的采集时间与所述第一压力脉搏波信号的采集时间的差别小于预设时间阈值；根据所述用户的生物信号获取所述用户的呼吸波信息。

在本申请实施例中，当生物信号的采集时间与压力囊的压力脉搏波信号的采集时间的差别小于预设时间阈值，可以确保生物信号和压力脉搏波信号同步采集。通过同步采集的生物信号获取用户的呼吸波信息，有利于更准确的反映用户在血压测量过程中的呼吸状况。另外，也有利于提高该呼吸波信息对从压力传感器获取的压力脉搏波信号进行校正的准确度，以得到受呼吸影响较小的压力脉搏波信号。根据该受呼吸影响较小的压力脉搏波信号计算得到用户的血压值，有助于提高血压测量结果的精度、出值率等。

在一个可能的实施例中，生物信号的采集时间与压力传感器采集第一压力脉搏波信号的采集时间的差别可以为生物信号开始采集的时刻与第一压力脉搏波信号开始采集的时刻之间的时间差。当该时间差小于预设时间阈值时，可以理解为生物信号和第一压力脉搏波信号同时开始采集。此外，生物信号的采集时间与压力传感器采集第一压力脉搏波信号的采集时间的差别也可以为生物信号结束采集的时刻与第一压力脉搏波信号结束采集的时刻之间的时间差。当该时间差小于预设时间阈值时，可以理解为生物信号和第一压力脉搏波信号同时结束采集。

在一个可能的实施例中，生物信号的采集时间与压力传感器采集第一压力脉搏波信号的采集时间的差别可以为生物信号的采集时长与第一压力脉搏波信号的采集时长的时间差。当该时间差小于预设时间阈值，可以理解为生物信号的采集时长和第一压力脉搏波信号的采集时长相同。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述生物信号包括以下中的一项或多项：第一光电容积脉搏波描记PPG信号和心电图ECG信号。

根据本申请实施例提供的一种血压测量的方法，可以根据用户在血压测量过程中的PPG信号或者ECG信号获取用户在血压测量过程中的呼吸波信息。

在一个可能的实施例中，结合第一PPG信号和ECG信号获取用户的呼吸波信息，可以提高呼吸波信息提取的准确性，有助于提高根据呼吸波信息对第一压力脉搏波信号进行处理的准确性，这样有利于提高血压测量结果的精度、出值率等。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，在所述根据所述呼吸波信息对所述第一压力脉搏波信号进行处理之前，所述方法还包括：根据所述用户的加速度ACC信号确定所述用户处于运动状态。

根据本申请实施例提供的一种血压测量的方法，可以通过用户的ACC信号确定用户处于运动状态。此时用户的呼吸干扰压力脉搏波信号的获取，因此可以确定根据呼吸波信息对从压力传感器获取的压力脉搏波信号进行校正处理，以得到受呼吸影响较小的压力脉搏波信号。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述运动状态包括以下中的任意一项或多项：快走、跑步、上下楼梯、游泳、骑行和登山。

根据本申请实施例提供的一种血压测量的方法，可以应用于多种用户运动后处于不规则呼吸或深呼吸的血压测量场景中。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，在所述根据所述呼吸波信息对所述第一压力脉搏波信号的异常区域进行处理之前，所述方法还包括：根据所述生物信号确定所述用户的第一心率：确定第一心率满足以下一项或多项预设条件：

所述第一心率大于所述用户的静息心率；

所述第一心率大于预设运动心率阈值。

根据本申请实施例提供的一种血压测量方法，可以通过生物信号获取用户在血压测量过程中的第一心率。进一步可以根据用户的第一心率判断是否根据呼吸波信息对从压力传感器获取的压力脉搏波信号进行校正。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述生物信号包括第一PPG信号和所述ECG信号，所述第一PPG信号和所述ECG信号用于确定脉搏波传导时间PTT，所述根据所述第二压力脉搏波信号计算所述用户的血压值，包括：根据所述第二压力脉搏波信号计算所述用户的血压值；根据所述PTT对所述用户的血压值进行校正。

根据本申请实施例提供的一种血压测量的方法，可以根据血压测量过程中获取的PPG信号和ECG信号计算用户的PTT。并根据PTT对根据第二压力脉搏波信号计算得到的血压值进行校正，有利于进一步提高用户血压测量结果的精度。

结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述生物信号包括所述第一PPG信号，在所述第一PPG信号不满足第二信号质量要求的情况下，所述方法还包括：获取所述用户的第二PPG信号，所述第二PPG信号的信号质量满足所述第二信号质量要求，所述第二PPG信号的采集时间早于所述第一压力脉搏波信号的采集时间；所述根据所述用户的生物信号获取所述用户的呼吸波信息，包括：根据所述第二PPG信号获取所述用户的呼吸波信息。

根据本申请实施例提供的一种血压测量的方法，当血压测量过程中获取的第一PPG信号不满足第二信号质量要求时，可以通过血压测量过程开始前的第二PPG信号获取用户的呼吸波信息。由于生理状态的连续性，根据第二PPG信号获取的呼吸波信息也可以反映用户在血压测量过程中的呼吸状况。

第二方面，提供了一种血压测量的装置，所述装置包括：获取单元，用于获取来自压力传感器的第一压力脉搏波信号，所述压力传感器用于检测与用户接触的压力囊的压力变化；所述获取单元，还用于获取用户的呼吸波信息；处理单元，用于根据所述呼吸波信息对所述第一压力脉搏波信号进行处理，得到第二压力脉搏波信号；所述处理单元，还用于根据所述第二压力脉搏波信号计算所述用户的血压值。

结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，在所述获取所述用户的呼吸波信息之前，所述第一压力脉搏波信号不满足第一信号质量要求。

结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，所述获取单元，还用于获取所述用户的生物信号，所述生物信号的采集时间与所述第一压力脉搏波信号的采集时间的差别小于预设时间阈值；所述获取单元，还用于根据所述用户的生物信号获取所述用户的呼吸波信息。

结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，所述生物信号包括以下中的一项或多项：第一光电容积脉搏波描记PPG信号和心电图ECG信号。

结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，在用于所述根据所述呼吸波信息对所述第一压力脉搏波信号进行处理之前，所述处理单元还用于：根据所述用户的加速度ACC信号确定所述用户处于运动状态。

结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，所述运动状态包括以下中的任意一项或多项：快走、跑步、上下楼梯、游泳、骑行和登山。

结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，在用于所述根据所述呼吸波信息对所述第一压力脉搏波信号进行处理之前，所述处理单元还用于：根据所述生物信号确定所述用户的第一心率；确定所述第一心率满足以下一项或多项预设条件：

所述第一心率大于所述用户的静息心率；

所述第一心率大于预设运动心率阈值。

结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，所述生物信号包括第一PPG信号和所述ECG信号，所述第一PPG信号和所述ECG信号用于确定脉搏波传导时间PTT，所述处理单元用于根据所述第二压力脉搏波信号计算所述用户的血压值，包括：根据所述第二压力脉搏波信号计算所述用户的血压值；根据所述PTT对所述用户的血压值进行校正。

结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，所述生物信号包括所述第一PPG信号，在所述第一PPG信号不满足第二信号质量要求的情况下，所述获取单元，还用于获取所述用户的第二PPG信号，所述第二PPG信号的信号质量满足所述第二信号质量要求，所述第二PPG信号的采集时间早于所述第一压力脉搏波信号的采集时间；所述获取单元用于所述根据所述用户的生物信号获取所述用户的呼吸波信息，包括：所述获取单元，用于根据所述第二PPG信号获取所述用户的呼吸波信息。

第三方面，提供了一种电子设备，包括一个或多个处理器，以及一个或多个存储器；所述一个或多个存储器存储有一个或多个计算机程序，所述一个或多个计算机程序包括指令，当所述指令被一个或多个处理器执行时，使得上述第一方面的任一种可能的实现方式所述的方法。

第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，包括计算机指令，当所述计算机指令在电子设备上运行时，使得所述电子设备执行上述第一方面的任一种可能的实现方式所述的方法。

第五方面，提供了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在电子设备上运行时，使得所述电子设备执行上述第一方面的任一种可能的实现方式所述的方法。

第六方面，提供了一种芯片，所述芯片用于执行指令，当所述芯片运行时，所述芯片执行上述第一方面的任一种可能的实现方式所述的方法。

附图说明

图1是本申请实施例提供的一种腕式血压计获取的压力脉搏波信号的示意图。

图2是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

图3是本申请实施例提供的一种智能手表的不同视图的结构示意图。

图4是本申请实施例提供的一种血压测量的方法的流程示意图。

图5是本申请实施例提供的一种第一压力脉搏波信号的示意图。

图6是对图5所示第一压力脉搏波信号进行处理后得到的第二压力脉搏波信号的示意图。

图7是本申请实施例提供的一种用户界面图。

图8是本申请实施例提供的一种用户界面图。

图9是本申请实施例提供的一种用户界面图。

图10本申请实施例提供的一种血压测量的方法的流程示意图。

图11是本申请实施例提供的一种第一PPG信号的示意图。

图12是本申请实施例提供的一种ECG信号的示意图。

图13是本申请实施例提供的一种血压测量的方法的流程示意图。

图14是本申请实施例提供的另一种血压测量的方法的流程示意图。

图15是本申请实施例提供的一组用户界面图。

图16是本申请实施例提供的另一种血压测量的方法的流程示意图。

图17是本申请实施例提供的另一种血压测量的方法的流程示意图。

图18是本申请实施例提供的一种血压测量的装置的结构示意图。

图19是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。

以下实施例中所使用的术语只是为了描述特定实施例的目的，而并非旨在作为对本申请的限制。如在本申请的说明书和所附权利要求书中所使用的那样，单数表达形式“一个”、“一种”、“所述”、“上述”、“该”和“这一”旨在也包括例如“一个或多个”这种表达形式，除非其上下文中明确地有相反指示。还应当理解，术语“和/或”，用于描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系；例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B的情况，其中A、B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。本申请中出现的术语“第一”、“第二”等仅是为了区分不同的对象，“第一”、“第二”本身并不对其修饰的对象的实际顺序或功能进行限定。

在本说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。

以腕式血压计为例，腕式血压计可以满足用户对血压进行实时测量的需求，因而逐渐被广泛的使用。腕式血压计主要由腕带、气囊、气泵和气压计组成。其中，用户可以通过腕带将腕式血压计佩戴在腕部。当用户通过腕式血压计测量血压时，腕式血压计可以控制气泵向气囊充气，使得气囊加压膨胀，压迫腕部的桡动脉。气囊和气压计相连通，在充气升压过程中由于用户的桡动脉受到压迫，腕式血压计可以通过气压计获取压力脉搏波信号。

示例性的，图1所示为用户通过腕式血压计测量血压时，气压计获取的气囊的气压信号，通过该气压信号可以分离得到压力脉搏波信号。腕式血压计可以利用示波法，通过对压力脉搏波信号进行波峰拟合，得到压力脉搏波信号的波形包络。腕式血压计可以基于该波形包络的特征，计算用户的血压值。例如，该波形包络的峰值点对应动脉的平均压，该波形包络的第一个拐点对应动脉的收缩压，该波形包络的第二个拐点对应动脉的舒张压。示例性的，腕式血压计可以通过机器学习的方法计算用户的血压值。在一些实施例中，该机器学习的方法可以包括线性回归、支撑向量机、决策树或者神经网络，本申请对此不作限制。

但是在血压测量过程中，气压计获取压力脉搏波信号的过程容易受用户的呼吸干扰。例如在24小时动态血压监测过程中，腕式血压计可以在一天中定时发起血压测量过程。血压测量过程发起时用户的生理状态不可控，例如腕式血压计可能在在用户运动时、运动刚结束后或情绪激动时发起了血压测量过程。在这种情况下，运动或情绪激动导致的用户的深呼吸或不规则呼吸将严重干扰压力脉搏波信号的获取，获取到的压力脉搏波信号的质量容易存在问题。因此，腕式血压计根据获取的压力脉搏波信号计算的用户血压值的精度可能下降，或者，腕式血压计可能无法计算并输出用户的血压值，降低了腕式血压计的出值率。

鉴于上述问题，本申请实施例提供一种血压测量方法及装置，以减小用户呼吸对压力囊的压力脉搏波信号获取的干扰，以提高血压测量结果的精度、出值率等。

本申请实施例提供的技术方案可以应用于动态血压监测的场景中，例如，24小时动态血压监测的场景中，还可以应用于用户在运动(包括但不限于快走、跑步和游泳)后的血压测量的场景中。需要说明的是，上述应用场景仅是示例，而非是对本申请的限制。

以下介绍电子设备、用于这样的电子设备的用户界面、和用于使用这样的电子设备的实施例。需要说明的是，本申请实施例提供的电子设备具备血压检测功能。在一些实施例中，电子设备可以是还包含其它功能诸如个人数字助理和/或音乐播放器功能的便携式电子设备，诸如手机、平板电脑、具备无线通讯功能的可穿戴电子设备等。便携式电子设备的示例性实施例包括但不限于搭载或者其它操作系统的便携式电子设备。

示例性的，当电子设备为可穿戴设备时，该可穿戴设备可以是一种可整合到用户的衣服或配件的一种便携式设备，具备计算功能，可连接手机以及各类终端设备。示例性的，可穿戴设备可以是智能手表、血压手环、腕式血压计等，本申请对可穿戴设备的类型不做具体限定。

图2是本申请实施例提供的一种电子设备200的结构示意图。其中，电子设备200具备血压检测功能。

如图2所示，电子设备200可以包括气泵210、压力囊220、压力传感器230、处理器240、生物信号检测组件250和加速度(acceleration，ACC)传感器260。

其中，气泵210可以与压力囊220连通，用于向压力囊220充气或将压力囊220放气。示例性的，气泵210可以为微型化气泵，本申请对此不作限制。

压力囊220可以用于存储气泵210充入的空气，并且压力囊220可以包围且贴合于用户的待检测部位。例如，压力囊220可以通过电子设备200的腕带，包围且贴合于用户的待检测部位。示例性的，用户的待检测部位可以是用户的手腕、上臂、脚腕或者是其他身体部位，本申请对此不作限制。

在一些实施例中，压力囊220的囊中也可以充入液体。当压力囊220的囊中充入液体时，电子设备200可以不包括气泵210，本申请对此不做限制。

压力传感器230可以与压力囊220连接，用于检测压力囊220的气压，以获取压力囊220的第一压力脉搏波信号。

处理器240可以用于控制和处理信息，并利用各种接口和线路连接整个电子设备200的各个部分，执行电子设备200的各种功能和处理数据，从而对电子设备200的工作进行整体监控。例如，处理器240可以与气泵210连接，以控制气泵210向压力囊220充气或将压力囊220放气。处理器240也可以与压力传感器230连接，用于获取压力传感器230检测到的压力囊220的第一压力脉搏波信号。

处理器240可以包括一个或多个处理单元，例如：处理器240可以包括应用处理器(application processor，AP)，调制解调处理器，图形处理器(graphics processingunit，GPU)，图像信号处理器(image signal processor，ISP)，控制器，视频编解码器，数字信号处理器(digital signal processor，DSP)，基带处理器，和/或神经网络处理器(neural-networn processing unit，NPU)等。其中，不同的处理单元可以是独立的部件，也可以集成在一个或多个处理器中。

其中，控制器可以是电子设备200的神经中枢和指挥中心。控制器可以根据指令操作码和时序信号，产生操作控制信号，完成取指令和执行指令的控制。

处理器240中还可以设置存储器，用于存储指令和数据。示例性地，处理器240中的存储器可以为高速缓冲存储器。该存储器可以保存处理器240刚用过或循环使用的指令或数据。如果处理器240需要再次使用该指令或数据，可从所述存储器中直接调用。这样就避免了重复存取，减少了处理器240的等待时间，因而提高了电子设备200处理数据或执行指令的效率。

在一些实施例中，处理器240可以包括一个或多个接口。接口可以包括集成电路(inter-integrated circuit，I2C)接口，集成电路内置音频(inter-integrated circuitsound，I2S)接口，脉冲编码调制(pulse code modulation，PCM)接口，通用异步收发传输器(universal asynchronous receiver/transmitter，UART)接口，移动产业处理器接口(mobile industry processor interface，MIPI)，通用输入输出(general-purposeinput/output，GPIO)接口，用户身份识别(subscriber identity module，SIM)接口，和/或通用串行总线(universal serial bus，USB)接口等。

可以理解的是，本申请实施例示意的各模块间的接口连接关系，只是示意性说明，并不构成对电子设备200的结构限定。在本申请另一些实施例中，电子设备200也可以采用上述实施例中不同的接口连接方式，或多种接口连接方式的组合。

生物信号检测组件250可以用于获取用户的生物信号，例如，可以获取用户的光电容积脉搏波描记(photoplethysmograph，PPG)信号和用户的心电图(electrocardiogram，ECG)信号中的一项或多项。其中，生物信号检测组件250可以与处理器240连接，以将用户的生物信号传输给处理器240，使得处理器240可以根据用户的生物信号获取用户的呼吸波信息。

在一些实施例中，生物信号检测组件250可以包括PPG传感器251和ECG传感器252中的一个或多个。其中，PPG传感器251可以用于测量用户待检测部位的PPG信号，并将检测到的PPG信号传输给处理器240。ECG传感器252可以用于测量用户的ECG信号，并将检测到的ECG信号发送给处理器210。示例性的，该ECG信号可以是通过用户肢体导联获取的ECG信号，也可以是通过用户胸部导联时获取的ECG信号，本申请对此并不限制。

ACC传感器260可以用于获取用户的ACC信号。其中，ACC传感器260可以与处理器240连接，以将用户的ACC信号传输给处理器240。处理器240可以基于ACC信号获取用户在各个方向(通常为三轴)的加速度大小，判断用户是否处于运动状态。

在一些实施例中，电子设备200还可以包括外部存储器接口，内部存储器，通用串行总线(universal serial bus，USB)接口，无线充电模组，充电管理模块，电源管理模块，电池，天线1，天线2，移动通信模块，无线通信模块，音频模块，扬声器，受话器，麦克风，耳机接口，摄像头，显示屏，以及用户标识模块(subscriber identification module，SIM)卡接口等。

充电管理模块用于从充电器接收充电输入。其中，充电器可以是无线充电器，也可以是有线充电器。在一些有线充电的实施例中，充电管理模块可以通过USB接口接收有线充电器的充电输入。在一些无线充电的实施例中，充电管理模块可以通过电子设备200的无线充电线圈接收无线充电输入，无线充电线圈可以收容于无线充电模组中。充电管理模块为电池充电的同时，还可以通过电源管理模块为电子设备供电。

电源管理模块用于连接电池，充电管理模块与处理器。电源管理模块接收电池和/或充电管理模块的输入，为处理器，内部存储器，外部存储器，显示屏，摄像头，和无线通信模块等供电。电源管理模块还可以用于监测电池容量，电池循环次数，电池健康状态(漏电，阻抗)等参数。在其他一些实施例中，电源管理模块也可以设置于处理器中。在另一些实施例中，电源管理模块和充电管理模块也可以设置于同一个器件中。

电子设备200的无线通信功能可以通过天线1，天线2，移动通信模块，无线通信模块，调制解调处理器以及基带处理器等实现。

天线1和天线2用于发射和接收电磁波信号。电子设备200中的每个天线可用于覆盖单个或多个通信频带。不同的天线还可以复用，以提高天线的利用率。例如：可以将天线1复用为无线局域网的分集天线。在另外一些实施例中，天线可以和调谐开关结合使用。

移动通信模块可以提供应用在电子设备200上的包括2G/3G/4G/5G等无线通信的解决方案。移动通信模块可以包括至少一个滤波器，开关，功率放大器，低噪声放大器(lownoise amplifier，LNA)等。移动通信模块可以由天线1接收电磁波，并对接收的电磁波进行滤波，放大等处理，传送至调制解调处理器进行解调。移动通信模块还可以对经调制解调处理器调制后的信号放大，经天线1转为电磁波辐射出去。在一些实施例中，移动通信模块的至少部分功能模块可以被设置于处理器中。在一些实施例中，移动通信模块的至少部分功能模块可以与处理器的至少部分模块被设置在同一个器件中。

无线通信模块可以提供应用在电子设备200上的包括无线局域网(wirelesslocal area networns，WLAN)(如无线保真(wireless fidelity，Wi-Fi)网络)，蓝牙(bluetooth，BT)，全球导航卫星系统(global navigation satellite system，GNSS)，调频(frequency modulation，FM)，近距离无线通信技术(near field communication，NFC)，红外技术(infrared，IR)等无线通信的解决方案。无线通信模块可以是集成至少一个通信处理模块的一个或多个器件。无线通信模块经由天线2接收电磁波，将电磁波信号调频以及滤波处理，将处理后的信号发送到处理器240。无线通信模块还可以从处理器240接收待发送的信号，对其进行调频，放大，经天线2转为电磁波辐射出去。

电子设备200通过GPU，显示屏，以及应用处理器等实现显示功能。GPU为图像处理的微处理器，连接显示屏和应用处理器。GPU用于执行数学和几何计算，用于图形渲染。处理器240可包括一个或多个GPU，其执行程序指令以生成或改变显示信息。

显示屏用于显示图像，视频等。显示屏包括显示面板。显示面板可以采用液晶显示屏(liquid crystal display，LCD)，有机发光二极管(organic light-emitting diode，OLED)，有源矩阵有机发光二极体或主动矩阵有机发光二极体(active-matrix organiclight emitting diode的，AMOLED)，柔性发光二极管(flex light-emitting diode，FLED)，Miniled，MicroLed，Micro-oLed，量子点发光二极管(quantum dot light emittingdiodes，QLED)等。在一些实施例中，电子设备200可以包括1个或多个显示屏。

电子设备200的显示屏可以是一种柔性屏，目前，柔性屏以其独特的特性和巨大的潜力而备受关注。柔性屏相对于传统屏幕而言，具有柔韧性强和可弯曲的特点，可以给用户提供基于可弯折特性的新交互方式，可以满足用户对于电子设备的更多需求。对于配置有可折叠显示屏的电子设备而言，电子设备上的可折叠显示屏可以随时在折叠形态下的小屏和展开形态下大屏之间切换。因此，用户在配置有可折叠显示屏的电子设备上使用分屏功能，也越来越频繁。

电子设备200可以通过ISP，摄像头，视频编解码器，GPU，显示屏以及应用处理器等实现拍摄功能。

ISP用于处理摄像头反馈的数据。例如，拍照时，打开快门，光线通过镜头被传递到摄像头感光元件上，光信号转换为电信号，摄像头感光元件将所述电信号传递给ISP处理，转化为肉眼可见的图像。ISP还可以对图像的噪点，亮度，肤色进行算法优化。ISP还可以对拍摄场景的曝光，色温等参数优化。在一些实施例中，ISP可以设置在摄像头193中。

摄像头用于捕获静态图像或视频。物体通过镜头生成光学图像投射到感光元件。感光元件可以是电荷耦合器件(charge coupled device，CCD)或互补金属氧化物半导体(complementary metal-oxide-semiconductor，CMOS)光电晶体管。感光元件把光信号转换成电信号，之后将电信号传递给ISP转换成数字图像信号。ISP将数字图像信号输出到DSP加工处理。DSP将数字图像信号转换成标准的RGB，YUV等格式的图像信号。在一些实施例中，电子设备200可以包括1个或多个摄像头。

数字信号处理器用于处理数字信号，除了可以处理数字图像信号，还可以处理其他数字信号。例如，当电子设备200在频点选择时，数字信号处理器用于对频点能量进行傅里叶变换等。

视频编解码器用于对数字视频压缩或解压缩。电子设备200可以支持一种或多种视频编解码器。这样，电子设备200可以播放或录制多种编码格式的视频，例如：动态图像专家组(moving picture experts group，MPEG)1，MPEG2，MPEG3，MPEG4等。

NPU为神经网络(neural-networn，NN)计算处理器，通过借鉴生物神经网络结构，例如借鉴人脑神经元之间传递模式，对输入信息快速处理，还可以不断的自学习。通过NPU可以实现电子设备100的智能认知等应用，例如：图像识别，人脸识别，语音识别，文本理解等。

外部存储器接口可以用于连接外部存储卡，例如Micro SD卡，实现扩展电子设备200的存储能力。外部存储卡通过外部存储器接口与处理器240通信，实现数据存储功能。例如将音乐，视频等文件保存在外部存储卡中。

内部存储器可以用于存储计算机可执行程序代码，所述可执行程序代码包括指令。处理器240通过运行存储在内部存储器的指令，从而执行电子设备200的各种功能应用以及数据处理。内部存储器可以包括存储程序区和存储数据区。其中，存储程序区可存储操作系统，至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能，图像播放功能等)等。存储数据区可存储电子设备200使用过程中所创建的数据(比如音频数据，电话本等)等。此外，内部存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件，闪存器件，通用闪存存储器(universal flash storage，UFS)等。

电子设备200可以通过音频模块，扬声器，受话器，麦克风，耳机接口，以及应用处理器等实现音频功能。例如音乐播放，录音等。

可以理解的是，本申请实施例示意的结构并不构成对电子设备200的具体限定。在本申请另一些实施例中，电子设备200可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者拆分某些部件，或者不同的部件布置。图示的部件可以是硬件，软件或软件和硬件的组合实现。

本申请实施例中，图2所示的电子设备200可以以多种产品形态实现。示例性的，图3为本申请实施例提供的一种电子设备200的产品形态示意图。如图3所示，以电子设备200的产品形态为智能手表300为例进行说明。其中，图3中的(a)为智能手表300的正面图，图3中的(b)为智能手表300的背面图。

如图3中的(a)所示，智能手表300可以包括表体310和腕带320。其中，腕带320可以包围且贴合于用户的待检测部位，以使表体310可以贴合的佩戴在用户的待检测部位。

智能手表300可以包括图2所示电子设备200的各结构。如图3中的(a)和图3中的(b)所示，智能手表300可以包括气泵210、压力囊220、压力传感器230、处理器240、生物信号检测组件250和ACC传感器260。

其中，气泵210、压力传感器230、处理器240、ACC传感器260可以设置于表体310的内部，压力囊220可以设置于腕带320的内表面。

可以理解，腕带320的内表面为腕带320的与用户待检测部位接触的一面，腕带320的外表面为腕带320的远离用户待检测部位的一面。

在一些实施例中，生物信号检测组件250可以包括PPG传感器251和ECG传感器252。在一些实施例中，PPG传感器251可以设置于表体310的内表面，以确保PPG传感器251可以与用户的待检测部位接触。

可以理解，表体310的内表面为表体310的与用户待检测部位接触的一面，表体310的外表面为表体310的远离用户待检测部位的一面。

在另一些实施例中，PPG传感器251还可以设置于腕带320的内表面，本申请对此不作限制。

在一些实施例中，ECG传感器252可以通过肢体导联获取ECG信号。示例性的，ECG传感器252可以包括第一ECG电极2521和第二ECG电极2522。其中，第一ECG电极2521可以设置于表体310的内表面，以确保第一ECG电极2521可以与用户的佩戴部位接触。第二ECG电极2522可以设置于表体310的侧面，其中，第二ECG电极2522的一部分可以外露于表体310，作为和用户接触的部分。可以理解，可以将第二ECG电极2522外露于表体310的部分称为表冠。

具体地，以用户左手佩戴智能手表300为例对ECG信号的具体检测过程进行说明：首先用户将智能手表300佩戴于左手手腕上，表体310内表面的第一ECG电极2521与左手手腕接触；然后用户右手的任一手指触碰表体310侧面的第二ECG电极。此时，用户的左手和右手之间形成一个ECG检测通道，ECG传感器252可以开始获得用户左上肢和右上肢之间的电位差，从而可以实现获取用户的ECG信号。

在另一些实施例中，ECG传感器252也可以采用肢体单导联三电极，其中，两个电极设置在表体310的内表面，另外一个电极可以设置在表体310的侧面。本申请对此不作限制。

在另一些实施例中，表体310的外表面可以设置显示屏311。其中，显示屏311可以用于向用户展示相关信息，例如血压测量结果，又例如提示用户进行血压测量。该显示屏311可以为触摸屏，用户能够通过显示屏311输入相关操作。例如，用户可以点击显示屏311上显示的图标(该图标可以为智能手表300中安装的用于血压测量的应用图标，或者其他能够触发智能手表300测量血压的图标)，以触发智能手表300开始测量血压。

在另一些实施例中，表体310的侧面还可以设置有输入设备312，用户通过对该输入设备312进行操作，可以触发智能手表300执行对应事件。例如，在一些实施例中，输入设备312可以为实体按键，当用户对该实体按键进行操作，例如按压该实体按键，智能手表300开始测量血压。

以下实施例中的血压测量的方法均可以应用在上述实施例中所述的电子设备200中，也可以应用于上述实施例所述的智能手表300中。为便于表述，下面以本申请实施例提供的血压测量的方法应用于智能手表300为例进行表述。

下面将结合图4至图6描述本申请实施例提供的一种血压测量的方法。

图4为本申请实施例提供的一种血压测量的方法的流程示意图。图5为本申请实施例提供的一种第一压力脉搏波信号的示意图，图6为对图5所示第一压力脉搏波信号进行处理后得到的第二压力脉搏波信号的示意图。

如图4所示，方法400可以包括：

S410，获取来自压力传感器230的第一压力脉搏波信号，压力传感器230可以用于检测与用户接触的压力囊220的压力变化。

用户可以通过佩戴在手腕上的智能手表300进行血压测量。当开始测量血压时，智能手表300可以通过处理器240控制气泵210向压力囊220充气加压。在气泵210向压力囊220充气加压过程中，智能手表300可以通过压力传感器230实时获取压力囊220的第一压力脉搏波信号，并将获取的第一压力脉搏波信号传输给处理器240。

示例性的，气压传感器230获取的第一压力脉搏波信号可以如图5中的(a)所示，其中，通过对第一压力脉搏波信号的波峰进行拟合得到的第一压力脉搏波信号的波形包络如图5中的(b)所示。

当用户的呼吸在压力传感器230获取第一压力脉搏波信号的过程中产生干扰时，第一压力脉搏波信号将存在异常区域。其中，异常区域可以理解为获取到的第一压力脉搏波信号中受到用户的呼吸干扰的区域。如图5中的(a)所示，用户的呼吸在压力传感器230获取第一压力脉搏波信号的过程中产生干扰，导致第一压力脉搏波信号存在异常区域，也就是区域A。其中，区域A中的信号获取受到了用户的呼吸干扰。

如图5中的(b)所示，在区域A，由于受到用户的呼吸干扰，第一压力脉搏波信号的波形包络存在明显的震荡。也就是说，在区域A，第一压力脉搏波信号的波形包络曲线有超过一次性的凹凸变化，导致波形包络曲线产生多个波峰或波谷。示例性的，在区域A，由于多次的凸凹性变化，波形包络曲线可以产生多个波峰或波谷。而波形包络曲线产生的多个波峰和多个波谷会降低处理器240确定第一压力脉搏波信号的特征信息的准确性。例如，当特征信息包括波形包络的峰值气压时，波形包络曲线的多个波峰使得处理器240无法准确确定第一压力脉搏波信号的峰值点和对应的峰值气压。因而处理器240无法准确确定峰值对应的用户的平均压，导致处理器240计算的用户血压值不准确。

S420，获取用户的呼吸波信息。

智能手表300可以通过处理器240获取用户的呼吸波信息，以反映用户在血压测量过程中的呼吸状况。

在一些实施例中，处理器240可以获取从压力传感器230开始采集第一压力脉搏波信号的时刻，到结束采集第一压力脉搏波信号的时刻之间的时间段内的用户的呼吸波信息。

示例性的，智能手表300可以通过生物信号检测组件250，在血压测量过程中获取用户的生物信号。生物信号检测组件250还可以将获取的生物信号传输给处理器240，以使处理器240可以根据该生物信号获取用户的呼吸波信息。示例性的，生物信号可以包括用户的第一PPG信号和ECG信号中的一项或多项，本申请对此不作限制。

可以理解，第一PPG信号可以理解为在血压测量过程中，与第一压力脉搏波信号同步采集获得的PPG信号。

在另一些实施例中，处理器240也可以获取用户在血压测量过程开始时刻前的预设时间内的呼吸波信息。也就是说处理器240可以获取在压力传感器230获取第一压力脉搏波信号前的预设时间内的用户的呼吸波信息。由于人体生理状态的连续性，在血压测量过程开始时刻前的预设时间内的用户的呼吸波信息也可以反映用户在血压测量过程中的呼吸状况。

示例性的，为了确保获取的呼吸波信息可以更加准确的反映用户在血压测量过程中的呼吸状况，该预设时间可以为血压测量过程开始时刻前的15分钟以内。例如，处理器240可以获取血压测量过程开始时刻前1分钟内的用户的呼吸波信息。

在一个示例中，处理器240获取的用户的呼吸波信息的波形可以如图5中的(c)所示。如图5中的(c)所示，呼吸波波形呈现周期性的凸凹性变化，存在2个波峰和1个波谷。

S430，根据呼吸波信息对第一压力脉搏波信号进行处理，得到第二压力脉搏波信号。

智能手表300可以通过处理器240，根据呼吸波信息对第一压力脉搏波信号进行处理，以得到第二压力脉搏波信号。

在一个示例中，处理器240可以根据图5中的(c)所示的呼吸波信息对图5中的(a)所示的第一压力脉搏波信号的区域A进行处理。例如，处理器240可以根据该呼吸波信息对图5中的(b)所示的第一压力脉搏波信号的区域A的波形包络进行平滑拟合，以得到第二压力脉搏波信号。

当呼吸波信息的采集时间与第一压力脉搏波信号的采集时间相同，也就是说呼吸波信息开始采集的时刻与第一压力脉搏波信号开始采集的时刻相同，呼吸波信息结束采集的时刻与第一压力脉搏波信号结束采集的时刻相同，则可以直接将呼吸波信息的波形曲线和第一压力脉搏波信号的波形包络曲线根据时刻对应匹配。

在一些实施例中，在对应匹配后，处理器240可以根据呼吸波波形的波峰和波谷与第一压力脉搏波信号的波形包络曲线的波峰和波谷的对应关系，对第一压力脉搏波信号的波形包络曲线的波峰或波谷的凹凸性进行修改。

示例性的，如图5中的(b)和图5中的(c)所示，呼吸波波形的第一波峰505可以对应于第一压力脉搏波信号的波形包络曲线的第二波峰501，呼吸波波形的第一波谷506可以对应于第一压力脉搏波信号的波形包络曲线的第三波峰503。因此，可以对第三波峰503的凹凸性进行修改，并可以对修改后的区域A的波形包络曲线进行平滑拟合。

其中，第一波峰505和第一波谷506相邻，第二波峰501和第三波峰503是两个相邻的波峰。

又例如，呼吸波波形的第一波谷506可以对应于第一压力脉搏波信号的波形包络曲线的第二波谷502，呼吸波波形的第一波峰505可以对应于第一压力脉搏波信号的波形包络曲线的第三波谷504。因此，可以对第三波谷504的凹凸性进行修改。并可以对修改后的区域A的波形包络曲线进行平滑拟合。

其中，第一波峰505和第一波谷506相邻，第二波谷502和第三波谷504是两个相邻的波谷。

示例性的，通过上述方法对第一压力脉搏波信号的区域A进行处理后，获得的第二压力脉搏波信号可以如图6中的(a)所示，第二压力脉搏波信号的波形包络如图6中的(b)所示。其中，图6中的(b)所示的区域A’与图5中的(b)所示的区域A对应。

如图6中的(b)所示，第二压力脉搏波信号的区域A’的波形包络经过处理后，消除了波形包络的震荡，也就是区域A’的波形包络曲线不存在超过一次的凹凸性变化。

S440，根据所第二压力脉搏波信号计算用户的血压值。

智能手表300可以通过处理器240，根据第二压力脉搏波信号计算用户的血压值。

示例性的，智能手表300可以通过机器学习的方法计算用户的血压值。在一些实施例中，该机器学习的方法可以包括线性回归、支撑向量机、决策树或者神经网络，本申请对此不作限制。

在一个示例中，当用户通过智能手表300进行血压测量时，根据图5中的(a)所示的第一压力脉搏波信号计算得到的用户的舒张压为137mmHg，根据图6中的(a)所示的校正后的第二压力脉搏波信号计算得到的用户的舒张压为155mmHg。可以看到，根据所述第二压力脉搏波信号计算得到的血压值大于根据所述第一压力脉搏波信号计算得到的血压值不同。在这种情况下，用户可以使用金标准仪器，例如水银血压计测量得到的用户的舒张压为156mmHg，并将根据水银血压计测量得到的舒张压作为用户的实际舒张压。通过与实际舒张压进行比较，智能手表300根据第二压力脉搏波信号计算得到的用户的舒张压与实际舒张压更为接近，结果更准确。

根据本申请实施例提供的一种血压测量的方法，通过获取用户的呼吸波信息，并根据呼吸波信息对从压力传感器230获取的压力脉搏波信号进行校正，以得到受呼吸影响较小的压力脉搏波信号。上述方法可以减小用户的呼吸对压力脉搏波信号获取的干扰，特别是减小用户在运动后或情绪激动时的不规则呼吸或深呼吸对压力脉搏波信号获取的干扰。进一步可以根据受呼吸影响较小的压力脉搏波信号计算得到用户的血压值，有助于提高血压测量结果的精度、出值率等。

图7、图8和图9分别为本申请实施例提供的智能手表300的一种用户界面。下面结合图7、图8和图9继续阐述本申请实施例提供的血压检测的方法。

在一些实施例中，血压测量过程可以由用户主动发起。例如，用户可以在智能手表300上直接输入对应操作，以触发智能手表300开始测量血压。

在一个示例中如图7所示，当用户需要进行血压测量时，用户可以在智能手表300上的输入设备701进行手势操作，例如该输入设备701可以为实体按键，用户可以按压该实体按键。智能手表300响应用户作用在输入设备701上的手势操作，通过处理器240控制气泵210向压力囊220充气加压，开始血压测量过程。其中，输入设备701可以为图3中的(a)和图3中的(b)所示的输入设备312。

在另一个示例中，如图8所示，当用户需要进行血压测量时，用户可以直接在血压测量图标控件701上进行手势操作(例如点击等)。智能手表300响应用户作用在该血压测量图标控件701的手势操作，通过处理器240控制气泵210向压力囊220充气加压，开始血压测量过程。

在一些实施例中，血压测量过程可以由智能手表300主动发起，经用户同意后开始。例如，在动态血压监测场景中，智能手表300可以定时的发起用户血压测量过程。示例性的，智能手表300可以每隔30分钟主动向用户发送血压测量提示信息，以提醒用户进行血压测量。用户可以在智能手表300上输入对应操作，以触发智能手表300开始测量血压。

例如，如图9所示，在某一定点时刻，例如在12时，智能手表300可以显示对话框显示901，以提醒用户进行血压测量。其中，对话框中的提示信息可以为如图9所示的文字信息，如“是否开始测量血压？”。智能手表300响应用户作用在确认控件902的手势操作(例如点击等)，通过处理器240控制气泵210向压力囊220充气加压，开始血压测量过程。

在一种可能的情况下，血压测量过程由智能手表300主动发起后，不需要经用户同意自动开始。例如，在夜间血压动态监测场景中，智能手表300也可以定时的向用户发送血压测量提示信息，同时智能手表300可以控制气泵210向压力囊220充气加压，开始血压测量过程。

图10为本申请实施例提供的另一种血压测量的方法的流程示意图。如图10所示，方法1000包括：

S1001，获取来自压力传感器230的第一压力脉搏波信号，压力传感器230可以用于检测与用户接触的压力囊220的压力变化。

当用户通过佩戴在手腕上的智能手表300开始测量血压时，智能手表300可以通过处理器240控制气泵210向压力囊220充气加压。在气泵210向压力囊220充气加压过程中，压力传感器230可以获取压力囊220的第一压力脉搏波信号，并将第一压力脉搏波信号传输给处理器240。

S1002，获取用户的生物信号，其中，生物信号的采集时间与第一压力脉搏波信号的采集时间的差别小于预设时间阈值。

在智能手表300通过压力传感器230获取第一压力脉搏波信号的过程中，智能手表300可以通过生物信号检测组件250获取用户的生物信号。

其中，生物信号的采集时间与第一压力脉搏波信号的采集时间的差别小于预设时间阈值可以理解为在允许的时间误差范围内，也就是在预设时间阈值内，生物信号和第一压力脉搏波信号同步采集。

在一个示例中，生物信号的采集时间与压力传感器采集第一压力脉搏波信号的采集时间的差别可以为生物信号开始采集的时刻与第一压力脉搏波信号开始采集的时刻之间的时间差。当该时间差小于预设时间阈值时，可以理解为生物信号和第一压力脉搏波信号同时开始采集。此外，生物信号的采集时间与压力传感器采集第一压力脉搏波信号的采集时间的差别还可以为生物信号开始采集的时刻与第一压力脉搏波信号开始采集的时刻之间的时间差。当该时间差小于预设时间阈值时，可以理解为生物信号和第一压力脉搏波信号同时开始采集。

在另一个示例中，生物信号的采集时间与压力传感器采集第一压力脉搏波信号的采集时间的差别可以为生物信号的采集时长与第一压力脉搏波信号的采集时长的时间差。当该时间差小于预设时间阈值，可以理解为生物信号的采集时长和第一压力脉搏波信号的采集时长相同。示例性的，该预设时间阈值可以设置为1分钟以内，例如10s、30s或者50s，本申请对此不作限制。

在一些实施例中，用户的生物信号可以包括第一PPG信号和ECG信号中的一项或多项。示例性的，生物信号检测组件250可以包括PPG传感251和ECG传感器252中的一项或多项。其中，PPG传感器251可以具体用于在获取第一压力脉搏波信号的过程中，同步获取用户的第一PPG信号，并将获取的第一PPG传输给处理器240。ECG传感器252具体可以用于在获取第一压力脉搏波信号的过程中，同步获取用户的ECG信号，并将获取的ECG信号传输给处理器240。

S1003，确定第一压力脉搏波信号不满足第一信号质量要求。

当处理器240获取第一压力脉搏波信号后，智能手表300可以通过处理器240判断第一压力脉搏波信号是否满足第一信号质量要求，以确定压力传感器230获取第一压力脉搏波信号的过程中是否受到干扰，从而可以确定是否获取用户的呼吸波信息。

在一些实施例中，处理器240可以基于信噪比、信号偏度、峰度、过零率中的任意一项或多项信号参考指标来判断第一压力脉搏波信号是否满足第一信号质量要求。此外，处理器240还可以基于第一压力脉搏波信号的时间特征、幅值特征、频率特征中的任意一项或多项来来判断第一压力脉搏波信号是否满足第一信号质量要求。其中，时间特征可以包括第一压力脉搏波信号的上升沿时间或者第一压力脉搏波信号的重搏波时间，幅值特征可以包括第一压力脉搏波信号的上升沿幅值或者第一压力脉搏波信号的重搏波幅值，本申请对此不做限制。

在另一些实施例中，处理器240还可以基于根据第一压力脉搏波信号的波形包络特征来判断第一压力脉搏波信号是否满足第一信号质量要求。例如，可以基于波形包络的一阶导或二阶导特征来判断。

可以理解，上述判断第一压力脉搏波信号是否第一信号质量要求的方法仅是示例，而非是对本申请的限制。

在一种可能的情况下，第一压力脉搏波信号满足第一质量要求，也就是说，压力传感器230获取第一压力脉搏波信号的过程中没有受到干扰。第一压力脉搏波信号的信号质量符合要求，并且第一压力脉搏波信号不存在异常区域。此时，处理器240可以直接根据第一压力脉搏波信号计算用户的血压值，不执行S1004。

在另一种可能的情况下，第一压力脉搏波信号不满足第一信号质量要求，也就是说，压力传感器230获取第一压力脉搏波信号的过程中受到干扰。第一压力脉搏波信号的信号质量不符合要求，并且第一压力脉搏波信号存在异常区域。在异常区域，第一压力脉搏波信号的波形包络存在明显的震荡。也就是说，在异常区域，第一压力脉搏波信号的波形包络曲线有超过一次的凹凸变化，导致波形包络曲线产生多个凹点或多个凸点。此时，处理器240确定需要对第一压力脉搏波信号进行处理，智能手表300继续执行步骤S1004。

S1004，根据用户的生物信号获取用户的呼吸波信息。

在一些实施例中，当生物信号包括第一PPG信号时，智能手表300可以通过处理器240，根据用户的第一PPG信号获取用户的呼吸波信息。例如，处理器240可以通过经验模态分解(empirical mode decomposition，EMD)、变分模态分解(variational modedecomposition，VMD)或者集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition，EEMD)的方法，从第一PPG信号中获取用户的呼吸波信息。可以理解，上述获取呼吸波信息的方法仅是示例，而非是对本申请的限制。

示例性的，图11为处理器240获取的第一PPG信号的示意图。其中，实线为第一PPG信号，虚线为通过上述方法获得的用户的呼吸波信息中的呼吸波波形，该呼吸波波形可以近似看作第一PPG信号的低谷的连线。

在一些实施例中，当生物信号包括ECG信号时，智能手表300可以通过处理器240，根据用户的ECG信号获取用户的呼吸波信息。

示例性的，图12为处理器240获取的ECG信号的示意图。其中，图12中的(a)为ECG信号的示意图，图12中的(b)为根据该ECG信号获取的用户的呼吸波信息中的呼吸波波形的示意图。如图12中的(a)和(b)所示，根据ECG信号获取的呼吸波波形可以近似看作与ECG信号峰值连线呈现负相关。

在另一些实施例中，当生物信号包括第一PPG信号和ECG信号时，智能手表300可以通过处理器240，比较第一PPG信号和ECG信号的信号质量的优劣程度，选取两者中信号质量更优的信号用于获取用户的呼吸波信息。

示例性的，处理器240可以对第一PPG信号的信号质量和ECG信号的信号质量分别进行评分，选取评分更高的信号用于获取用户的呼吸波信息。例如，处理器240可以分别对每个心跳周期内的第一PPG信号和ECG信号进行评分，若信号质量优秀则可以为3分，信号质量良好可以为2分，信号质量差可以为1分。最后基于分数均值或者分数总和，选取评分更高的信号。

可以理解，上述比较第一PPG信号和ECG信号的信号质量优劣的方法仅是示例，而非是对本申请的限制。

在本申请实施例中，结合第一PPG信号和ECG信号获取用户的呼吸波信息，可以提高呼吸波信息提取的准确性，有助于提高根据呼吸波信息对第一压力脉搏波信号进行处理的准确性，这样有利于提高血压测量结果的精度、出值率等。

S1005，判断是否根据呼吸波信息对第一压力脉搏波信号进行处理。

当确定压力传感器230获取第一压力脉搏波信号的过程中获取受到干扰，第一压力脉搏波信号存在异常区域时，智能手表300可以通过处理器240进一步判断异常区域是否为受到用户的呼吸干扰导致的，从而可以确定是否根据呼吸波信息对第一压力脉搏波信号进行处理。

示例性的，处理器240可以通过对呼吸波信息中的呼吸波波形和第一压力脉搏波信号的异常区域的波形包络进行波形匹配分析，来判断异常区域是否为受到用户的呼吸干扰所致。示例性的，波形匹配分析的方法可以包括但不限于欧几里得距离算法、动态时间规整算法或者豪斯多夫距离算法。可以理解，上述波形匹配分析的方法仅是示例，而非是对本申请的限制。

在一种可能的情况下，若通过波形匹配分析确定用户的呼吸波波形与异常区域的波形包络不匹配，异常区域不是受用户呼吸干扰所致，处理器240可以确定不根据呼吸波信息对第一压力脉搏波信号进行处理。在这种情况下，智能手表300执行S1006。

在另一种可能的情况下，若通过波形匹配分析确定用户的呼吸波波形与异常区域的波形包络匹配，则可以确定异常区域是受用户的呼吸干扰导致。例如，呼吸波波形的波峰与异常区域的波形包络曲线的凸点可以对应匹配，呼吸波波形的波谷与异常区域的波形包络曲线的凹点可以对应匹配。又例如，呼吸波波形的波峰与异常区域的波形包络曲线的凹点可以对应匹配，呼吸波波形的波谷与异常区域的波形包络曲线的凸点可以对应匹配。应理解，上述波形匹配仅是示例仅是示例，而非是对本申请的限制。

当处理器240确定用户的呼吸波波形与异常区域的波形包络匹配，处理器240可以确定根据呼吸波信息对第一压力脉搏波信号进行处理。在这种情况下，智能手表300执行S1007，而不执行S1006。

在另一些实施例中，处理器240还可以利用ACC传感器来确定用户是否处于运动状态，或者通过生物信号获取用户在血压测量过程中的心率，来判断是否根据呼吸波信息对第一压力脉搏波信号进行处理。上述方法具体描述可以参见下面图13和图14所示的实施例，在此不再赘述。

S1006，根据第一压力脉搏波信号计算用户的血压值，或者不计算用户的血压值。

在一些实施例中，当确定确定不根据呼吸波信息对第一压力脉搏波信号进行处理时，智能手表300可以通过处理器240，直接根据第一压力脉搏波信号计算用户的血压值。此外，智能手表300可以通过显示屏311提示用户本次血压测量过程中信号质量存在问题，测得的血压值存在偏差。

在另一些实施例中，当确定根据呼吸波信息对第一压力脉搏波信号进行处理，处理器240可以不计算用户的血压值，并且智能手表300可以通过显示屏311提示用户本次血压测量过程中信号质量存在问题，请用户重新测量。

S1007，根据呼吸波信息对第一压力脉搏波信号进行处理，得到第二压力脉搏波信号。

当确定根据呼吸波信息对第一压力脉搏波信号进行处理时，智能手表300可以通过处理器240根据呼吸波信息对第一压力脉搏波信号进行处理。

具体的，S1007中的具体实现方式与图4所示实施例中的S430的实现方式相同或相似，为避免重复，在此不再赘述。

S1008，根据第二压力脉搏波信号计算用户的血压值。

具体的，S1008中的具体实现方式与图4所示实施例中S440的实现方式相同或相似，为避免重复，在此不再赘述。

在一些实施例中，当生物信号包括第一PPG信号和ECG信号时，第一PPG信号和ECG信号可以用于确定用户的脉搏波传导时间(pulse transit time，PTT)。

在这种情况下，S1008，根据第二压力脉搏波信号计算用户的血压值可以包括：

根据第二压力脉搏波信号计算用户的血压值，并根据PTT对上述计算的用户血压值进行校正。

具体而言，当生物信号包括第一PPG信号和ECG信号时，智能手表300可以通过处理器240根据第一PPG信号和ECG信号计算用户的PTT。并根据PTT对根据第二压力脉搏波信号计算得到的用户的血压值进行校正。

示例性的，ECG信号可以认为是用户脉搏的产生时间，第一PPG信号可以认为是用户脉搏的到达时间，两信号之间的时间差值即为用户的脉搏波传导时间PTT。因此，处理器240可以根据第一PPG信号的波形特征点和ECG信号的波形特征点来计算两信号之间的时间差值，也就是说可以根据第一PPG信号的波形特征点和ECG信号的波形特征点来计算用户的PTT。其中，第一PPG信号的波形特征点可以包括底点、峰值点、重搏波谷或者重搏波峰，ECG信号的特征点可以包括P波、Q点、R点、S点或者T波。

例如，处理器240可以选取ECG信号的R点与第一PPG信号的底点来计算两信号之间的时间差值，也就是说ECG信号的R点与第一PPG信号的底点之间的时间差值即为用户的PTT。可以理解，上述计算用户的PTT的方法仅是示例，而非对本申请的限制。

在一些实施例中，可以采用简单的多项式方法来根据PTT对用户的血压值进行校正。例如通过多项式BP_real＝BP_p+k·PTT对用户的血压值进行校正。其中，BP_p可以为根据第二压力脉搏波信号计算得到的用户的血压值，k为特征系数，PTT可以为根据ECG信号和第一PPG信号计算得到的用户的脉搏波传导时间，则BP_real可以为根据PTT对根据第二压力脉搏波信号得到的血压值校正后的修正血压值。

可以理解，上述根据PTT对用户的血压值进行校正的方式仅是示例。在本申请实施例中，还可以通过机器学习的方法来根据PTT对用户的血压值进行校正，例如线性回归、支撑向量机、决策树或者神经网络等，本申请对此并不限制。

根据本申请实施例提供的一种血压测量的方法，在压力传感器240获取压力脉搏波信号的过程中，同步获取用户的生物信号，通过用户的生物信号获取用户的呼吸波信息，反映血压测量过程中用户的呼吸状况。因此，可以根据呼吸波信息对获取的压力脉搏波信号进行校正，以得到受呼吸影响较小的压力脉搏波信号。上述方法可以减小用户的呼吸对压力脉搏波信号获取的干扰，特别是减小用户在运动后或情绪激动时的不规则呼吸或深呼吸对压力脉搏波信号获取的干扰。进一步可以根据受呼吸影响较小的压力脉搏波信号计算得到用户的血压值，有助于提高血压测量结果的精度、出值率等。

根据本申请实施例提供的一种血压测量的方法，可以根据血压测量过程中获取的PPG信号和ECG信号计算用户的PTT。并可以根据PTT对用户的血压值进行校正，有利于进一步提高用户血压测量结果的精度。

在图10所示实施例的基础上，下面结合图13和图14进一步阐述如何根据用户的心率和ACC信号来判断是否根据呼吸波信息对第一压力脉搏波信号进行处理。

图13为本申请实施例提供的另一种血压测量方法的流程示意图。如图13所示，方法1300包括：

S1301，根据用户的生物信号确定用户的第一心率。

当处理器240确定第一压力脉搏波信号不满足第一信号质量要求，智能手表300可以通过处理器240根据用户的生物信号确定用户的第一心率。例如，处理器240可以根据第一PPG信号或者可以根据ECG信号确定用户的第一心率。

其中，第一心率可以用于表征在进行血压测量时，压力传感器230获取压力囊220的第一压力脉搏波信号过程中的用户心率。

S1302，判断用户的第一心率是否满足预设条件。

具体的，智能手表300可以通过处理器240判断用户是否满足以下一项或多项预设条件：用户的第一心率大于用户的静息心率；

用户的第一心率大于预设运动心率阈值。

其中，静息心率也可称为安静心率，是指用户在清醒、不活动的安静状态下，每分钟心跳的次数。

在一些实施例中，用户的第一心率大于用户的静息心率可以为第一心率大于静息心率的1.15倍。例如，当用户的静息心率为80beat/min时，1.15倍的静息心率可以为92beat/min。在这种情况下，若用户的第一心率大于92beat/min，智能手表300可以确定用户处于非安静的活动状态。

可以理解，上述用户的第一心率大于用户的静息心率的实施例仅是示例，而非是对本申请的限制。

预设运动心率阈值可以为智能手表300预先设定的。例如在正常情况下，当用户处于运动状态时，用户的心率可以达到110beat/min～130beat/min。示例性的，智能手表300可以设定预设运动心率阈值为120beat/min。当用户的第一心率大于该预设运动心率阈值，智能手表300可以确定用户处于运动状态。

在一种可能的情况下，若第一心率不满足预设条件，处理器240可以确定不根据呼吸波信息对第一压力脉搏波信号进行处理。在这种情况下，智能手表300可以执行S1006，根据第一压力脉搏波信号计算用户的血压值，或者不计算用户的血压值。

在另一种可能的情况下，若第一心率满足上述预设条件的一项或多项，处理器240可以确定根据呼吸波信息对第一压力脉搏波信号进行处理。在这种情况下，智能手表300可以不执行S1006，而执行S1007。智能手表300可以根据呼吸波信息对第一压力脉搏波信号进行处理，得到第二压力脉搏波信号。并进一步根据第二压力脉搏波信号计算用户的血压值。

可以理解，上述S1301可以在S1007之前执行，也可以在获取用户的呼吸波信息之前执行，本申请对此不做限定。

在一些实施例中，处理器240还可以结合图10所示实施例中所述的方法，进一步对呼吸波波形和第一压力脉搏波信号的异常区域的波形包络进行波形匹配分析，以确定是否根据用户的呼吸波信息对第一压力脉搏波信号进行处理。

图14为本申请实施例提供的另一种血压测量方法的流程示意图。如图14所示，方法1400包括：

S1401，获取用户的ACC信号。

智能手表300可以在血压测量过程开始时刻前获取用户的ACC信号。也就是智能手表300可以在气压传感器230开始获取第一压力脉搏波信号时刻之前，通过ACC传感器260获取用户的ACC信号。并且ACC传感器260可以将获取的ACC信号传输给处理器240，以使处理器240可以根据用户的ACC信号判断用户是否处于运动状态。

在一些实施例中，ACC传感器260可以获取血压测量开始时刻前预设时间内的用户的ACC信号。例如ACC传感器可以获取血压测量过程开始时刻前3分钟内的用户的ACC信号，也可以获取血压测量过程开始时刻前2分钟内的用户的ACC信号，本申请对此并不作限制。在一个示例中，为使获取的ACC信号可以更准确的反映用户的运动状态，上述预设时间可以设置为血压测量过程开始时刻前的10分钟以内。

S1402，根据用户的ACC信号判断用户是否处于运动状态。

当处理器240确定第一压力脉搏波信号不满足第一信号质量要求，智能手表300可以通过处理器240，根据用户的ACC信号来判断用户是否处于运动状态。

示例性的，智能手表300可以预先设置用户处于不同的运动状态以及安静状态下时不同方向的加速度信号，从而，当处理器240获取到用户的ACC信号时，基于用户在不同方向的加速度大小，例如获取用户在X轴、Y轴和Z轴方向的加速度大小，从而判断用户是否处于运动状态。例如，一般而言，当打篮球时，Z轴方向的加速度最大，Y轴方向的加速度其次，X轴方向的加速度最小；跑步时，X轴方向的加速度最大，Y轴方向的加速度其次，Z轴方向加速度最小；游泳时，X轴方向的加速度、Y轴方向的加速度和Z轴方向的加速度均比较大；而当用户处于安静状态，也就是说用户没有处于运动状态时，X轴方向的加速度、Y轴方向的加速度和Z轴方向的加速度都比较小。

其中，X轴、Y轴和Z轴是三个相互垂直的方向。

在一些实施例中，运动状态可以包括快走、跑步、上下楼梯、游泳、骑行和登山中的任意一项或多项。需要说明的是，上述运动状态仅是示例，运动状态还可以包括打篮球、跳舞、滑雪等，本申请对此不作限制。

在一种可能的情况下，当根据用户的ACC信号确定用户不处于运动状态，处理器240可以确定不根据呼吸波信息对第一压力脉搏波信号进行处理。智能手表300可以执行S1006，根据第一压力脉搏波信号计算用户的血压值，或者不计算用户的血压值。

在另一种可能的情况下，当根据用户的ACC信号确定用户处于运动状态，由于生理状态的连续性，在压力传感器230获取第一压力脉搏波信号的过程中，由于运动导致用户处于深呼吸或者不规则呼吸状态，处理器240可以确定根据呼吸波信息对第一压力脉搏波信号进行处理。在这种情况下，智能手表300可以不执行S1006，而执行S1007。智能手表300可以根据呼吸波信息对第一压力脉搏波信号进行处理，得到第二压力脉搏波信号。并进一步根据第二压力脉搏波信号计算用户的血压值。

图15为本申请实施例提供的智能手表300的一组用户界面1500。

示例性的，如图15中的(a)所示，当生物信号包括ECG信号时，智能手表响应用户在图7所示输入设备312的手势操作(例如按压)，或者响应用户在图8所示血压测量图标控件801的手势操作(例如点击)，又或者响应用户在图9所示确认控件902的手势操作，智能手表300可以在对话框1501显示提示用户进行ECG测量的提示信息，其中对话框1501中的提示信息可以如图15中的(a)所示，如“请将手指放在表冠”。

如图15中的(b)所示，响应用户在表冠1502的手势操作(例如用户将任意手指与表冠1502接触)，智能手表300可以通过ECG传感器252开始获取用户的ECG信号，同时通过处理器240控制气泵210向压力囊220充气加压，开始血压测量过程。其中，表冠1502可以为图3中的(a)和图3中的(b)所示的第二ECG电极2522。

下面以生物信号包括第一PPG信号为例进一步说明本申请实施例提供的一种血压测量的方法。

图16为本申请实施例提供的另一种血压测量方法的流程示意图。如图16所示，方法1600包括：

S1601，获取用户的第二PPG信号，第二PPG信号满足第二信号质量要求，第二PPG信号的采集时间早于第一压力脉搏波信号的采集时间。

在血压测量过程开始时刻前，也就是压力传感器230获取第一压力脉搏波信号之前，智能手表300可以通过压力传感器230获取用户的第三PPG信号。并且压力传感器230可以将获取的第三PPG信号传输给处理器240，以使处理器240可以判断第三PPG信号是否满足第二信号质量要求。其中，可以将满足第二信号质量要求的第三PPG信号记为第二PPG信号，以确保处理器240可以根据第二PPG信号获取用户的呼吸波信息。

其中，第二PPG信号的采集时间早于第一压力脉搏波信号的采集时间可以理解为第二PPG信号结束采集的时刻早于第一压力脉搏波信号开始采集的时刻。

在一种可能的场景下，例如动态血压测量场景中，智能手表300可以主动获取用户的第二PPG信号。例如，智能手表300在定时发起用户血压测量过程前的预设时间内，可以通过PPG传感器251主动获取用户的第三PPG信号，并通过处理器240确定第三PPG信号是否满足第二信号质量要求。若获取的第三PPG信号不满足第二信号质量要求，PPG传感器251可以重新进行信号采集。若获取的第三PPG信号满足第二信号质量要求，可以将该第三PPG信号记为第二PPG信号。在这种情况下，智能手表300可以发起用户血压测量过程。

在一些实施例中，该预设时间可以为智能手表300发起血压测量过程开始前的15分钟以内。例如，PPG传感器251可以在智能手表300发起血压测量过程开始前的1分钟，开始获取时长为1分钟的用户的第三PPG信号。可以理解，上述预设时间仅是示例，而非对本申请的限制。

在另一种可能的场景中，当智能手表300没有开启动态血压测量功能时，在血压测量过程开始时刻前，智能手表300可以响应用户的输入操作，控制PPG传感器251一直在后台连续的获取用户的第三PPG信号。

例如，通常情况下，用户都会打开智能手表300中的连续心率、血氧等项目测量的功能，而上述项目测量的实现都需要连续的第三PPG信号获取。因此在用户输入打开连续心率、血氧等项目测量功能的操作后，智能手表300也同时控制PPG传感器251开始连续获取用户的第三PPG信号。智能手表300可以通过处理器240判断获取的第三PPG信号是否满足第二信号质量要求，并将满足第二信号质量要求的第三PPG信号保存在用户通过智能手表300开始血压测量时，可以将满足第二信号质量要求的、距离血压测量过程开始时刻最近的第三PPG信号记为第二PPG信号。

在一些实施例中，处理器240可以基于信噪比、信号偏度、峰度、过零率中的任意一项或多项信号参考指标来判断第三PPG信号是否满足第二信号质量要求。或者，处理器240还可以基于第三PPG信号的时间特征、幅值特征、频率特征中的任意一项或多项来判断。其中，时间特征可以包括第三PPG信号的上升沿时间或者第三PPG信号的重搏波时间，幅值特征可以包括第三PPG信号的上升沿幅值或者第三PPG信号的重搏波幅值。

可以理解，上述判断第三PPG信号是否第二信号质量要求的方法仅是示例，而非是对本申请的限制。

S1602，获取来自压力传感器230的第一压力脉搏波信号，压力传感器230可以用于检测与用户接触的压力囊220的压力变化。

S1603，获取用户的第一PPG信号，其中，第一PPG信号的采集时间与第一压力脉搏波信号的采集时间的差别小于预设时间阈值。

S1604，确定第一压力脉搏波信号不满足第一信号质量要求。

具体的，S1602至S1604的具体实现方式与图10所示的S1001至S1003中的实现方式相同或相似，为避免重复，在此不再赘述。

S1605，判断第一PPG信号是否满足第二信号质量要求。

具体的，判断第一PPG信号是否满足第二信号质量要求的方法与上述S1601中的判断第三PPG信号是否满足第二信号质量要求的方法相同，在此不再赘述。

若处理器240确定第一PPG信号满足第二信号质量要求，则执行S1606。

若处理器240确定第一PPG信号不满足第二信号质量要求，则执行S1607，不执行S1606。

在一些实施例中，S1604和S1605可以同时执行，也可以在执行S1604后再执行S1605，本申请对此不作限制。

S1606，根据第一PPG信号获取用户的呼吸波信息。

当第一PPG信号满足第二信号质量要求时，处理器240可以根据第一PPG信号获取用户的呼吸波信息。

处理器240根据第一PPG信号获取用户的呼吸波信息的相关描述可参见S1004，在此不再赘述。

S1607，根据第二PPG信号获取用户的呼吸波信息。

当第一PPG信号不满足第二信号质量要求时，处理器240根据第一PPG信号无法获取用户的呼吸波信息。此时，处理器240可以根据血压测量过程开始时刻前的用户的第二PPG信号获取用户的呼吸波信息。

处理器240根据第二PPG信号获取用户的呼吸波信息的相关描述可参见S1004，在此不再赘述。

S1608，判断是否根据呼吸波信息对第一压力脉搏波信号进行处理。

S1609，根据第一压力脉搏波信号计算用户的血压值，或者不计算用户的血压值。

S16010，根据呼吸波信息对第一压力脉搏波信号进行处理，得到第二压力脉搏波信号。

S1611，根据第二压力脉搏波信号计算用户的血压值，其中，根据所述第二压力脉搏波信号计算得到的血压值，与根据所述第一压力脉搏波信号计算得到的血压值不同。

具体地，S1608至S1611同步骤S1005至S1008，相关描述可参见图10所示的实施例，为避免重复，这里不再赘述。

根据本申请实施例提供的一种血压测量的方法，当血压测量过程中获取的第一PPG信号不满足第二信号质量要求时，可以通过血压测量过程开始前的第二PPG信号获取用户的呼吸波信息。由于生理状态的连续性，根据第二PPG信号获取的呼吸波信息也可以反映用户在血压测量过程中的呼吸状况。并且可以根据呼吸波信息对从压力传感器获取的压力脉搏波信号进行校正，以得到受呼吸影响较小的压力脉搏波信号。这样有利于减小用户的呼吸对压力脉搏波信号获取的干扰，特别是减小用户在运动后或情绪激动时的不规则呼吸或深呼吸对压力脉搏波信号获取的干扰。进一步可以根据受呼吸影响较小的压力脉搏波信号计算得到用户的血压值，有助于提高血压测量结果的精度、出值率等。

下面以生物信号包括ECG信号为例进一步说明本申请实施例提供的血压测量的方法。

图17为本申请实施例提供的一种血压测量方法的流程示意图。如图17所示，方法1700包括：

S1701，获取来自压力传感器230的第一压力脉搏波信号，压力传感器230可以用于检测与用户接触的压力囊220的压力变化。

S1702，获取用户的ECG信号，其中，ECG信号的采集时间与第一压力脉搏波信号的采集时间的差别小于预设时间阈值。

S1703，确定第一压力脉搏波信号不满足第一信号质量要求。

具体的，S1701至S1603的具体实现方式与图10所示的实施例中的S1001至S1003中的实现方式相同或相似，为避免重复，在此不再赘述。

S1704，判断ECG信号是否满足第三信号质量要求。

当获取ECG信号后，智能手表300可以通过处理器240判断ECG信号是否满足第三信号质量要求，以确定是否可以根据ECG信号获取用户的呼吸波信息。

在一些实施例中，处理器240可以基于信噪比、信号偏度、峰度、过零率中的任意一项或多项信号参考指标来判断ECG信号是否满足第三信号质量要求。在另一些实施例中，处理器240也可以基于ECG信号的特征信息，通过启发式规则和经验对特征信息设定阈值，从而判断ECG信号是否满足第三信号质量要求。示例性的，ECG信号的特征信息可以包括P波、Q波、R波、S波或者T波等。

可以理解，上述判断ECG信号的信号质量是否满足第三信号质量要求的方法仅是示例，而非是对本申请的限制。

当处理器240确定ECG信号满足第三信号质量要求，处理器240可以根据ECG信号获取用户的呼吸波波性，则执行S1705。

当处理器240确定ECG信号不满足第三信号质量要求时，智能手表300可以提示用户获取的信号质量有问题，建议重新开始血压检测过程，直到获取的ECG信号满足第三信号质量要求为止。

在一些实施例中，S1703和S1704可以同时执行，也可以在执行S1703后再执行S1704，本申请对此不作限制。

S1705，根据ECG信号获取用户的呼吸波信息。

S1706，判断是否根据呼吸波信息对第一压力脉搏波信号的异常区域进行处理。

S1707，根据第一压力脉搏波信号计算用户的血压值，或者不计算用户的血压值。

S1708，根据呼吸波信息对第一压力脉搏波信号的异常区域进行处理，得到第二压力脉搏波信号。

S1709，根据第二压力脉搏波信号计算用户的血压值，其中，根据所述第二压力脉搏波信号计算得到的血压值，与根据所述第一压力脉搏波信号计算得到的血压值不同。

具体地，S1705至S1709同步骤S1004至S1008，相关描述可参见图10所示的实施例，为避免重复，这里不再赘述。

根据本申请实施例提供的一种血压测量的方法，通过对血压测量过程中获取的ECG信号进行质量判断，以确保血压测量过程中的ECG信号满足第三信号质量要求，通过ECG信号可以获取用户的呼吸波信息。因此可以根据呼吸波信息对从压力传感器获取的压力脉搏波信号进行校正，以得到受呼吸影响较小的压力脉搏波信号。这样有利于减小用户的呼吸对压力脉搏波信号获取的干扰，特别是减小用户在运动后或情绪激动时的不规则呼吸或深呼吸对压力脉搏波信号获取的干扰。进一步可以根据受呼吸影响较小的压力脉搏波信号计算得到用户的血压值，有助于提高血压测量结果的精度、出值率等。

以上，结合图4至图17详细说明了本申请实施例提供的血压测量的方法。下面，结合图18详细描述本申请实施例提供的血压测量的装置。可以理解，方法实施例所描述的题述特征同样适用于以下装置实施例。

图18示出了本申请实施例提供的血压测量的装置1800的示意性结构图。

如图18所示，该装置1800包括获取单元1810和处理单元1820。

获取单元1810，可以用于获取来自压力传感器230的第一压力脉搏波信号。压力传感器230可以用于检测与用户接触的压力囊220的压力变化。

获取单元1810，还可以用于获取用户的呼吸波信息。

处理单元1820，可以用于根据所述呼吸波信息对所述第一压力脉搏波信号进行处理，得到第二压力脉搏波信号。

处理单元1820，可以用于根据所述第二压力脉搏波信号计算所述用户的血压值。其中，根据所述第二压力脉搏波信号计算得到的血压值，与根据所述第一压力脉搏波信号计算得到的血压值不同。

在一些实施例中，在获取用户的呼吸波信息之前，处理单元1820，还可以用于确定所述第一压力脉搏波信号不满足第一信号质量要求。

在一些实施例中，获取单元1810，还可以用于获取用户的生物信号。其中，生物信号的采集时间与第一压力脉搏波信号的采集时间的差别小于预设时间阈值。

在一些实施例中，获取单元1810，还可以用于根据用户的生物信号获取用户的呼吸波信息。

在一些实施例中，生物信号包括以下中的一项或多项：第一光电容积脉搏波描记PPG信号和心电图ECG信号。

在一些实施例中，在用于根据呼吸波信息对第一压力脉搏波信号进行处理之前，处理单元1820还可以用于：当用户处于运动状态，确定对第一压力脉搏波信号进行处理。其中，用户处于运动状态可以是根据用户的加速度ACC信号确定。

在一些实施例中，运动状态可以包括以下中的任意一项或多项：快走、跑步、上下楼梯、游泳和登山。

在一些实施例中，在用于根据呼吸波信息对第一压力脉搏波信号进行处理之前，处理单元1820还可以用于：根据生物信号确定用户的第一心率；若第一心率满足第一预设条件，确定对第一压力脉搏波信号的异常区域进行处理。

其中，第一预设条件包括以下一项或多项：第一心率大于用户的静息心率；第一心率大于预设运动心率阈值。

在一些实施例中，当生物信号包括第一PPG信号和ECG信号时，第一PPG信号和ECG信号可以用于确定脉搏波传导时间PTT。并且，用户的血压值可以是根据PTT校正后的血压值。

在一些实施例中，当生物信号包括第一PPG信号，获取单元1810还可以用于获取用户的第二PPG信号。

其中，获取的第二PPG信号的信号质量满足第二信号质量要求，并且第二PPG信号的采集时间早于第一压力脉搏波信号的采集时间。

在一些实施例中，处理单元1820，还可以用于在第一PPG信号不满足第二信号质量要求的情况下，根据第二PPG信号获取用户的呼吸波信息。

可以理解，装置1800中各单元执行上述相应步骤的具体过程请参照前文中结合图4至图17的方法实施例的描述，为了简洁，这里不加赘述。

图19示出了本申请实施例提供的电子设备1900的示意性结构图。如图19所示，该电子设备1900包括：一个或多个处理器1910，一个或多个存储器1920，该一个或多个存储器2520存储有一个或多个计算机程序，该一个或多个计算机程序包括指令。当该指令被所述一个或多个处理器1910运行时，使得电子设备1900执行上述实施例中的技术方案。

本申请实施例提供一种可读存储介质，所述可读存储介质包含计算机，当所述计算机指令在电子设备运行时，使得所述电子设备执行上述实施例的技术方案。其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

本申请实施例提供一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在电子设备运行时，使得电子设备执行上述实施例中的技术方案。其实现原理和技术效果与上述方法相关实施例类似，此处不再赘述。

本申请实施例提供一种芯片，所述芯片用于执行指令，当所述芯片运行时，执行上述实施例中的技术方案。其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，ROM)、随机存取存储器(random access memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (21)

1.一种血压测量的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取来自压力传感器的第一压力脉搏波信号，所述压力传感器用于检测与用户接触的压力囊的压力变化；

获取所述用户的呼吸波信息；

根据所述呼吸波信息对所述第一压力脉搏波信号进行处理，得到第二压力脉搏波信号；

根据所述第二压力脉搏波信号计算所述用户的血压值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述用户的呼吸波信息之前，所述第一压力脉搏波信号不满足第一信号质量要求。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述获取所述用户的呼吸波信息包括：

获取所述用户的生物信号，所述生物信号的采集时间与所述第一压力脉搏波信号的采集时间的差别小于预设时间阈值；

根据所述用户的生物信号获取所述用户的呼吸波信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述生物信号包括以下中的一项或多项：第一光电容积脉搏波描记PPG信号和心电图ECG信号。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述根据所述呼吸波信息对所述第一压力脉搏波信号进行处理之前，所述方法还包括：

根据所述用户的加速度ACC信号确定所述用户处于运动状态。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述运动状态包括以下中的一项或多项：

快走、跑步、上下楼梯、游泳、骑行和登山。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：在所述根据所述呼吸波信息对所述第一压力脉搏波信号进行处理之前，所述方法还包括：

根据所述生物信号确定所述用户的第一心率；

确定所述第一心率满足以下一项或多项预设条件：

所述第一心率大于所述用户的静息心率；

所述第一心率大于预设运动心率阈值。

8.根据权利要求4至7中任一项所述的方法，其特征在于，所述生物信号包括第一PPG信号和所述ECG信号，所述第一PPG信号和所述ECG信号用于确定脉搏波传导时间PTT，

所述根据所述第二压力脉搏波信号计算所述用户的血压值，包括：

根据所述第二压力脉搏波信号计算所述用户的血压值；

根据所述PTT对所述用户的血压值进行校正。

9.根据权利要求4至7中任一项所述的方法，其特征在于，所述生物信号包括所述第一PPG信号，在所述第一PPG信号不满足第二信号质量要求的情况下，所述方法还包括：

获取所述用户的第二PPG信号，所述第二PPG信号的信号质量满足所述第二信号质量要求，所述第二PPG信号的采集时间早于所述第一压力脉搏波信号的采集时间；

所述根据所述用户的生物信号获取所述用户的呼吸波信息，包括：

根据所述第二PPG信号获取所述用户的呼吸波信息。

10.一种血压测量的装置，其特征在于，所述装置包括：

获取单元，用于获取来自压力传感器的第一压力脉搏波信号，所述压力传感器用于检测与用户接触的压力囊的压力变化；

所述获取单元，还用于获取用户的呼吸波信息；

处理单元，用于根据所述呼吸波信息对所述第一压力脉搏波信号进行处理，得到第二压力脉搏波信号；

所述处理单元，还用于根据所述第二压力脉搏波信号计算所述用户的血压值。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，在所述获取所述用户的呼吸波信息之前，所述第一压力脉搏波信号不满足第一信号质量要求。

12.根据权利要求10或11所述的装置，其特征在于，

所述获取单元，还用于获取所述用户的生物信号，所述生物信号的采集时间与所述第一压力脉搏波信号的采集时间的差别小于预设时间阈值；

所述获取单元，还用于根据所述用户的生物信号获取所述用户的呼吸波信息。

13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述生物信号包括以下中的一项或多项：第一光电容积脉搏波描记PPG信号和心电图ECG信号。

14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，在用于所述根据所述呼吸波信息对所述第一压力脉搏波信号进行处理之前，所述处理单元还用于：

根据所述用户的加速度ACC信号确定所述用户处于运动状态。

15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述运动状态包括以下中的一项或多项：

快走、跑步、上下楼梯、游泳、骑行和和登山。

16.根据权利要求13所述的装置，其特征在于：在用于所述根据所述呼吸波信息对所述第一压力脉搏波信号进行处理之前，所述处理单元还用于：

根据所述生物信号确定所述用户的第一心率；

确定所述第一心率满足以下一项或多项预设条件：

所述第一心率大于所述用户的静息心率；

所述第一心率大于预设运动心率阈值。

17.根据权利要求13至16中任一项所述的装置，其特征在于，所述生物信号包括第一PPG信号和所述ECG信号，所述第一PPG信号和所述ECG信号用于确定脉搏波传导时间PTT，所述处理单元用于根据所述第二压力脉搏波信号计算所述用户的血压值，包括：

根据所述第二压力脉搏波信号计算所述用户的血压值；

根据所述PTT对所述用户的血压值进行校正。

18.根据权利要求13至16中任一项所述的装置，其特征在于，所述生物信号包括所述第一PPG信号，在所述第一PPG信号不满足第二信号质量要求的情况下，

所述获取单元，还用于获取所述用户的第二PPG信号，所述第二PPG信号的信号质量满足所述第二信号质量要求，所述第二PPG信号的采集时间早于所述第一压力脉搏波信号的采集时间；

所述获取单元用于所述根据所述用户的生物信号获取所述用户的呼吸波信息，包括：

所述获取单元，用于根据所述第二PPG信号获取所述用户的呼吸波信息。

19.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

一个或多个存储器；

所述一个或多个存储器存储有一个或多个计算机程序，所述一个或多个计算机程序包括指令，当所述指令被一个或多个处理器执行时，使得如权利要求1至9中任一项所述的方法被执行。

20.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括计算机指令，当所述计算机指令在电子设备上运行时，使得所述电子设备执行如权利要求1至9中任一项所述的方法。

21.一种计算机程序产品，其特征在于，当所述计算机程序产品在电子设备上运行时，使得所述电子设备执行如权利要求1至9中任一项所述的方法。