一种用于可穿戴设备的呼吸率检测的方法技术

本发明专利技术公开了一种用于可穿戴设备的呼吸率检测的方法，通过安装在可穿戴设备上的三轴或六轴加速度传感器采集人体手腕处的微振信号，使用低通滤波器以及互补经验模态分解对微振信号进行联合处理，从该信号中提取出高质量的呼吸信号，通过对处理后得到的高质量呼吸信号进行傅里叶变换得到呼吸信号的频域信息，最后对呼吸信号的频域进行分析，以此识别得到人体当前的呼吸率。体当前的呼吸率。体当前的呼吸率。

【技术实现步骤摘要】
一种用于可穿戴设备的呼吸率检测的方法


[0001]本专利技术涉及可穿戴设备
，尤其涉及一种用于可穿戴设备的呼吸率检测的方法。

技术介绍

[0002]呼吸率是人体重要的生理信号之一，呼吸的频率，以及强度往往可以反应一个人的健康状况。传统的呼吸检测仪器有面罩式，同过对人体呼吸的次数的采集，直接输出人体的呼吸率，这一类的呼吸监测仪过于笨重，不适合在日常生活中使用；而医院内大部分采样的是腹部贴片监测电极，这一类的监测仪受个人的情绪和体质影响，烦躁的情绪，以及大量出汗的情况下，监测仪的准确度会严重降低。
[0003]加速度传感器在医疗和监测领域已经大规模普及，同时也有研究人员提出了使用加速度传感器在人体胸部采集呼吸率的方法，但这种方式过于局限，同时加重了人的隐私安全问题。因此，提供一种能解决人体呼吸率监测，同时能方便人们正常的日常生活等，对于提高人们的日常生活水平十分重要。

技术实现思路

[0004]针对上述呼吸率检测的问题，本专利技术提出了一种用于可穿戴设备的呼吸率检测的方法。
[0005]一种用于可穿戴设备的呼吸率检测的方法，包括以下步骤：步骤S1：通过加速度传感器采集人体呼吸所产生的微振信号，对采集到的微振信号进行预处理，得到原始的呼吸信号；步骤S2：对原始信号进行进一步的处理，得到更高质量的呼吸信号；步骤S3：将得到的高质量呼吸信号进行傅里叶变换，得到呼吸信号的频域部分，将呼吸的频域信息结合人体正常呼吸频率的主要范围，识别其频域部分的主频得到人体的呼吸率。
[0006]进一步，所述步骤S1微振信号是由人体静息状态下呼吸时带动人体上半身肩部肌肉收缩放松，使人体手腕产生与呼吸频率一致；通过对微振信号的采集和分析直接反应出人体的呼吸率。
[0007]进一步，所述加速度传感器通过采集人体手腕处微振频率来识别人体的呼吸率。
[0008]进一步，所述人体静息状态包括坐、卧、立不同姿态。
[0009]进一步，所述步骤S1微振信号进行预处理包括：对加速度传感器采集的信号进行矢量求和，得到原始的呼吸信号。
[0010]进一步，所述步骤S2对原始信号进一步处理包括对原始信号进行去直流基线处理，对噪声进行滤波处理，对噪声的处理先使用低通滤波器滤除高频部分噪音，再采用互补经验模态分解对信号进一步处理，得到更高质量的呼吸信号。
[0011]进一步，所述的特征量包括物理特征量一种或多种，所述的物理特征量包括人体
呼吸带动身体微振的多个方向的加速度值。
[0012]进一步，所述噪音滤除方法包括互补经验模态分解。
[0013]进一步，所述人体正常呼吸范围为6
‑
24次每分钟，即0.1Hz
ꢀ–ꢀ
0.4Hz。
[0014]本专利技术的有益效果：本专利技术提出了一种用于可穿戴设备的呼吸率检测的方法，在人体处于静息状态下通过安装在可穿戴设备上的三轴或六轴加速度传感器采集人体手腕处的微振行为信号，使用滤波器从该信号中提取出高质量的呼吸信号，通过傅里叶变换得到呼吸信号的频域信息，最后对呼吸信号的频域进行分析，以此计算识别得到人体的呼吸率。本专利技术摆脱了传统的通过固定胸部的加速度传感器采集以及电极采集带来的隐私安全问题，以及对人体状态的局限性。通过使用加速度传感器采集人体呼吸率，能很好的将加速度传感器融入可穿戴设备中，极大的方便人们的日常生活需要；同时仅用加速度传感器采集人体呼吸率，对比传统的呼吸监测仪，节省了大量的原材料，对于环境的保护和资料有着巨大的贡献。
附图说明
[0015]图1是本专利技术用于可穿戴设备的呼吸率检测的方法流程图。
具体实施方式
[0016]为了对本专利技术的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图说明本专利技术的具体实施方式。
[0017]一种用于可穿戴设备的呼吸率检测的方法，包括如下步骤：步骤1：通过加速度传感器采集人体静息状态下的呼吸所产生的微振信号，对采集到的微振信号进行预处理，得到原始的呼吸信号；所述的微振信号是由人体静息状态下呼吸时带动人体上半身肩部肌肉收缩放松，使人体手腕产生与呼吸频率一致的微振信号。通过对微振信号的采集和分析能直接反应出人体的呼吸率。其中对微振信号的预处理是对加速度传感器采集的信号进行三轴或六轴矢量求和，得到原始的呼吸信号。
[0018]步骤2：对原始信号进行进一步的处理，得到更高质量的呼吸信号。所述的进一步处理包括对原始信号进行去直流基线处理，对噪声进行滤波处理，对噪声的处理先使用低通滤波器滤除高频部分噪音，再采用互补经验模态分解对信号进一步处理，得到更高质量的呼吸信号。
[0019]步骤3：将得到的高质量呼吸信号进行傅里叶变换，得到呼吸信号的频域部分，将呼吸的频域信息结合人体正常呼吸频率的主要范围，识别其频域部分的主频得到人体的呼吸率。
[0020]在本实施例中，一种用于可穿戴设备的呼吸率检测的方法，通过安装在可穿戴设备上的三轴或六轴加速度传感器采集人体手腕处的微振信号，使用低通滤波器以及互补经验模态分解对微振信号进行联合处理，从该信号中提取出高质量的呼吸信号，通过对处理后得到的高质量呼吸信号进行傅里叶变换得到呼吸信号的频域信息，最后对呼吸信号的频域进行分析，以此识别得到人体当前的呼吸率。
[0021]本专利技术提出了一种用于可穿戴设备的呼吸率检测的方法，在人体处于静息状态下通过安装在可穿戴设备上的三轴或六轴加速度传感器采集人体手腕处的微振行为信号，使
用滤波器从该信号中提取出高质量的呼吸信号，通过傅里叶变换得到呼吸信号的频域信息，最后对呼吸信号的频域进行分析，以此计算识别得到人体的呼吸率。本专利技术摆脱了传统的通过固定胸部的加速度传感器采集以及电极采集带来的隐私安全问题，以及对人体状态的局限性。通过使用加速度传感器采集人体呼吸率，能很好的将加速度传感器融入可穿戴设备中，极大的方便人们的日常生活需要；同时仅用加速度传感器采集人体呼吸率，对比传统的呼吸监测仪，节省了大量的原材料，对于环境的保护和资料有着巨大的贡献。
[0022]本专利技术以上显示和描述了本专利技术的基本原理和主要特征和本专利技术的优点。本行业的技术人员应该了解，本专利技术不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本专利技术的原理，在不脱离本专利技术精神和范围的前提下，本专利技术还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本专利技术范围内。本专利技术要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于可穿戴设备的呼吸率检测的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：通过加速度传感器采集人体呼吸所产生的微振信号，对采集到的微振信号进行预处理，得到原始的呼吸信号；步骤S2：对原始信号进行进一步的处理，得到更高质量的呼吸信号；步骤S3：将得到的高质量呼吸信号进行傅里叶变换，得到呼吸信号的频域部分，将呼吸的频域信息结合人体正常呼吸频率的主要范围，识别其频域部分的主频得到人体的呼吸率。2.根据权利要求1所述的一种用于可穿戴设备的呼吸率检测的方法，其特征在于，所述步骤S1微振信号是由人体静息状态下呼吸时带动人体上半身肩部肌肉收缩放松，使人体手腕产生与呼吸频率一致；通过对微振信号的采集和分析直接反应出人体的呼吸率。3.根据权利要求1所述的一种用于可穿戴设备的呼吸率检测的方法，其特征在于，所述加速度传感器通过采集人体手腕处微振频率来识别人体的呼吸率。4.根据权利要求2所述的一种用于可穿戴设备的呼吸率检测的方法，其特征在于，所述人体静息状态包括坐、卧、立不同姿态。5.根据权利要求1所述的一种用于...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔予红，马智，
申请(专利权)人：成都维客昕微电子有限公司，
类型：发明
国别省市：