穿戴装置、自适应滤除运动干扰的方法及装置与流程

本申请涉及滤除干扰
技术领域：
，特别涉及一种穿戴装置、自适应滤除运动干扰的方法及装置。
背景技术：
：随着生活水平的提高，人们越来越重视生活的健康水平，心率是指人体心脏每分钟跳动的次数，在临床诊断上一项非常重要的生理指标。传统医疗设备在测量心率时要求使用者处于静止状态，同时不方便携带；因此，很多厂商已经生产出可以进行心率测量的穿戴设备，以便于使用者可以在日常生活状态下进行心率的测量。现有的最常用的心率测量方法是光电脉搏容积(ppg)法，利用led发出特定波长的光并经人体组织传播、散射、衍射和反射后返回pd，接受到ppg信号。光束在人体组织传播过程中，由于人体组织的吸收作用而衰减，其中静态组织如皮肤、脂肪、肌肉等的吸收是恒定值，而血液由于心脏的收缩和舒张周期而产生周期性容积变化，因而ppg信号中产生与心跳一致的周期性波形，所以ppg信号可以测量出心跳频率，且光电脉搏容积法测量心率是一种无创无害的测量方法。发明人在实现本发明的过程中发现，现有技术至少存在以下问题：穿戴设备上的心率测量对光电脉搏容积法要求更高，因为使用者需要在运动状态下测量心率，在运动状态下肌肉和压力会发生改变，导致光束传播光路发生变化；而光电脉搏容积(ppg)信号中除脉搏波信号外，还叠加了运动干扰信号。不同的运动状态产生的运动干扰频率不同，且运动频率不能保证是恒定值，走路、爬山和跑步状态下，运动频率在0-4hz范围内，人的心率范围同样在0.5hz-4hz范围内，因此不能通过传统的有限冲激相应(fir)、无限冲激相应(iir)或小波滤波滤除未知频率的运动干扰。技术实现要素：本发明部分实施例的目的在于提供一种穿戴装置、自适应滤除运动干扰的方法及装置，对滤波控制模块的滤波参数进行调整，以减少运动状态不稳定对目标测量信号的影响。本发明的一个实施例提供了一种自适应滤除运动干扰的方法，应用于穿戴设备，穿戴设备能够获取待处理的测量信号和滤波控制模块穿戴设备的加速度信号，滤波控制模块方法包括：接收滤波控制模块加速度信号，并根据滤波控制模块加速度信号提取出与滤波控制模块待处理的测量信号中运动干扰成分相关的运动干扰信号；根据滤波控制模块运动干扰信号调整滤波参数；根据滤波控制模块滤波参数与滤波控制模块运动干扰信号对滤波控制模块待处理的测量信号进行滤波处理，以得到目标测量信号。本申请实施例还提供了一种自适应滤除运动干扰的装置，应用于包括第一传感器与第二传感器的穿戴设备，滤波控制模块第一传感器用于获取待处理的测量信号，滤波控制模块第二传感器用于获取滤波控制模块穿戴设备的加速度信号；滤波控制模块装置包括：加速度合成器、滤波处理模块以及控制器；滤波控制模块加速度合成器连接至滤波控制模块第二传感器，且用于接收滤波控制模块加速度信号，并根据滤波控制模块加速度信号提取出与滤波控制模块待处理的测量信号中运动干扰成分相关的运动干扰信号；滤波控制模块控制器连接于滤波控制模块加速度合成器，且用于根据滤波控制模块运动干扰信号调整滤波处理模块的滤波参数；滤波控制模块滤波处理模块连接于滤波控制模块控制器、滤波控制模块加速度合成器及滤波控制模块第一传感器，且用于根据滤波控制模块滤波参数与滤波控制模块运动干扰信号对滤波控制模块待处理的测量信号进行滤波处理，以得到目标测量信号。本申请实施例还提供了一种穿戴设备，包括：第一传感器、第二传感器以及上述的自适应滤除运动干扰的装置；第一传感器连接于装置中的滤波处理模块，且用于获取待处理的测量信号；第二传感器连接于装置中的加速度合成器，且用于获取穿戴设备的加速度信号。本实施例相对于现有技术而言，根据运动干扰信号对滤波控制模块的滤波参数进行调整，以根据滤波参数和运动干扰信号对待处理的测量信号进行滤波处理，得到目标测量信号，从而减少了运动状态不稳定对目标测量信号的影响。另外，根据滤波控制模块运动干扰信号调整滤波参数具体包括：根据滤波控制模块运动干扰信号计算运动强度；根据滤波控制模块运动强度调整滤波参数。本实施例提供了根据运动干扰信号调整滤波参数的具体实现方式。另外，滤波参数至少包括用于控制滤波控制模块的开关的开关控制参数；滤波控制模块根据滤波控制模块运动强度调整滤波参数具体包括：当判断出滤波控制模块开关控制参数为第一参数值且滤波控制模块运动强度小于或等于预设的第一阈值时，将滤波控制模块开关控制参数调整为第二参数值；当判断出滤波控制模块开关控制参数为滤波控制模块第二参数值且滤波控制模块运动强度大于预设的第二阈值时，将滤波控制模块开关控制参数调整为滤波控制模块第一参数值；滤波控制模块第二阈值大于滤波控制模块第一阈值；其中，滤波控制模块开关控制参数为滤波控制模块第一参数值时，滤波控制模块滤波控制模块处于开启状态；滤波控制模块开关控制参数为滤波控制模块第二参数值时，滤波控制模块滤波控制模块处于关闭状态。本实例对用于控制滤波控制模块的开关的开关控制参数进行调整，能够防止由于运动状态不稳定而导致滤波控制模块频繁开关使滤波控制模块处于非稳定状态。另外，滤波参数还包括用于控制滤波控制模块滤波控制模块的收敛速度的收敛控制参数；滤波控制模块根据滤波控制模块运动强度调节滤波参数具体还包括：在滤波控制模块滤波控制模块处于开启状态，且在滤波控制模块滤波控制模块由非收敛状态至收敛状态的过程中，以第一预设方式增大滤波控制模块收敛控制参数；滤波控制模块收敛控制参数越小，滤波控制模块滤波控制模块的收敛速度越大；其中，滤波控制模块收敛控制参数大于预设的第三阈值且小于1。本实施例中，在滤波控制模块由非收敛状态至收敛状态的过程中，按第一预设方式增大滤波控制模块的用于控制滤波控制模块的收敛速度的收敛控制参数，逐渐降低自适应滤波控制模块的收敛速度，保证了滤波控制模块的稳定性。另外，第三阈值为其中，m表示滤波控制模块的阶数。另外，滤波参数还包括目标测量信号的权重控制参数；在滤波控制模块滤波控制模块处于开启状态时，且在所述滤波控制模块由非收敛状态至收敛状态的过程中，以第二预设方式增大滤波控制模块权重控制参数；滤波控制模块权重控制参数大于零且小于或等于1；在滤波控制模块根据滤波控制模块滤波参数与滤波控制模块运动干扰信号对滤波控制模块待处理的测量信号进行滤波处理，以得到目标测量信号之后，还包括：根据滤波控制模块待处理的测量信号、滤波控制模块权重控制参数对滤波控制模块目标测量信号进行调整，以得到调整后的滤波控制模块目标测量信号。本实施例中，按第二预设方式增大目标测量信号的权重控制参数，以在滤波控制模块的非收敛阶段，降低由于非收敛带来的未知噪声的影响。另外，根据滤波控制模块待处理的测量信号、滤波控制模块权重控制参数对滤波控制模块目标测量信号进行调整，以得到调整后的滤波控制模块目标测量信号具体包括：计算滤波控制模块目标测量信号与滤波控制模块权重控制参数的乘积及滤波控制模块待处理的测量信号与滤波控制模块待处理的测量信号的权重的乘积之和，作为调整后的滤波控制模块目标测量信号；滤波控制模块待处理的测量信号的权重与滤波控制模块权重控制参数之和为1。本实施例提供了对目标信号进行调整的具体实现方式。另外，根据滤波控制模块运动干扰信号计算运动强度具体包括：计算滤波控制模块运动干扰信号的标准差作为滤波控制模块运动强度。本实施例提供了一种较优的计算运动强度的具体方法。另外，加速度信号包括三个轴的加速度信号，滤波控制模块根据滤波控制模块加速度信号计算表征运动干扰的运动干扰信号具体包括：对每个轴的加速度信号进行水平分解和竖直分解，以得到每个轴的加速度信号的水平分量和竖直分量；计算滤波控制模块三个轴的加速度信号的水平分量总和与竖直分量总和；将滤波控制模块水平分量总和与滤波控制模块竖直分量总和进行合成，以形成滤波控制模块运动干扰信号。本实施例中，介绍了提取运动干扰信号的具体方法，可以得到与运动干扰具有强相关性的运动干扰信号，使能更好地滤除运动干扰。另外，根据滤波控制模块滤波参数与滤波控制模块运动干扰信号对滤波控制模块待处理的测量信号进行滤波处理，以得到目标测量信号具体包括：根据滤波控制模块滤波参数对滤波控制模块运动干扰信号进行处理；根据处理后的滤波控制模块运动干扰信号对滤波控制模块待处理的测量信号进行处理，以得到目标测量信号。本实施例提供了根据滤波参数与运动干扰信号对待处理的测量信号进行滤波处理，以得到目标测量信号的具体实现方式。另外，目标测量信号包括光电脉搏容积信号、血压信号及心电信号的其中之一。附图说明一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。图1是根据本申请第一实施例的自适应滤除运动干扰的方法的具体流程图；图2是根据本申请第二实施例的自适应滤除运动干扰的方法的具体流程图；图3是根据本申请第三实施例的自适应滤除运动干扰的方法的具体流程图；图4是根据本申请第三实施例的仿射变换的示意图；图5是根据本申请第四实施例的自适应滤除运动干扰的方法的具体流程图；图6是根据本申请第五实施例的根据运动强度调整滤波参数的具体流程图；图7是根据本申请第六实施例的根据运动强度调整滤波参数的具体流程图；图8是根据本申请第七实施例的根据运动强度调整滤波参数的具体流程图；图9是根据本申请第七实施例的自适应滤除运动干扰的方法的具体流程图；图10是根据本申请第八实施例的自适应滤除运动干扰的装置的方框示意图；图11是根据本申请第九实施例的自适应滤除运动干扰的装置的方框示意图；图12是根据本申请第十实施例的自适应滤除运动干扰的装置的方框示意图；图13是根据本申请第十一实施例的自适应滤除运动干扰的装置的方框示意图；图14是根据本申请第十二实施例的自适应滤除运动干扰的装置的方框示意图；图15是根据本申请第十三实施例的自适应滤除运动干扰的装置的方框示意图。具体实施方式为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明部分实施例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仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。本申请第一实施例涉及一种自适应滤除运动干扰的方法，应用于穿戴设备，例如为手表、戒指、头带、耳机等，穿戴设备能够同时获取待处理的测量信号与穿戴设备的加速度信号；自适应滤除运动干扰后能够得到目标测量信号；其中，目标测量信号例如为心率信号、血压信号或心电信号等，待处理的测量信号实际上是包含运动干扰的心率信号、血压信号或心电信号等。本实施例中以待处理的测量信号为包含运动干扰的心率信号为例进行说明，自适应滤除运动干扰的方法的具体流程如图1所示。步骤101，接收加速度信号，并根据加速度信号提取出与待处理的测量信号中运动干扰成分相关的运动干扰信号。具体而言，当使用者处于运动状态时，例如，使用者正在走路、跑步或爬山等，穿戴设备会与使用者同步运动，与使用者佩戴穿戴设备部位处于相同的运动状态，从而产生表征该运动状态的加速度信号，然后根据加速度信号提取出与待处理的测量信号中运动干扰成分相关的运动干扰信号。步骤102，根据运动干扰信号调整滤波参数。具体而言，根据运动干扰信号调整滤波控制模块的滤波参数，以减少运动状态不稳定的影响，达到更好的滤波效果。步骤103，根据滤波参数与运动干扰信号对待处理的测量信号进行滤波处理，以得到目标测量信号。具体而言，利用调整滤波参数后的滤波控制模块以及运动干扰信号对待处理的测量信号进行滤波处理，以得到目标测量信号。本实施例相对于现有技术而言，根据运动干扰信号对滤波控制模块的滤波参数进行调整，以根据滤波参数和运动干扰信号对待处理的测量信号进行滤波处理，得到目标测量信号，从而减少了运动状态不稳定对目标测量信号的影响。本申请第二实施例涉及一种自适应滤除运动干扰的方法，本实施例是对第一实施例的细化，主要细化之处在于：本实施例对步骤103根据滤波参数与运动干扰信号对待处理的测量信号进行滤波处理，以得到目标测量信号，进行了详细的介绍。本实施例的自适应滤除运动干扰的方法的具体流程如图2所示。其中，步骤201、步骤202与步骤101、步骤102大致相同，在此不再赘述，不同之处在于，本实施例中，步骤203：根据滤波参数与运动干扰信号对待处理的测量信号进行滤波处理，以得到目标测量信号中，具体包括：子步骤2031，根据滤波参数对运动干扰信号进行处理。本实施例采用无平方根运算的qr分解lsl差值算法(即srf-qrd-lsl算法)来滤除待处理的测量信号中的运动干扰信号，能在保证滤波性能的前提下，有效的降低计算复杂度。现有的最有效的滤除运动中干扰的方法是自适应噪声消除(anc)方法，其中，基于最小均方(lms)的算法因结构简单、计算量小而得到广泛使用，但lms算法的收敛速度与输入的参考噪声自相关矩阵的特征值分布相关，当特征值分布范围较大时，lms算法的收敛速度较慢，不能满足运动状态的使用条件；基于递归最小二乘(rls)的算法的收敛速度相对于lms算法明显提高，但是计算复杂，计算量较大；基于正交三角(qr)分解的格型最小二乘(qrd-lsl)算法具有qr分解的良好数值特性和rls的快速收敛速度。qrd-lsl算法实现的标准方法是采用丑旋转方法实现qr分解，在算法实现中需要4m+2次开方运算(m为阶数)，其计算量较大，特别是对于嵌入式定点运算，可能导致无法完成实时信号处理。而本实施例中的不用开方的qr分解lsl(srf-qrd-lsl)算法在不降低qrd-lsl算法滤波性能的前提下，有效的降低计算复杂度，下表为qrd-lsl算法与srf-qrd-lsl算法计算复杂度对比表。运算类型qrd-lslsrf-qrd-lsl乘运算次数25m+1124m+10除运算次数4m+22m+2加运算次数8m+38m+3开方运算次数4m+20子步骤2032，根据处理后的运动干扰信号对待处理的测量信号进行处理，以得到目标测量信号。具体而言，待处理的测量信号ir(t)一般包含三个成分，分别是目标测量信号成分ppg(t)、处理后的运动干扰成分m(t)以及随机噪声成分n(t)，待处理的测量信号ir(t)等于三个成分之和，三者相互独立；可以得出，ir(t)＝ppg(t)+m(t)+n(t)；而在子步骤2031已经得到处理后的运动干扰成分m(t)，进而可以求出目标测量信号ppg(t)，ppg(t)＝ir(t)-m(t)-n(t)；其中，随机噪声成分n(t)相对于其他信号而言很小，基本不会对待处理的测量信号产生影响，故可以忽略；因此，ppg(t)＝ir(t)-m(t)。本实施例相对于第一实施例而言，提供了根据滤波参数与运动干扰信号对待处理的测量信号进行滤波处理，以得到目标测量信号的具体实现方式。本申请第三实施例涉及一种自适应滤除运动干扰的方法，本实施例是对第二实施例的细化，主要细化之处在于：对步骤201中的根据加速度信号提取出与待处理的测量信号中运动干扰成分相关的运动干扰信号，进行了具体的介绍。本实施例的自适应滤除运动干扰的方法的具体流程如图3所示。其中，步骤302、步骤303与步骤202、步骤203大致相同，在此不再赘述，不同之处在于，本实施例中，步骤301：接收加速度信号，并根据加速度信号提取出与待处理的测量信号中运动干扰成分相关的运动干扰信号中，具体包括：子步骤3011，接收加速度信号。具体而言，加速度信号包括三个轴的加速度，加速度信号可以为三轴重力加速度信号，其中包含x轴、y轴和z轴三个方向的重力加速度信号，表示为accx、accy、accz，可以利用三轴加速度传感器获取该加速度信号，其中，x轴、y轴和z轴是以穿戴设备的当前方向来确定的坐标系。子步骤3012，对每个轴的加速度信号进行水平分解和竖直分解，以得到每个轴的加速度信号的水平分量和竖直分量。具体而言，对每个轴(即x轴、y轴和z轴)的加速度信号做水平分解和竖直分解，以得到每个轴的加速度信号的水平分量和竖直分量，具体包括：1、计算每个轴的直流分量dc，可以通过fir低通滤波器或iir低通滤波器分别对三个轴的加速度信号滤波得到。2、获取x轴、y轴和z轴的加速度信号与竖直方向或水平方向存在夹角θx、θy、θz；下面以竖直方向为例进行说明，每个轴的直流分量dc和该轴与竖直方向的夹角θ满足公式：dc＝g·cosθ，其中g为重力加速度；据此，可以求出x轴、y轴和z轴的加速度信号与竖直方向存在的夹角θx、θy、θz。3、由x轴、y轴和z轴的加速度信号与竖直方向或水平方向存在夹角θx、θy、θz，求出x轴、y轴和z轴的加速度信号的水平分量和竖直分量，表示如下：xvertical(t)＝cosθx·accxyvertical(t)＝cosθy·accyzvertical(t)＝cosθz·acczxhorizontal(t)＝sinθx·accxyhorizontal(t)＝sinθy·accyzhorizontal(t)＝sinθz·accz子步骤3013，计算三个轴的加速度信号的水平分量总和与竖直分量总和。具体而言，将每个轴在竖直方向的加速度分量和水平方向的加速度分量分别相加，可以计算出x轴、y轴和z轴的加速度信号的竖直分量总和acc(t)vertical(t)与水平分量总和acc(t)horizontal(t)，表示如下：acc(t)vertical(t)＝xvertical(t)+yvertical(t)+zvertical(t)acc(t)horizontal(t)＝xhorizontal(t)+yhorizontal(t)+zhorizontal(t)子步骤3014，将水平分量总和与竖直分量总和进行合成，以形成运动干扰信号。具体而言，对竖直分量总和acc(t)vertical(t)与水平分量总和acc(t)horizontal(t)进行仿射变换，以得到第一信号与第二信号，仿射变换公式为：其中，acc1(t)与acc2(t)分别为第一信号与第二信号；acc(t)vertical(t)与acc(t)horizontal(t)分别为竖直方向的加速度分量总和与水平方向的加速度分量总和；为向量(acc(t)vertical(t)，acc(t)horizontal(t))与水平方向的夹角，随着每个轴与竖直方向或水平方向的夹角θ的改变而动态更新，请参考图4，斜向散射点表示仿射变换之间的散射点，横向散射点表示仿射变换之后的散射点。由上式可以得到第一信号acc1(t)与第二信号acc2(t)，acc1(t)第一信号中包含运动干扰的主要成分，包括高频干扰和低频干扰；acc2(t)第二信号中包含运动的次要部分，通常情况下以噪声为主；因此，将第一信号作为运动干扰信号，即，acc(t)＝acc1(t)。本实施例相对于第二实施例而言，介绍了提取运动干扰信号的具体方法，可以得到与运动干扰具有强相关性的运动干扰信号，使能更好地滤除运动干扰。需要说明的是，本实施例也可以作为对第一实施例的细化，可以达到相同的技术效果。本申请第四实施例涉及一种自适应滤除运动干扰的方法，本实施例是对第二实施例的细化，主要细化之处在于：本实施例中，对步骤202，根据运动干扰信号调整滤波参数，进行了详细的介绍。本实施例的自适应滤除运动干扰的方法的具体流程如图5所示。其中，步骤401与步骤201大致相同，步骤403、与步骤203大致相同，在此不再赘述，不同之处在于，本实施例中，步骤402：根据运动干扰信号调整滤波参数中，具体包括：子步骤4021，根据运动干扰信号计算运动强度。具体而言，从运动干扰信号acc(t)中提取运动强度信息，可以以运动干扰信号acc(t)的标准差作为运动强度，当运动强度较大时，acc(t)的震动幅度较大，其标准差较大；标准差计算公式如下:其中，uacc(t)表示acc(t)的均值。另外，还可以用acc(t)的包络数据作为运动强度，可以采用希尔伯特(hilbert)变换的方法计算包络，对acc(t)进行hilbert变换，对变换后的acc(t)求模，得到acc(t)的包络，当运动强度较大时，acc(t)的震动幅度较大，其包络幅度较大。子步骤4022，根据运动强度调整滤波参数。具体而言，由计算得到的运动干扰信号的运动强度，来调整滤波控制模块的滤波参数。本实施例相对于第二实施例而言，提供了根据运动干扰信号调整滤波参数的具体实现方式。需要说明的是，本实施例也可以作为对第一实施例的细化，可以达到相同的技术效果。本申请第五实施例涉及一种自适应滤除运动干扰的方法，本实施例是对第四实施例的细化，主要细化之处在于：对子步骤4022：根据运动强度调整滤波参数，进行了详细的介绍。本实施例中，滤波参数包括用于控制滤波控制模块的开关的开关控制参数，开关控制参数值有两个，为第一参数值和第二参数值；当开关控制参数为第一参数值时，滤波控制模块处于开启状态；当开关控制参数为第二参数值时，滤波控制模块处于关闭状态。本实施例中，请参考图6，子步骤4022：根据运动强度调整滤波参数中，具体包括：子步骤40221，判断开关控制参数是否为第二参数值。若是，则进入子步骤40222；若否，则进入子步骤40223。具体而言，判断开关控制参数是否为第二参数值，即判断滤波控制模块是否处于关闭状态。子步骤40222，判断运动强度是否大于预设的第二阈值。若是，则进入子步骤40224；若否，则直接结束。具体而言，将运动干扰信号acc(t)的标准差与预设的第二阈值进行比较，若acc(t)的标准差大于预设的第二阈值，则进入步骤40224；否则，说明使用者运动强度较小，即运动干扰较小，无需对待处理的测量信号进行滤波处理，保持滤波控制模块处于关闭状态。子步骤40223，判断运动强度是否大于预设的第一阈值。若是，则进入步骤403；若否，则进入子步骤40225。具体而言，将运动干扰信号acc(t)的标准差与预设的第一阈值进行比较，若acc(t)的标准差大于预设的第一阈值，则说明使用者运动强度较大，即运动干扰较大，需要对待处理的测量信号进行滤波处理，保持滤波控制模块处于开启状态，进入步骤403，根据滤波参数与运动干扰信号对待处理的测量信号进行滤波处理，以得到目标测量信号；否则，则进入步骤40225。子步骤40224，将开关控制参数调整为第一参数值。具体而言，当开关控制参数为第二参数值，运动干扰信号acc(t)的标准差大于预设的第二阈值时，即运动强度大于预设的第二阈值时，则说明使用者运动强度较大，运动干扰较大，需要对待处理的测量信号进行滤波处理；此时，将开关控制参数调整为第一参数值，即将滤波控制模块调整为开启状态，继而进入步骤403，根据滤波参数与运动干扰信号对待处理的测量信号进行滤波处理，以得到目标测量信号。子步骤40225，将开关控制参数调整为第二参数值。具体而言，当开关控制参数为第一参数值，acc(t)的标准差小于或等于预设的第一阈值时，即运动强度小于或等于预设的第一阈值时，则说明使用者运动强度较小，运动干扰较小，无需对待处理的测量信号进行滤波处理；此时，将开关控制参数调整为第二参数值，即将滤波控制模块调整为关闭状态。本实施例中，为了保证滤波控制模块开关状态的准确切换，设定第二阈值大于第一阈值；第一阈值和第二阈值的具体数值大小，可以根据需求来设定，本实施例对此不作任何限制。本实施例相对于第四实施例而言，对用于控制滤波控制模块的开关的开关控制参数进行调整，能够防止由于运动状态不稳定而导致滤波控制模块频繁开关使滤波控制模块处于非稳定状态。本申请第六实施例涉及一种自适应滤除运动干扰的方法，本实施例是在第五实施例基础上的改进，主要改进之处在于：本实施例中，在滤波参数包括用于控制滤波控制模块的收敛速度的收敛控制参数时，对滤波控制模块的收敛速度进行控制。本实施例中，请参考图7，其中，子步骤50221至子步骤50225与子步骤40221至子步骤40225大致相同，在此不再赘述，不同之处在于，本实施例中，增加了子步骤50226，具体如下：子步骤50226，以第一预设方式增大收敛控制参数。具体而言，在滤波控制模块处于开启状态的过程中，滤波控制模块由非收敛状态至收敛状态，滤波控制模块刚刚开启时，滤波控制模块是完全不收敛的，此时设置一个较小的收敛控制参数λ，λ的初始值可以根据滤波控制模块的阶数来设定；随着滤波控制模块开启时间增长，滤波控制模块逐渐接近收敛状态，滤波控制模块的数据具有的参考价值越高，因此，可以逐渐增大收敛控制参数λ，以降低收敛速度；其中，收敛控制参数λ越小，滤波控制模块的收敛速度越大；第一预设方式例如为，按照第一预设步长增大收敛控制参数，然本实施例对第一预设方式不作任何限定。其中，收敛控制参数λ大于预设的第三阈值且小于1，第三阈值为即，λ在范围内，m表示滤波控制模块的阶数；λ的初始值可以设定为略大于的值。需要强调的是，图7中只是示例性的描述出步骤，并不限制其实际的执行顺序。本实施例相对于第五实施例而言，在滤波控制模块由非收敛状态至收敛状态的过程中，按第一预设方式增大滤波控制模块的用于控制滤波控制模块的收敛速度的收敛控制参数，逐渐降低自适应滤波控制模块的收敛速度，保证了滤波控制模块的稳定性。本申请第七实施例涉及一种自适应滤除运动干扰的方法，本实施例是在第六实施例基础上的改进，主要改进之处在于：本实施例中，在滤波参数包括目标测量信号的权重控制参数时，对目标测量信号的权重控制参数进行控制。本实施例中，请参考图8，其中，子步骤60221至子步骤60226与子步骤50221至子步骤50226大致相同，在此不再赘述，不同之处在于，本实施例中，增加了子步骤60227，具体如下：子步骤60227，在滤波控制模块处于开启状态时，以第二预设方式增大权重控制参数。具体而言，在滤波控制模块处于开启状态的过程中，滤波控制模块由非收敛状态至收敛状态，滤波控制模块刚刚开启时，滤波控制模块是完全不收敛的，此时滤波控制模块的数据参考价值很低，将权重控制参数weight设置为一个较小的值，随着滤波控制模块开启时间增长，滤波控制模块逐渐接近收敛状态，滤波控制模块的数据具有的参考价值越高，因此，可以逐渐增大权重控制参数weight，以使非收敛状态的滤波控制模块的数据所占权重降低，收敛状态的自适应滤波控制模块的数据所占权重提高；其中weight的范围为(0，1]。第二预设方式例如为，将权重控制参数weight乘以一个大于且接近于1的数值(如1.1)，直至weight到1，然本实施例对第二预设方式不作任何限定。需要强调的是，图8中只是示例性的描述出步骤，并不限制其实际的执行顺序。本实施例的自适应滤除运动干扰的方法的具体流程如图9所示。其中，步骤601至步骤603与步骤101至步骤103大致相同，在此不再赘述，不同之处在于：本实施例中，增加了步骤604，具体如下：步骤604，根据待处理的测量信号、权重控制参数对目标测量信号进行调整，以得到调整后的目标测量信号。具体而言，计算目标测量信号apf(t)与权重控制参数weight的乘积及待处理的测量信号ir(t)与待处理的测量信号的权重的乘积之和，作为调整后的目标测量信号ppg(t)；而权重控制参数weight与待处理的测量信号的权重之和为1，即测试信号的权重可以表示为(1-weight)，可以得到如下公式：ppg(t)＝(1-weight)·ir(t)+weight·apf(t)其中，ppg(t)为调整后的目标测量信号，weight表示权重控制参数，apf(t)表示目标测量信号，ir(t)表示待处理的测量信号。本实施例相对于第六实施例而言，按第二预设方式增大目标测量信号的权重控制参数，以在滤波控制模块的非收敛阶段，降低由于非收敛带来的未知噪声的影响。本申请第八实施例涉及一种自适应滤除运动干扰的装置，应用于包括第一传感器11与第二传感器12的穿戴设备1，例如为手表、戒指、头带、耳机等，第一传感器11用于获取待处理的待处理的测量信号，例如为心率传感器、血压传感器、心电传感器等，第二传感器12用于获取穿戴设备1的加速度信号，例如为加速度传感器。请参考图10，自适应滤除运动干扰的装置2包括加速度合成器21、滤波处理模块22以及控制器23。加速度合成器21连接至滤波控制模块第二传感器12，且用于接收滤波控制模块加速度信号，并根据滤波控制模块加速度信号提取出与滤波控制模块待处理的测量信号中运动干扰成分相关的运动干扰信号。控制器23连接于加速度合成器21，且用于根据运动干扰信号调整滤波处理模块的滤波参数。滤波处理模块22连接于控制器23、加速度合成器21及滤波控制模块第一传感器11，且用于根据滤波控制模块滤波参数与滤波控制模块运动干扰信号对滤波控制模块待处理的测量信号进行滤波处理，以得到目标测量信号。不难发现，本实施方式为与第一实施方式相对应的装置实施例，本实施方式可与第一实施方式互相配合实施。第一实施方式中提到的相关技术细节在本实施方式中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施方式中提到的相关技术细节也可应用在第一实施方式中。本实施例相对于现有技术而言，根据运动干扰信号对滤波器的滤波参数进行调整，以根据滤波参数和运动干扰信号对待处理的测量信号进行滤波处理，得到目标测量信号，从而减少了运动状态不稳定对目标测量信号的影响。本申请第九实施例涉及一种自适应滤除运动干扰的装置，本实施例是对第八实施例的细化，主要细化之处在于：本实施例中，请参考图11，滤波处理模块22包括滤波器221与第一加法器222。滤波器221连接于滤波控制模块加速度合成器21与滤波控制模块控制器23，且用于根据滤波控制模块滤波参数对滤波控制模块运动干扰信号进行处理；其中，滤波器221可以为srf-qrd-lsl滤波器。第一加法器222连接于滤波器221，且用于根据处理后的滤波控制模块运动干扰信号对滤波控制模块待处理的测量信号进行处理，以得到目标测量信号。需要说明的是，第一加法器222和滤波器221间存在一条反馈回路，可以将自适应滤除运动干扰的装置2的输出反馈给滤波器221，使能自动调整。不难发现，本实施方式为与第二实施方式相对应的装置实施例，本实施方式可与第二实施方式互相配合实施。第二实施方式中提到的相关技术细节在本实施方式中依然有效，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施方式中提到的相关技术细节也可应用在第二实施方式中。本实施例相对于第八实施例而言，对滤波处理模块进行了详细的介绍，提供了根据滤波参数与运动干扰信号对待处理的测量信号进行滤波处理，以得到目标测量信号的具体实现方式。本申请第十实施例涉及一种自适应滤除运动干扰的装置，本实施例是对第九实施例的细化，主要细化之处在于：请参考图12，控制器23包括运动强度计算单元231与参数调整单元232。运动强度计算单元231连接于加速度合成器21，且用于根据滤波控制模块运动干扰信号计算运动强度。参数调整单元232连接于运动强度计算单元231与滤波控制模块滤波处理模块22，且用于根据滤波控制模块运动强度调整滤波控制模块滤波参数，并将滤波控制模块滤波参数输出至滤波控制模块滤波处理模块22。由于第四实施例与本实施例相互对应，因此本实施例可与第四实施例互相配合实施。第四实施例中提到的相关技术细节在本实施例中依然有效，在第四实施例中所能达到的技术效果在本实施例中也同样可以实现，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施例中提到的相关技术细节也可应用在第四实施例中。本实施例相对于第九实施例而言，提供了根据运动干扰信号调整滤波参数的具体实现方式。本申请第十一实施例涉及一种自适应滤除运动干扰的装置，本实施例是对第十实施例的细化，主要细化之处在于：请参考图13，参数调整单元232包括开关控制子单元2321。本实施例中，滤波参数包括用于控制滤波处理模块22的开关的开关控制参数，开关控制子单元2321连接于运动强度计算单元231，开关控制子单元2321可以采用硬件电路实现，然不限于此。开关控制子单元2321用于在判断出开关控制参数为第一参数值且运动强度小于或等于预设的第一阈值时，将开关控制参数调整为第二参数值；开关控制子单元2321还用于在判断出开关控制参数为第二参数值且运动强度大于预设的第二阈值时，将开关控制参数调整为第一参数值；其中，第二阈值大于第一阈值；开关控制参数为第一参数值时，滤波处理模块22处于开启状态；开关控制参数为第二参数值时，滤波处理模块22处于关闭状态。由于第五实施例与本实施例相互对应，因此本实施例可与第五实施例互相配合实施。第五实施例中提到的相关技术细节在本实施例中依然有效，在第五实施例中所能达到的技术效果在本实施例中也同样可以实现，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施例中提到的相关技术细节也可应用在第五实施例中。本实施例相对于第十实施例而言，对用于控制滤波控制模块的开关的开关控制参数进行调整，能够防止由于运动状态不稳定而导致滤波控制模块频繁开关使滤波控制模块处于非稳定状态。本申请第十二实施例涉及一种自适应滤除运动干扰的装置，本实施例是在第十一实施例上的改进，主要改进之处在于：请参考图14，参数调整单元232还包括收敛控制子单元2322。本实施例中，滤波参数还包括用于控制滤波控制模块滤波处理模块22的收敛速度的收敛控制参数，收敛控制子单元2322连接于开关控制子单元2321，收敛控制子单元2322可以采用硬件电路实现，然不限于此。收敛控制子单元2322用于在滤波器处于开启状态时，且在滤波控制模块滤波器由非收敛状态至收敛状态的过程中，逐渐增大滤波控制模块收敛控制参数；滤波控制模块收敛控制参数越小，滤波控制模块滤波器的收敛速度越大。其中，收敛控制参数大于预设的第三阈值且小于1。由于第六实施例与本实施例相互对应，因此本实施例可与第六实施例互相配合实施。第六实施例中提到的相关技术细节在本实施例中依然有效，在第六实施例中所能达到的技术效果在本实施例中也同样可以实现，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施例中提到的相关技术细节也可应用在第六实施例中。本实施例相对于第十一实施例而言，在滤波控制模块由非收敛状态至收敛状态的过程中，按第一预设方式增大滤波控制模块的用于控制滤波控制模块的收敛速度的收敛控制参数，逐渐降低自适应滤波控制模块的收敛速度，保证了滤波控制模块的稳定性。本申请第十三实施例涉及一种自适应滤除运动干扰的装置，本实施例是在第十二实施例上的改进，主要改进之处在于：请参考图15，自适应滤除运动干扰的装置2还包括第二加法器24，参数调整单元232还包括权重控制子单元2323。本实施例中，滤波参数还包括目标测量信号的权重控制参数，权重控制子单元2323连接于开关控制子单元2321；第二加法器24连接于第一传感器11、第一加法器222以及滤波控制模块权重控制子单元2323。本实施例的权重控制子单元2323可以采用硬件电路实现，然不限于此。权重控制子单元2323用于在滤波处理模块22处于工作状态时，且在所述滤波控制模块由非收敛状态至收敛状态的过程中，逐渐增大权重控制参数；其中，权重控制参数大于零且小于或等于1。第二加法器24用于根据待处理的测量信号、权重控制参数对目标测量信号进行调整，以得到调整后的目标测量信号。由于第七实施例与本实施例相互对应，因此本实施例可与第七实施例互相配合实施。第七实施例中提到的相关技术细节在本实施例中依然有效，在第七实施例中所能达到的技术效果在本实施例中也同样可以实现，为了减少重复，这里不再赘述。相应地，本实施例中提到的相关技术细节也可应用在第七实施例中。本实施例相对于第十三实施例而言，按第二预设方式增大目标测量信号的权重控制参数，以在滤波控制模块的非收敛阶段，降低由于非收敛带来的未知噪声的影响。本申请第十四实施例涉及一种穿戴设备，例如为手表、戒指、头带、耳机等。请参考图15，穿戴设备1包括第一传感器11、第二传感器12以及第七实施例至第十一实施例中任一项的自适应滤除运动干扰的装置2。第一传感器11连接于自适应滤除运动干扰的装置中的滤波处理模块22，用于获取待处理的测量信号。第二传感器12连接于自适应滤除运动干扰的装置中的加速度合成器21，且用于获取穿戴设备的加速度信号。本实施例相对于现有技术而言，提供了一种应用了自适应滤除运动干扰的装置的穿戴设备。本领域的普通技术人员可以理解，上述各实施例是实现本发明的具体实施例，而在实际应用中，可以在形式上和细节上对其作各种改变，而不偏离本发明的精神和范围。当前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