本發(fā)明涉及心電圖分析技術領域，尤其涉及一種情緒識別系統(tǒng)及方法。

背景技術：

研究表明，情緒在很大程度上影響了人體健康。沮喪、焦急、憤怒等消極情緒將阻礙人體免疫系統(tǒng)工作，使得身體抵抗變差，更易感染細菌和病毒，或不易從疾病中康復。而開心、放松等積極情緒則有益于身心健康。因此，情緒健康將關系到人們的日常生活，而及時地了解自身內(nèi)在情緒并采取相關措施進行調(diào)節(jié)顯得尤為重要。

傳統(tǒng)上可通過分析腦電波和情緒的相關性，分析人體當前的心理狀態(tài)。但此方法存在腦電設備不易攜帶，采集不方便，用戶體驗不好等缺點。

現(xiàn)有技術中還存在基于心率變異性時域和頻域相關指標的情緒分析。心率變異性(Heart Rate Variability，HRV)為一種常見且成熟的心電分析方法，通常方法為從心電圖(Electrocardiography，ECG)中提取出R波峰值，相鄰R波峰值間隔表示一次心跳的時間，即分析RR間隔的變化。心臟除了本身的節(jié)律性放電引發(fā)的跳動之外，也受到自律神經(jīng)系統(tǒng)所調(diào)控。過去二十年已有不少文獻顯示自律神經(jīng)系統(tǒng)的調(diào)控與心血管系統(tǒng)及副交感神經(jīng)的生理功能存在顯著關系，即心率變異性能從客觀上動態(tài)地反映出人體情緒狀態(tài)。但是此種方法忽略了心率變異性和情緒間的非線性因素，分析效果不佳。

目前還存在一常見的人臉情緒識別法，即通過對攝像機采集人臉圖像進行分析，獲得當前的情緒狀態(tài)。此方法獲得的最終結果為人臉對應的表情情緒，存在較大的主觀影響，和人體內(nèi)在實際情緒有差異，即不能準確地反應當前情緒狀態(tài)。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明實施方式主要解決的技術問題是提供一種情緒識別方法，能夠識別用戶的不同情緒。

為解決上述技術問題，本發(fā)明實施方式采用的一個技術方案是：

本發(fā)明提供一種情緒識別方法，應用于電子裝置中，該方法包括：獲取步驟，獲取用戶的心電圖數(shù)據(jù)中相鄰R波之間RR間距；計算步驟，計算所述RR間距的時域指標、頻域指標及非線性指標；處理步驟，根據(jù)所述時域指標、頻域指標及非線性指標分析用戶情緒的活力值；及識別步驟，根據(jù)所述活力值識別用戶情緒。

進一步地，所述獲取步驟包括：采用卡爾曼濾波器對所述心電圖數(shù)據(jù)進行去噪處理；采用心電圖R波提取算法提取所述心電圖數(shù)據(jù)中的R波峰值；再計算所述心電圖數(shù)據(jù)中相鄰R波之間RR間距。

進一步地，所述時域指標包括短程心率變動性指標，所述頻域指標包括副交感神經(jīng)活性指標；

進一步地，所述短程心率變動性指標通過獲取所述RR間距差值平方和的均方根來計算；所述副交感神經(jīng)活性指標通過快速傅里葉變換來計算；所述非線性指標通過分形維數(shù)計算方法來計算。

進一步地，所述活力值為根據(jù)所述時域指標、頻域指標及非線性指標建立的多元線性回歸方程計算得到的值。

為解決上述技術問題，本發(fā)明實施方式采用的另一個技術方案是：

本發(fā)明提供一種情緒識別系統(tǒng)，運行于電子裝置中，該系統(tǒng)包括：獲取模塊，用于獲取用戶的心電圖數(shù)據(jù)中相鄰R波之間RR間距；計算模塊，用于計算所述RR間距的時域指標、頻域指標及非線性指標；處理模塊，用于根據(jù)所述時域指標、頻域指標及非線性指標分析用戶情緒的活力值；及識別模塊，用于根據(jù)所述活力值識別用戶情緒。

進一步地，采用卡爾曼濾波器對所述心電圖數(shù)據(jù)進行去噪處理；采用心電圖R波提取算法提取所述心電圖數(shù)據(jù)中的R波峰值；再計算所述心電圖數(shù)據(jù)中相鄰R波之間RR間距。

進一步地，所述時域指標包括短程心率變動性指標，所述頻域指標包括副交感神經(jīng)活性指標。

進一步地，所述短程心率變動性指標通過獲取所述RR間距差值平方和的均方根來計算；所述副交感神經(jīng)活性指標通過快速傅里葉變換來計算；所述非線性指標通過分形維數(shù)計算方法來計算。

進一步地，活力值為根據(jù)所述時域指標、頻域指標及非線性指標建立的多元線性回歸方程計算得到的值。

本發(fā)明實施方式的有益效果是：區(qū)別于現(xiàn)有技術的情況，本發(fā)明實施方式綜合考慮了心率變異性和情緒間顯著的線性與非線性因素，使得用戶情緒更易于識別，提高了識別率。

【附圖說明】

圖1是本發(fā)明情緒識別系統(tǒng)較佳實施例的運行環(huán)境圖。

圖2是本發(fā)明情緒識別系統(tǒng)較佳實施例的功能模塊圖。

圖3是本發(fā)明情緒識別方法的較佳實施例的流程圖。

圖4是圖3中步驟S32的詳細流程圖。

附圖標記：

【具體實施方式】

為了使本發(fā)明的目的、技術方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對本發(fā)明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

此外，下面所描述的本發(fā)明各個實施方式中所涉及到的技術特征只要彼此之間未構成沖突就可以相互組合。

參閱圖1所示，是本發(fā)明情緒識別系統(tǒng)較佳實施例的運行環(huán)境圖。所述情緒識別系統(tǒng)10運行于電子裝置1中，所述電子裝置1可以為桌面型計算機、筆記本電腦、平板電腦、智能手機、個人數(shù)字助手(Personnal Digital Assistant,PDA)等。在本實施例中，所述移電子裝置1包括，但不限于，顯示屏11、網(wǎng)絡模組12、存儲器13及處理器14。上述各個元件之間電氣連接。

在本實施例中，該顯示屏11可以具有觸摸功能，如液晶(Liquid Crystal Display，LCD)顯示屏或有機發(fā)光二極管(Organic Light-Emitting Diode，OLED)顯示屏。該顯示屏11用于顯示情緒識別結果供用戶參考。

所述網(wǎng)絡模組12用于通過有線或無線網(wǎng)絡傳輸方式為電子裝置1提供網(wǎng)絡通訊功能。該有線網(wǎng)絡可以為傳統(tǒng)有線通訊的任何類型，例如因特網(wǎng)、局域網(wǎng)。該無線網(wǎng)絡可以為傳統(tǒng)無線通訊的任何類型，例如無線電、無線保真(Wireless Fidelity,WIFI)、蜂窩、衛(wèi)星、廣播等。無線通訊技術可以包括，但不限于，全球移動通信系統(tǒng)(Global System for Mobile Communications，GSM)、通用分組無線業(yè)務(General Packet Radio Service，GPRS)、碼分多址(Code Division Multiple Access，CDMA)，寬帶碼分多址(W-CDMA)、CDMA2000、IMT單載波(IMT Single Carrier)、增強型數(shù)據(jù)速率GSM演進(Enhanced Data Rates for GSM Evolution，EDGE)、長期演進技術(Long-Term Evolution，LTE)、高級長期演進技術、時分長期演進技術(Time-Division LTE，TD-LTE)、高性能無線電局域網(wǎng)(High Performance Radio Local Area Network，HiperLAN)、高性能無線電廣域網(wǎng)(High Performance Radio Wide Area Network，HiperWAN)、本地多點派發(fā)業(yè)務(Local Multipoint Distribution Service，LMDS)、全微波存取全球互通(Worldwide Interoperability for Microwave Access，WiMAX)、紫蜂協(xié)議(ZigBee)、藍牙、正交頻分復用技術(Flash Orthogonal Frequency-Division Multiplexing，F(xiàn)lash-OFDM)、大容量空分多路存取(High Capacity Spatial Division Multiple Access，HC-SDMA)、通用移動電信系統(tǒng)(Universal Mobile Telecommunications System，UMTS)、通用移動電信系統(tǒng)時分雙工(UMTS Time-Division Duplexing，UMTS-TDD)、演進式高速分組接入(Evolved High Speed Packet Access，HSPA+)、時分同步碼分多址(Time Division Synchronous Code Division Multiple Access，TD-SCDMA)、演進數(shù)據(jù)最優(yōu)化(Evolution-Data Optimized，EV-DO)、數(shù)字增強無繩通信(Digital Enhanced Cordless Telecommunications，DECT)及其他。在本實施方式中，所述電子裝置1通過所述網(wǎng)絡模組12與心電圖測量儀器連接。

所述存儲器13可以是電子裝置1本身的內(nèi)存，也可以是外部存儲設備，如智能媒體卡(Smart Media Card)、安全數(shù)字卡(Secure Digital Card)、快閃存儲器卡(Flash Card)等。所述存儲器13中存儲有活力值與情緒類別對應表。所述活力值與情緒類別對應表描述的是為不同數(shù)值或不同數(shù)值范圍時對應的用戶情緒類別。例如，當所述活力值為第一預設值或第一預設范圍時，對應用戶情緒為恐懼，當所述活力值為第二預設值或第二預設范圍時，對應用戶情緒為悲傷。

所述存儲器13中還存儲有情緒識別系統(tǒng)10的程序代碼，該情緒識別系統(tǒng)10用于通過分析從所述心電圖測量儀器采集的心電圖數(shù)據(jù)，從而獲取用戶情緒活力值，并根據(jù)所述活力值對應識別用戶當前情緒特征，具體過程參見圖3的描述。

所述處理器14可以為中央處理單元，或者其他能夠執(zhí)行所述情緒識別系統(tǒng)10的數(shù)據(jù)處理芯片。

參閱圖2所示，所述情緒識別系統(tǒng)10可以被分割成一個或多個模塊，所述一個或多個模塊存儲在所述存儲器13中，并被配置成一個或多個處理器(本實施例為一個處理器14)執(zhí)行，以完成本發(fā)明。例如，所述情緒識別系統(tǒng)10被分割成獲取模塊101、計算模塊102、處理模塊103及識別模塊104。本發(fā)明所稱的模塊是能夠完成一特定功能的程序段，比程序更適合用于描述軟件在電子裝置1中的執(zhí)行過程，關于各模塊的詳細功能將在后文中作具體描述。

獲取模塊101用于從所述心電圖測量儀器獲取用戶的心電圖數(shù)據(jù)。在本實施方式中，采用心率變異性分析來分析用戶的情緒。所述心率變異性分析是一種評估自主神經(jīng)系統(tǒng)功能的重要方法。自主神經(jīng)系統(tǒng)分位交感神經(jīng)系統(tǒng)和副交感神經(jīng)系統(tǒng)。交感神經(jīng)系統(tǒng)可使心跳加快、瞳孔放大、腸胃蠕動變慢、排汗增加、和肌肉更有力，以應付緊急狀況；副交感神經(jīng)系統(tǒng)可使心跳變慢、瞳孔縮小、腸胃蠕動加快、排汗減收、和肌肉放松，并讓人體呈放松狀態(tài)；兩者相互保持平衡。心率變動可利用心電圖進行分析，在心電圖中，R波為較為顯著的波形容易被偵測，R間距代表心臟速率，故最常以RR間距來代表心跳間期。心率變動性分析可分為時域分析和頻域分析兩大部分。

在本實施方式中，所述心電圖測量儀器以一預設時間(如五分鐘)長度測量得到的用戶的心電圖數(shù)據(jù)作為所述獲取模組101每次獲取的數(shù)據(jù)。

所述獲取模塊101還用于獲取所述心電圖數(shù)據(jù)中相鄰R波之間RR間距(R-R interval)。

具體而言，在本實施方式中，所述獲取模塊101先對所述心電圖數(shù)據(jù)進行去噪處理。例如，采用卡爾曼濾波器對上述心電圖數(shù)據(jù)進行過濾，去除噪聲及干擾。然后，所述獲取模塊101采用心電圖R波提取算法提取所述心電圖數(shù)據(jù)中的R波峰值；再計算所述心電圖數(shù)據(jù)中相鄰R波之間RR間距。在本實施方式中，所述獲取模塊101分局時間序列采集頻率計算相鄰兩個R波的時間間隔，即可得到所述心電圖數(shù)據(jù)中相鄰R波之間RR間距。

計算模塊102用于計算所述RR間距的時域指標、頻域指標及非線性指標。

在本實施方式中，所述時域指標包括短程心率變動性指標(RMSSD)，所述計算模塊102通過獲取心跳間期差值平方和的均方根來計算所述RR間距的短程心率變動性指標。在本實施方式中，所述心跳間期為RR間距，所述短程心率變動性指標通過所述計算模塊102獲取RR間距差值平方和的均方根來計算。當人體的自主神經(jīng)系統(tǒng)由副交感神經(jīng)主導時，即如果用戶處于消極情緒時，該時域指標值將呈現(xiàn)升高趨勢。

在本實施方式中，所述頻域指標包括副交感神經(jīng)活性指標，所述計算模塊102通過快速傅里葉變換計算所述副交感神經(jīng)活性指標。所述計算模塊102截取頻率為0.15-0.4Hz的高頻功率來代表所述感神經(jīng)活性指標。所述高頻功率描述的是高頻范圍的正常心跳間期的變異數(shù)。

在本實施方式中，所述非線性指標通過分形維數(shù)計算方法獲取。所述非線性指標能較為顯著的反映出心血管系統(tǒng)相關規(guī)則，在用戶消極情緒下該指標值有下降趨勢。

處理模塊103用于分析用戶情緒的活力值。在本實施方式中，所述活力值為根據(jù)所述時域指標、頻域指標及非線性指標建立的多元線性回歸方程計算得到的值。例如，設活力值為E，x為時域指標RMSSD，y為頻域指標副交感神經(jīng)活性指標，z為非線性指標，則活力值表達的多元線性回歸可為：E＝a*x+b*y+c*z(a，b，c為變量系數(shù))。

識別模塊104用于根據(jù)所述活力值識別用戶情緒。在本實施方式中，識別模塊104通過查詢存儲器13中存儲的活力值與情緒類別對應表以識別用戶情緒，并將查詢結果顯示于顯示屏11供用戶參考。

具體而言，所述活力值大小對應映射了用戶不同的情緒類別。例如，所述活力值從小到大分別對應的情緒類別為恐懼，悲傷，平靜，放松，高興等。

參閱圖3所示，是本發(fā)明情緒識別方法較佳實施例的流程圖。根據(jù)不同需求，該流程圖中步驟的順序可以改變，某些步驟可以省略或合并。

步驟S31，獲取模塊101從所述心電圖測量儀器獲取用戶的心電圖數(shù)據(jù)。在本實施方式中，所述心電圖測量儀器以一預設時間(如五分鐘)長度測量得到的用戶的心電圖數(shù)據(jù)作為所述獲取模組101每次獲取的數(shù)據(jù)。。

步驟S32，所述獲取模塊101獲取所述心電圖數(shù)據(jù)中相鄰R波之間RR間距。具體而言，所述獲取模塊101獲取所述RR間距的具體流程參附圖4。

步驟S33，計算模塊102計算所述RR間距的時域指標、頻域指標及非線性指標。

在本實施方式中，所述時域指標包括短程心率變動性指標(RMSSD)，所述計算模塊102通過獲取正常心跳間期差值平方和的均方根來計算所述RR間距的短程心率變動性指標。當人體的自主神經(jīng)系統(tǒng)由副交感神經(jīng)主導時，即如果用戶處于消極情緒時，該時域指標值將呈現(xiàn)升高趨勢。

在本實施方式中，所述頻域指標包括副交感神經(jīng)活性指標，所述計算模塊102通過快速傅里葉變換計算所述副交感神經(jīng)活性指標。所述計算模塊102截取頻率為0.15-0.4Hz的高頻功率來代表所述感神經(jīng)活性指標。所述高頻功率描述的是高頻范圍的正常心跳間期的變異數(shù)。

在本實施方式中，所述非線性指標通過分形維數(shù)計算方法獲取。所述非線性指標能較為顯著的反映出心血管系統(tǒng)相關規(guī)則，在用戶消極情緒下該指標值有下降趨勢。

步驟S34，處理模塊103分析用戶情緒的活力值。在本實施方式中，所述活力值為根據(jù)所述時域指標、頻域指標及非線性指標建立的多元線性回歸方程計算得到的值。例如，設活力值為E，x為時域指標RMSSD，y為頻域指標副交感神經(jīng)活性指標，z為非線性指標，則活力值表達的多元線性回歸可為：E＝a*x+b*y+c*z(a，b，c為變量系數(shù))。

步驟S35，識別模塊104用于根據(jù)所述活力值識別用戶情緒。在本實施方式中，識別模塊104通過查詢存儲器13中存儲的活力值與情緒類別對應表以識別用戶情緒，并將查詢結果顯示于顯示屏11供用戶參考。具體而言，所述活力值大小對應映射了用戶不同的情緒類別。例如，所述活力值從小到大分別對應的情緒類別為恐懼，悲傷，平靜，放松，高興等。

參閱圖4所示，是步驟S32的詳細步驟流程圖。根據(jù)不同需求，該流程圖中步驟的順序可以改變，某些步驟可以省略或合并。

步驟S320，對所述心電圖數(shù)據(jù)進行去噪處理。例如，采用卡爾曼濾波器對上述心電圖數(shù)據(jù)進行過濾，去除噪聲及干擾。

步驟S321，采用心電圖R波提取算法提取所述心電圖數(shù)據(jù)中的R波峰值；

步驟S322，計算所述心電圖數(shù)據(jù)中相鄰R波之間RR間距。在本實施方式中，所述獲取模塊101通過時間序列采集頻率計算相鄰兩個R波的時間間隔，即可得到所述心電圖數(shù)據(jù)中相鄰R波之間RR間距。

以上所述僅為本發(fā)明的實施方式，并非因此限制本發(fā)明的專利范圍，凡是利用本發(fā)明說明書及附圖內(nèi)容所作的等效結構或等效流程變換，或直接或間接運用在其他相關的技術領域，均同理包括在本發(fā)明的專利保護范圍內(nèi)。