一种通过可穿戴设备评估心理状态的检测方法技术

本发明专利技术提供了一种通过可穿戴设备评估心理状态的检测方法，包括：S1：通过可穿戴设备获取用户的脉搏传感信号以及预设周期内的生理指标和环境指标；S2：基于所述脉搏传感信号确定出对应的脉搏波特征点集合；S3：基于大数据平台的海量数据和所述脉搏波特征点集合，并结合所述生理指标和所述环境指标，获得最终心理状态检测结果；S4：将所述脉搏波特征点集合和对应的最终心理状态检测结果更新至所述大数据平台，获得数据更新结果；用以基于大数据平台，利用脉搏信号的特征以及与用户健康、生活规律相关的生理指标和环境指标并结合海量数据综合分析出用户的心理状态，克服了传统检测方法信息单调误差大的问题，大幅提高心理状态的检测精度。的检测精度。的检测精度。

【技术实现步骤摘要】
一种通过可穿戴设备评估心理状态的检测方法


[0001]本专利技术涉及心理评估
，特别涉及一种通过可穿戴设备评估心理状态的检测方法。

技术介绍

[0002]目前，以智能手环和智能手表为代表的智能穿戴产品配备的心率监测功能正被越来越多人接受，甚至有的人早已把它当作了选择产品的必备功能之一。通过监测到的心率变异性，可分析自主神经功能评估，如精神压力、紧张与放松程度以及睡眠质量等。
[0003]但是目前的可穿戴设备评估心理状态的方法存在以下问题：
[0004]1、心理状态有很多复杂的分类与较模糊的区分边界，目前数据还不够全面；
[0005]2、若用户有受疾病等因素影响，可能会导致信息不准确，影响检测精度；
[0006]3、非可穿戴设备无法长期、实时的检测心理状态；
[0007]4、采集信息单调，心理状态会受多因素影响，只考虑心电特征误差较大。
[0008]因此，本专利技术提出一种通过可穿戴设备评估心理状态的检测方法。

技术实现思路

[0009]本专利技术提供一种通过可穿戴设备评估心理本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种通过可穿戴设备评估心理状态的检测方法，其特征在于，包括：S1：通过可穿戴设备获取用户的脉搏传感信号以及预设周期内的生理指标和环境指标；S2：基于所述脉搏传感信号确定出对应的脉搏波特征点集合；S3：基于大数据平台的海量数据和所述脉搏波特征点集合，并结合所述生理指标和所述环境指标，获得最终心理状态检测结果；S4：将所述脉搏波特征点集合和对应的最终心理状态检测结果更新至所述大数据平台，获得数据更新结果。2.根据权利要求1所述的一种通过可穿戴设备评估心理状态的检测方法，其特征在于，S1：通过可穿戴设备获取用户的脉搏传感信号以及预设周期内的各项生理指标，包括：S101：基于所述可穿戴设备上设置的脉搏传感器，获取所述用户对应的脉搏传感信号；S102：基于所述可穿戴设备上设置的生物传感器，获取所述用户在预设周期内的运动监测数据、呼吸监测数据、睡眠监测数据、体温监测数据、血压监测数据、供氧检测数据，同时，结合用户输入的病历数据，获得所述用户对应的生理指标；S103：基于网络平台获取所述用户所处环境在预设周期内对应的温湿度监测数据、天气监测数据、光线监测数据作为对应的环境指标。3.根据权利要求2所述的一种通过可穿戴设备评估心理状态的检测方法，其特征在于，S103：基于网络平台获取所述用户在预设周期内对应的温湿度监测数据、天气监测数据、光线监测数据作为对应的环境指标，包括：建立所述可穿戴设备与网络平台的通讯链接；基于所述可穿戴设备的内置GPS模块获取所述用户的位置信息；基于所述通讯链接和所述位置信息从所述网络平台中实时调取出所述用户所处环境在预设周期内对应的温湿度监测数据、天气监测数据、光线监测数据作为对应的环境指标。4.根据权利要求3所述的一种通过可穿戴设备评估心理状态的检测方法，其特征在于，S2：基于所述脉搏传感信号确定出对应的脉搏波特征点集合，包括：对所述脉搏传感信号进行降噪过滤，获得对应的第一脉搏传感信号；去除所述第一脉搏传感信号中低频段的基线干扰信号，获得对应的第二脉搏传感信号；对所述第二脉搏传感信号进行小波包分解获得对应的分解结果，基于所述分解结果对所述脉搏传感信号段进行多频带去噪，获得对应的去噪结果；将所有去噪结果进行重构获得对应的重构脉搏波信号；在所述重构脉搏波信号中确定出所有脉搏波特征点，获得对应的脉搏波特征点集合。5.根据权利要求4所述的一种通过可穿戴设备评估心理状态的检测方法，其特征在于，对所述第二脉搏传感信号进行小波包分解获得对应的分解结果，基于所述分解结果对所述脉搏传感信号段进行多频带去噪，获得对应的低噪信号段，包括：将所述第二脉搏传感信号分解成脉搏传感尺度函数和脉搏传感小波函数；对所述第二脉搏传感信号进行带通滤波，获得对应的滤波信号；计算出所述滤波信号的周期评价均值；基于所述周期评价均值确定对应的分解层数；
基于所述分解层数对所述脉搏传感尺度函数和所述脉搏传感小波函数进行分解，获得对应的尺度小波包分解树和传感小波包分解树；基于所述尺度小波包分解树确定出对应的第一小波包分解系数，同时，基于所述传感小波包分解树确定出对应的第二小波包分解系数，将所述尺度小波包分解树和所述传感小波包分解树作为对应的分解结果；将所述尺度小波包分解树和所述传感小波包分解树的节点进行对应关联，获得对应的关联节点；基于所述第一小波包分解系数和所述第二小波包分解系数以及所述关联节点，获得所述尺度小波包分解树和所述传感小波包分解树对应关联节点对应的二维系数向量；计算出所述二维系数向量与所有关联节点对应的二维系数向量的平均值之间的相似性度量值；判断所述相似性度量值是否小于相似性度量阈值，若是，则将所述相似性度量值对应的小波系数置零，否则，保留所述相似性度量值对应的小波系数，获得对应的保留小波系数；基于所述保留小波系数获得对应的去噪尺度小波包分解树和去噪传感小波包分解树；将所述去噪尺度小波包分解树和所述去噪传感小波包分解树作为对应的去噪结果。6.根据权利要求5所述的一种通过可穿戴设备评估心理状态的检测方法，其特征在于，在所述重构脉搏波信号中确定出所有脉搏波特征点，获得对应的脉搏波特征点集合，包括：筛选出所述重构脉搏波信号中包含的所有第一极大值和所有第一极小值，并确定出所述重构脉搏波信号中所有相邻第一极大值之...

【专利技术属性】
技术研发人员：白雪扬，
申请(专利权)人：北京雪扬科技有限公司，
类型：发明
国别省市：