一种基于软件滤波与数据统计算法的心率计算装置和心率计算方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种医疗电子设备及方法，尤其涉及一种基于软件滤波与数据统计算法的心率计算装置和心率计算方法。
【背景技术】
[0002]现代社会随着人们生活水平的提高，生活方式、膳食结构的改变，一方面，高血压、冠心病等心血管疾病已逐步成为临床医学上的常见病和多发病，这些病多属于慢性突发疾病，并伴有多种并发症，而且大多无法治愈，只能控制，想要控制这些疾病，需要病人定期去医院或请家庭医生到家中进行健康检查，定期服用药物，但这样仍旧不能避免突发状况的发生。因此，需要实时监控病人的心率变化，及时发现问题。另一方面，随着生活水平的提高，越来越多的民众开始注重养生，通过科学锻炼、科学运动来保持身体健康，但同时，需要关注运动时间、运动强度、运动中心率变化等因素，来合理制定适合自己的运动计划，保证运动量的合理性和运动的效果。因此，市面上开始出现大量的心率设备，例如，运动手表、挂戴式心率计等。
[0003]目前，市面上的心率设备使用红外光、红色可见光或者绿色可见光实现心率计算，也有一些使用摄像头计算心率，但是，这些产品统计心率的准确率过低，不足以让用户将其统计出的数据作为参考依据，这样会使得病人或普通用户错误的估计自己的身体状况和身体承受能力，甚至有可能造成生命危险。
【发明内容】
[0004]本发明所要解决的技术问题是，提供一种基于软件滤波与数据统计算法心率计算装置和心率计算方法，以解决原有心率计算设备和计算方法计算心率准确率过低的问题。
[0005]本发明解决上述技术问题所采用的技术方案是，一方面，本发明提供一种基于软件滤波与数据统计算法的心率计算装置，该在装置包含:感应输入部分、信号处理部分和数据显示部分，其中，
[0006]所述感应输入部分包括红外灯、红光灯、光接收装置和模拟前端；所述信号处理部分包括微控制单元、传感器和存储单元；所述数据显示部分包括显示屏；
[0007]所述感应输入部分采集光强度变化信号，输入到所述信号处理部分，经处理后由所述数据显示部分显示；
[0008]所述感应输入部分和所述数据显示部分通过SPI接口进行通信；
[0009]所述信号处理部分分析并处理所述光强度变化信号。
[0010]优选地，所述红外灯和所述红光灯分别发出红外光和红色可见光；所述光接收装置接收到的所述红外光和所述红色可见光呈搏动性变化；所述模拟前端对所述红外光和所述红色可见光进行处理，得到所述光强度变化信号。
[0011]优选地，所述微控制单元分析并处理所述光强度变化信号；所述传感器将所述光强度变化信号转化为电信号，获得脉搏血流的变化，并感应装置加速度的变化；所述存储单元用来存储所述光强度变化信号和所述电信号。
[0012]另一方面，本发明提供一种基于软件滤波与数据统计算法的心率计算方法，该方法包括步骤:
[0013]S1、采集光强度变化信号；
[0014]S2、通过软件滤波算法、数据统计算法和加速度传感器姿势判别算法处理并优化所述光强度变化信号。
[0015]优选地，所述步骤SI包括步骤:
[0016]S101、打开红光灯，采样红光信号，处理红外光环境信号数据；
[0017]S102、关闭所述红光灯，采样红光环境信号，处理红光信号数据；
[0018]S103、打开红外灯，采样红外光信号，处理红光环境信号数据；
[0019]S104、关闭所述红外灯，采样红外光环境信号，处理红外光信号数据；
[0020]得到光强度变化信号。
[0021]优选地，所述步骤S2包括步骤:
[0022]S201、所述软件滤波算法使用动态矩阵缩放，过滤和缩放所述光强度变化信号，得到接近正弦波的光强度变化信号；
[0023]S202、判断所述正弦波波形的正负变化。
[0024]优选地，所述步骤SlOl?步骤S104在每个采样周期T时间内依次循环完成，每个步骤所需时间为1/4T。
[0025]优选地，所述步骤S202对正弦波波形进行判断，如果所述正弦波波形幅度明显，那么当所述正弦波数据由负数变为正数时，记作一次心跳周期；如果所述正弦波波形幅度不明显，无法判断其数值正负交替变化，那么通过所述数据统计算法和所述加速度传感器姿势判别算法对所述光强度变化信号进行实时数据统计和分析，动态调节阈值，再次判断波形正负变化。
[0026]优选地，所述阈值是根据所述数据统计算法统计的数据信息，结合心率装置的安置状态进行动态调节的。
【附图说明】
[0027]图1是本发明的第一实施例中基于软件滤波与数据统计算法的心率计算装置的框图；
[0028]图2是本发明的第一优选实施例中基于软件滤波与数据统计算法的心率计算方法的流程图；
[0029]图3是本发明的第一优选实施例中采集到光强度变化信号的波形；
[0030]图4是本发明的第一优选实施例中经软件滤波算法处理后光强度变化信号的波形；
[0031]图5是本发明的第二优选实施例中采集到光强度变化信号的波形。
【具体实施方式】
[0032]以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。说明书后续描述为实施本发明的较佳实施方式，然所述描述乃以说明本发明的一般原则为目的，并非用以限定本发明的范围。本发明的保护范围当视所附权利要求所界定者为准。
[0033]下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细说明。
[0034]如图1所示，本发明第一实施例公开了一种基于软件滤波和数据统计算法的心率计算装置，该装置包含:感应输入部分1、信号处理部分2和数据显示部分3。
[0035]进一步地，感应输入部分I包括红外灯101、红光灯102、光接收装置103和AFE4400104 ;根据血液中氧合血红蛋白Hb02和脱氧血红蛋白Hb对660nm红光和940nm红外光吸收峰值不同的特点，红外灯101发出的红外光和红光灯102发出的红光通过透射或反射的方式传送给光接收装置103 ;光接收装置103接收到的红外光和红光的光强度变化信号随着心脏的搏动性变化而变化；AFE4400104是一款非常适合于脉冲血氧仪应用的完全集成模拟前端，用来处理接收到的红外光和红光，得到光强度变化信号。
[0036]进一步地，信号处理部分2包括微控制单元201、重力传感器202和Flash存储器203 ;微控制单元201采用采用软件滤波算法、数据统计算法和加速度传感器姿势判别算法处理光强度变化信号；重力传感器202不仅能够将光强度变化信号转化为电信号，得到容积脉搏血流的变化，而且能够感知运动过程中加速度的变化，使得加速度传感器姿势判别算法可以分析用户姿势；Flash存储器203存储光强度变化信号处理过程中的中间数据和最终数据。
[0037]进一步地，数据显示部分3包括IXD显示屏301，用来实时显示心率数据。
[0038]更进一步地，感应输入部分I和数据显示部分3通过SPI接口进行通信。
[0039]本实施例中，通过Hb02和Hb对660nm红光和940nm红外光吸收峰值不同的特点，采集光强度变化信号，经过AFE4400处理后，光强度变化信号更加准确；信号处理单元摒弃了使用硬件提高心率计算准确度的做法，微控制单元使用软件滤波算法、数据统计算法和加速度传感器姿势判别算法处理光强度变化信号，不仅提高了心率计算的精度，也降低了所需的硬件成本。
[0040]参见图2，本实施例公开了一种基于软件滤波和数据统计算法的心率计算方法，该方法包括步骤:
[0041]S1、采集光强度变化信号心率数据；
[0042]S2、通过软件滤波算法、数据统计算法和加速度传感器姿势判别算法处理并优化所述心率数据。
[0043]进一步地，步骤SI包括步骤:
[0044]S101、打开红光灯，采样红光信号，处理红外光环境信号数据；
[0045]S102、关闭红光灯，米样红光环境信号，处理红光信号数据；
[0046]S103、打开红外灯，采样红外光信号，处理红光环境信号数据；
[0047]S