感器输出。此外，每个成对的总和包含来自围绕垂直轴的不同相旋转运动的传感器输出。因此，所有噪声分量对于成对的总和均为共模的，并且在差分放大时抵消。
[0078]差分生物仪器放大器Amp3的输出信号代表可输出至其他系统和方法的生物信号。因此，在步骤708处，该方法包括基于所述处理输出生物信号。可(例如，通过处理器104)进一步分析该生物信号，以确定驾驶员302的自主神经张力和机能障碍的程度。通过提供具有经由共同的结构联接材料机械联接的多个传感器的多维阵列并基于区域性差异处理传感器的输出，可以获得高品质生物信号并将其用于确定驾驶员302的自主神经张力和机能障碍的程度。
[0079]HL示例件输出
[0080]现在描述来自生物信号分析系统和其他系统的示例性输出。图8-10、13-14和16中示出的这些例子均在指示生物数据的声信号的语境中讨论，这些信号通过图1的系统100采集和处理并且以图2-6的组件为基准。具体地讲，声信号指示与车辆中的个体(例如，驾驶员302)的心脏和血流量相关的生物数据。现在参见图8，示出了来自图1的系统100的示例性主动脉流量波输出信号802。具体地讲，信号802为来自设置在接近驾驶员402的上颈胸部414a的位置处的多维传感器阵列116的生物信号输出。如图8中可见，可通过系统100识别常规的心音SI和S2。通过由箭头指示的波谷检测到主动脉血流量的峰值。另夕卜，输出信号802具有重搏现象(S卩，切迹)，其在流量波的顶点处具有凹痕。这些切迹为对应于主动脉瓣和肺动脉瓣关闭的心音S2的表现。
[0081]图9示出了来自设置在接近驾驶员402的中胸部414b的位置处的多维传感器阵列116的示例性主动脉流量波输出信号802输出。主动脉压共有的重搏凹痕可见于输出信号902中，如通过数字904所指出。此外，参见图10，示例性主动脉流量波输出信号1002输出自设于接近驾驶员402的下胸腰部414c的位置处的多维传感器阵列116。如可见，在信号1002中切迹远没有那么显著。在所有区域(即，上部区、中部区和下部区)处，通过波谷检测到主动脉血流量的峰值(即，如通过箭头所指示)。这几点可在利用间期计算(例如，R-R间期)的应用中使用，以估计自主神经张力和机能障碍状态。
[0082]现在参见图11-16，示出了与实际EKG相比的来自单个传感器(即，不是来自系统100的多维阵列116)的示例性输出。具体地讲，在图11中，示出了来自单个传感器(即，不是来自系统100的多维阵列116)的示例性输出信号1102和同步EKG的示例性输出信号1104。在图12中，示出了在发动机在运转的车辆中测得的来自单个传感器(即，不是来自系统100的多维阵列116)的示例性输出信号1202和同步EKG的示例性输出信号1204。信号1102和1202由于车辆机械振动而降级到主动脉血流量的峰值不再能被解析的程度。
[0083]相比之下，并参照图13和14，示出了来自系统100的多维传感器阵列的示例性输出。具体地讲，图13示出了输出信号1302，且图14示出了输出信号1402。系统100中的机械联接和差分放大使驾驶员的心率能够在发动机运转时被解析。具体地讲，对应于主动脉血流量的各个波谷(通过箭头指示)较为显著，并且尚未因车辆机械振动而降级。因此，通过提供具有经由共同的结构联接材料机械联接的多个传感器的多维阵列并基于如上文参照图1所讨论的区域性差异处理传感器的输出，可以在发动机在运转的车辆中获得高品质生物信号。
[0084]现在参见图15和16，讨论在图15中示出的来自单个传感器的示例性功率谱输出和图16中的来自系统100的多维传感器阵列的示例性功率谱输出。在图15中，示出了在发动机关闭(上)、发动机空转(中)和在驾驶时(下)时的单个传感器的输出。在图16中，示出了在发动机关闭(上)、发动机空转(中)和在驾驶时(下)的图1、2、3和6的多维阵列的输出。注意，图16中的在发动机关闭和空转时的多维阵列信噪比为约8:1，而在图15中针对单个传感器的该信噪比仅为3:1。该观察示出了与仅使用I个传感器形成对照，使用4个传感器具有附加的放大有益效果。注意，当发动机在运转时，使用阵列的信噪比为约2:1，而仅使用单个元件的信噪比为1:8(即，图15下和图16下)。该观察示出了机械联接的有益噪声抵消效应。因此，通过机械地联接多个传感器中的每一个，驾驶时的信噪比得以提闻。
[0085]本文所讨论的实施例也可在存储计算机可执行指令的计算机可读存储介质的语境中描述和实施。计算机可读存储介质包括计算机存储介质和通信介质。例如，闪存驱动器、数字通用光盘(DVD)、光盘(CD)、软盘和盒式磁带。计算机可读存储介质可包括在用于存储信息(例如，计算机可读指令、数据结构、模块或其他数据)的以任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机可读存储介质不包括非临时性有形介质和传播的数据信号。
[0086]应当理解，以上公开的以及其他的结构和功能的各种具体实施或其替代形式或变型可有利地结合到许多其他的不同系统或应用中。另外，随后可由本领域技术人员作出各种当前未预见或意料之外的替代形式、修改、变型或其中的改进，本文旨在将这些涵盖于以下权利要求书范围内。
【主权项】
1.一种用于生物信号分析的方法，包括: 提供设置在用于感测与人相关的生物数据的位置的多维传感器阵列，其中所述多维传感器阵列包括多个传感器，其中所述多个传感器中的每个传感器机械地联接于共同的结构联接材料； 选择性地接收来自所述多个传感器中的每个传感器的输出； 处理来自所述多个传感器中的每个传感器的所述输出；以及 基于所述处理输出生物信号。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述多个传感器中的每一个设置在所述多维传感器阵列上的一个位置，以将所述多维阵列的质量中心限定在由所述多个传感器界定的区域之外。
3.根据权利要求1所述的方法，其中基于与每个传感器相关联的簇对来自每个传感器的所述输出进行处理。
4.根据权利要求1所述的方法，其中所述用于感测生物数据的位置接近所述人的胸部。
5.根据权利要求4所述的方法，其中所述胸部为上颈胸部、中胸部或下胸腰部中的一者。
6.根据权利要求1所述的方法，其中提供所述多维传感器阵列还包括提供不止一个多维传感器阵列，其中每个多维传感器阵列设置在用于感测生物数据的不同位置。
7.根据权利要求1所述的方法，其中所述处理还包括基于与每个传感器相关联的簇对所述输出进行选择性地滤波。
8.根据权利要求7所述的方法，其中基于所述多维阵列的所述位置选择性地转发来自所述多个传感器中的每个传感器的输出。
9.一种用于生物信号分析的系统，包括: 设置在用于感测与人相关的生物数据的位置的多维传感器阵列，其中所述多维传感器阵列包括多个传感器，其中所述多个传感器中的每个传感器机械地联接于共同的结构联接材料；以及 滤波器，其用于选择性地接收来自所述多个传感器中的每一个的输出、处理来自所述多个传感器中的每一个的所述输出以及基于所述处理输出生物信号。
10.根据权利要求9所述的系统，其中所述多维阵列具有位于由所述多个传感器界定的区域之外的质量中心。
11.根据权利要求9所述的系统，其中基于与每个传感器相关联的簇对来自每个传感器的所述输出进行处理。
12.根据权利要求9所述的系统，其中所述滤波器还包括多路复用器，所述多路复用器用于选择性地接收来自所述多个传感器中的每一个的所述输出。
13.根据权利要求9所述的系统，其中所述多维传感器阵列设置在用于感测与所述人的胸部相关的生物数据的位置。
14.根据权利要求13所述的系统，还包括不止一个多维传感器阵列，其中每个多维传感器阵列设置在用于感测与所述人的不同胸部区域相关的生物数据的不同位置。
15.根据权利要求14所述的系统，其中所述滤波器还包括多路复用器，所述多路复用器用于基于所述多维阵列的所述位置，选择性地接收来自所述多个传感器中的每一个的所述输出。
16.—种用于生物信号分析的多维传感器布局,包括: 多个传感器； 共同的结构联接材料，所述多个传感器中的每个传感器机械地固定在其上；以及可操作地连接于所述多个传感器的滤波器，所述滤波器被构造为选择性地接收来自所述多个传感器中的每一个的输出并且处理所述输出，从而输出生物信号。
17.根据权利要求16所述的传感器布局，其中所述多维传感器布局设置在用于感测与人相关的生物数据的位置。
18.根据权利要求16所述的传感器布局，其中所述多维阵列的质量中心位于由所述多个传感器限定的几何中心之外。
19.根据权利要求16所述的传感器布局，其中所述滤波器还被构造为基于与每个传感器相关联的簇处理所述输出。
【专利摘要】本发明公开了一种用于生物信号分析的方法，包括提供设置在用于感测与人相关的生物数据的位置的多维传感器阵列，其中所述多维传感器阵列包括多个传感器并且所述多个传感器中的每个传感器机械地联接于共同的结构联接材料。所述方法包括选择性地接收来自所述多个传感器中的每个传感器的输出、处理来自所述多个传感器中的每个传感器的所述输出，以及基于所述处理输出生物信号。
【IPC分类】A61B5-04
【公开号】CN104622456
【申请号】CN201410573399
【发明人】K.C.芬格, T.J.迪克, 小查尔斯.W.霍尔
【申请人】本田技研工业株式会社
【公开日】2015年5月20日
【申请日】2014年10月23日
【公告号】EP2870914A1, US20150126818