一種建立心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)的方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種建立心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)的方法，包括：選擇并添加標(biāo)準(zhǔn)樣本向量；通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方式添加新特征向量；修正邊緣數(shù)據(jù)。優(yōu)選地，所述選擇并添加標(biāo)準(zhǔn)樣本向量的步驟包括：通過測(cè)量床鋪震動(dòng)采集人心跳沖擊波信息；從所述采集到的心跳沖擊波信息中選擇樣本波形；為所述樣本波形選擇特征點(diǎn)；將所述樣本波形轉(zhuǎn)化為樣本向量；將所述樣本向量添加到所述心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)。如上所述，本發(fā)明的建立心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)的方法，具有以下有益效果：通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方式建立心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)，效率高，準(zhǔn)確性好。并且根據(jù)優(yōu)選的方式，波形的樣本向量和特征向量簡(jiǎn)單，計(jì)算量小。
【專利說明】一種建立心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)的方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種建立心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)的方法，特別是涉及一種利用機(jī)器學(xué)習(xí)的方式建立心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)的方法。

【背景技術(shù)】
[0002]醫(yī)學(xué)、健康學(xué)等等諸多領(lǐng)域廣泛需要測(cè)量人體心跳特征，一種測(cè)量人體心跳特征的方式是人躺在床上靜止后，用震動(dòng)傳感器采集人心臟跳動(dòng)時(shí)對(duì)床產(chǎn)生的震動(dòng)數(shù)據(jù)從而得到人體心跳特征(下稱心跳沖擊波形態(tài)特征)，這種方式雖然方便且對(duì)被測(cè)試者影響小，但采集的數(shù)據(jù)會(huì)因?yàn)槭艿蕉喾N因素的影響而精確性較差。影響的因素包括但不限于:人躺在床上的姿勢(shì)、床周圍有人走過等等。所以用這種方法采集的心跳沖擊波形態(tài)特征數(shù)據(jù)需要經(jīng)過篩選或者修正。目前對(duì)這種通過測(cè)量床鋪震動(dòng)得到的心跳沖擊波形態(tài)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選或者修正的方式為先建立心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)，然后將測(cè)量得到的心跳沖擊波形態(tài)特征數(shù)據(jù)與庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，如果測(cè)量得到的數(shù)據(jù)與庫(kù)中數(shù)據(jù)的差距大于預(yù)設(shè)門限，則舍棄該數(shù)據(jù)。這種方法的核心是要建立高質(zhì)量的心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)。但目前建立這類心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)的方法效率低、準(zhǔn)確性差，并且計(jì)算量大。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]鑒于以上所述現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)，本發(fā)明的目的在于提供一種建立心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)的方法，用于解決現(xiàn)有技術(shù)建立跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)效率低、準(zhǔn)確性差且計(jì)算量大的問題。
[0004]為實(shí)現(xiàn)上述目的及其他相關(guān)目的，本發(fā)明提供一種建立心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)的方法，包括:選擇并添加標(biāo)準(zhǔn)樣本向量；通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方式添加新特征向量；修正邊緣數(shù)據(jù)。
[0005]優(yōu)選地，所述選擇并添加標(biāo)準(zhǔn)樣本向量的步驟包括:通過測(cè)量床鋪震動(dòng)采集人心跳沖擊波信息；從所述采集到的心跳沖擊波信息中選擇樣本波形；為所述樣本波形選擇特征點(diǎn)；將所述樣本波形轉(zhuǎn)化為樣本向量；將所述樣本向量添加到所述心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)。
[0006]如上所述，本發(fā)明的建立心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)的方法，具有以下有益效果:通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方式建立心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)，效率高，準(zhǔn)確性好。并且根據(jù)優(yōu)選的方式，波形的樣本向量和特征向量簡(jiǎn)單，計(jì)算量小。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0007]圖1顯示為本發(fā)明的建立心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)方法的流程圖；
[0008]圖2顯示為被測(cè)量者靜止平臥在床鋪上時(shí)測(cè)得的床鋪震動(dòng)波形圖；
[0009]圖3顯示為根據(jù)本發(fā)明的建立心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)方法的一個(gè)實(shí)施例生成的特征向量映射到二維空間的效果圖。

【具體實(shí)施方式】
[0010]以下通過特定的具體實(shí)例說明本發(fā)明的實(shí)施方式，本領(lǐng)域技術(shù)人員可由本說明書所揭露的內(nèi)容輕易地了解本發(fā)明的其他優(yōu)點(diǎn)與功效。本發(fā)明還可以通過另外不同的【具體實(shí)施方式】加以實(shí)施或應(yīng)用，本說明書中的各項(xiàng)細(xì)節(jié)也可以基于不同觀點(diǎn)與應(yīng)用，在沒有背離本發(fā)明的精神下進(jìn)行各種修飾或改變。
[0011]請(qǐng)參閱附圖。需要說明的是，本實(shí)施例中所提供的圖示僅以示意方式說明本發(fā)明的基本構(gòu)想，遂圖式中僅顯示與本發(fā)明中有關(guān)的組件而非按照實(shí)際實(shí)施時(shí)的組件數(shù)目、形狀及尺寸繪制，其實(shí)際實(shí)施時(shí)各組件的型態(tài)、數(shù)量及比例可為一種隨意的改變，且其組件布局型態(tài)也可能更為復(fù)雜。
[0012]下面參閱圖1，圖1所示為本發(fā)明建立心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)的方法的流程圖。本發(fā)明采用了機(jī)器學(xué)習(xí)的方法來建立心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)，大致可以分為三步，以步驟SI?S3表示，下面對(duì)各步驟作詳細(xì)介紹。
[0013]步驟SI表示選擇并添加標(biāo)準(zhǔn)樣本。選擇或添加標(biāo)準(zhǔn)樣本可以是人工完成，也可以是直接使用其它途徑獲得的數(shù)據(jù)。本例中，采用人工選擇并添加的方式，具體的方式為:讓待測(cè)人平靜的躺在床上，記錄傳感器收集到的心跳沖擊波形態(tài)信號(hào)，分析得到每一次心跳的波形，將此波形轉(zhuǎn)化成樣本向量，選擇最為標(biāo)準(zhǔn)的一組或多組樣本向量作為標(biāo)準(zhǔn)樣本。這就完成了平躺心跳沖擊波形態(tài)標(biāo)準(zhǔn)樣本的輸入。
[0014]下面參閱圖2-3說明本例中由心跳沖擊波形得到樣本向量的具體方法，為說明方便，這里僅舉平臥為例。圖2顯示為人靜止平臥在床鋪上時(shí)，震動(dòng)傳感器測(cè)得的床鋪震動(dòng)數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)中包含心跳沖擊波形。首先選擇波形中的特征點(diǎn)。本例中選取波形中的極大值點(diǎn)J和極小值K作為特征點(diǎn)。然后將特征點(diǎn)轉(zhuǎn)換成樣本向量，轉(zhuǎn)換時(shí)，可以用表征特征點(diǎn)之前的位置或數(shù)學(xué)關(guān)系的量構(gòu)造樣本向量。本例僅為說明方便，采用的轉(zhuǎn)換規(guī)則為:取a=J與K之間的距離，b=J與K兩點(diǎn)連線的斜率，則二維向量(a，b)即為樣本向量。實(shí)際使用時(shí)，為了使結(jié)果更具可信度，可取多維空間，例如:c=J與K橫坐標(biāo)方差、d=J與K的橫坐標(biāo)平方和……，則可得到多維樣本向量記為(a，b，c，d，……)。
[0015]同理，根據(jù)上述方法，可完成坐起，左/右側(cè)躺的樣本的輸入，為了簡(jiǎn)化說明，本例中，僅輸入平臥、坐起、左側(cè)臥和右側(cè)臥四種動(dòng)作的樣本輸入，并且每個(gè)動(dòng)作僅建立一個(gè)樣本輸入。本領(lǐng)域技術(shù)人員也可以根據(jù)需要依同樣的方法分析其它動(dòng)作，比如上床、下床等，對(duì)每一個(gè)動(dòng)作也可以建立更多的樣本輸入。為增加數(shù)據(jù)精確性和今后對(duì)數(shù)據(jù)利用更方便，本例中，將被測(cè)量人員的身份信息和動(dòng)作類別信息(即該震動(dòng)波形是測(cè)量人的平臥、坐起、左側(cè)臥和右側(cè)臥或上床或下床中哪個(gè)動(dòng)作得到)也一起添加進(jìn)心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)。這樣，今后如果需要利用該心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)時(shí)，比如，需要篩選該人員某個(gè)動(dòng)作的心跳數(shù)據(jù)時(shí)，就可以將建立該特征庫(kù)時(shí)該人員的該動(dòng)作類別的心跳沖擊波形態(tài)特征分離出來，進(jìn)一步增加篩選準(zhǔn)確性。圖3中，陰影的點(diǎn)從左至右、從上到下分別表示平臥、坐起、左側(cè)臥和右側(cè)臥四種動(dòng)作類別下的樣本向量在二維空間中的映射。
[0016]需要說明的是，根據(jù)實(shí)際需要，上述方法中，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以采用其它方式選擇特征點(diǎn)，或采用其它方式將波形轉(zhuǎn)化為樣本向量。例如但不限于:對(duì)應(yīng)圖2波形，僅選取更多或更少的特征點(diǎn)，相應(yīng)采用其它多項(xiàng)式函數(shù)生成樣本向量；或者采用傅里葉變換、小波變換等方式將波形轉(zhuǎn)化成特征向量。
[0017]由于不同人躺在床上，所產(chǎn)生的心跳沖擊波形態(tài)不會(huì)完全相同，對(duì)此，可以為每一個(gè)人搭建一個(gè)樣本庫(kù)，然后將每個(gè)人的樣本庫(kù)再歸納到整個(gè)大的心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)里。從而能夠更加準(zhǔn)確的識(shí)別到不同人的心跳沖擊波形態(tài)。
[0018]步驟S2表示通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方式加入新特征向量。機(jī)器學(xué)習(xí)(MachineLearning)就是利用計(jì)算機(jī)采用歸納、綜合的方式，模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)，對(duì)于新采集到的波形，利用計(jì)算將其與樣本波形也轉(zhuǎn)化成特征向量。得到該波形的特征向量后，將該向量映射到圖3所示的二維空間里，然后查看新特征向量離哪一塊區(qū)域的樣本向量最近，則認(rèn)為是該區(qū)域所代表的動(dòng)作產(chǎn)生的心沖擊波形態(tài)信號(hào)。然后再計(jì)算該特征向量與該區(qū)域樣本向量的相似度，如果相似度高于某個(gè)門限值，則將該特征向量加入心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)。
[0019]本例中，為簡(jiǎn)化說明，僅對(duì)平臥、坐起、左側(cè)臥和右側(cè)臥四種動(dòng)作各建立了一個(gè)樣本輸入。對(duì)于新采集到的心跳沖擊波波形，將其上與樣本波形上J、K對(duì)應(yīng)的點(diǎn)作為特征點(diǎn)，并依據(jù)步驟Si中同樣的方式將新采集到的心跳沖擊波波形轉(zhuǎn)化為特征向量。判斷特征向量與樣本向量的相似度時(shí)，本例采用向量距離的方式，計(jì)算特征向量與樣本方向的距離(如樣本向量為多個(gè)，則可以計(jì)算平均距離、特征向量與位于中心的樣本向量或位于邊緣的樣本向量的距離等)，如果向量距離小于某門限值，表示相似度高，則認(rèn)為將該新特征向量加入心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)。依次類推，便可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)方式，不停壯大特征庫(kù)里面的樣本。優(yōu)選地，本例中，通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方式加入新特征向量時(shí)，也將被測(cè)者身份信息和動(dòng)作類別信息添加進(jìn)心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)中。
[0020]更優(yōu)選地，在步驟S2中，可以設(shè)置機(jī)器在不同的時(shí)間段按不同的方式學(xué)習(xí)，比如，在O?時(shí)間段，只計(jì)算新特征向量與其所在區(qū)域中的那個(gè)樣本向量的距離，如果距離小于門限值T1,則將該新特征向量加入心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)；而在?t2時(shí)間段，則將O?
時(shí)間段內(nèi)新加入的特征向量也視為樣本向量，?t2時(shí)間段內(nèi)新采集的特征向量需要計(jì)算與其所在區(qū)域內(nèi)所有的樣本向量的平均距離，如果該平均距離小于門限T2，則將新特征向量加入心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)，以此類推。根據(jù)本實(shí)施例，機(jī)器學(xué)習(xí)了一段時(shí)間后，心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)中的特征向量和樣本向量在二維空間中的映射效果如圖3所示。
[0021]更優(yōu)選地,步驟2中，可以使用支持向量機(jī)(Support Vector Machine,簡(jiǎn)稱SVM)學(xué)習(xí)方式:首先對(duì)樣本向量的每個(gè)緯度值設(shè)置權(quán)重；然后使用若干樣本向量數(shù)據(jù)測(cè)試并調(diào)整每個(gè)向量的權(quán)重；最后使用SVM判斷新特征向量應(yīng)當(dāng)屬于哪個(gè)區(qū)域(比如平臥、坐起、左側(cè)臥和右側(cè)臥中哪類震動(dòng)數(shù)據(jù))或是否應(yīng)當(dāng)被舍棄。
[0022]步驟S3表示修正邊緣數(shù)據(jù)。這里的邊緣數(shù)據(jù)，是指某個(gè)信號(hào)處于圖3所示四個(gè)區(qū)域中區(qū)域與區(qū)域交界處的數(shù)據(jù)。因?yàn)樵跈C(jī)器學(xué)習(xí)階段難免會(huì)出現(xiàn)一些模棱兩可的心沖擊波形態(tài)信號(hào)，有可能即屬于平躺時(shí)的心沖擊波形態(tài)信號(hào)，又可能屬于坐立時(shí)的心沖擊波形態(tài)信號(hào)，那在機(jī)器學(xué)習(xí)過程中就無法正確的劃分到正確樣本庫(kù)里，于是需要按照實(shí)際情況對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行修正。修正可以采用多種方式，可以直接舍棄，或者采用門限判別，也可以人工識(shí)別等等。本例中，采用人工識(shí)別的方式，在前期可能需要人工參與的成份比較多，隨著后期樣本庫(kù)的增多，判斷越來越精確，人參與的成份便會(huì)迅速減少。
[0023]通過步驟SI?S3，即完成了心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)的建立。
[0024]綜上所述，本發(fā)明通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方式建立心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)，效率高，準(zhǔn)確性好。并且根據(jù)優(yōu)選的方式，波形的樣本向量和特征向量簡(jiǎn)單，計(jì)算量小。所以，本發(fā)明有效克服了現(xiàn)有技術(shù)中的種種缺點(diǎn)而具高度產(chǎn)業(yè)利用價(jià)值。
[0025]上述實(shí)施例僅例示性說明本發(fā)明的原理及其功效，而非用于限制本發(fā)明。任何熟悉此技術(shù)的人士皆可在不違背本發(fā)明的精神及范疇下，對(duì)上述實(shí)施例進(jìn)行修飾或改變。因此，舉凡所屬【技術(shù)領(lǐng)域】中具有通常知識(shí)者在未脫離本發(fā)明所揭示的精神與技術(shù)思想下所完成的一切等效修飾或改變，仍應(yīng)由本發(fā)明的權(quán)利要求所涵蓋。
【權(quán)利要求】
1.一種建立心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)的方法，其特征在于，包括: 選擇并添加標(biāo)準(zhǔn)樣本向量； 通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方式添加新特征向量； 修正邊緣數(shù)據(jù)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的建立心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)的方法，其特征在于，所述選擇并添加標(biāo)準(zhǔn)樣本向量的步驟包括: 通過測(cè)量床鋪震動(dòng)采集人心跳沖擊波信息； 從所述采集到的心跳沖擊波信息中選擇樣本波形； 為所述樣本波形選擇特征點(diǎn)； 根據(jù)所述特征點(diǎn)間的位置關(guān)系或數(shù)學(xué)關(guān)系生成樣本向量； 將所述樣本向量添加到所述心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的建立心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)的方法，其特征在于，所述通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方式添加新特征向量的步驟包括: 將新采集到的心跳沖擊波形轉(zhuǎn)化為特征向量； 判斷所述特征向量與所述樣本向量的相似度，如果所述相似度高于預(yù)設(shè)門限，則將所述特征向量添加到所述心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)；否則舍棄所述特征向量。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的建立心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)的方法，其特征在于，所述通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方式添加新特征向量的步驟中，使用SVM添加新特征向量。
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的建立心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)的方法，其特征在于，根據(jù)所述特征點(diǎn)間的位置關(guān)系或數(shù)學(xué)關(guān)系生成樣本向量的步驟包括: 將所述特征點(diǎn)之間的距離作為所述樣本向量的第一維度值； 將所述特征點(diǎn)連線的斜率作為所述樣本向量的第二維度值。
6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的建立心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)的方法，其特征在于，所述相似度以所述特征向量與所述樣本向量的距離表示。
7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的建立心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)的方法，其特征在于，所述樣本向量為大于維的多維向量，所述樣本向量的第三維度值為所述特征點(diǎn)橫/縱坐標(biāo)方差；所述樣本向量的第三維度值為所述特征點(diǎn)橫/縱坐標(biāo)平方和。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的建立心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)的方法，其特征在于，所述選擇并添加標(biāo)準(zhǔn)樣本向量的步驟中，所述樣本向量至少包括兩個(gè)。
9.根據(jù)權(quán)利要求2所述的建立心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)的方法，其特征在于，所述通過測(cè)量床鋪震動(dòng)采集人心跳沖擊波信息的步驟中，包括采集人靜止平臥在床上、靜止坐起在床上、靜止左側(cè)臥在床上、靜止右側(cè)臥在床上時(shí)的心跳沖擊波信息和人上、下床時(shí)床鋪的震動(dòng)信息。
10.根據(jù)權(quán)利要求1-9中任何一項(xiàng)所述的建立心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)的方法，其特征在于，所述選擇并添加標(biāo)準(zhǔn)樣本向量和所述通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方式添加新特征向量的步驟中，還包括將被測(cè)者的身份信息及被測(cè)者動(dòng)作類別信息添加進(jìn)所述心跳沖擊波形態(tài)特征庫(kù)中。
【文檔編號(hào)】G06F17/30GK104346369SQ201310327012
【公開日】2015年2月11日 申請(qǐng)日期:2013年7月30日 優(yōu)先權(quán)日:2013年7月30日
【發(fā)明者】李超 申請(qǐng)人:上海寬帶技術(shù)及應(yīng)用工程研究中心