评估用户生理状态的方法及装置与流程

本发明涉及生理状态节律评估的技术领域，尤其是涉及一种评估用户生理状态的方法及装置。

背景技术：

20世纪初，英国医生费里斯和德国心理学家斯沃博特同时发现了一个奇怪的现象：有一些病人因头痛、精神疲倦等，每隔23天或28天就来治疗一次。于是他们就将23天称为“体力定律”，28天称为“情绪定律”。20年后，特里舍尔发现学生的智力是以33天为周期进行变化的，于是他就将其称为“智力定律”。后来，人们就将“体力定律”、“智力定律”和“情绪定律”总称为生物三节律。

具体来说，如图1所示，在各自的周期中，各节律在周期时间时为高峰日，其前后2－3天为“最高潮区”，高峰日后便开始向低潮期过度，在周期时日为高低期交替日叫“下降临界日”，此后进入低潮期。在周期时为低谷日，其前后2－3天为“最低潮期”，低谷日过后开始上升到达整个周期末时叫“上升临界日”，再进入下一个周期。两个临界日前后1－2天叫临界危险期。

掌握了三种节律运行周期，能粗略的预测在某日期内人体的体力、情绪、智力可能出现的倾向，合理的安排各种活动，如处于高潮期抓紧黄金时间去工作、学习和创新；处于低潮期或临界期时要留心注意，特别处于“临界日”更要倍加注意。

在现有的技术中，通过如生理节律周期查询的小程序，可以根据公式及用户输入的出生日期，计算出用户当前所处的生理节律周期，通过查看可以发现周期特点。但是用户发现有些时候，通过生理节律周期计算出来的生理节律状态与用户实际的状态相差较大。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种评估用户生理状态的方法及装置，以缓解了现有技术中生理节律状态评估结果与真实状态相差甚远的技术问题。

第一方面，本发明实施例提供的一种评估用户生理状态的方法，包括如下步骤：

获取用户生理状态的影响要素的数据；

根据用户生理状态的影响要素的数据，计算所述影响要素整体对用户生理状态的影响系数；

根据用户在评估日对应的固有节律状态数据和获得的所述影响系数，计算用户评估日的生理状态分数。

进一步的，在获取用户生理状态的影响要素的数据的步骤中，获取睡眠质量数据、运动数据和天气数据中的一项或者多项。

进一步的，在计算所述影响要素整体对用户生理状态的影响系数的步骤中，根据以下算式：

k＝h×x+m×y+k×z

获得所述影响要素整体对用户生理状态的影响系数；

其中，k为所述影响系数，x为所述睡眠质量数据，y为所述运动数据，z为所述天气数据；h为设定的所述睡眠质量数据所占的权重，m为设定的所述运动数据所占的权重，k为设定的所述天气数据所占的权重，且所述h+m+k＝1。

进一步的，在获取用户生理状态的影响要素的数据的步骤中，还获取生理数据。

进一步的，在计算所述影响要素整体对用户生理状态的影响系数的步骤中，根据以下算式：

k＝h×x+m×y+k×z+w×q

获得所述影响要素整体对用户生理状态的影响系数；

其中，k为所述影响系数，x为所述睡眠质量数据，y为所述运动数据，z为所述天气数据，q为所述生理数据；h为设定的所述睡眠质量数据所占的权重，m为设定的所述运动数据所占的权重，k为设定的所述天气数据所占的权重，w为设定的所述生理数据所占的权重，且所述h+m+k+w＝1。

进一步的，通过评估日前一个睡眠的睡眠质量获得所述睡眠质量数据；

或通过评估日前连续t日内的平均值睡眠质量获得所述睡眠质量数据，所述t为大于等于2的整数。

进一步的，通过评估日前u天的平均运动量获得所述运动数据；

或通过评估日当天的运动量获得所述运动数据，所述u为大于等于2的整数。

进一步的，通过评估日当天的天气质量获得所述天气数据。进一步的，影响所述生理数据的生理要素包括心率、心率变异性、血压、血氧饱和度、体重、皮肤表面的干湿度、皮肤电反应情况、心肺能力、耗氧量中的一个或者多个。

进一步的，在所述获取用户生理状态的影响要素的数据的步骤中，根据以下方法获得所述睡眠质量数据：

获取用户评估日前一个睡眠中的睡眠时长的步骤；

获取睡眠中清醒的时长的步骤；

获取深睡时长的步骤；

获取浅睡时长的步骤；

将获取的睡眠时长、睡眠中清醒的时长、深睡时长和浅睡时长分别与预设的睡眠时长范围、睡眠中清醒的时长范围、深睡时长范围和浅睡时长范围进行比较；

根据比较结果评估睡眠的所述睡眠质量数据。

进一步的，在所述获取用户生理状态的影响要素的数据的步骤中，根据以下方法获得所述运动数据：

获取用户评估日前u天的运动量的平均值，将用户评估日前u天的运动量的平均值与预设运动量进行比较，根据比较结果获得运动数据；

或者，获取用户评估日当天的运动量，将用户评估日当天的运动量与预设运动量进行比较，根据比较结果获得运动数据。

进一步的，在所述获取用户生理状态的影响要素的数据的步骤中，根据以下方法获得所述天气数据：

获取评估日当天的温度数据；将估日当天的温度数据与预设的温度数据进行比较，根据比较结果获得第一天气数据；

获取评估日当天的湿度数据；将估日当天的湿度数据与预设的湿度数据进行比较，根据比较结果获得第二天气数据；

通过对第一天气数据和第二天气数据进行加权求和，从而获得天气数据。

进一步的，还包括在所述计算用户评估日的生理状态分数的步骤前，进行的获取用户截止至评估日已存活的天数的步骤；

根据以下算式：

当

当

当

获得所述固有节律状态数据；

其中，s0为所述固有节律状态数据，e、r为预设常数，且r值不为零；t为节律周期，当s0为体力的固有节律状态数据时t的值为23，当s0为情绪的固有节律状态数据时t的值为28，当s0为智力的固有节律状态数据时t的值为33；n为计算结果的余数，n为用户截止至评估日已存活的天数。

进一步的，在所述计算用户评估日的生理状态分数的步骤中，根据以下算式：

s＝s0×k

计算用户当前日期的生理状态分数；

其中，s为用户评估日的生理状态分数。

进一步的，还包括在获得用户评估日的生理状态分数的步骤之后进行的步骤：

给予用户与其评估日的生理状态分数相匹配的活动提示信息。

第二方面，本发明实施例提供的一种评估用户生理状态的装置，包括：影响要素数据获取/接收模块、第一运算模块、固有节律函数修正模块和第二运算模块；

所述影响要素数据获取/接收模块用于接收/采集影响要素数据；

所述第一运算模块用于计算影响要素整体对用户生理状态的影响系数；

所述固有节律函数修正模块用于根据固有节律评估函数和影响系数，获得生理状态评估函数；

所述第二运算模块用于通过生理状态评估函数计算用户评估日的生理状态分数。

进一步的，还包括：数据输入模块，所述数据输入模块用于输入用户出生日和评估日的日期信息。

进一步的，还包括：信息输出模块；所述信息输出模块用于显示由第二运算模块计算的用户评估日的生理状态分数，以及输出与所述生理状态分数匹配的提示信息。

进一步的，还包括图像输出模块，所述图像输出模块用于输出根据用户的生理状态分数，及该生理状态分数所对应的日期绘制的生理状态走势图。

本发明实施例带来了以下有益效果：

本发明实施例提供的一种评估用户生理状态的方法，该方法包括如下步骤：获取用户生理状态的影响要素的数据，该影响要素能够影响到用户的智力、体力和情绪。根据用户生理状态的影响要素的数据，计算所述影响要素整体对用户生理状态的影响系数。根据用户在评估日对应的固有节律状态数据和获得的所述影响系数，计算用户评估日的生理状态分数。与传统的只根据用户的生日日期和评估日当天的日期计算生理节律的方法相比，本发明实施例提供的方法中引入了影响要素，这些影响要素可以对用户的体力、情绪和智力产生一定的影响，将这些影响要素进行综合得到影响系数，综合了固有节律状态数据和获得的影响系数，计算得到的用户评估日的生理状态分数更加符合用户评估日当天真实的生理状态。从而达到精确评估人的生理状态的目的，使得用户可以较好地了解和把握自己的生理状态，安排日常生活工作学习，提升健康度、改善工作效率、减少不良事件的发生。

本发明实施例提供的评估用户生理状态的装置，包括：影响要素数据获取/接收模块、第一运算模块、固有节律函数修正模块和第二运算模块；所述影响要素数据获取/接收模块用于接收/采集影响要素数据；所述第一运算模块用于计算影响要素整体对用户生理状态的影响系数；所述固有节律函数修正模块用于根据固有节律评估函数和影响系数，获得生理状态评估函数；所述第二运算模块用于通过生理状态评估函数计算用户评估日的生理状态分数。影响要素数据获取/接收模块接收/采集影响要素数据，根据影响要素数据计算影响要素整体对用户生理状态的影响系数，综合系数和固有节律评估函数计算出更加符合用户当前生理状态的生理状态分数。从而达到精确评估人的生理状态的目的，使得用户可以较好地了解和把握自己的生理状态，安排日常生活工作学习，提升健康度、改善工作效率、减少不良事件的发生。

本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，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获得其他的附图。

图1为现有技术中人体体力、情绪、智力节律曲线变化示意图；

图2为本发明实施例提供的第一种评估用户生理状态的方法的流程图；

图3为本发明实施例提供的第二种评估用户生理状态的方法的流程图；

图4为本发明实施例提供的第二种评估用户生理状态的方法中新的影响系数获取的流程图；

图5为本发明实施例提供的评估用户生理状态的装置的示意图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。

在本发明的描述中，需要说明的是，如出现术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等，其指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，如出现术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

另外，在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

现有技术中通过生理节律周期计算出来的生理节律状态与用户实际的状态相差较大。

发明人发现，用户的实际智力、体力、情绪状态，常常受到一些其它因素的影响，如季节、天气、温度、良好睡眠、进食、运动锻炼(健身)、应激等多种外在或内在因素的影响，受到影响后的真实状态与通过现有程序计算出来的自然节律状态可能不同，甚至相去更远。

如图2所示，本发明实施例提供的评估用户生理状态的方法，该方法包括如下步骤：

获取用户生理状态的影响要素的数据；

在所述获取用户生理状态的影响要素的数据的步骤中，获取睡眠质量数据、运动数据和天气数据中的一项或者多项。睡眠质量数据、运动数据和天气数据三者是对用户生理状态影响较大的三个因素，能够直接的反应用户生理状态，例如用户睡眠质量低，势必会影响用户当天的体力、智力和情绪。所以，将固有的节律与影响要素相结合确定用户评估日的生理状态分数，更加的可靠。除了上述的三类影响要素，还可以预设其他的要素成为影响要素。还可以获取影响用户生理状态的生理数据。

根据用户生理状态的影响要素的数据，计算所述影响要素整体对用户生理状态的影响系数；

在所述根据用户生理状态的影响要素的数据，计算所述影响要素整体对用户生理状态的影响系数的步骤中，可以通过加权的方式计算出影响系数，根据不同影响要素对人体的影响的强弱，相应设定权重。这样可以综合各个影响要素，整体反应外界因素对用户的影响。

根据用户在评估日对应的固有节律状态数据和获得的所述影响系数，计算用户评估日的生理状态分数。使用影响系数对固有节律状态数据进行修正。

与传统的只根据用户生日日期和评估日当天的日期的方法计算生理节律相比，本发明实施例提供的方法中引入了影响要素，这些影响要素可以对用户的体力、情绪和智力产生一定的影响，将这些影响要素进行综合得到影响系数，综合了固有节律状态数据和获得的影响系数，计算得到的用户评估日的生理状态分数更加符合用户的真实生理状态。从而达到精确评估人的生理状态的目的，使得用户可以较好地了解和把握自己的生理状态，安排日常生活工作学习，提升健康度、改善工作效率、减少不良事件的发生。

睡眠质量数据可依据睡眠质量来确定，可以是前一晚的睡眠质量，也可以是近期一段时间的睡眠质量，根据用户的实际情况选择，前一晚的睡眠质量能够最直观的反应用户评估日当天的睡眠情况。但是，连续的失眠对用户生理的影响是累加的，所以根据检测的数据，结合用户近期一段时间的睡眠情况综合分析，结果也是符合实际。睡眠质量可依据睡眠时长、深度睡眠的占比、夜醒次数等计算得到。如睡眠质量越好，则智力、情绪状态越趋于积极；如睡眠质量差，则智力、情绪状态有变差、低落的趋向。

具体的，可以根据以下方法获得所述睡眠质量数据：获取用户评估日前一晚的睡眠时长、睡眠中清醒的时长、深睡时长、浅睡时长。将获取的睡眠时长、睡眠中清醒的时长、深睡时长和浅睡时长分别与预设的睡眠时长范围、睡眠中清醒的时长范围、深睡时长范围和浅睡时长范围进行比较；根据比较结果评估睡眠的所述睡眠质量数据。

可以根据加速度计检测人体的身体活动信息，根据身体活动信息评估睡眠时长、睡眠中清醒时间、深睡时间、浅睡时间。其中，睡眠时长为夜间入睡到早晨觉醒的睡眠状态时间长度；睡眠中清醒时间、为夜间入睡到早晨觉醒的清醒状态时间长度；深睡时间，为睡眠状态时深度睡眠状态的睡眠时间；浅睡时间为睡眠状态时浅度睡眠状态的睡眠时间。

睡眠时长、睡眠中清醒时间、深睡时间、浅睡时间等的数据可以是来自可穿戴设备的监测，也可以是其它设备或方法的监测结果。在可穿戴设备设置加速度计、陀螺仪等传感器，来采集人体活动信号，例如智能手环，根据睡眠特征对活动信号的数据分析处理，得到睡眠的分析结果。

示例性的，几种状态的判断方法：

睡眠状态：以加速度计数据得到单位时间的活动量a小于等于3m/s²，则该单位时间为睡眠状态；

深度睡眠状态：以加速度计数据得到单位时间的活动量a小于等于1m/s²，则该单位时间为深度睡眠状态；

浅度睡眠状态：以加速度计数据得到单位时间的活动量a大于1m/s²且小于等于3m/s²，则该单位时间为浅度睡眠状态；

清醒状态：以加速度计数据得到单位时间的活动量a大于1m/s²，则该单位时间为清醒状态；

觉醒：从睡眠状态切换为清醒状态的过度时刻。

根据加速度计数据得到活动量a(示例性的，单位时间为5分钟的活动量)的方法：

如加速度计的采样率是25hz，即1s采集25笔数据，每笔采样数据的采样值的范围是[0，255]，对应的加速度的范围[0，2g]，其中g为重力加速度9.8m/s²。每间隔固定的时间对加速度数据进行一次计算，例如每1s对加速度数据(25笔)进行一次变化量累加和计算，在每1秒内相邻两笔采样数据相减的差值取绝对值然后求和，即为1s的加速度差值的累积值a。进一步的，每5min的a值求平均值a，a对应的加速度值为a。

确定睡眠分数：预设睡眠时长、睡眠中清醒时间、深睡时间、浅睡时间的4个时间范围，示例性的，预设睡眠时长为6.5－8.5小时、睡眠中清醒时间为0－15分钟、深睡时间2－3.5小时、浅睡时间为3.5－6小时。

如果实际检测到的4个时间均在预设时间范围之内，则认为，睡眠质量为优，睡眠质量数据对应分数100分；

如果实际检测到的3个时间在预设时间范围之内，1个时间在预设时间范围之外，则认为，睡眠质量为良好，睡眠质量数据对应分数80分；

如果实际检测到的2个时间在预设时间范围之内，2个时间在预设时间范围之外，则认为，睡眠质量为一般，睡眠质量数据对应分数70分；

如果实际检测到的1个时间在预设时间范围之内，3个时间在预设时间范围之外，则认为，睡眠质量为差，睡眠质量数据对应分数60分。

运动数据可以通过评估日前u天的平均运动量计算获得，或通过评估日当天的运动量计算获得，所述u为大于等于2的整数，运动数据可以是运动分数的形式。

可依据运动量的多少、运动频率、运动强度、运动导致的心率改善、运动处方的执行情况等得到运动分数，即来自于历史的运动数据。评估是否有适度的运动量(根据年龄、性别、平时活动情况推荐的合适运动量，或者良好的执行运动处方)，如某天或近期的活动量充足则赋予较高的分数，某天或近期的活动量少则赋予较低的分数；或考虑晨间活动情况，由晨间运动或近期运动情况评估运动分数。

具体的，可以通过智能穿戴设备获取用户评估日前u天的运动量的平均值，其中运动量可以通过用户行走的步数或者其他体育活动量化得到，将用户评估日前u天的运动量的平均值与预设运动量进行比较，根据比较结果获得运动分数；或者，获取用户评估日当天的运动量，将用户评估日当天的运动量与预设运动量进行比较，根据比较结果获得运动分数。

例如，下面两种方法为示例，可择一应用，也可以是综合两者的分数取其平均值来应用。

1.按步数依据。预设一定的步数，可以是用户本人设定的步数，也可以app根据用户的减重计划或健身计划计算的每日步数。也可以是默认固定值，如默认设定为美国心脏协会推荐的用户每日步行步数10000步。当前一日行进的步数为6000步，则运动数据为分。

以步数作为考量运动情况的关键因素时，可以仅以行进步数作为评估运动分数的依据，也可以结合其他活动，其他的活动按等效步数的方式，计算入总步数。

2.按有氧运动情况。预设有氧运动时间，根据在过去7天内实际完成的有氧运动的时间总和与预设的有氧运动时间的比值确定运动数据。如预设每7天有氧运动时间3小时，过去7天内完成跑步2小时，游泳0.8小时，有氧运动时间总和为2.8小时，则运动分数为分。

天气数据可以通过评估日当天的天气质量计算获得，影响天气质量的因素可以包括温度、晴雨、湿度等。具体的，天气数据可以是根据天气情况赋予的相应的天气分数。天气对用户的心里及生理都会造成较大的影响，尤其是用户评估日当前的天气状况。温度过高过低均会对人体形成直接影响，天高气爽和阴雨连绵会使得人形成截然相反的舒适度体验。可以根据温度、晴雨、湿度等进行评价，预设一舒适温度、湿度或天气分数的标准值，并设置评分规则：在标准分数的基础上，越趋向于使人舒适的情况，其分值愈高，越趋向于使人不适的情况，其分值愈低。如雨天评分较低，晴天则评分较高；高温则评分较低，干燥则评分较低。天气情况可来自天气服务器推送。

具体的，在所述获取用户生理状态的影响要素的数据的步骤中，根据以下方法获得所述天气数据：获取评估日当天的温度数据；将估日当天的温度数据与预设的温度数据进行比较，根据比较结果获得第一天气数据；获取评估日当天的湿度数据；将估日当天的湿度数据与预设的湿度数据进行比较，根据比较结果获得第二天气数据；通过对第一天气数据和第二天气数据进行加权求和，从而获得天气分数。

可以通过手环或者手机等智能设备获取温度和湿度数据，例如，获取的评估日当天的外界的温度为30度，预设温度数据为20度，则第一天气数据可以等于100－|20－30|，即90分。

获取的评估日当天的外界的湿度为40％rh，预设温度数据为50％rh，则第二天气数据可以等于100－|50－40|，即90分。

在计算天气分数时，第一天气数据和第二天气数据所占的权重可以预设为60％和40％，则天气数据等于90×60％+90×40％，即为90分。该权重可根据用户的实际情况进行调整。

还可以获取生理数据，影响所述生理数据的生理要素包括心率、心率变异性、血压、血氧饱和度、体重、皮肤表面的干湿度、皮肤电反应情况、心肺能力、耗氧量中的一个或者多个。例如，近期心率血压较平稳，无明显波动则认为是普通状态，给予评分为基础分，有波动则认为是压力、潜在的疲劳、情绪激动等，当有波动时，可能对工作生活事件带来消极影响，则赋予较低的评分。

根据需求可以选择多个生理要素进行数据的采集，加权计算整体的生理数据，更加准确的反应用户的状态。

计算所述影响要素整体对用户生理状态的影响系数的步骤中，根据以下算式：

k＝h×x+m×y+k×z+w×q

获得所述影响要素整体对用户生理状态的影响系数；

其中，k为所述影响系数，x为所述睡眠质量数据，y为所述运动数据，z为所述天气数据，q为所述生理数据；h为设定的所述睡眠质量数据所占的权重，m为设定的所述运动数据所占的权重，k为设定的所述天气数据所占的权重，w为设定的所述生理数据所占的权重，且所述h+m+k+w＝1。

例如，当h＝60％，m＝20％，k＝10％，w＝20％时，上述算是具体为：

k＝60％x+20％y+10％z+10％q

其中，示例性的x，y，z的评分可为[0.5，1.0]或[0.5，1.2]，某因素对应的状态影响力越趋于积极时，其因素评分越高。此公式可根据用户的自我判断生成，也可以是基于一段时间的用户数据采集及用户分析对比。

上述中，h、m、k、w的具体值可以进行调整。

当不考虑用户的生理数据时，在计算所述影响要素整体对用户生理状态的影响系数的步骤中，根据以下算式：

k＝h×x+m×y+k×z

获得所述影响要素整体对用户生理状态的影响系数；

其中，k为所述影响系数，x为所述睡眠质量数据，y为所述运动数据，z为所述天气数据；h为设定的所述睡眠质量数据所占的权重，m为设定的所述运动数据所占的权重，k为设定的所述天气数据所占的权重，且所述h+m+k＝1。

进一步的，还包括在所述计算用户评估日的生理状态分数的步骤前，进行的获取用户截止至评估日已存活的天数的步骤；

根据以下算式：

当

当

当

获得所述固有节律状态数据；

其中，s0为所述固有节律状态数据，e、r为预设常数，且r值不为零；t为节律周期，当s0为体力的固有节律状态数据时t的值为23，当s0为情绪的固有节律状态数据时t的值为28，当s0为智力的固有节律状态数据时t的值为33；n为计算结果的余数，n为用户截止至评估日已存活的天数。

具体的，根据高潮期、低潮期和临界期对一个固有节律周期进行划分，当对应于高潮期的一段日期。

当对应于低谷期的一段日期。

当

对应对临界日及前后两天。

例如，当s0为智力的固有节律状态数据，t取值33，当e＝80，r＝20时，

上述算式具体为：

当

当

当

根据上述的计算结果，示例性，当用户处于低潮期得到的s0为80分，处于临界日时为60分，处于高潮期时为100分，根据上述公式中得出临界日的分数最低，从而反应临界日的危险性最高或者最值得注意。一个完整周期中的其它日期则分数在60－100分之间，通过赋值，可以使使固有节律更加直观的反应用户生理状态。

进一步的，在所述计算用户评估日的生理状态分数的步骤中，根据以下算式：

s＝s0×k

计算用户当前日期的生理状态分数；

其中，s为用户评估日的生理状态分数，k为所述影响系数。

经过修正后也更加方便了横向的对比两个高潮期的分数。例如，对于两个相邻的周期中的高潮期的生理状态，二者当天的固有节律无法进行对比，固有节律对应的得分相同，而增加了影响系数后，可能其中一个高潮期的得分就是100，另一个就是80。根据用户自我评价，指导用户进行更加合适的事件。

将传统的体力、情绪、智力周期计算公式做出预测，再结合睡眠、运动、天气等因素对预测结果进行修正，从而得到较合理的生理状态预测结果，并给出日常生活事件建议。

如图3－图4所示，本发明实施例提供的评估用户生理状态的方法还包括：在计算用户评估日的生理状态分数的步骤之后进行的，获取用户对评估日的生理状态的自评数据，根据自评数据，确定新的影响系数。

具体的，在用户得到了根据上述方法计算出来的评估日的生理状态分数后，用户认为该数据并不符合实际，例如，计算出来的评估日的体力的生理状态分数为100分，但是用户明显感觉体力不支及疲乏，这时，用户给出对自身的体力的生理状态自评数据为70分，根据自评数据，修改影响系数，使影响系数与用户更加匹配。

例如，可以对获得所述影响要素整体对用户生理状态的影响系数的算式中的预设权重h、m、k和w进行重新的比例划分。具体的，在数据库中，预设了多个权重组合，用户可以根据自身的状况，预先选择一个权重组，进行初步的计算，当发现通过该组合计算获得的最后的生理状况数据与实际相差较大，可以通过将多个权重组合分别带入到算式k＝h×x+m×y+k×z+w×q中，其中x、y、z、q的值不变，然后通过得到的每一个k值，计算出多个评估日的生理状态分数，并将计算出来的多个生理状态分数与用户的自评数据进行比较，将计算结果最接近自评数据的一组权重组作为新的权重组，从而获得新的算式。

在获得用户评估日的生理状态分数的步骤之后进行的步骤：给予用户与其评估日的生理状态分数相匹配的活动提示信息。可以采用语音或者屏幕显示的方式展示给用户。

具体的，先根据用户的日常工作、活动特点预置多项提示信息。当生理状态评分测定后根据提示规则匹配提示内容。提示规则，即预先设定的生理状态评分阈值及对应的提示内容，示例：

若体力分数小于等于80分，有时动作不准确，注意力不集中，疲劳打哈欠，腿脚发懒等，则不建议参加挑战性活动，或谨慎进行驾驶、攀爬等危险性活动；

若智力分数小于等于80分，则可能有时头脑不够清晰，可以提示如“注意休息”或“可以喝杯咖啡提神哦”等；

若情绪分数小于等于80分，则情绪可能低落或心情焦躁，可能缺乏耐心，可以提示如“注意休息”“注意耐心”或“做点自己喜欢的事情”，“要找朋友聊聊天吗？”等。

若体力分数大于90分，则体能为高潮期，可以进行重要竞技比赛、体力活动等等，如发出提示“今天(近几天)体能较好，可以挑战更长距离跑步/马拉松”，“状态不错，可以去爬更高的山了”等；

若智力分数大于90分，则智力处于临界状态，可以提示“今天多学习新知识吧，事半功倍哦”或“近几天的智力都超棒的，有助于做英明决策”，“相信自己的新创意”；

若情绪分数大于90分，则情绪为高潮期，可以提示“今天你将熠熠生辉”等内容。

当评分小于80分或大于90分时，还可以推荐调整运动处方(加大运动量可发泄消极情绪并且转移注意力)。

若上述三项生理节律的评分s在80－90之间，可以不提示或者提示内容为关心问候类提示等。

上述方法中的数据获取、数据分析、输出评分结果及提示可分别在不同的设备实现，如智能手表/手环、睡眠跟踪床垫、睡眠跟踪音箱、可穿戴服装、心率带、血压计、体重秤等设备处进行数据采集，在电脑、移动设备、云端服务器处进行，评分结果及事件建议可以在可穿戴设备、移动设备、闹钟、日程表、电脑、智能音箱等处输出。

如图5所示，本发明实施例提供的评估用户生理状态的装置，包括：影响要素数据获取/接收模块、第一运算模块、固有节律函数修正模块和第二运算模块；所述影响要素数据获取/接收模块用于接收/采集影响要素数据；所述第一运算模块用于计算影响要素整体对用户生理状态的影响系数；所述固有节律函数修正模块用于根据固有节律评估函数和影响系数，获得生理状态评估函数；所述第二运算模块用于通过生理状态评估函数计算用户评估日的生理状态分数。影响要素数据获取/接收模块接收/采集影响要素数据，根据影响要素数据计算影响要素整体对用户生理状态的影响系数，综合系数和固有节律评估函数计算出更加符合用户当前生理状态的生理状态分数。从而达到精确评估人的生理状态的目的，使得用户可以较好地了解和把握自己的生理状态，安排日常生活工作学习，提升健康度、改善工作效率、减少不良事件的发生。

还包括：数据输入模块，所述数据输入模块用于输入用户出生日和评估日的日期信息。通过生日日期和评估日的日期可以计算得到用户的已存活天数，进而得到用户评估日的固有节律值。

进一步的，还包括：信息输出模块；所述信息输出模块用于显示由第二运算模块计算的用户评估日的生理状态分数，以及输出与所述生理状态分数匹配的提示信息。通过提示指导用户进行更加适合评估日当天的体力或者智力活动。

还包括图像输出模块，所述图像输出模块用于输出根据用户的生理状态分数，及该生理状态分数所对应的日期绘制的生理状态走势图。辅助用户推算出下一次三项生理周期指数同时达到顶峰、低潮以及临界值的日期。

本发明实施例对应的实施设备包括：可穿戴设备、移动终端(设备服务器、天气服务器)进行说明。可穿戴设备以智能手表为例。智能手表具有的各功能模块包括：

a.数据获取模块。包括加速度计、光电传感器、温湿度传感器，采集人体活动、心率、温湿度数据、皮肤电等的数据信号，并发送给服务器。

b.处理器。根据上述的方法，调用采集到的各数据信号，各因素评分、固有节律评分、节律预测评分的计算逻辑(即相应评分和提示内容的提示规则)，并把预测结果及提示内容输出至输入输出模块。

c.存储模块。将设备采集到的数据信号、计算逻辑、评分结果、检测结果进行存储。

d.输入输出模块。输入用户信息及用户的选择，输出各种检测的结果，如生理节律评分情况、步数、心率、心率变异性、血压、睡眠信息、温湿度等，按照一定的方式输出提示内容，如文字、语音、视频、灯光、振动的提示方式。

e.通讯模块。将上述设备采集的各数据信号，及各种检测结果发送至其他设备或云端服务器；并完成设备和其他设备等的通讯。

f.电源模块。给上述各模块电源供应。

优选地，智能手表处采集了数据，进行简单分析，显示数据后，生理状态分数的计算可在移动设备或云端服务器完成，减少了对手表的硬件需求。即上述的计算逻辑、提示规则可设置在移动设备app完成，即由移动设备的app在既定的时刻获取来自智能手表的采集的数据，并根据app的计算逻辑、提示规则生成评分结果及提示内容，将评分结果、提示内容发送至手表处显示，同时在app界面进行显示，并在app处进行保存。

提示的内容可以是既定的内容，可以供用户选择的，也可以让用户输入个性化的提示内容。

获取天气数据，可以是在手表处获取温湿度信息，也可以是在移动设备处通过天气服务器获取详细的天气信息。

设备服务器接收可穿戴设备或移动终端发送的获取天气信息的请求及位置，向天气服务器获取该位置对应地区的天气信息，分析所获得的天气信息，根据天气类型情况分析获得天气分数，将天气分数发送给可穿戴设备和/或移动终端(分析天气情况输出天气分数的过程也可以在可穿戴设备或移动终端app完成，只需要将分析逻辑存储在可穿戴设备或移动终端中即可，本方案中优选在设备服务器中完成此工作，可减少可穿戴设备或移动终端app的负荷，降低对可穿戴设备或移动终端的硬件要求。

固有节律的节律时长可能会因人而有差异。因此，可在此基础上根据个人感受初步设定初始系数，或添加自评。可设置即时事件或周期性事件作为影响因素，或受上述因素的影响增加、降低预测分数，增加预测方法的包容性。经过一段时间的运行后，可生成针对用户的个性化的生理节律评分公式。

优选的，每天早晨预测当天的智力、体力评分，情绪评分可在上午的某个时间段给出(根据当天早上的心率、血压，及近期的心率、血压、心率/血压变异性计算得出)。

同时根据三种节律的状态，匹配提示内容进行提示。(情绪不好、体力较好时，优选的，加大运动量的方式来发泄情绪，改善情绪状态。

用户可以选择只关注一种节律。

输出生理状态预测即输出当前日期的生理状态评分，还可以给出当前月份的生理曲线图走势，并推算出下一次三项生理周期指数同时达到顶峰、低潮以及临界值的日期。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。