心率侦测系统与使用其的穿戴式装置的制作方法

本发明乃涉及一种心率侦测系统与使用其的穿戴式装置，特别是指一种能够降低由环境因素所造成的测量噪声的心率侦测系统与使用其的穿戴式装置。

背景技术：

近年来，穿戴式电子装置的种类越来越多，举例来说，运动手环就是很受用户欢迎的产品之一。普遍来说，除了与应用程序的结合，运动手环所配备的基本功能不外乎有计步功能、心律侦测功能、睡眠侦测功能…等。

就心律侦测功能来说，目前业内常用的是光体积变化描记图法(photoplethysmography；ppg)。简单来说，当使用者的心脏跳动时，使用者全身的血管都会有微小波动，光体积变化描记图法的工作原理即为，射出一束光到使用者的手腕上，并用传感器感测反射的光，传感器所感测到的光量有微小变化，就视为心脏跳动一次。

更详细地说，人体皮肤肌肉组织等对光的吸收在整个血液循环中是恒定不变的，但皮肤内的血液容积在心脏收缩与舒张的过程中下则会变化。当心脏收缩时，外周血液容积最多，光吸收量也最大，因此传感器所能检测到的光强度最小，然而在心脏舒张时，外周血液容积最少，光吸收量也最小，因此传感器所能检测到的光强度最大。如此一来，透过测器感测反射光的光强度变化就可以计算出使用者的心律。光体积变化描记图法自1938年被提出以来就已经广泛地被应用。

单单将光体积变化描记图法应用于运动型手环时，就侦测使用者心律的相对变化而言是准确的。举例来说，当使用者心律为每分钟70下时，运动型手环所侦测到的心律可能为每分钟80下，而当使用者心律为每分钟90下时，运动型手环所侦测到的心律可能为每分钟100下。于此举例中，虽然就量测使用者的实时心率而言，存在有一定的误差，但就使用者的心律随时间的相对变化而言则是准确的。

运动型手环量测使用者的实时心率时通常会出现误差的主要是因为光体积变化描记图法容易受到外界因素干扰，如：汗水、与皮肤接触的程度…等。因此，将光体积变化描记图法应用于运动型手环时，通常需要搭配修正或补偿的机制来排除外界因素所带来的噪声。若修正或补偿的机制越完备，则运动型手环越能准确地侦测到使用者的实时心律。

技术实现要素：

本发明提供一种心率侦测系统，此种心率侦测系统包括至少一发光单元、光传感器与处理器。发光单元用以发射一光线至人体表面，且光传感器用以侦测所述光线的一反射光，并根据所述反射光产生第一电信号。处理器连接于发光单元与光传感器，并用以：将第一电信号由时域信号转为频域信号；根据第一电信号计算出一低频噪声，并将所述低频噪声由第一电信号中扣除；根据第一电信号计算出一高频噪声，并将所述高频噪声由第一电信号中扣除；将第一电信号由频域信号转回时域信号；以第一取样率对第一电信号进行峰值侦测，以计算出第一电信号中复数个峰值；根据第一取样率与第一电信号的所述多个峰值，计算出第一电信号的所述多个峰值之间的复数个时间间隔，并根据所述多个时间间隔计算出一心率。

本发明提供另一种心率侦测系统，包括至少一发光单元、光传感器、动作传感器与处理器。发光单元用以发射一光线至人体表面，且光传感器用以侦测所述光线的一反射光，并根据所述反射光产生第一电信号。动作传感器用以撷取人体的一动作信息，以根据所述动作信息产生第二电信号。处理器连接于发光单元、光传感器与动作传感器，用以：将第一电信号与第二电信号由时域信号转为频域信号；对第一电信号与第二电信号进行正规化，以使得第一电信号与第二电信号具有相同的振幅；利用外插法扩大计算第一电信号的频率范围与第二电信号的频率范围，并将第一电信号与第二电信号进行滤波；分别对经滤波的第一电信号与第二电信号进行采样，以获得第一离散值列表与第二离散值列表，其中第一离散值列表与第二离散值列表分别包括复数个离散值；根据第一离散值表中的所述多个离散值与第二离散值列表中的所述多个离散值，计算出一主导值；以及根据所述主导值计算出一心率。

本发明提供还设置有上述心率侦测系统的穿戴式装置，以实时地侦测配戴穿戴式装置的一用户的心率。

综上所述，本发明所提供的心率侦测系统与使用其的穿戴式装置能针对因外界环境因素所产生的噪声对光传感器所产生的电信号作校正。透过经校正的电信号，本发明所提供的心率侦测系统与使用其的穿戴式装置便能准确地计算出使用者的心率。

为使能更进一步了解本发明的特征及技术内容，请参阅以下有关本发明的详细说明与附图，但是这些说明与附图说明书附图仅用来说明本发明，而非对本发明的权利要求作任何的限制。

附图说明

图1为根据本发明例示性实施例绘示的心率侦测系统的方块图。

图2与图3为图1所绘示的心率侦测系统中的处理器进行心率运算的流程图。

图4为根据本发明另一例示性实施例绘示的心率侦测系统的方块图。

图5、图6-1与图6-2为图4所绘示的心率侦测系统中的处理器进行心率运算的流程图。

图7为根据本发明例示性实施例绘示的设置有心率侦测系统的穿戴式装置的示意图。

具体实施方式

在下文将参看随附图式更充分地描述各种例示性实施例，在随附图式中展示一些例示性实施例。然而，本发明概念可能以许多不同形式来体现，且不应解释为限于本文中所阐述的例示性实施例。确切而言，提供此等例示性实施例使得本发明将为详尽且完整，且将向熟习此项技术者充分传达本发明概念的范畴。在诸图式中，类似数字始终指示类似组件。

[心率侦测系统的一实施例]

请参照图1，图1为根据本发明例示性实施例绘示的心率侦测系统的方块图。

本实施例所提供的心率侦测系统主要是设置于穿戴式装置上，如：智能型手表、运动手环…等，但并不限制穿戴式装置须配戴于用户的哪个部位。

如图1所示，本实施例所提供的心率侦测系统包括至少一发光单元12、光传感器14与处理器16，其中处理器16连接于光传感器14与发光单元12。大体而言，本实施例所提供的心率侦测系统是利用光体积变化描记图法来量测使用者的实时心率。简单来说，本实施例所提供的心率侦测系统是利用发光单元12发射一光线至人体表面，接着利用光传感器14侦测所述光线的反射光，并根据所述反射光产生第一电信号，最后处理器16便能根据第一电信号计算出用户的心率。于本实施例中，发光单元12为绿光led(lightemitteddiode)，主要原因在于，绿光的波长在500奈米至550奈米之间，因此对于人体的血液而言，绿光不会太深入地穿透身体组织，但又能被血液中的血红素高度吸收。

值得注意地是，若单纯利用光体积变化描记图法来量测使用者的实时心率，很容易受到外界因素干扰，如：汗水、与皮肤接触的程度…等。因此，本实施例所提供的心率侦测系统中的处理器16在根据由光传感器14而来的第一电信号计算用户的实时心率的过程中，搭配了用以排除外界因素所带来的噪声的运算机制，使得使用者的实时心律能够更准确地被侦测。

接下来，将说明本实施例所提供的心率侦测系统中的处理器16根据由光传感器14而来的第一电信号计算用户的实时心率的运算机制。

请参照图2与图3，图2与图3为图1所绘示的心率侦测系统中的处理器进行心率运算的流程图。

简单来说，本实施例所提供的心率侦测系统根据由光传感器14而来的第一电信号计算用户的心率的主要工作原理即为，先将第一电信号中的噪声去除，接着再根据已去除噪声的第一电信号计算用户的心率。

须说明地是，因外界环境因素所产生的噪声可能是低频信号，也可能是高频信号，例如，因人体手部摆动或身体晃动所产生的低频信号，或是因人体手部快速摆动或身体快速晃动所产生的高频信号。因此，如图2所示，当处理器16由光传感器14接收到第一电信号后，会先执行步骤s110与步骤s120，以去除因外界环境因素所产生的低频噪声或高频噪声。另外，为了进行噪声去除的运算，在执行步骤s110与步骤s120之前，处理器16会先将第一电信号由时域信号转为频域信号，而本领域技术人员应能理解如何对第一电信号进行时域与频域之间的转换，于此便不赘述。

处理器16去除因外界环境因素所产生的低频噪声的方式是先透过一低频噪声计算公式计算出低频噪声，接着再将所计算出的低频噪声由第一电信号中扣除。于本实施例中，低频噪声计算公式如下所示：

其中y[i]为低频噪声，x[i+j]为第一电信号，且m为取样样本数。

类似地，处理器16去除因外界环境因素所产生的高频噪声的方式是先透过一高频噪声计算公式计算出高频噪声，接着再将所计算出的高频噪声由第一电信号中扣除。于本实施例中，高频噪声计算公式如下所示：

其中s[i]为高频噪声，z[i+j]为扣除低频噪声的第一电信号，且m为取样样本数。

当处理器16将第一电信号中的低频噪声与高频噪声扣除后，便会接着执行步骤s130，以对第一电信号进行峰值侦测。对第一电信号进行峰值侦测的目的是在于找出人体心脏每一次搏动的时间点。简单来说，处理器16对第一电信号进行峰值侦测所计算出的复数个峰值后，每个峰值发生的时刻即为人体心脏每一次搏动的时间点。须说明地是，处理器16于对第一电信号进行峰值侦测之前，会先将第一电信号由频域信号转回时域信号，而本领域技术人员应能理解如何对第一电信号进行时域与频域之间的转换，于此便不赘述。

如图3所示，于本实施例中，步骤s130可进一步以步骤s132～步骤138来描述。在处理器16于进行峰值侦测的过程中，会先对第一电信号中每个单位时间所对应的电压值进行判断，即执行步骤s132。须说明地是，此处所述的单位时间为第一取样率的倒数。进一步说明，处理器16是以此单位时间来将第一电信号做切割，于是每个单位时间便会对应第一电信号的一个电压值，接着处理器16再对第一电信号中每个单位时间所对应的电压值进行判断。

处理器16是藉由执行步骤s134来判断第一电信号中哪个单位时间所对应的电压值是峰值。进一步说明，于步骤s134中，处理器16会判断第一电信号中一单位时间所对应的电压值是否大于前三个单位时间所对应的所有电压值，也大于次三个单位时间所对应的所有电压值，且所述电压值还大于所有单位时间所对应的所有电压值的平均值。若处理器16判断第一电信号中一单位时间所对应的电压值大于前三个单位时间所对应的所有电压值，也大于次三个单位时间所对应的所有电压值，且所述电压值还大于所有单位时间所对应的所有电压值的平均值，则处理器16便会判断所述电压值为第一电信号的峰值之一。

然而，若处理器16判断第一电信号中一单位时间所对应的电压值不大于前三个单位时间所对应的所有电压值或不大于次三个单位时间所对应的所有电压值，或所述电压值不大于所有单位时间所对应的所有电压值的平均值，则处理器16便会判断所述电压值并非第一电信号的峰值之一。于此情况下，处理器16便会接着对下一个单位时间所对应的电压值进行判断。

另外，于执行步骤s134后，处理器16还会接着执行步骤s136，以判断所述电压值是否为第一电信号中最后一个单位时间所对应的电压值。若所述电压值并非第一电信号中最后一个单位时间所对应的电压值，则处理器16便会继续接着对下一个单位时间所对应的电压值进行判断。然而，若所述电压值为第一电信号中最后一个单位时间所对应的电压值，则处理器16便会结束此峰值侦测过程。

最后，于处理器16对第一电信号进行峰值侦测并计算出复数个峰值后，处理器16会执行步骤s140，以利用所计算出的第一电信号的复数个峰值算出使用者的心率。复如图3所示，于本实施例中，步骤s140可进一步以步骤s142与步骤144来描述。进一步说明，处理器16先执行步骤s142，以计算出第一电信号的复数个峰值之间的时间间隔。处理器16计算出第一电信号的复数个峰值之间的时间间隔的作法主要是将第一电信号中相邻两峰值的差除以第一取样率。接着，处理器16执行步骤s144，以将所计算出的时间间隔转换成使用者的心率。处理器16主要是透过一第一心率转换公式将所计算出的时间间隔转换成使用者的心率，且此第一心率转换公式如下所示：

其中，bpm为所述心率，t为第一电信号中相邻两峰值的差，且n为第一电信号中峰值的数量。

根据上述说明，本实施例所提供的心率侦测系统能针对因外界环境因素所产生的低频噪声或是高频噪声对光传感器所产生的第一电信号作校正。透过经校正的第一电信号，本实施例所提供的心率侦测系统便能准确地计算出使用者的心率。

[心率侦测系统的另一实施例]

请参照图4，图4为根据本发明另一例示性实施例绘示的心率侦测系统的方块图。

本实施例所提供的心率侦测系统主要是设置于穿戴式装置上，如：智能型手表、运动手环…等，但并不限制穿戴式装置须配戴于用户的哪个部位。

虽然前述实施例所提供的心率侦测系统已经针对因外界环境因素所产生的低频噪声或是高频噪声对光传感器所产生的第一电信号作校正，但是其主要是就第一电信号本身去作运算以计算出须扣除的低频噪声或高频噪声。为了能够有效地判断出噪声，除了前述实施例所提供的心率侦测系统中的组件外，本实施例所提供的心率侦测系统更设置了动作传感器。由于多设置了一个动作传感器，本实施例所提供的心率侦测系统能够利用动作传感器所获得的人体用户的动作信息当作对照数据，以从第一电信号中判断出噪声并且扣除。比起前述实施例所提供的心率侦测系统就第一电信号本身去作运算以计算出须扣除的低频噪声或高频噪声的作法，本实施例所提供的心率侦测系统能更精确地测量使用者的心率。

如图4所示，本实施例所提供的心率侦测系统包括至少一发光单元12、光传感器14、动作传感器15与处理器16，其中处理器16连接于光传感器14、动作传感器15与发光单元12。

大体而言，本实施例所提供的心率侦测系统也是利用光体积变化描记图法来量测使用者的实时心率。于本实施例中，发光单元12发射一光线至人体表面，接着利用光传感器14侦测所述光线的反射光，并根据所述反射光产生第一电信号；另一方面，动作传感器15会撷取人体的动作信息，并根据所撷取到的动作信息产生第二电信号。本实施例所提供的心率侦测系统中的处理器16便是根据由光传感器14产生的第一电信号与由动作传感器15产生的第二电信号来计算用户的心率。

由于本实施例所提供的心率侦测系统相较于前述实施例所提供的心率侦测系统多设置了一个动作传感器15，因此本实施例所提供的心率侦测系统中的处理器16计算使用者的实时心率的运算机制与前述实施例所提供的心率侦测系统中的处理器16计算使用者的实时心率的运算机制不相同。

请参照图5与图6-1与图6-2，图5、图6-1与图6-2为图4所绘示的心率侦测系统中的处理器进行心率运算的流程图。

如前述，于本实施例中，处理器16会根据由光传感器14产生的第一电信号与由动作传感器15产生的第二电信号来计算用户的心率。为了方便对第一电信号与第二电信号进行运算，如图5所示，处理器16会先执行步骤s210，以正规化第一电信号与第二电信号，使得经正规化后的第一电信号与第二电信号具有相同的振幅。须说明地是，在执行步骤s210之前，处理器16会先将第一电信号与第二电信号由时域信号转为频域信号，而本领域技术人员应能理解如何对第一电信号与第二电信号进行时域与频域之间的转换，于此便不赘述。

进一步说明，如图6-1与图6-2所示，于本实施例中，步骤s210可进一步以步骤s212～步骤218来描述。于步骤s212中，处理器16会先对分别对第一电信号与第二电信号进行取样，且处理器16分别对第一电信号与第二电信号进行取样的取样率系定义为第二取样率。处理器16分别对第一电信号与第二电信号进行取样后便会获得第一电信号的复数个样本数值与第二电信号的复数个样本数值。接着于步骤s214～步骤s216中，处理器16会计算所述第一电信号的所述多个样本数值的平均值与所述第二电信号的所述多个样本数值的平均值，并且会计算第一电信号的所述多个样本数值的标准偏差与第二电信号的所述多个样本数值的标准偏差。最后，于步骤s218中，处理器16会根据第一电信号的平均值与标准偏差以及第二电信号的平均值与标准偏差，计算出第一电信号与第二电信号的振幅，于是便完成了第一电信号与第二电信号的正规化。

接下来，为了使数据量足够进行运算，于步骤s220中，处理器16会利用一外插法扩大计算第一电信号的频率范围与第二电信号的频率范围。于本实施例中，处理器16是以反射外插法(extrapolationbyreflection)扩大计算第一电信号的频率范围与第二电信号的频率范围，而本领域技术人员应能理解反射外插法的计算原理，于此便不赘述。另外，处理器16扩大计算第一电信号的频率范围与第二电信号的频率范围后，会将第一电信号与第二电信号进行滤波，以利后续的信号处理。

于步骤s230中，处理器16会分别对经滤波的第一电信号与第二电信号进行采样，以获得第一离散值列表与第二离散值列表。须说明地是，第一离散值列表与第二离散值列表分别包括复数个离散值，第一离散值列表中的离散值即为处理器16对经滤波的第一电信号进行采样后所得到的信号数据，同样地，第二离散值列表中的离散值即为处理器16对经滤波的第二电信号进行采样后所得到的信号数据。于本实施例中，处理器16是利用离散傅立叶变换(discretefouriertransform；dft)来对经滤波的第一电信号与第二电信号进行运算以获得第一离散值列表与第二离散值列表。

如前述，本实施例所提供的心率侦测系统是利用动作传感器所获得的人体用户的动作信息(即，第二电信号)当作对照数据，以从第一电信号中判断出噪声并且扣除。因此，于步骤s240中，处理器16会根据第一离散值表中的所述多个离散值与第二离散值列表中的所述多个离散值，计算出一主导值，其中此主导值即相关于使用者的心率。

以下将说明处理器16如何根据第一离散值表中的所述多个离散值与第二离散值列表中的所述多个离散值计算出使用者的心率。如图6-1与图6-2所示，于本实施例中，步骤s240可进一步以步骤s242～步骤248来描述。大体而言，处理器16主要是将第一离散值列表中的所述多个离散值与第二离散值列表中的所述多个离散值相对照，以扣除噪声并判断出相关于使用者的心率的主导值。

于步骤s242中，处理器16会先判断第一离散值列表中所述多个离散值的最大值是否小于等于第二离散值列表中所述多个离散值的最大值。若第一离散值列表中所述多个离散值的最大值大于第二离散值列表中所述多个离散值的最大值，则处理器16执行步骤s243，将第一离散值列表中所述多个离散值的最大值判断为主导值。另一方面，若第一离散值列表中所述多个离散值的最大值小于等于第二离散值列表中所述多个离散值的最大值，表示第一电信号中的噪声足够影响实际相关于用户的心率的信号，于是处理器16便会执行步骤s244，以删去第一离散值列表中所述多个离散值的最大值。

然而，为了更精确地判断噪声影响实际相关于用户的心率的信号的程度，处理器16会进一步执行步骤s246，以判断于步骤s244中被删去的离散值与心率侦测系统前一次计算出的心率的差是否小于一门坎值。于本实施例中，此门坎值设定为12。若被删去的离散值与心率侦测系统前一次计算出的心率的差大于等于12，则表示于步骤s244中被删去的离散值为噪声，于是处理器16执行步骤s247，将第一离散值列表中所述多个离散值的次大值判断为主导值。另一方面，若被删去的离散值与心率侦测系统前一次计算出的心率的差小于12，则表示于步骤s244中被删去的离散值有部分受到噪声的影响，于是处理器16执行步骤s248，将被删去的离散值与第一离散值列表中所述多个离散值的次大值的平均值判断为主导值。

当处理器16执行完步骤s242～步骤248后，即表示处理器已根据第二电信号将第一电信号中的噪声扣除，并判断出实际相关于使用者的心率的频域的主导值。于是，处理器16便会接着执行步骤s250，以根据所判断出的主导值计算出使用者的心率。于本实施例中，处理器16是透过第二心率转换公式来将所判断出的主导值转换为所量测到的使用的心率。于本实施例中，第二心率转换公式如下所示：

bpm＝fselect8d*60

其中，fselected为前述判断出的频域的主导值(frequencyselectedindft)。

根据上述说明，本实施例所提供的心率侦测系统利用了动作传感器所获得的人体用户的动作信息当作对照数据，以从第一电信号中判断出噪声并且扣除。如此一来，便能由第一电信号中排除因用户身体动作而产生的噪声成分，进而更准确地计算出使用者的心率。

[穿戴式装置的一实施例]

本实施例所提供的穿戴式装置系设置有前述实施例所提供的任一种心率侦测系统，以达到准确地量测出使用者的心率的目的。如：举例来说，本实施例所提供的穿戴式装置可为智能型手表、运动手环…等，但本发明于此并不限制穿戴式装置须配戴于用户的哪个部位。此外，本实施例所提供的穿戴式装置所设置的心率侦测系统的相关细节已于前述实施例中详细说明，于此便不赘述。

[实施例的可能功效]

综上所述，本发明所提供的心率侦测系统与使用其的穿戴式装置能针对因外界环境因素所产生的低频噪声或是高频噪声对光传感器所产生的电信号作校正。透过经校正的电信号，本发明所提供的心率侦测系统与使用其的穿戴式装置便能准确地计算出使用者的心率。

除此之外，本发明所提供的心率侦测系统与使用其的穿戴式装置更利用了动作传感器所获得的人体用户的动作信息当作对照数据，以从光传感器产生的电信号中判断出噪声并且扣除。如此一来，便能由光传感器产生的电信号中排除因用户身体动作而产生的噪声成分，进而更准确地计算出使用者的心率。

最后须说明地是，于前述说明中，尽管已将本发明技术的概念以多个示例性实施例具体地示出与阐述，然而在此项技术的领域中具有通常知识者将理解，在不背离由以下申请专利范围所界定的本发明技术的概念的范围的条件下，可对其作出形式及细节上的各种变化。