一种运动过程中心率变化数据特征分析方法技术

本发明专利技术公开了一种运动过程中心率变化数据特征分析方法，针对运动过程中可穿戴设备的心率变化数据的健康特征分析方法，根据采集的心电图数据，以心率时间序列的角度获取运动过程中的心率变化特征，并计算数据集的特征均值中心点与聚类中心点，再根据心率变化特征与个人数据集中心点的组合距离来对运动过程进行健康特征分析。移动装置采集到的心率数据，属于离散的时间序列，特点是数据规模大、维度高、持续更新；本发明专利技术可适用于实时采集的心率数据，可以主动适应不同用户，自动识别运动过程中的异常情况，算法计算复杂度低，操作简单方便，易于大规模应用，对全民运动健身过程中的心率健康特征分析具有重要意义。心率健康特征分析具有重要意义。心率健康特征分析具有重要意义。

【技术实现步骤摘要】
一种运动过程中心率变化数据特征分析方法


[0001]本专利技术属于心率变化数据分析的
，具体涉及一种运动过程中心率变化数据特征分析方法。

技术介绍

[0002]心率作为一项反映心脏跳动频率的生理指标，对其变化进行分析是最为直接有效地衡量心血管健康状况的手段。心率的测量方式根据传感器是否需要与皮肤接触主要分为俩种，即接触式心率测量和非接触式心率测量方法，基于运动过程的心率测量主要依靠的是便携式的可穿戴接触式心率测量设备。在运动的状态下，心率不再如静态下那般平稳，心率的变化更为多端且复杂，与运动的种类、人体的身体状况也息息相关。随着全民健身等概念的兴起，对运动状况下的心率数据监测不仅能预防心血管疾病的侵害，也对运动健身训练过程有重要的辅助指导作用。
[0003]运动过程的心率数据主要通过穿戴式设备采集，而采集的数据在一定程度上受运动影响，现有研究有的着眼于降噪处理诸如自适应滤波、小波变换等的算法，有的提出了一些从一维心电信号提取二维特征、通过深度学习自动提取特征进行训练学习的方法，能够实现运动状况下的心率准确测量。此外，也有一些关于心本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种运动过程中心率变化数据特征分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：在开始运动前，在可穿戴设备上设定运动种类，并启动心电图记录功能，以固定时间长度记录每次运动过程的心电图数据；步骤2：对心电图数据中的R波进行定位，并计算心电单拍长度；对心电单拍长度序列做移动平均处理；计算心率值得到该次运动过程的心率时间序列；步骤3：根据步骤2计算所有运动过程的心率时间序列，构成个人心率时间序列数据集；根据心率时间序列数据的取值、变化幅度、变化速率方面的时序特点计算该次运动过程的心率时序特征序列；计算所有运动过程的特征，得到多个心率时序特征序列；步骤4：根据步骤3得到的心率时序特征序列计算心率时间序列数据集的特征均值中心点；对心率时序特征序列进行聚类分析，计算心率时间序列数据集的特征聚类中心点；步骤5：对于新的运动过程，重复上述步骤1
‑
3得到心率时序特征序列；计算其与特征均值中心点的距离以及特征聚类中心点的距离，对该两个距离加权得到组合距离；步骤6：计算心率时间序列数据集内数据到特征均值中心点及特征聚类中心点的组合距离；计算当前序列与心率时间序列数据集的距离异常百分比，根据该值判定当前运动过程的心率变化数据异常。2.如权利要求1所述的运动过程中心率变化数据特征分析方法，其特征在于，步骤2具体为：首先，对心电图数据中的R波进行定位，得到整个运动过程心电图的R波所在时间点，以两个R波的间距为一个心电单拍的时间长度，计算运动过程中每一个心电单拍的时间长度，得到一个心电单拍长度序列L(l1,l2,
…
,l
m+u
)；其次，对该序列做移动平均处理得到L
′
(l1′
,l2′
,
…
,l
m
′
)，其中l1′
＝(l1+
…
+l
u
)/u，l
m
′
＝(l
m+1
+
…
+l
m+u
)/u，u为移动平均处理的项数；最后，以t1、t2、
…
、t
m
分别对应心电单拍时间长度序列L
′
(l1′
,l2′
,
…
,l
m
′
)的时间，再计算一分钟内存在的心跳单拍个数作为t
j
的心率值x
j
(j＝1...

【专利技术属性】
技术研发人员：王宏洲，张稳亿，周志雄，
申请(专利权)人：首都体育学院，
类型：发明
国别省市：