【技术实现步骤摘要】
实时呼吸信号监测方法、装置、呼吸监测器及存储介质
本专利技术涉及智能设备
，尤其涉及实时呼吸信号监测方法、装置、呼吸监测器及存储介质。
技术介绍
呼吸道活动是每个人维持生命的必须活动途径，因此，在医疗诊断过程中，医生常常通过听诊器听取呼吸道活动的声音，据此来判断病人的健康状态，比如可以初步判断病人是否患有肺部或呼吸道感染等疾病。然而，随着城市化的快速发展，人们对医疗服务的需求越来越大，导致医生的工作量巨大，同时医疗队伍的服务也难以满足越来越庞大的需求。为此，通过智能设备代替部分医生的工作将是未来发展的必然要求和趋势。目前市面上存在一些家用的实时监控人体健康的设备，但这些设备虽然可以采集目前人物的体征数据并上传至医院系统，但其本质上还是将这些体征数据提交给后台终端的医生进行查看和诊断，不具有代替医生完成初步判断的能力。因此，寻找一种实时监控呼吸道活动声音状况并作出判断的方法成为本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种实时呼吸信号监测方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决现有检测设备无法对呼吸道异常完成初步判断的问题。一种实时呼吸信号...
【技术保护点】
1.一种实时呼吸信号监测方法，其特征在于，包括：通过预设传感器实时采集目标人物呼吸道发出的模拟声音信号；将所述模拟声音信号转换为数字声音信号，并进行数据规格化处理；根据数据规格化后的数字声音信号和预设的时变自回归模型计算所述时变自回归模型的各个模型系数；以预设时间窗口计算所述各个模型系数的标准偏差；根据计算得到的标准偏差判断所述各个模型系数在时间轴上是否发生突变；若所述各个模型系数在时间轴上发生突变，则发出关于所述目标人物呼吸道存在异常的信号。
【技术特征摘要】
1.一种实时呼吸信号监测方法，其特征在于，包括：通过预设传感器实时采集目标人物呼吸道发出的模拟声音信号；将所述模拟声音信号转换为数字声音信号，并进行数据规格化处理；根据数据规格化后的数字声音信号和预设的时变自回归模型计算所述时变自回归模型的各个模型系数；以预设时间窗口计算所述各个模型系数的标准偏差；根据计算得到的标准偏差判断所述各个模型系数在时间轴上是否发生突变；若所述各个模型系数在时间轴上发生突变，则发出关于所述目标人物呼吸道存在异常的信号。2.根据权利要求1所述的实时呼吸信号监测方法，其特征在于，所述根据数据规格化后的数字声音信号和预设的时变自回归模型计算所述时变自回归模型的各个模型系数包括：将数据规格化后的数字声音信号代入时变自回归公式，以最小化目标函数为目标，计算得到所述时变自回归公式中的各个公式系数作为所述各个模型系数；其中，所述时变自回归公式表示为：n表示时间轴上的时间点，SFN,n表示在时间点n上的数字声音信号，M为所述时变自回归模型的阶数，ak(n)为在时间点n上k阶时的相关系数，vn为独立常数；所述目标函数表示为：Y为所述目标函数的值，λ为遗忘因子，e(i)为相关系数的误差值。3.根据权利要求1或2所述的实时呼吸信号监测方法，其特征在于，所述根据计算得到的标准偏差判断所述各个模型系数在时间轴上是否发生突变包括：判断计算得到的标准偏差是否大于预设第一阈值；若所述标准偏差大于预设第一阈值，则在每个所述预设时间窗口中，分别计算所述各个模型系数的一阶微分绝对值之和；在每个所述预设时间窗口的一阶微分绝对值之和最大值处，计算所述各个模型系数各自一阶微分的绝对值之和；若在每个所述预设时间窗口中，所述绝对值之和的斜率在所述一阶微分绝对值之和最大值处发生正负转换，则确定所述各个模型系数在时间轴上发生突变。4.根据权利要求3所述的实时呼吸信号监测方法，其特征在于，在确定所述各个模型系数在时间轴上发生突变之后，还包括：获取各个达标时间窗口中一阶微分绝对值之和最大值处的时间点，所述达标时间窗口是指计算得到的标准偏差大于所述预设第一阈值的预设时间窗口；输出获取到的各个所述时间点。5.一种实时呼吸信号监测装置，其特征在于，包括：模拟信号采集模块，用于通过预设传感器实时采集目标人物呼吸道发出的模拟声音信号；信号转换模块，用于将所述模拟声音信号转换为数字声音信号，并进行数据规格化处理；模型系数计算模块，用于根据数据规格化后...
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