一种智能手表心率监测方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种智能手表心率监测方法及系统，运用于数据测试领域；应用预设的毫米波雷达发射电磁波信号至人体皮肤区域，基于电磁波信号与人体皮肤区域之间形成回波间隙，接收回波间隙回返的回波信号，通过加速度传感器定义人体的活动状态，通过毫米波雷达应用相位偏移对人体的呼吸信号进行调制，保留呼吸信号的有效成分，抑制呼吸信号中的杂音干扰，生成人体的呼吸频率，并基于回波信号提取呼吸频率和运动心率区间值对应的至少一个或多个心率波形信号；滤出心率波形信号的带能量，并对心率波形信号进行帧抽取，得到带能量的振幅信息，基于振幅信息对心率波形信号进行提取分析，实时跟踪人体的心率值直至心率值跌落超出心率波谷值。心率波谷值。心率波谷值。

【技术实现步骤摘要】
一种智能手表心率监测方法及系统


[0001]本专利技术涉及数据测试领域，特别涉及为一种智能手表心率监测方法及系统。

技术介绍

[0002]心率一般定义为人体心脏每分钟的跳动次数，心率变化与心脏疾病密切相关。因而及时了解自己的心率状态，在心率发生异常时及早知道，是非常重要的。现有技术中，人们是通过如手环、智能手表等可穿戴设备来监测用户的心率。
[0003]心率的检测确需要更多的数据和准确性，雷达心跳检测一大挑战在于呼吸及其谐波强干扰，因此采用连续波多普勒雷达体征检测，分离出心肺信号，利用捕捉微动目标引起的胸壁频移来计算得出心率数据，但是当目标处于运动状态时就会产生各种干扰，使心率测试误差增大。

技术实现思路

[0004]本专利技术旨在解决当目标处于运动状态时就会产生各种干扰，使心率测试误差增大的问题，提供一种智能手表心率监测方法及系统。
[0005]本专利技术为解决技术问题采用如下技术手段：一种智能手表心率监测方法，其特征在于，包括以下步骤：应用预设的毫米波雷达发射电磁波信号至预设的人体皮肤区域，基于所述毫米波雷达的芯片与所述人体皮肤区域之间形成回波间隙，接收在所述回波间隙之间回返的回波信号，并与预设的运动活动信号进行差异性比对，生成人体的活动状态，其中，所述与预设的运动活动信号进行差异性比对具体通过预设的加速度传感器获取加速度信号并计算后分辨得出所述人体的活动状态；判断所述活动状态是否匹配运动状态；若是，则根据所述运动状态采集所述人体的运动心率变化轨迹，并根据所述运动心率变化轨迹建立属于所述人体的运动心率区间值，基于将所述运动心率区间值划分心率波峰值和心率波谷值，通过所述毫米波雷达应用预设的相位偏移对所述人体的呼吸信号进行调制，保留所述呼吸信号的有效成分，抑制所述呼吸信号中的杂音干扰，生成所述人体的呼吸频率，并基于所述回波信号提取所述呼吸频率和所述运动心率区间值对应的至少一个或多个心率波形信号；滤出所述心率波形信号的带能量，并对所述心率波形信号进行帧抽取，得到所述带能量的振幅信息，基于所述振幅信息对所述心率波形信号进行提取分析，判断所述心率波形信号中是否匹配所述人体的运动状态；若否，则实时跟踪所述人体的心率值直至所述心率值跌落超出所述心率波谷值，重新定义所述人体的活动状态，基于所述回波信号具备的收发功能，获取所述人体回返的高频脉冲信号，根据所述毫米波雷达输出的预设频率的脉冲与所述高频脉冲信号的时间间隔对所述人体的心率值进行计算，生成所述人体在不同活动状态下的运动心率值与非运动
心率值。
[0006]进一步地，所述根据所述毫米波雷达输出的预设频率的脉冲与所述高频脉冲信号的时间间隔对所述人体的心率值进行计算的步骤中，包括：根据预设的发射周期输出至低脉宽的线性调频脉冲信号与至高脉宽的线性调频脉冲信号，其中，所述预设的发射周期具体基于所述线性调频脉冲信号的脉宽进行适应性调整；基于所述至低脉宽的线性调频脉冲信号与所述至高脉宽的线性调频脉冲信号，构建多频域并行通道，生成至少两种或多种心率间隔序列；依据预设的心率变异性获取所述至少两种或多种心率间隔序列对应的权重系数，根据动脉多普勒范围和所述心率变异性构建心率匹配矩阵，基于所述心率匹配矩阵对各个所述权重系数进行加权平均，生成若干个同一变量的所述权重系数以时间顺序变量出现次数的总权数，得到心率变异性预测值。
[0007]进一步地，所述并基于所述回波信号提取所述呼吸频率和所述运动心率区间值对应的至少一个或多个心率波形信号的步骤中，包括：依据预设时段选定某一时刻的所述呼吸频率和所述运动心率区间值进行匹配，获取所述人体基于运动状态下的心率样本数据；判断所述心率样本数据是否匹配所述运动状态；若否，则将所述心率样本数据从时域数据转换为频域数据，查找所述频域数据中的频谱间隔规律，分析后获得最终能匹配所述运动状态的心率样本。
[0008]进一步地，所述生成所述人体的运动心率值与非运动心率值的步骤中，包括：根据所述人体处于不同状态下，分别获取两种所述高频脉冲信号的时间间隔以及高频脉冲信号总时段，其中，所述高频脉冲信号的时间间隔和所述高频脉冲信号总时段存在预设的比例关系；根据所述高频脉冲信号的时间间隔、所述高频脉冲信号总时段和所述预设的比例关系，生成不同活动状态下的运动心率值测试方案与非运动心率值测试方案；根据所述运动心率值测试方案与所述非运动心率值测试方案，从所述时间间隔的最小值开始输出的高频脉冲信号，维持所述预设频率的脉冲持续输出，直至所述高频脉冲信号的时间间隔与所述高频脉冲信号总时段达到所述预设的比例关系，获取到所述运动心率值与所述非运动心率值；基于预收录的所述人体心率区间值，判断所述运动心率值与所述非运动心率值是否出现异常；若是，则生成所述人体处于运动状态或非运动状态下的异常心率值，并为所述人体生成异常心率报告，其中，所述异常心率报告具体为生成日常收录所述人体的心率值与所述人体异常心率值的差值，并生成预设的生活建议。
[0009]进一步地，所述则根据所述运动状态采集所述人体的运动心率变化轨迹的步骤前，包括：基于所述回波信号采集所述人体的心率波动变化周期，创建基于所述人体处于运动状态时的打点数据规则，根据所述心率波动变化周期，判断所述人体是否需要执行打点数据获取，其中，所述打点数据具体为人体处于运动状态时，定时采集人体的心率数据信
息；若需要，则录入所述打点数据获取过程，并依据所述打点数据规则对所述打点数据进行滑动截取，获取相邻截取段的首个数据波形段与下个数据波形段之间最大幅度与最小幅度的差比值，作为各个数据波形段的幅度差比值，将至少一次或多次所得到的所述打点数据依据定位时间依次相连接，以得到所述人体的运动轨迹数据。
[0010]进一步地，所述通过所述毫米波雷达应用预设的相位偏移对所述人体的呼吸信号进行调制，保留所述呼吸信号的有效成分，抑制所述呼吸信号中的杂音干扰，生成所述人体的呼吸频率的步骤中，包括：根据所述毫米波雷达配置下自设有的线性调频参数，生成相应的波形数据，在生成波形数据的同时，根据线性调频的扫频周期和扫频带宽参数调整波形的周期和幅度，对匹配好调制参数后的进行数据波形处理，获取瞬时相位值；利用预设的正余弦对照表对所述瞬时相位值进行对照处理，获取所述瞬时相位值对应的模拟调制信号值；将所述瞬时相位值与所述模拟调制信号值输入至预设的调制器进行正交调制，得到可输出的线性调频信号，应用所述线性调频信号对所述呼吸信号进行抑制，生成所述人体的呼吸频率。
[0011]进一步地，所述滤出所述心率波形信号的带能量，并对所述心率波形信号进行帧抽取，得到所述带能量的振幅信息，基于所述振幅信息对所述心率波形信号进行提取分析的步骤中，包括：将所述心率波形信号按照预设的帧基带进行信号分段截取，得到信号最大值与每帧信号的最大值和信号探测范围，将所述信号最大值、所述每帧信号的最大值和所述信号探测范围作为判断所述人体处于运动状态的条件。
[0012]进一步地，所述则实时跟踪所述人体的心率值直至所述心率值跌落超出所述心率波谷值，重新定义所述人体的活动状态的步骤中，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能手表心率监测方法，其特征在于，包括以下步骤：应用预设的毫米波雷达发射电磁波信号至预设的人体皮肤区域，基于所述毫米波雷达的芯片与所述人体皮肤区域之间形成回波间隙，接收在所述回波间隙之间回返的回波信号，并与预设的运动活动信号进行差异性比对，生成人体的活动状态，其中，所述与预设的运动活动信号进行差异性比对具体通过预设的加速度传感器获取加速度信号并计算后分辨得出所述人体的活动状态；判断所述活动状态是否匹配运动状态；若是，则根据所述运动状态采集所述人体的运动心率变化轨迹，并根据所述运动心率变化轨迹建立属于所述人体的运动心率区间值，基于将所述运动心率区间值划分心率波峰值和心率波谷值，通过所述毫米波雷达应用预设的相位偏移对所述人体的呼吸信号进行调制，保留所述呼吸信号的有效成分，抑制所述呼吸信号中的杂音干扰，生成所述人体的呼吸频率，并基于所述回波信号提取所述呼吸频率和所述运动心率区间值对应的至少一个或多个心率波形信号；滤出所述心率波形信号的带能量，并对所述心率波形信号进行帧抽取，得到所述带能量的振幅信息，基于所述振幅信息对所述心率波形信号进行提取分析，判断所述心率波形信号中是否匹配所述人体的运动状态；若否，则实时跟踪所述人体的心率值直至所述心率值跌落超出所述心率波谷值，重新定义所述人体的活动状态，基于所述回波信号具备的收发功能，获取所述人体回返的高频脉冲信号，根据所述毫米波雷达输出的预设频率的脉冲与所述高频脉冲信号的时间间隔对所述人体的心率值进行计算，生成所述人体在不同活动状态下的运动心率值与非运动心率值。2.根据权利要求1所述的一种智能手表心率监测方法，其特征在于，所述根据所述毫米波雷达输出的预设频率的脉冲与所述高频脉冲信号的时间间隔对所述人体的心率值进行计算的步骤中，包括：根据预设的发射周期输出至低脉宽的线性调频脉冲信号与至高脉宽的线性调频脉冲信号，其中，所述预设的发射周期具体基于所述线性调频脉冲信号的脉宽进行适应性调整；基于所述至低脉宽的线性调频脉冲信号与所述至高脉宽的线性调频脉冲信号，构建多频域并行通道，生成至少两种或多种心率间隔序列；依据预设的心率变异性获取所述至少两种或多种心率间隔序列对应的权重系数，根据动脉多普勒范围和所述心率变异性构建心率匹配矩阵，基于所述心率匹配矩阵对各个所述权重系数进行加权平均，生成若干个同一变量的所述权重系数以时间顺序变量出现次数的总权数，得到心率变异性预测值。3.根据权利要求1所述的一种智能手表心率监测方法，其特征在于，所述并基于所述回波信号提取所述呼吸频率和所述运动心率区间值对应的至少一个或多个心率波形信号的步骤中，包括：依据预设时段选定某一时刻的所述呼吸频率和所述运动心率区间值进行匹配，获取所述人体基于运动状态下的心率样本数据；判断所述心率样本数据是否匹配所述运动状态；若否，则将所述心率样本数据从时域数据转换为频域数据，查找所述频域数据中的频
谱间隔规律，分析后获得最终能匹配所述运动状态的心率样本。4.根据权利要求1所述的一种智能手表心率监测方法，其特征在于，所述生成所述人体的运动心率值与非运动心率值的步骤中，包括：根据所述人体处于不同状态下，分别获取两种所述高频脉冲信号的时间间隔以及高频脉冲信号总时段，其中，所述高频脉冲信号的时间间隔和所述高频脉冲信号总时段存在预设的比例关系；根据所述高频脉冲信号的时间间隔、所述高频脉冲信号总时段和所述预设的比例关系，生成不同活动状态下的运动心率值测试方案与非运动心率值测试方案；根据所述运动心率值测试方案与所述非运动心率值测试方案，从所述时间间隔的最小值开始输出的高频脉冲信号，维持所述预设频率的脉冲持续输出，直至所述高频脉冲信号的时间间隔与所述高频脉冲信号总时段达到所述预设的比例关系，获取到所述运动心率值与所述非运动心率值；基于预收录的所述人体心率区间值，判断所述运动心率值与所述非运动心率值是否出现异常；若是，则生成所述人体处于运动状态或非运动状态下的异常心率值，并为所述人体生成异常心率报告，其中，所述异常心率报告具体为生成日常收录所述人体的心率值与所述人体异常心率值的差值，并生成预设的生活建议。5.根据权利要求1所述的一种智能手表心率监测方法，其特征在于，所述则根据所述运动状态采集所述人体的运动心率变化轨迹的步骤前，包括：基于所述回波信号采集所述人体的心率波动变化周期，创建基于所述人体处于运动状态时的打点数据规则，根据所述心率波动变化周期，判断所述人体是否需要执行打点数据获取，其中，所述打点数据具体为人体处于运动状态时，定时采集人体的心率数据信息；若需要，则录入所述打点数据获取过程，并依据所述打点数据规则对所述打点数据进行滑动截取，获取相邻截取段的首个数据波形段与下个数据波形段之间最大幅度与最小幅度的差比值，作为各个数据波形段的幅度差比值，将至少一次或多次所得到的所述打...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢俊，
申请(专利权)人：亿慧云智能科技深圳股份有限公司，
类型：发明
国别省市：