一种人体呼吸的检测装置的制作方法

本实用新型涉及非接触式生命体征监测技术领域，尤其涉及一种人体呼吸的检测装置。

背景技术：

非接触式生命体征监测技术在医疗、老年人看护中发挥着重要的作用。超带宽(UWB)脉冲雷达具有良好的穿透性和较高的空间分辨率，以及为非接触式，使得它成为智能家庭服务机器人不可或缺的监控人体健康的解决方案。传统的连续波雷达系统对目标的速度信息检测灵敏，而对目标的距离信息不敏感。由于连续波雷达是连续发射电磁波的，所以其发射和接收系统两者之间隔离比较困难，从而导致其抗干扰能力和目标信息提取能力很难再有大幅度提高。此外，连续波雷达容易产生信号泄露，其发射机的发射信号及其噪声直接泄露到接收机，增加了目标特征信息的提取难度。

然而，现有技术中存在智能看护机器人不能监控在场人员的生命体征、尤其是人体呼吸的问题。

技术实现要素：

本实用新型目的在于提供一种人体呼吸的检测装置，旨在解决现有技术中存在智能看护机器人不能监控在场人员的生命体征、尤其是人体呼吸的问题。

本实用新型提供了一种人体呼吸的检测装置，所述检测装置包括：

超带宽模块；

与所述超带宽模块相连接，控制所述超带宽模块发送脉冲雷达信号到达人体胸腔表面进行反射、产生回波信号的主控模块；

与所述主控模块相连接，接收所述回波信号、并将所述回波信号发送给所述主控模块进行处理的天线模块；

与所述主控模块相连接，当所述回波信号的脉冲波动未达到标准阈值时，判断人体呼吸出现异常，并发送警报信息的通信模块。

上述结构中，所述回波信号包括胸腔的周期运行信息。

上述结构中，所述控制系统还包括：

同时与所述主控模块和天线模块连接，将所述天线模块接收的回波信号进行滤波，并发送给所述主控模块的高通滤波模块。

上述结构中，所述控制系统还包括：

与所述主控模块连接，对所述回波信号进行保存的存储模块。

上述结构中，所述控制系统还包括：

与所述主控模块连接，对所述检测装置进行供电的电源模块。

上述结构中，所述主控模块包括一主控芯片U1，所述主控芯片U1包括：

主控端CTRL、接收端RXD、电源端Bat-VCC、存储端MEM和传输端FTP；

所述主控端CTRL接所述超带宽模块，所述接收端RXD接所述高通滤波模块，所述电源端Bat-VCC接所述电源模块，所述存储端MEM接所述存储模块，所述传输端FTP接所述通信模块。

上述结构中，所述超带宽模块包括一超带宽收发芯片U2，所述超带宽收发芯片U2包括：

控制端ctrl；

所述控制端ctrl接所述主控芯片U1的主控端CTRL。

上述结构中，所述高通滤波模块包括一滤波芯片U4，所述滤波芯片U4包括：

发射端Send和滤波端Filt；

所述发射端Send接所述主控芯片U1的接收端RXD，所述滤波端Filt接所述天线模块。

上述结构中，所述天线模块包括一天线芯片U3，所述天线芯片U3包括：

发送端TXD；

所述发送端TXD接所述滤波芯片U4的滤波端Filt。

上述结构中，所述通信模块包括一通信芯片U5，所述通信芯片U5包括：

传送端RTP；

所述传送端RTP接所述主控芯片U1的传输端FTP。

综上所述，本实用新型实施例提供的一种人体呼吸的检测装置，包括超带宽模块、主控模块、天线模块和通信模块，所述主控模块控制所述超带宽模块发送脉冲雷达信号到达人体胸腔表面进行反射、产生回波信号，天线模块接收到所述回波信号后，将所述回波信号发送给所述主控模块进行处理，当所述回波信号的脉冲波动未达到标准阈值时，判断人体呼吸出现异常，所述通信模块发送警报信息给相应家属，以便开展救援，实现了远程监控人体呼吸的效果，同时解决了现有技术中存在智能看护机器人不能监控在场人员的生命体征、尤其是人体呼吸的问题。

附图说明

图1为本实用新型一实施例提供的一种人体呼吸的检测装置的模块结构示意图。

图2为本实用新型一实施例提供的一种人体呼吸的检测装置的电路结构示意图。

图3为本实用新型一实施例提供的一种人体呼吸的检测装置的人体呼吸的振幅曲线示意图。

图4为本实用新型一实施例提供的一种人体呼吸的检测装置的工作示意图。

图5为本实用新型一实施例提供的一种人体呼吸的检测装置的工作流程示意图。

图6为本实用新型一实施例提供的一种人体呼吸的检测装置的低通滤波器的通带特性示意图。

图7为本实用新型一实施例提供的一种人体呼吸的检测装置的实际呼吸监测曲线图。

图8为本实用新型另一实施例提供的一种人体呼吸的检测方法的步骤流程图。

具体实施方式

为了使本实用新型要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本实用新型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实用新型，并不用于限定本实用新型。

本实用新型实施例提供的一种人体呼吸的检测装置，主要用于通过非接触式检测人体呼吸，并且在人体呼吸出现异常时采取救援措施。

图1示出了本实用新型一实施例提出的一种人体呼吸的检测装置的模块结构，为了方便说明，仅示出了与本实用新型实施例相关的部分。

一种人体呼吸的检测装置，所述检测装置包括：

超带宽模块102；

与所述超带宽模块102相连接，控制所述超带宽模块102发送脉冲雷达信号到达人体胸腔表面进行反射、产生回波信号的主控模块101；

与所述主控模块101相连接，接收所述回波信号、并将所述回波信号发送给所述主控模块进行处理的天线模块103；

与所述主控模块101相连接，当所述回波信号的脉冲波动未达到标准阈值时，判断人体呼吸出现异常，并发送警报信息的通信模块105。

作为本实用新型一实施例，所述主控模块对接收到的回波信号进行处理包括判断所述回波信号的脉冲波动是否达到标准阈值，如是，则表明人体呼吸出现异常。

作为本实用新型一实施例，所述回波信号包括胸腔的周期运行信息，即是呼吸信息。

作为本实用新型一实施例，所述检测装置还包括：

同时与所述主控模块101和天线模块103连接，将所述天线模块103接收的回波信号进行滤波，并发送给所述主控模块101的高通滤波模块104。

作为本实用新型一实施例，所述检测装置还包括：

与所述主控模块101连接，对所述回波信号进行保存的存储模块106。

作为本实用新型一实施例，所述检测装置还包括：

与所述主控模块101连接，对所述检测装置进行供电的电源模块107。

作为本实用新型一实施例，超宽谱雷达具有大带宽的特点，在生命体征信息提取方面有其独特的优势。抗干扰性能强。超宽带雷达系统具有较大的处理增益，在发射时将微弱的无线电脉冲信号分散在宽阔的频带中，输出功率比较低，此外信号和干扰噪声之间的相关性比较低，干扰的占空比很低，超宽谱雷达信号具有极高的距离分辨力。由于超宽带雷达采用窄脉冲对接收信号进行选择，并且其相对带宽大，可以分辨目标的许多散射点，将这些散射点的回波信号积累，改善信噪比，使其分辨力可以达到厘米量级。同时具有良好的目标识别能力。由于雷达发射脉冲的时间短，可以使目标不同区域的响应分离，使目标的特性突出，从而有利于提取目标的特征信息。

当脉冲雷达信号探测到人体时，雷达发射的电磁脉冲会被探测人员的胸腔表面反射并产生回波。人体呼吸运动导致的胸腔表面的周期性起伏运动会使得脉冲在人体和雷达之间来回传播的延迟时间周期性的变化。人体胸腔表面的反射回波在慢时间域上形成一个周期信号。我们在回波数据中检测该周期信号，实验中提取的呼吸信号作为噪声参考信号，与同时携带呼吸、心跳频率成分的信号进行自适应处理，从而实现呼吸噪声的消除，检测出心跳波形。在机器人应用中可以监控老年在睡眠时的心率情况，防止老年出现心悸或者心脏骤停等情况，当出现问题时及时通知家属。

作为本实用新型一实施例，本实用新型一实施例提供一种人体呼吸的检测装置，所述检测装置(可以扩展到机器人、智能手机、电脑、智能家电等方面)上有超带宽模块和天线模块，通过发射和接收超带宽(UWB)脉冲雷达信号可以检测生命特征，包括人体呼吸。

图2示出了本实用新型一实施例提出的一种人体呼吸的检测装置的电路结构，为了方便说明，仅示出了与本实用新型实施例相关的部分。

作为本实用新型一实施例，所述主控模块101包括一主控芯片U1，所述主控芯片U1包括：

主控端CTRL、接收端RXD、电源端Bat-VCC、存储端MEM和传输端FTP；

所述主控端CTRL接所述超带宽模块102，所述接收端RXD接所述高通滤波模块104，所述电源端Bat-VCC接所述电源模块107，所述存储端MEM接所述存储模块106，所述传输端FTP接所述通信模块105。在本实施例中，主控芯片U1采用了型号为ATSAM4E16E的微处理器芯片，当然，微处理器芯片的型号不做限定，只要能达到与本实施例主控芯片U1所述的功能作用亦可。

作为本实用新型一实施例，所述超带宽模块102包括一超带宽收发芯片U2，所述超带宽收发芯片U2包括：

控制端ctrl；

所述控制端ctrl接所述主控芯片U1的主控端CTRL。在本实施例中，超带宽收发芯片U2采用了型号为CC2400的超带宽收发芯片，当然，超带宽收发芯片的型号不做限定，只要能达到与本实施例超带宽收发芯片U2所述的功能作用亦可。

作为本实用新型一实施例，所述高通滤波模块104包括一滤波芯片U4，所述滤波芯片U4包括：

发射端Send和滤波端Filt；

所述发射端Send接所述主控芯片U1的接收端RXD，所述滤波端Filt接所述天线模块。在本实施例中，滤波芯片U4采用了型号为HF3800的滤波芯片，当然，滤波芯片的型号不做限定，只要能达到与本实施例滤波芯片U4所述的功能作用亦可。

作为本实用新型一实施例，所述天线模块103包括一天线芯片U3，所述天线芯片U3包括：

发送端TXD；

所述发送端TXD接所述滤波芯片U4的滤波端Filt。在本实施例中，天线芯片U3采用了型号为PT2272的天线芯片，当然，天线芯片的型号不做限定，只要能达到与本实施例天线芯片U3所述的功能作用亦可。

作为本实用新型一实施例，所述通信模块105包括一通信芯片U5，所述通信芯片U5包括：

传送端RTP；

所述传送端RTP接所述主控芯片U1的传输端FTP。在本实施例中，通信芯片U5采用了型号为TMS320C6203的通信芯片，当然，通信芯片的型号不做限定，只要能达到与本实施例通信芯片U5所述的功能作用亦可。

作为本实用新型一实施例，所述存储模块106包括一存储芯片U6，所述存储芯片U6包括：

储存端mem；

所述储存端mem接所述主控芯片U1的存储端MEM。在本实施例中，存储芯片U6采用了型号为PC5300的存储芯片，当然，存储芯片的型号不做限定，只要能达到与本实施例存储芯片U6所述的功能作用亦可。

作为本实用新型一实施例，所述电源模块107包括：

交流电源VCC；

所述交流电源VCC接所述主控芯片U1的电源端Bat-vcc。

图3示出了本实用新型一实施例提供的一种人体呼吸的检测装置的人体呼吸的振幅曲线示意图，为了方便说明，仅示出了与本实用新型实施例相关的部分。

微处理器模块包括电源指示灯，JTAG仿真结构，RS232通信接口和复位结构。微处理器模块采用Altera公司的ARM-Smart结构的芯片，型号为ATSAM4E16E，该模块具有运算速度高，实时性控制性强的优点。芯片具有128KB片内SRAM,16KB ROM，1024KB内部Flash，1路USB 2.0FS Device，4路16位PWM，2路UART(1路和SPI片选复用)，2路USART，2路TWI(1路和JTAG复用)，1路SD/SDIO/MMC，1路SPI，1路NAND控制器，1路EMAC控制器，支持16位AFEC，1路2通道12位DAC，最高可在120M的频率下运行，并且可以实现快速的处理数据，支持多种通讯协议。

在低信噪比的环境下，UWB超带宽系统在发送与接收信号时会存在一些静态杂波，白噪声以及其他的谐波干扰信号，所以为了完成必要的测量工作，需要解决抑制杂波干扰信号的叠加，使超带宽接收系统能够实现较低干扰的接收正常的回波信号，提高回波数据的信噪比。在现有的算法中有FIR低通滤波算法，MS算法和LTS算法等，这几种算法都有不足的地方，MS算法能够滤除静态的噪声信号，但是对于加性白噪声以及谐波干扰等就起不到相应的效果，而LTS算法虽然能够有效的一直静态噪声和线性波形干扰，但却对其他干扰无能为力，并且其运算量较大，受处理器运算性能制约，FIR低通滤波算法会在滤波过程中计算量较大，在微控制器中需要完成FFT运算，并且需要加入窗滤波，但是好处是信号失真度小，可以完成较有效的信息的提取。

由于现有的脉冲雷达呼吸信号检测的门限判决算法往往集中检测信号中的一次谐波，而忽略了其他阶次谐波在检测过程中的作用，这导致现有判决算法并未充分利用呼吸信号的能量，造成数据丢失，没有做到最优检测。因此，专门用于检测包含多个谐波的周期信号的检测算法更适合用于对呼吸信号进行检测。并且在滤波算法的基础上，改进其动态响应特性，完成快速的滤波，并且能够获知人体有效的呼吸响应信号。

通过对人体呼吸信号建模获知人体呼吸信号的规律。用余弦函数的偶数次幂能更准确的描述人体的呼吸运动。基于上述研究成果，使用余弦函数的偶数次幂来模拟由呼吸运动引起的胸腔表面径向运动。当一个人正对着机器人时，例如被探测人员的胸腔表面与雷达之间的径向距离将受到人体呼吸运动的影响。若用L(t)来表达人体胸腔起伏的变化，根据最新的研究成果表达式为

L(t)＝D-B(cos(π*f*t))ⁿ

其中D表示智能机器人超带宽传感器与人体的空间距离，B表示人体的胸腔或者胸腔钱的衣物的起伏大小，一般在10mm到20mm的振幅，其中f为人体呼吸的频率，n为余弦函数的偶次幂，该表达式最接近人体呼吸的振幅曲线。

图4示出了本实用新型一实施例提供的一种人体呼吸的检测装置的工作示意图，为了方便说明，仅示出了与本实用新型实施例相关的部分。

在实际工作中，在ARM内核的控制器上电后，通过RESET接口唤醒超带宽传感器芯片，并且通过SPI接口启动X2超带宽传感器的工作，X2内部集成了一个发射器，一个接收器和相关的控制电路，系统配置了一个4线的串行外设接口，接收路径RX中集成一低噪声放大器和256位的ADC模拟数字转换器。

图5示出了本实用新型一实施例提出的一种人体呼吸的检测装置的工作流程示意图，为了方便说明，仅示出了与本实用新型实施例相关的部分。

当系统上电时，供电电压为+3.3V，ATSAM4E16E芯片开始进行自检程序，并且对外设进行相应的复位以及初始化操作，ATSAM4E16E芯片通过四线全双工SPI通信接口发送命令给超带宽传感器，超带宽传感器发送超带宽信号，当超带宽信号触碰人体时，在发送的同时，开始进行时钟计数，当超带宽信号在空气介质中传播后，反馈给超带宽信号接收天线，然后通过下面的公式算出其距离：

d＝C*t/2

其中d表示超带宽天线与人体的距离，由于超带宽信号为光速传播，C表示光速，通过该公式可以算出实际的距离。当该信号的数据经过FIR低通滤波处理，加入截止带宽为1Hz的滤波器后，由于人体呼吸的频率大概在0.1Hz～0.6Hz之间，所以可以获得相应人体胸腔的振幅以及超带宽信号与人体之间的线性距离。并且可以滤掉多余的噪声干扰，如果并没有监测到微弱的动态信号，机器人可以进行头部旋转操作，可以通过视觉算法中的帧差法或者光流法，验证是否有动态的人体存在。如果在测试过程中发现被检测人员呼吸停止或者出现呼吸异常，通过机器人的3G通信模块可以通知家人，或者进行医护人员救助电话操作。

图6示出了本实用新型一实施例提出的一种人体呼吸的检测装置的低通滤波器的通带特性示意图，为了方便说明，仅示出了与本实用新型实施例相关的部分。

在ARM嵌入数字滤波器一般分为两种形式，一种是有限长单位冲击响应滤波器(FIR)，另一种是无限长单位冲击响应滤波器(IIR)，无限长单位冲击响应数字滤波器的优点是可以利用模拟滤波器的结果，而且模拟滤波器的设计有大量的图标可以查看，方便简单，但是它有明显的缺点就是相位的非线性，如果使相位线性的输出，还需加入繁杂的相位校正程序，并且代码需要不断迭代，比较复杂，而且运算速度慢。

FIR滤波器就不会有上述问题的存在，有限长单位冲击响应滤波器可以做到严格的线性相位，，同时具有任意的幅度特性，并且由于FIR滤波器的单位冲击响应是有限长的，滤波器的输出时稳定的，并且可以用快速傅里叶变换(FFT)算法来实现过滤信号，从而大大提高运行效率。所以在DSP输出信号时经过FIR滤波器进行滤波处理。

FIR滤波器的单位冲击响应h(n)是有限长的(0≤n≤N-1),其Z变换为

$H\left(z\right)=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}h\left(n\right)z^{-n}$

这是z^-1的(N-1)阶的多项式，在有限z平面(0＜|z|＜∞)内有(N-1)个零点，在z平面原点z＝0处有(N-1)阶极点。

h(n)的频率响应H(e^jw)为

$H\left(e^{jw}\right)={\mathrm{\Σ}}_{n=0}^{N-1}h\left(n\right)e^{-jwn}$

当h(n)为实序列时，可将H(e^jw)＝±|H(e^jw)|e^jθ(w)＝H(w)e^jθ(w),其中|H(e^jw)|是真正的幅度响应，有两类准确的线性相位条件，其分别满足

θ(w)＝-τw

θ(w)＝β-τw

其中τ，β都是常数，表示相位是通过坐标原点w-0或是通过θ(0)-β的斜直线，二者的群延时都是常数保持线性相位必须满足

$\mathrm{\τ}=\frac{N-1}{2}$

h(n)＝h(N-1-n),0≤n≤N-1

该公式是FIR滤波器具有线性相位的充分必要条件，它要求单位冲击响应的h(n)序列以n＝(N-1)/2为偶对称中心，此时时间延时τ等于h(n)长度为N-1的一般为τ＝(N-1)/2个采样周期。N为奇数时，延时为整数；N为偶数时延时为整数加半个抽样周期。不论N为奇数还是偶数，此时h(n)都应满足对n＝(N-1)/2轴呈偶对称。因此输入波形的滤波器系数h(n)都为偶数个。在实际应用中，一般采用窗函数法来设计窗函数。要设计一个FIR滤波器响应来逼近H_d(e^jw)，可以反变换导出

$h_d\left(n\right)=\frac{1}{2\mathrm{\π}}{\∫}_{-\mathrm{\π}}^{\mathrm{\π}}{H}_d\left(e^{jw}\right)e^{iwn}dw$

由于H_d(e^jw)是矩形频率特性，h_d(n)一定是无限长的序列，但是FIR滤波器的h(n)是有限长的，所以一般最有效的是用一个有限长度的窗函数序列w(n)来截取h_d(n),即

h(n)＝w(n)h_d(n).

其中w(n)是有限长序列，当n>N-1及n<0时，w(n)＝0。

在实际工程中一般选取窗函数会遇到两个问题，一个是窗函数的频谱主瓣尽可能的窄，另一个就是尽量减少最大旁瓣的幅度。但两者往往不能同时满足要求，比较常用的窗函数为：矩形窗，巴特列特窗(Bartelett)，汉宁窗(Hanning)，海明窗(Hamming)，布莱克曼(Blackman)窗，凯泽(Kaiser)窗。在选择滤波器的过程中，滤波器的特性一般是增加了主瓣的宽度来换取对旁瓣幅度的限制。选用不同的窗函数都是为了获得较平稳的通带幅度特性和较低的阻带干扰。本实用新型选用了汉宁窗，汉宁(Hanning)窗(又称升余弦窗)窗函数为

$w\left(n\right)=\frac{1}{2}\&lsqb;1-cos\left(\frac{2\mathrm{\&pi;}n}{N-1}\right)\&rsqb;R_n\left(n\right)$

经过傅里叶变换为

$W\left(e^{jw}\right)=\{0.5W_R\left(w\right)+0.25\&lsqb;W_R(w-\frac{2\mathrm{\&pi;}}{N-1})+W_R(w+\frac{2\mathrm{\&pi;}}{N-1})\&rsqb;\}{e}^{-j\left(\frac{N-1}{2}\right)w}$

当N＞＞1时，N-1≈N,窗谱的幅度函数为

$W\left(w\right)\&ap;0.5W_R\left(w\right)+0.25\&lsqb;W_R(w-\frac{2\mathrm{\&pi;}}{N})+W_R(w+\frac{2\mathrm{\&pi;}}{N})\&rsqb;$

这三部分之和使旁瓣能量抵消，使其更集中在主瓣。但同时也牺牲了主瓣的宽度。图6(a)和图6(b)为低通滤波器的通带特性。

图7示出了本实用新型一实施例提出的一种人体呼吸的检测装置的实际呼吸监测曲线，为了方便说明，仅示出了与本实用新型实施例相关的部分。

通过设置低通滤波器的阶数为51，通带截止频率为10Hz,选择汉宁窗，就可以滤除一些高频信号，可以较有效的得到人体的呼吸监测信号。最终采样的信号在滤波前会出现较多的杂波，出现混叠的干扰信号以及线性趋势等信号都可以进行有效的滤除，并且采用快速傅里叶变换可以得知其呼吸频率在0.32Hz左右，通过该方案可以有效对人体的胸腔出现的轻微振幅进行监控，能够得到较好的呼吸监控曲线。

图8示出了本实用新型另一实施例提出的一种人体呼吸的检测方法的步骤流程，为了方便说明，仅示出了与本实用新型实施例相关的部分。

基于上述检测装置的一种人体呼吸的检测方法，所述检测方法包括：

S11，超带宽模块发送脉冲雷达信号；

S12，主控模块控制所述超带宽模块发送脉冲雷达信号到达人体胸腔表面进行反射、产生回波信号；

S13，天线模块接收所述回波信号、并将所述回波信号发送给所述主控模块进行处理；

S14，通信模块用于当所述回波信号的脉冲波动未达到标准阈值时，判断人体呼吸出现异常，并发送警报信息。

作为本实用新型另一实施例，所述主控模块对接收到的回波信号进行处理包括判断所述回波信号的脉冲波动是否达到标准阈值，如是，则表明人体呼吸出现异常。

作为本实用新型另一实施例，所述回波信号包括胸腔的周期运行信息，即是呼吸信息。

本实用新型实施例提供的人体呼吸的检测装置的工作原理为：

首先，启动电源模块，使得交流电源VCC为所述检测装置供电，其次，主控模块控制超带宽模块发送脉冲雷达信号到达人体胸腔表面进行反射、产生回波信号，接着天线模块接收到所述回波信号后，经过高通滤波模块对所述回波信号进行滤波，然后将滤波后的回波信号发送给所述主控模块进行处理并且判断回波信号的脉冲波动，当所述回波信号的脉冲波动未达到标准阈值时，判断人体呼吸出现异常，通信模块发送警报信息给相应家属，以便开展救援，实现了远程监视老年人的效果，以及在老年人出现呼吸异常时马上采取措施以免造成更大的损失。

综上所述，本实用新型实施例提供的一种人体呼吸的检测装置，包括超带宽模块、主控模块、天线模块和通信模块，所述主控模块控制所述超带宽模块发送脉冲雷达信号到达人体胸腔表面进行反射、产生回波信号，天线模块接收到所述回波信号后，将所述回波信号发送给所述主控模块进行处理，当所述回波信号的脉冲波动未达到标准阈值时，判断人体呼吸出现异常，所述通信模块发送警报信息给相应家属，以便开展救援，实现了远程监控人体呼吸的效果，同时解决了现有技术中存在智能看护机器人不能监控在场人员的生命体征、尤其是人体呼吸的问题。本实用新型实施例实现简单，不需要增加额外的硬件，可有效降低成本，具有较强的易用性和实用性。

以上所述实施例仅用以说明本实用新型的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本实用新型进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本实用新型实施例各实施例技术方案的精神和范围。

以上所述仅为本实用新型的较佳实施例而已，并不用以限制本实用新型，凡在本实用新型的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本实用新型的保护范围之内。