基于第二代小波的体温补偿方法、移动终端及存储介质与流程

本发明涉及医疗技术领域，尤其涉及的是一种基于第二代小波的体温补偿方法、移动终端及存储介质。

背景技术：

目前在个性化医疗的近期发展使得对人体进行连续监测生理状态的需求大增。可穿戴电化学传感器(wearableelectrochemicalsensor,wes)作为可穿戴电子设备最核心的部件，是最为适合连续监测人体生理状态的技术，近年来备受关注并且取得长足发展。因为汗液包含了丰富的临床相关生物标志物，所以汗液成为最适合连续监测的生物体液之一。汗液中主要有两大类主要的生物标志物：代谢物(metabolite,譬如血糖和乳酸)和电解质(electrolyte,譬如钾离子和钠离子)。典型的可穿戴电子设备的传感器结构示意图，如图1所示，可以检测血糖含量、乳酸含量、钾离子浓度和钠离子浓度四种重要的人体生理参数。图1中ag/agci(银/氯化银)电极用作血糖传感器阳极(gox)和乳酸传感器阳极(lox)的公共参考电极，在电极间会产生正比于血糖含量/乳酸含量的输出电流；钾离子(k+)和钠离子电极(na+)作为一种离子选择性电极(ion-selectedelectrodes，ise)，连接上由聚乙烯醇缩丁醛(polyvinylbutyral，pvb)构成的参考电极，可以产生较为稳定的输出电压。电解质不平衡能够反映出异常心率所带来的潜在危险，电解质流失也是身体机能紊乱的主要原因，那么监测关键的电解质浓度就可以预警潜在的心脏疾病。电解质浓度的实时测量能够提醒病人、医生、教练或者运动员所面临的电解质流失或者脱水状态；同样代谢物含量异常也会影响运动状态以及运动后的科学恢复，如果能够实时准确地掌握运动期间的血糖和乳酸变化，则有利于运动中和运用后恢复身体机能平衡。因此，如何高性能地检测代谢物含量异常或者电解质水平紊乱，变得重要而且富有挑战。

实现汗液中生物标志物检测的高性能，具体有四个方面的要求：1、多成分检测；2、实时连续性；3、准确性；4、低功耗。基于纺织物的高度可拉伸打印式电压式传感器阵列，可同时用于多种离子和酶的汗液分析，因而能够满足第一个要求。纺织物是有吸附力的组件，能够提供丰富的弹性，使得传感器和身体之间可以紧密接触，结合具有良好强度、导电性和光学透明性的石墨烯，能够较好的解决第二个要求。解决第三个要求的困难之一在于，人体在不同的皮肤温度情况下，会出现不同的电阻阻抗特性，从而影响酶、电解质或者离子的检测结果。如图2所示，图2显示了虽然汗液中的血糖含量(100um)或者乳酸含量(5mm)固定不变，但是由于皮肤温度的变化(从20℃到40℃)，而导致输出电流非常明显的不同。为了消除人体皮肤温度对传感器性能的影响，必须引入体温补偿模型来校准传感器采集的数据。尽管体温对电压传感器(potentiometricsensor)性能的影响不特别显著，但是对酶(譬如血糖或者乳酸)的生化性能却会产生重大的影响，所以高性能的传感器必须实时补偿体温带来的影响。第四个要求成为能否实现前三个要求的关键。虽然检测成分多少与功耗成正比，但是检测过少成分显然是无法接受，若功耗太大，则无法满足实时、连续的检测，若对检测数据采用复杂模型的计算和校准，虽然可以提高检测结果的准确性，但必然导致功耗的提高，如果为了较低功耗而采用简单模型，则会影响准确性。

因此，现有技术还有待于改进和发展。

技术实现要素：

鉴于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于第二代小波的体温补偿方法、移动终端及存储介质，以达到高精度、低功耗地对电子可穿戴设备进行实时体温补偿，有效消除了体温对电子可穿戴设备性能所带来的影响。

本发明的技术方案如下：

一种基于第二代小波的体温补偿方法，该方法包括步骤：

输入原始信号至体温补偿模型，所述体温补偿模型将所述原始信号分裂得到近似信号和细节信号；其中，所述原始信号为待校准补偿的生物标志物检测结果；

根据所述近似信号和细节信号计算得到补偿因子；

根据所述补偿因子补偿所述待校准补偿的生物标志物检测结果，所述体温补偿模型输出补偿后的生物标志物检测结果。

本发明的进一步设置，输入原始信号至体温补偿模型，所述体温补偿模型将所述原始信号分裂得到近似信号和细节信号的步骤包括：

令所述原始信号为x[n](n＝0,1,获取原始信号x[n]并将所述原始信号x[n]分裂为近似信号a[n]和细节信号d[n]；

其中，a[n]＝x[2n]，d[n]＝x[2n+1]。

本发明的进一步设置，所述根据所述近似信号和细节信号计算得到补偿因子的步骤包括：

根据所述细节信号d[n]中的信息对所述近似信号a[n]进行更新，得到更新后的近似信号a′[n]；其中，更新后的近似信号a′[n]的表达式为：表示平滑运算，其定义为：其中，u(d[n])为自适应更新算子，其定义为：

其中，δl＝|a[n]-d[n-1]|，δr＝|a[n]-d[n]|。

本发明的进一步设置，所述根据所述近似信号和细节信号计算得到补偿因子的步骤还包括：

根据所述更新后的近似信号a′[n]中包含的信息对所述细节信号d[n]进行预测，得到预测的细节信号d′[n]；

其中，预测的细节信号d′[n]的表达式为：d′[n]＝d[n]-p(a′[n])；

其中，p表示预测算子，其定义为：

本发明的进一步设置，所述根据所述近似信号和细节信号计算得到补偿因子的步骤还包括：

根据所述更新后的近似信号a′[n]和所述更新后的细节信号d′[n]计算得到补偿因子c[n]；其中，补偿因子c[n]的表达式为：

其中||a′[n]||为更新后的近似信号a′[n]的二阶范数，其表达式为：

本发明的进一步设置，所述输入原始信号至体温补偿模型，所述体温补偿模型将所述原始信号分裂得到近似信号和细节信号的步骤之前还包括：

初始化补偿次数n、更新后的近似信号的二阶范数||a′[n]||和补偿因子c[n]；其中，n＝0，||a′[0]||＝0，c[0]＝0。

本发明的进一步设置，所述根据所述补偿因子补偿所述待校准补偿的生物标志物检测结果，所述体温补偿模型输出补偿后的生物标志物检测结果的步骤还包括：

在进行第n＝n+1次补偿时，根据第n＝n+1次输入的待校准补偿的生物标志物检测结果，对所述补偿因子进行更新并得到更新后的补偿因子；

根据所述更新后的补偿因子补偿所述第n＝n+1次输入的待校准补偿的生物标志物检测结果，其表达式为：

x′[n+1]＝x[n+1]-c[n+1]其中x[n+1]表示第n＝n+1次输入的待校准补偿的生物标志物检测结果，c[n+1]表示更新后的补偿因子，x′[n+1]表示在进行第n＝n+1次补偿后的生物标志物检测结果。

本发明的进一步设置，所述待校准补偿的生物标志物检测结果为血糖含量、乳酸含量、钾离子浓度和钠离子浓度四种结果中的任意一种。

一种移动终端，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述基于第二代小波的体温补偿方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现基于第二代小波的体温补偿方法的步骤。

本发明所提供的一种基于第二代小波的体温补偿方法、移动终端及存储介质，所述方法包括步骤：输入原始信号至体温补偿模型，所述体温补偿模型将所述原始信号分裂得到近似信号和细节信号；其中，所述原始信号为待校准补偿的生物标志物检测结果；根据所述近似信号和所述细节信号计算得到补偿因子；根据所述补偿因子补偿所述待校准补偿的生物标志物检测结果，所述体温补偿模型输出补偿后的生物标志物检测结果。实现了高精度、低功耗地对电子可穿戴设备进行实时体温补偿，有效消除了体温对电子可穿戴设备性能所带来的影响。

附图说明

图1是典型可穿戴电子设备的传感器结构示意图。

图2是人体皮肤温度对检测血糖或者乳酸的影响。

图3是一个实施例中基于第二代小波的体温补偿方法的流程示意图。

图4是一个实施例中第二代小波的提升框架的结构示意图。

图5是一个实施例中基于第二代小波的提升框架的体温补偿模型流程图。

图6是一个实施例中基于msp430平台的低功耗体温补偿电路逻辑图。

图7是一个实施例中体温补偿结果的示意图。

具体实施方式

发明人发现，目前简单而被广泛使用的体温补偿模型是来自加州大学伯克利分校，该模型简单认为：以20℃为基准，体温每升高一度，电流或者电压会增加0.18％。该模型计算简单，所以可穿戴电子设备消耗的功耗较低，但是这个模型没有充分考虑每个人的个体差异，20℃作为基准也未必合理，而且在硬件设计上需要增加一个精确测量皮肤温度的温度传感器，不可避免的增加了硬件系统的复杂度和功耗。另外，在低功耗方面也未能够将信号运放(amplification)、a/d转换(analogue-digitalconverter，模数转换)和数字信号处理(digitalsignalprocessing)三个环节高度集成，从而影响了低功耗的实现。本发明提供一种基于第二代小波的体温补偿方法、移动终端及存储介质，所述方法使用第二代小波中的提升框架，建立具有灵活性和通用性的体温补偿模型，在硬件系统设计上完成信号运放、a/d转换和体温补偿处理的高度集成设计，从而高精度、低功耗地实现电子可穿戴设备的实时体温补偿，有效消除体温对电子可穿戴设备性能所带来的影响。

为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实例对本发明进一步详细说明。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。

在实施方式和申请专利范围中，除非文中对于冠词有特别限定，否则“一”与“所述”可泛指单一个或复数个。

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，也不在本发明要求的保护范围之内。

本申请提供的一种基于第二代小波的体温补偿方法，可以应用于终端中。其中，特别应用于一种可穿戴电子设备中，该可穿戴电子设备具有可穿戴电化学传感器，用于连续监测人体生理状态。所述可穿戴电子设备采用单片机作为处理器，其中，采用msp430型号的单指令周期risc芯片。

以下以一种基于第二代小波的体温补偿方法应用于具有可穿戴电化学传感器的可穿戴电子设备上的实施例进行说明。

请参阅图3并结合图4，图3是一种基于第二代小波的体温补偿方法的流程示意图，图4是一个实施例中第二代小波的提升框架的结构示意图，如图3与图4所示，该方法包括步骤：

步骤s100、输入原始信号至体温补偿模型，所述体温补偿模型将所述原始信号分裂得到近似信号和细节信号；其中，所述原始信号为待校准补偿的生物标志物检测结果；在本发明中待校准补偿的生物标志物检测结果可以是血糖含量、乳酸含量、钾离子浓度和钠离子浓度四种结果中的任何一种。

其中，体温补偿模型是基于第二代小波中的提升框架建立的，与现有的第一代小波分析方法相比，近期出现的提升框架作为第二代小波能够表现出更加的灵活性和通用性，一个通用的提升框架包含了更新(update)和预测(prediction)两个提升步骤，并且引入了自适应性，使得本申请中的系统在整个运行周期内都无需调整算法参数，能够适应信号特性的各种变化。该体温补偿模型能够根据信号更新和预测后形成的近似成分与细节成分，并计算补偿因子，实时补偿输入信号。

在一个实施例的进一步实施方式中，所述输入原始信号至体温补偿模型，所述体温补偿模型将所述原始信号分裂得到近似信号和细节信号的步骤包括：

步骤s101、令所述原始信号为x[n](n＝0，1，...，n)，获取原始信号x[n]并将所述原始信号x[n]分裂为近似信号a[n]和细节信号d[n]；

其中，a[n]＝x[2n]，d[n]＝x[2n+1]。

具体地，将原始信号x[n](n＝0，1，...，n)首先被分裂(split)为两个数据流：近似信号a[n]＝x[2n]和细节信号d[n]＝x[2n+1]。其中，近似信号包含了原始信号的低频部分，又被称为信号轮廓，细节信号包含了原始信号的高频部分，也就是信号的细节或者突变，在近似信号和细节信号的基础上以完成对人体皮肤温度的补偿，也就是消除人体皮肤温度对生物标志物检测结果造成的不必要的波动。

步骤s200、根据所述近似信号和所述细节信号计算得到补偿因子；

在一个实施例的进一步实施方式中，所述根据所述近似信号和所述细节信号计算得到补偿因子的步骤包括：

步骤s201、根据所述细节信号d[n]中的信息对所述近似信号a[n]进行更新，得到更新后的近似信号a′[n]；其中，更新后的近似信号a′[n]的表达式u()为：表示平滑运算，其定义为：其中，u(d[n])为自适应更新算子，其定义为：

其中，δl＝|a[n]-d[n-1]|，δr＝|a[n]-d[n]|，δl＜δr表示波动增强，δl＝δr表示波动不变，δl＞δr表示波动变小。其中，平滑运算可以保留信号的低频部分(轮廓部分)，能够保留信号最重要的缓慢变化信息，参与平滑运算需要两个信号序列，其中一个记作x，另外一个记作y，y[n]是信号序列y的第n个点。

其中，在对原始信号进行分裂步骤之前，在对信号数据流x[n]中的数据进行连续抽样，即信号数据流x[n]中的连续三个抽样就是d[n-1]，a[n]和d[n]。在所有情况下，a[n]会自适应用它的邻居，也就是d[n-1]或者d[n]会替代a[n]，从而尽量消除信号中不需要或者不合理的突变。如果δl＜δr，这意味着信号随着时间推移在变强。因更新后的数据a′[n]反应了信号的稳态成分，那么a[n]就应该用它的平滑邻居，也就是使用d[n-1]进行替代。

在一个实施例的进一步实施方式中，所述根据所述近似信号和所述细节信号计算得到补偿因子的步骤还包括步骤：

步骤s202、根据所述更新后的近似信号a′[n]中包含的信息对所述细节信号d[n]进行预测，得到预测的细节信号d′[n]。也就是说，对细节信号d[n]进行预测时，会采用更新过的近似信号a′[n]中所包含的信息；

其中，预测的细节信号d′[n]的表达式为：d′[n]＝d[n]-p(a′[n])；

其中，p表示预测算子，表示的是平滑运算后的轮廓信息(低频信息)，其定义为：

以使得预测的细节信号中的稳态成分去除，那么更新后的细节信号d′[n]就仅包含了原始信号分裂所得的细节信号中的高频成分，从而可有效地用于提取信号的瞬态信息。

在一个实施例的进一步实施方式中，所述根据根据所述近似信号和所述细节信号计算得到补偿因子的步骤还包括：

步骤s203、根据所述更新后的近似信号a′[n]和所述更新后的细节信号d′[n]计算得到补偿因子c[n]；其中，补偿因子c[n]的表达式为：

其中，||a′[n]||为更新后的近似信号a′[n]的二阶范数，其表达式为：二阶范数用于计算信号低频部分的能量，包含了大部分的能量(一般在98％以上)，微调部分需要除以二阶范数，目的就是归一化处理，以避免过度补偿。

步骤s300、根据所述补偿因子补偿所述待校准补偿的生物标志物检测结果，所述体温补偿模型输出补偿后的生物标志物检测结果。其中，根据所述更新后的补偿因子补偿所述第n次输入的待校准补偿的生物标志物检测结果，得到补偿后的生物标志物检测结果其表达式为：x′[n]＝x[n]-c[n]，其中x[n]表示第n次输入的待校准补偿的生物标志物检测结果，c[n]表示更新后的补偿因子，x′[n]表示在进行第n次补偿后的生物标志物检测结果。因补偿具有延续性，所以c[n]会在c[n-1]的基础上进行微调，微调部分取决于高频信号d′[n]的变化。如果信号变弱，则补偿公式c[n]就会减小，补偿力度减弱，如果变化为0，即c[n]等于0，则无需补偿，如果变化增强，c[n]增大，则补偿力度加大。

在一个实施例的进一步实施方式中，所述输入原始信号至体温补偿模型，所述体温补偿模型将所述原始信号分裂得到近似信号和细节信号的步骤之前还包括：

初始化补偿次数n、更新后的近似信号的二阶范数||a′[n]||和补偿因子c[n]；其中，n＝0，||a′[0]||＝0，c[0]＝0。

在一个实施例的进一步实施方式中，所述根据所述补偿因子补偿所述待校准补偿的生物标志物检测结果，所述体温补偿模型输出补偿后的生物标志物检测结果的步骤还包括：

步骤s301、在进行第n＝n+1次补偿时，根据第n＝n+1次输入的待校准补偿的生物标志物检测结果，对所述补偿因子进行更新并得到更新后的补偿因子；

步骤s302、根据所述更新后的补偿因子补偿所述第n＝n+1次输入的待校准补偿的生物标志物检测结果，其表达式为：

x′[n+1]＝x[n+1]-c[n+1]，其中x[n+1]表示第n＝n+1次输入的待校准补偿的生物标志物检测结果，c[n+1]表示更新后的补偿因子，x′[n+1]表示在进行第n＝n+1次补偿后的生物标志物检测结果。

应该理解的是，虽然图3的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图3中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

为更好的理解本发明，本发明还提供了一种基于第二代小波的体温补偿方法的具体应用实施例，如图5所示，图5是基于第二代小波的提升框架的体温补偿模型流程图，其包括步骤：

初始化n＝0，||a′[0]||＝0,c[0]＝0；

将原始信号a[n]分裂(split)为近似信号a[n]和细节信号d[n]；

更新(update)近似信号a[n]得到a′[n]；

预测(predict)细节信号d[n]得到d′[n]；

更新

更新补偿因子

进行体温补偿x′[n]＝x[n]-c[n]；

令n＝n+1；

判断系统是否停止工作；若否，则进行第n+1次补偿，再将输入的原始信号a[n]分裂，循环上述步骤；若判定系统已经停止工作，则停止运行系统。

通过上述技术方案，本模型中无需人体皮肤温度这个参数，所以在硬件上可以省略一个高精度温度传感器，同时有效降低了功耗。与简单的体温补偿模型相比，提升框架作为第二代小波综合考虑信号的局部变化，较好地解决了第一代小波在处理不连续信号时性能不是非常理想的问题，本发明中的体温补偿模型无需精确测量体温，大大降低了对硬件设计的要求。另外，本发明中的体温补偿模型在处理第n个数据时，只有自适应更新算子u(d[n])、预测算子p(a′[n])和补偿因子c[n]中会涉及到第n-1个数据，所以本模型只是一阶数字滤波器，所需数据存储和计算都已降到最低。因此，请参阅图7，图7是体温补偿结果的示意图，本发明通过使用第二代小波中的提升框架，建立更具有灵活性和通用性的体温补偿模型，实现了高精度、低功耗地对电子可穿戴设备进行实时体温补偿，有效消除了体温对电子可穿戴设备性能所带来的影响。

在一个实施例中，本申请还提供了一种移动终端，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述一种基于第二代小波的体温补偿方法的步骤。其中该移动终端使用msp430单片机作为处理器，msp430芯片(譬如msp430g2553)是美国某公司推出的一款16位单指令周期risc(精简指令集)单片机。由于msp430芯片的工作电压可以低至1.5v，所以系统供电采用1.5v的微型锂离子聚合物充电电池(li-ionpolymerrechargeablebattery)即可，无需像现在其他系统普通采用的3.7v的电池。如图6所示，图6是一个实施例中基于msp430平台的低功耗体温补偿电路逻辑图，该msp430平台包括msp430控制芯片、模数转换设置电路、系统时钟设置电路、看门狗电路和串行通信电路和存储器。其中，请同时参阅图1，可以将可穿戴电子设备的4路传感器的任何一路模拟信号的输出，作为msp430控制芯片的信号输入，并连接到msp430控制芯片的第8号管角。其中：

所述系统时钟设置电路，msp430内部集成了14khz的振动器，所以可以无需外接晶振。根据需要编程实现主时钟(mclk)的时钟频率，以便在高速度(从14khz到1.12mhz)和低功耗之间做出良好的折中，最大限度地发挥单片机的性能。

所述模数转换电路，采用msp430芯片内置的10bita/d(10位模数转换)接口，通过调节可变电阻r1，使得参考电压vref+能够适应0v～1.5v，满足传感器模拟信号的最大动态范围。

其中，msp430芯片可以进行模数转换速率设置，msp430芯片的10bita/d模数转换速率可以动态设置在200ksps以内。考虑到模拟信号的带宽在1hz数量级，系统采样速率可以设置为4hz。模数转换速率相应设置为40sps，能够大大降低系统的功耗。

所述看门狗电路，在msp430芯片的第1和16管脚间增加看门狗电路，当系统程序出现问题时，就会产生一个系统复位信号，帮助系统复位并重新启动程序。

所述存储器，通过将体温补偿处理程序采用汇编语言实现一种基于第二代小波的体温补偿方法，并加载到msp430芯片的非易失存储器flash中。

由于体温补偿模型较为简单，为了降低功耗，更好地发挥msp430芯片的低功耗特性，可以把不需要的数据存储器关闭。数据存储器ram只有512个字节，主要用于存储变量和运算的中间结果，本系统所需的存储量在100个字节以内，所以可以关闭约80％的数据存储器。

需要说明的是，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。

所述串行通信接口电路，补偿后的信号处理结果可以通过串行通信接口电路(第7、14、15管脚)与外围的从机进行数据通信。其中，因可穿戴传感器处理后的结果需要实时传输给手机，所以，所述的外围的从机可以是一个低功耗的蓝牙模块。通过这个外围从机与智能手机进行无线通信。

本发明通过采用msp430这样的单指令周期risc芯片，该模型中每个数据的核心处理部分，总共需要不到100次加法或者乘法单指令，数据处理负担非常轻，从理论与算法上确保了低功耗的可实现性；系统的硬件实现时，将信号运放、a/d转换和数字信号处理高度集成在一个芯片内，集成度高并且可以动态调整信号处理算法，从而提高系统的自适应性和可拓展性，从而硬件设计上再次确保了系统的低功耗。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

步骤s100、输入原始信号至体温补偿模型，所述体温补偿模型将所述原始信号分裂得到近似信号和细节信号；其中，所述原始信号为待校准补偿的生物标志物检测结果；具体如一种基于第二代小波的体温补偿方法所述，在此不再赘述。

步骤s200、根据所述近似信号和细节信号计算得到补偿因子；具体如一种基于第二代小波的体温补偿方法所述，在此不再赘述。

步骤s300、根据所述补偿因子补偿所述待校准补偿的生物标志物检测结果，所述体温补偿模型输出补偿后的生物标志物检测结果。具体如一种基于第二代小波的体温补偿方法所述，在此不再赘述。

综上所述，本发明所述提供的一种基于第二代小波的体温补偿方法、移动终端及存储介质，通过使用第二代小波中的提升框架，建立更具有灵活性和通用性的体温补偿模型，与简单的体温补偿模型相比，提升框架作为第二代小波综合考虑信号的局部变化，较好地解决了第一代小波在处理不连续信号时性能不是非常理想的问题；该模型无需精确测量体温，大大降低了对硬件设计的要求；采用msp430这样的单指令周期risc芯片，该模型中每个数据的核心处理部分，总共需要不到100次加法或者乘法单指令，数据处理负担非常轻，从理论与算法上确保了低功耗的可实现性；系统的硬件实现时，将信号运放、a/d转换和数字信号处理高度集成在一个芯片内，集成度高并且可以动态调整信号处理算法，从硬件设计上再次确保了系统的低功耗。msp430单片机平台的核心是16位单指令周期的risc处理器，与其他众多的单片机相比，最为显著的优点是运算能力强，整体功耗低。系统可以根据实际需要，通过编程实现系统主时钟的时钟频率，以便在高速度和低功耗之间做出良好的折中，最大限度地发挥单片机的性能。为了更好地发挥msp430的低功耗特性，系统工作时会关闭不需要的存储器。因此，本申请实现了高精度、低功耗地对电子可穿戴设备进行实时体温补偿，有效消除了体温对电子可穿戴设备性能所带来的影响。

应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。