使用低功率傳感器進行心率和呼吸率估計的方法和裝置與流程
相關申請的交叉引用
本申請要求2016年3月28日遞交的美國臨時申請第62/313,910號的權益，在此通過引用將其公開內容全部并入。通過引用將美國申請第14/924,565號的內容全部并入。
本公開涉及測量用戶的身體信號，并且更具體地，涉及使用低功率傳感器進行心率和呼吸率估計的方法和裝置。
背景技術：
和任何便攜式電子設備一樣，也期望監測生物信號的可穿戴傳感器設備有長的電池壽命。通常，可以通過提供較少的信息內容而為可穿戴設備提供較長的電池壽命。然而，在一些情況下，減少的信息內容可能是不可接受的。
光電容積描記圖(photoplethysmogram，ppg)傳感器設備通常基于以ppg為基礎的心率方法確定并且估計心率和呼吸率。然而，ppg傳感器消耗大量功率。
技術實現要素：
提供了用于基于非期望的生物信號或生物計量數據進行連續分類(triage)和隨后上報(escalation)的方法和裝置。示例實施例可以包括存儲機器可運行的指令的非暫態機器可讀介質，當運行指令時導致計算系統控制用于測量用戶的生物信號的操作。所述操作可以包括經由當前信道獲取用戶的心臟射血容量描記圖(ballistocardiogram，bcg)信號，其中當前信道是傳感器的至少一個信道。bcg信號可被處理為分解信號(decomposedsignal)，并且分解信號可被處理為重構信號(reconstructedsignal)。重構信號然后可被處理為心率、呼吸率、呼吸相位和血壓中的至少一者，其可被顯示以供用戶或其他人觀看。
另一示例實施例可以是用于測量用戶的生物信號的系統，包含傳感器模塊，被配置為經由當前信道獲取用戶的心臟射血容量描記圖(bcg)信號，其中當前信道是傳感器模塊的至少一個信道。該系統還可以包括分解模塊，被配置為將bcg信號分解為分解信號，以及重構模塊，被配置為將分解信號的至少部分重構為重構信號。處理模塊可被配置為將重構信號處理為心率、呼吸率、呼吸相位和血壓的至少一者。心率、呼吸率、呼吸相位和血壓的一個或多個可被顯示在顯示模塊上以供用戶或其他人觀看。
另一示例實施例可以是用于測量用戶的生物信號的方法，包含經由當前信道獲取用戶的心臟射血容量描記圖(bcg)信號，其中當前信道是傳感器模塊的至少一個信道。bcg信號可被分解為分解信號，并且分解信號的至少部分可被重構為重構信號。重構信號可被處理為心率、呼吸率、呼吸相位和血壓的至少一者，并且心率、呼吸率、呼吸相位和/或血壓的一個或多個可被顯示在顯示設備上。
附加的方面將在以下描述中說明和/或通過給出的示例實施例的實踐而習得。
附圖說明
結合附圖，從示例實施例的以下描述中，這些和/或其它方面將變得顯見并且更容易理解。
圖1是示出根據本公開的實施例的電子設備的圖。
圖2是根據本公開的實施例的電子設備的高級框圖。
圖3是根據本公開的實施例的通信網絡中電子設備的圖解。
圖4a是根據本公開的實施例的bcg信號的示范性圖解。
圖4b是根據本公開的實施例的ppg信號的示范性圖解。
圖5a示出了根據本公開的實施例的示范性daubechies5縮放(scaling)函數波形。
圖5b示出了根據本公開的實施例的示范性daubechies5小波函數波形。
圖6a示出了根據本公開的實施例的示范性bcg信號。
圖6b示出了根據本公開的實施例的在0到0.78hz頻率范圍內基于小波的bcg分解波形。
圖6c示出了根據本公開的實施例的在0.78到1.56hz頻率范圍內基于小波的bcg分解波形。
圖6d示出了根據本公開的實施例的在1.56到3.13hz頻率范圍內基于小波的bcg分解波形。
圖6e示出了根據本公開的實施例的在3.13到6.25hz頻率范圍內基于小波的bcg分解波形。
圖6f示出了根據本公開的實施例的在6.25到12.5hz頻率范圍內基于小波的bcg分解波形。
圖6g示出了根據本公開的實施例的在12.5到25hz頻率范圍內基于小波的bcg分解波形。
圖6h示出了根據本公開的實施例的在25到50hz頻率范圍內基于小波的bcg分解波形。
圖6i示出了根據本公開的實施例的在50到100hz頻率范圍內基于小波的bcg分解波形。
圖7a示出了根據本公開的示例實施例用于重構分解的bcg信號的示范性流程圖。
圖7b示出了根據本公開的示例實施例用于重構分解的bcg信號的示范性流程圖。
圖8a示出了根據本公開的實施例的示范性bcg波形。
圖8b示出了根據本公開的實施例的重構的bcg信號的示范性波形。
圖8c示出了根據本公開的實施例的示范性ppg波形。
圖8d示出了根據本公開的實施例的示范性bcg波形。
圖8e示出了根據本公開的實施例的重構的bcg信號的示范性波形。
圖8f示出了根據本公開的實施例的示范性ppg波形。
圖9a示出了根據本公開的實施例的第一用戶的基于bcg和基于ppg的心率趨勢的示范性波形。
圖9b示出了根據本公開的實施例的第二用戶的基于bcg和基于ppg的心率趨勢的示范性波形。
圖10示出了根據本公開的實施例的來自傳感器的信號對比相應信號的甚低頻(verylowfrequency，vlf)分量的示范性波形。
圖11a示出了根據本公開的實施例的第一用戶的夜間呼吸率趨勢的示范性波形。
圖11b示出了根據本公開的實施例的第二用戶的夜間呼吸率趨勢的示范性波形。
圖12示出了根據本公開的實施例的由傳感器的取向(orientation)變化觸發的信號質量變化的示范性波形。
圖13a示出了根據本公開的實施例的手在各種位置時呼吸率估計的示范性波形。
圖13b示出了根據本公開的實施例的手在各種位置時心率估計的示范性波形。
圖14a示出了根據本公開的實施例的針對連續靜息(resting)的心率和呼吸監測的智能功率調度的示范性流程圖。
圖14b示出了根據本公開的實施例的針對連續靜息的心率和呼吸監測的智能功率調度的示范性流程圖。
具體實施方式
通過對實施例和附圖的以下具體描述的引用，本公開的一個或多個實施例的優點和特征可以被更容易地理解。
在此方面，本實施例不應被解釋為受限于本文闡述的描述。而是，這些實施例被提供為示例以便本公開將是全面和完整的并且將向本領域普通技術人員完全地傳達本實施例的構思。所附權利要求闡述了本公開的實施例的一些。
貫穿本說明書全文，相同的附圖標記指代相同的元件。本文使用的包括描述性或技術術語的全部術語應當被解釋為具有對本領域普通技術人員顯見的意思。當由于語言的演進、先例或新技術的出現而使術語的意思模糊時，本公開中使用的術語的意思應當被首先按照本公開中它的使用和/或定義來闡釋。如果需要進一步說明時，則該術語之后應當被闡釋為本領域普通技術人員應在公開時結合本公開的上下文理解該術語。
當部件“包括”或“包含”元件時，除非有與其相反的具體描述，否則該部件可以進一步包括其它元件。本公開的實施例中的術語“單元”意指執行具體功能的軟件組件或硬件組件。硬件組件可以包括，例如，現場可編程門陣列(fpga)或專用集成電路(asic)。
軟件組件可以指代可尋址存儲介質中的可執行代碼和/或可執行代碼使用的數據。因而，軟件組件可以是，例如，面向對象的軟件組件、類組件和任務組件，并且可以包括進程、函數、屬性、步驟、子例程、程序代碼的分段，驅動器、固件、微代碼、電路、數據、數據庫、數據結構、表、數組或變量。
“單元”提供的功能可被劃分為附加組件和“單元”。
現在將具體對實施例進行參考，實施例的示例在附圖中示出。在此方面，本發明實施例可以具有不同形式并且不應當被解釋為受限于本文闡述的描述。
以下描述中，公知的功能或結構不被具體描述以免用不必要的細節模糊了實施例。
圖1是示出根據本公開的實施例的電子設備的圖。參考圖1，電子設備，其可以是用戶可穿戴設備100，具有顯示器102、第一處理器110和112、傳感器模塊120、電池130、帶子140以及扣環142。傳感器模塊120可以包括傳感器122和124。第一處理器110或第二處理器112還可以被稱為診斷處理器。
盡管用戶可穿戴設備100可被佩戴在手腕上，但本公開的各種實施例不需要被這樣限制。用戶可穿戴設備100還可被設計成佩戴在身體的其它部分，諸如，例如，胳膊上(前臂、肘部或上臂周圍)、腿上、胸前、像頭帶一樣在頭上、像“項圈”一樣在喉部、以及在耳朵上。用戶可穿戴設備100可以與其它電子設備通信，諸如，例如，智能電話、膝上型計算機、或醫院或醫生辦公室里的各種醫療設備。這將結合圖3更具體描述。
顯示器102可以輸出來自用戶身體的被監測的生理信號供用戶或其他人觀察。被監測的信號可以被稱為生物信號或生物計量數據。監測的信號可以是，例如，心(脈搏)率、脈搏形態(形狀)、脈搏間隔(搏動間隔)、呼吸率和血壓。顯示器102還可以在用戶可穿戴設備100的使用或其它測量設備的使用時向用戶或其它人輸出指令，以及，例如，狀態和診斷結果。
第一處理器110可以經由傳感器模塊120中的低功率傳感器接收監測的信號。傳感器模塊120可以包括，例如，當用戶佩戴用戶可穿戴設備100時從用戶的手腕獲得信號的傳感器122和124。第一傳感器122和/或第二傳感器124可以是，例如，加速度計。第二處理器112可以控制傳感器122和124，并且還可以處理傳感器122和124監測的信號。例如，第二處理器112可以分解第一傳感器122和/或第二傳感器124監測的信號，并且之后重構分解信號。本公開的各種實施例可以有同樣執行第二處理器112的功能的第一處理器110。本公開的各種實施例還可以有不同數目的傳感器。
第一傳感器122可以是，例如，用來連續或接近連續地監測脈搏相關信息的運動傳感器或加速度計。第二傳感器124可以類似于第一傳感器122或是不同類型的傳感器，諸如，例如，用于測量用戶溫度的溫度計。
電池130可被配置為向用戶可穿戴設備100供電。電池130可以使用有線充電系統或無線充電系統來充電。帶子140可以包裹在手腕周圍并且用戶可穿戴設備100可以通過使用扣環142固定在手腕上。
圖2是根據本公開的實施例的電子設備的高級框圖。參考圖2，示出了顯示器102、第一處理器110、傳感器模塊120和電池130。向顯示器102的輸出可以受第一處理器110的控制。顯示器102還可以包括輸入設備(未示出)，諸如，例如，按鈕、撥號盤、觸敏屏幕和麥克風。
第一處理器110可以包括cpu200、存儲器210、輸入/輸出(io)接口220、通信接口230、電源管理單元(pmu)240、分解模塊250和重構模塊260。盡管第一處理器110被描述為包含這些各種設備，但其它實施例可以使用其它架構，其中不同功能被不同地分組。例如，所述分組可以在不同集成電路芯片中。或者所述分組可以是組合不同設備，諸如將io接口220和通信接口230組合一起，或將分解模塊250和重構模塊260組合一起。
cpu200可以控制傳感器模塊120的操作以及從傳感器模塊120接收監測的信號。cpu200可以控制用戶可穿戴設備100，包括處理來自傳感器模塊120的監測信號、在顯示器102上顯示已處理的信號、從顯示器102接收輸入、通過運行存儲器210中的指令經由io接口220或通信接口230與各種設備接口。io接口220可被cpu200用來與顯示器102接口。
不同實施例中，第二處理器112可以使用不同架構來操作。例如，第二處理器112可以使用存儲器210存儲指令以運行，或者第二處理器112可以具有用于自己的指令的自身的存儲器(未示出)。盡管一些實施例有單獨的處理器110和112，但是各種實施例不需要被這樣限制。可以有控制用戶可穿戴設備100的功能的一個第一處理器110，或者可以有用于用戶可穿戴設備100的多個處理器。
存儲器210可以包括非易失性存儲器216和易失性存儲器218。操作系統和應用可以存儲在非易失性存儲器216中。本公開的各種實施例可以使用依賴設計和/或實現的不同存儲器架構。
通信接口230可以允許用戶可穿戴設備100經由，例如，諸如usb、藍牙、近場通信(nfc)和wifi的有線或無線協議，與其它設備通信。pmu240可以控制從外部源接收功率、為電池130充電和向用戶可穿戴設備100的不同部件的功率的分配。
分解模塊250可以起分解的作用，例如，使用時頻轉換將諸如bcg信號的輸入信號分解為多個頻帶。重構模塊260可以起重構的作用，例如，將來自分解模塊250的分解信號重構以提煉并獲取諸如bcg信號的原始信號的期望分量。
圖3是根據本公開的實施例的對通信網絡中電子設備的圖解。參考圖3，示出了用戶可穿戴設備100和智能電話300。用戶可穿戴設備100可以使用通信模塊230與智能電話300通信。該通信可以經由通信信號302，其中該通信可以在用戶可穿戴設備100和智能電話300之間直接進行，或者在用戶可穿戴設備100和智能電話300之間包括其它元件。
用戶可穿戴設備100的應用214中的一個可以允許智能電話300控制用戶可穿戴設備100的至少一些操作。例如，用戶可穿戴設備100可以向顯示器102輸出第一處理器110的處理結果，和/或相同結果可被發送到智能電話300。用戶還可以在用戶可穿戴設備100或智能電話300的任一者上選擇選項。所述選項可以是，例如，開啟用戶可穿戴設備100的生物信號監測過程或停止生物信號監測過程。
由于智能電話300有更大的顯示器，所以用戶在智能電話300上比用戶可穿戴設備100上更容易看到結果或選擇選項。然而，應當注意到智能電話300可能對于用戶可穿戴設備100的操作來說通常不是必需的。
圖4a和圖4b分別示出了bcg信號和ppg信號。bcg信號測量心輸出量和呼吸運動所引發的身體加速度。通常，bcg信號與人體同軸的運動相應。可以看出，圖4b的ppg信號相對簡單而圖4a的bcg信號相對復雜，因為bcg信號在一次心跳期間包含多個峰值事件。峰值可被分類為三個主要組：預收縮、收縮和舒張。由于bcg信號的復雜性和bcg信號的諧波圖樣，這對于直接從原始bcg信號確定心率和呼吸率來說可能構成挑戰。因此，bcg信號可能需要被處理以確定心率和呼吸率。
理想bcg信號可建模化為：
其中a指代心臟相關分量的權重，b指代呼吸分量的權重，fhr指代心跳頻率，frr指代呼吸頻率，k指代心跳的諧波因子，
為了使用bcg信號精確量化心臟和呼吸的活動，本公開提供bcg轉換過程(信號預處理)以從等式(1)提取相應參數并且將該參數轉變為類ppg波形(ppg-likewaveform)。這在以下更具體解釋。
盡管本公開的各種實施例已被公開以確定心率和呼吸率，但是實施例不需要被這樣限制。例如，bcg信號也可以被處理以確定用戶的呼吸相位。
圖5a和圖5b分別示出了示例daubechies5縮放函數波形和daubechies5小波函數波形。本公開的實施例可以使用示出的縮放函數和小波函數來分解諸如，例如bcg信號的信號。
圖6a到圖6i示出了根據本公開的實施例的示例bcg信號和基于小波的bcg分解波形。這些圖示出了圖6a中的bcg信號和通過七級分解從bcg信號分解產生的8個頻帶。例如，圖6b到圖6i可以示出100hz采樣速率的bcg信號被分解成8個頻帶。圖6b到圖6i所示的8個頻帶分別與大約0到0.78hz、0.78到1.56hz、1.56到3.13hz、3.13到6.25hz、6.25到12.5hz、12.5到25hz、25到50hz和50到100hz的頻帶對應。
較低頻率層可以與呼吸圖樣對應而中間頻帶可以與心跳事件對應。由于daubechies5小波與bcg心跳事件有高相似度，所以圖4a和圖4b所示的daubechies5波形可被用來將圖6a所示的bcg信號分解成圖6b到圖6i所示的分解信號。
本公開的各種實施例可以基于其它小波執行bcg信號分解，其它小波諸如，例如展現出與bcg心跳事件高相關性的symlet小波或雙正交小波。其它實施例可以提供指代bcg(形態)的可配置小波。因而，各種實施例可以使用不同類型的小波，包括，例如自生成母小波(self-generatedmotherwavelet)。
盡管圖6b到圖6i針對已分解bcg信號示出了8個頻帶，但是基于bcg采樣速率和指定的使用案例(如，心率、呼吸率、呼吸相位、血壓)已分解頻帶的數目可以是任意數目而不偏離本公開的范圍。
本公開的各種實施例可以基于關聯頻帶對用戶身體采用期望類型的速率測量。因此，傳感器數據可從用戶的各種身體位置獲得。
本公開的各種實施例可以基于多個信號分解技術的一個或多個執行bcg信號分解，多個信號分解技術包括但不限于hilbert(希爾伯特)變換、有不同截止頻率和阻帶的一個或多個有限沖擊響應(fir)/無限沖擊響應(iir)濾波器、基于時域的移動平均方法和多階導數。
圖7a示出了根據本公開的實施例用于重構分解后的bcg信號的示例流程圖。參考圖7a，各種傳感器，諸如，例如第一傳感器122和/或第二傳感器124，可以檢測一個或多個方向上的運動。例如，第一傳感器122和第二124的每個可以檢測x、y和z方向上的運動。替換地，用戶可穿戴設備100上的傳感器可以只在一個或兩個方向上檢測運動。能夠檢測多個方向上的運動的傳感器可被稱為具有多個信道，其中每個信道可以檢測特定方向上的運動。bcg信號可被解釋為單個信道運動傳感器信號或多信道融合信號(如，加速度計幅度信號)。運動傳感器可以檢測，例如加速度。
運動數據可以在702處被接收。該運動數據可以是，例如，圖4a的bcg信號所示的加速度幅度。704處，運動數據可以使用n級小波分解而被分解。該分解可由，例如分解模塊250執行。這可以產生706a到706h處所示的分解信號，其與圖6b到圖6i所示的分解信號對應。
本公開的各種實施例可以應用，例如，用于重構過程的一個或多個統計平均方法以提煉并且增強分解后的bcg信號的確定性分量。例如，可以使用移動平均能量熵。滑動窗口可被用來計算移動平均能量。在每個窗口實例中，在以下給出的等式(2)-(4)中描述能量熵。可以使用基于特定使用案例的具有期望窗口大小的滑動窗口。并且，可以基于特定使用案例應用基于多窗口的重構。
708a到708h處，可以針對706a到706h所示的分解信號的每個進行能量計算。依賴于該架構，該計算可由分解模塊250、重構模塊260、第二處理器112和/或cpu200進行。未示出的其它架構可以使用其它處理器。能量計算可以使用等式(2)：
energyi＝sum(ithdecomposedsignal)2(2)
710處，各個能量級可被收集以計算分解信號706a到706h的概率分布。可以使用等式(3)計算各個概率：
712a到712h處的各個概率可以之后被用來計算信號的熵s，如等式(4)所示：
各種實施例可以使用熵s來計算boltzmann(玻爾茲曼)熵sb以從分解信號706a到706h重構所述重構信號：
通過調整boltzmann常數kb，本公開的各種實施例可以為每個滑動窗口形成適應性的權重。因而，各種實施例可以進一步基于具體用戶情況提供時域平滑技術，包括但不限于移動平均和最大模原理。
714’處，與例如706a到706h相應的一個或多個頻帶可以被選擇。714處，等式(4)和(5)可以用來對所選擇的頻帶進行能量熵計算。該能量熵計算然后可以在716處被用來從分解的bcg信號中重構bcg信號以便增強和恢復，例如，心率、呼吸相位和呼吸率。本公開的一些實施例中，對于呼吸而言可以不需要重構。各種實施例可以使用更低頻帶，諸如用于確定呼吸率和/或呼吸相位的vlf帶。
盡管具體模塊已被描述為執行具體功能，但本公開的范圍不需要被這樣限制。例如，可以由常見硬件和/或軟件模塊執行分解和重構。軟件模塊可以包括由諸如第一處理器110和/或第二處理器112的處理器運行的指令。
圖7b示出了根據本公開的實施例用于重構已分解的bcg信號的示范性流程圖。將不描述圖7b和圖7a的相似部分，例如，702、704、706a…706h和708a…708h。在708之后，先于710，在710’處發生頻帶選擇。因而，710處，可以為所選擇的頻帶收集各個能量級以計算所選擇的已分解信號706a-706h的概率分布。可以使用等式(3)計算所選擇頻帶的各個概率。
所選擇頻帶712a到712h的各個概率然后可以被用來計算信號的熵s，如等式(4)所示。714處，等式(4)和(5)可以被用來對所選擇頻帶進行能量熵計算。該能量熵計算然后可被在716處用來從已分解bcg信號中重構bcg信號以便增強和恢復，例如，心率、呼吸相位和呼吸率。本公開的一些實施例中，對于呼吸而言可以不需要重構。
圖8a-圖8f示出了根據本公開的實施例的重構的bcg信號的示范性波形。為了比較，圖8a-圖8c示出了信號質量好的已重構信號的示范性波形并且圖8d-圖8f示出了信號質量差的已重構信號的示范性波形。
如圖8a-圖8f所示，bcg信號重構顯著抑制寬范圍bcg信號的心臟諧波分量和高頻偽影(artifact)。所有平穩情況下，重構的bcg信號可以和來自ppg傳感器的ppg信號高度相關。來自重構的bcg信號的信息可以進一步被提取用于下游方法以確定心率變異性(hrv)、睡眠質量和壓力。bcg重構的優點是移除了多個心跳諧波和模糊。
根據一些實施例，可以基于bcg信號和期望的ppg信號之間的預定義頻率變換函數將bcg信號轉變為類ppg波形。預定義頻率變換函數可以是基于比較bcg信號的頻率響應和相應期望的ppg信號并且量化它們的頻率關系。預定義變換函數可被用來指定用于bcg變換的濾波器參數。
圖9a和圖9b示出了根據本公開的實施例兩個用戶的基于bcg和基于ppg的心率趨勢的示范性波形。可以在圖9a和圖9b的每個中看到，兩個對象(用戶)的基于bcg的夜間心率與基于光學傳感器(ppg)的心率趨勢極其相同。
一些實施例可以用滑動時間窗口對重構的bcg信號應用快速傅里葉變換。每個窗口中，頻譜中前n個最大峰值可被提取為心率候選。諸如之前在美國申請第14/924,565號中公開的生物學上的心率追蹤機制可被用來連續地追蹤用戶的心率。通過引用將美國申請第14/924,565號全部并入。
一些實施例可以進一步基于多個不同方法提取基于bcg的心率候選。一種方法包括對重構的bcg信號或原始bcg信號應用倒頻譜(cepstrum)分析以識別諧波延遲。這些最大值可被認為信號的給定片段的基頻。一些實施例基于將重構的bcg信號以給定的嵌入維度和時間延遲投射到指定吸引子(specifiedattractor)來應用非線性信號重構。遞歸圖分析然后可被用來識別周期性的心臟活動圖樣。
到目前為止，已被描述了使用諸如三軸加速計的傳感器的幅度矢量作為用于心率估計的bcg信號的各種實施例。其它實施例可以從圖6b所示的bcg信號中的甚低頻(vlf)帶檢測呼吸率。由于bcg信號的幅度矢量抑制dc/低頻分量，所以加速計的單個軸可以用于呼吸率的估計。然而，多軸加速計融合也可以被用來確定呼吸事件。
圖10示出了根據本公開的實施例來自加速計單個軸的信號和相應信號的vlf分量的示范性波形。可以看到，vlf分量很好地追蹤來自加速計單個軸的信號的波形。這指示，在分解諸如圖6a中bcg信號的原始信號時沒有引進顯著誤差。因此，各種實施例也可以使用早前描述的機制來執行類似的追蹤以連續地追蹤用戶的呼吸率。
圖11a和圖11b示出了根據本公開的實施例的兩個用戶夜間的呼吸率趨勢的示范性波形。在本公開的各種實施例中可以使用bcg波形確定呼吸率。心跳事件也可由呼吸事件有原因地調節(causallymodulated)。
圖12示出了根據本公開的實施例由傳感器的取向變化觸發的信號質量變化的示范性波形。可以看到在圖12的圖中央附近有移動并且在移動后監測到的信號不同于移動前監測到的信號。這是使傳感器在不同位置或取向如何能影響信號質量的示例。
為了獲得最佳的精度性能，本公開的各種實施例可以應用智能運動傳感器信道選擇機制。當檢測到運動時，運動傳感器信道重置標志可以被觸發。實施例然后可以針對后續呼吸率估計周期重新選擇運動傳感器信道。信道評估準則可以基于呼吸率估計置信度指示符，其中給定軸的vlf頻譜中主峰的存在可被認為是高呼吸率質量置信度。信道評估準則還可以是基于心率估計置信度指示符，其中重構的bcg信號的頻譜中主峰的存在可以指示高心率質量置信度。
圖13a和圖13b示出了根據本公開的實施例手在各種位置時心率和呼吸率估計的示范性波形。圖13a和圖13b示出，當用戶的手處于各種不同位置(如，手在桌上、手在腿上和手在垂下)時從用戶的手腕處測量bcg信號時，所估計的心率和呼吸率保持穩健。因而，應當理解，在不脫離本公開范圍的情況下，bcg信號可以從用戶身體(如，前額、耳朵、胸部、腿和胳膊)的不同部分獲得。
根據各種實施例，由于ppg傳感器可能比運動傳感器顯著消耗更多功率，所以諸如加速計傳感器的低功率運動傳感器可以代替ppg傳感器被用于連續靜息的心率監測。因而，所公開的低功率運動傳感器的使用可以顯著延長電池充電周期。考慮以下系統功耗等式。
e(t)＝e0-∈0-sbgt-k1sppgt-k2sbaset-k3saccelt(6)
其中e0指代電池能量的初始狀態(單位是焦耳)，∈0指代電池能量的安全裕度(單位是焦耳)，sbg指代后臺監測過程的耗用功率(瓦特)，sppg指代ppg采樣期間的平均耗用功率(單位是瓦特)，sbase指代加速計設備喚醒期間包括運動傳感器或加速計的基礎模塊的平均耗用功率(瓦特)，k1指代ppg采樣占空比，k2指代基礎模塊喚醒占空比，k3指代加速計采樣占空比，以及t指代時間變量(單位是秒)。
對于連續的心率和呼吸率監測，k1和k3等于1，并且等式(6)可以按如下簡化：
e(t)＝e0-∈0-sbgt-sppgt-k2sbaset-saccelt(7)
可以觀察到，基礎模塊占空比k2取決于運行在基礎模塊上的過程的復雜度。如果在基礎模塊上運行的過程十分高效，則k2可以是非常小的分數。在此情況下，電池運行時間是直到電池已用盡的時間。
假定sppg＝k·(sbg+k2sbase+saccel)和k2是常數值：
基于等式(9)，電池充電周期可以通過切換到基于bcg的靜息心率和呼吸率估計，而被延長多達k倍。并且，可以看出呼吸率精度顯著提升。對比基于ppg的系統，目前公開的基于bcg的連續心率/呼吸率估計系統的各種實施例已將電池周期延長了至少300％。
根據本公開的各種實施例，可以基于一個或多個智能功率調度機制進一步延長電池周期。一個智能功率調度機制允許本系統間歇地在一般日常運動之間的靜息時段期間獲得日間心率和呼吸率測量。另一智能功率調度機制允許睡眠心率和呼吸率是連續的趨勢，其只被短時間的覺醒中斷。
大量日間靜息時段可以提供對于用戶的靜息心率趨勢的了解。它們對于諸如壓力分析和高血壓監測的使用案例是有意義的。另一方面，連續的睡眠趨勢提供關于hrv、睡眠紊亂和心率失常的有價值的信息。
圖14a示出了根據本公開的實施例用于連續靜息的心率和呼吸監測的智能功率調度的示范性流程圖。參考圖14a，諸如，例如第一傳感器122和/或第二傳感器124的一個或多個傳感器，可以檢測x、y和z方向上的運動。感測到的運動可以是，例如，x、y和z加速度。替換地，可穿戴設備100上的傳感器可以只在一個或兩個方向上檢測運動。
在1402處，運動可以被感測。這一運動數據可以是，例如，圖4a所示的bcg信號。在1404處，可以關于可穿戴設備100是否已處于穩定位置達預定時間段做出確定。如果不是，則可以重復1404直到可穿戴設備100已處于穩定位置達所述預定時間段。本公開的各種實施例可以有時間延遲，該時間延遲可以是預定的或者是再次檢查前可變地設置的。如果可穿戴設備100已處于穩定位置達預定時間段，則接下來可以是1406。
在1406處，可以為即將發生的生物信號測量選擇信道。信道選擇可以包括分析監測的信號以選擇信道中最佳的信道。本公開的一些實施例可以不搜索最佳信道，而是可以停留在當前信道或者去向可用信道中的下一信道。
在1408處，信號可以從選擇的信道接收，并且運動的幅度，例如加速度，可被用來確定bcg信號。這可以近似于圖7a或圖7b的702。在1410處，來自1408的信號可被分解，并且分解信號按先前描述的那樣重構。1410可以近似于704到716。
在1412a處，可以為呼吸率監測選擇分解后信號的vlf帶。在1412b處，可以為心率監測選擇重構信號。在1414a處，可以從vlf帶中檢測呼吸率特征。在1414b處，可以從重構信號中檢測心率特征。
在1416a處，一個或多個呼吸率候選可以被選擇用于進一步處理。在1416b處，一個或多個心率候選可以被選擇用于進一步處理。在1418處，生物學趨勢追蹤可以確定心率和呼吸率。在1420a和1420b處，所確定的呼吸率和心率分別可以，例如，顯示給用戶或其他人來觀看。或者，所確定的呼吸率和心率可被通信到另一設備，諸如，例如智能電話300。
圖14b示出了根據本公開的實施例用于連續靜息的心率和呼吸監測的智能功率調度的示范性流程圖。圖14b的流程圖類似于圖14a的流程圖。因而，圖14b與圖14a的初始相似部分，例如，1402、1404、1406和1408將不再描述。在1410’處，來自1408的信號可被分解，但不像在圖14a的1410中那樣被重構。在1412a處，可以為呼吸率監測選擇分解信號的vlf帶。在1412b’處，可以為心率監測選擇帶通信號，而在圖14a的1412b為心率監測選擇重構信號。可以注意到，1414a、1414b、1416a、1416b、1418、1420a和1420b類似于圖14a。
盡管智能電話300已被提及作為可以與可穿戴設備100通信的電子設備的示例，但本公開的各種實施例可以與諸如可存在于醫院或醫生辦公室的那些電子設備的其它電子設備通信。
各種實施例已描述用戶可穿戴設備100針對監測用戶的生物信號或生物計量數據的一些。然而，其它實施例可以監測與本公開提及的生物信號不同的生物信號。
本公開的各種實施例可被寫為計算機程序并且可以在使用非暫態計算機可讀記錄介質運行程序的通用數字計算機中實現。
非暫態計算機可讀記錄介質可以包括，例如，磁性存儲介質(如，rom、軟盤和硬盤)和光學記錄介質(如，cd-rom或dvd)。
盡管已參考附圖描述了本公開的各種實施例，但本領域普通技術人員將理解，在不脫離以下權利要求所限定的本公開的范圍和精神的情況下，可以在其中進行形式和細節上的各種變化。因而，以上實施例及其所有方面只是示例而不是限制。
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