心跳呼吸检测方法及装置与流程

本发明涉及智能家居、智能座舱、养老、医疗检测领域，具体而言，涉及一种心跳呼吸检测方法及装置。

背景技术：

呼吸心跳是人体重要生命体征参数，是判断人体健康的重要依据。现有技术方案是通过呼吸机、心电图、holter(动态心电图)等设备作为数据来源，均采用接触式的方式，并且呼吸、心跳数据分别由两套独立的设备来完成。

现有呼吸心跳设备采用接触的方式，佩戴和使用不方便，用户体验欠缺。呼吸、心跳采用两种设备占用空间大，操作复杂，设备繁琐。holter需长时间携带，影响用户的睡眠习惯，不利于用户入睡。设备数据通常是本地化的存储管理，用户数据分析不便。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现要素：

本发明实施例提供了一种心跳呼吸检测方法及装置，以至少解决相关技术中分别采用呼吸机，心电图设备采集呼吸和心跳的方式，效率较低，使用不便，操作复杂的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种心跳呼吸检测方法，包括：通过封装天线向检测对象发送检测信号，并通过所述封装天线的雷达接收所述检测对象返回的反馈信号；根据所述反馈信号，通过分析算法确定所述检测对象的心跳信号和呼吸信号。

可选的，通过封装天线向检测对象发送的检测信号，并通过所述封装天线的雷达接收所述检测对象返回的反馈信号包括：通过所述天线以固定时序和固定波形发送检测信号，其中，所述检测信号为调频连续电磁波；通过所述封装天线的雷达接收所述检测对象反射所述调频连续电磁波的回波；对所述回波进行放大处理，滤波处理后，得到所述反馈信号。

可选的，通过封装天线向检测对象发送检测信号之后，包括：通过软定时器从所述反馈信号中选取预设时段的待处理数据；通过触发外部中断启动处理器的数据接收，将基带所述反馈信号数据发送至处理器的数据接收队列中，其中，所述雷达的基带与所述处理器通信连接。

可选的，根据所述反馈信号，通过分析算法确定所述检测对象的心跳信号和呼吸信号包括：通过所述处理器执行根据所述反馈信号，通过分析算法确定所述检测对象的心跳信号和呼吸信号的步骤，其中，所述待处理数据的帧频起始点为心跳信号和呼吸信号的单次周期起始点。

可选的，通过封装天线向检测对象发送的检测信号，并通过所述封装天线的雷达接收所述检测对象返回的反馈信号之前，还包括：创建用于通过封装天线向检测对象发送的检测信号并通过所述封装天线的雷达接收所述检测对象返回的反馈信号的数据规整任务，以及用于根据所述反馈信号，通过分析算法确定所述检测对象的心跳信号和呼吸信号的运算任务，其中，所述数据规整任务和所述运算任务的运行优先级相同；通过时间片调度的方式，以实际需求在所述数据规整任务和所述运算任务之间切换，其中，所述数据规整任务和所述运算任务互相独立，一次执行一个数据规整任务或运算任务。

可选的，根据所述反馈信号，通过分析算法确定所述检测对象的心跳信号和呼吸信号包括：对所述反馈信号的快时间信号去直流，在快时间信号加窗后进行快速傅立叶变换fft，得到所述快时间信号的距离维信息，对所述反馈信号的慢时间信号去直流，得到多普勒信息；根据所述距离维信息和所述多普勒信息，选取特征点，判定目标信号距离门的位置；选取距离门的位置的复数据，作相位提取得到解缠绕之后的相位数据；对相位数据去直流，通过无限冲击响应iir滤波器，得到所述呼吸信号；通过有限冲击响应fir滤波器，使用联合时频域算法检测心跳频率得到频率变化图，得到所述心跳信号。

可选的，根据所述反馈信号，通过分析算法确定所述检测对象的心跳信号和呼吸信号之后，还包括：将所述心跳信号和所述呼吸信号通过数据传输发送给第三方设备，其中，所述第三方设备为下列至少之一：远程处理设备，智能终端，用户设备，显示终端。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种心跳呼吸检测装置，包括：基带处理模块，和算法运算模块，所述基带处理模块用于通过封装天线向检测对象发送检测信号，并通过所述封装天线的雷达接收所述检测对象返回的反馈信号，其中，所述封装天线和所述雷达集成在所述基带处理模块上；所述算法运算模块，与所述雷达通信连接，用于根据所述反馈信号，通过分析算法确定所述检测对象的心跳信号和呼吸信号。

可选的，还包括：软定时器，外部中断，实时调度系统，所述软定时器，与所述基带处理模块和所述算法运算模块通信连接，用于从所述反馈信号中选取预设时段的待处理数据，将所述待处理数据发送给所述算法运算模块，其中，所述待处理数据的帧频起始点为心跳信号和呼吸信号的单次周期起始点；所述外部中断，与所述基带处理模块和数据规整模块通信连接，用于在基带处理模块完成工作时，同步启动数据规整模块工作；所述实时调度系统，与所述基带处理模块和算法运算模块通信连接，用于为所述基带处理模块建立数据规整任务，为所述算法运算模块建立运算任务，其中，所述数据规整任务和所述运算任务的运行优先级相同，以及应用时间片调度的方式，根据实际需求在所述数据规整任务和所述运算任务之间切换，其中，所述数据规整任务和所述运算任务互相独立，一次执行一个数据规整任务或运算任务。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述中任意一项所述的心跳呼吸检测方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机存储介质所在设备执行上述中任意一项所述的心跳呼吸检测方法。

在本发明实施例中，采用通过封装天线向检测对象发送检测信号，并通过封装天线的雷达接收检测对象返回的反馈信号；根据反馈信号，通过分析算法确定检测对象的心跳信号和呼吸信号的方式，通过封装天线发送检测信号，接收检测对象返回的反馈信号，对反馈信号进行分析确定心跳信号和呼吸信号，达到了通过封装天线同时检测相关的心跳信号和呼吸信号的目的，从而实现了有效提高呼吸信号和心跳信号的效率，具有使用方便，操作简单的技术效果，进而解决了相关技术中分别采用呼吸机，心电图设备采集呼吸和心跳的方式，效率较低，使用不便，操作复杂的技术问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例的一种心跳呼吸检测方法的流程图；

图2是根据本发明实施方式的心跳呼吸检测系统的示意图；

图3是根据本发明实施方式的心跳呼吸检测系统的软件设计的示意图；

图4是根据本发明实施方式的雷达天线阵列的示意图；

图5是根据本发明实施方式的雷达波形配置的示意图；

图6是根据本发明实施方式的雷达接收天线配置的示意图；

图7是根据本发明实施方式的处理算法的流程图；

图8是根据本发明实施方式的心跳呼吸距离门信号的示意图；

图9是根据本发明实施方式的呼吸频率的示意图；

图10是根据本发明实施方式的联合时频域心跳频率的示意图；

图11是根据本发明实施例的一种心跳呼吸检测装置的示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

根据本发明实施例，提供了一种心跳呼吸检测方法的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

图1是根据本发明实施例的一种心跳呼吸检测方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤s102，通过封装天线向检测对象发送检测信号，并通过封装天线的雷达接收检测对象返回的反馈信号；

步骤s104，根据反馈信号，通过分析算法确定检测对象的心跳信号和呼吸信号。

通过上述步骤，采用通过封装天线向检测对象发送检测信号，并通过封装天线的雷达接收检测对象返回的反馈信号；根据反馈信号，通过分析算法确定检测对象的心跳信号和呼吸信号的方式，通过封装天线发送检测信号，接收检测对象返回的反馈信号，对反馈信号进行分析确定心跳信号和呼吸信号，达到了通过封装天线同时检测相关的心跳信号和呼吸信号的目的，从而实现了有效提高呼吸信号和心跳信号的效率，具有使用方便，操作简单的技术效果，进而解决了相关技术中分别采用呼吸机，心电图设备采集呼吸和心跳的方式，效率较低，使用不便，操作复杂的技术问题。

上述封装天线可以为aip天线，上述雷达可以为aip天线的毫米波雷达，由于毫米波雷达的波长为毫米级别，aip天线可以和芯片集成在一起，极大地缩小了体积，可以嵌入到各种智能终端，从而可以使用各类电子产品。

上述雷达包括发送装置和接收装置，发送装置向雷达基带发送电磁波，接收装置接收检测对象反馈的电磁波，反馈的电磁波中就携带有检测对象的呼吸和心跳信息。

对反馈信号通过分析算法进行分析，确定检测对象的心跳信号和呼吸信号。从而达到了通过封装天线同时检测相关的心跳信号和呼吸信号的目的，从而实现了有效提高呼吸信号和心跳信号的效率，具有使用方便，操作简单的技术效果，进而解决了相关技术中分别采用呼吸机，心电图设备采集呼吸和心跳的方式，效率较低，使用不便，操作复杂的技术问题。

可选的，通过封装天线向检测对象发送的检测信号，并通过封装天线的雷达接收检测对象返回的反馈信号包括：通过天线以固定时序和固定波形发送检测信号，其中，检测信号为调频连续电磁波；通过封装天线的雷达接收检测对象反射调频连续电磁波的回波；对回波进行放大处理，滤波处理后，得到反馈信号。

上述固定时序包括发送保持时间和发送间隔时间。上述固定波形可以包括电磁波种类，电磁波频率。

上述调频连续电磁波的回波也即是上述反馈信号，其包含了检测独享的呼吸和心跳信号。

可选的，通过封装天线向检测对象发送检测信号之后，包括：通过软定时器从反馈信号中选取预设时段的待处理数据；通过触发外部中断启动处理器的数据接收，将基带反馈信号数据发送至处理器的数据接收队列中，其中，雷达基带与处理器通信连接。

可选的，根据反馈信号，通过分析算法确定检测对象的心跳信号和呼吸信号包括：通过处理器执行根据反馈信号，通过分析算法确定检测对象的心跳信号和呼吸信号的步骤，其中，待处理数据的帧频起始点为心跳信号和呼吸信号的单次周期起始点。

上述基带与处理器通信连接，雷达接收上述反馈信号之后，传输给基带以供处理器进行处理。通过软定时器从反馈信号中选取预设时段的待处理数据，选取的待处理数据的帧频起始点为心跳信号和呼吸信号的单次周期起始点，从而保证雷达数据帧频的一致性。软定时器满足毫秒级定时精度，相比于硬件定时器，节约了硬件资源，更稳定且使用更方便。

使用外部中断触发的方式，在封装天线向检测对象发送检测信号之后，通过触发外部中断启动处理器数据规整任务，执行根据反馈信号，通过分析算法确定检测对象的心跳信号和呼吸信号的步骤，来满足处理器与基带处理单元状态的同步，使用外部异步中断，可以保证最快的响应。

可选的，通过封装天线向检测对象发送的检测信号，并通过封装天线的雷达接收检测对象返回的反馈信号之前，还包括：创建用于通过封装天线向检测对象发送的检测信号并通过封装天线的雷达接收检测对象返回的反馈信号的数据规整任务，以及用于根据反馈信号，通过分析算法确定检测对象的心跳信号和呼吸信号的运算任务，其中，数据规整任务和运算任务的运行优先级相同；通过时间片调度的方式，以实际需求在数据规整任务和运算任务之间切换，其中，数据规整任务和运算任务互相独立，一次执行一个数据规整任务或运算任务。

使用实时系统创建具有相同优先级的数据规整任务和运算任务，通过时间片调度的方式，保证每次任务可以完整执行。通过数据传递队列将数据接收和算法运算进行分层设计。例如，本实施例的核心算法耗时392毫秒，数据规整耗时120毫秒，整体耗时512毫秒小于1秒，满足目前呼吸心跳每秒更新一次的要求。

可选的，根据反馈信号，通过分析算法确定检测对象的心跳信号和呼吸信号包括：对反馈信号的快时间信号去直流，在快时间信号加窗后进行快速傅立叶变换fft，得到快时间信号的距离维信息，对反馈信号的慢时间信号去直流，得到多普勒信息；根据距离维信息和多普勒信息，选取特征点，判定目标信号距离门的位置；选取距离门的位置的复数据，作相位提取得到解缠绕之后的相位数据；对相位数据去直流，通过无限冲击响应iir滤波器，得到呼吸信号；通过有限冲击响应fir滤波器，使用联合时频域算法检测心跳频率得到频率变化图，得到心跳信号。

雷达反馈信号作为分析算法数据输入，从基带的处理队列中获取雷达呼吸心跳回波信号原始数据。分析算法首先对快时间信号去直流，在快时间加窗后进行fft(快速傅立叶变换)，得到距离维信息；对慢时间信号去直流，得到多普勒信息；选取特征点，判定目标所在距离门位置；选取距离门复数据，作相位提取得到解缠绕之后的相位角；相位数据去直流，通过iir滤波器，得到呼吸带通内的信号；通过fir滤波器，使用联合时频域算法检测心跳频率得到频率变化图，检测有效的心跳信号；核心算法得到呼吸心跳数值估计。

可选的，根据反馈信号，通过分析算法确定检测对象的心跳信号和呼吸信号之后，还包括：将心跳信号和呼吸信号通过数据传输发送给第三方设备，其中，第三方设备为下列至少之一：远程处理设备，智能终端，用户设备，显示终端。

上述第三方设备可以为智能终端，移动终端，远程终端等，具体的，例如，手机、云服务、屏幕。

将心跳信号和呼吸信号通过数据传输发送给第三方设备可以通过硬件外设蓝牙、wifi将心跳信号和呼吸信号发送给第三方设备。第三方设备可以对上述心跳信号和呼吸信号进行数据分析，统计，显示，处理等操作。本实施例中，第三方设备可以结合大数据分析，建立健康评估模型，给用户提供更专业的健康生活建议。

需要说明的是，本申请实施例还提供了一种可选的实施方式，下面对该实施方式进行详细说明。

本实施方式涉及一种基于封装天线(antenna-in-package，简称aip)的毫米波雷达来实现非接触式呼吸心跳监测系统。此系统可广泛的应用于智能家居、智能座舱、养老、医疗等多个技术领域。

呼吸心跳是人体重要生命体征参数，是判断人体健康的重要依据。现有技术方案是通过呼吸机、心电图、holter(动态心电图)等设备作为数据来源，均采用接触式的方式，并且呼吸、心跳数据分别由两套独立的设备来完成。

现有呼吸心跳设备采用接触的方式，佩戴和使用不方便，用户体验欠缺。呼吸、心跳采用两种设备占用空间大，操作复杂，设备繁琐。holter需长时间携带，影响用户的睡眠习惯，不利于用户入睡。设备数据通常是本地化的存储管理，用户数据分析不便。

图2是根据本发明实施方式的心跳呼吸检测系统的示意图，如图2所示，本实施方式为一种基于封装天线aip(antennainpackage)毫米波雷达的呼吸心跳监测系统，其中由于电磁波的波长达到了毫米级别，使用天线和芯片集成一体的封装，系统集成了天线、基带单元、处理器，这种集成式设计极大的缩小了体积，可以嵌入到各种智能产品，给用户带来无感知的体验和健康分析，给硬件平台带来了更好的功耗表现。基带单元获取aip天线信号，在处理器内算法单元进行数据分析及处理，再通过数据总线，将呼吸心跳检测结果以多种形式展现出来。

实现方法理论分析：

本实施方式是基于aip天线的毫米波雷达，克服了现有技术的缺点，提供一种非接触式高集成的呼吸心跳监测系统。图3是根据本发明实施方式的心跳呼吸检测系统的软件设计的示意图，如图3所示，系统软件采用分层设计，系统分为五层核心功能模块，包含基带处理、数据规整、实时系统、核心算法、数据展示。分层设计提高了软件的可扩展性，便于程序员的分工和并行开发；分层设计由于层间松散的耦合关系，对提高软件质量大有裨益；分层设计使得程序结构清晰，升级和维护都变得十分容易，更改层的具体实现代码，只要层接口保持稳定，其他层可以不必修改，有利于标准化，有利于各层逻辑的复用，增加软件开发的高内聚，低耦合。

本系统基带单元通过一次性配置射频端雷达收发时序，控制毫米波雷达的aip发射天线向目标发射fmcw波(调频连续波)，aip接收天线接收目标反射的回波，基带单元将雷达数据按照数据格式规范保存到内存中，开发人员只需要通过直接操作内存的方式获取信号处理后的数据。

系统数据规整模块按照雷达帧频率实时从内存中获取雷达数据并将数据按照帧数据格式规整，保证雷达帧频率的稳定性与实时性；系统实时系统模块再通过队列将雷达帧数据输出到核心算法模块，核心算法运算得到呼吸心跳数据，输出到数据展示模块。

系统末端数据展示模块包含蓝牙模块、wifi模块等多个数据通信模块，该模块将系统输出的呼吸心跳信息发送给云端；云服务基于大数据分析平台，为用户提供更专业的健康分析，用户可通过移动端、网页端、pc(personalcomputer个人电脑)端等获取身体体征评估。

系统具体实施流程如下：

步骤1，图4是根据本发明实施方式的雷达天线阵列的示意图，如图4所示，aip雷达天线内置发射天线和接收天线，集成了一个可配置的调频连续波雷达传感器，集成了处理器，处理器的系统主频为300mhz，sram为576k，并支持单精度浮点单元，总体规模包装尺寸为12.2mm×12.2mm。

图5是根据本发明实施方式的雷达波形配置的示意图，如图5所示，配置雷达使用fmcw波形，配置雷达起始频率为60ghz，截止频率为61.6ghz，上升沿调频斜率为160mhz/us，持续时间为10us，下降沿持续时间20us，休整时间216us，帧采样配置为10hz，adc采样频率为20mhz。

图6是根据本发明实施方式的雷达接收天线配置的示意图，如图6所示，系统主控芯片通过使能发射天线，以固定时序发射调频连续波，电磁波接触到用户检测对象后，将回波反射到接收天线端。系统配置接受天线放大器、滤波器参数，以消除噪声和提高信号质量，最终基带处理单元将雷达回波数据采样并保存到内存中。

步骤2，处理器获取内存中雷达回波数据，将雷达回波数据发送到队列中。使用实时系统的软定时器来保证雷达数据帧频的一致性，软定时器满足毫秒级定时精度，相比于硬件定时器，节约了硬件资源，更稳定且使用更方便。使用外部中断触发的方式来满足处理器与基带处理单元状态的同步，使用外部异步中断，可以保证最快的响应。

步骤3，处理器使用实时系统创建具有相同优先级的基带处理任务和核心算法任务，上述基带处理任务相当于上述数据规整任务，上述核心算法任务相当于上述运算任务，通过时间片调度的方式，保证每次任务可以完整执行。通过数据传递队列将数据接收和算法运算进行分层设计。目前核心算法耗时392毫秒，数据规整耗时120毫秒，整体耗时512毫秒小于1秒，满足目前呼吸心跳每秒更新一次的要求。

步骤4，图7是根据本发明实施方式的处理算法的流程图，如图7所示，雷达回波数据作为算法数据输入，从队列中获取雷达呼吸心跳回波信号原始数据。核心算法首先对快时间信号去直流，在快时间加窗后进行fft(快速傅立叶变换)，得到距离维信息；对慢时间信号去直流，得到多普勒信息；选取特征点，判定目标所在距离门位置；图8是根据本发明实施方式的心跳呼吸距离门信号的示意图，如图8所示，选取距离门复数据，作相位提取得到解缠绕之后的相位角；图9是根据本发明实施方式的呼吸频率的示意图，如图9所示，相位数据去直流，通过iir滤波器，得到呼吸带通内的信号，也即是呼吸信号；图10是根据本发明实施方式的联合时频域心跳频率的示意图，如图10所示，通过fir滤波器，使用联合时频域算法检测心跳频率得到频率变化图，检测有效的心跳信号；核心算法得到呼吸心跳数值估计。

步骤5，数据展示将算法结果通过硬件外设蓝牙、wifi将数据展示到手机、云服务、屏幕。云服务基于用户长时间呼吸心跳的监测，结合大数据分析，建立健康评估模型，给用户提供更专业的健康生活建议。

图11是根据本发明实施例的一种心跳呼吸检测装置装置的示意图，如图11所示，根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种心跳呼吸检测装置，包括：基带处理模块1102，和算法运算模块1104，下面对该装置进行详细说明。

基带处理模块1102，用于通过封装天线向检测对象发送检测信号，并通过封装天线的雷达接收检测对象返回的反馈信号，其中，封装天线和雷达集成在基带处理模块上；算法运算模1104，与雷达通信连接，用于根据反馈信号，通过分析算法确定检测对象的心跳信号和呼吸信号。

通过上述装置，采用基带处理模块1102通过封装天线向检测对象发送检测信号，并通过封装天线的雷达接收检测对象返回的反馈信号；算法运算模1104根据反馈信号，通过分析算法确定检测对象的心跳信号和呼吸信号的方式，通过封装天线发送检测信号，接收检测对象返回的反馈信号，对反馈信号进行分析确定心跳信号和呼吸信号，达到了通过封装天线同时检测相关的心跳信号和呼吸信号的目的，从而实现了有效提高呼吸信号和心跳信号的效率，具有使用方便，操作简单的技术效果，进而解决了相关技术中分别采用呼吸机，心电图设备采集呼吸和心跳的方式，效率较低，使用不便，操作复杂的技术问题。

可选的，还包括：软定时器，外部中断，实时调度系统，软定时器，与基带处理模块和算法运算模块通信连接，用于从反馈信号中选取预设时段的待处理数据，将待处理数据发送给算法运算模块，其中，待处理数据的帧频起始点为心跳信号和呼吸信号的单次周期起始点；外部中断，与基带处理模块和数据规整模块通信连接，用于在基带处理模块结束工作时，同步启动数据规整模块工作；实时调度系统，与基带处理模块和算法运算模块通信连接，用于为基带处理模块建立数据规整任务，为算法运算模块建立运算任务，其中，数据规整任务和运算任务的运行优先级相同，以及应用时间片调度的方式，根据实际需求在数据规整任务和运算任务之间切换，其中，数据规整任务和运算任务互相独立，一次执行一个数据规整任务或运算任务。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述中任意一项的心跳呼吸检测方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制计算机存储介质所在设备执行上述中任意一项的心跳呼吸检测方法。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。