本发明专利技术提供了一种呼吸率检测方法，该方法包括：从用户多路呼吸相关的第一特征信号移除直流分量得到多路第二特征信号；将所述多路第二特征信号进行频率变换得到多路第三特征信号，每一路第三特征信号为每一路第二特征信号相对应的频域呼吸信号；利用预设的每路信号的融合比例系数对多路第三特征信号进行融合得到目标信号；检测所述目标信号的最大幅值，并将所述最大幅值对应的频率作为用户当前的呼吸频率。此外，本发明专利技术还提供了一种电子设备和呼吸率检测装置。本发明专利技术有效的减弱了单个传感器采集特征数据给呼吸率检测结果带来的影响，有效地提高了呼吸率的检测准确度。有效地提高了呼吸率的检测准确度。有效地提高了呼吸率的检测准确度。
【技术实现步骤摘要】
呼吸率检测方法、电子设备及装置
[0001]本专利技术涉及医疗设备中信号处理
，尤其涉及一种呼吸率检测方法、电子设备及装置。
技术介绍
[0002]呼吸率是一项重要的生命征象，有助于了解一个人的整体健康状况和睡眠品质。但是目前市面上检测呼吸率一般是用单一的传感器进行检测。
[0003]然而，单一的传感器在采集数据时容易受到电子元器件的电磁干扰，病人的呼吸状况、心动状态都会受到相应的干扰。当传感器数据被干扰时，呼吸率的计算也会存在误差，进而导致氧合指数值偏差，影响医护人员对病人状态的判断。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，实有必要提供一种呼吸率检测方法、电子设备及装置，提高了呼吸率的检测准确度。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供一种呼吸率检测方法，所述呼吸率检测方法包括：从用户多路呼吸相关的第一特征信号移除直流分量得到多路第二特征信号，所述第一特征信号为在预设时间段内通过不同种类传感器采集得到的时域呼吸信号；将所述多路第二特征信号进行频率变换得到多路第三特征信号，每一路第三特征信号为每一路第二特征信号相对应的频域呼吸信号；利用预设的每路信号的融合比例系数对多路第三特征信号进行融合得到目标信号；检测所述目标信号的最大幅值，并将所述最大幅值对应的频率作为用户当前的呼吸频率。
[0006]第二方面，本专利技术实施例提供一种呼吸率检测装置，所述呼吸率检测装置包括移除单元、变换单元、融合单元、检测单元。移除单元，用于从用户多路呼吸相关的第一特征信号移除直流分量得到多路第二特征信号，所述第一特征信号为在预设时间段内通过不同种类传感器采集得到的时域呼吸信号。变换单元，用于将所述多路第二特征信号进行频率变换得到多路第三特征信号，每一路第三特征信号为每一路第二特征信号相对应的频域呼吸信号。融合单元，用于利用预设的每路信号的融合比例系数对多路第三特征信号进行融合得到目标信号。检测单元，用于检测所述目标信号的最大幅值，并将所述最大幅值对应的频率作为用户当前的呼吸频率。
[0007]第三方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括存储器和处理器。存储器，用于存储计算机可执行程序。处理器，用于执行所述计算机可执行程序以实现如上述所述的呼吸率检测方法。
[0008]第四方面，本专利技术实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如上述所述的呼吸率检测方法。
[0009]上述实施例中，通过获取多路传感器的呼吸特征信号，并对该特征信号进行直流
分量移除，然后利用傅里叶变换得到多路特征信号的频谱分布，利用预先标定好的每路信号的融合比例系数对多路特征信号的频谱进行频谱融合，再检测融合后频谱的最大值，即可获取当前病人的呼吸频率，通过融合多种传感器的特征信号的频谱数据，极大限度地降低了因为单一传感器干扰引入的计算误差，从而提高了呼吸检测的准确度。
附图说明
[0010]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
[0011]图1为本专利技术实施例提供的呼吸率检测方法流程示意图。
[0012]图2为本专利技术实施例提供的呼吸率检测方法第一子流程图。
[0013]图3为本专利技术实施例提供的移除直流分量后的流速信号示意图。
[0014]图4为本专利技术实施例提供的呼吸率检测方法第二子流程图。
[0015]图5为本专利技术实施例提供的流速信号的频谱示意图。
[0016]图6为本专利技术实施例提供的呼吸率检测方法第三子流程图。
[0017]图7为本专利技术实施例提供的呼吸率检测装置模块示意图。
[0018]图8为本专利技术实施例提供的移除单元模块示意图。
[0019]图9为本专利技术实施例提供的电子设备的内部结构示意图。
[0020]本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0021]为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0022]本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的规划对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，换句话说，描述的实施例根据除了这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，还可以包含其他内容，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于只清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0023]需要说明的是，在本专利技术中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者多个该特征。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本专利技术要求的保护范围之内。
[0024]请参看图1，其为本专利技术实施例提供的呼吸率检测方法流程示意图，该呼吸率检测方法具体包括如下步骤。
[0025]步骤S101，从用户多路呼吸相关的第一特征信号移除直流分量得到多路第二特征信号，所述第一特征信号为在预设时间段内通过不同种类传感器采集得到的时域呼吸信号。
[0026]具体地，用户多路呼吸相关的第一特征信号是利用多种传感器对同一个用户的呼吸信号进行采集得到。其中，多种传感器可以为吸气流量传感器、病人流量传感器、病人端压力传感器、吸气压力传感器等。多种传感器可以是集成在一个设备中，也可以分别设置在多个不同的独立设备中。在本实施例中，所述第一特征信号是经过预处理的呼吸信号，当获取到多种类别的传感器发送的呼吸信号后，对该呼吸信号进行低通滤波处理，滤除部分信号干扰，然后，取单位时间(如2分钟)长度的低通滤波后的呼吸信号得到第一特征信号。为了准确地得到有效信号，对第一特征信号进行直流分量移除，其中，移除直流分量的具体过程将在下面步骤中进行详细描述。
[0027]步骤S102，将所述多路第二特征信号进行频率变换得到多路第三特征信号，每一路第三特征信号为每一路第二特征信号相对应的频域呼吸信号。
[0028]具体地，所述频率变换为快速傅里叶变换，在步骤S102当中本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种呼吸率检测方法，其特征在于，所述呼吸率检测方法包括：从用户多路呼吸相关的第一特征信号移除直流分量得到多路第二特征信号，所述第一特征信号为在预设时间段内通过不同种类传感器采集得到的时域呼吸信号；将所述多路第二特征信号进行频率变换得到多路第三特征信号，每一路第三特征信号为每一路第二特征信号相对应的频域呼吸信号；利用预设的每路信号的融合比例系数对多路第三特征信号进行融合得到目标信号；检测所述目标信号的最大幅值，并将所述最大幅值对应的频率作为用户当前的呼吸频率。2.如权利要求1所述呼吸率检测方法，其特征在于，所述呼吸频率用于计算所述用户的ROX指数。3.如权利要求1所述呼吸率检测方法，其特征在于，频率变换为快速傅里叶变换。4.如权利要求1所述呼吸率检测方法，其特征在于，从用户多路呼吸相关的第一特征信号移除直流分量得到多路第二特征信号具体包括：计算每路第一特征信号的平均值；计算每路第一特征信号中每个特征信号的值与平均值之间的差得到若干差值；以及将每一路的若干差值作为每一路第二特征信号的值。5.如权利要求1或者4所述呼吸率检测方法，其特征在于，将所述多路第二特征信号进行频率变换得到多路第三特征信号，每一路第三特征信号为每一路第二特征信号相对应的频域呼吸信号具体包括：利用快速傅里叶变换将所述第二特征信号从时间域变换到频率域得到频域信号；计算所述频域信号的绝对值得到所述第二特征信号的频谱；以及将所述频谱对应频率作为每一路第三特征信号的值。6.如权利要求1所述的呼吸率检测方法，其特征在于，所述利用预设的每路信号的融合比例系数对多路第三特征信号进行融合得...
【专利技术属性】
技术研发人员：余志刚，祝荣荣，潘海洋，
申请(专利权)人：深圳融昕医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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