CN116887748A - 用于基于血压相关信息提供个性化指导的电子装置及其方法 - Google Patents

Abstract

根据本公开中公开的各种实施例的电子装置包括：运动传感器、至少一个光学传感器、可操作地连接到运动传感器和至少一个光学传感器的处理器、以及可操作地连接到处理器的存储器，其中，存储器可被配置为存储指令，该指令在被执行时使处理器执行以下操作：基于通过运动传感器和至少一个光学传感器接收的信号来监测关于用户的状态信息；通过基于所述监测控制至少一个光学传感器来获取传感器值；基于传感器值计算根据用户的睡眠的血压变化信息；以及根据血压变化信息提供指导信息。

Description

用于基于血压相关信息提供个性化指导的电子装置及其方法

技术领域

本公开涉及一种基于血压相关信息提供个性化指导的电子装置，例如，涉及一种穿戴在用户身体上以获取血压相关信息并基于所获取的信息提供个性化指导的电子装置。

背景技术

随着技术的发展，电子装置响应于用户的需求而在尺寸上变得更小以便于便携，并且也正发展成以各种使用形式执行各种功能。例如，存在可以在直接穿戴在用户身体的一部分上时使用的各种类型的可穿戴装置。

最近，已经尝试通过利用直接穿戴在用户身体上的可穿戴装置从用户身体获得各种信息，并且还尝试基于所获得的信息提供各种服务。

发明内容

技术问题

本公开的各种实施例旨在提供一种电子装置和方法，所述电子装置和方法用于利用配备在电子装置中的光学传感器(例如，光电体积描记，PPG)来获取用户身体的光学传感器值，并提供根据所获取的光学传感器值计算的血压相关信息。

本公开的各种实施例旨在提供一种用于基于血压相关信息来提供个性化指导信息的电子装置和方法，该血压相关信息是根据由配备在电子装置中的光学传感器获得的光学传感器值计算的。

本公开中要解决的技术问题不限于上述技术问题，并且本公开所属领域的普通技术人员将从以下描述中清楚地理解本文未提及的其他技术问题。

问题的解决方案

根据各种实施例，一种电子装置可以包括运动传感器、至少一个光学传感器、可操作地连接到运动传感器和至少一个光学传感器的处理器、以及可操作地连接到处理器的存储器，其中，存储器存储指令，所述指令在被执行时使处理器执行以下操作：基于通过运动传感器和所述至少一个光学传感器接收的信号来监测用户状态信息；通过基于所述监测控制所述至少一个光学传感器来获取传感器值；基于所述传感器值计算根据用户的睡眠的血压变化信息；以及根据所述血压变化信息提供指导信息。

根据各种实施例，一种包括运动传感器和至少一个光学传感器的电子装置的方法可以包括：基于通过运动传感器和所述至少一个光学传感器接收的信号来监测用户状态信息；通过基于所述监测控制所述至少一个光学传感器来获取传感器值；基于所述传感器值计算根据用户的睡眠的血压变化信息；以及根据所述血压变化信息提供指导信息。

发明的有益效果

根据本公开的各种实施例的电子装置可以被实现为配备有光学传感器的可穿戴装置，从而长时间连续监测用户的身体而不会给用户带来不便，并且在必要的时间测量传感器值。

根据本公开的各种实施例的电子装置可以通过从通过监测用户的身体而测量的光学传感器值计算和分析血压信息和血压变化信息来推导出用户的睡眠相关信息。

根据本公开的各种实施例的电子装置可以基于从通过监测用户的身体而测量的光学传感器值计算和分析血压信息和血压变化信息来提供个性化指导。

另外，可以提供通过本公开明确地或隐含地理解的各种效果。

附图说明

结合附图的描述，相同或相似的附图标记可以用于相同或相似的部件。

图1是根据本公开的各种实施例的网络环境中的电子装置的框图。

图2a和图2b是示出根据本公开的各种实施例的具有光学传感器的电子装置的外观的示图。

图3是根据本公开的各种实施例的具有光学传感器的电子装置的框图。

图4是示出根据本公开的各种实施例的具有光学传感器的电子装置与外部电子装置之间的互通操作的示图。

图5是示出根据本公开的各种实施例的具有光学传感器的电子装置的操作的流程图。

图6是示出根据本公开的各种实施例的根据由电子装置的光学传感器测量的传感器值计算根据睡眠的血压变化信息的操作的示图。

图7是示出根据本公开的各种实施例的在电子装置中计算根据睡眠的血压变化信息的操作的流程图。

具体实施方式

图1是示出根据各种实施例的网络环境100中的电子装置101的框图。参照图1，网络环境100中的电子装置101可经由第一网络198(例如，短距离无线通信网络)与电子装置102进行通信，或者经由第二网络199(例如，长距离无线通信网络)与电子装置104或服务器108中的至少一个进行通信。根据实施例，电子装置101可经由服务器108与电子装置104进行通信。根据实施例，电子装置101可包括处理器120、存储器130、输入模块150、声音输出模块155、显示模块160、音频模块170、传感器模块176、接口177、连接端178、触觉模块179、相机模块180、电力管理模块188、电池189、通信模块190、用户识别模块(SIM)196或天线模块197。在一些实施例中，可从电子装置101中省略上述部件中的至少一个(例如，连接端178)，或者可将一个或更多个其它部件添加到电子装置101中。在一些实施例中，可将上述部件中的一些部件(例如，传感器模块176、相机模块180或天线模块197)实现为单个集成部件(例如，显示模块160)。

处理器120可运行例如软件(例如，程序140)来控制电子装置101的与处理器120连接的至少一个其它部件(例如，硬件部件或软件部件)，并可执行各种数据处理或计算。根据一个实施例，作为所述数据处理或计算的至少部分，处理器120可将从另一部件(例如，传感器模块176或通信模块190)接收到的命令或数据存储到易失性存储器132中，对存储在易失性存储器132中的命令或数据进行处理，并将结果数据存储在非易失性存储器134中。根据实施例，处理器120可包括主处理器121(例如，中央处理器(CPU)或应用处理器(AP))或者与主处理器121在操作上独立的或者相结合的辅助处理器123(例如，图形处理单元(GPU)、神经处理单元(NPU)、图像信号处理器(ISP)、传感器中枢处理器或通信处理器(CP))。例如，当电子装置101包括主处理器121和辅助处理器123时，辅助处理器123可被适配为比主处理器121耗电更少，或者被适配为专用于特定的功能。可将辅助处理器123实现为与主处理器121分离，或者实现为主处理器121的部分。

在主处理器121处于未激活(例如，睡眠)状态时，辅助处理器123(而非主处理器121)可控制与电子装置101的部件之中的至少一个部件(例如，显示模块160、传感器模块176或通信模块190)相关的功能或状态中的至少一些，或者在主处理器121处于激活状态(例如，运行应用)时，辅助处理器123可与主处理器121一起来控制与电子装置101的部件之中的至少一个部件(例如，显示模块160、传感器模块176或通信模块190)相关的功能或状态中的至少一些。根据实施例，可将辅助处理器123(例如，图像信号处理器或通信处理器)实现为在功能上与辅助处理器123相关的另一部件(例如，相机模块180或通信模块190)的部分。根据实施例，辅助处理器123(例如，神经处理单元)可包括专用于人工智能模型处理的硬件结构。可通过机器学习来生成人工智能模型。例如，可通过人工智能被执行之处的电子装置101或经由单独的服务器(例如，服务器108)来执行这样的学习。学习算法可包括但不限于例如监督学习、无监督学习、半监督学习或强化学习。人工智能模型可包括多个人工神经网络层。人工神经网络可以是深度神经网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、受限玻尔兹曼机(RBM)、深度置信网络(DBN)、双向循环深度神经网络(BRDNN)或深度Q网络或其两个或更多个的组合，但不限于此。另外地或可选地，人工智能模型可包括除了硬件结构以外的软件结构。

存储器130可存储由电子装置101的至少一个部件(例如，处理器120或传感器模块176)使用的各种数据。所述各种数据可包括例如软件(例如，程序140)以及针对与其相关的命令的输入数据或输出数据。存储器130可包括易失性存储器132或非易失性存储器134。

可将程序140作为软件存储在存储器130中，并且程序140可包括例如操作系统(OS)142、中间件144或应用146。

输入模块150可从电子装置101的外部(例如，用户)接收将由电子装置101的其它部件(例如，处理器120)使用的命令或数据。输入模块150可包括例如麦克风、鼠标、键盘、键(例如，按钮)或数字笔(例如，手写笔)。

声音输出模块155可将声音信号输出到电子装置101的外部。声音输出模块155可包括例如扬声器或接收器。扬声器可用于诸如播放多媒体或播放唱片的通用目的。接收器可用于接收呼入呼叫。根据实施例，可将接收器实现为与扬声器分离，或实现为扬声器的部分。

显示模块160可向电子装置101的外部(例如，用户)视觉地提供信息。显示装置160可包括例如显示器、全息装置或投影仪以及用于控制显示器、全息装置和投影仪中的相应一个的控制电路。根据实施例，显示模块160可包括被适配为检测触摸的触摸传感器或被适配为测量由触摸引起的力的强度的压力传感器。

音频模块170可将声音转换为电信号，反之亦可。根据实施例，音频模块170可经由输入模块150获得声音，或者经由声音输出模块155或与电子装置101直接(例如，有线地)连接或无线连接的外部电子装置(例如，电子装置102)的耳机输出声音。

传感器模块176可检测电子装置101的操作状态(例如，功率或温度)或电子装置101外部的环境状态(例如，用户的状态)，然后产生与检测到的状态相应的电信号或数据值。根据实施例，传感器模块176可包括例如手势传感器、陀螺仪传感器、大气压力传感器、磁性传感器、加速度传感器、握持传感器、接近传感器、颜色传感器、红外(IR)传感器、生物特征传感器、温度传感器、湿度传感器或照度传感器。

接口177可支持将用来使电子装置101与外部电子装置(例如，电子装置102)直接(例如，有线地)或无线连接的一个或更多个特定协议。根据实施例，接口177可包括例如高清晰度多媒体接口(HDMI)、通用串行总线(USB)接口、安全数字(SD)卡接口或音频接口。

连接端178可包括连接器，其中，电子装置101可经由所述连接器与外部电子装置(例如，电子装置102)物理连接。根据实施例，连接端178可包括例如HDMI连接器、USB连接器、SD卡连接器或音频连接器(例如，耳机连接器)。

触觉模块179可将电信号转换为可被用户经由他的触觉或动觉识别的机械刺激(例如，振动或运动)或电刺激。根据实施例，触觉模块179可包括例如电机、压电元件或电刺激器。

相机模块180可捕获静止图像或运动图像。根据实施例，相机模块180可包括一个或更多个透镜、图像传感器、图像信号处理器或闪光灯。

电力管理模块188可管理对电子装置101的供电。根据实施例，可将电力管理模块188实现为例如电力管理集成电路(PMIC)的至少部分。

电池189可对电子装置101的至少一个部件供电。根据实施例，电池189可包括例如不可再充电的原电池、可再充电的蓄电池、或燃料电池。

通信模块190可支持在电子装置101与外部电子装置(例如，电子装置102、电子装置104或服务器108)之间建立直接(例如，有线)通信信道或无线通信信道，并经由建立的通信信道执行通信。通信模块190可包括能够与处理器120(例如，应用处理器(AP))独立操作的一个或更多个通信处理器，并支持直接(例如，有线)通信或无线通信。根据实施例，通信模块190可包括无线通信模块192(例如，蜂窝通信模块、短距离无线通信模块或全球导航卫星系统(GNSS)通信模块)或有线通信模块194(例如，局域网(LAN)通信模块或电力线通信(PLC)模块)。这些通信模块中的相应一个可经由第一网络198(例如，短距离通信网络，诸如蓝牙、无线保真(Wi-Fi)直连或红外数据协会(IrDA))或第二网络199(例如，长距离通信网络，诸如传统蜂窝网络、5G网络、下一代通信网络、互联网或计算机网络(例如，LAN或广域网(WAN)))与外部电子装置进行通信。可将这些各种类型的通信模块实现为单个部件(例如，单个芯片)，或可将这些各种类型的通信模块实现为彼此分离的多个部件(例如，多个芯片)。无线通信模块192可使用存储在用户识别模块196中的用户信息(例如，国际移动用户识别码(IMSI))识别并验证通信网络(诸如第一网络198或第二网络199)中的电子装置101。

无线通信模块192可支持在4G网络之后的5G网络以及下一代通信技术(例如新无线电(NR)接入技术)。NR接入技术可支持增强型移动宽带(eMBB)、大规模机器类型通信(mMTC)或超可靠低延时通信(URLLC)。无线通信模块192可支持高频带(例如，毫米波带)以实现例如高数据传输速率。无线通信模块192可支持用于确保高频带上的性能的各种技术，诸如例如波束成形、大规模多输入多输出(大规模MIMO)、全维MIMO(FD-MIMO)、阵列天线、模拟波束成形或大规模天线。无线通信模块192可支持在电子装置101、外部电子装置(例如，电子装置104)或网络系统(例如，第二网络199)中指定的各种要求。根据实施例，无线通信模块192可支持用于实现eMBB的峰值数据速率(例如，20Gbps或更大)、用于实现mMTC的丢失覆盖(例如，164dB或更小)或者用于实现URLLC的U平面延迟(例如，对于下行链路(DL)和上行链路(UL)中的每一个为0.5ms或更小，或者1ms或更小的往返)。

天线模块197可将信号或电力发送到电子装置101的外部(例如，外部电子装置)或者从电子装置101的外部(例如，外部电子装置)接收信号或电力。根据实施例，天线模块197可包括天线，所述天线包括辐射元件，所述辐射元件由形成在基底(例如，印刷电路板(PCB))中或形成在基底上的导电材料或导电图案构成。根据实施例，天线模块197可包括多个天线(例如，阵列天线)。在这种情况下，可由例如通信模块190(例如，无线通信模块192)从所述多个天线中选择适合于在通信网络(诸如第一网络198或第二网络199)中使用的通信方案的至少一个天线。随后可经由所选择的至少一个天线在通信模块190和外部电子装置之间发送或接收信号或电力。根据实施例，除了辐射元件之外的另外的组件(例如，射频集成电路(RFIC))可附加地形成为天线模块197的一部分。

根据各种实施例，天线模块197可形成毫米波天线模块。根据实施例，毫米波天线模块可包括印刷电路板、射频集成电路(RFIC)和多个天线(例如，阵列天线)，其中，RFIC设置在印刷电路板的第一表面(例如，底表面)上，或与第一表面相邻并且能够支持指定的高频带(例如，毫米波带)，所述多个天线设置在印刷电路板的第二表面(例如，顶部表面或侧表面)上，或与第二表面相邻并且能够发送或接收指定高频带的信号。

上述部件中的至少一些可经由外设间通信方案(例如，总线、通用输入输出(GPIO)、串行外设接口(SPI)或移动工业处理器接口(MIPI))相互连接并在它们之间通信地传送信号(例如，命令或数据)。

根据实施例，可经由与第二网络199连接的服务器108在电子装置101和外部电子装置104之间发送或接收命令或数据。电子装置102或电子装置104中的每一个可以是与电子装置101相同类型的装置，或者是与电子装置101不同类型的装置。根据实施例，将在电子装置101运行的全部操作或一些操作可在外部电子装置102、外部电子装置104或服务器108中的一个或更多个运行。例如，如果电子装置101应该自动执行功能或服务或者应该响应于来自用户或另一装置的请求执行功能或服务，则电子装置101可请求所述一个或更多个外部电子装置执行所述功能或服务中的至少部分，而不是运行所述功能或服务，或者电子装置101除了运行所述功能或服务以外，还可请求所述一个或更多个外部电子装置执行所述功能或服务中的至少部分。接收到所述请求的所述一个或更多个外部电子装置可执行所述功能或服务中的所请求的所述至少部分，或者执行与所述请求相关的另外功能或另外服务，并将执行的结果传送到电子装置101。电子装置101可在对所述结果进行进一步处理的情况下或者在不对所述结果进行进一步处理的情况下将所述结果提供作为对所述请求的至少部分答复。为此，可使用例如云计算技术、分布式计算技术、移动边缘计算(MEC)技术或客户机-服务器计算技术。电子装置101可使用例如分布式计算或移动边缘计算来提供超低延迟服务。在另一实施例中，外部电子装置104可包括物联网(IoT)装置。服务器108可以是使用机器学习和/或神经网络的智能服务器。根据实施例，外部电子装置104或服务器108可被包括在第二网络199中。电子装置101可应用于基于5G通信技术或IoT相关技术的智能服务(例如，智能家居、智能城市、智能汽车或医疗保健)。

根据各种实施例的电子装置可以是各种类型的电子装置之一。电子装置可包括例如便携式通信装置(例如，智能电话)、计算机装置、便携式多媒体装置、便携式医疗装置、相机、可穿戴装置或家用电器。根据本公开的实施例，电子装置不限于以上所述的那些电子装置。

应该理解的是，本公开的各种实施例以及其中使用的术语并不意图将在此阐述的技术特征限制于具体实施例，而是包括针对相应实施例的各种改变、等同形式或替换形式。对于附图的描述，相似的参考标号可用来指代相似或相关的元件。将理解的是，与术语相应的单数形式的名词可包括一个或更多个事物，除非相关上下文另有明确指示。如这里所使用的，诸如“A或B”、“A和B中的至少一个”、“A或B中的至少一个”、“A、B或C”、“A、B和C中的至少一个”以及“A、B或C中的至少一个”的短语中的每一个短语可包括在与所述多个短语中的相应一个短语中一起列举出的项的任意一项或所有可能组合。如这里所使用的，诸如“第1”和“第2”或者“第一”和“第二”的术语可用于将相应部件与另一部件进行简单区分，并且不在其它方面(例如，重要性或顺序)限制所述部件。将理解的是，在使用了术语“可操作地”或“通信地”的情况下或者在不使用术语“可操作地”或“通信地”的情况下，如果一元件(例如，第一元件)被称为“与另一元件(例如，第二元件)结合”、“结合到另一元件(例如，第二元件)”、“与另一元件(例如，第二元件)连接”或“连接到另一元件(例如，第二元件)”，则意味着所述一元件可与所述另一元件直接(例如，有线地)连接、与所述另一元件无线连接、或经由第三元件与所述另一元件连接。

如与本公开的各种实施例关联使用的，术语“模块”可包括以硬件、软件或固件实现的单元，并可与其他术语(例如，“逻辑”、“逻辑块”、“部分”或“电路”)可互换地使用。模块可以是被适配为执行一个或更多个功能的单个集成部件或者是该单个集成部件的最小单元或部分。例如，根据实施例，可以以专用集成电路(ASIC)的形式来实现模块。

可将在此阐述的各种实施例实现为包括存储在存储介质(例如，内部存储器136或外部存储器138)中的可由机器(例如，电子装置101)读取的一个或更多个指令的软件(例如，程序140)。例如，在处理器的控制下，所述机器(例如，电子装置101)的处理器(例如，处理器120)可在使用或无需使用一个或更多个其它部件的情况下调用存储在存储介质中的所述一个或更多个指令中的至少一个指令并运行所述至少一个指令。这使得所述机器能够操作用于根据所调用的至少一个指令执行至少一个功能。所述一个或更多个指令可包括由编译器产生的代码或能够由解释器运行的代码。可以以非暂时性存储介质的形式来提供机器可读存储介质。其中，术语“非暂时性”仅意味着所述存储介质是有形装置，并且不包括信号(例如，电磁波)，但是该术语并不在数据被半永久性地存储在存储介质中与数据被临时存储在存储介质中之间进行区分。

根据实施例，可在计算机程序产品中包括和提供根据本公开的各种实施例的方法。计算机程序产品可作为产品在销售者和购买者之间进行交易。可以以机器可读存储介质(例如，紧凑盘只读存储器(CD-ROM))的形式来发布计算机程序产品，或者可经由应用商店(例如，Play StoreTM)在线发布(例如，下载或上传)计算机程序产品，或者可直接在两个用户装置(例如，智能电话)之间分发(例如，下载或上传)计算机程序产品。如果是在线发布的，则计算机程序产品中的至少部分可以是临时产生的，或者可将计算机程序产品中的至少部分至少临时存储在机器可读存储介质(诸如制造商的服务器、应用商店的服务器或转发服务器的存储器)中。

根据各种实施例，上述部件中的每个部件(例如，模块或程序)可包括单个实体或多个实体，并且多个实体中的一些实体可分离地设置在不同的部件中。根据各种实施例，可省略上述部件中的一个或更多个部件，或者可添加一个或更多个其它部件。可选择地或者另外地，可将多个部件(例如，模块或程序)集成为单个部件。在这种情况下，根据各种实施例，该集成部件可仍旧按照与所述多个部件中的相应一个部件在集成之前执行一个或更多个功能相同或相似的方式，执行所述多个部件中的每一个部件的所述一个或更多个功能。根据各种实施例，由模块、程序或另一部件所执行的操作可顺序地、并行地、重复地或以启发式方式来执行，或者所述操作中的一个或更多个操作可按照不同的顺序来运行或被省略，或者可添加一个或更多个其它操作。

图2a和图2b是示出根据本公开的各种实施例的电子装置(例如，图1中的电子装置101)的外观的示图。图2a是透视图，图2b是后视图。

参考图2a和图2b，在各种实施例中，电子装置101(例如，可穿戴装置，下文中称为可穿戴装置)可以包括穿戴在用户手腕上的电子装置。然而，这仅是示例性的并且不被解释为限制。可穿戴装置101可以包括配备有光学传感器(例如，光电体积描记(PPG)传感器)并且能够在至少部分地与用户的身体接触的状态下获取用户的生物特征信息的各种类型的便携式电子装置。例如，可穿戴装置101可以被实现为各种可穿戴装置类型，诸如身体可附接装置(例如，健康贴片、数字纹身)、服装型装置(例如，智能服装、手套)或带型装置(例如，腕带/臂带/手指带、智能戒指)，其中的每一个都能够在用户穿戴该装置时保持与用户身体的至少部分接触的情况下通过血管所在的皮肤区域提取用户的生物特征信息。

根据各种实施例，可穿戴装置101可以包括安装在其中的用于提取用户的生物特征数据的光学传感器210(例如，PPG传感器)。例如，其中设置有光学传感器210的区域可以保持至少部分地与用户的身体紧密接触的状态，并且光学传感器210的检测区域可以形成为对应于用户的血管所在的皮肤。

如图2a和图2b所示，可穿戴装置101可以包括壳体211和紧固构件212(例如，带子)，壳体211具有第一表面(或前表面)211a、第二表面(或后表面)211b和围绕第一表面211a与第二表面211b之间的空间的侧表面211c，紧固构件212连接到壳体211的至少一部分并且被配置为可附接到用户的身体部位(例如，手腕或脚踝)和从用户的身体部位(例如，手腕或脚踝)拆卸。

根据各种实施例，第一表面211a可以至少部分地由基本透明的前板(例如，具有各种涂层的玻璃板或聚合物板)形成。

根据各种实施例，第二表面211b可以由基本上不透明的后板形成。后板可以由例如涂覆或着色的玻璃、陶瓷、聚合物、金属(例如，铝、不锈钢(STS)或镁)或其任何组合形成。可穿戴装置101的第二表面(例如，后表面)211b可以是与用户身体直接接触的表面。

根据各种实施例，侧表面211c与前板(例如，第一表面211a)和后板(例如，第二表面211b)部分地结合，并且可以由具有金属和/或聚合物的侧边框结构(或“横向构件”)形成。

根据各种实施例，后板和侧边框结构可以一体形成并且包括相同的材料(例如，诸如铝的金属材料)。紧固构件212可由各种形状的各种材料形成。例如，编织织物、皮革、橡胶、聚氨酯、金属、陶瓷或其任何组合可以以整体形状或以彼此柔性连接的多个单元连杆的形状被使用。

根据各种实施例，可穿戴装置101可以包括用于测量用户的血压的光学传感器210。例如，光学传感器210可以至少部分地设置在可穿戴装置101的第二表面211b上，从而至少部分地接触用户的身体。例如，可穿戴装置101可以利用与设置光学传感器210的位置相对应的部分区域作为检测区域。例如，光学传感器210的检测区域可以包括当穿戴可穿戴装置101时与用户的身体直接接触的区域，并且可以形成为对应于用户的血管所在的皮肤。根据各种实施例，光学传感器210甚至还可以部分地设置在除了可穿戴装置101的壳体211之外的紧固构件212中。例如，光学传感器210的布置位置可以不限于壳体211。

根据各种实施例，光学传感器210可以包括PPG传感器(例如，脉搏波传感器)。例如，PPG传感器可以通过向血管所在的皮肤表面发射光并接收发射光的反射光来获取传感器值(例如，原始传感器信号)。例如，可穿戴装置101可以基于所获取的传感器值来识别各种生物特征信息，诸如用户的心率信息、压力信息和睡眠信息。

根据各种实施例，可穿戴装置101可以基于传感器值来测量用户的血压。例如，在测量血压时，光学传感器210可以基于从传感器值采集的脉搏来提取与用户的生物特征数据相对应的特征值。例如，可穿戴装置101可以将使用光学传感器210提取的特征值与预定参考生物特征数据进行比较，并且基于根据比较结果的差值来获得用户的血压。

图3是根据本公开的各种实施例的电子装置(例如，图1中的电子装置101)的框图。

参考图3，电子装置101(例如，可穿戴装置，下文中称为可穿戴装置)可以包括处理器(例如，图1中的处理器120)、存储器(例如，图1中的存储器130)、显示模块(例如，图1中的显示模块160)、无线通信电路(例如，图1中的通信模块190)、光学传感器310(例如，图1中的传感器模块176或图2b中的光学传感器210)和/或运动传感器320(例如，图1中的传感器模块176)。图3中所示的部件仅是示例性的，并且在各种实施例中，它们中的一些可以被省略、替换或集成为一个模块。在下文中可以省略对图3中所示的组件中的上面参考图1描述的组件的冗余描述。

根据各种实施例，可穿戴装置101可以通过使用光学传感器310来测量用户的血压。例如，光学传感器310可以包括用于获取用户的生物特征数据的光电体积描记(PPG)传感器。

根据各种实施例，光学传感器310可以包括发射光的光源311和接收发射光的反射光的光检测器(例如，光电检测器，PD)312。

根据各种实施例，光学传感器310的光源311和光检测器312可以被设置为对应于用于测量血压的检测区域，并且可以在至少部分地与用户的血管所在的皮肤接触的状态下被驱动。例如，光源311可以朝向用户的血管所在的皮肤发射光。发射光的一部分可以被用户的皮肤或血管部分地吸收，并且剩余部分可以通过用户的身体反射或散射以生成反射光。

通常，流过血管的血流量可能随时间波动。例如，朝向用户的血管所在的皮肤发射的光可以被用户的皮肤或血管部分地吸收。例如，由血管吸收的光量可以根据血流量的波动而波动。例如，当血流量高时，血管可以吸收大量的光，并且当血流量低时，血管可以吸收较少的光。

根据各种实施例，基于由通过光检测器312接收反射光的光学传感器310输出的传感器值，处理器120可以提取包括血流波动量的传感器数据。例如，光学传感器310可以通过光检测器312接收反射光，并输出与接收到的反射光(例如，从血管所在的皮肤区域散射或反射的光)相对应的传感器值。例如，处理器120可以基于传感器值提取用户的生物特征数据(例如，心输出量(CO)、总外周阻力(TPR)和生物特征参数)。例如，处理器120可以分析传感器值，从而估计反射光的强度随时间的变化。

根据各种实施例，处理器120可以通过分析传感器值并估计与用户血管(例如，位于手指或手腕中的血管、手腕下方的桡动脉)的体积变化相对应的反射光的波动来提取用户的生物特征数据。例如，处理器120可以基于体积变化与传感器值中的反射光的变化量之间的相关性来提取用户的生物特征数据。

根据各种实施例，光源311和/或光检测器312可以被配置为多个。例如，光源311可以包括能够分别发射相同或不同波长的光(例如，红色、绿色、蓝色和/或IR)的多个光发射器。例如，光源311可以包括发光二极管(LED)、有机发光二极管(OLED)、半导体激光二极管(LD)、固体激光器或红外(IR)二极管中的至少一个。

例如，光源311可以输出波长为约400nm至约550nm的蓝光、波长为约450nm至约650nm的绿光、波长为约550nm至约700nm的红光和/或波长为约880nm至约940nm的红外(IR)光。例如，光检测器312可以包括多个光接收元件(例如，光电二极管(PD))。例如，除了光电二极管(PD)之外，光检测器312可以包括雪崩光电二极管(APD)、光电晶体管或图像传感器中的至少一个。根据各种实施例，运动传感器320可以包括能够检测可穿戴装置101的移动的各种类型的传感器，诸如陀螺仪传感器和加速度传感器。例如，运动传感器320可以电连接到处理器120并且向处理器120提供响应于检测到可穿戴装置101的运动而生成的传感器值(例如，运动信号)。

根据各种实施例，处理器120可以通过使用光学传感器310和/或运动传感器320来识别用户状态信息。例如，用户状态信息可以包括关于用户是处于日常活动状态还是睡眠状态的信息。例如，当用户处于日常活动状态时，用户状态信息可以包括关于用户在日常活动期间是处于活动状态还是不活动状态的信息。例如，当用户处于睡眠状态时，用户状态信息可以包括指示根据睡眠深度的阶段的睡眠阶段信息，诸如深睡眠阶段或浅睡眠阶段(例如，快速眼动，REM)。

根据各种实施例，处理器120可以通过使用包括在运动传感器320中的加速度传感器和/或陀螺仪传感器来测量与可穿戴装置101在特定时间内的移动相对应的信号，并且基于测量的信号来识别用户状态信息。例如，当从运动传感器320输出的信号的幅度大于或等于预定阈值时，或者当在特定时间内以预定频率频繁地输出大于或等于预定阈值的信号值时，处理器120可以确定用户处于日常活动状态。例如，当从运动传感器320输出的信号的幅度在特定时间内保持低于预定阈值时，处理器120可以确定用户处于非活动状态或睡眠状态。针对运动传感器320的信号，阈值和/或频率数量可以被确定为例如根据日常活动、日常不活动或睡眠的阶段的实验值，并且还可以通过用户的状态监测和/或用户的反馈来改变。

根据各种实施例，处理器120可以基于通过光学传感器310测量的信号来识别用户状态信息。例如，处理器120可以从通过光学传感器310测量的信号获取心率(HR)和/或心率变化(HRV)，并且基于此，识别指示用户是处于睡眠状态还是处于日常活动状态的状态信息。例如，处理器120可以分析基于通过光学传感器310输出的信号获取的心率和/或心率变化，并且当提取出根据睡眠、日常活动或日常不活动的心率和/或心率变化的模式时，将其确定为睡眠状态、日常活动状态或日常不活动状态。例如，心率和/或心率变化的模式可以被确定为例如根据日常活动、日常不活动或睡眠的阶段的实验值，并且还可以通过用户的状态监测和/或用户的反馈来改变。

根据各种实施例，处理器120可以基于通过光学传感器310和/或运动传感器320检测到的传感器值来监测用户状态信息。然后，基于此，处理器120可以通过使用光学传感器310提取生物特征数据，并基于提取的生物特征数据获取用户的血压信息。

根据各种实施例，通过执行存储在存储器130中的程序(例如，图1中的程序140)，处理器120可以控制至少一个其他组件(例如，硬件或软件组件)并执行各种数据处理或操作。根据各种实施例，处理器120可以通过驱动光学传感器310来提取与用户相关的生物特征数据，并且通过使用存储在存储器130中的血压测量算法来从提取的生物特征数据获取血压信息。例如，处理器120可以通过从通过光学传感器310输出的传感器值中提取脉搏波并且通过对脉搏波的波形进行脉搏波分析来提取特征点，估计用户的血压，该脉搏波的波形指示根据心输出量和血管阻力的变化。例如，处理器120可以通过从通过光学传感器310输出的多个传感器值中提取脉搏波周期并计算脉搏波速度来估计用户的血压。

根据各种实施例，为了计算更准确的血压信息，处理器120可以将提取的生物特征数据与先前存储在存储器130中的参考生物特征数据(例如，参考血压数据)进行比较。例如，参考血压数据可以包括通过针对使用光学传感器310获取的用户的血压数据的累积学习而构建的学习数据。例如，参考血压数据可以包括基于使用袖带型血压计测量的用户的绝对血压值校正的血压数据的学习数据。例如，处理器120可以通过从通过光学传感器310输出的传感器值获得用户的生物特征数据并将其与先前存储在存储器130中的参考血压数据进行比较和分析来获取用户的当前血压值。

根据各种实施例，可穿戴装置101可以周期性地且重复地获取用户的生物特征数据。例如，处理器101可以在特定时段和/或特定时间控制光学传感器310以获取用户的生物特征数据并获取用户的血压信息。例如，处理器120可以通过使用光学传感器310和/或运动传感器320来监测用户状态信息，并且基于此，在特定时段和/或特定时间控制光学传感器310以获取用户的生物特征数据并获取用户的血压信息。

根据各种实施例，可穿戴装置101可以通过分析所获取的用户的血压信息来提取各种类型的血压相关信息。例如，血压相关信息可以包括根据睡眠的血压变化信息。例如，根据睡眠的血压变化信息可以包括根据睡眠的血压下降(杓)的存在或不存在、血压下降的程度(例如，％水平)、血压下降间隔的模式、进入血压下降间隔的血压下降模式和/或离开血压下降间隔的血压上升模式。

例如，可以基于日常活动状态下的平均血压值(以下称为日常平均血压)与睡眠状态下的平均血压值(以下称为睡眠平均血压)之间的差来确定血压下降的存在或不存在。例如，可以基于收缩血压来计算平均血压值。例如，在存在或不存在血压下降的情况下，如果作为比较日常平均血压和睡眠平均血压的结果而睡眠平均血压降低例如10％或更多，则可以确定存在血压下降。例如，在作为比较日常平均血压和睡眠平均血压的结果的血压下降程度的情况下，可以将睡眠平均血压降低10％或更多确定为低水平血压下降(杓)，可以将降低20％或更多确定为高水平血压下降(极杓)，并且可以将高于睡眠平均血压的日常平均血压确定为反向水平血压下降(反杓)。

例如，血压下降间隔的模式可以包括通过提取血压下降间隔内的血压特征点并分析其模式而计算的信息。血压下降间隔是指在用户睡眠期间发生血压下降的时段。血压特征点可以是血压下降间隔的长度的变化或血压下降间隔内的血压的变化。

例如，血压下降/上升模式可以包括从日常活动状态进入睡眠状态的部分或从睡眠状态进入日常活动状态的部分的变化特征。例如，血压下降/上升模式可以包括关于该区段的间隔和/或相对于对应区段的间隔的血压变化量的信息。

根据各种实施例，处理器120可以通过光学传感器310和/或运动传感器320监测用户状态信息，并且通过在根据用户状态信息设置的时段内和/或时间点以基于用户状态信息设置的驱动方法驱动光学传感器310来获取用户的生物特征数据。例如，根据状态信息，处理器120可以改变光学传感器310的驱动方法，包括驱动定时或时间点、光强度和/或光波长的设置。

根据各种实施例，处理器120可以通过光学传感器310和/或运动传感器320监测用户状态信息，并且根据用户状态信息，改变用于监测光学传感器310和/或运动传感器320的驱动方法和/或用于光学传感器310的生物特征数据测量的驱动方法。例如，根据状态信息，处理器120可以改变光学传感器310的驱动方法，包括驱动定时、光强度和/或光波长的设置。

例如，如果在通过光学传感器310和/或运动传感器320监测用户状态信息的情况下将用户状态信息检测为睡眠状态，则处理器120可以通过增大光学传感器310和/或运动传感器320的监测周期(例如，从5分钟的间隔到10分钟的间隔)来降低监测频率。例如，当用户状态信息被检测为睡眠状态时，处理器120可以降低通过光学传感器310测量生物特征数据的频率。例如，当用户状态信息被检测为睡眠状态时，处理器120可以通过光学传感器310和/或运动传感器320监测根据睡眠深度的用户的移动和/或睡眠阶段，并且如果用户进入深睡眠阶段和/或REM睡眠阶段，则可以控制光学传感器310获取生物特征数据并计算血压信息。例如，当用户状态信息被检测为睡眠状态时，处理器310可以控制光学传感器310，使得光源311发射不太干扰睡眠并且对移动不太敏感的波长带(例如，IR波长)的光。例如，当用户状态信息被检测为睡眠状态时，处理器120可以降低提供给光学传感器310的电流和/或增益以降低功耗。

例如，如果在通过光学传感器310和/或运动传感器320监测用户状态信息的情况下将用户状态信息检测为日常活动状态，则处理器120可以通过减小光学传感器310和/或运动传感器320的监测周期(例如，从10分钟间隔到5分钟间隔)来增大监测频率。例如，当用户状态信息被检测为日常活动状态时，处理器120可以增大通过光学传感器310测量生物特征数据的频率。例如，当用户状态信息被检测为日常活动状态时，处理器120可以通过光学传感器310和/或运动传感器320监测用户的移动和/或活动状态，并且如果用户进入非活动状态，则可以控制光学传感器310获取生物特征数据并计算血压信息。例如，当用户状态信息被检测为日常活动状态时，处理器310可以控制光学传感器310，使得光源311发射对移动敏感的波长带(例如，蓝色波长)的光。例如，当用户状态信息被检测为日常活动状态时，处理器120可以增大提供给光学传感器310的电流和/或增益以提高测量成功率。

根据各种实施例，显示模块160可以提供与由处理器120获取的生物测量信息有关的各种类型的视觉信息。例如，显示模块160可以显示基于生物测量信息生成的各种类型的视觉信息或与生物测量信息的获取相关联所需的视觉通知。

根据各种实施例，可穿戴装置101可以通过无线通信电路(例如，图1中的通信模块190)与外部电子装置(例如，图1中的电子装置102或104)执行无线通信。例如，可穿戴装置101可以执行与便携式电子装置(例如，智能电话)的无线通信并且交换命令和/或数据(例如，用户状态信息、生物特征数据、血压信息和/或血压变化信息)。根据各种实施例，可穿戴装置101可以至少部分地由外部电子装置控制。例如，可穿戴装置101可以在外部电子装置的控制下执行至少一个功能。例如，可穿戴装置101可以通过与外部电子装置交互工作来共同执行至少一个功能。

图4是示出根据本公开的各种实施例的电子装置(例如，图1中的电子装置101)与外部电子装置(例如，图1中的电子装置102或104)之间的互通操作的示图。

参考图4，根据各种实施例的第一电子装置401(例如，图1中的电子装置101或图2a、图2b或图3中的可穿戴装置101)可以与作为外部电子装置的第二电子装置402(例如，智能电话)执行无线通信。例如，第一电子装置401和第二电子装置402可以通过无线通信方案执行通信，从而共享命令和/或数据(例如，用户状态信息、传感器值(原始数据)、生物特征数据或包括血压信息和血压变化信息的血压相关信息)。例如，第一电子装置401可以通过无线通信电路(例如，图1中的通信模块190或图3中的无线通信电路190)向第二电子装置402发送用户状态信息和包括血压信息和血压变化信息的血压相关信息的至少一部分，并且从第二电子装置402接收用户指导信息。根据各种实施例，第二电子装置402可以包括图1所示的电子装置101的至少一些组件。

根据各种实施例，第一电子装置401可以至少部分地由第二电子装置402控制。例如，第二电子装置402可以至少部分地控制由第一电子装置401执行的功能。例如，第一电子装置401可以通过无线通信方案从第二电子装置402接收控制命令。

根据各种实施例，第一电子装置401和第二电子装置402可以彼此交互以基本上同时执行至少一个程序或功能。例如，第二电子装置402可以控制第一电子装置401，使得第一电子装置401通过使用光学传感器(例如，图3中的光学传感器310)和/或运动传感器(例如，图3中的运动传感器320)来获取和监测用户状态信息，并且基于用户状态信息，通过操作光学传感器310来提取用户的生物特征数据。例如，可以控制第一电子装置401将通过光学传感器310和/或运动传感器320获取的用户状态信息和/或通过光学传感器310获取的传感器值或用户的生物特征数据发送到第二电子装置402。例如，第二电子装置402可以通过分析接收到的传感器值或生物特征数据来计算包括血压信息和血压变化信息的血压相关信息，然后将基于血压相关信息的指导信息的至少一部分发送到第一电子装置401，使得通过第一电子装置401和第二电子装置402中的至少一个提供用户指导信息。

根据各种实施例，电子装置(例如，图1、图2a、图2b、图3或图4中的电子装置101或401)可以包括运动传感器(例如，图4中的运动传感器320)、至少一个光学传感器(例如，图2b中的光学传感器210或图4中的光学传感器310)、可操作地连接到运动传感器320和至少一个光学传感器210或310的处理器(例如，图1或图4中的处理器120)、以及可操作地连接到处理器120的存储器(例如，图1或图4中的存储器130)。存储器130可以存储指令，该指令在被执行时使处理器120：基于通过运动传感器320和至少一个光学传感器210或310接收的信号来监测用户状态信息，基于所述监测通过控制至少一个光学传感器210或310来获取传感器值，基于传感器值计算根据用户的睡眠的血压变化信息，并根据血压变化信息提供指导信息。

根据各种实施例，处理器120可以被配置为根据用户状态信息识别用户是处于日常活动状态还是睡眠状态，并且通过基于用户状态信息调整驱动定时、输出光强度和输出光波长中的至少一个来驱动至少一个光学传感器210或310。

根据各种实施例，处理器120可以被配置为：基于在指定时间内从至少一个光学传感器获取的传感器值来计算血压值，并且通过从血压值中提取特征点来计算血压变化信息。

根据各种实施例，处理器120可以被配置为：分析特征点，从而计算根据睡眠的血压变化信息，其中，所述血压变化信息包括根据睡眠的血压下降的存在或不存在、血压下降的程度、血压下降间隔的模式、进入血压下降间隔的血压下降模式和离开血压下降间隔的血压上升模式中的至少一个。

根据各种实施例，处理器120可以被配置为：基于根据睡眠的血压变化信息来确定要提供给用户的指导信息，并且在基于离开血压下降间隔的血压上升模式确定的时间点提供指导信息。

根据各种实施例，处理器120可以被配置为以包括文本或图像的屏幕、包括语音或声音的音频或振动中的至少一个的形式提供指导信息。

根据各种实施例，处理器120可以被配置为：分析特征点的变化趋势，并且提取在血压相对低之后的指定时段内保持的间隔，作为根据睡眠的血压下降间隔。

根据各种实施例，处理器120可以被配置为通过将血压下降间隔的平均血压值与除血压下降间隔之外的间隔的平均血压值进行比较来计算根据睡眠的血压下降的程度。

根据各种实施例，处理器120可以被配置为通过从通过至少一个光学传感器210或310接收的信号获取心率(HR)或心率变化(HRV)中的至少一个来监测用户状态信息。

根据各种实施例，处理器120可以被配置为通过分析通过运动传感器接收的信号的幅度或频率中的至少一个来监测用户状态信息。

图5是示出根据本公开的各种实施例的具有光学传感器的电子装置(例如，图1、图2a、图2b和/或图3中的电子装置101，或图4中的电子装置401)的操作的流程图。在下文中，可以省略与先前参考图1、图2a、图2b、图3和/或图4描述的电子装置101的操作重叠的操作的详细描述。

根据各种实施例，在操作510，处理器(例如，图1或图3中的处理器120)可以通过光学传感器(例如，图3中的光学传感器310)和/或运动传感器(例如，图3中的运动传感器320)检查用户状态信息来监测用户的当前状态。

例如，用户状态信息可以包括日常活动状态或睡眠状态。例如，当用户处于日常活动状态时，状态信息可以包括日常活动期间的活动状态或不活动状态。例如，当用户处于睡眠状态时，状态信息可以包括根据睡眠深度的睡眠阶段信息。

根据各种实施例，处理器120可以通过运动传感器320中包括的加速度传感器和/或陀螺仪传感器测量与电子装置101在预定时间内的移动相对应的传感器值，并且基于测量的传感器值来识别用户状态信息。

根据各种实施例，处理器120可以基于从通过光学传感器310测量的传感器值提取的生物特征数据来获取例如心率(HR)和/或心率变化(HRV)，并且基于此，识别指示用户是处于睡眠状态还是日常活动状态的状态信息。

根据各种实施例，处理器120可以基于通过光学传感器310和/或运动传感器320检测到的传感器值来识别用户状态信息，从而监测用户的当前状态。

根据各种实施例，在操作520，处理器120可以通过基于用户状态信息驱动光学传感器310来获取传感器值。例如，根据状态信息，处理器120可以改变光学传感器310的驱动方法，包括驱动定时、光强度和/或光波长的设置。

例如，当用户状态信息是睡眠状态时，处理器120可以增大通过光学传感器310测量生物特征数据的周期或降低测量频率(例如，每5分钟到每10分钟)。例如，当用户状态信息是睡眠状态时，处理器120可以控制光学传感器310发射对睡眠干扰较小的波长带(例如，IR波长)的光。

例如，当用户状态信息处于日常活动状态时，处理器120可以减小通过光学传感器310测量生物特征数据的周期或者增大测量频率(例如，每10分钟到每5分钟)。例如，当用户状态信息是日常活动状态时，处理器120可以通过光学传感器310和/或运动传感器320监测用户的移动和/或活动状态，并且如果用户进入非活动状态，则可以控制光学传感器310获取传感器值。例如，当用户状态信息是日常活动状态时，处理器120可以使光学传感器310发射对移动敏感的波长带(例如，蓝色波长)的光。例如，当用户状态信息是日常活动状态时，处理器120可以增大提供给光学传感器310的电流和/或增益以提高测量成功率。

根据各种实施例，在操作530，处理器120可以从通过光学传感器310获取的传感器值中提取生物特征数据，基于提取的生物特征数据计算用户的血压信息，并分析在指定时间(例如，24小时)获取的血压信息，从而计算包括根据睡眠的血压变化信息的血压相关信息。

图6是示出根据本公开的各种实施例的根据由电子装置(例如，图1、图2a、图2b和/或图3中的电子装置101)的光学传感器(例如，图3中的光学传感器310)测量的传感器值计算根据睡眠的血压变化信息的操作的示图。图7是示出根据本公开的各种实施例的在电子装置10中计算根据睡眠的血压变化信息的操作的流程图。

如图6所示，处理器(例如，图1或图3中的处理器120)可以从通过分析在指定时间(例如，24小时)内通过光学传感器310获取的传感器值而计算的血压值中提取特征点，并将提取的特征点显示为曲线图。例如，在图6中，沿着时间轴和血压水平轴表示连接计算出的血压值中的收缩压(SBP)的特征点的线601。

例如，可以基于来自通过光学传感器310获取的传感器信号(例如，PPG信号)的波形的峰值之间的定时(或时间间隔)来确定图6中的SBP值。例如，基于所获取的传感器信号的峰值之间的定时(或时间间隔)，可以提取心输出量(CO)和/或总外周阻力(TPR)，并且基于所提取的CO和/或TPR，可以将血压(BP)估计为例如“BP＝CO×TPR”。这里，CO可以指从心脏喷射的血流，并且TPR可以指示血管对喷射的血流的阻力程度。

根据实施例，处理器120可以通过光学传感器310周期性地获取传感器值，通过对所获取的传感器值进行重叠或滤波来对代表性波形进行采样，并且基于波形来估计血压。根据实施例，当估计血压时，处理器120可以基于例如用户活动信息和/或参考波形信息来校正估计的血压值。通常，收缩压和舒张压与神经系统相关联，并且可能受到用户的呼吸和运动水平以及相关联的交感神经和副交感神经的激活水平的影响。睡眠是副交感神经系统被激活的阶段，并且通常几乎没有活动并且呼吸减慢，导致血压下降。如果在睡眠状态下血压没有下降，则可以认为已经发生了问题情况。

根据实施例，处理器120可以通过光学传感器310连续地监测PPG值以估计血压值，并且可以例如以1分钟、10分钟或1小时为单位执行基于PPG值的血压值获取。

例如，通过分析指示收缩血压的线601中的变化，可以发现在睡眠间隔607中存在血压下降。例如，对于基于光学传感器310和/或运动传感器(例如，图3中的运动传感器320)的传感器值确定的睡眠间隔607，可以通过使用从通过驱动光学传感器310获取的传感器值估计的血压值或关于血压值的变化的信息来分析睡眠状态。

根据实施例，还可以使用指示心率(HR)的变化信息的线602来估计睡眠间隔607。例如，为了确定是否睡眠和/或分析睡眠状态，处理器120可以使用心率变异性(HRV)值。根据实施例，处理器120可以通过将光学传感器310的传感器值(PPG信号)转换到频域，然后对每个频率范围执行滤波，并计算各个频率范围(例如，0.04至0.15Hz的低频范围和0.15至0.4Hz的高频范围)的峰值强度的比率(LF：HF)来确定睡眠间隔。例如，睡眠间隔可以包括WBSO(睡眠开始前觉醒)、WASO(睡眠开始后觉醒)、S1(睡眠阶段1)、S2(睡眠阶段2)、SWS(慢波睡眠)和REMS(快速眼动睡眠)。

根据实施例，处理器120可以基于睡眠间隔607中的平均收缩血压值与日常活动状态中的平均收缩血压值603之间的差来确定血压下降的程度。例如，可以通过计算日常活动状态下的平均收缩血压值603(以下称为日常平均血压)与睡眠状态下的平均收缩血压值604(以下称为睡眠平均血压)之间的差605来确定血压下降的程度。在图6的示例中，血压下降的程度被计算为大约10％，并且因此可以将其确定为低血压下降水平。例如，通过分析连接血压变化的特征点的线601，可以识别进入睡眠状态的入睡间隔608中的血压下降模式和从睡眠状态转换到日常活动状态的半醒间隔609中的血压上升模式。

参考图7，在操作701，处理器(例如，图1或图3中的处理器120)可以基于通过光学传感器310和/或运动传感器320测量的传感器值来确定是否睡眠。

根据实施例，处理器120可以通过基于通过光学传感器310和/或运动传感器320检测到的传感器值识别用户状态信息并由此监测用户的当前状态来确定状态是否处于睡眠状态。

根据各种实施例，当确定用户的当前状态是睡眠状态时，在操作703，处理器120可以通过驱动光学传感器310获取传感器值(例如，PPG值)并根据获取的传感器值估计血压来提取如图6所示的血压变化特征点。

根据实施例，在确定用户处于睡眠状态时，处理器120可以通过改变光学传感器310的驱动方法(包括如上所述的驱动定时、光强度和/或光波长的设置)来获取用于估计血压值的传感器值。

根据实施例，处理器120可以通过从通过光学传感器310输出的传感器值中提取脉搏波并且通过对脉搏波的波形进行脉搏波分析提取特征点来估计血压，该脉搏波的波形指示根据心输出量和血管阻力的变化。例如，处理器120可以通过从通过光学传感器310输出的多个传感器值中提取脉搏波周期并计算脉搏波速度来估计用户的血压。

根据实施例，基于计算出的血压值，处理器120可以提取血压变化特征点。例如，血压变化特征点可以包括血压值下降或上升点。例如，血压变化特征点可以是血压值从下降到上升或从上升到下降变化的点。在图6的曲线图中，血压变化特征点可以由例如构成弯曲线601的顶点P表示。

根据各种实施例，在操作705，处理器120可以基于血压变化特征点来分析睡眠状态。例如，通过分析如图6所示的血压变化特征点的变化趋势，处理器120可以确定在睡眠间隔中是否发生血压下降。例如，处理器120可以分析血压变化特征点的变化趋势，并且如果睡眠间隔607中的平均血压值604显著低于日常活动状态下的平均血压值603，并且如果低状态保持指定时间(例如，2小时)，则可以确定发生睡眠引起的血压下降。根据实施例，处理器120可以通过光学传感器310执行血压监测和睡眠监测，并且如果睡眠监测识别出睡眠状态，则可以通过驱动光学传感器310并检测血压变化特征点来确定是否发生血压下降。根据实施例，当确定发生血压下降时，处理器120可以通过睡眠监测来确定血压下降是否是由睡眠引起的。

根据各种实施例，处理器120可以根据睡眠分析血压的变化，从而计算用于确定睡眠状态的血压变化信息。例如，通过分析根据睡眠的血压变化所计算出的信息除了根据睡眠的血压下降(下降)的存在或不存在之外，还可以包括血压下降的程度(例如，％水平)、睡眠间隔中的血压变化模式、进入睡眠状态的入睡间隔608中的血压下降模式、和/或从睡眠转变到日常生活的半醒间隔609中的血压上升模式。例如，在图6的示例中，可以分析出用户的血压根据睡眠而下降，并且血压下降的程度是大约10％的低水平血压下降。例如，根据睡眠间隔中的血压变化趋势601，可以分析出睡眠间隔中的血压值总体是稳定的并且捕获到深度睡眠。与此相反，如果在睡眠间隔中发生接近日常平均血压的血压值的变化，则可以确定该人在睡眠中醒来或者没有获得深度睡眠。例如，可以将入睡间隔608的血压下降模式分析为表示大约1小时相对快速的血压下降的模式，并且可以将半醒间隔609的血压上升模式分析为重复部分下降和部分上升约1小时30分钟并从相对缓慢上升转变到快速上升的模式。

返回参考图5，在操作540，处理器120可以根据用户的血压变化信息提供指导信息。

根据各种实施例，处理器120可以响应于用户的血压变化信息而生成指导信息。例如，指导信息可以包括关于用户的睡眠质量或身体节律的信息、用于改善睡眠质量或身体节律的饮食或锻炼相关信息、包括照明或声音的环境设置数据、音乐或冥想数据、生活指导信息和/或诸如最佳警报设置的信息。

例如，处理器120可以基于血压下降的存在或不存在和/或血压下降的程度(例如，低水平血压下降(杓)、无血压下降(非杓)、高水平血压下降(极杓)或反向水平血压下降(反杓))来估计大脑、心脏或肾脏疾病。例如，在非杓型或反杓型的情况下，处理器120可以将其确定为高血压组，并且基于此，可以提供关于饮食控制(例如，限制诸如钠、酒精或咖啡的食物的类型和/或摄入量)和/或锻炼(例如，规定各种类型的有氧和/或无氧运动和/或锻炼持续时间)的指导信息。

例如，基于睡眠间隔中的血压变化模式、进入睡眠的入睡间隔608中的血压下降模式和/或从睡眠转变到日常生活的半醒间隔609中的血压上升模式，在用户的模式类似于先前模式的情况下，除了指定水平的生活指导信息之外，处理器120可以不提供单独的指导信息。

例如，基于睡眠间隔中的血压变化模式、进入睡眠的入睡间隔608中血压下降模式和/或从睡眠转变到日常生活的半醒间隔609中的血压上升模式，在用户的模式显著改变和/或改变的模式保持指定日期的情况下，处理器120可以提供升高水平的生活指导信息(例如，医院治疗建议)。

例如，处理器120可以通过分析根据睡眠的血压变化信息(诸如，根据睡眠的血压下降(杓)间隔的存在/不存在、从杓间隔转变到日常活动间隔的半醒间隔609的时间长度、和/或睡眠间隔中的血压变化模式)来估计睡眠质量或身体节律。

根据各种实施例，处理器120可以分析根据睡眠的血压变化信息，并且即使在睡眠间隔中，也可以在发生紧急事件(例如，睡眠期间血压的过度下降或上升)时立即提供通知。

根据各种实施例，处理器120可以在血压下降间隔之外的基于血压升高模式确定的时间点提供指导信息。例如，处理器120可以分析根据睡眠的血压变化信息，并且在从睡眠间隔转变到半醒间隔609的时间点、进入日常活动状态的时间点或指定时间之后(例如，1小时之后)的时间点提供指导信息。

根据各种实施例，处理器120可以通过显示模块(例如，图1或图3中的显示模块160)、声音输出模块(例如，图1中的声音输出模块155)和/或触觉模块(例如，图1中的触觉模块179)以包括文本或图像的屏幕、包括语音或声音的音频和/或振动的形式提供指导信息。

根据各种实施例，处理器120可以将上述指导信息发送到外部电子装置(例如，图1中的电子装置102或104或图4中的外部电子装置402)(例如，智能电话)，以通过外部电子装置输出指导信息。

根据各种实施例，处理器120可以通过输入模块(例如，图1中的输入模块150)从用户接收关于睡眠质量和/或状况的反馈。例如，处理器120可以通过用户的反馈来分析睡眠质量和/或状况与血压下降模式之间的相关性，并基于此提供指导信息。例如，当通过对用户的血压变化信息分析而分析出正常7小时的睡眠血压下降模式并且从用户接收到睡眠质量良好的反馈时，处理器120可以提供根据用户的通常生活方式的轻度锻炼的指导、用于调整用户的通常卧室环境(例如，温度和/或照度)的信息、和/或用于针对用户的通常唤醒时间设置最佳闹钟时间的指导信息，以便维持血压下降模式。例如，如果出现与正常睡眠血压下降模式不同的模式，则除了提供根据通常的生活方式的轻度锻炼指导、用于调整用户通常的卧室环境(例如，温度和/或照度)的信息和/或用于针对通常唤醒时间设置最佳闹钟时间的指导信息之外，处理器120可以另外提供用于用户大脑放松的音乐或冥想数据作为指导信息。

本公开的实施例仅被提供用于具体示例以便容易地解释技术内容并帮助理解，并且不旨在限制本公开的范围。因此，除了本文公开的实施例之外，本公开的各种实施例的范围应当被解释为包括从本公开的各种实施例的技术主题推导出的所有改变或修改。

Claims (15)

1.一种电子装置，包括：

运动传感器；

至少一个光学传感器；

处理器，可操作地连接到所述运动传感器和所述至少一个光学传感器；以及

存储器，可操作地连接到所述处理器，

其中，所述存储器存储指令，所述指令在被执行时使所述处理器执行以下操作：

基于通过所述运动传感器和所述至少一个光学传感器接收的信号来监测用户状态信息；

通过基于所述监测控制所述至少一个光学传感器来获取传感器值；

基于所述传感器值计算根据用户的睡眠的血压变化信息；以及

根据所述血压变化信息提供指导信息。

2.根据权利要求1所述的电子装置，其中，所述处理器被配置为：

根据所述用户状态信息来识别所述用户是处于日常活动状态还是睡眠状态，以及

通过基于所述用户状态信息调整驱动定时、输出光强度或输出光波长中的至少一个来驱动所述至少一个光学传感器。

3.根据权利要求1所述的电子装置，其中，所述处理器被配置为：基于在指定时间内从所述至少一个光学传感器获取的传感器值来计算血压值，并且通过从所述血压值中提取特征点来计算所述血压变化信息。

4.根据权利要求3所述的电子装置，其中，所述处理器还被配置为：

分析所述特征点，从而计算根据睡眠的所述血压变化信息，其中，所述血压变化信息包括根据睡眠的血压下降的存在或不存在、所述血压下降的程度、血压下降间隔的模式、进入所述血压下降间隔的血压下降模式或离开所述血压下降间隔的血压上升模式中的至少一个。

5.根据权利要求4所述的电子装置，其中，所述处理器被配置为：

基于根据睡眠的所述血压变化信息来确定要提供给所述用户的所述指导信息，以及

在基于离开所述血压下降间隔的所述血压上升模式确定的时间点提供所述指导信息。

6.根据权利要求1所述的电子装置，其中，所述处理器被配置为以包括文本或图像的屏幕、包括语音或声音的音频或振动中的至少一个的形式提供所述指导信息。

7.根据权利要求4所述的电子装置，其中，所述处理器被配置为：分析所述特征点的变化趋势，并且提取在血压相对较低之后的指定时段内保持的间隔，作为根据睡眠的所述血压下降间隔。

8.根据权利要求7所述的电子装置，其中，所述处理器被配置为通过将所述血压下降间隔的平均血压值与除了所述血压下降间隔之外的间隔的平均血压值进行比较来计算根据睡眠的所述血压下降的程度。

9.根据权利要求1所述的电子装置，其中，所述处理器被配置为通过从通过所述至少一个光学传感器接收的信号获取心率HR或心率变化HRV中的至少一个来监测所述用户状态信息。

10.根据权利要求9所述的电子装置，其中，所述处理器被配置为通过分析通过所述运动传感器接收的信号的幅度或频率中的至少一个来监测所述用户状态信息。

11.一种电子装置的方法，所述电子装置包括运动传感器和至少一个光学传感器，所述方法包括：

基于通过所述运动传感器和所述至少一个光学传感器接收的信号来监测用户状态信息；

通过基于所述监测控制所述至少一个光学传感器来获取传感器值；

基于所述传感器值计算根据用户的睡眠的血压变化信息；以及

根据所述血压变化信息提供指导信息。

12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述监测包括：根据所述用户状态信息来识别所述用户是处于日常活动状态还是睡眠状态，并且

其中，所述获取传感器值包括：通过基于所述用户状态信息调整驱动定时、输出光强度或输出光波长中的至少一个来驱动所述至少一个光学传感器。

13.根据权利要求11所述的方法，其中，计算所述血压变化信息包括：基于在指定时间内从所述至少一个光学传感器获取的传感器值来计算血压值，并且通过从所述血压值中提取特征点来计算所述血压变化信息。

14.根据权利要求13所述的方法，其中，计算所述血压变化信息包括：分析所述特征点，从而计算根据睡眠的所述血压变化信息，其中，所述血压变化信息包括根据睡眠的血压下降的存在或不存在、所述血压下降的程度、血压下降间隔的模式、进入所述血压下降间隔的血压下降模式和离开所述血压下降间隔的血压上升模式中的至少一个。

15.根据权利要求14所述的方法，其中，所述提供指导信息包括：

基于根据睡眠的所述血压变化信息来确定要提供给所述用户的所述指导信息，以及

在基于离开所述血压下降间隔的所述血压上升模式确定的时间点提供所述指导信息。