CN107590358B - 运动指导方法和装置 - Google Patents

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CN107590358B CN201710605583.4A CN201710605583A CN107590358B CN 107590358 B CN107590358 B CN 107590358B CN 201710605583 A CN201710605583 A CN 201710605583A CN 107590358 B CN107590358 B CN 107590358B
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Abstract

本发明揭示了一种运动指导方法和装置，所述方法包括以下步骤：获取用户的基础心率和心率变异指数；根据基础心率和心率变异指数计算出用户的健康指数，并根据基础心率计算出用户的疲劳指数；根据健康指数和疲劳指数为用户提供运动指导。本发明实施例所提供的一种运动指导方法，通过获取用户的基础心率和心率变异指数，根据基础心率和心率变异指数计算出用户的健康指数和疲劳指数，从而根据健康指数和疲劳指数为用户提供个性化的运动指导，使得用户的运动强度与身体状态相匹配，防止运动强度过大而对身体造成伤害，提高了智能穿戴设备的实用性和智能化程度，提升了用户体验。

Description

运动指导方法和装置
技术领域
本发明涉及电子技术领域，特别是涉及到一种运动指导方法和装置。
背景技术
随着生活水平的提高，人们对身体健康更加关注，越来越多的人参与到运动健身活动中，同时为运动提供参考信息的智能手环、智能手表等智能穿戴设备也应运而生。在运动过程中，如果用户的运动强度过大，与用户的身体状态不匹配，反而有可能对用户的身体造成伤害，因此用户需要得到相应的运动指导。
然而，目前的智能穿戴设备只能提供运动步数、心率、能量消耗等信息，不能根据用户的具体情况提供个性化的运动指导，实用性和智能化程度较低。
发明内容
本发明的主要目的为提供一种运动指导方法和装置，旨在为用户提供运动指导，提高实用性和智能化程度。
为达以上目的，本发明实施例提出一种运动指导方法，所述方法包括以下步骤：
获取用户的基础心率和心率变异指数；
根据所述基础心率和所述心率变异指数计算出用户的健康指数，并根据所述基础心率计算出用户的疲劳指数；
根据所述健康指数和所述疲劳指数为用户提供运动指导。
可选地，所述根据所述基础心率和所述心率变异指数计算出用户的健康指数的步骤包括：
利用所述基础心率对所述心率变异指数进行归一化处理，并将处理结果代入第一统计回归公式计算出第一指数；
利用用户的性别和年龄对所述基础心率进行归一化处理，并将处理结果代入第二统计回归公式计算出第二指数；
将所述第一指数和所述第二指数的乘积作为所述健康指数。
可选地，所述根据所述基础心率对所述心率变异指数进行归一化处理的步骤包括：
利用公式
Figure BDA0001358240130000021
对所述心率变异指数进行归一化处理，其中，hb为基础心率，hi为心率变异指数，
Figure BDA0001358240130000022
为心率变异指数的处理结果。
可选地，所述第一统计回归公式为：
α1＝0.0000147x3-0.002303456x2+0.09017484x，其中，α1为第一指数，所述心率变异指数的处理结果代入x。
可选地，所述利用用户的性别和年龄对所述基础心率进行归一化处理的步骤包括：
利用公式
Figure BDA0001358240130000023
对所述基础心率进行归一化处理，其中，a为年龄，k为性别补偿系数，hb为基础心率，
Figure BDA0001358240130000024
为基础心率的处理结果。
可选地，所述第二统计回归公式为：
α2＝0.36*(x-20)*e-x/20，其中，α2为第二指数，所述基础心率的处理结果代入x。
可选地，所述根据所述基础心率计算出用户的疲劳指数的步骤包括：
统计运动结束后用户的实时心率恢复至所述基础心率的n倍以内的时间t；
将时间t代入公式γ＝1-e-t+120/60计算出用户的疲劳指数，其中，γ为疲劳指数。
可选地，n的取值范围为1-1.5。
可选地，根据所述健康指数和所述疲劳指数为用户提供运动指导的步骤包括：
根据用户的年龄计算出用户的理论最大心率；
利用所述健康指数对所述理论最大心率进行修正得到修正最大心率；
根据公式
Figure BDA0001358240130000025
计算出运动心率上限值，其中，γ为疲劳指数，
Figure BDA0001358240130000026
为修正最大心率，
Figure BDA0001358240130000027
为运行心率上限值；
根据所述运动心率上限值为用户提供运动指导。
可选地，所述方法还包括：
统计用户在过去预设时长内的运动量；
利用所述运动量对用户当前的实时心率进行归一化处理，得到归一化的实时心率；
利用公式
Figure BDA0001358240130000028
计算出用户的心理压力指数，其中，hb为基础心率，
Figure BDA0001358240130000029
为归一化的实时心率，s为心理压力指数。
可选地，所述方法还包括：
利用公式χ＝s*(1-γ)计算出运动指数，其中，γ为疲劳指数，s为心理压力指数，χ为运动指数；
根据所述运动指数为用户提供运动建议。
可选地，所述根据所述运动指数为用户提供运动建议的步骤包括：
比较所述运动指数与第一阈值和第二阈值的大小，所述第一阈值小于所述第二阈值；
当所述运动指数小于或等于所述第一阈值时，不建议用户运动；
当所述运动指数介于所述第一阈值和所述第二阈值之间时，建议用户运动；
当所述运动指数大于或等于所述第二阈值时，强烈建议用户运动。
可选地，所述统计用户在过去预设时长内的运动量的步骤包括：
统计过去预设时长内加速度数据的模长；
计算所述加速度数据的模长与重力的比值的标准差，将计算结果作为用户在过去预设时长内的运动量。
本发明同时提出一种运动指导装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取用户的基础心率和心率变异指数；
计算模块，用于根据所述基础心率和所述心率变异指数计算出用户的健康指数，并根据所述基础心率计算出用户的疲劳指数；
指导模块，用于根据所述健康指数和所述疲劳指数为用户提供运动指导。
可选地，所述计算模块包括健康指数计算单元，所述健康指数计算单元包括：
第一指数计算单元，用于利用所述基础心率对所述心率变异指数进行归一化处理，并将处理结果代入第一统计回归公式计算出第一指数；
第二指数计算单元，用于利用用户的性别和年龄对所述基础心率进行归一化处理，并将处理结果代入第二统计回归公式计算出第二指数；
乘积计算单元，用于将所述第一指数和所述第二指数的乘积作为所述健康指数。
可选地，所述第一指数计算单元用于：
利用公式
Figure BDA0001358240130000031
对所述心率变异指数进行归一化处理，其中，hb为基础心率，hi为心率变异指数，
Figure BDA0001358240130000032
为心率变异指数的处理结果。
可选地，所述第二指数计算单元用于：
利用公式
Figure BDA0001358240130000041
对所述基础心率进行归一化处理，其中，a为年龄，k为性别补偿系数，hb为基础心率，
Figure BDA0001358240130000042
为基础心率的处理结果。
可选地，所述计算模块包括疲劳指数计算单元，所述疲劳指数计算单元包括：
时间统计单元，用于统计运动结束后用户的实时心率恢复至所述基础心率的n倍以内的时间t；
结果计算单元，用于将时间t代入公式γ＝1-e-t+120/60计算出用户的疲劳指数，其中，γ为疲劳指数。
可选地，所述指导模块包括：
最大心率计算单元，用于根据用户的年龄计算出用户的理论最大心率；
最大心率修正单元，用于利用所述健康指数对所述理论最大心率进行修正得到修正最大心率；
运动心率计算单元，用于根据公式
Figure BDA0001358240130000043
计算出运动心率上限值，其中，γ为疲劳指数，
Figure BDA0001358240130000044
为修正最大心率，
Figure BDA0001358240130000045
为运行心率上限值；
运动指导单元，用于根据所述运动心率上限值为用户提供运动指导。
可选地，所述计算模块还包括心理压力指数计算单元，所述心理压力指数计算单元包括：
运动量统计单元，用于统计用户在过去预设时长内的运动量；
归一化处理单元，用于利用所述运动量对用户当前的实时心率进行归一化处理，得到归一化的实时心率；
压力计算单元，用于利用公式
Figure BDA0001358240130000046
计算出用户的心理压力指数，其中，hb为基础心率，
Figure BDA0001358240130000047
为归一化的实时心率，s为心理压力指数。
可选地，所述装置还包括建议模块，所述建议模块包括：
运动指数计算单元，用于利用公式χ＝s*(1-γ)计算出运动指数，其中，γ为疲劳指数，s为心理压力指数，χ为运动指数；
运动建议单元，用于根据所述运动指数为用户提供运动建议。
可选地，所述运动建议单元包括：
比较单元，用于比较所述运动指数与第一阈值和第二阈值的大小，所述第一阈值小于所述第二阈值；
第一建议单元，用于当所述运动指数小于或等于所述第一阈值时，不建议用户运动；
第二建议单元，用于当所述运动指数介于所述第一阈值和所述第二阈值之间时，建议用户运动；
第三建议单元，用于当所述运动指数大于或等于所述第二阈值时，强烈建议用户运动。
可选地，所述运动量统计单元包括：
模长统计单元，用于统计过去预设时长内加速度数据的模长；
标准差计算单元，用于计算所述加速度数据的模长与重力的比值的标准差，将计算结果作为用户在过去预设时长内的运动量。
本发明实施例还提出一种智能穿戴设备，其包括存储器、处理器和至少一个被存储在所述存储器中并被配置为由所述处理器执行的应用程序，所述应用程序被配置为用于执行前述运动指导方法。
本发明实施例所提供的一种运动指导方法，通过获取用户的基础心率和心率变异指数，根据基础心率和心率变异指数计算出用户的健康指数和疲劳指数，从而根据健康指数和疲劳指数为用户提供个性化的运动指导，使得用户的运动强度与身体状态相匹配，防止运动强度过大而对身体造成伤害，提高了智能穿戴设备的实用性和智能化程度，提升了用户体验。
附图说明
图1是本发明的运动指导方法一实施例的流程图；
图2是本发明实施例中根据基础心率和心率变异指数计算出用户的健康指数的步骤的具体流程图；
图3是本发明实施例中根据健康指数和疲劳指数为用户提供运动指导的步骤的具体流程图；
图4a是本发明实施例中运动强度类型选择对话框；
图4b是本发明实施例中运动强度类型与心率强度的对照表；
图5是本发明的运动指导装置第一实施例的模块示意图；
图6是图5中的计算模块的模块示意图；
图7是图6中的健康指数计算单元的模块示意图；
图8是图6中的疲劳指数计算单元的模块示意图；
图9是图5中的指导模块的模块示意图；
图10是本发明的运动指导装置第二实施例的模块示意图；
图11是图10中的计算模块的模块示意图；
图12是图11中的心理压力指数计算单元的模块示意图；
图13是图12中的运动量统计单元的模块示意图；
图14是图10中的建议模块的模块示意图；
图15是图14中的运动建议单元的模块示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。
本发明实施例的运动指导方法和装置，主要应用于智能手表、智能手环等智能穿戴设备，当然也可以应用于其它的终端设备，本发明对此不作限定。下面以应用于智能穿戴设备为例进行详细说明。
参照图1，提出本发明的运动指导方法一实施例，所述方法包括以下步骤：
S11、获取用户的基础心率和心率变异指数。
S12、根据基础心率和心率变异指数计算出用户的健康指数，并根据基础心率计算出用户的疲劳指数。
S13、根据健康指数和疲劳指数为用户提供运动指导。
基础心率，一般指清晨醒来时的静息心率，通常认为基础心率缓慢而均匀是健康状况良好的表现，而基础心率过快，或者心率突变则意味着疲劳过度或者有疾病缠身。心率变异指数(Heart Rate Variability Index，HRVI)，可用于指示交感神经与副交感神经张力，对心血管及脑神经健康具有重要指示作用。
步骤S11中，智能穿戴设备通过心率传感器检测用户的基础心率，并统计心率变异指数。具体实施时，智能穿戴设备可以利用睡眠监测功能确定用户的睡醒时间，并配合心率传感器的HRV模式，以预设频率(如1Hz)采集RR间期的200个样本计算出标准差，将计算结果作为心率变异指数。并对一定时间内(如一分钟内)测得的多个实时心率求平均值作为基础心率。在确定睡眠时间时，智能穿戴设备可以利用加速度传感器配合用户设置的睡眠时间与起床时间来进行精确判断。
可选地，智能穿戴设备可以取用户睡醒前后一定时间内(如半小时内)的实时心率数据(即当前检测到的心率数据)，统计得出当日基础心率，然后对一段时间内(如十日内)的当日基础心率数据进行中值滤波处理，将处理结果作为用户的基础心率。
步骤S12中，智能穿戴设备依据基础心率评价用户的疲劳指数，依据基础心率和心率变异指数评价用户的健康指数。
本发明实施例中，智能穿戴设备根据基础心率和心率变异指数计算用户的健康指数的具体流程如图2所示，包括以下步骤：
S121、利用基础心率对心率变异指数进行归一化处理，并将处理结果代入第一统计回归公式计算出第一指数。
具体的，智能穿戴设备利用归一化公式：
Figure BDA0001358240130000081
对心率变异指数进行归一化处理，其中，hb为基础心率，hi为心率变异指数，
Figure BDA0001358240130000082
为心率变异指数的处理结果，即归一化心率变异指数。然后，智能穿戴设备将
Figure BDA0001358240130000083
代入第一统计回归公式中的x：α1＝0.0000147x3-0.002303456x2+0.09017484x，计算出第一指数α1。
应当理解，前述归一化公式和统计回归公式只是举例说明，并非唯一限定，本领域技术人员可以根据实际需要采用其它的归一化公式和统计回归公式进行计算。
S122、利用用户的性别和年龄对基础心率进行归一化处理，并将处理结果代入第二统计回归公式计算出第二指数。
具体的，智能穿戴设备利用归一化公式：
Figure BDA0001358240130000084
对基础心率进行归一化处理，其中，a为年龄，k为性别补偿系数，hb为基础心率，
Figure BDA0001358240130000085
为归一化基础心率，即基础心率的处理结果。然后，智能穿戴设备将
Figure BDA0001358240130000086
代入第一统计回归公式中的x：α2＝0.36*(x-20)*e-x/20，计算出第二指数α2。一般的，当用户为成年男性时k取0，当用户为成年女性时k取10，当用户为儿童(如13岁以下)时k取0。
应当理解，前述归一化公式和统计回归公式只是举例说明，并非唯一限定，本领域技术人员可以根据实际需要采用其它的归一化公式和统计回归公式进行计算。
S123、将第一指数和第二指数的乘积作为健康指数。
智能穿戴设备将第一指数α1和第二指数α2代入公式：α＝α1*α2，计算出用户的健康指数α。
在其它实施例中，智能穿戴设备还可以通过心率传感器统计出用户的心搏周期，然后根据基础心率、心率变异指数和心搏周期计算出用户的健康指数。例如，根据公式：I＝(100-hb)*hi/p，计算出用户的体质指数I，将体质指数作为用户的健康指数。其中，hb为基础心率，hi为心率变异指数，p为心搏周期。
在另一些实施例中，智能穿戴设备在计算出用户的体质指数I后，还继续根据公式：U＝2*I*hb/hn-1，计算出用户的体能指数U，将体能指数作为用户的健康指数。其中，hn为当前的实时心率，hb为基础心率，I为体质指数。
本领域技术人员可以理解，除此之外，还可以根据基础心率和心率变异指数采用其它计算公式来计算出用户的健康指数，本发明对此不再一一列举赘述。
本发明实施例中，智能穿戴设备通过以下方式计算用户的疲劳指数：首先统计运动结束后用户的实时心率恢复至基础心率的n倍以内的时间t，n的取值可以根据实际需要确定，优选在1-1.5的范围内取值，然后将时间t代入公式：γ＝1-e-t+120/60，计算出用户的疲劳指数γ。
例如，智能穿戴设备利用加速度传感器的运动判别功能界定运动结束，统计运动结束后用户的实时心率恢复至基础心率的1.25倍以内的时间t，然后将时间t代入上述公式计算出疲劳指数γ。
可选地，智能穿戴设备统计最近一段时间(如90天)内的基础心率的中位数，判断最近D天(如2-5天，优选3天)的基础心率是否超过中位数预设值(如5-15个单位，优选10个单位)，如果超过中位数预设值，则判定用户过度疲劳，并可以提示用户过度疲劳。
智能穿戴设备计算出用户的健康指数和疲劳指数后，可以输出健康指数和/或疲劳指数供用户参考，例如通过显示屏显示健康指数和/或疲劳指数。
步骤S13中，智能穿戴设备根据用户的健康指数和疲劳指数为用户提供运动指导，以使用户的运动强度与自身的身体状况相匹配。可选地，智能穿戴设备中存储了运动指导参照表，运动指导参照表中包括不同健康指数和疲劳指数对应有不同的运动指导。
本发明实施例中，智能穿戴设备根据用户的健康指数和疲劳指数为用户提供运动指导的具体流程如图3所示，包括以下步骤：
S131、根据用户的年龄计算出理论最大心率。
智能穿戴设备可以根据经验公式：Hmax＝205.8-0.685*a，计算出用户的理论最大心率Hmax，其中a为年龄。
在其它实施例中，也可以用205或220减去用户的年龄作为用户的力量最大心率。
S132、利用健康指数对理论最大心率进行修正得到修正最大心率。
智能穿戴设备可以根据公式：
Figure BDA0001358240130000091
计算出修正最大心率
Figure BDA0001358240130000092
其中α为健康指数。
S133、根据修正最大心率和疲劳指数计算出运动心率上限值。
智能穿戴设备可以根据公式：
Figure BDA0001358240130000101
计算出运动心率上限值
Figure BDA0001358240130000102
其中，γ为疲劳指数，
Figure BDA0001358240130000103
为修正最大心率。
S134、根据运动心率上限值为用户提供运动指导。
可选地，智能穿戴设备可以直接输出用户的运动心率上限值及其对应的运动指导，以使用户根据该运动心率上限值来调整自己的运动强度。
具体地，智能穿戴设备弹出选择对话框(如图4a)，当接收到用户选择的运动强度类型时根据用户选择的运动强度类型在预存的对照表(图4b)中查找对应的最高心率强度百分比(即运动心率上限值的百分比，以下简称最高心率强度％)；再将运动心率上限值乘以最高心率强度百分比算出符合用户运动的心率指导范围并显示于显示屏。
例如，智能穿戴设备接收到用户选择的运动强度类型为轻量燃脂运动，且输出用户的运动心率上限值为190，那么根据轻量燃脂运动查找预存的对照表中可知最高心率强度％为50-60％，运算心率指导范围：190*(50-60％)＝95-114，则智能穿戴设备将显示的心率指导范围为95-114，而用户在运动过程中需要保持实时心率在95-114之间。
可选地，智能穿戴设备也可以在用户运动过程中实时或定时的检测用户的实时心率，并判断实时心率是否在心率指导范围内，若实时心率不在指导心率范围时向用户发出提醒。在其它实施例中，还可以利用实时心率除以运动心率上限值得到最高心率强度％，比对预存的对照表，分析当前的最高心率强度％所对应的运动强度类型，并输出当前的运动强度类型，如语音播报和/或显示当前的运动强度类型。
可选地，当智能穿戴设备检测到用户过度疲劳时，则可以建议用户不进行燃脂运动以上强度的运动。
进一步地，智能穿戴设备还可以统计用户在过去预设时长内(如过去60分钟内)的运动量，并利用运动量对用户当前的实时心率进行归一化处理，得到归一化的实时心率，然后根据归一化的实时心率计算出用户的心理压力指数。可选地，智能穿戴设备可以输出心理压力指数供用户参考，如通过显示屏显示心理压力指数。
具体实施时，智能穿戴设备可以统计过去预设时长内(如过去60分钟内)加速度传感器的加速度数据的模长
Figure BDA0001358240130000104
其中x，y，z为加速度传感器x轴，y轴，z轴方向的加速度数据。然后计算加速度数据的模长与重力G的比值
Figure BDA0001358240130000111
的标准差，将计算结果作为用户在过去预设时长内的运动量。
接着，智能穿戴设备可以统计当前一段时间内(如一分钟内)的实时心率的平均值，将平均值作为用户当前的实时心率。并利用公式：
Figure BDA0001358240130000112
对实时心率进行归一化处理，其中，m为运动量，hr为实时心率，
Figure BDA0001358240130000113
归一化的实时心率。
最后，智能穿戴设备可以利用公式：
Figure BDA0001358240130000114
计算出用户的心理压力指数s，其中，hb为基础心率，
Figure BDA0001358240130000115
为归一化的实时心率。
更进一步地，智能穿戴设备还可以根据心理压力指数和疲劳指数计算出用户的运动指数，并根据运动指数为用户提供运动建议，如建议用户运动或不运动。运动指数与运动程度正相关，即运动指数越高，越建议用户运动，反之则越不建议用户运动。
具体实施时，智能穿戴设备可以利用公式：χ＝s*(1-γ)，计算出用户的运动指数χ，其中，γ为疲劳指数，s为心理压力指数。
智能穿戴设备可以将运动建议分为两个等级：不建议用户运动和建议用户运动，也可以将运动建议分为三个等级：不建议用户运动、建议用户运动和强烈建议用户运动，还可以将运动建议分为三个以上的等级。智能穿戴设备可将不建议用户运动、建议用户运动的等级以文字形式显示于显示屏或语音播报，将强烈建议用户运动的等级以定时报警、震动、文字显示、图标显示等方式中的一种或多种提醒用户运动。
例如，智能穿戴设备比较运动指数与第一阈值和第二阈值的大小，当运动指数小于或等于第一阈值时，将“不建议用户运动”显示于显示屏；当运动指数介于第一阈值和第二阈值之间时，将“建议用户运动”显示于显示屏；当运动指数大于或等于第二阈值时，强烈建议用户运动，即以定时报警、震动、文字显示、图标显示等方式中的一种或多种提醒用户运动。第一阈值小于第二阈值，可以根据实际需要设置第一阈值和第二阈值的大小，如：第一阈值可以设置为0.2-0.4(如设置为0.3)，第二阈值可以设置为0.6-0.8(如设置为0.7)。
在其它实施例中，也可以只设置一个第三阈值，当运动指数小于或等于第三阈值时，不建议用户运动；当运动指数大于第三阈值时，建议用户运动。
本发明实施例的运动指导方法，通过获取用户的基础心率和心率变异指数，根据基础心率和心率变异指数计算出用户的健康指数和疲劳指数，从而根据健康指数和疲劳指数为用户提供个性化的运动指导，使得用户的运动强度与身体状态相匹配，防止运动强度过大而对身体造成伤害，提高了智能穿戴设备的实用性和智能化程度，提升了用户体验。
参照图5，提出本发明的运动指导装置第一实施例，所述装置包括获取模块10、计算模块20和指导模块30，其中：获取模块10，用于获取用户的基础心率和心率变异指数；计算模块20，用于根据基础心率和心率变异指数计算出用户的健康指数，并根据基础心率计算出用户的疲劳指数；指导模块30，用于根据健康指数和疲劳指数为用户提供运动指导。
获取模块10通过心率传感器检测用户的基础心率，并统计心率变异指数。具体实施时，获取模块10可以利用睡眠监测功能确定用户的睡醒时间，并配合心率传感器的HRV模式，以预设频率(如1Hz)采集RR间期的200个样本计算出标准差，将计算结果作为心率变异指数。并对一定时间内(如一分钟内)测得的多个实时心率求平均值作为基础心率。在确定睡眠时间时，获取模块10可以利用加速度传感器配合用户设置的睡眠时间与起床时间来进行精确判断。
可选地，获取模块10可以取用户睡醒前后一定时间内(如半小时内)的实时心率数据(即当前检测到的心率数据)，统计得出当日基础心率，然后对一段时间内(如十日内)的当日基础心率数据进行中值滤波处理，将处理结果作为用户的基础心率。
计算模块20如图6所示，包括健康指数计算单元21和疲劳指数计算单元22。
如图7所示，健康指数计算单元21包括第一指数计算单元211、第二指数计算单元212和乘积计算单元213，其中：
第一指数计算单元211：用于利用基础心率对心率变异指数进行归一化处理，并将处理结果代入第一统计回归公式计算出第一指数。
具体的，第一指数计算单元211利用归一化公式：
Figure BDA0001358240130000121
对心率变异指数进行归一化处理，其中，hb为基础心率，hi为心率变异指数，
Figure BDA0001358240130000122
为心率变异指数的处理结果，即归一化心率变异指数。然后，第一指数计算单元211将
Figure BDA0001358240130000131
代入第一统计回归公式中的x：α1＝0.0000147x3-0.002303456x2+0.09017484x，计算出第一指数α1。
应当理解，前述归一化公式和统计回归公式只是举例说明，并非唯一限定，本领域技术人员可以根据实际需要采用其它的归一化公式和统计回归公式进行计算。
第二指数计算单元212：用于利用用户的性别和年龄对基础心率进行归一化处理，并将处理结果代入第二统计回归公式计算出第二指数。
具体的，第二指数计算单元212利用归一化公式：
Figure BDA0001358240130000132
对基础心率进行归一化处理，其中，a为年龄，k为性别补偿系数，hb为基础心率，
Figure BDA0001358240130000133
为归一化基础心率，即基础心率的处理结果。然后，第二指数计算单元212将
Figure BDA0001358240130000134
代入第一统计回归公式中的x：α2＝0.36*(x-20)*e-x20，计算出第二指数α2。一般的，当用户为成年男性时k取0，当用户为成年女性时k取10，当用户为儿童(如13岁以下)时k取0。
应当理解，前述归一化公式和统计回归公式只是举例说明，并非唯一限定，本领域技术人员可以根据实际需要采用其它的归一化公式和统计回归公式进行计算。
乘积计算单元213：用于将第一指数和第二指数的乘积作为健康指数。
乘积计算单元213将第一指数α1和第二指数α2代入公式：α＝α1*α2，计算出用户的健康指数α。
在其它实施例中，健康指数计算单元21还可以通过心率传感器统计出用户的心搏周期，然后根据基础心率、心率变异指数和心搏周期计算出用户的健康指数。例如，根据公式：I＝(100-hb)*hi/p，计算出用户的体质指数I，将体质指数作为用户的健康指数。其中，hb为基础心率，hi为心率变异指数，p为心搏周期。
在另一些实施例中，健康指数计算单元21在计算出用户的体质指数I后，还继续根据公式：U＝2*I*hb/hn-1，计算出用户的体能指数U，将体能指数作为用户的健康指数。其中，hn为当前的实时心率，hb为基础心率，I为体质指数。
本领域技术人员可以理解，除此之外，还可以根据基础心率和心率变异指数采用其它计算公式来计算出用户的健康指数，本发明对此不再一一列举赘述。
如图8所示，疲劳指数计算单元22包括时间统计单元221和结果计算单元222，其中：
时间统计单元221：用于统计运动结束后用户的实时心率恢复至基础心率的n倍以内的时间t。
n的取值可以根据实际需要确定，优选在1-1.5的范围内取值。例如，时间统计单元221利用加速度传感器的运动判别功能界定运动结束，统计运动结束后用户的实时心率恢复至基础心率的1.25倍以内的时间t。
结果计算单元222：用于根据时间t计算出用户的疲劳指数。
结果计算单元222可以将时间t代入公式：γ＝1-e-t+120/60，计算出用户的疲劳指数γ。
可选地，疲劳指数计算单元22统计最近一段时间(如90天)内的基础心率的中位数，判断最近D天(如2-5天，优选3天)的基础心率是否超过中位数预设值(如5-15个单位，优选10个单位)，如果超过中位数预设值，则判定用户过度疲劳，并可以提示用户过度疲劳。
计算模块20计算出用户的健康指数和疲劳指数后，可以输出健康指数和/或疲劳指数供用户参考，例如通过显示屏显示健康指数和/或疲劳指数。
指导模块30如图9所示，包括最大心率计算单元31、最大心率修正单元32、运动心率计算单元33和运动指导单元34，其中：
最大心率计算单元31：用于根据用户的年龄计算出用户的理论最大心率。
最大心率计算单元31可以根据经验公式：Hmax＝205.8-0.685*a，计算出用户的理论最大心率Hmax，其中a为年龄。
在其它实施例中，也可以用205或220减去用户的年龄作为用户的力量最大心率。
最大心率修正单元32：用于利用健康指数对理论最大心率进行修正得到修正最大心率。
最大心率修正单元32可以根据公式：
Figure BDA0001358240130000141
计算出修正最大心率
Figure BDA0001358240130000142
其中α为健康指数。
运动心率计算单元33：用于修正最大心率和疲劳指数计算出运动心率上限值。
运动心率计算单元33可以根据公式：
Figure BDA0001358240130000151
计算出运动心率上限值
Figure BDA0001358240130000152
其中，γ为疲劳指数，
Figure BDA0001358240130000153
为修正最大心率。
运动指导单元34：用于根据用户的运动心率上限值为用户提供运动指导。
可选地，运动指导单元34可以直接输出用户的运动心率上限值及其对应的运动指导，以使用户根据该运动心率上限值来调整自己的运动强度。
具体地，运动指导单元34包括弹出单元、接收单元、查找单元、运算单元、显示单元。弹出单元用于弹出选择对话框(如图4a)；接收单元用于接收到用户选择的运动强度类型，查找单元用于根据用户选择的运动强度类型在预存的对照表(图4b)中查找对应的最高心率强度百分比(即运动心率上限值的百分比，以下简称最高心率强度％)；运算单元用于将运动心率上限值乘以最高心率强度百分比算出符合用户运动的指导心率范围，显示单元用于将指导心率范围显示于显示屏。
例如，接收单元接收到用户选择的轻量燃脂运动，且运动指导单元34输出用户的运动心率上限值为190，查找单元根据轻量燃脂运动查找预存的对照表中可知最高心率强度％为50-60％：运算单元可算出的心率指导范围为190*(50-60％)＝95-114，显示单元将95-114显示于显示屏，则用户在运动过程中需要保持实时心率在95-114之间。
可选地，运动指导单元34也可以进一步包括心率检测单元、心率判断单元以及提醒单元，心率检测单元用于在用户运动过程中实时或定时的检测用户的实时心率，心率判断单元用于判断实时心率是否在心率指导范围内，提醒单元用于当实时心率不在指导心率范围时向用户发出提醒。在其它实施例中，运动指导单元34强度计算单元、分析单元、输出单元，强度计算单元用于根据实时心率除以运动心率上限值得到最高心率强度％，分析单元用于根据预存的对照表，分析当前的最高心率强度％所对应的运动强度类型，输出单元用于输出当前的运动强度类型，如语音播报和/或显示当前的运动强度类型。
可选地，当疲劳指数计算单元22检测到用户过度疲劳时，运动指导单元34则可以建议用户不进行燃脂运动以上强度的运动。
本发明实施例的运动指导装置，通过获取用户的基础心率和心率变异指数，根据基础心率和心率变异指数计算出用户的健康指数和疲劳指数，从而根据健康指数和疲劳指数为用户提供个性化的运动指导，使得用户的运动强度与身体状态相匹配，防止运动强度过大而对身体造成伤害，提高了智能穿戴设备的实用性和智能化程度，提升了用户体验。
进一步地，如图10所示，在发明的运动指导装置的第二实施例中，该装置还包括建议模块40，其用于为用户提供运动建议。
此时，计算模块20如图11所示，还包括心理压力指数计算单元23，其用于计算出用户的心理压力指数。
如图12所示，心理压力指数计算单元23包括运动量统计单元231、归一化处理单元232和压力计算单元233，其中：
运动量统计单元231：用于统计用户在过去预设时长内(如过去60分钟内)的运动量。
运动量统计单元231如图13所示，包括模长统计单元2311和标准差计算单元2312，其中：模长统计单元2311，用于统计过去预设时长内(如过去60分钟内)加速度数据的模长
Figure BDA0001358240130000161
其中x，y，z为加速度传感器x轴，y轴，z轴方向的加速度数据；标准差计算单元2312，用于计算加速度数据的模长与重力G的比值
Figure BDA0001358240130000162
的标准差，将计算结果作为用户在过去预设时长内的运动量。
归一化处理单元232：用于利用运动量对用户当前的实时心率进行归一化处理，得到归一化的实时心率。
归一化处理单元232可以统计当前一段时间内(如一分钟内)的实时心率的平均值，将平均值作为用户当前的实时心率。并利用公式：
Figure BDA0001358240130000163
对实时心率进行归一化处理，其中，m为运动量，hr为实时心率，
Figure BDA0001358240130000164
归一化的实时心率。
压力计算单元233：用于根据基础心率和归一化的实时信息计算出用户的心理压力指数。
压力计算单元233可以利用公式：
Figure BDA0001358240130000165
计算出用户的心理压力指数s，其中，hb为基础心率，
Figure BDA0001358240130000166
为归一化的实时心率。
可选地，计算模块20计算出心理压力指数后，可以输出心理压力指数供用户参考，如通过显示屏显示心理压力指数。
建议模块40如图14所示，包括运动指数计算单元41和运动建议单元42，其中：
运动指数计算单元41：用于根据心理压力指数和疲劳指数计算出用户的运动指数。
运动指数计算单元41可以利用公式：χ＝s*(1-γ)，计算出用户的运动指数χ，其中，γ为疲劳指数，s为心理压力指数。
运动建议单元42：用于根据运动指数为用户提供运动建议，如建议用户运动或不运动。运动指数与运动程度正相关，即运动指数越高，越建议用户运动，反之则越不建议用户运动。
运动建议单元42可以将运动建议分为两个等级：不建议用户运动和建议用户运动，也可以将运动建议分为三个等级：不建议用户运动、建议用户运动和强烈建议用户运动，还可以将运动建议分为三个以上的等级。运动建议单元42可将不建议用户运动、建议用户运动的等级以文字形式显示于显示屏或语音播报，将强烈建议用户运动的等级以定时报警、震动、文字显示、图标显示等方式中的一种或多种提醒用户。
在一可选实施例中，运动建议单元42如图15所示，包括比较单元421、第一建议单元422、第二建议单元423和第三建议单元424，其中：比较单元421，用于比较运动指数与第一阈值和第二阈值的大小；第一建议单元422，用于当运动指数小于或等于第一阈值时，将“不建议用户运动”显示于显示屏；第二建议单元423，用于当运动指数介于第一阈值和第二阈值之间时，将“建议用户运动”显示于显示屏；第三建议单元424，用于当运动指数大于或等于第二阈值时，强烈建议用户运动，即以定时报警、震动、文字显示、图标显示等方式中的一种或多种提醒用户运动。
第一阈值小于第二阈值，可以根据实际需要设置第一阈值和第二阈值的大小，如：第一阈值可以设置为0.2-0.4(如设置为0.3)，第二阈值可以设置为0.6-0.8(如设置为0.7)。
在其它实施例中，也可以只设置一个第三阈值，当运动指数小于或等于第三阈值时，运动建议单元42不建议用户运动；当运动指数大于第三阈值时，运动建议单元42建议用户运动。
本实施例通过进一步计算出用户的心理压力指数，根据心理压力指数为用户提供运动建议，进一步提高了智能穿戴设备的实用性和智能化程度，提升了用户体验。
本发明实施例的运动指导方法和装置，在不改变现有产品硬件的前提下，通过充分分析和综合用户的活动信息与生理信息，给出更加明确的健康指数、疲劳指数心理压力指数的指标信息，为用户提供了实时的健身数据监测，并据此为用户提供运动指导和运动建议，提高智能穿戴设备的实用性和智能化程度。
本发明同时提出一种智能穿戴设备，其包括存储器、处理器和至少一个被存储在存储器中并被配置为由处理器执行的应用程序，所述应用程序被配置为用于执行运动指导方法。所述运动指导方法包括以下步骤：获取用户的基础心率和心率变异指数；根据基础心率和心率变异指数计算出用户的健康指数，并根据基础心率计算出用户的疲劳指数；根据健康指数和疲劳指数为用户提供运动指导。本实施例中所描述的运动指导方法为本发明中上述实施例所涉及的运动指导方法，在此不再赘述。
本发明实施例的智能穿戴设备，通过获取用户的基础心率和心率变异指数，根据基础心率和心率变异指数计算出用户的健康指数和疲劳指数，从而根据健康指数和疲劳指数为用户提供个性化的运动指导，使得用户的运动强度与身体状态相匹配，防止运动强度过大而对身体造成伤害，提高了智能穿戴设备的实用性和智能化程度，提升了用户体验。
本领域技术人员可以理解，本发明包括涉及用于执行本申请中所述操作中的一项或多项的设备。这些设备可以为所需的目的而专门设计和制造，或者也可以包括通用计算机中的已知设备。这些设备具有存储在其内的计算机程序，这些计算机程序选择性地激活或重构。这样的计算机程序可以被存储在设备(例如，计算机)可读介质中或者存储在适于存储电子指令并分别耦联到总线的任何类型的介质中，所述计算机可读介质包括但不限于任何类型的盘(包括软盘、硬盘、光盘、CD-ROM、和磁光盘)、ROM(Read-Only Memory，只读存储器)、RAM(Random Access Memory，随机存储器)、EPROM(Erasable Programmable Read-Only Memory，可擦写可编程只读存储器)、EEPROM(Electrically Erasable ProgrammableRead-Only Memory，电可擦可编程只读存储器)、闪存、磁性卡片或光线卡片。也就是，可读介质包括由设备(例如，计算机)以能够读的形式存储或传输信息的任何介质。
本技术领域技术人员可以理解，可以用计算机程序指令来实现这些结构图和/或框图和/或流图中的每个框以及这些结构图和/或框图和/或流图中的框的组合。本技术领域技术人员可以理解，可以将这些计算机程序指令提供给通用计算机、专业计算机或其他可编程数据处理方法的处理器来实现，从而通过计算机或其他可编程数据处理方法的处理器来执行本发明公开的结构图和/或框图和/或流图的框或多个框中指定的方案。
本技术领域技术人员可以理解，本发明中已经讨论过的各种操作、方法、流程中的步骤、措施、方案可以被交替、更改、组合或删除。进一步地，具有本发明中已经讨论过的各种操作、方法、流程中的其他步骤、措施、方案也可以被交替、更改、重排、分解、组合或删除。进一步地，现有技术中的具有与本发明中公开的各种操作、方法、流程中的步骤、措施、方案也可以被交替、更改、重排、分解、组合或删除。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (8)

1.一种运动指导方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取用户的基础心率和心率变异指数；
根据所述基础心率和所述心率变异指数计算出用户的健康指数，并根据所述基础心率计算出用户的疲劳指数；
统计用户在过去预设时长内的运动量；
利用所述运动量对用户当前的实时心率进行归一化处理，得到归一化的实时心率；
利用公式
Figure FDA0002372179110000011
计算出用户的心理压力指数，其中，hb为基础心率，
Figure FDA0002372179110000012
为归一化的实时心率，s为心理压力指数；
根据所述健康指数和所述疲劳指数为用户提供运动指导。
2.根据权利要求1所述的运动指导方法，其特征在于，所述根据所述基础心率和所述心率变异指数计算出用户的健康指数的步骤包括：
利用所述基础心率对所述心率变异指数进行归一化处理，并将处理结果代入第一统计回归公式计算出第一指数；
利用用户的性别和年龄对所述基础心率进行归一化处理，并将处理结果代入第二统计回归公式计算出第二指数；
将所述第一指数和所述第二指数的乘积作为所述健康指数。
3.根据权利要求1所述的运动指导方法，其特征在于，所述方法还包括：
利用公式χ＝s*(1-γ)计算出运动指数，其中，γ为疲劳指数，s为心理压力指数，χ为运动指数；
根据所述运动指数为用户提供运动建议。
4.根据权利要求1所述的运动指导方法，其特征在于，所述统计用户在过去预设时长内的运动量的步骤包括：
统计过去预设时长内加速度数据的模长；
计算所述加速度数据的模长与重力的比值的标准差，将计算结果作为用户在过去预设时长内的运动量。
5.一种运动指导装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取用户的基础心率和心率变异指数；
计算模块，用于根据所述基础心率和所述心率变异指数计算出用户的健康指数，并根据所述基础心率计算出用户的疲劳指数；
运动量统计单元，用于统计用户在过去预设时长内的运动量；
归一化处理单元，用于利用所述运动量对用户当前的实时心率进行归一化处理，得到归一化的实时心率；
压力计算单元，用于利用公式
Figure FDA0002372179110000021
计算出用户的心理压力指数，其中，hb为基础心率，
Figure FDA0002372179110000022
为归一化的实时心率，s为心理压力指数；
指导模块，用于根据所述健康指数和所述疲劳指数为用户提供运动指导。
6.根据权利要求5所述的运动指导装置，其特征在于，所述计算模块包括健康指数计算单元，所述健康指数计算单元包括：
第一指数计算单元，用于利用所述基础心率对所述心率变异指数进行归一化处理，并将处理结果代入第一统计回归公式计算出第一指数；
第二指数计算单元，用于利用用户的性别和年龄对所述基础心率进行归一化处理，并将处理结果代入第二统计回归公式计算出第二指数；
乘积计算单元，用于将所述第一指数和所述第二指数的乘积作为所述健康指数。
7.根据权利要求5所述的运动指导装置，其特征在于，所述装置还包括建议模块，所述建议模块包括：
运动指数计算单元，用于利用公式χ＝s*(1-γ)计算出运动指数，其中，γ为疲劳指数，s为心理压力指数，χ为运动指数；
运动建议单元，用于根据所述运动指数为用户提供运动建议。
8.根据权利要求5所述的运动指导装置，其特征在于，所述运动量统计单元包括：
模长统计单元，用于统计过去预设时长内加速度数据的模长；
标准差计算单元，用于计算所述加速度数据的模长与重力的比值的标准差，将计算结果作为用户在过去预设时长内的运动量。
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