一种基于分析呼吸波形的情绪稳定性评估方法及装置制造方法及图纸

本申请提供了一种基于分析呼吸波形的情绪稳定性评估方法及装置，由便携式采集分析设备进行处理，所述方法包括：获取被测者的呼吸参数；根据被测者的呼吸参数，解析出情绪的呼吸数据、情绪变化方向的呼吸数据和情绪调节能力的呼吸数据；进而解析出情绪状态、情绪变化方向状态和情绪调节能力状态；发送给云端服务器和人机交互模块。该方法主要是通过便携式采集分析设备获取呼吸参数，分析出情绪状态、情绪变化方向状态和情绪调节能力状态，综合分析出被测者的情绪稳定性。本公开实施例能够让被测者在日常生活中简易地掌握自身的情绪状态。测者在日常生活中简易地掌握自身的情绪状态。测者在日常生活中简易地掌握自身的情绪状态。

【技术实现步骤摘要】
一种基于分析呼吸波形的情绪稳定性评估方法及装置


[0001]本申请涉及智能穿戴设备
，例如涉及一种基于分析呼吸波形的情绪稳定性评估方法及装置。

技术介绍

[0002]情绪稳定性是指人的情绪状态随外界或内部条件变化而产生波动的情况。艾森克情绪稳定性测验是情绪稳定性测验运用最多的量表评价方法，由于情绪稳定性因人而异，情绪较为稳定的人，所引起的情绪反应较为缓慢，而情绪不稳定的人，当遇到情绪事件时很容易引起情绪反应，生活琐碎小事也可招致强烈情绪变化。因此当遇到情绪不稳定的个人时，其情绪事件的发生是快速多变的，量表测评方法除了其主观性较强、操作较繁琐、时间较长、被测者自身难以自我评估情绪状况外，其每次测评结果间都是孤立的，没有一个定量的情绪稳定性参考值。
[0003]现有技术中，虽然也有一些仪器通过一定的数据采集分析出被测者的情绪稳定性状态，但因仪器昂贵，同时测试复杂，这些测量的方法和仪器只能在医院中使用。
[0004]因此，现有技术中缺少一种够让被测者在简易地了解自身情绪状态的方法和装置。

技术实现思路

[0005本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于分析呼吸波形的情绪稳定性评估方法，其特征在于，应用于所述基于分析呼吸波形的情绪稳定性评估装置中便携式采集分析设备，所述方法包括：获取被测者的呼吸参数；根据被测者的呼吸参数，解析出情绪的呼吸数据、情绪变化方向的呼吸数据和情绪调节能力的呼吸数据；根据情绪的呼吸数据，解析出情绪状态；根据情绪变化方向的呼吸数据，解析出情绪变化方向状态；根据情绪调节能力的呼吸数据，解析出情绪调节能力状态；发送情绪稳定性评估数据包给云端服务器；情绪稳定性评估数据包，包括：情绪状态、情绪变化方向状态和情绪变化方向状态；发送情绪稳定性评估数据包给人机交互模块。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述被测者的呼吸参数包括呼吸周期TT、呼吸周期均值呼吸率RESP、第i个5分钟呼吸周期TT均值N个的均值吸气相T0、吸气相均值第i个5分钟吸气相TT0均值N个的均值呼气相T1、呼吸呼气相均值第i个5分钟呼气相TT1均值N个的均值吸气相与呼气相之差
△
T、吸气相与呼气相之差的均值第i个5分钟
△
T均值N个的均值3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，解析出情绪的呼吸数据，包括：解析出三角形指数BRV_TI、全部呼吸周期间标准差SDTT、SDATT、RMSSDTT；SDTT为全部呼吸周期间标准差，按下式(1)计算，SDATT为，将全部记录的呼吸周期，按记录的时间顺序每5分钟为一个时间段，连续地划成若干个时间段，先计算每5分钟时间段内呼吸周期的平均值，再计算这若干个平均值的标准差，按下式(2)计算，其中，N为测评时长有N个5min，为第i个5分钟呼吸周期TT均值，为N个的均值；RMSSDTT为，全程相邻呼吸周期之差的均方根值，按下式(3)计算，BRV_TI为，呼吸周期呼气相T1的总个数除以呼吸周期呼气相T1直方图的高度；
解析出情绪状态，包括：计算出情绪稳定性常量E1，根据公式E1＝0.01*BRV_TI*(SDTT+SDATT+RMSSDTT)/RESP；当被测者E1∈[1,15]时，被测者情绪处于身心平衡状态；所述E1∈(15,23]时，测评者情绪处于自我调节状态；所述E1∈(23,35]时，被测者情绪处于紧张状态；当所述E1∈(35,67]时，被测者情绪处于压抑状态；当E1＞67时，被测者情绪处于失控过激攻击状态。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据情绪变化方向的呼吸数据，解析出情绪变化方向状态，包括：在E1＞35的情况下，根据情绪变化方向的呼吸数据，解析出情绪负向趋势状态；在E1≤35的情况下，根据情绪正向趋势的呼吸数据，解析出情绪正向趋势状态。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，解析出情绪变化方向的呼吸数据，包括：解析出SDTT0、SDATT0、RMSSDTT0、BRV_TI0；SDTT0，为全部呼吸吸气相T0的标准差，按下式(4)计算；其中，为测评全程的呼吸吸气相均值；SDATT0为，将全部记录的呼吸周期吸气相T0，按记录的时间顺序每5分钟为一个时间段；计算每5分钟时间段内吸气相T0的平均值；计算平均值的标准差，按下式(5)计算；其中，N为测评时长有N个5min，为第i个5分钟吸气相TT0均值，为N个的均值；RMSSDTT0为，所有相邻呼吸周期吸气相T0之差的均方根值，按下式(6)计算；BRVTI0为，呼吸周期吸气相T0的总个数除以呼吸周期吸气相T0直方图的高度；解析出情绪负向趋势状态，包括：计算出情绪稳定性负因子E2，根据公式E2＝0.1*RMSSDTT0*SDTT0/SDATT0+BRV_TI0；当被测者所述E2＜90时，被测者情绪稳定性趋势朝较好方向发展；当被测者所述E2≥90时，被测者情绪稳定性趋势朝负向发展。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，解析出情绪变化方向的呼吸数据，包括：解析出RMSSDTT1、SDTT1、SDATT1、BRV_TI1；呼吸周期TT的呼气相为T1，则SDTT1为全部呼吸呼气相T1的标准差，按下式(7)计算，
SDATT1为，将全部记录的呼吸周期呼气相T1，按记录的时间顺序每5分钟为一个时间段，连续地划成若干个时间段，先计算每5分钟时间段内呼吸周期T1的平均值，再计算这若干个平均值的标准差，按下式(8)计算，其中，N为测评时长有N个5min，为第i个5分钟呼气相TT1均值，为N个的均值；RMSSDTT1为，全程相邻呼吸周期呼气相T1之差的均方根值，按下式(9)计算，BRV_TI为，呼吸周期呼气相T1的总个数除以呼吸周期呼气相T1直方图的高度；解析出情绪正向趋势状态，包括：计算出情绪稳定性正因子E3，根据公式E3＝(0.1*RMSSDTT1*SDTT1/SDATT1*BRV_TI1)/RESP；当被测者所述E2＜90时，被测者情绪稳定性趋势朝较好方向发展...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱武会，
申请(专利权)人：北京道贞健康科技发展有限责任公司，
类型：发明
国别省市：