CN116610221B - 一种可监测用户生理指标的智能键盘及计算机*** - Google Patents

一种可监测用户生理指标的智能键盘及计算机*** Download PDF

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Abstract

本发明涉及键盘技术领域，具体公开了一种可监测用户生理指标的智能键盘及计算机***，键盘中毫米波传感器用于检测与人体的距离数据；键盘控制器用于根据预设的数据处理策略对距离数据进行处理，获得人体的生理指标；数据处理策略包括：获取预设第一时长的距离数据；根据距离数据计算距离平均值；根据距离数据与距离平均值计算第一数据；对第一数据进行处理得到用户的呼吸波和心率波；根据呼吸波以及心率波中的最大值间隔得出人体的生理指标。本发明实现了用户的生理指标的监测，且采用被动式测量，不会对用户工作效率造成影响，在具体数据处理过程中进行了滤波操作，进一步确保监测结果的精确度，提升用户的使用感受。

Description

一种可监测用户生理指标的智能键盘及计算机***
技术领域
本发明涉及智能键盘技术领域，尤其涉及一种可监测用户生理指标的智能键盘及计算机***。
背景技术
计算机俗称电脑，是现代一种用于高速计算的电子计算机器，可以进行数值计算，又可以进行逻辑计算，还具有存储记忆功能。是能够按照程序运行，自动、高速处理海量数据的现代化智能电子设备。键盘是用于操作计算机设备运行的一种指令和数据输入装置，也指经过***安排操作一台机器或设备的一组功能键（如打字机、电脑键盘）。键盘是最常用也是最主要的输入设备，通过键盘可以将英文字母、数字、标点符号等输入到计算机中，从而向计算机发出命令、输入数据等。还有一些带有各种快捷键的键盘。随着时间的推移，渐渐的市场上也出现独立的具有各种快捷功能的产品单独出售，并带有专用的驱动和设定软件，在兼容机上也能实现个性化的操作。
随着现代人大部分的工作皆须使用电脑才能够快速、有效率地完成，因此，除了智能手机与平板电脑之外，电脑键盘为现代人在一天之内花最多时间使用的电子装置，况且现代人的工作压力普遍较大，所以具备生理参数检测功能的电脑键盘应运而生，使得人们能够在使用电脑键盘的情况下随时检测个人生理参数，达成对个人生理参数的每日测量与管理。但是现有产品中均采用接触式测量的方式，需要人们主动检测，这会对人们的工作效率产生影响，其次，还有些产品结合了摄像头，这也会引发个人隐私泄露，安全性低。
基于以上背景，本领域人员亟需寻找一种新的技术方案来解决上述的问题。
发明内容
针对现有技术中的技术问题，本发明提供一种可监测用户生理指标的智能键盘及计算机***。
本发明包括一种可监测用户生理指标的智能键盘，包括键盘主体以及设置在所述键盘主体上的毫米波传感器，所述毫米波传感器与所述键盘主体中的键盘控制器电连接；其中，
所述毫米波传感器用于检测与人体的距离数据；所述键盘控制器用于根据预设的数据处理策略对所述距离数据进行处理，获得人体的生理指标；
所述数据处理策略包括：
获取预设第一时长的距离数据；
根据所述距离数据计算距离平均值；
根据所述距离数据与所述距离平均值计算第一数据，所述第一数据为；S为所述第一数据，dat为所述距离数据，mean(dat)为所述距离平均值；
根据预设的滤波处理策略对所述第一数据进行处理，得到用户的呼吸波和心率波；
根据所述呼吸波以及所述心率波中的最大值间隔得出人体的生理指标；
所述滤波处理策略包括：
通过预设的自适应滤波器对所述第一数据进行滤波处理，得到第一呼吸频率FH；
通过所述第一呼吸频率FH以及预设的第一系数，计算第二呼吸频率FL；
通过所述第二呼吸频率FL对所述第一数据进行低通滤波，得到所述呼吸波；
计算所述第一数据与所述呼吸波的差值，得到所述心率波。
进一步的，通过所述第一呼吸频率FH以及预设的第一系数，计算第二呼吸频率FL，包括：
计算所述第一系数与所述第一呼吸频率FH的乘积并进行设定位数的取整，得到所述第二呼吸频率FL。
进一步的，在根据预设的滤波处理策略对所述第一数据进行处理之前，还包括：
根据所述第一数据生成能量频谱图；
将所述能量频谱图中能量值位于预设能量区间之外的能量频谱删除，根据剩余的能量频谱生成新的第一数据。
进一步的，根据所述第一数据生成能量频谱图，包括：
通过线性插值将所述第一数据精简为第二数据；
通过窗函数对所述第二数据进行处理，并将其中的所有三角函数全部转换为正弦函数/>，得到第三数据；其中，x为所述第二数据中包含的数据个数，/>；
通过预设的数据计算策略计算所述第三数据的数值；
根据所述第三数据生成能量频谱图。
进一步的，所述数据计算策略包括：
以为一个分度建立正弦函数数组；，且/>；
以/M为一个分度建立余弦函数数组；
通过计算所述第三数据的值；其中，/>，/>为正弦函数数组AL中数值对应的角度，且/>；为余弦函数数组DL中数值对应的角度，且/>；/>。进一步的，在根据预设的滤波处理策略对所述第一数据进行处理之前，还包括：
在所述第一数据中，计算相邻的最大值、最小值之差；
将相邻的最大值、最小值之差位于预设差值区间之外的波峰-波谷段数据删除，根据剩余的数据生成新的第一数据。
进一步的，所述数据处理策略还包括：
判断所述距离数据中是否存在距离无变化的情况；
若是，则生成用户不在岗位的状态信息。
进一步的，还包括嵌入式安装在所述键盘主体中按键上的指纹模块，所述指纹模块与所述键盘控制器电连接；
所述指纹模块用于获取人体的指纹信息；
所述键盘控制器用于预存计算机用户信息，并将所述指纹信息与所述计算机用户信息进行匹配，匹配通过后进行计算机***登录；
所述键盘控制器还用于根据所述计算机用户信息对所述生理指标进行分类存储，以及根据所述用户不在岗位的状态信息对用户的工作时间进行统计。
进一步的，所述毫米波传感器安装在靠近人体一侧的所述键盘主体的侧面上。
进一步的，所述指纹模块安装于F键、和/或J键上。
本发明还包括一种计算机***，所述计算机***包括计算机、键盘以及鼠标，所述键盘与所述鼠标均与所述计算机通讯连接；所述键盘为上述的键盘。
本发明的可监测用户生理指标的智能键盘及计算机***，键盘包括键盘主体以及设置在键盘主体上的毫米波传感器，毫米波传感器与键盘主体中的键盘控制器电连接；毫米波传感器用于检测与人体的距离数据；键盘控制器用于根据预设的数据处理策略对距离数据进行处理，获得人体的生理指标；数据处理策略包括：获取预设第一时长的距离数据；根据距离数据计算距离平均值；根据距离数据与距离平均值计算第一数据，第一数据为；根据预设的滤波处理策略对第一数据进行处理，得到用户的呼吸波和心率波；根据呼吸波以及心率波中的最大值间隔得出人体的生理指标。本发明实现了用户的生理指标的监测，且采用被动式测量，不会对用户工作效率造成影响，在具体数据处理过程中进行了滤波操作，进一步确保监测结果的精确度，提升用户的使用感受。
附图说明
为了更清楚的说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见的，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
图1为本发明实施例的一种可监测用户生理指标的智能键盘的结构示意图（一）；
图2为本发明实施例的一种可监测用户生理指标的智能键盘的结构组成图（二）；
图3为本发明实施例的一种可监测用户生理指标的智能键盘的功能实现步骤流程图（一）；
图4为本发明实施例的一种可监测用户生理指标的智能键盘的功能实现步骤流程图（二）；
图5为本发明实施例的一种可监测用户生理指标的智能键盘的结构组成图（三）；
图6为本发明实施例的计算机***的结构组成图；
图7为本发明实施例的数据分析图（一）；
图8为本发明实施例的数据分析图（二）；
图9为本发明实施例的数据分析图（三）；
图10为本发明实施例的数据分析图（四）。
具体实施方式
下面将结合本发明中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通的技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明的保护范围。
本发明实施例的一种可监测用户生理指标的智能键盘，如图1和图2所示，包括键盘主体10以及设置在键盘主体10上的毫米波传感器20，毫米波传感器20与键盘主体10中的键盘控制器30电连接；其中，毫米波传感器20用于检测与人体的距离数据；键盘控制器30用于根据预设的数据处理策略对距离数据进行处理，获得人体的生理指标。
本发明的毫米波传感器20能够发射检测波，为了达到更加精准的检测，本发明还可增设一个TOF传感器一并测量和计算。毫米波传感器20可以选择超声波毫米传感器或无线电传感器，以工作频率为175 kHz的传感器为例，根据声音波速、波长和频率的关系：波速V=波长λ×频率f，可得，根据波的衍射，2mm的超声波可以轻易穿透衣物（衣物纤维的直径远小于这个值），而被人体反射，即可得到人体与键盘的距离。
本发明实施例的毫米波传感器20安装在靠近人体一侧的键盘主体10的侧面上。具体为，用户使用键盘时两个大拇指所处位置的中间位置，从而尽量避免人手在打字时会监测结果发生干扰，影响检测精度。
本发明实施例中，如图3所示，数据处理策略包括如下步骤：
步骤S101：获取预设第一时长的距离数据。
由于人体呼吸时胸腔起伏会造成毫米波传感器20与人体之间距离的变化，所以随着人体呼吸，毫米波传感器20所获得的检测数据也将呈现一定频率的波形变化。为了校准确的测量出用户心率，本发明实施例的毫米波传感器20的采样频率设定为100Hz。
本实施例的预设第一时长可根据具体情况进行设定，例如用户的身体状况、用户性别、用户的胖瘦等。作为示例的，本实施例将第一时长设定为30秒，本步骤获取连续30秒的距离数据，鉴于前述示例性的将采样频率设定为100Hz，则30秒可获得共3000个距离数据，记为。
步骤S102：根据距离数据计算距离平均值。
距离平均值通过距离数据的总和与距离数据的个数相除得到，可表示为：
为距离平均值。
步骤S103：根据距离数据与距离平均值计算第一数据，第一数据为；S为第一数据。
根据第一数据可生成如图7所示的波形图。
如果针对第一数据直接提取呼吸值，则只能得到大约的呼吸值，这是因为人体的呼吸以及心率变化并非完全呈周期性的变化，会有一些突变的情况，所以需要对第一数据进行滤波处理，再进行生理指标的提取，故还包括以下步骤。
步骤S104：根据预设的滤波处理策略对第一数据进行处理，得到用户的呼吸波和心率波。
具体的，本发明实施例中的滤波处理策略包括：
步骤S1041：通过预设的自适应滤波器对第一数据进行滤波处理，得到第一呼吸频率FH。
为了用户生理指标信息更加准确，需要对第一数据进行分频处理，由于不同用户的呼吸和心率不同且有交叉，通常情况下呼吸频率在0.1 Hz～1Hz，心率频率在0.5 Hz～3Hz，所以采用自适应滤波更为合适。具体为：通过预存的0.2Hz、0.3 Hz 、0.4 Hz、……、1.4Hz 、1.5 Hz的低通频率器，对第一数据进行滤波处理，得到新的第一数据，再根据新的第一数据生成能量频谱图，如图8所示，根据能量频谱图总的极高峰出现的频率，确定出第一呼吸频率FH。
步骤S1042：通过第一呼吸频率FH以及预设的第一系数，计算第二呼吸频率FL。
假设通过前述步骤得到了第一呼吸频率FH为0.2667，再根据人为设定的第一系数，计算第二呼吸频率系数FL。具体为，计算第一系数与第一呼吸频率FH的乘积并进行设定位数的取整，得到第二呼吸频率FL。假设第一系数取值为1.5，则，需要说明的是，此处运算的分子乘以10，以及以10作为分母，是为了运算时进行设定位数的取整，通过此运算得到FL=0.4。
步骤S1043：通过第二呼吸频率FL对第一数据进行低通滤波，得到呼吸波。
如图9所示，为呼吸波的波形图。
步骤S1044：计算第一数据与呼吸波的差值，得到心率波。
通过Sr=S-Sh计算心率波，其中，S为第一数据，Sh为呼吸波，此处的第一数据S为前述步骤得到的新的第一数据。
如图10所示，为心率波的波形图。
本发明实施例先得出呼吸波或用户的呼吸值，进而得到用户的心率波或用户的心率值，这是因为人体呼吸造成的距离数据的变化会远大于心跳造成的距离数据的变化，所以先对变化更明显的呼吸值进行预估，进而再处理心率值。
通过前述步骤获得呼吸波以及心率波之后，执行步骤S105。
步骤S105：根据呼吸波以及心率波中的最大值间隔得出人体的生理指标。
如图9所示，假设呼吸波中两个最大值的横坐标分别为4.54和26.71，这之前共有5个周期波，则根据这两个数值计算用户的呼吸数据，为。如图10所示，假设心率波中两个最大值的横坐标分别为1.06和29.27，这之前共有30个周期波，则根据这两个数值计算用户的心率数据，为/>。
具体的，本发明的另一个实施例中，在前述实施例的步骤S104：根据预设的滤波处理策略对第一数据进行处理之前，还包括：
根据第一数据生成能量频谱图。
将能量频谱图中能量值位于预设能量区间之外的能量频谱删除，根据剩余的能量频谱生成新的第一数据。
前述实施例的实施均是在无人体干扰的情况下做出的数据处理，但实际上，人体除了呼吸和心率造成的体动之外，不规则的动作也会造成大量的干扰值，而用户在工作过程中肯定会发生或多或少的不规则运动，所以在数据的进一步处理之前，需要先去除干扰项，例如本实施例将能量频谱图中能量值位于预设能量区间之外的能量频谱删除。例如通常情况下呼吸频率在0.1 Hz～1Hz，故将该区间范围值之外的能量频谱进行删除，因为这些都是人体动作过大对距离数据造成了影响。
如果采用单片机实现以上步骤，则可考虑精简算法，优化计算速度，故具体的，本发明实施例在前述实施例的步骤：根据第一数据生成能量频谱图，具体包括：
通过线性插值将所述第一数据精简为第二数据。
结合前述实施例的第一数据，共有3000个数据，可先通过线性插值的方式将第一数据进行精简，例如精简为256个数据，将第二数据表示为，这就相当于采样频率为8.53Hz，用于呼吸监测的精度完全足够，还可以优化计算速度。如果将第二数据直接生成能量频谱图，则会发生频谱泄露，故需继续执行下方步骤。
通过窗函数对第二数据进行处理，并将其中的所有三角函数全部转换为正弦函数/>，得到第三数据。其中，x为第二数据中包含的数据个数，/>。
此步骤需先对第二数据Sp加一个窗函数做处理，本发明实施例不限定窗函数的具体数值，作为示例的，若第二数据共包含256个数据，可将窗函数设定为：
W=[0.08,0.08014,0.080558,0.081256,0.082232,0.083487,0.085018,0.086825,0.088908,0.091264,0.093893,0.096793,0.099962,0.1034,0.1071,0.11106,0.11529,0.11977,0.12451,0.1295,0.13473,0.14022,0.14595,0.15191,0.15812,0.16455,0.17121,0.1781,0.1852,0.19252,0.20006,0.20779,0.21573,0.22387,0.2322,0.24072,0.24941,0.25829,0.26733,0.27654,0.28591,0.29544,0.30511,0.31493,0.32488,0.33496,0.34517,0.35549,0.36593,0.37647,0.38712,0.39785,0.40867,0.41958,0.43055,0.44159,0.45269,0.46385,0.47505,0.48628,0.49756,0.50885,0.52017,0.5315,0.54283,0.55417,0.56549,0.5768,0.58808,0.59934,0.61056,0.62174,0.63287,0.64394,0.65495,0.66588,0.67675,0.68753,0.69822,0.70881,0.7193,0.72968,0.73995,0.7501,0.76012,0.77,0.77975,0.78934,0.79879,0.80808,0.81721,0.82617,0.83496,0.84357,0.85199,0.86022,0.86826,0.8761,0.88374,0.89116,0.89838,0.90537,0.91215,0.9187,0.92501,0.9311,0.93695,0.94255,0.94792,0.95303,0.95789,0.9625,0.96686,0.97095,0.97478,0.97835,0.98166,0.98469,0.98746,0.98995,0.99217,0.99411,0.99578,0.99718,0.99829,0.99913,0.99969,0.99997,0.99997,0.99969,0.99913,0.99829,0.99718,0.99578,0.99411,0.99217,0.98995,0.98746,0.98469,0.98166,0.97835,0.97478,0.97095,0.96686,0.9625,0.95789,0.95303,0.94792,0.94255,0.93695,0.9311,0.92501,0.9187,0.91215,0.90537,0.89838,0.89116,0.88374,0.8761,0.86826,0.86022,0.85199,0.84357,0.83496,0.82617,0.81721,0.80808,0.79879,0.78934,0.77975,0.77,0.76012,0.7501,0.73995,0.72968,0.7193,0.70881,0.69822,0.68753,0.67675,0.66588,0.65495,0.64394,0.63287,0.62174,0.61056,0.59934,0.58808,0.5768,0.56549,0.55417,0.54283,0.5315,0.52017,0.50885,0.49756,0.48628,0.47505,0.46385,0.45269,0.44159,0.43055,0.41958,0.40867,0.39785,0.38712,0.37647,0.36593,0.35549,0.34517,0.33496,0.32488,0.31493,0.30511,0.29544,0.28591,0.27654,0.26733,0.25829,0.24941,0.24072,0.2322,0.22387,0.21573,0.20779,0.20006,0.19252,0.1852,0.1781,0.17121,0.16455,0.15812,0.15191,0.14595,0.14022,0.13473,0.1295,0.12451,0.11977,0.11529,0.11106,0.1071,0.1034,0.099962,0.096793,0.093893,0.091264,0.088908,0.086825,0.085018,0.083487,0.082232,0.081256,0.080558,0.08014,0.08]；
而后可采用蝶式算法，降低计算量。
在以上计算过程中，出现的正余弦三角函数均进行转换，全部转换为正弦函数且的取值为/>。
再通过预设的数据计算策略计算第三数据的数值，最后根据第三数据生成能量频谱图。
本发明实施例的数据计算策略可为：再单片机内预存角度与正弦函数数值的对应关系表，通过查询列表计算第三数据的数据。或，
本实施例的数据计算策略包括：
以为一个分度建立正弦函数数组/>；，且/>。
作为示例的，本实施例将N取值为360，则，对应得到的正弦函数数组/>，此数组为角度对应的正弦函数值组成。
以为一个分度建立余弦函数数组/>。
作为示例的，将本实施例的M的取值设为256，则余弦函数数组，此数组为角度对应的余弦函数值组成。
通过计算所述第三数据的值。
其中，，/>为正弦函数数组AL中数值对应的角度，且/>；/>为余弦函数数组DL中数值对应的角度，且/>；即/>为最接近/>的角度，且不大于/>。由于，且/>取值很小，所以/>的值约等于/>的值，通过以上关系最终可计算出第三数据的具体数值。
以上正弦函数数组AL与余弦函数数组DL均可预先设定并存储，在计算时直接在列表中查询对应数值即可。具体的，本发明实施例在前述实施例的步骤S104：根据预设的滤波处理策略对第一数据进行处理之前，还包括：
在第一数据中，计算相邻的最大值、最小值之差。
将相邻的最大值、最小值之差位于预设差值区间之外的波峰-波谷段数据删除，根据剩余的数据生成新的第一数据。
通过此实施例，可将最大值和最小值之差过大的数据删除，此处的预设差值区间可根据用户情况进行对应性的设置，例如将该值设为30mm，当相邻的最大值、最小值之差大于30mm时，说明人体动作过大，影响了检测的距离数据。将此段数据进行剔除，由于本发明实施例采用的是无间隔采样且采样数据足够多，损失部分数据并不会产生较大的影响。
具体的，本发明实施例的数据处理策略还包括：
判断距离数据中是否存在距离无变化的情况；
若是，则生成用户不在岗位的状态信息。
由于人体生命无论是有意识还是无意识状态，都会有微动作，所以当发现连续一段时间之内的距离数据中距离无变化，或者变化值非常小，则大概率是用户不在岗位的情形，本发明实施例中的键盘控制器30对距离数据进行处理时，例如连续60s的距离数据中变化小于0.1mm或者距离数据一直大于40cm，用户则不在岗，此时生成用户不在岗的状态信息，可设定程序，令毫米波传感器20暂时停止检测，经过设定时间之后再继续工作。或者通过对毫米波传感器20的距离数据进行不间断的分析，来判断用户“在岗”和“不在岗”的时长，进而得知该员工的工作情况。
具体的，本发明还包括一种实施例，在以上实施例的基础上，还包括嵌入式安装在键盘主体10中按键上的指纹模块40，如图5所示，指纹模块40与键盘控制器30电连接；指纹模块40用于获取人体的指纹信息；键盘控制器30用于预存计算机用户信息，并将指纹信息与计算机用户信息进行匹配，匹配通过后进行计算机***登录；键盘控制器30还用于根据计算机用户信息对生理指标进行分类存储，以及根据用户不在岗位的状态信息对用户的工作时间进行统计。
本发明实施例的指纹模块40可用作用户身份的验证，和计算机用户建立关联，例如计算机处于睡眠或者重新启动的状态下，需输入开机密码才能进入电脑管理界面时，用户只需将手指放在指纹模块40的位置，当键盘控制器30将指纹信息和计算机用户信息匹配成功之后，可直接开启计算机管理界面，无需用户输入密码，实现快捷操作，另外，还可结合打卡考勤的管理，通过指纹识别实现上下班打卡。其次，本发明实施例的键盘控制器30根据计算机用户信息将对应用户的生理指标进行存储，便于进一步分析和统计。本实施例的键盘控制器30还能够根据用户不在岗位的状态信息进行用户工作时间的统计，督促员工高效率完成工作。
本实施例中，指纹模块40嵌入式安装在键盘主体10中按键上，本实施例并不具体选定哪个按键，优选的，将指纹模块40安装于F键、和/或J键上，符合普通人安静状态下放置的舒适位。
本发明实施例的键盘，对用户生理指标进行监测，从而在满足预设的报警情况下进行提示，例如用户呼吸频次超出正常频次的50%，此时用户很有可能发生了身体不适的情况，应进行报警提示，便于周围员工及时发现，把握就职时机，心率的检测以及报警类似，不再赘述。
本发明还包括一种实施例为一种计算机***，如图6所示，计算机***包括计算机1、键盘2以及鼠标3，键盘2与鼠标3均与计算机1通讯连接；键盘2为上述实施例的键盘，此处不赘述键盘的具体构造及功能，可直接结合前述实施例进行理解。
本发明实施例的可监测用户生理指标的智能键盘及计算机***，键盘包括键盘主体以及设置在键盘主体上的毫米波传感器，毫米波传感器与键盘主体中的键盘控制器电连接；毫米波传感器用于检测与人体的距离数据；键盘控制器用于根据预设的数据处理策略对距离数据进行处理，获得人体的生理指标；数据处理策略包括：获取预设第一时长的距离数据；根据距离数据计算距离平均值；根据距离数据与距离平均值计算第一数据，第一数据为S=dat- mean(dat)；根据预设的滤波处理策略对第一数据进行处理，得到用户的呼吸波和心率波；根据呼吸波以及心率波中的最大值间隔得出人体的生理指标。本发明实现了用户的生理指标的监测，且采用被动式测量，不会对用户工作效率造成影响，在具体数据处理过程中进行了滤波操作，进一步确保监测结果的精确度，提升用户的使用感受。
以上借助具体实施例对本发明做了进一步描述，但是应该理解的是，这里具体的描述，不应理解为对本发明的实质和范围的限定，本领域内的普通技术人员在阅读本说明书后对上述实施例做出的各种修改，都属于本发明所保护的范围。

Claims (7)

1.一种可监测用户生理指标的智能键盘，其特征在于，包括键盘主体以及设置在所述键盘主体上的毫米波传感器，所述毫米波传感器与所述键盘主体中的键盘控制器电连接；其中，
所述毫米波传感器用于检测与人体的距离数据；所述键盘控制器用于根据预设的数据处理策略对所述距离数据进行处理，获得人体的生理指标；
所述数据处理策略包括：
获取预设第一时长的距离数据；
根据所述距离数据计算距离平均值；
根据所述距离数据与所述距离平均值计算第一数据，所述第一数据为S=dat- mean(dat)；S为所述第一数据，dat为所述距离数据，mean(dat)为所述距离平均值；
根据预设的滤波处理策略对所述第一数据进行处理，得到用户的呼吸波和心率波；
根据所述呼吸波以及所述心率波中的最大值间隔得出人体的生理指标；
所述滤波处理策略包括：
通过预设的自适应滤波器对所述第一数据进行滤波处理，得到第一呼吸频率FH；
通过所述第一呼吸频率FH以及预设的第一系数，计算第二呼吸频率FL；
通过所述第二呼吸频率FL对所述第一数据进行低通滤波，得到所述呼吸波；
计算所述第一数据与所述呼吸波的差值，得到所述心率波；
在根据预设的滤波处理策略对所述第一数据进行处理之前，还包括：
根据所述第一数据生成能量频谱图；
将所述能量频谱图中能量值位于预设能量区间之外的能量频谱删除，根据剩余的能量频谱生成新的第一数据；
其中，根据所述第一数据生成能量频谱图，包括：
通过线性插值将所述第一数据精简为第二数据；
通过窗函数W=[W1,W2,W3,……Wx]对所述第二数据进行处理，并将其中的所有三角函数全部转换为正弦函数，得到第三数据；其中，x为所述第二数据中包含的数据个数，；
通过预设的数据计算策略计算所述第三数据的数值；
根据所述第三数据生成能量频谱图；
所述数据计算策略包括：
以为一个分度建立正弦函数数组/>；，且N≥x；
以/M为一个分度建立余弦函数数组/>；
通过计算所述第三数据的值；其中，/>，/>为正弦函数数组AL中数值对应的角度，且/>；/>为余弦函数数组DL中数值对应的角度，且/>；/>。
2.如权利要求1所述的一种可监测用户生理指标的智能键盘，其特征在于，通过所述第一呼吸频率FH以及预设的第一系数，计算第二呼吸频率FL，包括：
计算所述第一系数与所述第一呼吸频率FH的乘积并进行设定位数的取整，得到所述第二呼吸频率FL。
3.如权利要求1所述的一种可监测用户生理指标的智能键盘，其特征在于，在根据预设的滤波处理策略对所述第一数据进行处理之前，还包括：
在所述第一数据中，计算相邻的最大值、最小值之差；
将相邻的最大值、最小值之差位于预设差值区间之外的波峰-波谷段数据删除，根据剩余的数据生成新的第一数据。
4.如权利要求1所述的一种可监测用户生理指标的智能键盘，其特征在于，所述数据处理策略还包括：
判断所述距离数据中是否存在距离无变化的情况；
若是，则生成用户不在岗位的状态信息。
5.如权利要求1所述的一种可监测用户生理指标的智能键盘，其特征在于，还包括嵌入式安装在所述键盘主体中按键上的指纹模块，所述指纹模块与所述键盘控制器电连接；
所述指纹模块用于获取人体的指纹信息；
所述键盘控制器用于预存计算机用户信息，并将所述指纹信息与所述计算机用户信息进行匹配，匹配通过后进行计算机***登录；
所述键盘控制器还用于根据所述计算机用户信息对所述生理指标进行分类存储，以及根据所述用户不在岗位的状态信息对用户的工作时间进行统计。
6.如权利要求1所述的一种可监测用户生理指标的智能键盘，其特征在于，所述毫米波传感器安装在靠近人体一侧的所述键盘主体的侧面上。
7.一种计算机***，其特征在于，所述计算机***包括计算机、键盘以及鼠标，所述键盘与所述鼠标均与所述计算机通讯连接；所述键盘为权利要求1至6任一项所述的键盘。
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