一种数据分析方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种数据分析方法及系统，属于测量领域。该数据分析方法包括：服务器根据用户的心跳间隔数据，获得用户的实时心率；获取用户的心跳间隔数据的功率谱，根据功率谱，获得用户的自律神经平衡性；根据用户的第一身体指标参数、实时心率及实时全部窦性心博间期标准差获得用户的运动风险分析数据；根据实时心率、功率谱、自律神经平衡性及运动负荷指数获得用户的精神状态分析数据；根据用户的第二身体指标参数、实时心率及预设的运动强度模型获取用户的运动效果分析数据。与现有的移动设备相比，改善了现有的移动设备不能获得与心率相关的其他数据的问题，有效地方便了用户的使用。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及测量领域，具体而言，涉及一种数据分析方法及系统。
技术介绍
随着社会的发展以及人们生活水平的提高，越来越多的人开始了运动健身的生活，随之产生了能够记录心率的移动设备，例如手机、手环等。现有的移动设备往往功能单一，往往只能统计实时心率，而不能根据实时心率获得与心率相关的其他数据。
技术实现思路
鉴于此，本专利技术实施例提供了一种数据分析方法及系统，以改善现有的移动设备不能获得与心率相关的其他数据的问题。为了实现上述目的，本专利技术提供的技术方案如下：第一方面，本专利技术实施例提供了一种数据分析方法，所述方法包括：服务器根据用户的心跳间隔数据，获得所述用户的实时心率；获取所述用户的心跳间隔数据的功率谱，根据所述功率谱，获得所述用户的自律神经平衡性；根据所述用户在运动时间段的心跳间隔，获得所述用户在多个第一预设时间段内的全部窦性心博间期标准差，其中，所述运动时间段包括多个第一预设时间段；根据所述用户的第一身体指标参数、实时心率及当前第一预设时间段内的全部窦性心博间期标准差获得所述用户的运动风险分析数据；根据所述实时心率、所述功率谱、所述自律神经平衡性及运动负荷指数获得所述用户的精神状态分析数据；根据所述用户的第二身体指标参数、实时心率及所述自律神经平衡性及预设的运动强度模型获取用户的运动效果分析数据，其中，所述第二身体指标参数包括：身高、体重、性别、年龄及静息心率。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种数据分析系统，包括用户终端及服务器所述用户终端与所述服务器耦合。所述用户终端用于获得用户的心跳间隔数据，将所述心跳间隔数据发送给所述服务器。所述服务器用于：根据用户的心跳间隔数据，获得所述用户的实时心率；获取所述用户的心跳间隔数据的功率谱，根据所述功率谱，获得所述用户的自律神经平衡性；根据所述用户在运动时间段的心跳间隔，获得所述用户在多个第一预设时间段内的全部窦性心博间期标准差，其中，所述运动时间段包括多个第一预设时间段；根据所述用户的第一身体指标参数、实时心率及当前第一预设时间段内的全部窦性心博间期标准差获得所述用户的运动风险分析数据；根据所述实时心率、所述功率谱、所述自律神经平衡性及运动负荷指数获得所述用户的精神状态分析数据；根据所述用户的第二身体指标参数、实时心率及预设的运动强度模型获取用户的运动效果分析数据，其中，所述第二身体指标参数包括：身高、体重、性别、年龄及静息心率。本专利技术实施例提供的数据分析方法及系统根据用户的心跳间隔数据、第一身体指标参数及第二身体指标参数获得用户的运动风险分析数据、精神状态分析数据及运动效果分析数据。与现有的移动设备相比，改善了现有的移动设备不能获得与心率相关的其他数据的问题，有利于用户及时获知自己的运动情况，方便了用户的使用。附图说明为了更清楚的说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术较佳实施例提供的服务器与用户终端进行交互的示意图；图2示出了本专利技术较佳实施例提供的数据分析方法的流程图；图3示出了本专利技术较佳实施例提供的步骤230的具体步骤流程图；图4示出了本专利技术较佳实施例提供的步骤250中获取用户运动强度数据的具体步骤流程图；图5示出了本专利技术较佳实施例提供的步骤250中获取运动热量来源数据的具体步骤流程图；图6示出了本专利技术较佳实施例提供的步骤250中获取用户运动后持续燃脂数据的具体步骤流程图；图7示出了本专利技术较佳实施例提供的另一种数据分析方法的流程图；图8示出了本专利技术较佳实施例提供的数据分析系统的示意图；图9示出了本专利技术另一较佳实施例提供的数据分析系统的示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的选定实施例。基于本专利技术的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。如图1所示，是本专利技术较佳实施例提供的服务器100与用户终端200进行交互的示意图。所述服务器100通过网络300与一个或多个用户终端200进行通信连接，以进行数据通信或交互。所述服务器100可以是网络服务器、数据库服务器等。所述用户终端200可以是平板电脑、智能手机、个人数字助理(personal digital assistant，PDA)、可穿戴设备等。图2是本专利技术实施例提供的一种数据分析方法的流程图。如图2所示，所述方法至少包括步骤S210至步骤S250。步骤S210，服务器根据用户的心跳间隔数据，获得所述用户的实时心率。其中，心跳间隔为相邻两次心跳的间隔时间，单位为毫秒(ms)。用户终端将获取到的用户的心跳间隔数据发送到服务器。具体的，用户终端获取心跳间隔数据的方式可以为：用户终端通过预设频率采集心脏的电信号，并获得相邻的两个R波波峰；然后获得相邻的两个R波波峰的时间间隔，该时间间隔即为心跳间隔。具体的，预设频率可以为每分钟100次，可以通过在胸前设置两个电极以采集心脏电信号。当然，除了上述方式以外，也可以在用户终端上直接输入用户的心跳间隔数据。根据用户的心跳间隔数据获取用户的实时心率的具体方式可以为：根据公式RealtimeHR＝60000/RRi获得用户的实时心率。其中，所述RealtimeHR表示用户的实时心率，RRi为用户的心跳间隔数据。步骤S220，获取所述用户的心跳间隔数据的功率谱，根据所述功率谱，获得所述用户的自律神经平衡性。可以通过快速傅里叶变换获得用户的心跳间隔的功率谱。获得功率谱对应的第一频率范围内的第一功率以及第二频率范围内的第二功率，并通过第二功率与第一功率的比值来获得用户的自律神经平衡性。具体地，第一频率范围为0.04Hz至0.15Hz，即获得0.04Hz至0.15Hz之间的第一功率，第二频率范围为0.15Hz至0.4Hz，即获得0.15Hz至0.4Hz之间的第二功率。步骤S230，根据所述用户的第一身体指标参数、实时心率及实时全部窦性心博间期标准差获得所述用户的运动风险分析数据；第一身体指标参数可以预先录入服务器。例如，可以通过用户终端输入用户的第一身体指标参数，再通过用户终端发送给服务器，也可以通过输入输出设备直接录入服务器。第一身体指标参数包括：用户的身体类型、最大负荷心率和最小全部窦性心博间期标准差。具体的，身体类型可以由用户根据自己的身体情况预先设定，有心脏病、心脏病史或者其他相关器官病情的用户可以将身体类型设置为心脏病体质，其他用户可以将自己身体类型设置为健康体质。最大心率，指随着运动量的增加，耗氧量和心率也增加，在最大运动负荷强度时，耗氧量和心率不能继续增加时心率达到的最高水平。最小全部窦性心博间期标准差是指用户在绝对静息状态的心跳间隔的最小标准差，即为用户心跳间隔最稳定状态的标准差。需要说明的是，最小全部窦性心博间期标准差可以为用户的最小5分钟全部窦性心博间期标准差，用户的最本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种数据分析方法，其特征在于，所述方法包括：服务器根据用户的心跳间隔数据，获得所述用户的实时心率；获取所述用户的心跳间隔数据的功率谱，根据所述功率谱，获得所述用户的自律神经平衡性；根据所述用户的第一身体指标参数、实时心率及实时全部窦性心博间期标准差获得所述用户的运动风险分析数据；根据所述实时心率、所述功率谱、所述自律神经平衡性及运动负荷指数获得所述用户的精神状态分析数据；根据所述用户的第二身体指标参数、实时心率及预设的运动强度模型获取用户的运动效果分析数据，其中，所述第二身体指标参数包括：身高、体重、性别、年龄及静息心率。

【技术特征摘要】
1.一种数据分析方法，其特征在于，所述方法包括：服务器根据用户的心跳间隔数据，获得所述用户的实时心率；获取所述用户的心跳间隔数据的功率谱，根据所述功率谱，获得所述用户的自律神经平衡性；根据所述用户的第一身体指标参数、实时心率及实时全部窦性心博间期标准差获得所述用户的运动风险分析数据；根据所述实时心率、所述功率谱、所述自律神经平衡性及运动负荷指数获得所述用户的精神状态分析数据；根据所述用户的第二身体指标参数、实时心率及预设的运动强度模型获取用户的运动效果分析数据，其中，所述第二身体指标参数包括：身高、体重、性别、年龄及静息心率。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：根据所述用户的心跳间隔数据获得第一预设时间段内间隔时间超过预定时长的心跳间隔的数量；根据所述实时心率获得所述用户在所述第一预设时间段内的平均心率、峰值心率及最低心率；根据所述用户的心跳间隔数据获得所述第一预设时间段内的全部窦性心博间期标准差；根据所述用户的心跳间隔数据获得所述第一预设时间段所包括的多个第二预设时间段内的全部窦性心博间期标准差；根据位移数据、所述实时心率及所述自律神经平衡性获得所述用户的睡眠状态。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一身体指标参数包括所述用户的身体类型、最大负荷心率和最小全部窦性心博间期标准差，根据所述用户的第一身体指标参数、实时心率及实时全部窦性心博间期标准差获得所述用户的运动风险分析数据的步骤，包括：当所述用户的身体类型为心脏病体质时，当所述用户实时心率大于第一预设危险阈值时，发出报警指令至用户终端；当所述用户的身体类型为健康体质时，根据所述用户的实时心率、实时全部窦性心博间期标准差、最大负荷心率和最小全部窦性心博间期标准差获得所述用户的运动风险值，当所述运动风险值大于第二预设危险阈值时，发出报警指令至所述用户终端。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述实时心率、所述功率谱、所述自律神经平衡性及运动负荷指数获得所述用户的精神状态分析数据的步骤，包括：根据所述用户的所述自律神经平衡性获得精神压力指数；根据所述功率谱及所述实时心率获得所述用户在运动时间段内的心量指数；根据所述功率谱获得所述用户在运动时间段内的精神能量消耗指数、和谐指数及精神散乱指数；根据所述精神能量消耗指数、所述精神压力指数及运动负荷指数获得所述用户在运动时间段内的疲劳指数。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户的第二身体指标参数、实时心率及预设的运动强度模型获取用户的运动效果分析数据的步骤，包括：根据所述实时心率获得所述用户在运动时间段内的平均心率以及峰值心率；根据最大理论心率、体重及所述静息心率获得最大摄氧量，根据所述实时心率、所述平均心率、所述峰值心率、所述静息心率及所述最大摄氧量获得实时摄氧量、运动平均...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈远翔，马斌，
申请(专利权)人：北京心量科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11