失重环境下脉象数据的修正方法及电子设备技术

本发明专利技术涉及脉象数据处理技术领域，具体涉及失重环境下脉象数据的修正方法及电子设备，其中，方法包括：获取脉象幅度系数以及失重环境下的目标脉象数据；其中，所述脉象幅度系数包括性别系数、身高体重系数、握力系数以及血氧面积幅度系数中的至少一种；根据所述脉象幅度系数，对所述目标脉象数据进行修正。本实施例提供的失重环境下脉象数据的修正方法，同一人员的不同的目标脉象数据与人员的身体因素，在对目标脉象数据修正时引入对应于身体因素的脉象幅度系数，以该利用脉象幅度系数对失重环境下的目标脉象数据进行修正，可以提高修正后的目标脉象数据的准确性。

【技术实现步骤摘要】
失重环境下脉象数据的修正方法及电子设备
本专利技术涉及脉象数据处理
，具体涉及失重环境下脉象数据的修正方法及电子设备。
技术介绍
失重环境是指失去重力或重力可以忽略不记的环境，最典型的环境就是太空。人是在地球重力环境中进化和生存的，人体各生理系统从形态、结构和功能上都已经适应了地球重力环境。一旦进入失重环境，人的生理系统将发生一系列的适应性变化。宇航员在航天器和空间站中始终处于失重环境中，长期飞行会使宇航员的身体产生失重生理效应，如心血管功能失调、肌肉萎缩等。如果失重生理效应严重，会影响宇航员在正常或应急进入其他星球或重返地球时的安全和健康，因此需要定期对宇航员进行体检。对宇航员的体检一般是采集宇航员在太空飞行过程中的脉象数据，并将宇航员的脉象数据与脉象特征数据库中的脉象数据进行比对，从而对宇航员的健康状态进行分析和判断。但是，现有的用于脉象数据比对的脉象特征数据库是基于正常重力环境下建立的，那么现有的脉象特征数据库与失重环境下的脉象特征存在一定的差异，导致对失重环境下脉象数据的处理结果的准确率偏低。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种失重环境下脉象数据的修正方法及电子设备，以解决现有失重环境下脉象数据的处理结果的准确率偏低的问题。根据第一方面，本专利技术实施例提供了一种失重环境下脉象数据的修正方法，包括：获取脉象幅度系数以及失重环境下的目标脉象数据；其中，所述脉象幅度系数包括性别系数、身高体重系数、握力系数以及血氧面积幅度系数中的至少一种；<br>根据所述脉象幅度系数，对所述目标脉象数据进行修正。本实施例提供的失重环境下脉象数据的修正方法，同一人员的不同的目标脉象数据与人员的身体因素，在对目标脉象数据修正时引入对应于身体因素的脉象幅度系数，以该利用脉象幅度系数对失重环境下的目标脉象数据进行修正，可以提高修正后的目标脉象数据的准确性。结合第一方面，在第一方面第一实施方式中，所述目标脉象数据包括目标脉搏波的降中峡幅度值；其中，所述根据脉象幅度系数，对所述目标脉象数据进行修正，包括：计算所述降中峡幅度值与所述性别系数的乘积以及所述降中峡幅度值与所述血氧面积幅度系数的乘积，分别得到第一乘积以及第二乘积；计算所述第一乘积与所述第二乘积之和的平均值，得到修正后的所述降中峡幅度值。本实施例提供的失重环境下脉象数据的修正方法，由于降中峡幅度值与性别以及血氧面积幅度相关，那么利用性别系数以及血氧面积幅度系数对降中峡幅度值进行修正，可以提高修正后的降中峡幅度值的准确性。结合第一方面第一实施方式，在第一方面第二实施方式中，所述目标脉象数据包括目标脉搏波的主波幅度值；其中，所述根据脉象幅度系数，对所述目标脉象数据进行修正，包括：计算所述主波幅度值与所述降中峡幅度值的差值，得到第一差值；分别计算所述第一差值与所述身高体重系数以及所述血氧面积幅度系数的乘积，得到第三乘积以及第四乘积；计算所述主波幅度值与所述性别系数的乘积，得到第五乘积；利用所述第三乘积、所述第四乘积以及所述第五乘积，计算得到修正后的所述主波幅度值。本实施例提供的失重环境下脉象数据的修正方法，由于主波幅度值与身高体重以及血氧面积幅度相关，那么利用身高体重系数以及血氧面积幅度系数对主波幅度值进行修正，可以提高修正后的主波幅度值的准确性。结合第一方面第二实施方式，在第一方面第三实施方式中，采用如下公式计算得到修正后的所述主波幅度值：h1N＝X5-X3+X4；式中，X5＝h10×A；X3＝(h10-h40)×B；X4＝(h10-h40)×SH；其中，h1N为修正后的所述主波幅度值；X5为所述第五乘积；X3为所述第三乘积；X4为所述第四乘积；h10为所述主波幅度值；h40为所述降中峡幅度值；A为所述性别系数；B为所述身高体重系数；SH为所述血氧面积幅度系数。结合第一方面第二实施方式，在第一方面第四实施方式中，所述目标脉象数据包括目标脉搏波的潮波幅度值；其中，所述根据脉象幅度系数，对所述目标脉象数据进行修正，包括：计算所述主波幅度值与所述降中峡幅度值的差值的平均值；计算所述平均值与所述性别系数的乘积，得到第六乘积；计算所述潮波幅度值与所述握力系数的乘积，得到第七乘积；计算所述第六乘积与所述第七乘积的差值，得到修正后的所述潮波幅度值。本实施例提供的失重环境下脉象数据的修正方法，由于潮波幅度值与性别以及握力相关，那么利用性别系数以及握力系数对潮波幅度值进行修正，可以提高修正后的潮波幅度值的准确性。结合第一方面第四实施方式，在第一方面第五实施方式中，所述目标脉象数据包括目标脉搏波的重搏波幅度值；其中，所述根据脉象幅度系数，对所述目标脉象数据进行修正，包括：计算所述潮波幅度值与所述重搏波幅度值的差值，并计算所述差值与预设倍数的比值；基于所述比值与所述血氧面积幅度系数的乘积，得到第八乘积；计算所述重搏波幅度值与所述第八乘积的差值，得到修正后的所述重搏波幅度值。本实施例提供的失重环境下脉象数据的修正方法，由于重搏波幅度值与血氧面积幅度相关，那么利用血氧面积幅度系数对重搏波幅度值进行修正，可以提高修正后的重搏波幅度值的准确性。结合第一方面，或第一方面第一实施方式至第五实施方式中任一项，在第一方面第六实施方式中，所述性别系数为大于0且小于1的预设值，且对应于男性的所述性别系数大于对应于女性的所述性别系数；所述身高体重系数为重力环境下的身体质量指数与失重环境下的身体质量指数的比值；所述握力系数为重力环境下连续预设次数的握力的平均值与失重环境下连续预设次数的握力的平均值的比值；所述血氧面积幅度系数为重力环境下连续预设周期数的面积幅度比的平均值与失重环境下连续预设周期数的面积幅度比的平均值的比值；其中，所述面积幅度比为血氧波形的总面积与所述血氧波形的主波高的比值。结合第一方面，或第一方面第一实施方式至第五实施方式中任一项，在第一方面第七实施方式中，所述方法还包括：获取脉象数据库；基于修正后的所述目标脉象数据与所述脉象数据库中的脉象数据，确定修正后的所述目标脉象数据对应的人员的健康状态。本实施例提供的失重环境下脉象数据的修正方法，利用修正后的目标脉象数据对人员的健康状态进行确定，可以提高所得到的健康状态的可靠性；同时可以使得现有的脉象数据采集装置能够直接应用于失重环境中。根据第二方面，本专利技术实施例提供了一种失重环境下脉象数据的修正装置，包括：获取模块，用于获取脉象幅度系数以及失重环境下的目标脉象数据；其中，所述脉象幅度系数包括性别系数、身高体重系数、握力系数以及血氧面积幅度系数中的至少一种。修正模块，用于根据脉象幅度系数，对所述目标脉象数据进行修正。本实施例提供的失重环境下脉象数据的修正装置，同一人员的不同的目标脉象数据与人员的身体因素，在对目标脉象数据修正时引入对应于身体因素的脉象本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种失重环境下脉象数据的修正方法，其特征在于，包括：/n获取脉象幅度系数以及失重环境下的目标脉象数据；其中，所述脉象幅度系数包括性别系数、身高体重系数、握力系数以及血氧面积幅度系数中的至少一种；/n根据脉象幅度系数，对所述目标脉象数据进行修正。/n

【技术特征摘要】
1.一种失重环境下脉象数据的修正方法，其特征在于，包括：
获取脉象幅度系数以及失重环境下的目标脉象数据；其中，所述脉象幅度系数包括性别系数、身高体重系数、握力系数以及血氧面积幅度系数中的至少一种；
根据脉象幅度系数，对所述目标脉象数据进行修正。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标脉象数据包括目标脉搏波的降中峡幅度值；其中，所述根据脉象幅度系数，对所述目标脉象数据进行修正，包括：
计算所述降中峡幅度值与所述性别系数的乘积以及所述降中峡幅度值与所述血氧面积幅度系数的乘积，分别得到第一乘积以及第二乘积；
计算所述第一乘积与所述第二乘积之和的平均值，得到修正后的所述降中峡幅度值。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标脉象数据包括目标脉搏波的主波幅度值；其中，所述根据脉象幅度系数，对所述目标脉象数据进行修正，包括：
计算所述主波幅度值与所述降中峡幅度值的差值，得到第一差值；
分别计算所述第一差值与所述身高体重系数以及所述血氧面积幅度系数的乘积，得到第三乘积以及第四乘积；
计算所述主波幅度值与所述性别系数的乘积，得到第五乘积；
利用所述第三乘积、所述第四乘积以及所述第五乘积，计算得到修正后的所述主波幅度值。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，采用如下公式计算得到修正后的所述主波幅度值：
h1N＝X5-X3+X4；
式中，X5＝h10×A；X3＝(h10-h40)×B；X4＝(h10-h40)×SH；
其中，h1N为修正后的所述主波幅度值；X5为所述第五乘积；X3为所述第三乘积；X4为所述第四乘积；h10为所述主波幅度值；h40为所述降中峡幅度值；A为所述性别系数；B为所述身高体重系数；SH为所述血氧面积幅度系数。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标脉象数据包括目标脉搏波的潮波幅度值；其中，所述根据脉象幅度系数，对所述目标脉象数据进行修正，包括：
计算所述主波幅度值与所述降中峡幅度值的差值的平均值；

【专利技术属性】
技术研发人员：殷学民，许志，周会林，张煜，郭建平，宫国强，杨宜婧，轩永，尤田，高玥，
申请(专利权)人：中国人民解放军六三九一九部队，
类型：发明
国别省市：北京;11