WO2017028011A1

WO2017028011A1 - 一种血压测量数据的处理方法及装置

Info

Publication number: WO2017028011A1
Application number: PCT/CN2015/086966
Authority: WO
Inventors: 陈文娟; 李红刚
Original assignee: 华为技术有限公司
Priority date: 2015-08-14
Filing date: 2015-08-14
Publication date: 2017-02-23
Also published as: CN107072555A; US20180078156A1; CN107072555B

Abstract

一种血压测量数据的处理方法及装置。其中，血压测量数据的处理方法包括：获取用户的第一校准数据（S10）和预先存储的用户的第二校准数据（S11），根据第一校准数据和第二校准数据，确定用于表征用户的脉搏波传输时间与血压值之间的函数关系的最佳函数（S12），获取用户的当前脉搏波传输时间，根据当前脉搏波传输时间和最佳函数，计算用户的当前血压值（S13）。通过这样的方式，能够针对不同的用户佩戴无袖带血压测量装置时，结合原有数据进行自动校准确定最佳函数，从而使得原有的校准数据能够得到充分使用，校准更加准确。

Description

一种血压测量数据的处理方法及装置

技术领域

本发明涉及一种血压测量数据的处理方法及装置。

背景技术

近年来，随着移动医疗技术的发展，血压监测的便捷性逐渐提升。一种常用的无袖带血压测量方法是基于血压和脉搏波传输速度之间的关系来确定血压。当血压上升时，血管扩张，脉搏波传输速度加快；反之，脉搏波传输速度减慢。脉搏波传输速度通常用脉搏波传输时间(PTT)来间接表征。已有研究表明，血压与PTT之间为准线性关系，但是由于每个人的动脉壁弹性、血液密度等生理参数不同，PTT与被测者血压之间的关系是对象依赖的，利用PTT计算血压之前需要针对每个被测者进行校准。

现有技术中，一般利用传统血压计测量舒张压和收缩压，并将测量结果传输给血压测量装置。用户佩戴无袖带血压测量装置时，微处理器模块根据传统血压计的测量结果和无袖带血压测量装置确定的PTT值计算校准参数，从而确定血压计算策略。

但是，这样的方式，用户再次进行校准时，原有的校准数据无法再次使用，造成数据浪费，且校准不够精确。

发明内容

本申请主要解决的技术问题是针对用户佩戴无袖带血压测量装置时，如何使校准更加准确。

有鉴于此，本申请提出一种血压测量数据的处理方法及装置，能够针对不同的用户佩戴无袖带血压测量装置时，利用预先存储的校准数据，并结合用户使用无袖带式血压测量装置测量之前手动校准的校准数据，确定用户的脉搏波传输时间与血压值之间的最佳函数，从而使得原有的校准数据能够得到充分使用，校准更加准确。

第一方面，本申请提供一种血压测量数据的处理方法，所述方法包括：无袖带式血压测量装置获取用户的第一校准数据，所述第一校准数据为用户使用所述无袖带式血压测量装置测量血压之前，执行手动校准过程产生的数据；获取预先存储的所述用户的第二校准数据；根据所述第一校准数据和所述第二校准数据，确定用于表征所述用户的脉搏波传输时间与血压值之间关系的最佳函数；获取所述用户的当前脉搏波传输时间，根据所述当前脉搏波传输时间和所述最佳函数，计算所述用户的当前血压值。

结合第一方面，在第一方面的第一种可能的实现方式中：所述根据所述第一校准数据和所述第二校准数据，确定用于表征所述用户的脉搏波传输时间与血压值之间关系的最佳函数包括：根据所述第一校准数据确定第一函数；根据所述第二校准数据确定第二函数；确定所述第一函数与所述第二函数的差异程度；根据所述差异程度，确定所述最佳函数。

结合第一方面的第一种可能的实现方式，在第一方面的第二种可能的实现方式中：所述根据所述第一校准数据确定第一函数包括：根据所述第一校准数据通过最小二乘法确定所述第一函数；所述根据所述第二校准数据确定第二函数包括：根据所述第二校准数据通过最小二乘法确定第二函数。

结合第一方面的第一种可能的实现方式，在第一方面的第三种可能的实现方式中：所述根据所述差异程度，确定所述最佳函数包括：若所述差异程度小于第一预定阈值，则将所述第一校准数据与所述第二校准数据确定的第三函数作为所述最佳函数。

结合第一方面的第三种可能的实现方式，在第一方面的第四种可能的实现方式中：所述根据所述差异程度，确定所述最佳函数还包括：若所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量小于第二预定阈值，则将所述第二函数作为所述最佳函数；若所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量大于所述第二预定阈值，则将所述第一函数作为所述最佳函数。

结合第一方面的第三种可能的实现方式，在第一方面的第五种可能的实现方式中：所述根据所述差异程度，确定所述最佳函数还包括：若所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量小于第二预定阈值，则将所述第一校准数据与所述第二校准数据组合确定的第三函数作为所述最佳函数；若所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量大于所述第二预定阈值，则剔除所述第一校准数据中的异常数据点，并由所述第二校准数据和剩余的所述第一校准数据的结合所计算的第四函数作为所述最佳函数。

结合第一方面，在第一方面的第六种可能的实现方式中：所述根据所述第一校准数据和所述第二校准数据，确定所述用户的脉搏波传输时间与血压值之间关系的最佳函数包括：根据所述第一校准数据确定第一函数；根据所述第一校准数据与所述第二校准数据的组合确定第三函数；确定所述第一函数与所述第三函数的差异程度；根据所述差异程度，确定所述最佳函数。

结合第一方面的第六种可能的实现方式，在第一方面的第七种可能的实现方式中：所述根据所述第一校准数据确定第一函数包括：根据所述第一校准数据通过最小二乘法确定第一函数；所述根据所述第一校准数据与所述第二校准数据的组合确定第三函数包括：根据所述第一校准数据与所述第二校准数据的组合通过最小二乘法确定第三函数。

结合第一方面的第六种可能的实现方式，在第一方面的第八种可能的实现方式中：所述根据所述差异程度，确定所述最佳函数包括：若所述差异程度小于第一预定阈值，则将所述第三函数作为所述最佳函数。

结合第一方面的第八种可能的实现方式，在第一方面的第九种可能的实现方式中：所述根据所述差异程度，确定所述最佳函数还包括：若所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量小于第二预定阈值，则将第二校准数据确定的第二函数作为所述最佳函数；若所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量大于所述第二预定阈值，则将所述第一函数作为所述最佳函数。

结合第一方面的第八种可能的实现方式，在第一方面的第十种可能的实现方式中：所述根据所述差异程度，确定所述最佳函数还包括：若所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量小于第二预定阈值，则将所述第三函数作为所述最佳函数；若所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量大于所述第二预定阈值，则剔除所述第一校准数据中的异常数据点，并由所述第二校准数据和剩余的所述第一校准数据的结合所计算的第四函数作为所述最佳函数。

结合第一方面，在第一方面的第十一种可能的实现方式中：所述第一校准数据和所述第二校准数据分别至少包括一组血压值和对应的脉搏波传输时间，所述根据所述第一校准数据和所述第二校准数据，确定用于表征所述用户脉搏波传输时间与血压值之间关系的最佳函数包括：获取所述用户的当前脉搏波传输时间；从所述第一校准数据和所述第二校准数据中选择与所述当前脉搏波传输时间最接近的脉搏波传输时间，以存在与所述当前脉搏波传输时间最接近的脉搏波传输时间的校准数据作为最佳校准数据；将根据所述最佳校准数据确定的函数作为所述最佳函数。

结合第一方面，在第一方面的第十二种可能的实现方式中：所述获取预先存储的所述用户的第二校准数据包括：无袖带式血压测量装置获取所述用户的身份标识；根据所述用户的身份标识从多个预先存储的校准数据中获取所述第二校准数据。

结合第一方面的第十二种可能的实现方式，在第一方面的第十三种可能的实现方式中：所述获取所述用户的身份标识包括：根据用户的所述第一校准数据中的第一心电信号和第一脉搏波信号中的至少一个，确定所述用户的身份标识；或根据所述用户当前使用无袖带式血压测量装置测量产生的当前心电信号和当前脉搏波信号中的至少一个，确定所述用户的身份标识。

结合第一方面，在第一方面的第十四种可能的实现方式中：所述获取所述用户的当前脉搏波传输时间，根据所述当前脉搏波传输时间和所述最佳函数，计算所述用户的当前血压值包括：获取所述用户当前使用无袖带式血压测量装置测量产生的当前心电信号和当前脉搏波信号，计算得到当前脉搏波传输时间；根据所述最佳函数与所述当前脉搏波传输时间计算得到所述用户的当前血压值。

第二方面，提供一种无袖带式血压测量装置，所述无袖带式血压测量装置包括第一获取模块、第二获取模块、确定模块以及计算模块，其中：所述第一获取模块用于获取第一校准数据，所述第一校准数据为用户使用所述无袖带式血压测量装置测量血压之前，执行手动校准过程产生的数据；所述第二获取模块用于获取预先存储的所述用户的第二校准数据；所述确定模块用于根据所述第一校准数据和所述第二校准数据，确定用于表征所述用户的脉搏波传输时间与血压值之间关系的最佳函数；所述计算模块用于获取所述用户的当前脉搏波传输时间，根据所述当前脉搏波传输时间和所述最佳函数，计算所述用户的当前血压值。

结合第二方面，在第二方面的第一种可能的实现方式中：所述确定模块包括第一确定单元、第二确定单元、第三确定单元以及第四确定单元，其中：所述第一确定单元用于根据所述第一校准数据确定第一函数；所述第二确定单元用于根据所述第二校准数据确定第二函数；所述第三确定单元用于确定所述第一函数与所述第二函数的差异程度；所述第四确定单元用于根据所述差异程度，确定所述最佳函数。

结合第二方面的第一种可能的实现方式，在第二方面的第二种可能的实现方式中：所述第一确定单元用于根据所述第一校准数据通过最小二乘法确定第一函数；所述第二确定单元用于根据所述第二校准数据通过最小二乘法确定第二函数。

结合第二方面的第二种可能的实现方式，在第二方面的第三种可能的实现方式中：所述第四确定单元用于在所述差异程度小于第一预定阈值时，将所述第一校准数据与所述第二校准数据确定的第三函数作为所述最佳函数。

结合第二方面的第三种可能的实现方式，在第二方面的第四种可能的实现方式中：所述第四确定单元用于在所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量小于第二预定阈值时，将所述第二函数作为所述最佳函数；或所述第四确定单元用于在所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量大于所述第二预定阈值时，将所述第一函数作为所述最佳函数。

结合第二方面的第三种可能的实现方式，在第二方面的第五种可能的实现方式中：所述第四确定单元用于在所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量小于第二预定阈值时，将所述第一校准数据与所述第二校准数据确定的第三函数作为所述最佳函数；或所述第四确定单元用于在所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量大于所述第二预定阈值，则剔除所述第一校准数据中的异常数据点，并由所述第二校准数据和剩余的所述第一校准数据的结合所计算的第四函数作为所述最佳函数。

结合第二方面，在第二方面的第六种可能的实现方式中：所述确定模块包括第一确定单元、第二确定单元、第三确定单元以及第四确定单元，其中：所述第一确定单元用于根据所述第一校准数据确定第一函数；所述第二确定单元用于根据所述第一校准数据与所述第二校准数据的组合确定第三函数；所述第三确定单元用于确定所述第一函数与所述第三函数的差异程度；所述第四确定单元用于根据所述差异程度，确定所述最佳函数。

结合第二方面的第六种可能的实现方式，在第二方面的第七种可能的实现方式中：所述第一确定单元用于根据所述第一校准数据通过最小二乘法确定第一函数；所述第二确定单元用于根据所述第二校准数据通过最小二乘法确定第二函数。

结合第二方面的第六种可能的实现方式，在第二方面的第八种可能的实现方式中：所述第四确定单元用于在所述差异程度小于第一预定阈值时，将所述第三函数作为所述最佳函数。

结合第二方面的第八种可能的实现方式，在第二方面的第九种可能的实现方式中：所述第四确定单元用于在所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量小于第二预定阈值时，将第二校准数据确定的第二函数作为所述最佳函数；或所述第四确定单元用于在所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量大于所述第二预定阈值，将所述第一函数作为所述最佳函数。

结合第二方面的第八种可能的实现方式，在第二方面的第十种可能的实现方式中：所述第四确定单元用于在所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量小于第二预定阈值时，将所述第三函数作为所述最佳函数；或所述第四确定单元用于所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量大于所述第二预定阈值时，剔除所述第一校准数据中的异常数据点，并由所述第二校准数据和剩余的所述第一校准数据的结合所计算的第四函数作为所述最佳函数。

结合第二方面，在第二方面的第十一种可能的实现方式中：所述第一校准数据和所述第二校准数据分别至少包括一组血压值和对应的脉搏波传输时间，所述确定模块包括获取单元、选择单元以及确定单元，其中：所述获取单元用于获取所述用户的当前脉搏波传输时间；所述选择单元用于从所述第一校准数据和所述第二校准数据中选择与所述当前脉搏波传输时间最接近的脉搏波传输时间，以存在与所述当前脉搏波传输时间最接近的脉搏波传输时间的校准数据作为最佳校准数据；所述确定单元用于将根据所述最佳校准数据确定的函数作为最佳函数。

结合第二方面，在第二方面的第十二种可能的实现方式中：所述第二获取模块包括第一获取单元以及第二获取单元，其中：所述第一获取单元用于获取所述用户的身份标识；所述第二获取单元用于根据所述第一获取单元获取的所述用户的身份标识从多个预先存储的校准数据中获取所述第二校准数据。

结合第二方面的第十二种可能的实现方式，在第二方面的第十三种可能的实现方式中：所述第一获取单元用于根据用户的所述第一校准数据中的第一心电信号和第一脉搏波信号中的至少一个，确定所述用户的身份标识；或所述第一获取单元用于根据所述用户当前使用无袖带式血压测量装置产生的当前心电信号和当前脉搏波信号中的至少一个，确定所述用户的身份标识。

结合第二方面，在第二方面的第十四种可能的实现方式中：所述计算模块包括第一计算单元以及第二计算单元，其中：所述第一计算单元用于获取所述用户当前使用无袖带式血压测量装置测量产生的当前心电信号和当前脉搏波信号，计算得到当前脉搏波传输时间；所述第二计算单元用于根据所述最佳函数与所述当前脉搏波传输时间计算得到所述用户的当前血压值。

第三方面，提供一种无袖带式血压测量装置，所述无袖带式血压测量装置包括处理器、存储器以及接收器，所述处理器分别耦接所述存储器以及接收器，其中：所述处理器用于控制所述接收器接收用户的第一校准数据，第一校准数据为用户使用无袖带式血压测量装置测量血压之前，执行手动校准过程产生的数据；所述处理器用于获取预先存储的用户的第二校准数据，根据所述第一校准数据和所述第二校准数据，确定用于表征用户的脉搏波传输时间与血压值之间关系的最佳函数，进一步获取用户的当前脉搏波传输时间，根据当前脉搏波传输时间和所述最佳函数，计算所述用户的当前血压值；所述存储器用于存储所述第一校准数据和所述第二校准数据。

结合第三方面，在第三方面的第一种可能的实现方式中：所述处理器用于根据所述第一校准数据确定第一函数，根据所述第二校准数据确定第二函数，确定所述第一函数与所述第二函数的差异程度，根据所述差异程度，确定所述最佳函数。

结合第三方面的第一种可能的实现方式，在第三方面的第二种可能的实现方式中：所述处理器用于根据所述第一校准数据通过最小二乘法确定第一函数，根据所述第二校准数据通过最小二乘法确定第二函数。

结合第三方面的第一种可能的实现方式，在第三方面的第三种可能的实现方式中：所述处理器用于在所述差异程度小于第一预定阈值时，将所述第一校准数据与所述第二校准数据确定的第三函数作为所述最佳函数。

结合第三方面的第三种可能的实现方式，在第三方面的第四种可能的实现方式中：所述处理器用于在所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量小于第二预定阈值时，将所述第二函数作为所述最佳函数；或所述处理器用于在所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量大于所述第二预定阈值时，将所述第一函数作为所述最佳函数。

结合第三方面的第三种可能的实现方式，在第三方面的第五种可能的实现方式中：所述处理器用于在所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量小于第二预定阈值时，将所述第一校准数据与所述第二校准数据确定的第三函数作为所述最佳函数；或所述处理器用于在所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量大于所述第二预定阈值，则剔除所述第一校准数据中的异常数据点，并由所述第二校准数据和剩余的所述第一校准数据的结合所计算的第四函数作为所述最佳函数。

结合第三方面，在第三方面的第六种可能的实现方式中：所述处理器用于根据所述第一校准数据确定第一函数，根据所述第一校准数据与所述第二校准数据的组合确定第三函数，确定所述第一函数与所述第三函数的差异程度，根据所述差异程度，确定所述最佳函数。

结合第三方面的第六种可能的实现方式，在第三方面的第七种可能的实现方式中：所述处理器用于根据所述第一校准数据通过最小二乘法确定第一函数，根据所述第二校准数据通过最小二乘法确定第二函数。

结合第三方面的第六种可能的实现方式，在第三方面的第八种可能的实现方式中：所述处理器用于在所述差异程度小于第一预定阈值时，将所述第三函数作为所述最佳函数。

结合第三方面的第八种可能的实现方式，在第三方面的第九种可能的实现方式中：所述处理器用于在所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量小于第二预定阈值时，将第二校准数据确定的第二函数作为所述最佳函数；或所述处理器用于在所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量大于所述第二预定阈值，将所述第一函数作为所述最佳函数。

结合第三方面的第八种可能的实现方式，在第三方面的第十种可能的实现方式中：所述处理器用于在所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量小于第二预定阈值时，将所述第三函数作为所述最佳函数；或所述处理器用于所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量大于所述第二预定阈值时，剔除所述第一校准数据中的异常数据点，并由所述第二校准数据和剩余的所述第一校准数据的结合所计算的第四函数作为所述最佳函数。

结合第三方面，在第三方面的第十一种可能的实现方式中：所述第一校准数据和所述第二校准数据分别至少包括一组血压值和对应的脉搏波传输时间，所述处理器用于获取所述用户的当前脉搏波传输时间，从所述第一校准数据和所述第二校准数据中选择与所述当前脉搏波传输时间最接近的脉搏波传输时间，以存在与所述当前脉搏波传输时间最接近的脉搏波传输时间的校准数据作为最佳校准数据，将根据所述最佳校准数据确定的函数作为最佳函数。

结合第三方面，在第三方面的第十二种可能的实现方式中：所述处理器用于获取所述用户的身份标识，根据所述用户的身份标识从多个预先存储的校准数据中获取所述第二校准数据。

结合第三方面的第十二种可能的实现方式，在第三方面的第十三种可能的实现方式中：所述处理器用于根据用户的所述第一校准数据中的第一心电信号和第一脉搏波信号中的至少一个，确定所述用户的身份标识；或所述处理器用于根据所述用户当前使用无袖带式血压测量装置产生的当前心电信号和当前脉搏波信号中的至少一个，确定所述用户的身份标识。

结合第三方面，在第三方面的第十四种可能的实现方式中：所述处理器用于获取所述用户当前使用无袖带式血压测量装置测量产生的当前心电信号和当前脉搏波信号，计算得到当前脉搏波传输时间，根据所述最佳函数与所述当前脉搏波传输时间计算得到所述用户的当前血压值。

上述技术方案，通过结合用户手动校准产生的第一校准数据和预先存储的第二校准数据，根据第一校准数据和第二校准数据确定用于表征用户脉搏波传输时间与血压值之间函数关系的最佳函数。通过这样的方式，能够针对不同用户佩戴无袖带式血压测量装置进行测量时，结合预先存储的校准数据进行自动校准确定最佳函数，从而使预先存储的校准数据能够得到充分使用，校准更加准确，从而使血压值的测量结果更加准确。

附图说明

图1是本发明实施例提供的一种血压测量数据的处理方法的流程图；

图2是本发明实施例提供的其中一种心电信号和脉搏波信号的示意图；

图3是本发明实施例提供的确定用于表征用户的脉搏波传输时间与血压值之间关系的其中一种实现方式的流程图；

图4是本发明实施例提供的确定用于表征用户的脉搏波传输时间与血压值之间关系的另一种实现方式的流程图；

图5是本发明实施例提供的确定用于表征用户的脉搏波传输时间与血压值之间关系的又一种实现方式的流程图；

图6是本发明实施例提供的无袖带式血压测量装置获取用户预先存储的第二校准数据的流程图；

图7是本发明实施例提供的通过第一心电信号和第一脉搏波信号的至少一种确定用户的身份标识的流程图；

图8是本发明实施例提供的第一种校准数据的拟合结果示意图；

图9是本发明实施例提供的第二种校准数据的拟合结果示意图；

图10是本发明实施例提供的第三种校准数据的拟合结果示意图；

图11是本发明实施例提供的第四种校准数据的拟合结果示意图；

图12是本发明实施例提供的一种无袖带式血压测量装置的结构示意图；

图13是本发明实施例的无袖带式血压测量装置的第二获取模块的结构示意图；

图14是本发明实施例的无袖带式血压测量装置的确定模块的一种结构示意图；

图15是本发明实施例的无袖带式血压测量装置的确定模块的另一种结构示意图；

图16是本发明实施例的无袖带式血压测量装置的确定模块的又一种结构示意图；

图17是本发明实施例提供的无袖带式血压测量装置的计算模块的结构示意图；

图18是本发明实施例提供的另一种无袖带式血压测量装置的结构示意图。

具体实施方式

请参阅图1，图1是本发明实施例提供的一种血压测量数据的处理方法的流程图，如图所示，本实施例的血压测量数据的处理方法包括：

S10：无袖带式血压测量装置获取用户的第一校准数据；

第一校准数据是用户在使用无袖带式血压测量装置测量血压之前，执行手动校准过程产生的数据。其中，第一校准数据至少包括第一血压值和第一脉搏波传输时间。

手动校准过程为用户使用袖带式血压计测量得到第一血压值，通过无袖带血压测量装置的心电传感器采集用户的第一心电信号以及通过无袖带血压测量装置的光传感器、压力传感器、声传感器、光电传感器、加速度传感器和位移传感器中的至少一种采集用户的第一脉搏波信号，根据用户的第一心电信号和第一脉搏波信号计算得到第一脉搏波传输时间。用户每进行一次手动校准即产生一组第一血压值和第一脉搏波传输时间，无袖带式血压测量装置通过接收用户手动输入或者通过特定的接口比如蓝牙、红外等从袖带式血压测量装置获取，以形成第一校准数据。

其中，作为一种可能的实现方式，根据第一心电信号和第一脉搏波信号计算得到第一脉搏波传输时间可以是：根据第一心电信号上的参考点和同一周期内第一脉搏波信号上的参考点之间的时间差，计算得到第一脉搏波传输时间。

其中，作为一种根据心电信号和脉搏波信号计算脉搏波传输时间的具体举例，请参阅图2，图2为本发明实施例提供的其中一种心电信号和脉搏波信号的示意图，如图所示，本实施例中的脉搏波信号是通过光电传感器采集到的光电容积描记信号2，参考点为顶点、底点或中间点，其中，心电信号的顶点为301，光电容积描记信号底点302和顶点303，根据心电信号1上的参考，301和同一周期内的脉搏波信号上的参考点302之间的时间差，计算得到脉搏波传输时间PTT304。

S11：获取预先存储的所述用户的第二校准数据；

其中，第二校准数据至少包括第二血压值和第二脉搏波传输时间。第二校准数据可以是获取第一校准数据之前所述用户使用无袖带式血压测量装置执行手动校准过程时的历史手动校准数据，该历史手动校准数据存储在无袖带式血压测量装置中。第二校准数据也可以是所述用户预先存储在云端的校准数据，存储在云端的校准数据可以是从智能可穿戴设备比如手表导出的校准数据，无袖带式血压测量装置通过内部接口从云端获取存储在云端的校准数据作为第二校准数据。

S12：根据第一校准数据和第二校准数据，确定用于表征所述用户的脉搏波传输时间与血压值之间的函数关系的最佳函数。

本发明实施例中确定用于表征所述用户的脉搏波传输时间与血压值之间的函数关系的最佳函数是指确定根据脉搏波传输时间计算血压值的校准参数(或者说校准系数)。具体而言，比如通过公式SBP＝a1×PTT+b1计算收缩压，根据公式DBP＝a2×PTT+b2计算舒张压，本发明实施例的确定最佳函数即确定其中的a1，b1，a2，b2的具体数值，从而根据当前的测量数据和确定的校准参数，计算得到用户的血压值。

S13：获取所述用户的当前脉搏波传输时间，根据所述用户的当前脉搏波传输时间和最佳函数，计算所述用户的当前血压值。

因为确定的最佳函数是用于表征所述用户的脉搏波传输时间和血压值之间的函数关系的。因此，当前所述用户使用无袖带式血压测量装置进行测量时，通过无袖带血压测量装置的心电传感器采集所述用户的当前心电信号以及通过无袖带血压测量装置的光传感器、压力传感器、声传感器、光电传感器、加速度传感器和位移传感器中的至少一种采集所述用户的当前脉搏波信号，根据所述用户的当前心电信号和当前脉搏波信号计算得到当前脉搏波传输时间。根据计算得到所述用户的当前脉搏波传输时间，结合确定的最佳函数，即能计算得到所述用户的当前血压值。

以上本发明实施例中根据公式SBP＝a1*PTT+b1计算收缩压，根据公式DBP＝a2*PTT+b2计算舒张压，只是本发明的一个具体实施例子。也可以使用其他公式来计算血压，比如包括但不限于如下公式：

1)BP＝A₁ln(PTT_R)+B₁

4)BP＝A₄PTT_R+B₄

其中，上述公式中A2＝μ*ln(PTT_w0)

B2＝-(SBP₀-DBP₀)*PTT_w0/3

C2＝SBP₀/3+2DBP₀/3

D2＝(SBP₀-DBP₀)*PTT_w0 ²

公式中SBP为收缩压，DBP为舒张压，μ为血管特性参数，一般取常数，下标为o代表校准值。

以上本发明实施例提供的血压测量数据的处理方法，通过结合用户手动校准产生的第一校准数据和预先存储的第二校准数据，根据第一校准数据和第二校准数据确定用于表征该用户脉搏波传输时间与血压值之间函数关系的最佳函数。通过这样的方式，能够针对用户佩戴无袖带式血压测量装置进行测量时，结合预先存储的校准数据进行自动校准确定最佳函数，从而使预先存储的校准数据能够得到充分使用，校准更加准确，从而使该用户血压值的测量结果更加准确。

其中，本发明以上实施例中，根据第一校准数据和第二校准数据，确定用于表征所述用户的脉搏波传输时间与血压值之间关系的最佳函数有三种可能的实现方式，以下结合图3、图4以及图5对这三种可能的实现方式进行进一步的说明：

第一种可能的实现方式请参阅图3，图3是本发明实施例提供的确定用于表征所述用户的脉搏波传输时间与血压值之间关系的其中一种实现方式的流程图，如图所示，包括以下子步骤：

S110：根据第一校准数据确定第一函数。

这里的第一函数是用于表征第一校准数据中第一血压值与第一脉搏波传输时间之间关系的函数。

S111：根据第二校准数据确定第二函数。

这里的第二函数是用于表征第二校准数据中第二血压值与第二脉搏波传输时间之间关系的函数。

其中，作为一种可能的实现方案，根据第一校准数据通过最小二乘法确定第一函数。根据第二校准数据通过最小二乘法确定第二函数。

S112：确定第一函数与第二函数的差异程度。

第一函数与第二函数的差异程度，可以通过将两个函数关系在同一坐标系中的线性关系来度量。具体为采用最小二乘法确定第一函数与第二函数后，确定第一函数相对于第二函数的斜率变化率和/或拟合系数变化率来确定差异程度。

S113：根据所述差异程度，确定所述最佳函数。

在确定两个函数的差异程度后，根据差异程度确定用于表征所述用户的脉搏波传输时间与血压值之间关系的最佳函数。

具体实现时，如果差异程度小于第一预定阈值，将第一校准数据与第二校准数据确定的第三函数作为所述最佳函数。如果差异程度大于第一预定阈值且第一校准数据的样本量小于第二预定阈值，将第二函数作为所述最佳函数。如果差异程度大于第一预定阈值且第一校准数据的样本量大于第二预定阈值，则将第一函数作为所述最佳函数。这里的第一预定阈值和第二预定阈值，可以是用户预设并存储在无袖带式血压测量装置中的阈值，用户可以根据需要调整第一预定阈值和第二预定阈值。当差异程度通过第一函数相对于第二函数的斜率变化率和拟合系数变化率来表示时，第一预定阈值也相应包括两个(分别是斜率变化率阈值和拟合系数变化率阈值)，比如斜率变化率阈值为30％，拟合系统变化率阈值为10％，而第二预定阈值是针对样本量的，比如可以设置为4个、6个等等。

也就是说，在差异程度小于第一预定阈值时，可以确定第一校准数据与预存的第二校准数据的偏差不大，可以将两个校准数据组合确定的函数作为最佳函数。而如果差异程度大于第一预定阈值，确定第一校准数据与预存的第二校准数据的偏差比较大，这时候，需要进一步结合第一校准数据的样本量来确定。如果第一校准数据的样本量足够多(超过第二预定阈值)，那么可以单独以第一校准数据确定的第一函数作为最佳函数，而如果第一校准数据的样本量比较少(没有超过第二预定阈值)，则直接以预存的第二校准数据确定的第二函数作为最佳函数。

另外，另一种具体实现可以是：如果差异程度小于第一预定阈值，将第一校准数据与第二校准数据确定的第三函数作为所述最佳函数。如果差异程度大于第一预定阈值且第一校准数据的样本量小于第二预定阈值，将第一校准数据与第二校准数据确定的第三函数作为所述最佳函数。如果差异程度大于第一预定阈值且第一校准数据的样本量大于第二预定阈值，剔除第一校准数据中的异常数据点，并由第二校准数据和剩余的第一校准数据的结合计算的第四函数作为所述最佳函数。

在该具体实现时，在差异程度小于第一预定阈值时，可以确定第一校准数据与预存的第二校准数据的偏差不大，可以将两个校准数据组合确定的函数作为所述最佳函数。而当差异程度大于第一预定阈值时，且第一校准数据的样本量小于第二预定阈值，由于第二校准数据的样本量少，可以忽略第二校准数据所带来的差异，将第一校准数据与第二校准数据组合确定的第三函数作为所述最佳函数。而如果差异程度大于第一预定阈值且第一校准数据的样本量大于第二预定阈值，第一校准数据相对于预存的第二校准数据的偏差较大，而且第一校准数据的样本量也比较多，可以进一步对第一校准数据进行残差分析，判断第一校准数据中是否存在异常点，如果存在异常点，剔除该异常点后，将剩余的第一校准数据和第二校准数据组合计算得到的第四函数作为所述最佳函数。

请参阅图4，图4是本发明实施例提供的确定用于表征所述用户的脉搏波传输时间与血压值之间关系的另一种实现方式的流程图，该实现方案中，与图3所示实施例的主要差别在于，确定差异程度时，差异程度是第一校准数据与第二校准数据的组合确定的第三函数相对于第一校准数据确定的第一函数的差异程度。如图所示，包括以下子步骤：

S120：根据第一校准数据确定第一函数。

S121：根据第一校准数据与第二校准数据的组合确定第三函数。

这里的第三函数是用于表征第一校准数据与第二校准数据组合以后其中的血压值与脉搏波传输时间之间关系的函数。

其中，作为一种可能的实现方案，根据第一校准数据通过最小二乘法确定第一函数。根据第一校准数据和第二校准数据通过最小二乘法确定第三函数。

S122：确定第一函数与第三函数的差异程度。

第一函数与第三函数的差异程度，可以通过将两个函数关系在同一坐标系中的线性关系来度量。具体为采用最小二乘法确定第一函数与第三函数后，确定第三函数相对于第二函数的斜率变化率和/或拟合系数变化率来确定差异程度。

S123：根据差异程度，确定所述最佳函数。

在确定两个函数的差异程度后，根据差异程度确定用于表征用户的脉搏波传输时间与血压值之间关系的最佳函数。

也就是说，在差异程度小于第一预定阈值时，可以确定第一校准数据与预存的第二校准数据的偏差不大，可以将两个校准数据组合确定的函数作为所述最佳函数。而如果差异程度大于第一预定阈值，确定第一校准数据与预存的第二校准数据的偏差比较大，这时候，需要进一步结合第一校准数据的样本量来确定。如果第一校准数据的样本量足够多(超过第二预定阈值)，那么可以单独以第一校准数据确定的第一函数作为所述最佳函数，而如果第一校准数据的样本量比较少(没有超过第二预定阈值)，则直接以预存的第二校准数据确定的第二函数作为所述最佳函数。

请参阅图5，图5是本发明实施例提供的又一种确定用于表征所述用户的脉搏波传输时间与血压值之间关系的另一种实现方式的流程图，如图所示，包括以下子步骤：

S130：获取所述用户的当前脉搏波传输时间。

其中，所述用户的当前脉搏波传输时间可以是通过获取该用户当前使用无袖带式血压测量装置时对应的心电信号和脉搏波信号，计算得到该用户当前的脉搏波传输时间。其中，通过无袖带血压测量装置的心电传感器采集该用户的当前心电信号以及通过无袖带血压测量装置的光传感器、压力传感器、声传感器、光电传感器、加速度传感器和位移传感器中的至少一种采集该用户的当前脉搏波信号，根据该用户的当前心电信号和当前脉搏波信号计算得到该用户的当前脉搏波传输时间。

S131：从第一校准数据和第二校准数据中选择与当前脉搏波传输时间最接近的脉搏波传输时间，以存在与当前脉搏波传输时间最接近的脉搏波传输时间的校准数据作为最佳校准数据。

假设以上得到的所述用户的当前脉搏波传输时间为PTT3，将当前的脉搏波传输时间PTT3分别与第一校准数据中的第一脉搏波传输时间PTT1和第二校准数据中的第二脉搏波传输时间PTT2进行比对，判断与PTT3差值小的是PTT1还是PTT2，如果与PTT3差值小的为PTT1，那么就以第一校准数据确定最佳函数，如果与PTT3差值小的为PTT2，则以第二校准数据确定最佳函数。也就是说，这种实现方式中，同时结合第一校准数据中的PPT1和第二校准数据的PTT2，以及当前测量获取的数据计算得到的PTT3，以与PTT3最接近的PTT对应的校准数据作为最佳校准数据，以最佳校准数据确定的函数作为最佳函数。

这里，在具体比较时，可以是将第一校准数据中的多对数据计算得到的脉搏波传输时间取平均值作为第一脉搏波传输时间PTT1，将第二校准数据中的多对数据计算得到的脉搏波传输时间取平均值作为第二脉搏波传输时间PTT2，将PTT1和PTT2分别与PTT3进行比较确定最佳校准数据。

也可以是从第一校准数据中的多个第一脉搏波传输时间PTT1、第二校准数据中的多个第二脉搏波传输时间PTT2，找到与PTT3最接近的PTT，将存在该与PTT3最接近的PTT的校准数据作为最佳校准数据。比如第一校准数据中有多个第一脉搏波传输时间A、B、C、D，第二校准数据有多个第二脉搏波传输时间A1、B1、C1、D1，如果A、B、C、D中存在一个与PTT3最接近，则以第一校准数据作为最佳校准数据，如果A1、B1、C1、D1存在一个与PTT3最接近，则以第二校准数据作为最佳校准数据。

S132：将根据最佳校准数据确定的函数作为用于表征所述用户脉搏波传输时间与血压值之间关系的最佳函数。

在确定最佳校准数据后，以最佳校准数据通过最小二乘法确定的函数作为用于表征用户脉搏波传输时间与血压值之间关系的最佳函数。

以上具体实现方案中，图3和图4所示的实现方案，在进行校准时，仅考虑用户手动校准产生的第一校准数据以及预先存储的第二校准数据，通过第一校准数据和第二校准数据确定函数后，根据差异程度来确定最佳函数。

而图5所示实现方案中，在进行校准时，除考虑手动校准产生的第一校准数据以及预先存储的第二校准数据以外，还进一步结合当前测量的数据，进行综合考虑确定最佳函数。也就是当第一校准数据中的脉搏波传输时间为PTT1，第二校准数据中的脉搏波传输时间为PTT2，如果当前所述用户使用无袖带血压测量装置测量血压时，对应获取的心电信号和脉搏波信号计算得到的脉搏波传输时间为PTT3，如果PTT3接近PTT1，就以第一校准数据来进行校准获取最佳函数，计算血压值，如果PTT接近PTT2，就以第二校准数据进行校准获取最佳函数，计算血压值。

上述本发明的技术方案中，可能会出现不存在第一校准数据或第二校准数据或者第一校准数据和第二校准数据都不存在的情况，当第一校准数据不存在时，以第二校准数据进行校准确定最佳函数，当第二校准数据不存在时，以第一校准数据进行校准确定最佳函数，如果第一校准数据和第二校准数据都不存在，在这种情况下，提示用户进行手动校准。

其中，请进一步参阅图6，在以上实施例中，无袖带式血压测量装置获取用户预先存储在无袖带血压测量装置中的第二校准数据具体可以包括以下子步骤：

S140：无袖带式血压测量装置获取所述用户的身份标识。

无袖带式血压测量装置可以根据所述用户的第一校准数据中的第一心电信号和第一脉搏波信号中的其中一个或者两个，确定该用户的身份标识。也可以是根据所述用户当前使用无袖带式血压测量装置测量产生的当前心电信号和当前脉搏波信号中的一个或者两个，确定该用户的身份标识。

因为虽然每个个体的心电信号和脉搏波信号的特征会随着检测部位和检测时刻的变化而存在差异，但是，同一个人的心电信号和脉搏波信号基本保持稳定，不同个体的心电信号和脉搏波信号存在比较大的差异，因此，可以通过心电信号或脉搏波信号来确定用户的身份标识。

S141：根据所述用户的身份标识从多个预先存储的校准数据中获取第二校准数据。

确定所述用户的身份标识后，根据该用户的身份标识，从多个预先存储的校准数据中获取第二校准数据。其中，根据用户的身份标识获取第二校准数据可以采用现有技术的技术方案来实现，本发明对此不做限定。

图7是本发明实施例提供的通过第一心电信号和第一脉搏波信号的至少一种确定用户的身份标识的流程图，如图所示，根据第一心电信号和第一脉搏波信号的至少一种确定用户的身份标识包括以下步骤：

S150：对第一心电信号和第一脉搏波信号的至少一种进行预处理，提取信号的特征参数，生成生理信号特征向量模板；

其中，对第一心电信号和第一脉搏波信号的至少一种进行预处理的方式，可以但不限于是数字信号转换、降噪等。提取信号的特征参数可以是信号波形的顶点、谷点等。根据提取的特征参数，生成生理信号特征向量模板。

S151：判断是否存在与所述生理信号特征向量模板的匹配度达到预定匹配阈值的预存生理信号特征向量模板；

将生成的所述生理信号特征向量模板与预存的生理信号特征向量模板进行匹配，并判断是否存在与之匹配达到预定匹配阈值的预存生理信号特征向量模板，如果存在，执行S152，否则，执行S153。

这里的匹配阈值是用户预设并存储在测量装置中的用于度量匹配程度的阈值。可以根据需要进行调整。

S152：确定与所述预存生理信号特征向量模板对应的身份标识为用户的身份标识；

当存在与生成的生理信号特征向量模板匹配且匹配度达到预定匹配阈值的预存生理信号特征向量模板，确定该预存生理信号特征向量模板对应的身份标识为用户的身份标识。

S153：新建一个用户的身份标识，并与生成的所述生理信号特征向量模板进行绑定；

当不存在与生成的所述生理信号特征向量模块匹配度达到预定匹配阈值的预存生理信号特征向量模板时，新建一个用户的身份标识，并与生成的所述生理信号特征向量模板进行绑定。

在具体实现过程中，可能会出现不存在第一校准数据的情况，比如用户在使用无袖带式血压测量装置测量之前，没有进行手动校准过程。这时候，作为一种可能的实现方式，可以获取当前所述用户使用无袖带式血压测量装置测量时对应的心电信号和脉搏波信号的至少一种来确定该用户的身份标识。其中，根据心电信号和脉搏波信号的至少一种来确定用户的身份标识的具体实现过程跟图7所示过程类似，本发明在此不再赘述。

为了更进一步的说明本发明的方法，以下以通过最小二乘法的方式确定第一校准数据和第二校准数据的差异程度作为举例说明。本发明实施例中，根据公式SBP＝a1×PTT+b1计算收缩压，根据公式DBP＝a2×PTT+b2计算舒张压。以下举例均以舒张压的校准数据a2和b2的确定过程为例。

校准策略1：结合第一校准数据和第二校准数据，通过最小二乘法估计校准参数，根据最小二乘法拟合的结果确定最佳函数。

当第一校准数据和第二校准数据的拟合结果相比，满足以下条件时，确定为校准数据没有发生明显变化，以第一策略作为血压计算策略：

(1)趋势线的斜率变化率小于指定阈值v1＝30％；

(2)R2的变化率小于指定阈值v2＝10％且更新后的R2大于指定阈值v3＝0.9。

第一策略是结合第一校准数据和第二校准数据，以第一校准数据和第二校准数据一起进行最小二乘法线性拟合的结果即第三函数作为最佳函数表征参数，更新表征参数，根据更新后的表征参数计算用户的血压值。

在更新表征参数后，以更新后的校准数据替代原有的第二校准数据(即以第一校准数据和第二校准数据一起替代原有存储的第二校准数据)，以更新后的表征参数替代原第二校准数据得到的表征参数即第二函数。

例如如图8，图8中，左边图为原有的校准数据即上述的第二校准数据(横轴为袖带式血压计测量的舒张压，单位mmHg，纵轴为无袖带血压测量装置测量到的PTT值，单位s)。线性拟合结果为y＝-0.0098x+1.0499，R²＝0.9308。右图中的圆点为更新的校准数据即上述的第一校准数据(本实施例中，用户使用袖带式血压计重新校准了四次，左图为原有的校准数据，右图中的每个圆点代表一次校准，每次校准过程为用户使用袖带式血压计测量舒张压和收缩压，休息30s后佩戴无袖带血压测量装置，测量PTT)。结合已有的校准数据和更新的校准数据，重新拟合的结果为y＝-0.0076x+0.891，R²＝0.9753，重新计算的表征参数没有发生明显变化：

斜率变化率为|-0.0098-(-0.0076)|/|-0.0098|＝23.45％，小于v1＝30％；

R²变化率为|0.9308-0.9753)|/0.9308＝4.78％，小于v2＝10％，且更新后的R²＝0.9753，大于v3＝0.9。

更新表征参数为a2＝-0.0076，b2＝0.8910(即第三函数)，根据更新后的表征参数计算用户的血压值，存储更新的校准数据，并用更新后的校准数据替换原有的校准数据。

当第一校准数据和第二校准数据的拟合结果相比，满足以下条件之一时，确定为校准数据发生明显变化：

(1)趋势线的斜率变化率大于v1＝30％；

(2)R2的变化率大于指定阈值v2＝10％或R²≤0.9。

这时候，需要进一步判断更新的校准数据的样本量，如果更新的校准数据的样本量小于指定的阈值，采用第二策略作为血压计算策略。

第二策略是不更新表征参数，以原来存储的校准数据即第二校准数据确定的第二函数作为最佳函数计算血压。也不存储本次更新的校准数据即上述的第一校准数据。这时候，可以向用户发出校准数据可能存在异常的提示。

如图9所示，图9中，更新的校准数据样本量小于指定阈值6(本实施例中，用户使用袖带式血压计重新校准了四次)，线性拟合结果为 y＝-0.0098x+1.0499，R²＝0.9308，右图中的每个圆点代表一次校准(每次校准过程为用户使用袖带式血压计测量舒张压和收缩压，休息30s后佩戴无袖带血压测量装置，测量PTT)，结合两组校准数据的拟合结果为y＝-0.0063x+0.8，R²＝0.8817，拟合结果相比，确定为校准数据发生明显变化，且更新的校准数据样本量小于指定阈值，对应的校准策略：不更新校准数据，根据原来存储的函数(即第二校准数据确定的第二函数)a2＝-0.0098，b2＝1.0499计算用户的血压值，不存储此次更新的校准数据即第一校准数据。

如果更新的校准数据样本量大于指定阈值，采用第三策略作为血压计算策略。

第三策略是以更新的校准数据确定的校准参数(即第一函数)作为最佳函数，用更新的校准数据和最佳函数替代原来存储的校准数据和表征参数。

如图10所示，图10中，更新的校准数据样本量大于指定阈值6(本实施例中，用户使用袖带式血压计重新校准了7次，右图中的每个圆点代表一次校准，每次校准过程为用户使用袖带式血压计测量舒张压和收缩压，休息30s后佩戴无袖带血压测量装置，测量PTT)，更新的校准数据拟合结果为y＝-0.0081x+0.9809，R²＝0.9741，原有的校准数据的拟合结果为y＝-0.0098x+1.0499，R²＝0.9308，拟合结果比较，确定为校准数据发生明显变化，且更新的校准数据样本量大于指定阈值，则对应的校准策略：根据更新的校准数据重新计算表征参数a2＝-0.0081，b2＝0.9809(即第一表征参数)，根据重新计算的表征参数a2＝-0.0081，b2＝0.9809计算用户的血压值，删除原有的校准数据，存储更新的校准数据即第一校准数据，并用更新后的校准参数即第一函数替换原有的表征参数。

在更新的校准数据样本量大于指定阈值时，作为一种优选的实现方案，可以结合已有的校准数据(第二校准数据)和更新的校准数据(第一校准数据)，进行残差分析，判断其中第二校准数据是否存在异常点，如果存在异常点，剔除异常点后，以剔除异常点后的第二校准数据和第一校准数据的结合所计算的第四函数作为最佳函数。

如图11所示，图11中，左图中的方形点为已有的校准数据(横轴为袖带式血压计测量的舒张压，单位mmHg，纵轴为无袖带血压测量装置测量到的PTT值，单位s)，线性拟合结果为y＝-0.0098x+1.0499，R²＝0.9308，圆点为更新的校准数据(本实施例中，无袖带血压测量装置与云端进行通信，从云端下载了用户的校准数据，样本量为8，更新的校准数据线性拟合结果为y＝-0.0083x+1.0008，R²＝0.7762，对这8组校准数据进行残差分析，发现1个异常点——图中的三角形，删掉该点，结合剩余的7组校准数据和原有的6组校准数据，线性拟合的结果为y＝-0.0061x+0.7893，R²＝0.8597，重新计算表征参数a2＝-0.0061，b2＝0.7893(第四函数)，根据第四函数计算血压值)。

以上是本发明实施例提供的血压测量数据的处理方法的详细说明，可以理解，本发明根据用户使用无袖带式血压测量装置测量血压之前执行手动校准过程时获取的第一校准数据，以及无袖带式血压测量装置中预先存储的第二校准数据，确定用于表征用户的预定生物特征与血压值之间的函数关系的最佳函数。通过这样的方式，可以提高校准的精度，从而提升血压测量结果的准确性。

另外，本发明实施例中，可以根据用户的生理信号(心电信号和脉搏波信号的至少一种)确定用户的身份标识，根据确定的用户身份标识可以获取原来存储的用户的校准数据，解决现有技术中需要手动选择才能获取校准数据和校准参数问题，实现无需手动选择即能自动获取用户对应的校准数据以及对应的校准参数，提升用户使用体验，同时，在进行校准时候，同时结合用户手动校准产生的第一校准数据和预先存储的第二校准数据，根据第一校准数据和第二校准数据确定用于表征用户脉搏波传输时间与血压值之间函数关系的最佳函数，从而使预先存储的校准数据能够得到充分使用，校准更加准确，从而使血压值的测量结果更加准确。

请进一步参阅图12，图12是本发明实施例提供的一种无袖带式血压测量装置的结构示意图，本实施例提供的无袖带式血压测量装置用于执行上述实施例所述的方法，如图所示，本实施例的无袖带式血压测量装置100包括第一获取模块11、第二获取模块12、确定模块13以及计算模块14，其中：

第一获取模块11用于获取第一校准数据，第一校准数据为用户使用无袖带式血压测量装置测量血压之前，执行手动校准过程产生的数据。

其中，第一校准数据至少包括第一血压值和第一脉搏波传输时间。

手动校准过程为用户使用袖带式血压计测量得到第一血压值，通过无袖带血压测量装置的心电传感器采集用户的第一心电信号以及通过无袖带血压测量装置的光传感器、压力传感器、声传感器、光电传感器、加速度传感器和位移传感器中的至少一种采集用户的第一脉搏波信号，根据用户的第一心电信号和第一脉搏波信号计算得到第一脉搏波传输时间。用户每进行一次手动校准即产生一组第一血压值和第一脉搏波传输时间，第一获取模块11通过接收所述用户手动输入或者通过特定的接口比如蓝牙、红外等从袖带式血压测量装置获取，以形成第一校准数据。

第二获取模块12用于获取预先存储的所述用户的第二校准数据。

其中，第二校准数据至少包括第二血压值和第二脉搏波传输时间。第二校准数据可以是获取第一校准数据之前所述用户使用无袖带式血压测量装置执行手动校准过程时的历史手动校准数据，该历史手动校准数据存储在无袖带式血压测量装置中。第二校准数据也可以是该用户预先存储在云端的校准数据，存储在云端的校准数据可以是从智能可穿戴设备比如手表导出的校准数据，第二获取模块12通过内部接口从云端获取存储在云端的校准数据作为第二校准数据。

其中，请进一步参阅图13，图13为本发明实施例中的无袖带式血压测量装置中的第二获取模块的结构示意图，在其中一种可能的实现方案中，第二获取模块包括第一获取单元111以及第二获取单元112，其中：

第一获取单元111用于获取所述用户的身份标识。

其中，第一获取单元111可以根据第一校准数据中的第一心电信号和第一脉搏波信号中的至少一个，确定该用户的身份标识，也可以根据用户当前使用无袖带式血压测量装置产生的当前心电信号和当前脉搏波信号中的至少一个，确定该用户的身份标识。

第二获取单元112用于根据第一获取单元111获取的用户的身份标识从多个预先存储的校准数据中获取第二校准数据。

第一获取单元111确定所述用户的身份标识后，第二获取单元162根据用户的身份标识，从多个预先存储的校准数据中获取第二校准数据。

确定模块13用于根据第一校准数据和第二校准数据，确定用于表征所述用户的脉搏波传输时间与血压值之间关系的最佳函数。

本发明实施例中确定模块13确定用于表征用户的脉搏波传输时间与血压值之间的函数关系的最佳函数是指确定根据脉搏波传输时间计算血压值的校准参数(或者说校准系数)。具体而言，比如通过公式SBP＝a1×PTT+b1计算收缩压，根据公式DBP＝a2×PTT+b2计算舒张压，本发明实施例的确定最佳函数即确定其中的a1，b1，a2，b2的具体数值，从而根据当前的测量数据和确定的校准参数，计算得到用户的血压值。

请进一步参阅图14，在其中一个实施例中，上述实施例的无袖带式血压测量装置的确定模块包括第一确定单元121、第二确定单元122、第三确定单元123以及第四确定单元124，其中：

第一确定单元121用于根据第一校准数据确定第一函数。

第二确定单元122用于根据第二校准数据确定第二函数。

其中，作为一种可能的实现方案，第一确定单元121根据第一校准数据通过最小二乘法确定第一函数。第二确定单元122根据第二校准数据通过最小二乘法确定第二函数。

第三确定单元123用于确定第一函数与第二函数的差异程度。

第四确定单元124用于根据所述差异程度，确定最佳函数。

在确定两个函数的差异程度后，第四确定单元124根据该差异程度确定用于表征用户的脉搏波传输时间与血压值之间关系的最佳函数。

具体实现时，如果该差异程度小于第一预定阈值，第四确定单元124将第一校准数据与第二校准数据确定的第三函数作为最佳函数。如果该差异程度大于第一预定阈值且第一校准数据的样本量小于第二预定阈值，第四确定单元124将第二函数最为最佳函数。如果该差异程度大于第一预定阈值且第一校准数据的样本量大于第二预定阈值，则第四确定单元124将第一函数作为最佳函数。这里的第一预定阈值和第二预定阈值，可以是用户预设并存储在无袖带式血压测量装置中的阈值，用户可以根据需要调整第一预定阈值和第二预定阈值。当差异程度通过第一函数相对于第二函数的斜率变化率和拟合系数变化率来表示时，第一预定阈值也相应包括两个(分别是斜率变化率阈值和拟合系数变化率阈值)，比如斜率变化率阈值为30％，拟合系统变化率阈值为10％，而第二预定阈值是针对样本量的，比如可以设置为4个、6个等等。

另外，另一种具体实现可以是：如果该差异程度小于第一预定阈值，第四确定单元124将第一校准数据与第二校准数据确定的第三函数作为最佳函数。如果该差异程度大于第一预定阈值且第一校准数据的样本量小于第二预定阈值，第四确定单元124将第一校准数据与第二校准数据确定的第三函数作为最佳函数。如果该差异程度大于第一预定阈值且第一校准数据的样本量大于第二预定阈值，第四确定单元124剔除第一校准数据中的异常数据点，并由第二校准数据和剩余的第一校准数据的结合计算的第四函数作为最佳函数。

在该具体实现时，在差异程度小于第一预定阈值时，可以确定第一校准数据与预存的第二校准数据的偏差不大，可以将两个校准数据组合确定的函数作为最佳函数。而当差异程度大于第一预定阈值时，且第一校准数据的样本量小于第二预定阈值，由于第二校准数据的样本量少，可以忽略第二校准数据所带来的差异，将第一校准数据与第二校准数据组合确定的第三函数作为最佳函数。而如果差异程度大于第一预定阈值且第一校准数据的样本量大于第二预定阈值，第一校准数据相对于预存的第二校准数据的偏差较大，而且第一校准数据的样本量也比较多，可以进一步对第一校准数据进行残差分析，判断第一校准数据中是否存在异常点，如果存在异常点，剔除该异常点后，将剩余的第一校准数据和第二校准数据组合计算得到的第四函数作为最佳函数。

请进一步参阅图15，在另一个实施例中，上述实施例的无袖带式血压测量装置的确定模块包括第一确定单元131、第二确定单元132、第三确定单元133以及第四确定单元134，其中：

第一确定单元131用于根据第一校准数据确定第一函数。

第二确定单元132用于根据第一校准数据与第二校准数据的组合确定第三函数。

其中，作为一种可能的实现方案，第一确定单元131根据第一校准数据通过最小二乘法确定第一函数。第二确定单元132根据第一校准数据和第二校准数据通过最小二乘法确定第三函数。

第三确定单元133用于确定第一函数与第三函数的差异程度。

第四确定单元134用于根据所述差异程度，确定最佳函数。

在确定两个函数的差异程度后，第四确定单元134根据该差异程度确定用于表征所述用户的脉搏波传输时间与血压值之间关系的最佳函数。

具体实现时，如果该差异程度小于第一预定阈值，第四确定单元134将第一校准数据与第二校准数据确定的第三函数作为所述最佳函数。如果该差异程度大于第一预定阈值且第一校准数据的样本量小于第二预定阈值，第四确定单元134将第二函数最为所述最佳函数。如果该差异程度大于第一预定阈值且第一校准数据的样本量大于第二预定阈值，第四确定单元134则将第一函数作为所述最佳函数。这里的第一预定阈值和第二预定阈值，可以是用户预设并存储在无袖带式血压测量装置中的阈值，用户可以根据需要调整第一预定阈值和第二预定阈值。当该差异程度通过第一函数相对于第二函数的斜率变化率和拟合系数变化率来表示时，第一预定阈值也相应包括两个(分别是斜率变化率阈值和拟合系数变化率阈值)，比如斜率变化率阈值为30％，拟合系统变化率阈值为10％，而第二预定阈值是针对样本量的，比如可以设置为4个、6个等等。

也就是说，在所述差异程度小于第一预定阈值时，可以确定第一校准数据与预存的第二校准数据的偏差不大，可以将两个校准数据组合确定的函数作为所述最佳函数。而如果差异程度大于第一预定阈值，确定第一校准数据与预存的第二校准数据的偏差比较大，这时候，需要进一步结合第一校准数据的样本量来确定。如果第一校准数据的样本量足够多(超过第二预定阈值)，那么可以单独以第一校准数据确定的第一函数作为所述最佳函数，而如果第一校准数据的样本量比较少(没有超过第二预定阈值)，则直接以预存的第二校准数据确定的第二函数作为所述最佳函数。

另外，另一种具体实现可以是：如果所述差异程度小于第一预定阈值，第四确定单元134将第一校准数据与第二校准数据确定的第三函数作为最佳函数。如果所述差异程度大于第一预定阈值且第一校准数据的样本量小于第二预定阈值，第四确定单元134将第一校准数据与第二校准数据确定的第三函数作为所述最佳函数。如果所述差异程度大于第一预定阈值且第一校准数据的样本量大于第二预定阈值，第四确定单元134剔除第一校准数据中的异常数据点，并由第二校准数据和剩余的第一校准数据的结合计算的第四函数作为最佳函数。

在该具体实现时，在所述差异程度小于第一预定阈值时，可以确定第一校准数据与预存的第二校准数据的偏差不大，可以将两个校准数据组合确定的函数作为最佳函数。而当所述差异程度大于第一预定阈值时，且第一校准数据的样本量小于第二预定阈值，由于第二校准数据的样本量少，可以忽略第二校准数据所带来的差异，将第一校准数据与第二校准数据组合确定的第三函数作为所述最佳函数。而如果所述差异程度大于第一预定阈值且第一校准数据的样本量大于第二预定阈值，第一校准数据相对于预存的第二校准数据的偏差较大，而且第一校准数据的样本量也比较多，可以进一步对第一校准数据进行残差分析，判断第一校准数据中是否存在异常点，如果存在异常点，剔除该异常点后，将剩余的第一校准数据和第二校准数据组合计算得到的第四函数作为所述最佳函数。

请进一步参阅图16，在又一实施例中，上述实施例的无袖带式血压测量装置的确定模块包括获取单元141、选择单元142以及确定单元143，其中：

获取单元141用于获取用户的当前脉搏波传输时间。

其中，用户的当前脉搏波传输时间可以是通过获取所述用户当前使用无袖带式血压测量装置时对应的心电信号和脉搏波信号，计算得到该用户当前的脉搏波传输时间。其中，通过无袖带血压测量装置的心电传感器采集用户的当前心电信号以及通过无袖带血压测量装置的光传感器、压力传感器、声传感器、光电传感器、加速度传感器和位移传感器中的至少一种采集用户的当前脉搏波信号，根据所述用户的当前心电信号和当前脉搏波信号计算得到该用户的当前脉搏波传输时间。

选择单元142用于从第一校准数据和第二校准数据中选择与当前脉搏波传输时间最接近的脉搏波传输时间，以存在与当前脉搏波传输时间最接近的脉搏波传输时间的校准数据作为最佳校准数据。

假设以上得到的用户的当前脉搏波传输时间为PTT3，将当前的脉搏波传输时间PTT3分别与第一校准数据中的第一脉搏波传输时间PTT1和第二校准数据中的第二脉搏波传输时间PTT2进行比对，判断与PTT3差值小的是PTT1还是PTT2，如果与PTT3差值小的为PTT1，那么就以第一校准数据确定最佳函数，如果与PTT3差值小的为PTT2，则以第二校准数据确定最佳函数。也就是说，这种实现方式中，同时结合第一校准数据中的PPT1和第二校准数据的PTT2，以及当前测量获取的数据计算得到的PTT3，以与PTT3最接近的PTT对应的校准数据作为最佳校准数据，以最佳校准数据确定的函数作为最佳函数。

确定单元143用于将根据最佳校准数据确定的函数作为最佳函数。

上述本发明的技术方案中，可能会出现不存在第一校准数据或第二校准数据或者第一校准数据和第二校准数据都不存在的情况，当第一校准数据不存在时，确定模块以第二校准数据进行校准确定最佳函数，当第二校准数据不存在时，确定模块以第一校准数据进行校准确定最佳函数，如果第一校准数据和第二校准数据都不存在，在这种情况下，提示用户进行手动校准。

计算模块14用于获取所述用户的当前脉搏波传输时间，根据当前脉搏波传输时间和最佳函数，计算所述用户的当前血压值。

请进一步参阅图17，在其中一个实施例中，上述实施例的无袖带式血压测量装置中的计算模块包括第一计算单元151以及第二计算单元152，其中：

第一计算单元151用于获取所述用户当前使用无袖带式血压测量装置测量产生的当前心电信号和当前脉搏波信号，计算得到当前脉搏波传输时间。

第二计算单元152用于根据最佳函数与当前脉搏波传输时间计算得到所述用户的当前血压值。

因为确定的最佳函数是用于表征用户的脉搏波传输时间和血压值之间的函数关系的。因此，当前所述用户使用无袖带式血压测量装置进行测量时，通过无袖带血压测量装置的心电传感器采集所述用户的当前心电信号以及通过无袖带血压测量装置的光传感器、压力传感器、声传感器、光电传感器、加速度传感器和位移传感器中的至少一种采集所述用户的当前脉搏波信号，计算模块14根据所述用户的当前心电信号和当前脉搏波信号计算得到当前脉搏波传输时间。进一步根据计算得到的用户的当前脉搏波传输时间，结合确定的最佳函数，即能计算得到所述用户的当前血压值。

1)BP＝A₁ln(PTT_R)+B₁

4)BP＝A₄PTT_R+B₄

其中，上述公式中A2＝μ*ln(PTT_w0)

B2＝-(SBP₀-DBP₀)*PTT_w0/3

C2＝SBP₀/3+2DBP₀/3

D2＝(SBP₀-DBP₀)*PTT_w0 ²

请进一步参阅图18，图18是本发明实施例提供的另一种无袖带式血压测量装置的结构示意图，本实施例所提供的基站用于执行上述图1所示实施例的寻呼方法。本实施例的无袖带式血压测量装置200包括处理器21、存储器22、接收器23以及总线系统24，其中：

处理器21控制无袖带式血压测量装置200的操作，处理器21还可以称为CPU(Central Processing Unit，中央处理单元)。处理器21可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器21还可以是通用处理器、数字信号处理器(DSP，Digital Signal Processing)、专用集成电路(ASIC，Application Specific Integrated Circuit)、现场可编程门阵列(FPGA，Field-Programmable Gate Array)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

存储器22可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器21提供指令和数据。存储器22的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器(NVRAM)。

无袖带式血压测量装置200的各个组件通过总线系统24耦合在一起，其中总线系统24除包括数据总线之外，还可以包括电源总线、控制总线和状态信号总线等。该总线系统可以是ISA(Industry Standard Architecture，工业标准体系结构)总线、PCI(Peripheral Component Interconnect，外部设备互连)总线或EISA(Extended Industry Standard Architecture，扩展工业标准体系结构)总线等。所述总线可以是一条或多条物理线路，当是多条物理线路时可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。在本发明的其它一些实施例中，处理器21、存储器22以及接收器23也可以通过通信线路直接连接。但是为了清楚说明起见，在图中将各种总线都标为总线系统24。

存储器22存储了如下的元素，可执行模块或者数据结构，或者它们的子集，或者它们的扩展集：

操作指令：包括各种操作指令，用于实现各种操作。

操作系统：包括各种系统程序，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。

在本发明实施例中，处理器21通过调用存储器22存储的操作指令(该操作指令可存储在操作系统中)，执行如下操作：

处理器21用于控制接收器23接收用户的第一校准数据，第一校准数据为用户使用无袖带式血压测量装置测量血压之前，执行手动校准过程产生的数据。

处理器21用于获取预先存储的所述用户的第二校准数据，根据第一校准数据和第二校准数据，确定用于表征所述用户的脉搏波传输时间与血压值之间关系的最佳函数，进一步获取所述用户的当前脉搏波传输时间，根据当前脉搏波传输时间和所述最佳函数，计算所述用户的当前血压值。

存储器22用于存储第一校准数据和第二校准数据。

以上所说的手动校准过程为用户使用袖带式血压计测量得到第一血压值，通过无袖带血压测量装置的心电传感器采集用户的第一心电信号以及通过无袖带血压测量装置的光传感器、压力传感器、声传感器、光电传感器、加速度传感器和位移传感器中的至少一种采集用户的第一脉搏波信号，根据用户的第一心电信号和第一脉搏波信号计算得到第一脉搏波传输时间。用户每进行一次手动校准即产生一组第一血压值和第一脉搏波传输时间，处理器21控制接收器23通过接收用户手动输入或者通过特定的接口比如蓝牙、红外等从袖带式血压测量装置获取，以形成第一校准数据。

其中，上述的第二校准数据至少包括第二血压值和第二脉搏波传输时间。第二校准数据可以是获取第一校准数据之前所述用户使用无袖带式血压测量装置执行手动校准过程时的历史手动校准数据，该历史手动校准数据存在无袖带式血压测量装置中。第二校准数据也可以是所述用户预先存储在云端的校准数据，存储在云端的校准数据可以是从智能可穿戴设备比如手表导出的校准数据，处理器21通过内部接口从云端获取存储在云端的校准数据作为第二校准数据。

其中，处理器21可以获取所述用户的身份标识，根据所述用户的身份标识从多个预先存储的校准数据中获取第二校准数据。其中，处理器21可以根据所述用户的第一校准数据中的第一心电信号和第一脉搏波信号中的一个或者两个，确定所述用户的身份标识，也可以根据所述用户的当前使用无袖带式血压测量装置测量产生的当前心电信号和当前脉搏波信号中的一个或者两个，确定所述用户的身份标识。

本发明实施例中处理器21确定用于表征用户的脉搏波传输时间与血压值之间的函数关系的最佳函数是指确定根据脉搏波传输时间计算血压值的校准参数(或者说校准系数)。具体而言，比如通过公式SBP＝a1×PTT+b1计算收缩压，根据公式DBP＝a2×PTT+b2计算舒张压，本发明实施例的确定最佳函数即确定其中的a1，b1，a2，b2的具体数值，从而根据当前的测量数据和确定的校准参数，计算得到所述用户的血压值。

因为确定的最佳函数是用于表征用户的脉搏波传输时间和血压值之间的函数关系的。因此，当前所述用户使用无袖带式血压测量装置进行测量时，通过无袖带血压测量装置的心电传感器采集所述用户的当前心电信号以及通过无袖带血压测量装置的光传感器、压力传感器、声传感器、光电传感器、加速度传感器和位移传感器中的至少一种采集所述用户的当前脉搏波信号，根据所述用户的当前心电信号和当前脉搏波信号计算得到当前脉搏波传输时间。根据计算得到的所述用户的当前脉搏波传输时间，结合确定的最佳函数，即能计算得到该用户的当前血压值。

1)BP＝A₁ln(PTT_R)+B₁

4)BP＝A₄PTT_R+B₄

其中，上述公式中A2＝μ*ln(PTT_w0)

B2＝-(SBP₀-DBP₀)*PTT_w0/3

C2＝SBP₀/3+2DBP₀/3

D2＝(SBP₀-DBP₀)*PTT_w0 ²

其中，处理器21可以通过以下方式确定上述最佳函数：根据第一校准数据确定第一函数，根据第二校准数据确定第二函数，确定第一函数与第二函数之间的差异程度，根据差异程度确定最佳函数。

这里的第一函数是用于表征第一校准数据中第一血压值与第一脉搏波传输时间之间关系的函数。这里的第二函数是用于表征第二校准数据中第二血压值与第二脉搏波传输时间之间关系的函数。

其中，作为一种可能的实现方案，处理器21根据第一校准数据通过最小二乘法确定第一函数。处理器21根据第二校准数据通过最小二乘法确定第二函数。

具体实现时，如果差异程度小于第一预定阈值，将第一校准数据与第二校准数据确定的第三函数作为所述最佳函数。如果差异程度大于第一预定阈值且第一校准数据的样本量小于第二预定阈值，将第二函数最为最佳函数。如果差异程度大于第一预定阈值且第一校准数据的样本量大于第二预定阈值，则将第一函数作为所述最佳函数。这里的第一预定阈值和第二预定阈值，可以是用户预设并存储在无袖带式血压测量装置中的阈值，用户可以根据需要调整第一预定阈值和第二预定阈值。当差异程度通过第一函数相对于第二函数的斜率变化率和拟合系数变化率来表示时，第一预定阈值也相应包括两个(分别是斜率变化率阈值和拟合系数变化率阈值)，比如斜率变化率阈值为30％，拟合系统变化率阈值为10％，而第二预定阈值是针对样本量的，比如可以设置为4个、6个等等。

也就是说，在第一函数与第二函数的差异程度小于第一预定阈值时，可以确定第一校准数据与预存的第二校准数据的偏差不大，可以将两个校准数据组合确定的函数作为最佳函数。而如果所述差异程度大于第一预定阈值，确定第一校准数据与预存的第二校准数据的偏差比较大，这时候，需要进一步结合第一校准数据的样本量来确定。如果第一校准数据的样本量足够多(超过第二预定阈值)，那么可以单独以第一校准数据确定的第一函数作为最佳函数，而如果第一校准数据的样本量比较少(没有超过第二预定阈值)，则直接以预存的第二校准数据确定的第二函数作为所述最佳函数。

另外，另一种具体实现可以是：如果所述差异程度小于第一预定阈值，将第一校准数据与第二校准数据确定的第三函数作为所述最佳函数。如果差异程度大于第一预定阈值且第一校准数据的样本量小于第二预定阈值，将第一校准数据与第二校准数据确定的第三函数作为所述最佳函数。如果差异程度大于第一预定阈值且第一校准数据的样本量大于第二预定阈值，剔除第一校准数据中的异常数据点，并由第二校准数据和剩余的第一校准数据的结合计算的第四函数作为所述最佳函数。

在该具体实现时，在第一函数与第二函数的差异程度小于第一预定阈值时，可以确定第一校准数据与预存的第二校准数据的偏差不大，可以将两个校准数据组合确定的函数作为最佳函数。而当该差异程度大于第一预定阈值时，且第一校准数据的样本量小于第二预定阈值，由于第二校准数据的样本量少，可以忽略第二校准数据所带来的差异，将第一校准数据与第二校准数据组合确定的第三函数作为最佳函数。而如果该差异程度大于第一预定阈值且第一校准数据的样本量大于第二预定阈值，第一校准数据相对于预存的第二校准数据的偏差较大，而且第一校准数据的样本量也比较多，可以进一步对第一校准数据进行残差分析，判断第一校准数据中是否存在异常点，如果存在异常点，剔除该异常点后，将剩余的第一校准数据和第二校准数据组合计算得到的第四函数作为所述最佳函数。

或处理器21也可以通过以下方式确定上述最佳函数：根据第一校准数据确定第一函数，根据第一校准数据和第二校准数据的组合确定第三函数，确定第一函数与第三函数的差异程度，根据差异程度确定最佳函数。

这里的第一函数是用于表征第一校准数据中第一血压值与第一脉搏波传输时间之间关系的函数。这里的第三函数是用于表征第一校准数据与第二校准数据组合以后其中的血压值与脉搏波传输时间之间关系的函数。

其中，作为一种可能的实现方案，处理器21根据第一校准数据通过最小二乘法确定第一函数。处理器21根据第一校准数据和第二校准数据通过最小二乘法确定第三函数。

具体实现时，如果第一函数与第三函数的差异程度小于第一预定阈值，将第一校准数据与第二校准数据确定的第三函数作为所述最佳函数。如果该差异程度大于第一预定阈值且第一校准数据的样本量小于第二预定阈值，将第二函数最为最佳函数。如果该差异程度大于第一预定阈值且第一校准数据的样本量大于第二预定阈值，则将第一函数作为最佳函数。这里的第一预定阈值和第二预定阈值，可以是用户预设并存储在无袖带式血压测量装置中的阈值，用户可以根据需要调整第一预定阈值和第二预定阈值。当差异程度通过第一函数相对于第二函数的斜率变化率和拟合系数变化率来表示时，第一预定阈值也相应包括两个(分别是斜率变化率阈值和拟合系数变化率阈值)，比如斜率变化率阈值为30％，拟合系统变化率阈值为10％，而第二预定阈值是针对样本量的，比如可以设置为4个、6个等等。

也就是说，在第一函数与第三函数的差异程度小于第一预定阈值时，可以确定第一校准数据与预存的第二校准数据的偏差不大，可以将两个校准数据组合确定的函数作为最佳函数。而如果差异程度大于第一预定阈值，确定第一校准数据与预存的第二校准数据的偏差比较大，这时候，需要进一步结合第一校准数据的样本量来确定。如果第一校准数据的样本量足够多(超过第二预定阈值)，那么可以单独以第一校准数据确定的第一函数作为最佳函数，而如果第一校准数据的样本量比较少(没有超过第二预定阈值)，则直接以预存的第二校准数据确定的第二函数作为最佳函数。

另外，另一种具体实现可以是：如果第一函数与第三函数的差异程度小于第一预定阈值，将第一校准数据与第二校准数据确定的第三函数作为所述最佳函数。如果差异程度大于第一预定阈值且第一校准数据的样本量小于第二预定阈值，将第一校准数据与第二校准数据确定的第三函数作为所述最佳函数。如果差异程度大于第一预定阈值且第一校准数据的样本量大于第二预定阈值，剔除第一校准数据中的异常数据点，并由第二校准数据和剩余的第一校准数据的结合计算的第四函数作为所述最佳函数。

在该具体实现时，在第一函数与第三函数的差异程度小于第一预定阈值时，可以确定第一校准数据与预存的第二校准数据的偏差不大，可以将两个校准数据组合确定的函数作为所述最佳函数。而当该差异程度大于第一预定阈值时，且第一校准数据的样本量小于第二预定阈值，由于第二校准数据的样本量少，可以忽略第二校准数据所带来的差异，将第一校准数据与第二校准数据组合确定的第三函数作为所述最佳函数。而如果该差异程度大于第一预定阈值且第一校准数据的样本量大于第二预定阈值，第一校准数据相对于预存的第二校准数据的偏差较大，而且第一校准数据的样本量也比较多，可以进一步对第一校准数据进行残差分析，判断第一校准数据中是否存在异常点，如果存在异常点，剔除该异常点后，将剩余的第一校准数据和第二校准数据组合计算得到的第四函数作为所述最佳函数。

或处理器21还可以通过以下方式确定上述最佳函数：获取所述用户的当前脉搏波传输时间，从第一校准数据和第二校准数据中选择与当前脉搏波传输时间最接近的脉搏波传输时间，以存在与当前脉搏波传输时间最接近的脉搏波传输时间的校准数据作为最佳校准数据，以最佳校准数据确定的函数作为最佳函数。

其中，用户的当前脉搏波传输时间可以是通过获取所述用户当前使用无袖带式血压测量装置时对应的心电信号和脉搏波信号，计算得到所述用户当前的脉搏波传输时间。其中，通过无袖带血压测量装置的心电传感器采集用户的当前心电信号以及通过无袖带血压测量装置的光传感器、压力传感器、声传感器、光电传感器、加速度传感器和位移传感器中的至少一种采集用户的当前脉搏波信号，根据所述用户的当前心电信号和当前脉搏波信号计算得到所述用户的当前脉搏波传输时间。

上述本发明实施例揭示的方法可以应用于处理器21中，或者由处理器21实现。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器21中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器22，处理器21读取存储器22中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

以上本发明实施例提供的血压测量数据的处理方法以及无袖带式血压测量装置的详细说明，可以理解，本发明通过结合用户手动校准产生的第一校准数据和预先存储的第二校准数据，根据第一校准数据和第二校准数据确定用于表征用户脉搏波传输时间与血压值之间函数关系的最佳函数。通过这样的方式，能够针对用户佩戴无袖带式血压测量装置进行测量时，结合预先存储的校准数据进行自动校准确定最佳函数，从而使预先存储的校准数据能够得到充分使用，校准更加准确，从而使血压值的测量结果更加准确。

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，所述模块或单元的划分，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。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元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全部或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)或处理器(processor)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(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、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实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims

一种血压测量数据的处理方法，其特征在于，包括：

无袖带式血压测量装置获取用户的第一校准数据，所述第一校准数据为用户使用所述无袖带式血压测量装置测量血压之前，执行手动校准过程产生的数据；

获取预先存储的所述用户的第二校准数据；

根据所述第一校准数据和所述第二校准数据，确定用于表征所述用户的脉搏波传输时间与血压值之间关系的最佳函数；

获取所述用户的当前脉搏波传输时间，根据所述当前脉搏波传输时间和所述最佳函数，计算所述用户的当前血压值。
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一校准数据和所述第二校准数据，确定用于表征所述用户的脉搏波传输时间与血压值之间关系的最佳函数包括：

根据所述第一校准数据确定第一函数；

根据所述第二校准数据确定第二函数；

确定所述第一函数与所述第二函数的差异程度；

根据所述差异程度，确定所述最佳函数。
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一校准数据确定第一函数包括：根据所述第一校准数据通过最小二乘法确定所述第一函数；所述根据所述第二校准数据确定第二函数包括：根据所述第二校准数据通过最小二乘法确定第二函数。
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述差异程度，确定所述最佳函数包括：

若所述差异程度小于第一预定阈值，则将所述第一校准数据与所述第二校准数据确定的第三函数作为所述最佳函数。
根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述差异程度，确定所述最佳函数还包括：

若所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量小于第二预定阈值，则将所述第二函数作为所述最佳函数；

若所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量大于所述第二预定阈值，则将所述第一函数作为所述最佳函数。
根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述差异程度，确定所述最佳函数还包括：

若所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量小于第二预定阈值，则将所述第一校准数据与所述第二校准数据组合确定的第三函数作为所述最佳函数；

若所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量大于所述第二预定阈值，则剔除所述第一校准数据中的异常数据点，并由所述第二校准数据和剩余的所述第一校准数据的结合所计算的第四函数作为所述最佳函数。
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一校准数据和所述第二校准数据，确定所述用户的脉搏波传输时间与血压值之间关系的最佳函数包括：

根据所述第一校准数据确定第一函数；

根据所述第一校准数据与所述第二校准数据的组合确定第三函数；

确定所述第一函数与所述第三函数的差异程度；

根据所述差异程度，确定所述最佳函数。
根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一校准数据确定第一函数包括：根据所述第一校准数据通过最小二乘法确定第一函数；

所述根据所述第一校准数据与所述第二校准数据的组合确定第三函数包括：根据所述第一校准数据与所述第二校准数据的组合通过最小二乘法确定第三函数。
根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述差异程度，确定所述最佳函数包括：

若所述差异程度小于第一预定阈值，则将所述第三函数作为所述最佳函数。
根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述根据所述差异程度，确定所述最佳函数还包括：

若所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量小于第二预定阈值，则将第二校准数据确定的第二函数作为所述最佳函数；

若所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量大于所述第二预定阈值，则将所述第一函数作为所述最佳函数。
根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述根据所述差异程度，确定所述最佳函数还包括：

若所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量小于第二预定阈值，则将所述第三函数作为所述最佳函数；

若所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量大于所述第二预定阈值，则剔除所述第一校准数据中的异常数据点，并由所述第二校准数据和剩余的所述第一校准数据的结合所计算的第四函数作为所述最佳函数。
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一校准数据和所述第二校准数据分别至少包括一组血压值和对应的脉搏波传输时间，

所述根据所述第一校准数据和所述第二校准数据，确定用于表征所述用户脉搏波传输时间与血压值之间关系的最佳函数包括：

获取所述用户的当前脉搏波传输时间；

从所述第一校准数据和所述第二校准数据中选择与所述当前脉搏波传输时间最接近的脉搏波传输时间，以存在与所述当前脉搏波传输时间最接近的脉搏波传输时间的校准数据作为最佳校准数据；

将根据所述最佳校准数据确定的函数作为所述最佳函数。
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取预先存储的所述用户的第二校准数据包括：

无袖带式血压测量装置获取所述用户的身份标识；

根据所述用户的身份标识从多个预先存储的校准数据中获取所述第二校准数据。
根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述获取所述用户的身份标识包括：

根据用户的所述第一校准数据中的第一心电信号和第一脉搏波信号中的至少一个，确定所述用户的身份标识；或

根据所述用户当前使用无袖带式血压测量装置测量产生的当前心电信号和当前脉搏波信号中的至少一个，确定所述用户的身份标识。
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当前脉搏波传输时间，根据所述当前脉搏波传输时间和所述最佳函数，计算所述用户的当前血压值包括：

获取所述用户当前使用无袖带式血压测量装置测量产生的当前心电信号和当前脉搏波信号，计算得到当前脉搏波传输时间；

根据所述最佳函数与所述当前脉搏波传输时间计算得到所述用户的当前血压值。
一种无袖带式血压测量装置，其特征在于，所述无袖带式血压测量装置包括第一获取模块、第二获取模块、确定模块以及计算模块，其中：

所述第一获取模块用于获取第一校准数据，所述第一校准数据为用户使用所述无袖带式血压测量装置测量血压之前，执行手动校准过程产生的数据；

所述第二获取模块用于获取预先存储的所述用户的第二校准数据；

所述确定模块用于根据所述第一校准数据和所述第二校准数据，确定用于表征所述用户的脉搏波传输时间与血压值之间关系的最佳函数；

所述计算模块用于获取所述用户的当前脉搏波传输时间，根据所述当前脉搏波传输时间和所述最佳函数，计算所述用户的当前血压值。
根据权利要求16所述的无袖带式血压测量装置，其特征在于，所述确定模块包括第一确定单元、第二确定单元、第三确定单元以及第四确定单元，其中：

所述第一确定单元用于根据所述第一校准数据确定第一函数；

所述第二确定单元用于根据所述第二校准数据确定第二函数；

所述第三确定单元用于确定所述第一函数与所述第二函数的差异程度；

所述第四确定单元用于根据所述差异程度，确定所述最佳函数。
根据权利要求17所述的无袖带式血压测量装置，其特征在于，所述第一确定单元用于根据所述第一校准数据通过最小二乘法确定第一函数；所述第二确定单元用于根据所述第二校准数据通过最小二乘法确定第二函数。
根据权利要求18所述的无袖带式血压测量装置，其特征在于，所述第四确定单元用于在所述差异程度小于第一预定阈值时，将所述第一校准数据与所述第二校准数据确定的第三函数作为所述最佳函数。
根据权利要求19所述的无袖带式血压测量装置，其特征在于，所述第四确定单元用于在所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量小于第二预定阈值时，将所述第二函数作为所述最佳函数；或

所述第四确定单元用于在所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量大于所述第二预定阈值时，将所述第一函数作为所述最佳函数。
根据权利要求19所述的无袖带式血压测量装置，其特征在于，所述第四确定单元用于在所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量小于第二预定阈值时，将所述第一校准数据与所述第二校准数据确定的第三函数作为所述最佳函数；或

所述第四确定单元用于在所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量大于所述第二预定阈值，则剔除所述第一校准数据中的异常数据点，并由所述第二校准数据和剩余的所述第一校准数据的结合所计算的第四函数作为所述最佳函数。
根据权利要求16所述的无袖带式血压测量装置，其特征在于，所述确定模块包括第一确定单元、第二确定单元、第三确定单元以及第四确定单元，其中：

所述第一确定单元用于根据所述第一校准数据确定第一函数；

所述第二确定单元用于根据所述第一校准数据与所述第二校准数据的组合确定第三函数；

所述第三确定单元用于确定所述第一函数与所述第三函数的差异程度；

所述第四确定单元用于根据所述差异程度，确定所述最佳函数。
根据权利要求22所述的无袖带式血压测量装置，其特征在于，所述第一确定单元用于根据所述第一校准数据通过最小二乘法确定第一函数；所述第二确定单元用于根据所述第二校准数据通过最小二乘法确定第二函数。
根据权利要求22所述的无袖带式血压测量装置，其特征在于，所述第四确定单元用于在所述差异程度小于第一预定阈值时，将所述第三函数作为所述最佳函数。
根据权利要求24所述的无袖带式血压测量装置，其特征在于，所述第四确定单元用于在所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量小于第二预定阈值时，将第二校准数据确定的第二函数作为所述最佳函数；或

所述第四确定单元用于在所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量大于所述第二预定阈值，将所述第一函数作为所述最佳函数。
根据权利要求24所述的无袖带式血压测量装置，其特征在于，所述第四确定单元用于在所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量小于第二预定阈值时，将所述第三函数作为所述最佳函数；或

所述第四确定单元用于所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量大于所述第二预定阈值时，剔除所述第一校准数据中的异常数据点，并由所述第二校准数据和剩余的所述第一校准数据的结合所计算的第四函数作为所述最佳函数。
根据权利要求16所述的无袖带式血压测量装置，其特征在于，所述第一校准数据和所述第二校准数据分别至少包括一组血压值和对应的脉搏波传输时间，所述确定模块包括获取单元、选择单元以及确定单元，其中：

所述获取单元用于获取所述用户的当前脉搏波传输时间；

所述选择单元用于从所述第一校准数据和所述第二校准数据中选择与所述当前脉搏波传输时间最接近的脉搏波传输时间，以存在与所述当前脉搏波传输时间最接近的脉搏波传输时间的校准数据作为最佳校准数据；

所述确定单元用于将根据所述最佳校准数据确定的函数作为最佳函数。
根据权利要求16所述的无袖带式血压测量装置，其特征在于，所述第二获取模块包括第一获取单元以及第二获取单元，其中：

所述第一获取单元用于获取所述用户的身份标识；

所述第二获取单元用于根据所述第一获取单元获取的所述用户的身份标识从多个预先存储的校准数据中获取所述第二校准数据。
根据权利要求28所述的无袖带式血压测量装置，其特征在于，所述第一获取单元用于根据用户的所述第一校准数据中的第一心电信号和第一脉搏波信号中的至少一个，确定所述用户的身份标识；或所述第一获取单元用于根据所述用户当前使用无袖带式血压测量装置产生的当前心电信号和当前脉搏波信号中的至少一个，确定所述用户的身份标识。
根据权利要求16所述的无袖带式血压测量装置，其特征在于，所述计算模块包括第一计算单元以及第二计算单元，其中：

所述第一计算单元用于获取所述用户当前使用无袖带式血压测量装置测量产生的当前心电信号和当前脉搏波信号，计算得到当前脉搏波传输时间；

所述第二计算单元用于根据所述最佳函数与所述当前脉搏波传输时间计算得到所述用户的当前血压值。
一种无袖带式血压测量装置，其特征在于，所述无袖带式血压测量装置包括处理器、存储器以及接收器，所述处理器分别耦接所述存储器以及接收器，其中：

所述处理器用于控制所述接收器接收用户的第一校准数据，第一校准数据为用户使用无袖带式血压测量装置测量血压之前，执行手动校准过程产生的数据；

所述处理器用于获取预先存储的用户的第二校准数据，根据所述第一校准数据和所述第二校准数据，确定用于表征用户的脉搏波传输时间与血压值之间关系的最佳函数，进一步获取用户的当前脉搏波传输时间，根据当前脉搏波传输时间和所述最佳函数，计算所述用户的当前血压值；

所述存储器用于存储所述第一校准数据和所述第二校准数据。
根据权利要求31所述的无袖带式血压测量装置，其特征在于，所述处理器用于根据所述第一校准数据确定第一函数，根据所述第二校准数据确定第二函数，确定所述第一函数与所述第二函数的差异程度，根据所述差异程度，确定所述最佳函数。
根据权利要求32所述的无袖带式血压测量装置，其特征在于，所述处理器用于根据所述第一校准数据通过最小二乘法确定第一函数，根据所述第二校准数据通过最小二乘法确定第二函数。
根据权利要求33所述的无袖带式血压测量装置，其特征在于，所述处理器用于在所述差异程度小于第一预定阈值时，将所述第一校准数据与所述第二校准数据确定的第三函数作为所述最佳函数。
根据权利要求34所述的无袖带式血压测量装置，其特征在于，所述处理器用于在所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量小于第二预定阈值时，将所述第二函数作为所述最佳函数；或

所述处理器用于在所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量大于所述第二预定阈值时，将所述第一函数作为所述最佳函数。
根据权利要求34所述的无袖带式血压测量装置，其特征在于，所述处理器用于在所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量小于第二预定阈值时，将所述第一校准数据与所述第二校准数据确定的第三函数作为所述最佳函数；或

所述处理器用于在所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量大于所述第二预定阈值，则剔除所述第一校准数据中的异常数据点，并由所述第二校准数据和剩余的所述第一校准数据的结合所计算的第四函数作为所述最佳函数。
根据权利要求31所述的无袖带式血压测量装置，其特征在于，所述处理器用于根据所述第一校准数据确定第一函数，根据所述第一校准数据与所述第二校准数据的组合确定第三函数，确定所述第一函数与所述第三函数的差异程度，根据所述差异程度，确定所述最佳函数。
根据权利要求37所述的无袖带式血压测量装置，其特征在于，所述处理器用于根据所述第一校准数据通过最小二乘法确定第一函数，根据所述第二校准数据通过最小二乘法确定第二函数。
根据权利要求37所述的无袖带式血压测量装置，其特征在于，所述处理器用于在所述差异程度小于第一预定阈值时，将所述第三函数作为所述最佳函数。
根据权利要求39所述的无袖带式血压测量装置，其特征在于，所述处理器用于在所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量小于第二预定阈值时，将第二校准数据确定的第二函数作为所述最佳函数；或

所述处理器用于在所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量大于所述第二预定阈值，将所述第一函数作为所述最佳函数。
根据权利要求39所述的无袖带式血压测量装置，其特征在于，所述处理器用于在所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量小于第二预定阈值时，将所述第三函数作为所述最佳函数；或

所述处理器用于所述差异程度大于所述第一预定阈值且所述第一校准数据的样本量大于所述第二预定阈值时，剔除所述第一校准数据中的异常数据点，并由所述第二校准数据和剩余的所述第一校准数据的结合所计算的第四函数作为所述最佳函数。
根据权利要求31所述的无袖带式血压测量装置，其特征在于，所述第一校准数据和所述第二校准数据分别至少包括一组血压值和对应的脉搏波传输时间，所述处理器用于获取所述用户的当前脉搏波传输时间，从所述第一校准数据和所述第二校准数据中选择与所述当前脉搏波传输时间最接近的脉搏波传输时间，以存在与所述当前脉搏波传输时间最接近的脉搏波传输时间的校准数据作为最佳校准数据，将根据所述最佳校准数据确定的函数作为最佳函数。
根据权利要求31所述的无袖带式血压测量装置，其特征在于，所述处理器用于获取所述用户的身份标识，根据所述用户的身份标识从多个预先存储的校准数据中获取所述第二校准数据。
根据权利要求43所述的无袖带式血压测量装置，其特征在于，所述处理器用于根据用户的所述第一校准数据中的第一心电信号和第一脉搏波信号中的至少一个，确定所述用户的身份标识；或所述处理器用于根据所述用户当前使用无袖带式血压测量装置产生的当前心电信号和当前脉搏波信号中的至少一个，确定所述用户的身份标识。
根据权利要求31所述的无袖带式血压测量装置，其特征在于，所述处理器用于获取所述用户当前使用无袖带式血压测量装置测量产生的当前心电信号和当前脉搏波信号，计算得到当前脉搏波传输时间，根据所述最佳函数与所述当前脉搏波传输时间计算得到所述用户的当前血压值。