CN107126202B - 一种心率异常数据检测及提示的方法及智能手表 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种心率异常数据检测及提示的方法及智能手表，其中，该智能手表包括主处理器和辅助处理器，当主处理器处于休眠状态时，辅助处理器采集心率数据并分析该心率数据是否异常，当判断该数据异常时，中断辅助处理器，唤醒主处理器，并将异常数据提交给主处理器处理。当处理完毕后，主处理器恢复到休眠状态，从而主处理器无需参与心率的数据采集与处理过程，而辅助处理器运行时的功耗相当于主处理器休眠状态下功耗的四分之一，应用本发明的节能技术方案，为现有技术中智能手表节能、减小损耗提出了创新的思路和可行的技术解决途径。
Description
技术领域
本发明属于智能手表技术领域，特别涉及一种心率异常数据检测及提示方法及智能手表。
背景技术
心率作为血液循环机能的重要生理指标，它不仅是反映心脏功能强弱的重要标志，也反映出人体运动强度，在日常运动锻炼中也被广泛地应用。既可以作为评定运动负荷适宜与否，以及心脏机能状态的指标和依据，又能够作为判断某一阶段内机体是否有过度疲劳和评定运动程度的指标。现有技术中以智能手表为主的智能穿戴产品开始广泛增加心率检测功能，给用户的自检带来了较大的便利，然而现有的心率手环或心率手表采集心率主要使用传统的LED光电式心率采集，这种方法由于LED的功耗比较大，大约在10-20mA，为了延长使用时间，只能在需要测量的时候打开，其余时间被迫处于关闭状态，这影响心率测量的连续性，进而影响了健康监控的质量，极大地限制了心率检测的广泛应用。
因此，在能够更便捷的使用心率检测的同时，又能不至于大幅度消耗智能手表的电量，成为了非常迫切的需求。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种心率异常数据检测及提示的方法及智能手表，能够及时对异常心率进行检测并提示，从而最大限度地满足了人们日常的健康检测需求。
根据本发明的一个方面，本发明提供了一种心率异常数据检测及提示的方法，其特征在于，所述方法包括步骤：
采集检测心率数据；
辅助处理器对采集到的心率数据进行分析；
判断采集到的数据是否在阈值范围内；
当辅助处理器检测采集到的异常心率数据持续时间超过预定时间后，
则触发唤醒主处理器，主处理器从休眠状态切换至工作状态；
主处理器与移动终端通过蓝牙建立通信，并发送异常心率报警提示。
优选的，在判断采集到的数据是否在阈值范围之后，检测异常心率数据持续时间，该时间超过预定时间，则判断手表佩戴情况，若手表处于佩戴状态，判断是否处于运动状态，若未处于运动状态，则中断处于状态中的辅助处理器，触发唤醒主处理器通过蓝牙与移动终端进行连接，并进行报警提示。
优选的，主处理器从休眠状态切换至工作状态之后还包括：
主处理器通过蓝牙连接用户手机终端；
主处理器将心率异常数据发送至用户手机终端；
手机终端提示心率异常；
其中所述手机终端提示包括手机震动、铃声、短信、定制语音中的任一项。
优选的，采集检测心率数据时，主处理器处于休眠状态中时，辅助处理器处于低功耗状态。
优选的，判断手表佩戴情况包括开启红外距离检测传感器检测是否存在遮挡物，当检测到有遮挡物时，获取采集到的心率数据，通过采集到的心率数据与预先设定一般人手腕心率数据区间进行对比；若心率数据正常，则遮挡物是手腕，否则为其他遮挡物，进而判断用户是否佩戴手表。
根据本发明的另一个方面，还提供了一种智能手表，该智能手表包括主处理器、辅助处理器、***服务总线、存储器，心率采集处理模块、加速度采集处理模块、蓝牙模块；其特征在于：主处理器、辅助处理器、存储器分别通过***服务总线通信；心率采集处理模块和加速度采集处理模块与辅助处理器连接。
优选的，主处理器处于休眠状态时，辅助处理器处于工作状态，分析采集的心率数据。
优选的，当辅助处理器获取的异常心率数据持续超过一定时间，则唤醒主处理器。
优选的，收到异常数据后，主处理器发出警报指示，所述警报指示包括振动该智能手表一定时间，并将异常数据发送智能移动终端。
优选的，将心率异常数据发送给移动终端后，主处理器进入到休眠状态。
本发明的有益效果在于：智能手表的主处理器在大部分情况下不参与心率的数据采集与处理，从而该智能手表的主***可以保持在休眠状态，而辅助处理器芯片自身的功耗极低，相当于智能手表主处理器休眠时功耗的四分之一，从而实现节省***功耗，另外，当检测到心率异常数据超过一定时间后，唤醒主处理器，并向手机终端发送预警提示，从而及时检测并警示用户异常心率情况。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
附图1示出了现有技术中节能手表的结构框图；
附图2示出了根据发明实施方式的智能手表的结构框图；
附图3示出了根据发明实施方式的智能手表对异常心率检测方法流程图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施方式。虽然附图中显示了本公开的示例性实施方式，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
如附图1所示的现有技术中的智能手表结构框架，其中将测量心率的模块通过***总线直接与CPU进行通信，该CPU始终处于工作状态。
根据本发明的一个方面，本发明提供了一种具有心率检测的节能智能手表，如附图2所示，当智能手表处于工作状态时，可以直观地进行信息显示以及其他应用功能中切换；当智能表处于休眠或待机状态时，***处于低功耗模式，在低功耗工作模式下，智能手表只显示时间，并监测人体心率，即心电采集处理模块通过辅助处理器模块，例如感测器集线器(Sensor Hub)与***总线进行交互。
所述手表包括：表壳，表壳内设置有一主处理器、***服务总线，其中主处理通过***服务总线分别与显示模块、辅助处理器模块、无线通讯模块和存储模块以及电池模块等外设进行通信，上述模块分别通过i2c，spi，usb等总线与***服务总线进行数据交互；所述辅助处理器模块与心电采集处理模块和加速度采集处理模块通信，并将获取的数据反馈给主处理器。
优选地，所述外设还包括三轴陀螺仪、重力传感器、导航元件等。
优选地，所述主处理器优选为ARM Cortex-M3为控制器EFM32G200，所述无线通信模块采用CC2540芯片。
优选地，加速度采集模块包括三轴加速度传感器，所述三轴加速度传感器包括芯片LIS3DH，用以感知设备的加速度变化，进而识别手势动作的可行性。
优选地，所述电池模块采用锂电池供电，MiniUSB输出的5V电压直接提供给锂电池充电管理芯片TP4056，由其对锂电池进行充电管理，该芯片是一款完整的单节锂离子电池采用恒定电流，恒定电压线性充电器，高达lA充电电流，当输入电压被拿掉时，TP4056自动进入低电流状态，将电池漏电流降至2uA以下。
优选地，辅助处理器模块是一种芯片，型号可为MSP430F5524IRGCT的MCU芯片，其通过数据总线与主处理器进行数据通信。
优选地，所述存储模块采用CC2540ROM，该ROM值足够存放蓝牙协议栈、采集的数据和指令代码，芯片不需要外接存储器。
优选地，智能手表处于休眠时，辅助处理器模块同心电采集处理模块进行通信，该心电采集处理模块对采集的数据进行运算处理。
所述心电采集模块对采集的外设数据进行运算处理包括:
一、预处理。首先需要对采集到的信号进行平滑滤波处理。
二、波峰检测。在连续信号中，通过找到倒数为0的值来找到峰值，而在采样得到的离散信号理中则通过差分来找到峰值。在步骤一中采用简单的5点平滑滤波法后，去除采样数据的小误差。为了排除干扰，我们将R峰幅值的70％作为一个阈值，小于这个值的都置为0。经过上面的粗筛，筛选出可能存在的波峰。
三、直流和交流成分提取。第二步中检测出的波峰将PPG信号分割成若干个小峰。称为搏动周期。在寻找搏动周期的波峰的同时利用搏动周期的均值估计直流成分，交流成分则根据波峰和波谷的数值差求得。
四、PPG信号判断。根据之前两步中求出的波峰和波谷的位置、幅度、间隔等信息，判断这段信号是否为有效PPG信号。
五、心率计算：需要获得一个时间段内RR间期的平均时间来计算心率，求RR间期的平均时间的公式为：RR间期＝(最后一个R波峰的位置一第一个R波峰的位置)/(360×(R波的个数一1))；心率计算公式为：HR＝60/RR间期；HR＝60×360×(R波的个数一1)/(最后一个R波峰的位置一第一个R波峰的位置)，其中，R波峰的位置指它在心电信号中为第几个数据点，360为心电数据的采样频率。
优选地，辅助处理器模块与心电采集处理模块和加速度采集处理模块之间通过i2C或其他数据总线进行信息交互。
优选地，该智能手表可通过用户主动操作启动或退出相应的功能。
当智能手表的主处理器处于休眠状态时，辅助处理器保持低功耗状态，检测外设传回辅助处理器的数据并分析运算，当辅助处理器获取的异常心率持续超过预定时间，则唤醒主处理器，主处理器从休眠状态切换至工作状态，辅助处理器从低功耗状态切换至中断状态，主处理器通过蓝牙模块将异常心率数据发送给手机终端，当发送给手机终端后，主处理器从工作状态切换至休眠状态，辅助处理器从中断状态切换至低功耗状态。
根据本发明的一个实施例，提供了一种心率异常数据检测及提示的方法，如附图3所示，辅助处理器在主处理器休眠状态下，保持低功耗状态，检测所有外设的数据并分析运算，在必要的时刻将关键数据或者异常数据提交给主处理器，唤醒***主处理器进行处理。
步骤100：主处理器处于休眠状态中；
步骤101：感测器集线器(Sensor Hub)作为辅助处理器保持在工作状态；
步骤102：采集检测心率数据；
优选的，在采集检测心率阶段，用户可针对不同的环境场景预先设定不同的心率阈值区间，用以表示人体在不同环境中的心率阈值，例如：设定睡眠状态下，用户的心率阈值范围为50-70、运动状态下用户的心率阈值范围为80-150；静态环境下心率阈值范围为65-90；并可设定心率检测间隔周期或实时检测，如运动环境下5分钟检测一次，静态环境下30分钟检测一次，睡眠环境下10分钟一次；进一步的，可以将采集状态设定为实时模式。
步骤103：对采集到的心率数据进行分析、运算；
优选的，在没有历史数据的前提下，根据人体正常心率范围判断是否心率数据异常；在存在历史数据的情况下，和历史数据相比较，判断最近采集的数据变化是否超过了一定的阈值，如果超出，则提交心率异常数据，否则继续采集检测心率。
步骤104：判断采集到的数据是否在阈值范围内；
步骤105：如果超出阈值，则进入步骤106，否则进行步骤102；
步骤106：判断手表佩戴情况，若手表处于佩戴状态，进入步骤107，否则返回步骤102；
优选地、开启红外距离检测传感器检测是否存在遮挡物，当检测到有遮挡物时，获取采集到的心率数据，通过采集到的心率数据与预先设定一般人手腕心率数据区间进行对比；若心率数据正常，则遮挡物是手腕，否则为其他遮挡物。
优选的，在分析心率异常数据时，判断监测到的心率是否小于预设的最低阈值，当监测到心率小于最低阈值时，表示没有用户佩戴所述智能手表，则检测到的数据不作为心率异常数据。
步骤107：判断是否处于运动状态，若不是则进入步骤108，否则返回步骤102；
优选地，根据步骤102中设定不同的环境阈值范围，判断是否在运动状态下，发生的心率数值突变，若是在运动环境下，则该心率数据不作为异常数据；如果该用户不在运动环境下，则该心率数据作为异常数据。
优选地，在运动状态，当用户的心率超过运动状态心率区间的最高阈值时，发出唤醒主处理器指令。
步骤108：触发唤醒主处理器、并分析心率异常数据；
优选的，当分析得出心率数据为异常数据时，辅助处理器向主处理器发出唤醒指令；
优选地，在任何用户行为状态下，当检测到用户的心率超过180次/分钟，直接判定为异常数据，向主处理器发出紧急求救指令；
步骤109：主处理器从休眠状态切换至工作状态；
在分析得出心率数据为异常数据的情况下，主处理器发送指令，智能手表从休眠状态切换到工作状态；
步骤110：手表震动提示心率异常；
优选的，手表震动时长5秒钟，用以提示用户心率存在异常状态。其中可根据报警或提示的种类，设定不同的震动时长。
步骤111：主处理器通过无线通信连接用户手机；
优选地，主处理器通过蓝牙与手机建立通信；
优选地，通过运用UART传输模式，通过串口输出、输入数据和手机通讯。
步骤112：将心率异常数据发送至用户手机终端并发出预警提示；
优选地，通过蓝牙或WIFI将数据发送到手机端。无线传输模块主要是无线发射模块，采用了TI公司的CC2540，它通过标准的UART口与微控制器实现数据通信，将数据发送到手机上，比如发送给用户的紧急联系人，以此向紧急联系人求救，这样可对用户实现及时抢救和治疗。另外，还可以通过手机端对获取的数据进行二次分析，用于判断该心率数据变化情况。
优选地，所述预警提示包括手机震动、铃声、短信、定制语音中的任一项。
步骤113：心率异常数据发送手机终端后，智能手表的主处理器进入休眠状态。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉该技术的人在本发明所揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应该涵盖在本发明保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种心率异常数据检测及提示的方法，所述方法包括步骤：
采集检测心率数据；
辅助处理器对采集到的心率数据进行分析；
判断采集到的数据是否在阈值范围内；
当辅助处理器检测采集到的异常心率数据持续时间超过预定时间后，
则触发唤醒主处理器，主处理器从休眠状态切换至工作状态；
主处理器与移动终端通过蓝牙建立通信，发送异常心率并报警提示；
其特征在于，在判断采集到的数据是否在阈值范围内之后，检测异常心率数据持续时间，该时间超过预定时间，则判断手表佩戴情况，若手表处于佩戴状态，判断是否处于运动状态，若未处于运动状态，则中断处于低功耗状态中的辅助处理器，触发唤醒主处理器通过蓝牙与移动终端进行连接，发送异常数据并报警提示。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：主处理器从休眠状态切换至工作状态之后还包括：
主处理器通过蓝牙连接用户手机终端；
主处理器将心率异常数据发送至用户手机终端；
手机终端提示心率异常；
其中所述手机终端提示包括手机震动、铃声、短信、定制语音中的任一项。
3.如权利要求2所述方法，其特征在于：主处理器将心率异常数据发送至用户手机终端后，主处理器切换至休眠状态。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：采集检测心率数据时，主处理器处于休眠状态，辅助处理器处于低功耗状态。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：判断手表佩戴情况包括开启红外距离检测传感器检测是否存在遮挡物，当没有检测遮挡物时，手表不处于佩戴状态，当检测到有遮挡物时，获取采集到的心率数据，通过采集到的心率数据与预先设定的一般人手腕心率数据区间进行对比，若心率数据正常，则遮挡物是手腕，手表处于佩戴状态，否则为其他遮挡物，手表不处于佩戴状态。
6.一种执行权利要求1-5之一方法的智能手表，该智能手表包括主处理器、辅助处理器、***服务总线、存储器，心率采集处理模块、加速度采集处理模块、蓝牙模块；其特征在于：主处理器、辅助处理器、存储器分别通过***服务总线通信；心率采集处理模块和加速度采集处理模块与辅助处理器连接。
7.根据权利要求6所述的智能手表，其特征在于：主处理器处于休眠状态时，辅助处理器处于低功耗状态，用于分析采集的心率数据。
8.根据权利要求6所述的智能手表，其特征在于：当辅助处理器获取的异常心率数据持续超过一定时间，则唤醒主处理器。
9.根据权利要求8所述的智能手表，其特征在于：收到异常数据后，主处理器与蓝牙模块建立连接，发出警报指示，所述警报指示包括振动该智能手表一定时间，并将异常数据发送智能移动终端。
10.根据权利要求9所述的智能手表，其特征在于：将心率异常数据发送给移动终端后，主处理器切换至休眠状态。
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