一、概述
智能穿戴式生理儀依托體表集成光電、生物電、壓力、溫度等多元傳感器，無創(chuàng)采集人體體表微弱生理原始信號，經(jīng)過信號預(yù)處理、特征提取、算法校正、模型匹配、數(shù)據(jù)換算全流程解析運(yùn)算，精準(zhǔn)解算心率、血氧、心電、體溫、呼吸、睡眠狀態(tài)、運(yùn)動(dòng)能耗等多項(xiàng)生理指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)人體實(shí)時(shí)體征捕捉、狀態(tài)判定與健康趨勢分析，廣泛應(yīng)用日常健康監(jiān)護(hù)、運(yùn)動(dòng)體能監(jiān)測、居家慢病篩查、睡眠質(zhì)量評估等場景。
二、整體數(shù)據(jù)解析流程
體表生理波動(dòng)信號采集→前端濾波降噪去除運(yùn)動(dòng)/環(huán)境干擾→信號放大整形規(guī)整波形→模數(shù)轉(zhuǎn)換轉(zhuǎn)為數(shù)字量→生理特征點(diǎn)位精準(zhǔn)提取→基線自適應(yīng)修正補(bǔ)償→標(biāo)準(zhǔn)生理模型比對運(yùn)算→指標(biāo)數(shù)值換算輸出→健康狀態(tài)分級研判
三、各類核心體征數(shù)據(jù)解析機(jī)理
（一）心率數(shù)據(jù)解析機(jī)理
采用PPG光電容積脈搏波原理，綠光穿透皮下血管，隨心臟搏動(dòng)血流容積發(fā)生周期性明暗變化，傳感器捕捉強(qiáng)弱交替光信號。
提取脈搏波主峰波峰、波谷特征點(diǎn)位，精準(zhǔn)識(shí)別單次搏動(dòng)周期時(shí)長。
通過單位時(shí)間內(nèi)脈搏波動(dòng)次數(shù)運(yùn)算，換算得出實(shí)時(shí)靜息/運(yùn)動(dòng)心率；同步剔除抖動(dòng)偽波、血管微震雜波，杜絕心率跳數(shù)。
結(jié)合心律波動(dòng)間隔差異，輔助識(shí)別心律不齊、脈搏間歇等異常節(jié)律特征。
（二）血氧飽和度解析機(jī)理
發(fā)射660nm紅光與940nm紅外雙波段光源，利用含氧血紅蛋白與脫氧血紅蛋白吸光率差異形成差異化透光信號。
采集兩種光源反射接收強(qiáng)度比值，建立血氧濃度對應(yīng)換算模型。
自動(dòng)消除膚色、皮下脂肪、肢體壓迫、外界光線帶來的比值偏差，精準(zhǔn)解析動(dòng)脈血液含氧濃度百分比。
動(dòng)態(tài)校正肢體晃動(dòng)造成光路偏移誤差，保障運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下血氧數(shù)值穩(wěn)定可靠。
（三）穿戴式心電數(shù)據(jù)解析機(jī)理
體表柔性電極捕捉心肌電活動(dòng)傳導(dǎo)至皮膚的微弱生物電信號，完成原始心電波形拾取。
濾除肌電干擾、工頻電磁干擾、肢體運(yùn)動(dòng)基線漂移，還原標(biāo)準(zhǔn)心電波形形態(tài)。
智能識(shí)別P波、QRS波群、T波等核心特征波段，精準(zhǔn)測算RR間期、心電節(jié)律、心電波形幅值。
依托內(nèi)置心電數(shù)據(jù)庫比對波形特征，區(qū)分正常心律、早搏、心動(dòng)過速/過緩等生理異常狀態(tài)。
（四）體表體溫?cái)?shù)據(jù)解析機(jī)理
高精度熱敏傳感元件實(shí)時(shí)采集人體體表表皮輻射溫度，同步采集環(huán)境環(huán)境溫值。
建立體表溫度—人體核心體溫修正算法，抵消環(huán)境冷熱、出汗散熱、佩戴散熱帶來的測溫偏差。
完成體表溫度向等效人體體溫?fù)Q算，實(shí)現(xiàn)連續(xù)無感體溫動(dòng)態(tài)解析與高溫低燒異常判定。
（五）呼吸頻率數(shù)據(jù)解析機(jī)理
通過胸腹微動(dòng)壓力傳感或脈搏波呼吸耦合波動(dòng)，捕捉人體呼吸起伏帶來的周期性體態(tài)與血流變化。
提取呼吸起伏周期規(guī)律，統(tǒng)計(jì)單位時(shí)間起伏次數(shù)，解析實(shí)時(shí)呼吸頻次。
區(qū)分淺呼吸、深呼吸、急促呼吸波形特征，研判呼吸平穩(wěn)度與呼吸節(jié)律狀態(tài)。
（六）睡眠狀態(tài)數(shù)據(jù)解析機(jī)理
融合心率波動(dòng)幅度、肢體活動(dòng)量、呼吸節(jié)律、體動(dòng)頻次多維度原始數(shù)據(jù)。
依托睡眠階段判定算法，自動(dòng)劃分深睡、淺睡、快速眼動(dòng)、清醒四大睡眠區(qū)間。
統(tǒng)計(jì)各階段時(shí)長、夜間覺醒次數(shù)、睡眠連續(xù)性，完成整體睡眠質(zhì)量量化解析評估。
（七）運(yùn)動(dòng)能耗與體能數(shù)據(jù)解析機(jī)理
結(jié)合運(yùn)動(dòng)姿態(tài)三軸加速度信號、心率動(dòng)態(tài)變化、人體基礎(chǔ)體征參數(shù)。
調(diào)用人群通用代謝消耗模型，匹配不同運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度下心率—能耗對應(yīng)關(guān)系。
智能換算運(yùn)動(dòng)卡路里消耗、運(yùn)動(dòng)負(fù)荷、體能疲勞程度，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)生理負(fù)荷精準(zhǔn)解析。
四、通用信號預(yù)處理解析機(jī)制
運(yùn)動(dòng)干擾剔除機(jī)制
采用自適應(yīng)動(dòng)態(tài)濾波算法，分離人體自主生理波動(dòng)信號與肢體擺動(dòng)、走路晃動(dòng)產(chǎn)生的干擾雜波，大幅提升日?；顒?dòng)中數(shù)據(jù)解析準(zhǔn)確率。
基線自動(dòng)校正機(jī)理
長時(shí)間佩戴出現(xiàn)信號基線漂移時(shí)，儀器自動(dòng)采集靜息平穩(wěn)區(qū)間數(shù)據(jù)重置基準(zhǔn)線，消除佩戴移位、皮膚出汗、傳感器貼合度變化造成的解析偏差。
多信號融合互補(bǔ)解析
單一體征數(shù)據(jù)出現(xiàn)采集異常時(shí)，調(diào)用其他關(guān)聯(lián)生理數(shù)據(jù)交叉佐證修正，避免單一傳感器故障導(dǎo)致解析結(jié)果失真。
人群差異化適配解析
內(nèi)置成人、中老年、青少年等不同人群生理特征閾值庫，依據(jù)基礎(chǔ)信息自動(dòng)匹配對應(yīng)解析運(yùn)算參數(shù)，讓數(shù)據(jù)結(jié)果更貼合人群生理規(guī)律。
五、異常生理狀態(tài)智能研判機(jī)理
預(yù)設(shè)人體各項(xiàng)生理指標(biāo)正常閾值區(qū)間，實(shí)時(shí)比對解析得出的實(shí)測數(shù)據(jù)。
短期瞬時(shí)異常自動(dòng)過濾，持續(xù)超出安全區(qū)間判定為生理異常。
結(jié)合多項(xiàng)體征聯(lián)動(dòng)變化趨勢，區(qū)分生理性波動(dòng)與病理性異常波動(dòng)，實(shí)現(xiàn)智能分級預(yù)警。
同步記錄全天生理數(shù)據(jù)變化曲線，解析體征晝夜波動(dòng)規(guī)律，輸出長期健康趨勢研判結(jié)果。
六、低功耗采樣適配解析原理
日常靜息狀態(tài)采用低頻間隔采樣，簡化數(shù)據(jù)解析運(yùn)算流程，降低設(shè)備功耗；
運(yùn)動(dòng)、夜間睡眠等重點(diǎn)監(jiān)測場景自動(dòng)切換高頻連續(xù)采樣模式，提升特征信號捕捉密度，保證解析細(xì)節(jié)完整。
分時(shí)啟停不同傳感解析模塊，在不影響監(jiān)測精度前提下，平衡解析效率與設(shè)備續(xù)航能力。
七、總結(jié)
智能穿戴式生理儀生理數(shù)據(jù)解析機(jī)理核心，是以體表微弱生理信號采集為基礎(chǔ)，依靠光電光學(xué)特性、生物電傳導(dǎo)規(guī)律、人體生理波動(dòng)規(guī)律搭建換算模型，搭配抗干擾濾波、基線補(bǔ)償、多源數(shù)據(jù)融合、人群模型匹配四大解析核心技術(shù)，完成心率、血氧、心電、體溫、睡眠、體能等全維度生理指標(biāo)精準(zhǔn)解算。既實(shí)現(xiàn)全天候無感連續(xù)生理數(shù)據(jù)量化解析，又能智能完成狀態(tài)評估與異常預(yù)警，滿足日常健康監(jiān)測、居家健康篩查、運(yùn)動(dòng)體能管理等多元化生理監(jiān)測數(shù)據(jù)分析需求。
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