[发明专利]一种基于多种模态的生理数据的可穿戴系统

权利要求书

1.一种基于多种模态的生理数据的可穿戴系统，包括可穿戴设备和智能终端，该可穿戴带设备以非侵入方式测量用户的多种模态的生理数据，包括智能脑电帽、智能耳机和智能手环，其中：

所述智能脑电帽用于采集脑电信号；

所述智能耳机用于通过麦克风采集耳道内心跳声信号，该心跳声信号反映心脏跳动产生的压力变化带动耳内结构和耳道内的空气振动；

所述智能手环用于采集脉搏信号；

所述智能终端被设置为执行：

对接收的脑电信号、心跳声信号和脉搏信号进行滤波和归一化处理，并分别从对应时频图中提取对应特征，获得脑电信号特征、心跳声信号特征和脉搏信号特征，并从中选择特征进行加权融合，获得融合特征向量；

将所述融合特征向量输入到预训练的深度学习模型中，获得相应的情绪障碍检测结果。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述智能脑电帽是纺织电极帽，其上设置多个AG/AGCL湿电极，信号传输电缆和电路板，其中所述AG/AGCL湿电极对应用户脑部的多个位置，所述信号传输电缆用于连接所述AG/AGCL湿电极和所述电路板，所述电路板用于对采集的脑电信号进行放大处理，并实现与智能设备之间的信息交互。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述智能手环是硅胶材质手环，其上设有信号处理板和光电容积脉搏传感器，其中所述信号处理板用于对脉搏信号进行放大处理，并实现与智能设备之间的信息交互，所述光电容积脉搏传感器用于感测脉搏信号。

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述智能耳机设置有麦克风和信号处理电路板，其中所述麦克风用于检测耳道内心跳声信号，所述信号处理电路板用于对检测到的心跳声信号进行放大处理，并实现与智能设备之间的信息交互。

5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述智能设备根据以下步骤获得情绪障碍检测结果：

对接收的脑电信号、耳道内心跳声信号和脉搏信号，以设定的窗口大小进行切分；

对于脑电信号进行滤波和归一化，并采用带通滤波提取出有效的脑电信号，对于脉搏信号进行FFT变换后，通过截断设定的频率成分，提取出有效频带，并经过小波变换进行信号去噪处理，对于心跳声信号采用切比雪夫滤波器滤除带外的噪音。

将经处理的脑电信号、脉搏信号和心跳声信号分别转换为相应的时频图；

根据时频图提取时频和能量特征，获得脑电信号特征、心跳声信号特征和脉搏信号特征，并以三选二组合方式选择其中的两种类型特征进行加权融合，获得第一融合特征向量、第二融合特征向量和第三融合特征向量；

从第一融合特征向量、第二融合特征向量和第三融合特征向量中选择至少一种输入预训练的深度学习模型中，获得相应的情绪障碍检测结果。

6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，对于脑电信号，采用带通滤波的频率范围设置为0.5Hz-47Hz；对于脉搏信号，对信号进行FFT变换后首先对小于0.2Hz的成分进行截断，并保留0.1Hz至12Hz的频带，使用经验模态分解法EMD去除高频基线噪声及低频基线漂移；对心跳声信号，选择的切比雪夫带通滤波器范围为0.8Hz到300Hz。

7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述智能终端将情绪障碍检测结果在界面上显示，记录用户情绪，生成用户健康报告，且APP界面记录用户心境障碍自我诊断调查问卷。

8.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述智能设备包括智能终端或可穿戴装置。

9.一种基于权利要求1至8任一项所述的系统进行情绪障碍检测的方法，包括以下步骤：

以非侵入方式采集脑电信号、脉搏信号以及耳道内心跳声信号，该心跳声信号反映心脏跳动产生的压力变化带动耳内结构和耳道内的空气振动；

对采集到的脑电信号、心跳声信号和脉搏信号进行滤波和归一化处理，并分别从对应时频图中提取特征，从中选择特征进行加权融合，获得融合特征向量，进而将该融合特征向量输入到预训练的深度学习模型，获得情绪障碍检测结果。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，该程序被处理器执行时执行权利要求9所述方法的步骤。