[发明专利]一种心率检测方法及电子设备

权利要求书

1.一种心率检测方法，其特征在于，包括：

获取当前时间窗口内待处理的心电数据；

对所述当前时间窗口内的所述心电数据进行R波识别处理，得到所述当前时间窗口内的R波信息；

基于所述当前时间窗口内的R波信息，计算所述当前时间窗口所对应的多于一个的心率观测值，其中，不同的心率观测值分别基于所述当前时间窗口内的不同时间段的R波信息计算得出；

对所述当前时间窗口所对应的各个心率观测值按所对应时间段的先后次序依次执行卡尔曼滤波处理，并将最后一次卡尔曼滤波处理输出的心率值作为所述当前时间窗口对应的目标心率；其中，在前的时间段对应的卡尔曼滤波处理所输出的心率用于作为在后的时间段对应的卡尔曼滤波处理在计算心率预测值时的输入信息，基于在同一个时间窗口内通过多次迭代式的卡尔曼滤波处理过程，使心率检测多次逼近实时数值，使得在保证准确性的同时还确保心率检测的实时性；

其中，所述获取当前时间窗口内待处理的心电数据，包括：

检测被测者的心电信号；

利用预定时长的滑动窗口在所检测的心电信号上进行滑动，得到当前时间窗口内的第一心电信号，所述第一心电信号在各个时序点所对应的心电幅值构成所述当前时间窗口内待处理的各个心电数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对所述当前时间窗口内的所述心电数据进行R波识别处理之前，还包括：

利用预先训练的信号质量分类器对所述第一心电信号的信号质量进行分类处理，得到所述第一心电信号的信号质量类别；

若所述第一心电信号的信号质量类别属于预定的信号质量类别，则触发执行对所述当前时间窗口内的所述心电数据进行R波识别处理的操作；

若所述第一心电信号的信号质量类别不属于预定的信号质量类别，则过滤掉所述第一心电信号。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述信号质量分类器的训练过程包括：

获取训练样本集，所述训练样本集包括多条训练样本，不同的训练样本包括预定时长的不同时间窗口内心电信号的特征数据及信号质量类别；其中，心电信号的特征数据包括如下特征中的至少一种：心电信号的时域特征、频域特征、样本熵、时频域特征；

利用所述训练样本集对预定的分类器模型进行训练，得到信号质量分类器。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：

将所述第一心电信号的特征数据、所述当前时间窗口的前一时间窗口的心电信号的特征数据以及所述前一时间窗口的心电信号的信号质量类别作为新的特征数据，将所述第一心电信号的信号质量类别作为所述新的特征数据的标签，并利用所述新的特征数据及其标签构成的样本对所述信号质量分类器进行优化。